Pythonのオブジェクトモデルとは何ですか?

オブジェクト指向理論には、クラスとインスタンスという 2 つの中心的な概念があります。クラスはテンプレートとして考えることができ、インスタンスはこのテンプレートに基づいて作成されたオブジェクトです。 Python では、クラスとインスタンスの両方がオブジェクト、つまりクラス オブジェクト (または型オブジェクト) とインスタンス オブジェクトとみなされます。

その後のあいまいさを避けるために、オブジェクトを 3 つのタイプに分割します。

• 組み込みクラス オブジェクト: int、str、list、type、object など, など;

• カスタム クラス オブジェクト: class キーワードによって定義されたクラス。もちろん、それと上記の組み込みクラス オブジェクトもクラス オブジェクト (またはタイプ オブジェクト);

• インスタンス オブジェクト: クラス オブジェクト (組み込みクラス オブジェクトまたはカスタム クラス オブジェクト) によって作成されたインスタンス;

オブジェクト間には次の 2 つの関係があります:

• is-kind-of: オブジェクト指向理論におけるサブクラスと親クラスの関係に対応します;

• is-instance-of: オブジェクト指向理論におけるインスタンス オブジェクトとクラス オブジェクトの関係に対応します;

例を挙げてみましょう:

class Girl(object):

    def say(self):
        return "古明地觉"

girl = Girl()
print(girl.say())  # 古明地觉

このコードには、上記の 3 つのタイプのオブジェクト: object (組み込みクラス オブジェクト)、Girl (カスタム クラス オブジェクト)、girl (インスタンス オブジェクト) が含まれています。

Girl とオブジェクトの間には、is-kind-of の関係があることは明らかです。つまり、Girl はオブジェクトのサブクラスです。注意すべき点は、Python3 のすべてのクラス (object を除く) はデフォルトで object を継承することです。ここで明示的に object を継承しなくても、デフォルトで継承しますが、説明のために書いています。

Girl がオブジェクトのサブクラスであることに加えて、girl と Girl の間に is-instance-of の関係があることもわかります。つまり、girl は Girl のインスタンスです。もちろん、さらに一歩進めれば、girl と object の間には is-instance-of の関係もあり、girl も object のインスタンスです。

class Girl(object):
    pass
    
girl = Girl()
print(issubclass(Girl, object))  # True 
print(type(girl))  # <class &#39;__main__.Girl&#39;>
print(isinstance(girl, Girl))  # True
print(isinstance(girl, object))  # True

Girl はインスタンス化された後に Girl インスタンスを取得するため、type(girl) を呼び出すと Girl クラス オブジェクトが返されます。 Girl は Object クラスを継承しているため、Object クラスのインスタンスオブジェクトです。その原理については、ゆっくりと紹介していきます。

Python は、これらの関係を検出するための手段も提供します。上記の型に加えて、オブジェクトの __class__ 属性を使用して、オブジェクトと他のオブジェクトが存在する間の is-instance-of 関係を検出することもできます。 。

オブジェクトの __bases__ 属性は、オブジェクトと他のオブジェクトの間の is-kind-of 関係を検出できます。さらに、Python には、2 つのオブジェクト間に予期される関係が存在するかどうかを検証するための 2 つの関数 issubclass および isinstance も提供されています。

class Girl(object):
    pass 

girl = Girl()
print(girl.__class__)  # <class &#39;__main__.Girl&#39;>
print(Girl.__class__)  # <class &#39;type&#39;>
# __class__是查看自己的类型是什么，也就是生成自己的类
# 而在介绍 Python 对象的时候，我们就看到了
# 任何一个对象都至少具备两个东西: 一个是引用计数、一个是类型
# 所以 __class__ 是所有对象都具备的

# __base__只显示直接继承的第一个类
print(Girl.__base__)  # <class &#39;object&#39;>
# __bases__ 会显示直接继承的所有类，以元组的形式
print(Girl.__bases__)  # (<class &#39;object&#39;>,)

要約するために絵を描きましょう:

さらに、内部の型とオブジェクトに注意する必要があります:

• type と object には is-kind-of の関係があります。type は object のサブクラスであるためです。

• object と type には is-instance-of の関係があります。 object はタイプ ;

のインスタンス オブジェクトであるため、なぜこれが当てはまるのか知りたい人もいるかもしれません。これについては、「次の間の論争」という記事で詳しく説明しました。タイプとオブジェクト。興味があれば、クリックして読んでください。

簡単に言うと、最下層の型に相当する構造体がPyType_Type、最下層のオブジェクトに相当する構造体がPyBaseObject_Typeです。オブジェクトを作成するときは、内部 ob_type を &PyType_Type に設定し、タイプを作成するときは、内部 tp_base を &PyBaseObject_Type に設定します。

したがって、後で説明するように、2 つの定義は相互に依存しており、同時に現れます。

さらに、型の型は型そのものなので、

• インスタンス オブジェクトの型は型オブジェクトであり、型オブジェクトの型はメタクラスです。

• すべてのタイプのオブジェクトの基本クラスは object に収束します;

