解密 Python 中的对象模型

Python中一切皆对象

关于 Python，你肯定听过这么一句话："Python中一切皆对象"。没错，在 Python 的世界里，一切都是对象。

整型是一个对象、字符串是一个对象、字典是一个对象，甚至 int、str、list 等等，再加上我们使用 class 自定义的类，它们也是对象。

像 int、str、list 等基本类型，以及我们自定义的类，由于它们可以表示类型，因此我们称之为类型对象；类型对象实例化得到的对象，我们称之为实例对象。不管是哪种对象，它们都属于对象。

因此 Python 中面向对象的理念贯彻的非常彻底，面向对象中的"类"和"对象"在 Python 中都是通过"对象"实现的。

在面向对象理论中，存在着"类"和"对象"两个概念，像 int、dict、tuple、以及使用 class 关键字自定义的类型对象实现了面向对象理论中"类"的概念，而 123、(1, 2, 3)，"xxx" 等等这些实例对象则实现了面向对象理论中"对象"的概念。但是在 Python 中，面向对象的"类"和"对象"都是通过对象实现的。

我们举个栗子：

>>> # int它是一个类，因此它属于类型对象, 类型对象实例化得到的对象属于实例对象
>>> int  
<class 'int'>
>>> int('0123') 
123
>>>

因此可以用一张图来描述面向对象在 Python 中的体现：

类型、对象体系

a 是一个整数(实例对象)，其类型是 int (类型对象)。

>>> a = 123
>>> a
123
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> isinstance(a, int)
True
>>>

但是问题来了，按照面向对象的理论来说，对象是由类实例化得到的，这在 Python 中也是适用的。既然是对象，那么就必定有一个类来实例化它，换句话说对象一定要有类型。至于一个对象的类型是什么，就看这个对象是被谁实例化的，被谁实例化那么类型就是谁。而我们说 Python 中一切皆对象，所以像 int、str、tuple 这些内置的类型也是具有相应的类型的，那么它们的类型又是谁呢？

我们使用 type 函数查看一下就好了。

>>> type(int)
<class 'type'>
>>> type(str)
<class 'type'>
>>> type(dict)
<class 'type'>
>>> type(type)
<class 'type'>
>>>

我们看到类型对象的类型，无一例外都是 type。type 应该是初学 Python 的时候就接触了，当时使用 type 都是为了查看一个对象的类型，然而 type 的作用远没有这么简单，我们后面会说，总之我们目前看到类型对象的类型是 type。

所以 int、str 等类型对象是 type 的对象，而 type 我们也称其为元类，表示类型对象的类型。至于 type 本身，它的类型还是 type，所以它连自己都没放过，把自己都变成自己的对象了。

因此在 Python 中，你能看到的任何对象都是有类型的，我们可以使用 type 函数查看，也可以获取该对象的__class__属性查看。 所以：实例对象、类型对象、元类，Python 中任何一个对象都逃不过这三种身份。

Python 中还有一个特殊的类型(对象)，叫做 object，它是所有类型对象的基类。不管是什么类，内置的类也好，我们自定义的类也罢，它们都继承自 object。因此， object 是所有类型对象的"基类"、或者说"父类"。

>>> issubclass(int, object)
True
>>>

因此，综合以上关系，我们可以得到下面这张关系图：

我们自定义的类型也是如此，举个栗子：

class Female:
    pass

print(type(Female))  # <class 'type'>
print(issubclass(Female, object))  # True

在 Python3 中，自定义的类即使不显式的继承 object，也会默认继承自 object。

那么我们自定义再自定义一个子类，继承自 Female 呢？

class Female:
    pass


class Girl(Female):
    pass


# 自定义类的类型都是type
print(type(Girl))  # <class 'type'>

# 但Girl继承自Female, 所以它是Female的子类
print(issubclass(Girl, Female))  # True
# 而Female继承自object, 所以Girl也是object的子类
print(issubclass(Girl, object))  # True


