python基础——重访类型分类

对象根据分类来共享操作：例如，字符串、列表和元组都共享诸如合并、长度和索引等序列操作。
只有可变对象（列表、字典和集合）可以原处修改；我们不能原处修改数字，字符串、元组。
文件导出的方法，可变性并不真的适用于他们——当处理文件的时候，它们的状态可能会修改，但是，这与Python的核心类型可变性限制不完全相同。
“数字”包含了所有数字类型：整数、浮点数、复数、小数和分数。
字符串包括str、以及bytes和Unicode；3.0+的bytearray字符串类型是可变的。
集合类似于一个无值的字典的键，但是它们不能映射为值，并且没有顺序，因此，集合不是一个映射类型或一个序列类型，frozenset是集合的一个不可变的版本。
除了类型分类操作，所有的类型都有可调用的方法，这些方法通常特定于他们的类型。

对象分类

对象类型	分类	是否可变
数字	数值	否
字符串	序列	否
列表	序列	是
字典	映射	是
元组	序列	否
文件	扩展	N/A
sets	集合	是
frozenset	集合	否
bytearray	序列	是

对象的灵活性

一般来说：

列表、字典和元组可以包含任何种类的对象。
裂变、字典和元组可以任意嵌套。
列表和字典可以动态地扩大和缩小。

字典的值可以是列表，这一列表可能包含元组，而元组可能包含了字典。

如下为L = [‘abc’,[(1,2),([3],4)],5]嵌套的偏移值：

从语法上说，嵌套对象在内部被表示为对不同内存区域的引用（也就是指针），如下可知，不管是变量还是列表，都是引用内存中的值。

>>> a = 1

>>> b = 2

>>> c = 3

>>> d = 4

>>> e = 5

>>> L = ['abc',[(1,2),([3],4)],5]

>>> id(1)

2008373520

>>> id(a)

2008373520

>>> id(L[1][0][0])

2008373520

>>> id(2)

2008373536

>>> id(b)

2008373536

>>> id(L[1][0][1])

2008373536

>>> id(3)

2008373552

>>> id(c)

2008373552

>>> id(L[1][1][0][0])

2008373552

>>> id(4)

2008373568

>>> id(L[1][1][1])

2008373568

>>> id(d)

2008373568

>>> id(5)

2008373584

>>> id(e)

2008373584

>>> id(L[2])

2008373584

拷贝需要注意的是：无条件值得分片以及字典copy方法只能做顶层赋值。也就是说，不能够赋值嵌套的数据结构（如果有的话）。如果需要一个深层嵌套的数据结构的完整的、完全独立的拷贝，那么就要使用标准的copy模块——包括import copy语句，并编辑 x = copy.deepcopy(y)对任意嵌套对象y做完整的复制。这一语句能够递归地遍历对象来复制他们所有的组成部分。然而这时相当罕见的情况（这也是为什么这么做比较费劲的原因所在）。

比较、相等性和真值

所有的Python对象也可以支持比较操作——测试相等性、相对大小等。Python的比较总是检查复合对象的所有部分，直到可以得出结果为止。事实上，当嵌套对象存在时，Python能够自动遍历数据结构，并从左到右递归应用比较，要多深就走多深。过程中首次发现的差值将决定比较的结果。

>>> L1 = [1,('a',3)]

>>> L2 = [1,('a',3)]

>>> L1 == L2,L1 is L2

(True, False)

>>> id(L1),id(L2)

(5788816, 7391072)

“==”操作符测试值得相等性。Python运行相等测试，递归比较所有内嵌对象。
“is”表达式测试对象的一致性。Python测试二者是否是同一个对象（也就是说同一内存地址中）。

>>> s1 = 'spam'

>>> s2 = 'spam'

>>> s1 == s2,s1 is s2

(True, True)

>>> id(s1),id(s2)

(5800128, 5800128)

由于字符串不可变的，对象缓存机制和程序代码无关——无论有多少变量与它们有关，字符串是无法在原处修改的。

一般来说，python中不同的类型的比较方法如下：

数字通过相对大小进行比较
字符串是按照ASCII字典顺序，一个字符接一个字符地对比进行比较（‘abc’<’ac’）
列表和元组从左到右对每部分的内容进行比较。
字典通过排序之后的（键、值）列表进行比较。字典的相对大小比较在3.0+不支持。
数字混合类型比较（例如：1<’spam’）在python3.0+是错误的。

