python中的对象 一级对象?
来源:互联网 发布:java制表符怎么用 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 02:46
一、python对象
python使用对象模型来存储数据。构造任何类型的值都是一个对象。
所有python对象都拥有三个特性:身份、类型、值
身份:每个对象都有一个唯一的身份标识自己,任何对象的身份可以使用内建函数 id() 来得到。
类型:对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值,可以进行什么样的操作,以及遵循什么样的规则。可以使用 type() 函数查看python对象的类型。type()返回的是对象而不是简单的字符串。
值:对象表示的数据。
>>> value
=
"abc"
>>>
id
(value)
#身份
39102784L
>>>
type
(value)
#类型
<
type
'str'
>
>>> value
#值
'abc'
>>>
二、python类型
(1).标准类型
1.数字(分为几个字类型,其中三个是整型)
2.Integer 整型
3.Boolean 布尔型
4.Long integer 长整型
5.Floating point real number 浮点型
6.Complex number 复数型
7.String 字符串
8.List 列表
9.Tuple 元祖
10.Dictionary 字典
(2).其他内建类型
类型、Null对象(None)、文件、集合/固定集合、函数/方法、模块、类
通过type()函数可以查看对象的类型
>>>
type
(
1
)
<
type
'int'
>
#它是一个类型对象
>>>
type
(
"123"
)
<
type
'str'
>
#它是一个类型对象
>>>
type
([
1
,
2
,
"3"
])
<
type
'list'
>
#它是一个类型对象
>>>
type
((
1
,
2
,
"3"
))
<
type
'tuple'
>
#它是一个类型对象
>>>
类型对象的类型是type,它是所有python类型的根和所有python标准类的默认元类
>>>
type
(
type
(
1
))
<
type
'type'
>
>>>
type
(
type
(
"123"
))
<
type
'type'
>
>>>
注意:所有标准对象均可用于布尔测试,同类型的对象之间可以比较大小。每个对象天生具有布尔True或False值。值为零的任何数字或者Null对象None的布尔值都是False。
下列对象的布尔值是False:None、False、所有的值为零的数、0(整数)、0.0(浮点数)、0L(长整数)、0.0+0.0j(复数)、“”(空字符串)、[](空列表)、()(空元祖)、{}(空字典)。值不是上面列出来的任何值的对象的布尔值都是True。
三、对象的比较
(1).对象值值的比较
贴代码
(2).对象身份的比较(重点理解哦)
对象可以被赋值到另一个变量(通过引用)。因为每个变量都指向同一个(共享的)数据对象,只要任何一个引用发生改变,该对象的其他引用也会随之改变。
例子1:foo1和foo2指向相同的对象
foo1 = foo2 = 4.3
这个语句的实际意思是一个值为4.3的数字对象被创建,然后这个对象的引用被赋值给foo1和foo2,结果就是foo1和foo2指向同一个对象
例子2:foo1和foo2指向相同的对象
foo1 = 4.3
foo2 = foo1
这个例子非常类似上一个,一个值为 4.3 的数值对象被创建,然后赋给一个变量,当执行 foo2 = foo1 时, foo2 被指向 foo1 所指向的同一个对象, 这是因为 Python 通过传递引用来 处理对象。foo2 就成为原始值 4.3 的一个新的引用。这样 foo1 和 foo2 就都指向了同一个对 象。示意图也上图一样。
例子3:foo1和foo2指向不相同的对象
foo1 = 4.3
foo2 = 1.3 + 3
这个例子有所不同。首先一个数字对象被创建,然后赋值给 foo1. 然后第二个数值对象被 创建并赋值给 foo2. 尽管两个对象保存的是同样大小的值,但事实上系统中保存的都是两个独立的对象,其中foo1是第一个对象的引用, foo2则是第二个对象的引用。如下图给我们这里有两个不同的对象,尽管这两个对象有同样大小的数值。我们为什么在示意图中使用盒子?没错,对象就象一个装着内容的盒子。当一个对象被赋值到一个变量,就象在这个盒子上贴了一个标签,表示创建了一个引用。每当这个对象有了一个新的引用,就会在盒子上新贴一张标签。当一个引用被销毁时,这个标签就会被撕掉。当所有的标签都被撕掉时,这个盒子就会被回收。
那么,Python 是怎么知道这个盒子有多少个标签呢?每个对象都天生具有一个计数器,记录它自己的引用次数。这个数目表示有多少个变量指向该对象。他就是上一节提到的引用计数器。
提供了is和is not运算符来测试两个变量是否指向同一个对象。
>>> a
=
"123"
>>>
id
(a)
48523104L
>>> b
=
"123"
>>>
id
(b)
48523104L
>>> a
is
b
True
>>>
id
(a)
=
=
id
(b)
True
>>>
四、工厂函数
他们看上去像函数,但实际上他们是类。当你调用它们时,实际上是生成了该类型的一个实例。
他们包含:int()、long()、float()、complex()、str()、unicode()、basestring()、list()、tuple()、type()、dict()、bool()、set()、frozenset()、object()、classmethod()、staticmethod()、super()、property()、file()
五、类型的分类
按存储模型
1.标量/原子类型(数值,字符串)
2.容器类型(列表、元祖、字典)
按更新模型(重点看看哦)
1.可变类型(列表、字典)
所谓可变对象是指,对象的内容可变,而不可变对象是指对象内容不可变。
>>> aList
=
[
'java'
,
66
,
88
,
'python'
]
>>> aList
[
'java'
,
66
,
88
,
'python'
]
>>> aList[
2
]
88
>>>
id
(aList)
#注意观察id值
48255112L
>>> aList[
2
]
=
aList[
2
]
+
12
>>> aList[
3
]
=
"python2"
>>> aList
[
'java'
,
66
,
100
,
'python2'
]
>>>
id
(aList)
48255112L
#注意观察id值
>>>
2.不可变类型(数字、字符串、元祖)
注意喽:下面的例子中,事实上是一个新对象被创建,然后它取代了旧对象。新创建的对象被关联到原来的变量名,旧对象被丢弃,垃圾回收器会在适当的时机回收这些对象。
>>> v1
=
"python"
>>>
id
(v1)
31631080L
>>> v1
=
"java"
>>>
id
(v1)
31632240L
#由于str是不可变的,重新创建了java对象,随之id改变,旧对象python会在某个时刻被回收
>>>
>>> v2
=
12
>>> v3
=
12
>>>
id
(v2),
id
(v3)
#同指同一内存区域,id相同
(
31489840L
,
31489840L
)
>>> v2
+
=
1
>>> v2
13
>>>
id
(v2),
id
(v3)
(
31489816L
,
31489840L
)
>>>
按访问模型
1.直接访问(数字)
2.顺序访问(字符串、列表、元祖)
3.映射访问(字典)
六、不支持的类型(该版本是2.*的不支持,3.*版本的个别可能会有支持了)
1.char或byte
2.指针
3.int vs short vs long
4.float vs double
出处:http://www.cnblogs.com/jianjianyang/p/5738717.html
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