# 这里需要额外多提一句实例对象, 我们之前使用type得到的都是该类的类型对象
# 换句话说谁实例化得到的它, 那么对它使用type得到的就是谁
print(type(Girl()))  # <class '__main__.Girl'>
print(type(Female()))  # <class '__main__.Female'>

# 但是我们说Girl的父类是Female, Female的父类是object
# 所以Girl的实例对象也是Female和object的实例对象, Female的实例对象也是object的实例对象
print(isinstance(Girl(), Female))  # True
print(isinstance(Girl(), object))  # True

因此上面那张关系图就可以变成下面这样：

我们说可以使用 type 和__class__查看一个对象的类型，并且还可以通过 isinstance 来判断该对象是不是某个已知类型的实例对象；那如果想查看一个类型对象都继承了哪些类该怎么做呢？我们目前都是使用 issubclass 来判断某个类型对象是不是另一个已知类型对象的子类，那么可不可以直接获取某个类型对象都继承了哪些类呢？

答案是可以的，方法有三种，我们分别来看一下：

class A: pass

class B: pass

class C(A): pass

class D(B, C): pass

# 首先D继承自B和C, C又继承A, 我们现在要来查看D继承的父类
# 方法一: 使用__base__
print(D.__base__)  # <class '__main__.B'>

# 方法二: 使用__bases__
print(D.__bases__)  # (<class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>)

# 方法三: 使用__mro__
print(D.__mro__)
# (<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

• __base__: 如果继承了多个类, 那么只显示继承的第一个类, 没有显示继承则返回一个<class 'object'>;
• __bases__: 返回一个元组, 会显示所有直接继承的父类, 如果没有显示的继承, 则返回(<class 'object'>,);
• __mro__: mro 表示 Method Resolution Order, 表示方法查找顺序, 会从自身除法, 找到最顶层的父类, 因此返回自身、继承的基类、以及基类继承的基类, 一直找到 object;

最后我们来看一下 type 和 object，估计这两个老铁之间的关系会让很多人感到困惑。

我们说 type 是所有类的元类，而 object 是所有的基类，这就说明 type 是要继承自 object 的，而 object 的类型是 type。

>>> type.__base__
<class 'object'>
>>> object.__class__
<class 'type'>
>>>

这就怪了，这难道不是一个先有鸡还是先有蛋的问题吗？其实不是的，这两个对象是共存的，它们之间的定义其实是互相依赖的。至于到底是怎么肥事，我们后面在看解释器源码的时候就会很清晰了。

总之目前记住两点：

1. type 站在类型金字塔的最顶端, 任何的对象按照类型追根溯源, 最终得到的都是 type;
2. object 站在继承金字塔的最顶端, 任何的类型对象按照继承追根溯源, 最终得到的都是 object;

我们说 type 的类型还是 type，但是 object 的基类则不再是 object，而是一个 None。为什么呢？其实答案很简单，我们说 Python 在查找属性或方法的时候，会回溯继承链，自身如果没有的话，就会按照__mro__指定的顺序去基类中查找。所以继承链一定会有一个终点，否则就会像没有出口的递归一样出现死循环了。

最后将上面那张关系图再完善一下的话：

因此上面这种图才算是完整，其实只看这张图我们就能解读出很多信息。比如：实例对象的类型是类型对象，类型对象的类型是元类；所有的类型对象的基类都收敛于 object，所有对象的类型都收敛于 type。因此 Python 算是将一切皆对象的理念贯彻到了极致，也正因为如此，Python 才具有如此优秀的动态特性。

事实上，目前介绍的有些基础了，但 Python 中的对象的概念确实非常重要。为了后面再分析源码的时候能够更轻松，因此我们有必要系统地回顾一下，并且上面的关系图会使我们在后面的学习变得轻松。因为等到看解释器的时候，我们可就没完了，就不那么轻松了(なん～～～てね)。

Python中的变量只是个名字

Python 中的变量只是个名字，站在 C 语言的角度来说的话，Python 中的变量存储的只是对象的内存地址，或者说指针，这个指针指向的内存存储的才是对象。

所以在 Python 中，我们都说变量指向了某个对象。在其它静态语言中，变量相当于是为某块内存起的别名，获取变量等于获取这块内存所存储的值。而 Python 中变量代表的内存存储的不是对象，只是对象的指针。

