Python 是一门面向对象的语言， 在Python一切皆对象。
每一个对象都有由以下三个属性组成:
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Identity(身份):
它是每一个对象的身份唯一标识, 可通过 id(obj) 函数查询.
对应于到现实生活, 可以理解成我们个人的身份证编号, 它可以唯一标识在 "地球" 这个范围内的每个人
Type(类型):
它是每个对象的 "操作"标识, 可通过type(obj) 函数查询
不同的类型, 往往意味着具有不同得方法
对应于现实生活, 可以理解成我们每个人不同的职业, 例如警察, 消防员, 医生, 律师, 医生..
这些不同的身份职业, 会拥有对应的不同技能(方法), 例如警察能抓小偷, 医生能治病
Value (值):
它是每个对象具有的"数据", 不同类型的对象值的方式各异
在python中, 只要对象存在, 那么(id, type, value)就不会消失.
对于面向对象, 同样重要的一个概念便是引用:
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什么是引用? 这是许多人的困惑
为了解答这个问题, 让我们以简单的代码例子进行引入
In [1]: a = 10 In [2]: b = 10 In [3]: id(a) == id(b)
Out[3]: True
这里我们发现当 a 与 b的值相同的时候, id(a) 和 id(b)是完全相同的
在上面我们说过, id是对象的唯一标识, id相同意味着a和b指向的是同一个的对象
通过上面的图我们可以发现, 与C语言不同开辟内存空间来存储变量不同,
Python并没有为每一个变量开辟一个内存空间, 而是通过一种 "指向"的方式来使
变量 和 int对象(数字10)之间产生关联.
a 和 b 仅仅是一个符号链接到对象上
In [6]: a = 10 In [7]: b = 10 In [8]: id(a) == id(b)
Out[8]: True In [9]: a = 100 In [10]: id(a) == id(b)
Out[10]: False
这里我们发现, 我们对 a 进行重新赋值后
id(a) 不等于 id(b)了, 这表明 a 和 b 此时指向的并非是同一个对象
这个现象表明, a 作为一个符号链接是无法 改变 int对象(10)的值的
a = 100
该代码所做的, 是重新创建一个新整形对象, 赋值为100
将a链接到该对象中
In [12]: a = 100 In [13]: id_old = id(a) In [14]: a = 'alpha' In [15]: id_new = id(b) In [16]: id_old == id_new
Out[16]: False
该例子中, 首先将 a "指向" 整形对象100
接着 将a 指向 字符串'alpha'
这里着重需要说明的是, 由于 a "指向" 的改变, 导致了 整型对象100的消失
即对象毁灭, 这是python垃圾回收的问题, 不在次讨论.
至此Python的引用也浮现出来了, 所谓的引用也就是上面示例中的"指向",
python一切皆对象的特性, 使得我们的基本的赋值操作, 也需要先创建对应对象
然后, 利用符号链接 "指向" 该对象
关于引用的总结
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创建的符号链接, 能够指向对象
a = 10
b = 10
c = 10
赋值操作, 对于同一个整型对象, 不同的符号链接(a, b, c), 引用相同的对象(整型对象10)
a = 10
b = 10
a = 100
赋值操作, 对于符号链接引用不同整型对象
首先创建对象(整型对象100), 接着更改引用(a 指向 100)
可变对象 和 不可变对象 (mutable/immutable)
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Python中有多种不同的数据类型, 依据是否可变, 分类如下:
可变对象: list, dict
不可变对象: int,string,float,tuple
相信大家都会有这个疑问, "变"究竟是如何衡量的?
我们依然以以下几个简单的示例进行说明
In [1]: a = 10 In [2]: b = 10 In [3]: id(a) == id(b)
Out[3]: True
同样是上面的代码, 这里 a 和 b 指向相同的引用对象
说明了 python并没有为新的 链接符号 提供新的对象, 这就对象唯一
对象是不变的, 无论有多少个链接符号 连接到它身上, 都不会再创建多个相同得对象
In [4]: list_a = [10, 20] In [5]: list_b = [10, 20] In [6]: id(list_a) == id(list_b)
Out[6]: False
对于 list 可变对象, 这里 list_a, list_b 指向得都是 列表对象 , 这个对象都是 只有两个元素 10, 20
但是 list_a 和 list_b 两个符号链接的 id 却是不相等的 , 说明 list_a 和 list_b 引用的是两个不同的对象, 对象不唯一
每创建一个符号链接, 就会产生一个新的对象与之关联
综上所述, 可以得知, 所谓的 "变"
是对象个数得描述
不变是指对于拥有相同值的对象, 多个符号链接, 对应同一个对象 (多对1)
变是指对于用有相同值的对象, 多个符号链接, 对应多个不同的对象 (1对1)
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对于拷贝的概念, 这早已渗透到给位的生活中了
拷贝是复制的代名词, 亦即产生一份副本
对于Python来说, 拷贝就是产生多一个一模一样的对象
对于不可变对象拷贝
In [11]: a = 10 In [12]: b = a In [13]: a = 100 In [14]: b
Out[14]: 10
不可变对象, 我们直接进行 等号(=) 的复制操作就可以了
对于可变对象拷贝
In [15]: list_a = [10, 20] In [16]: list_b = list_a[:] In [17]: id(list_a) == id(list_b)
Out[17]: False
这里必须要注意需要使用 list_b = list_b 而不是 list_b = list_a
如果使用 list_b = list_b 效果如下图所示
当我们尝试修改, list_a[0] = 'alpha' 的时候, list_b[0] = 'alpha'
这是由于 list_a 与 list_b 共享引用
造成两个符号链接(list_a, list_b), 对应同一个列表对象
对于拷贝的总结
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不可变对象拷贝:
等号(=)
可变对象(list)拷贝:
方法1 : list_b = list_a[:]
方法2 : list_b = list_a.copy()
方法3 : import copy
list_b = copy.copy(list_a)
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深度拷贝
深度拷贝是基于嵌套可变可变对象而言的
In [27]: import copy In [28]: a = [[10, 20, 30], [100, 200], 111] In [29]: b = copy.deepcopy(a) In [30]: id(a) == id(b)
Out[30]: False
对于深度复制, 由于列表中有嵌套
如果仅仅通过上面可变对象的复制方法(ie. list_b = copy.copy(list_a)), 尽管也能创造出不同id的对象
但是它们的列表引用却会引用到相同的对象, 导致在改变列表的时候, 原本拷贝的列表也遭到改变
只有通过深度复制 才能真正产生一个独立拷贝
** 总结
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Python 一切皆对象
对象有三个属性: 身份, 类型, 值
引用是一种"指向" python的赋值操作是将 符号链接指向对象
可变不可变对象, 在于对象与符号链接的关系是一对一还是多对一
不可变对象拷贝: 等号即可
可变对象拷贝: 切片[:], copy(), copy.copy()
深度拷贝是对于嵌套可变对象的: copy.deepcopy()
深度拷贝使用了不恰当拷贝方法, 会导致改变对象导致拷贝对象也被改变
参考网站:
http://www.pythontutor.com/visualize.html#mode=edit
