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python对象类型介绍(python对象类型比较)

时间:2023-12-10 13:48:24 阅读:314040 作者:MNOX

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Python对象的拷贝

Python赋值操作或函数参数传递,传递的永远是对象引用(即内存地址),而不是对象内容。在Python中一切皆对象,对象又分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型。对象拷贝是指在内存中创建新的对象,产生新的内存地址。当顶层对象和它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,不存在被拷贝,因为没有产生新对象。浅拷贝(Shallow Copy),拷贝顶层对象,但不会拷贝内部的子元素对象。深拷贝(Deep Copy),递归拷贝顶层对象,以及它内部的子元素对象。

Python中一切皆对象,对象就像一个塑料盒子, 里面装的是数据。对象有不同类型,例如布尔型和整型,类型决定了可以对它进行的操作。现实生活中的"陶器"会暗含一些信息(例如它可能很重且易碎,注意不要掉到地上)。

对象的类型还决定了它装着的数据是允许被修改的变量(可变的mutable)还是不可被修改的常量(不可变的immutable)。你可以把不可变对象想象成一个透明但封闭的盒子:你可以看到里面装的数据,但是无法改变它。类似地,可变对象就像一个开着口的盒子,你不仅可以看到里面的数据,还可以拿出来修改它,但你无法改变这个盒子本身,即你无法改变对象的类型。

对象拷贝是指在内存中创建新的对象,产生新的内存地址。

浅拷贝(Shallow Copy),拷贝顶层对象,但不会拷贝内部的子元素对象。

2.1.1. 顶层是mutable,子元素全是immutable

当顶层对象是mutable可变对象,但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,如[1, 'world', 2]

① 创建列表对象并赋值给变量a

② 导入copy模块,使用copy.copy()函数浅拷贝a,并赋值给变量b

③ 修改变量a的子元素a[0] = 3,由于整数是不可变对象,所以并不是修改1变为3,而是更改a[0]指向对象3

当顶层对象是 mutable可变对象 ,但子元素也存在 mutable可变对象 时,如 [1, 2, ['hello','world']]

① 浅拷贝 copy.copy() 只拷贝了顶层对象,没有拷贝子元素对象['hello','world'],即a[2]和b[2]指向同一个列表对象

② 修改a[2][1] = 'china',则b[2][1] = 'china'

当顶层对象是immutable不可变对象,同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时,如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象,没有拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时,但子元素存在mutable可变对象时,如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是相同的元组对象,并且a[2]与b[2]指向同一个列表,所以修改a[2][1]会影响b[2][1]

深拷贝(Deep Copy),递归拷贝顶层对象,以及它内部的子元素对象

当顶层对象是mutable可变对象,但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,如[1, 'world', 2]

变量a与变量b指向不同的列表对象,修改a[0]只是将列表a的第一个元素重新指向新对象,不会影响b[0]

当顶层对象是mutable可变对象,但子元素也存在mutable可变对象时,如[1, 2, ['hello','world']]

深拷贝既拷贝了顶层对象,又递归拷贝了子元素对象,所以a[2]与b[2]指向了两个不同的列表对象(但是列表对象的子元素初始指定的字符串对象一样),修改a[2][1] = 'china'后,它重新指向了新的字符串对象(内存地址为140531581905808),不会影响到b[2][1]

当顶层对象是immutable不可变对象,同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时,如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象,不存在拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时,但子元素存在mutable可变对象时,如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是不同的元组对象,同时a[2]与b[2]指向不同的列表对象,所以修改a[2][1]不会影响b[2][1]

使用=是赋值,即将列表对象的引用也赋值给变量b,可以将列表对象想像成一个盒子,变量a相当于这个盒子上的标签,执行b = a后,相当于再在这个盒子上贴上b标签,a和b实际上指向的是同一个对象。因此,无论我们是通过a还是通过b来修改列表的内容,其结果都会作用于双方。

b/c/d都是a的复制,它们都指向了不同的列表对象,但是没有拷贝子元素,a[2]和b[2]/c[2]/d[2]指向同一个列表, 相当于浅拷贝的效果

使用分片[:]操作,a和b其实是指向同一个元组,而且没有拷贝子元素,a[2]和b[2]也指向同一个列表,相当于浅拷贝的效果

同列表类似,可以使用字典的copy()函数或者转换函数dict()

变量a与变量b/c指向不同的字典,但是没有拷贝子元素,a['jobs']和b['jobs']/c['jobs']指定同一个列表, 相当于浅拷贝的效果

同列表类似,可以使用集合的copy()函数或者转换函数set()

变量a与变量b/c指向不同的集合,而集合的元素必须是hashable,所以修改集合a不会影响到b/c

python语言的内置对象类型有哪些

python的内置对象

对象类型 常量示例/用法

Number(数字) 3.14159, 1234, 999L 3+4j

String(字符串) 'spam', "guido's"

List(列表) [1,[2, 'Three'],4]

Dictionary(字典) {'food':'spam', 'taste':'yum'}

Tuple(元组) (1,'spam',4,'U')

File(文件) text=open('egges','r').read()

python类的定义与使用是什么

1、类概念的引入

如果了解了面向对象之后,接下来由客观世界中的对象拓展到计算机中的对象,再对客观世界中的对象进行特征和行为的提取,从而拓展到计算机中对象的属性和方法的提取,最终采用抽象提取计算机中对象的共同属性和方法,形成类。

