Python数据模型与Python对象模型的相关总结

数据模型==对象模型

Python官方文档说法是“Python数据模型”，大多数Python书籍作者说法是“Python对象模型”，它们是一个意思，表示“计算机编程语言中对象的属性”。这句话有点抽象，只要知道对象是Python对数据的抽象，在Python中万物皆对象就可以了。

官方文档严谨说法，Python程序中的所有数据都是用对象或对象之间的关系来表示的。

对象三要素

对象有三个要素：编号（identity）、类型（type）、值（value）。

identity

编号就是对象的内存地址，从创建后就不会改变。is运算符用来比较2个对象的编号。id()函数返回对象编号的整数表示。

identity也可以翻译为身份，对象身份。

type

类型决定了可以对对象做哪些操作，也定义了对象的可能值，比如int和bool类型的值就不一样。type()函数返回对象类型。很多人会误以为Python是弱类型语言，其实Python是强类型语言，这个误解的真实原因是，Python不需要编译，不需要提前知道变量的类型，在运行时才检查类型，这应该叫做动态语言。

JavaScript是弱类型语言，在Python中1+"2"会运行失败，在JavaScript中能运行成功。

类型在创建后也不会改变，虽然可以进行类型转换，但转换实际会产生新对象：

结果为：

value

对象三要素中唯一能改变的就只有值了。官网有一句正确的废话：允许改变值的对象是mutable（可变的），不允许改变值的对象是immutable（不可变的）。它的意义在于当不可变对象的值是对可变对象的引用时，该如何判断对象的可变性？结论是不可变对象仍然是不可变的，因为这个引用是不能变的，但是我们通常会认为这个不可变对象的值是可变的，尤其是对象容器。对象类型也会决定是否可变，比如numbers、strings、tuples是不可变的，dictionaries、lists是可变的。

对象容器

有些对象包含了对其他对象的引用，这叫做containers对象容器，比如tuples、lists、dictionaries。大多数情况下，我们说容器的值，说的是引用的对象的值，而不是引用编号。但讨论容器可变性时，则仅仅是指容器直接包含的引用编号。比如tuple是不可变的，如果它包含了对一个可变对象的引用后，当该可变对象改变时容器的值也会改变。

对象回收

对象不会被显式销毁，但是它们会被当做垃圾回收，只要不存在对象引用，这就是Python垃圾回收机制！垃圾回收机制比较复杂，比如循环引用，实际上已经没有使用了，但是还存在引用等，涉及到算法规则，等写完Python进阶，在写Python原理时做进一步研究。

Python垃圾回收机制不是银弹，不能解决所有问题，所以在引用外部资源，比如打开文件后，我们需要注意显式close，防止资源始终占用内存，无法释放，造成内存泄漏。close除了手动调用close()方法外，也可以使用with来自动close。

使用try...except可能会让对象继续存活。

类型决定一切

对象的类型几乎决定了对象的一切行为，甚至是对象编号，比如对于不可变类型：

a和b可能会指向同一个值为1的对象，也可能会指向两个不同的值为1的对象，这取决于具体实现。

但是对于可变类型：

c和d一定会指向两个不同的单独的空列表。

注意c = d = [] 则是将同一个对象赋值给 c 和 d。

小结

Python数据模型就是常说的对象模型，万物皆对象，有编号、类型、值三个要素。了解了对象模型后，Python另一个重要概念即将浮出水面，它就是数据结构。

参考资料：

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html

以上就是Python数据模型与Python对象模型的相关总结的详细内容，更多关于python数据模型与对象模型的资料请关注服务器之家其它相关文章！

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