我们用两段代码，一段 C 语言的代码，一段 Python 的代码，来看一下差别。

#include <stdio.h>

void main()
{
    int a = 123;
    printf("address of a = %p\n", &a);

    a = 456
    printf("address of a = %p\n", &a);
}
// 输出结果
/*
address of a = 0x7fffa94de03c
address of a = 0x7fffa94de03c
*/

我们看到前后输出的地址是一样的，再来看看 Python 的。

a = 666
print(hex(id(a)))  # 0x1b1333394f0

a = 667
print(hex(id(a)))  # 0x1b133339510

然而我们看到 Python 中变量 a 的地址前后发生了变化，我们分析一下原因。

首先在 C 中，创建一个变量的时候必须规定好类型，比如 int a = 666，那么变量 a 就是 int 类型，以后在所处的作用域中就不可以变了。如果这时候，再设置 a = 777，那么等于是把内存中存储的 666 换成 777，a 的地址和类型是不会变化的。

而在 Python 中，a = 666 等于是先开辟一块内存，存储的值为 666，然后让变量 a 指向这片内存，或者说让变量 a 存储这块内存的指针。然后 a = 777 的时候，再开辟一块内存，然后让 a 指向存储 777 的内存，由于是两块不同的内存，所以它们的地址是不一样的。

所以 Python 中的变量只是一个和对象关联的名字罢了，它代表的是对象的指针。换句话说 Python 中的变量就是个便利贴，可以贴在任何对象上，一旦贴上去了，就代表这个对象被引用了。

我们再来看看变量之间的传递，在 Python 中是如何体现的。

a = 666
print(hex(id(a)))  # 0x1e6c51e3cf0

b = a
print(hex(id(b)))  # 0x1e6c51e3cf0

我们看到打印的地址是一样的，我们再用一张图解释一下。

我们说 a = 666 的时候，先开辟一份内存，再让 a 存储对应内存的指针；然后 b = a 的时候，会把 a 的地址拷贝一份给 b，所以 b 存储了和 a 相同的地址，它们都指向了同一个对象。

因此说 Python 是值传递、或者引用传递都是不准确的，准确的说 Python 是变量之间的赋值传递，对象之间的引用传递。 因为 Python 中的变量本质上就是一个指针，所以在 b = a 的时候，等于把a的地址拷贝一份给b，所以对于变量来说是赋值传递；然后 a 和 b 又都是指向对象的指针，因此对于对象来说是引用传递。

另外还有最关键的一点，我们说 Python 中的变量是一个指针，当传递一个变量的时候，传递的是指针；但是在操作一个变量的时候，会操作变量指向的内存。

所以 id(a) 获取的不是 a 的地址，而是 a 指向的内存的地址(在底层其实就是a)，同理 b = a，是将 a 本身，或者说将 a 存储的、指向某个具体的对象的地址传递给了 b。

另外在 C 的层面上，a 和 b 属于指针变量，那么 a 和 b 有没有地址呢？显然是有的，只不过在 Python 中你是看不到的，Python 解释器只允许你看到对象的地址。

最后提一下变量的类型

我们说变量的类型其实不是很准确，应该是变量指向(引用)的对象的类型，因为我们说 Python 中变量是个指针，操作指针会操作指针指向的内存，所以我们使用 type(a) 查看的是变量 a 指向的内存的类型，当然为了方便也会直接说变量的类型，理解就行。那么问题来了，我们在创建一个变量的时候，并没有显示的指定类型啊，但 Python 显然是有类型的，那么 Python 是如何判断一个变量指向的是什么类型的数据呢？