在客观世界中,对象是指人们在行动或思考时作为目标的事物。例如,买车、买房、买包,这些都具有购买的目标,这些目标就是购买对象。万事万物皆是对象,对象分为有形对象和无形对象。有形对象是人们看得见、摸得着的对象。无形对象是人们看不见、摸不着的对象,但它也是人们行动或思考的目标,也属于对象,如记忆、计划等。

在计算机中,对象是客观世界中的对象在计算机中的映射。例如,一条狗是客观世界中的对象,它有品种、名字和年龄等数据信息。但是在计算机软件开发研究的过程中,注重的是它的品种、年龄等信息。由此可见,客观世界中的对象要映射到计算机中需要进行筛选。

计算机中对象的内涵包括以下三个方面:

①对象具有唯一性。每个对象都有自身唯一的标识,并且它的标识在其整个生命周期中都不会改变。不同的对象有不同的标识。

②对象是构成软件系统的一个基本单位。面向对象编程是以对象为导向,以对象为目标的,也就是说,软件系统是基于对象的。

③对象是属性和方法的统一体。描述一个人,姓名、年龄是描述他的属性数据,跳舞、唱歌是他的操作方法,属性和方法构成了计算机中的对象。

由上文可知,客观世界中的对象的特征映射为计算机中的对象的属性,行为映射为方法。

2、由抽象获得类

抽象是一个提取各种对象共同特征和行为的一个过程。例如,两支笔,它们有共同的颜色、材质,它们都能写字、画画,即有共同的特征和行为。提取共同特征和行为之后,就可以总结出笔的概念。拓展到计算机中的对象,就是用抽象提取对象的共同属性和方法,从而形成类。

类是具有相同属性和方法的一组对象的集合。在Python中,对象是类的实例,类是对象的抽象。

3、定义类

定义类的语法和定义函数的语法类似,定义函数使用的关键字是def,而定义类使用的关键字是class。定义类的基本语法格式如下:

class 类名:

pass

以定义一个最简单的类为例,这里定义了一个类名为Cat的类,它是“空”的,仅仅展示了定义类的基本语法:

 class Cat:

...     pass

...

以上就是Python中类的概念,更多关于Python的基础性知识点可以看下这个更加直观视频教程:网页链接,希望我的回答能帮到你。

python中的instance是什么对象类型

面向对象最重要的概念就是类(Class)和实例(Instance),必须牢记类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。

仍以Student类为例,在Python中,定义类是通过class关键字:

class Student(object):

pass

class后面紧接着是类名,即Student,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object),表示该类是从哪个类继承下来的,继承的概念我们后面再讲,通常,如果没有合适的继承类,就使用object类,这是所有类最终都会继承的类。

定义好了Student类,就可以根据Student类创建出Student的实例,创建实例是通过类名+()实现的:

bart = Student()

bart

__main__.Student object at 0x10a67a590

Student

class '__main__.Student'

可以看到,变量bart指向的就是一个Student的实例,后面的0x10a67a590是内存地址,每个object的地址都不一样,而Student本身则是一个类。

可以自由地给一个实例变量绑定属性,比如,给实例bart绑定一个name属性:

bart.name = 'Bart Simpson'

bart.name

'Bart Simpson'

由于类可以起到模板的作用,因此,可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法,在创建实例的时候,就把name,score等属性绑上去:

class Student(object):

def __init__(self, name, score):

self.name = name

self.score = score

注意到__init__方法的第一个参数永远是self,表示创建的实例本身,因此,在__init__方法内部,就可以把各种属性绑定到self,因为self就指向创建的实例本身。

有了__init__方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__方法匹配的参数,但self不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:

bart = Student('Bart Simpson', 59)

bart.name

'Bart Simpson'

bart.score

59

和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self,并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。

python中类的实例对象的理解总结?

9.3.3. 实例对象

现在我们可以用实例对象作什么?实例对象唯一可用的操作就是属性引用。有两种有效的属性名。

数据属性 相当于 Smalltalk 中的“实例变量”或 C++ 中的“数据成员”。和局部变量一样,数据属性不需要声明,第一次使用时它们就会生成。例如,如果 x 是前面创建的 MyClass 实例,下面这段代码会打印出 16 而在堆栈中留下多余的东西:

x.counter = 1

while x.counter 10:

x.counter = x.counter * 2

print(x.counter)

del x.counter

另一种为实例对象所接受的引用属性是 方法。方法是“属于”一个对象的函数。(在 Python 中,方法不止是类实例所独有:其它类型的对象也可有方法。例如,链表对象有 append,insert,remove,sort 等等方法。然而,在后面的介绍中,除非特别说明,我们提到的方法特指类方法)

实例对象的有效名称依赖于它的类。按照定义,类中所有(用户定义)的函数对象对应它的实例中的方法。所以在我们的例子中,x.f 是一个有效的方法引用,因为 MyClass.f 是一个函数。但 x.i 不是,因为 MyClass.i 不是函数。不过 x.f 和 MyClass.f 不同,它是一个 方法对象 ,不是一个函数对象。

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