Python数据模型与对象模型核心解析：身份、类型与值

数据模型与对象模型

在Python官方文档中，这一概念被称为“Python数据模型”，而大多数Python书籍作者则习惯称其为“Python对象模型”。两者指代的是同一概念，即计算机编程语言中对象的属性。这一表述可能显得较为抽象，但只需理解对象是Python对数据的抽象形式，且在Python中“万物皆对象”即可。

官方文档的严谨定义指出，Python程序中的所有数据均通过对象或对象之间的关系来表示。

对象三要素

每个对象都包含三个基本要素：编号（identity）、类型（type）和值（value）。

identity

编号即对象的内存地址，一旦对象创建，该地址便固定不变。可以使用is运算符来比较两个对象的编号是否相同，或者通过id()函数获取对象编号的整数表示。

identity也可翻译为“身份”或“对象身份”。

type

类型决定了对象支持的操作范围，并定义了对象可能的取值。例如，int和bool类型的值存在显著差异。可以通过type()函数来返回对象的类型。许多人误认为Python是弱类型语言，但实际上Python属于强类型语言。这种误解源于Python无需编译，也不需要在定义变量时预先指定类型，而是在运行时进行类型检查，因此更准确的描述是Python为动态类型语言。

以JavaScript为例，它是弱类型语言，在Python中执行1+"2"会报错，而在JavaScript中则能成功运行。

对象的类型在创建后同样不会改变。虽然可以进行类型转换，但转换过程实际上会生成一个新的对象：

a = 1
print(id(a))
print(id(str(a)))
print(id(a))

结果为：

140715000207008
2136059506160
140715000207008

value

在对象三要素中，唯有值是可以改变的。官方文档中有一句看似正确的陈述：允许改变值的对象被称为mutable（可变的），而不允许改变值的对象被称为immutable（不可变的）。这里的难点在于，当不可变对象的值是对可变对象的引用时，如何判断对象的可变性？结论是：不可变对象仍然是不可变的，因为其引用的指向不能改变。然而，我们通常会认为该不可变对象的值是可变的，尤其是当涉及对象容器时。对象类型也决定了其可变性，例如numbers、strings、tuples是不可变的，而dictionaries、lists是可变的。

对象容器

某些对象包含对其他对象的引用，这被称为containers对象容器，例如tuples、lists、dictionaries。在大多数情况下，当我们讨论容器的值时，指的是被引用对象的值，而非引用编号本身。但在讨论容器的可变性时，仅指容器直接包含的引用编号是否可变。例如，tuple是不可变的，但如果它包含了对一个可变对象的引用，当该可变对象的内容发生改变时，容器的“值”也会随之改变。

对象回收

对象不会被显式销毁，而是由Python的垃圾回收机制自动处理。只要不存在对对象的引用，该对象就会被视为垃圾并回收。垃圾回收机制较为复杂，涉及循环引用等算法规则，这将在后续关于Python原理的文章中进一步探讨。

Python的垃圾回收机制并非万能，无法解决所有问题。因此，在引用外部资源（如打开文件）时，需要注意显式调用close，以防止资源始终占用内存导致内存泄漏。除了手动调用close()方法外，还可以使用with语句来自动执行close操作。

需要注意的是，使用try...except结构可能会导致对象在异常处理后继续存活。

类型决定一切

对象的类型几乎决定了对象的所有行为，甚至影响对象编号的分配。例如，对于不可变类型：

a = 1
b = 1

变量a和b可能会指向同一个值为1的对象，也可能指向两个不同的值为1的对象，这具体取决于Python的实现细节。

而对于可变类型：

c = []
d = []

变量c和d一定会指向两个不同的、单独的空列表对象。

需要注意的是，c = d = [] 这种写法是将同一个对象赋值给c和d。

小结

Python数据模型即常说的对象模型，遵循“万物皆对象”的原则，每个对象包含编号、类型和值三个要素。深入理解对象模型后，Python的另一个重要概念——数据结构，便随之浮现。

参考资料：

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html

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