答案是：解释器是通过靠猜的方式，通过你赋的值(或者说变量引用的值)来推断类型。所以在 Python 中，如果你想创建一个变量，那么必须在创建变量的时候同时赋值，否则解释器就不知道这个变量指向的数据是什么类型。所以 Python 是先创建相应的值，这个值在 C 中对应一个结构体，结构体里面有一个成员专门用来存储该值对应的类型。当创建完值之后，再让这个变量指向它，所以 Python 中是先有值后有变量。但显然 C 中不是这样的，因为 C 中变量代表的内存所存储的就是具体的值，所以 C 中可以直接声明一个变量的同时不赋值。因为 C 要求声明变量的同时必须指定类型，所以声明变量的同时，其类型和内存大小就已经固定了。而 Python 中变量代表的内存是个指针，它只是指向了某个对象，所以由于其便利贴的特性，可以贴在任意对象上面，但是不管贴在哪个对象，你都必须先有对象才可以，不然变量贴谁去？

另外，尽管 Python 在创建变量的时候不需要指定类型，但 Python 是强类型语言，强类型语言，强类型语言，重要的事情说三遍。 而且是动态强类型，因为类型的强弱和是否需要显示声明类型之间没有关系。

可变对象与不可变对象

我们说一个对象其实就是一片被分配的内存空间，内存中存储了相应的值，不过这些空间可以是连续的，也可以是不连续的。

不可变对象一旦创建，其内存中存储的值就不可以再修改了。如果想修改，只能创建一个新的对象，然后让变量指向新的对象，所以前后的地址会发生改变。而可变对象在创建之后，其存储的值可以动态修改。

像整型就是一个不可变对象。

>>> a = 666
>>> id(a)
1365442984464
>>> a += 1
>>> id(a)
1365444032848
>>>

我们看到在对 a 执行+1操作时，前后地址发生了变化，所以整型不支持本地修改，因此是一个不可变对象；

原来a = 666，而我们说操作一个变量等于操作这个变量指向的内存，所以a+=1，会将a指向的整型对象666和1进行加法运算，得到667。所以会开辟新的空间来存储这个667，然后让a指向这片新的空间，至于原来的666所占的空间怎么办，Python 解释器会看它的引用计数，如果不为0代表还有变量引用(指向)它，如果为0证明没有变量引用了，所以会被回收。

关于引用计数，我们后面会详细说，目前只需要知道当一个对象被一个变量引用的时候，那么该对象的引用计数就会加1。有几个变量引用，那么它的引用计数就是几。

可能有人觉得，每次都要创建新对象，销毁旧对象，效率肯定会很低吧。事实上确实如此，但是后面我们会从源码的角度上来看 Python 如何通过小整数对象池等手段进行优化。

而列表是一个可变对象，它是可以修改的。

这里先多提一句，Python中的对象本质上就是C中malloc函数为结构体实例在堆区申请的一块内存。Python中的任何对象在C中都会对应一个结构体，这个结构体除了存放具体的值之外，还存放了一些额外的信息，这个我们在剖析Python中的内置类型的实例对象的时候会细说。

首先Python中列表，当然不光是列表，还有元组、集合，这些容器它们的内部存储的也不是具体的对象，而是对象的指针。比如：lst = [1, 2, 3]，你以为lst存储的是三个整型对象吗？其实不是的，lst存储的是三个整型对象的指针，当我们使用lst[0]的时候，拿到的是第一个元素的指针，但是操作(比如print)的时候会自动操作(print)指针指向的内存。

不知道你是否思考过，Python底层是C来实现的，所以Python中的列表的实现必然要借助C中的数组。可我们知道C中的数组里面的所有元素的类型必须一致，但列表却可以存放任意的元素，因此从这个角度来讲，列表里面的元素它就就不可能是对象，因为不同的对象在底层对应的结构体是不同的，所以这个元素只能是指针。

可能有人又好奇了，不同对象的指针也是不同的啊，是的，但C中的指针是可以转化的。Python底层将所有对象的指针，都转成了 PyObject 的指针，这样不就是同一种类型的指针了吗？关于这个PyObject，它是我们后面要剖析的重中之重，这个PyObject贯穿了我们的整个系列。目前只需要知道Python中的列表存储的值，在底层是通过一个 PyObject * 类型的数据来维护的。

