Python学习笔记：有关<Python3学习笔记>学习整理，第2章类型[1]

2.1.1 印象

我们习惯将生物分为动物，植物，进而又有猫科，犬科等细分，通过对个体的研究，归纳其共同特征，抽象成便于描述的种族模版，有了模版后，可据此创建大量行为类似的个体，所以，分类是个基础工程。

在专业术语上，我们将族群或类别乘坐类型（class），将个体叫做实例（instance）。类型持有同族个体的共同行为和共享状态，而实例仅保存私有特性即可。如此，在内存空间布局上才是最高效的。

每个实例都持有所属类型的指针。需要时，通过它间接访问目标即可。但从外在逻辑接口看，任何实例都是“完整”的

存活实例对象都有“唯一”id值：

补充：

id（）函数：用于获取对象的内存地址

语法：id([object])

返回值：返回对象的内存地址。

可用type返回实例所属的类型：

要判断实例是否属于特定类型，可以使用isinstance函数

补充：

isinstance（）函数：判断一个对象是否是一个已知类型

语法：isinstance(object, classinfo)

参数：

object -- 实例对象。
classinfo -- 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。

返回值：如果对象的类型与参数二的类型（classinfo）相同则返回 True，否则返回 False。

isinstance() 与 type() 区别：
type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()

任何类型都是其祖先类型的子类，同样，对象也可以被判定为其祖先类型的实例

class A:
    pass
class B(A):
    pass
print(issubclass(B,A))

结果:

补充：

issubclass（）：用于判断参数class是否是类型参数classinfo的子类

语法：issubclass(class, classinfo)

参数：

class -- 类
classinfo -- 类

返回值：如果 class 是 classinfo 的子类返回 True，否则返回 False

注意：所有类型都有一个共同的祖先类型object，它为所有类型提供原始模版，以及系统所需的基本操作方式

class A:
    pass
class B(A):
    pass
print(issubclass(B,object))

结果:

类型虽然是抽象族群概念，但在实现上也只是个普通的对象实例，区别在于，所有类型都是由type创建，这和继承没有关系

单就类型对象而言，其本质就是用存储方法和字段成员的特殊容器，用同一份涉及来实现才是正常思路，当然，类型对象属于创建者这样的特殊存在，默认情况下，它们由解释器在首次载入时自动生成，生命周期与进程相同，且仅有一个实例

2.1.2 名字

在通常认知里，变量是一段具有特定格式的内存，变量名则是内存别名，因为在编码截断，无法确定内存的具体位置，故使用名称符号代替

静态编译和动态解释型语言对于变量名字处理方式的不同点：

静态编译：静态编译器或链接器会以固定地址，或直接、间接寻址指令代替变量名，也就是说，变量名不参与执行过程，可被剔除。

动态解释型语言：名字和变量通常是两个运行期实体。名字不但有自己的类型，还需要分配内存，并介入执行过程。甚至可以说，名字才是动态模型的基础

名字必须要与目标对象关联起来才有意义，最直接的关联操作就是负值，而后对名字的引用都被解释为对目标对象进行操作

赋值步骤：

1.准备好右值目标对象

2.准备好名字

3.在名字空间里为两者建立关联（namespace｛名字：目标对象｝）

即便如此，名字与目标对象也仅是引用关联，名字只负责招人，但对此人一无所知。鉴于在运行期才能知道名字引用的目标类型，所以说Python是一种动态类型语言

名字空间：

名字空间（namespace）：是专门用来存储名字和目标引用关联的容器

对Python而言，每个模块（源码文件）都有一个全局名字空间。而根据代码作用域，又有当前名字控件或本地名字空间一说，如果直接在模块级别执行，那么当前名字空间和全局名字空间相同，但在函数内，当前名字空间就专指函数作用域

名字空间默认使用字典数据结构，由多个键值对组成

内置函数globals和locals分别返回全局名字空间和本地名字空间字典

代码1：

y=100
print(id(globals()))
print(id(locals()))
print(globals())
print(locals())

结果1：

30466768
30466768
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x00000000003A1CC0>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'D:/Pyexerice/func_lambda1.py', '__cached__': None, 'y': 100}
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x00000000003A1CC0>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'D:/Pyexerice/func_lambda1.py', '__cached__': None, 'y': 100}

此时globals和locals指向相同，所以内存地址相同，结果相同

代码2：

def test():
    y = 100
    print(id(globals()))
    print(id(locals()))
    print(globals())
    print(locals())
test()

结果2：

30663376
39180904
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000000001CF1CC0>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'D:/Pyexerice/func_lambda1.py', '__cached__': None, 'test': <function test at 0x0000000001D2C1E0>}
{'y': 100}

可以看到，此时globals和locals的内存地址不同，由此可见，globals总是指向模块名字空间，而locals则是指向当前作用域环境

未完待续

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