[ Python 源码剖析] 对象模型概述

Python 是一门 面向对象 语言，实现了一个完整的面向对象体系，简洁而优雅。

与其他面向对象编程语言相比， Python 有自己独特的一面。 这让很多开发人员在学习 Python 时，多少有些无所适从。 那么，Python 对象模型都有哪些特色呢？

一切皆对象

首先，在 Python 世界， 基本类型也是对象 ，与通常意义的“对象”形成一个有机统一。 换句话讲， Python 不再区别对待基本类型和对象，所有基本类型内部均由对象实现。 一个整数是一个对象，一个字符串也是一个对象：

>>> a = 1
>>> b = 'abc'

其次， Python 中的 类型也是一种对象 ，称为 类型对象 。 整数类型是一个对象，字符串类型是一个对象，程序中通过 class 关键字定义的类也是一个对象。

举个例子，整数类型在 Python 内部是一个对象，称为 类型对象 ：

>>> int
<class 'int'>

通过整数类型 实例化 可以得到一个整数对象，称为 实例对象 ：

>>> int('1024')
1024

面向对象理论中的“ 类 ”和“ 对象 ”这两个基本概念，在 Python 内部都是通过对象实现的，这是 Python 最大的特点。

类型、对象体系

a 是一个整数对象( 实例对象 )，其类型是整数类型( 类型对象 )：

>>> a = 1
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> isinstance(a, int)
True

那么整数类型的类型又是什么呢？

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

可以看到，整数类型的类型还是一种类型，即 类型的类型 。 只是这个类型比较特殊，它的实例对象还是类型对象。

Python 中还有一个特殊类型 object ，所有其他类型均继承于 object ，换句话讲 object 是所有类型的基类：

>>> issubclass(int, object)
True

综合以上关系，得到以下关系图：

内置类型已经搞清楚了，自定义类型及对象关系又如何呢？定义一个简单的类来实验：

class Dog(object):

    def yelp(self):
        print('woof')

创建一个 Dog 实例，毫无疑问，其类型是 Dog ：

>>> dog = Dog()
>>> dog.yelp()
woof
>>> type(dog)
<class '__main__.Dog'>

Dog 类的类型自然也是 type ，其基类是 object (就算不显式继承也是如此)：

>>> type(Dog)
<class 'type'>
>>> issubclass(Dog, object)
True

自定义子类及实例对象在图中又处于什么位置？定义一个猎犬类进行实验：

class Sleuth(Dog):

    def hunt(self):
        pass

可以看到， 猎犬对象( sleuth )是猎犬类( Sleuth )的实例， Sleuth 的类型同样是 type ：

>>> sleuth = Sleuth()
>>> sleuth.hunt()
>>> type(sleuth)
<class '__main__.Sleuth'>
>>> type(Sleuth)
<class 'type'>

同时， Sleuth 类继承自 Dog 类，是 Dog 的子类，当然也是 object 的子类：

>>> issubclass(Sleuth, Dog)
True
>>> issubclass(Sleuth, object)
True

现在不可避免需要讨论 type 以及 object 这两个特殊的类型。

理论上， object 是所有类型的 基类 ，本质上是一种类型，因此其类型必然是 type 。 而 type 是所有类型的类型，本质上也是一种类型，因此其类型必须是它自己！

>>> type(object)
<class 'type'>
>>> type(object) is type
True

>>> type(type)
<class 'type'>
>>> type(type) is type
True

另外，由于 object 是所有类型的 基类 ，理论上也是 type 的基类( __base__ 属性)：

>>> issubclass(type, object)
True
>>> type.__base__
<class 'object'>

但是 object 自身便不能有基类了。为什么呢？ 对于存在继承关系的类，成员属性和成员方法查找需要回溯继承链，不断查找基类。 因此，继承链必须有一个终点，不然就死循环了。

这就完整了！

可以看到，所有类型的基类收敛于 object ，所有类型的类型都是 type ，包括它自己！ 这就是 Python 类型、对象体系全图，设计简洁、优雅、严谨。

该图将成为后续阅读源码、探索 Python 对象模型的有力工具，像地图一样指明方向。 图中所有实体在 Python 内部均以对象形式存在，至于对象到底长啥样，相互关系如何描述，这些问题先按下不表，后续一起到源码中探寻答案。