>>> lst = [1, 2, 3]
>>> id(lst)
1365442893952
>>> lst.append(4)
>>> lst
[1, 2, 3, 4]
>>> id(lst)
1365442893952
>>>

我们看到列表在添加元素的时候，前后地址并没有改变。列表在C中是通过PyListObject实现的，我们在介绍列表的时候会细说。这个PyListObject内部除了一些基本信息之外，还有一个成员叫ob_item，它是一个PyObject的二级指针，指向了我们刚才说的 PyObject * 类型的数组的首个元素的地址。

结构图如下：

显然图中的指针数组是用来存储具体的对象的指针的，每一个指针都指向了相应的对象(这里是整型对象)。可能有人注意到，整型对象的顺序有点怪，其实我是故意这么画的。因为 PyObject * 数组内部的元素是连续且有顺序的，但是指向的整型对象则是存储在堆区的，它们的位置是任意性的。但是不管这些整型对象存储在堆区的什么位置，它们和数组中的指针都是一一对应的，我们通过索引是可以正确获取到指向的对象的。

另外我们还可以看到一个现象，那就是Python中的列表在底层是分开存储的，因为PyListObject结构体实例并没有存储相应的指针数组，而是存储了指向这个指针数组的二级指针。显然我们添加、删除、修改元素等操作，都是通过这个二级指针来间接操作这个指针数组。

为什么要这么做？

因为在 Python 中一个对象一旦被创建，那么它在内存中的大小就不可以变了。所以这就意味着那些可以容纳可变长度数据的可变对象，要在内部维护一个指向可变大小的内存区域的指针。而我们看到 PyListObject 正是这么做的，指针数组的长度、内存大小是可变的，所以 PyListObject 内部并没有直接存储它，而是存储了指向它的二级指针。但是 Python 在计算内存大小的时候是会将这个指针数组也算进去的，所以 Python 中列表的大小是可变的，但是底层对应的 PyListObject 实例的大小是不变的，因为可变长度的指针数组没有存在 PyListObject 里面。但为什么要这么设计呢？

这么做的原因就在于，遵循这样的规则可以使通过指针维护对象的工作变得非常简单。一旦允许对象的大小可在运行期改变，那么我们就可以考虑如下场景。在内存中有对象A，并且其后面紧跟着对象B。如果运行的某个时候，A的大小增大了，这就意味着必须将A整个移动到内存中的其他位置，否则A增大的部分会覆盖掉原本属于B的数据。只要将A移动到内存的其他位置，那么所有指向A的指针就必须立即得到更新。可想而知这样的工作是多么的繁琐，而通过一个指针去操作就变得简单多了。

定长对象与变长对象

Python 中一个对象占用的内存有多大呢？相同类型的实例对象的大小是否相同呢？试一下就知道了，我们可以通过 sys 模块中 getsizeof 函数查看一个对象所占的内存。

import sys

print(sys.getsizeof(0))  # 24
print(sys.getsizeof(1))  # 28
print(sys.getsizeof(2 << 33))  # 32


print(sys.getsizeof(0.))  # 24
print(sys.getsizeof(3.14))  # 24
print(sys.getsizeof((2 << 33) + 3.14))  # 24

我们看到整型对象的大小不同，所占的内存也不同，像这种内存大小不固定的对象，我们称之为变长对象；而浮点数所占的内存都是一样的，像这种内存大小固定的对象，我们称之为定长对象。

至于 Python 是如何计算对象所占的内存，我们在剖析具体对象的时候会说，因为这要涉及到底层对应的结构体。

而且我们知道 Python 中的整数是不会溢出的，而C中的整型显然是有最大范围的，那么Python是如何做到的呢？答案是Python在底层是通过C的32位整型数组来存储自身的整型对象的，通过多个32位整型组合起来，以支持存储更大的数值，所以整型越大，就需要越多的32位整数。而32位整数是4字节，所以我们上面代码中的那些整型，都是4字节、4字节的增长。