字典在3.0+的比较

>>> d1 = {'a':1,'b':2}

>>> d2 = {'a':1,'b':3}

>>> d1 == d2

False

>>> d1 < d2   #直接比较将会报错

TypeError: unorderable types: dict() < dict()

>>> list(d1.items())

[('b', 2), ('a', 1)]

>>> sorted(d1.items())

[('a', 1), ('b', 2)]

>>> sorted(d1.items()) < sorted(d2.items())

True

>>> sorted(d1.items()) > sorted(d2.items())

False

>>> d3 = d1

>>> d3 == d1,d3 is d1

(True, True)

>>> d4 = d1.copy() #浅copy

>>> d4 == d1,d4 is d1

(True, False)

python中真和假的含义

在Python中，与大多数程序设计语言一样，整数0代表假，整数1代表真。除此之外，python也把任意的空数据结构视为假，把任何非空数据结构视为真。更一般地，真和假的概念是python中每个对象的固有属性，每个对象不是真就是假。

数字如果非零，则为真。
其他对象如果非空，则为真。
Python特殊对象None，总被认为是假。（同C语言的NULL指针类似）

对象真值的例子

对象	值
‘spam’	True
“”	False
[]	False
{}	False
1	True
0.0	False
None	False

>>> L = [None] * 100

>>> L

[None, None, None, None, None,...]

记住，None不是意味着“未定义”。也就是说None是某些内容，而不是没有内容——它是一个真正的对象，并且由一块内存，由python给定一个内置的名称。

bool类型

python的布尔类型bool只不过是扩展了Python中真、假的概念。

当明确地用在真值测试时，True和False这些文字就变成了1和0，但他们使得程序员的意图更明确。
交互模式下运行的布尔测试的结果打印成True和False的字样，而不是1和0，以使得程序的结果更明确。

像if这样逻辑语句中，没必要只用布尔类型。所有的对象本质上依然是真或假，即使使用其他类型，所有的布尔概念依然是可用的。python提供了一个内置函数bool，它可以用来测试一个对象的布尔值（它是否为True，也就是说非零或非空）：

>>> bool(1)

True

>>> bool('spam')

True

>>> bool({})

False

Type对象

事实上，即使是类型本身在Python中也是对象类型。

严格地说，对内置函数type（x）能够返回对象x的类型对象。类型对象可以用if语句来进行手动类型比较。有关类型的名称：dict、list、str、tuple、int、float、complex、byte、type、set和file（在2.0+中file也是类型名称，是open的同义词，但在3.0+中并非如此）。

#测试类型

>>> type([1]) == type([])

True

>>> type([1]) == list

True

>>> isinstance([1],list)

True

>>> import types

>>> def f():pass

...

>>> type(f) == types.FunctionType

True

按类别组织的Python的主要内置对象类型，Python中所有的一切都是某种类型的对象，即便是某个对象的类型。任何对象的类型都是类型为“type”的对象。3.0+中，一个类实例的类型就是该实例产生自哪个类。

Python中的其他类型

赋值生成引用，而不是拷贝

>>> L = [1,2,3]

>>> M = ['x',L,'y']

>>> M

['x', [1, 2, 3], 'y']

>>> L[1] = 0

>>> M

['x', [1, 0, 3], 'y']

>>> M = ['x',L[:],'y']  #拷贝后

>>> M

['x', [1, 2, 3], 'y']

>>> L[1] = 0

>>> L

[1, 0, 3]

>>> M

['x', [1, 2, 3], 'y']

重复能够增加层次深度

序列重复就好像是多次将一个序列加到自己身上，多次重复实际上是多次引用。

>>> L = [4,5,6]

>>> X = L * 4

>>> Y = [L] * 4

>>> X

[4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6]

>>> Y

[[4, 5, 6], [4, 5, 6], [4, 5, 6], [4, 5, 6]]

>>> L[1] = 0

>>> X

[4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6]

>>> Y

[[4, 0, 6], [4, 0, 6], [4, 0, 6], [4, 0, 6]]

留意循环数据结构

如果遇到一个复合对象包含指向自身的引用，称之为循环对象。无论何时Python在对象中检测到循环，都会打印成[…]循环之处，而不会陷入无限循环

>>> L = ['grail']

>>> L.append(L)

>>> L

['grail', [...]]