如何理解python中一切皆对象

痛定思痛。 2022-12-30 14:52 138阅读 0赞

在初步接触 *python* 时，我们就听过一句话：“在 *python* 中万物皆对象”。但是这个具体是如何体现的，我们却没有好好的去了解过。

所以 老Amy 就准备写一篇文章，好好聊聊这一块~

那首先，我们应该了解**对象**具备哪些特性。有的朋友会说出肤白貌美等等一系列相关的成语。但是，*python* 中对象的特性如下：

*  任何对象都具有内存地址
 *  任何对象都具有类型
 *  任何对象都具有值

所以接下来，我们依次的来了解这三点。

#### 任何对象都具有内存地址 ####

在 *python* 中我们可以使用内置函数 `id()` 来查看某个对象的内存地址(特别注意，此处我们只针对 *CPython* 的实现)

那我们是否能说 **内存地址** 是 **唯一** 且 **不变** 的呢？答案是否定的。

因为大家需要明确一点，就是 **对象** 是有 **生命周期** （也就是 **对象** 从 **创建** 到被 **回收** 的整个过程）的，而在整个**对象的生命周期内**，对象的内存地址可以说具有 **唯一性** 与 **不变性**。

但是在整个 **程序生命周期内**, 却是不一定的。比如我们看以下代码：

In [1]: class MyClass:
       ...:     pass
       ...:
    
    In [2]: a = MyClass()
    
    In [3]: b = MyClass()
    
    # a与b的生命周期重叠，具有不同的内存地址
    In [4]: print(id(a))
    1886324495640
    
    In [5]: print(id(b))
    1886340472504
    
    # 进行多次实验，第三个A()对象与第四个A()对象的生命周期没有重叠，但有可能共享相同的内存地址
    In [6]: print(id(MyClass()))
    1886344605032
    
    In [7]: print(id(MyClass()))
    1886343588888
    
    In [8]: print(id(MyClass()))
    1886343588720
    
    In [9]: print(id(MyClass()))
    1886343588720

从上代码我们会发现，当**一个对象被创建然后被销毁后，创建的另一个对象有可能会与前一个对象的内存地址一致**。所以也就验证了，在**程序的生命周期**中，**对象的内存地址并不一定具有唯一性与不变性**。

除此之外，我们还知道 `is` 与 `is not` 可以用来在对象间进行**内存地址的比较**。如下代码：

In [14]: a = 1
    
    In [15]: b = 2
    
    In [16]: c = 1
    
    In [17]: a is b
    Out[17]: False
    
    In [18]: a is c
    Out[18]: True
    
    In [19]: d = [1,2,3]
    
    In [20]: e = [1,2,3]
    
    In [21]: d is e
    Out[21]: False

what！ 我们发现 `a is c` 居然返回为 `True`，按道理来说 `a` 与 `c`虽然值一样，但是却是两个不同的对象鸭~

那在这里，其实是因为我们的 **小整数对象池** ——python 为了优化速度，建立了范围为 \[-5,256\] 内的小整数对象池，来避免小整数对象内存的频繁申请和回收，也就是说，在这个缓冲池里面，**相同的整数使用的是同一个对象**。

类似的缓冲优化手段也应用到了 **短字符串对象** 上，如下代码：

In [22]: a = "hello"
    
    In [23]: b = "hello"
    
    In [24]: a is b
    Out[24]: True

我们看到，这个结果返回为 `True`，也就是说，内存中其实只有一个字符串`hello`。并且因为字符串本身为**不可变对象** ，所以这样的优化不会对我们编写的代码产生任何影响。

#### 任何对象都具有类型 ####

对象所拥有的 **方法** 及 **属性** 实际上都是由 **对象的类型** 决定的。我们可以使用内置函数 `type(obj)` 来查看对象的类型。如下代码：

In [28]: my_name = "amy"
    
    In [29]: type(my_name)
    Out[29]: str
    
    In [30]: type(type(my_name))
    Out[30]: type

我们发现`my_name`的类型为`str`，所以`my_name`拥有`str`的方法及属性，那`str`的类型为`type`，所以也是同理。

#### 任何对象都具有值 ####

对象的值也就是对象表示的数据，比如`a = 1`就意味着 `a` 对象的值为 `1`。

看到这里大家其实也就理解了，为什么说 python 中万物皆对象了把~只不过我们还需要思考的是：

*  类是一种对象，那类的类型又是什么呢？
 *  新式类中的基类`object`的类型又是什么呢？
 *  当编写`a = 1`时，为什么可以创建整数对象呢？

这些疑问，我们需要更深入的理清楚其中的逻辑关系。请看下集讲解。或者关注我们的公众号奥~更多关于 python 的好文等着你。

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