当然Python中的对象在底层都是一个结构体，这个结构体中除了维护具体的值之外，还有其它的成员信息，在计算内存大小的时候，它们也是要考虑在内的，当然这些我们后面会说。

而浮点数的大小是不变的，因为Python的浮点数的值在C中是通过一个double来维护的。而C中的值的类型一旦确定，大小就不变了，所以Python的float也是不变的。

但是既然是固定的类型，肯定范围是有限的，所以当浮点数不断增大，会牺牲精度来进行存储。如果实在过大，那么会抛出OverFlowError。

>>> int(1000000000000000000000000000000000.)  # 牺牲了精度
999999999999999945575230987042816
>>> 10 ** 1000  # 不会溢出
1000000000000000......
>>>
>>> 10. ** 1000  # 报错了
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: (34, 'Result too large')
>>>

还有字符串，字符串毫无疑问肯定是可变对象，因为长度不同大小不同。

import sys

print(sys.getsizeof("a"))  # 50
print(sys.getsizeof("abc"))  # 52

我们看到多了两个字符，多了两个字节，这很好理解。但是这些说明了一个空字符串要占49个字节，我们来看一下。

import sys

print(sys.getsizeof(""))  # 49

显然是的，显然这 49 个字节是用来维护其它成员信息的，因为底层的结构体除了维护具体的值之外，还要维护其它的信息，比如：引用计数等等，这些在分析源码的时候会详细说。

小结

我们这一节介绍了 Python 中的对象体系，我们说 Python 中一切皆对象，类型对象和实例对象都属于对象；还说了对象的种类，根据是否支持本地修改可以分为可变对象和不可变对象，根据占用的内存是否不变可以分为定长对象和变长对象；还说了 Python 中变量的本质，Python 中的变量本质上是一个指针，而变量的名字则存储在对应的名字空间(或者说命名空间)中，当然名字空间我们没有说，是因为这些在后续系列会详细说(又是后续, 不管咋样, 坑先挖出来)，不过这里可以先补充一下。

名字空间分为：全局名字空间(存储全局变量)、局部名字空间(存储局部变量)、闭包名字空间(存储闭包变量)、内建名字空间(存储内置变量, 比如 int、str, 它们都在这里)，而名字空间又分为静态名字空间和动态名字空间：比如局部名字空间，因为函数中的局部变量在编译的时候就可以确定，所以函数对应的局部名字空间使用一个数组存储；而全局变量在运行时可以进行动态添加、删除，因此全局名字空间使用的是一个字典来保存，字典的 key 就是变量的名字(依旧是个指针，底层是指向字符串(PyUnicodeObject)的指针)，字典的 value 就是变量指向的对象的指针(或者说变量本身)。

a = 123
b = "xxx"

# 通过globals()即可获取全局名字空间
print(globals())  #{..., 'a': 123, 'b': 'xxx'}

# 我们看到虽然显示的是变量名和变量指向的值
# 但是在底层，字典存储的键值对也是指向具体对象的指针
# 只不过我们说操作指针会操作指向的内存，所以这里print打印之后，显示的也是具体的值，但是存储的是指针
# 至于对象本身，则存储在堆区，并且被指针指向

#  此外，我们往全局名字空间中设置一个键值对，也等价于创建了一个全局变量
globals()["c"] = "hello"
print(c)  # hello

# 此外这个全局名字空间是唯一的，即使你把它放在函数中也是一样
def foo():
    globals()["d"] = "古明地觉"

# foo一旦执行，{"d": "古明地觉"}就设置进了全局名字空间中
foo()  
print(d)  # 古明地觉

怎么样，是不是有点神奇呢？所以名字空间是 Python 作用域的灵魂，它严格限制了变量的活动范围，当然这些后面都会慢慢的说，因为饭要一口一口吃。因此这一节算是回顾基础吧，虽说是基础但是其实也涉及到了一些解释器的知识，不过这一关我们迟早是要过的，所以就提前接触一下吧。

作者：古明地盆

https://www.cnblogs.com/traditional/p/13391098.html

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