变量只是名字

先看一个例子，定义一个变量 a ，并通过 id 内建函数取出其“地址”：

>>> a = 1
>>> id(a)
4302704784

定义另一个变量 b ，以 a 赋值，并取出 b 的“地址”：

>>> b = a
>>> id(b)
4302704784

惊奇地看到， a 和 b 这两个变量的地址居然是相同的！这不合常理呀！

对于大多数语言( C 语言为例)，定义变量 a 即为其分配内存并存储变量值：

变量 b 内存空间与 a 独立，赋值时进行拷贝：

在 Python 中，一切皆对象，整数也是如此， 变量只是一个与对象关联的名字 ：

而变量赋值，只是将当前对象与另一个名字进行关联，背后的对象是同一个：

因此，在 Python 内部，变量只是一个名字，保存指向实际对象的指针，进而与其绑定。 变量赋值只拷贝指针，并不拷贝指针背后的对象。

可变对象 与 不可变对象

定义一个整数变量：

>>> a = 1
>>> id(a)
4302704784

然后，对其自增 1 ：

>>> a += 1
>>> a
2
>>> id(a)
4302704816

数值符合预期，但是对象变了！初学者一脸懵逼，这是什么鬼？

一切要从 可变对象 和 不可变对象 说起。 可变对象 在对象创建后，其值可以进行修改； 而 不可变对象 在对象创建后的整个生命周期，其值都不可修改。

在 Python 中，整数类型是不可变类型， 整数对象是不可变对象。 修改整数对象时， Python 将以新数值创建一个新对象，变量名与新对象进行绑定； 旧对象如无其他引用，将被释放。

每次修改整数对象都要创建新对象、回收旧对象，效率不是很低吗？ 确实是。 后续章节将从源码角度来解答： Python 如何通过 小整数池 等手段进行优化。

可变对象是指创建后可以修改的对象，典型的例子是 列表 ( list )：

>>> l = [1, 2]
>>> l
[1, 2]
>>> id(l)
4385900424

往列表里头追加数据，发现列表对象还是原来那个，只不过多了一个元素了：

>>> l.append(3)
>>> l
[1, 2, 3]
>>> id(l)
4385900424

实际上，列表对象内部维护了一个 动态数组 ，存储元素对象的指针：

列表对象增减元素，需要修改该数组。例如，追加元素 3 ：

定长对象 与 变长对象

Python 一个对象多大呢？相同类型对象大小是否相同呢？ 想回答类似的问题，需要考察影响对象大小的因素。

标准库 sys 模块提供了一个查看对象大小的函数 getsizeof ：

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(1)
28

先观察整数对象：

>>> sys.getsizeof(1)
28
>>> sys.getsizeof(100000000000000000)
32
>>> sys.getsizeof(100000000000000000000000000000000000000000000)
44

可见整数对象的大小跟其数值有关，像这样 大小不固定 的对象称为 变长对象 。

我们知道，位数固定的整数能够表示的数值范围是有限的，可能导致 溢出 。 Python 为解决这个问题，采用类似 C++ 中 大整数类 的思路实现整数对象 —— 串联多个普通 32 位整数，以便支持更大的数值范围。 至于需要多少个 32 位整数，则视具体数值而定，数值不大的一个足矣，避免浪费。

这样一来，整数对象需要在头部额外存储一些信息，记录对象用了多少个 32 位整数。 这就是变长对象典型的结构，先有个大概印象即可，后续讲解整数对象源码时再展开。

接着观察字符串对象：

>>> sys.getsizeof('a')
50
>>> sys.getsizeof('abc')
52

字符串对象也是变长对象，这个行为非常好理解，毕竟字符串长度不尽相同嘛。 此外，注意到字符串对象大小比字符串本身大，因为对象同样需要维护一些额外的信息。 至于具体需要维护哪些信息，同样留到源码剖析环节中详细介绍。

那么，有啥对象是定长的呢？—— 浮点数对象 float ：

>>> sys.getsizeof(1.)
24
>>> sys.getsizeof(1000000000000000000000000000000000.)
24

浮点数背后是由一个 double 实现，就算表示很大的数，浮点数对象的大小也不变。

为啥 64 位的 double 可以表示这么大的范围呢？答案是：牺牲了精度。

>>> int(1000000000000000000000000000000000.)
999999999999999945575230987042816

由于浮点数存储位数是固定的，它能表示的数值范围也是有限的，超出便会抛锚：

>>> 10. ** 1000
Traceback (most recent call last):
	File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: (34, 'Result too large')

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