• すべてのオブジェクトのタイプは type に収束します;

したがって、Python はあらゆるものをオブジェクトとして捉えた概念を極限まで実装したものと言え、だからこそ、Python は優れた動的な特性を持っています。

しかし、まだ終わっていません。クラス オブジェクト Girl の動作を見てみましょう。まず、属性設定をサポートしています:

class Girl(object):
    pass

print(hasattr(Girl, "name"))  # False
Girl.name = "古明地觉"
print(hasattr(Girl, "name"))  # True
print(Girl.name)  # 古明地觉

他の静的言語では、クラスが定義されている場合、属性を追加することはできませんが、私たちの言語では追加できます。 Python は属性を動的に追加する方法をどのように実装するのでしょうか?一般的に辞書について考えます

グローバル名前空間と同様に、クラスにも独自の属性辞書が必要であると推測されます。クラスに属性を設定するとき、それはキーと値のペアを辞書に追加することと同じです。他の操作についても同様です。

class Girl(object):
    pass

print(Girl.__dict__.get("name", "不存在"))  # 不存在
Girl.name = "古明地觉"
print(Girl.__dict__.get("name"))  # 古明地觉

これはグローバル変数の操作に似ていますが、注意すべき点が 1 つあります。クラスの属性ディクショナリを介して属性を直接設定することはできません。

try:
    Girl.__dict__["name"] = "古明地觉"
except Exception as e:
    print(e)  
# 'mappingproxy' object does not support item assignment

虽然叫属性字典，但其实是 mappingproxy 对象，该对象本质上就是对字典进行了一层封装，在字典的基础上移除了增删改操作，也就是只保留了查询功能。要给类增加属性，可以使用直接赋值的方式或调用 setattr 函数。

但在介绍如何篡改虚拟机的时候，我们提到过一个骚操作，可以通过 gc 模块拿到 mappingproxy 对象里的字典。

import gc

class Girl(object):
    pass

gc.get_referents(Girl.__dict__)[0]["name"] = "古明地觉"
print(Girl.name)  # 古明地觉

并且这种做法除了适用于自定义类对象，还适用于内置类对象。但是工作中不要这么做，知道有这么个操作就行。

除了设置属性之外，我们还可以设置函数。

class Girl(object):
    pass

Girl.info = lambda name: f"我是{name}"
print(Girl.info("古明地觉"))  # 我是古明地觉

# 如果实例调用的话，会和我们想象的不太一样
# 因为实例调用的话会将函数包装成方法
try:
    Girl().info("古明地觉")
except TypeError as e:
    print(e) 
"""
<lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given
"""    

# 实例在调用的时候会将自身也作为参数传进去
# 所以第一个参数 name 实际上接收的是 Girl 的实例对象
# 只不过第一个参数按照规范来讲应该叫做self
# 但即便你起别的名字也是无所谓的
print(Girl().info())  
"""
我是<__main__.Girl object at 0x000001920BB88760>
"""

所以我们可以有两种做法：

# 将其包装成一个静态方法
# 这样类和实例都可以调用
Girl.info = staticmethod(lambda name: f"我是{name}")
print(Girl.info("古明地觉"))  # 我是古明地觉
print(Girl().info("古明地觉"))  # 我是古明地觉

# 如果是给实例用的，那么带上一个 self 参数即可
Girl.info = lambda self, name: f"我是{name}"
print(Girl().info("古明地觉"))  # 我是古明地觉

此外我们还可以通过 type 来动态地往类里面进行属性的增加、修改和删除。

class Girl(object):

    def say(self):
        pass

print(hasattr(Girl, "say"))  # True
# delattr(Girl, "say") 与之等价
type.__delattr__(Girl, "say")
print(hasattr(Girl, "say"))  # False
# 我们设置一个属性吧
# 等价于 Girl.name = "古明地觉"
setattr(Girl, "name", "古明地觉")
print(Girl.name)  # 古明地觉

事实上调用 getattr、setattr、delattr 等价于调用其类型对象的__getattr__、__setattr__、__delattr__。

所以，一个对象支持哪些行为，取决于其类型对象定义了哪些操作。并且通过对象的类型对象，可以动态地给该对象进行属性的设置。Python 所有类型对象的类型对象都是 type，通过 type 我们便可以控制类的生成过程，即便类已经创建完毕了，也依旧可以进行属性设置。

但是注意：type 可以操作的类只能是通过 class 定义的动态类，而像 int、list、dict 等静态类，它们是在源码中静态定义好的，只不过类型设置成了 type。一言以蔽之，type 虽然是所有类对象的类对象，但 type 只能对动态类进行属性上的修改，不能修改静态类。

try:
    int.name = "古明地觉"
except Exception as e:
    print(e)
"""
can't set attributes of built-in/extension type 'int'
"""

try:
    setattr(int, "ping", "pong")
except Exception as e:
    print(e)
"""
can't set attributes of built-in/extension type 'int'     
"""

内置类和扩展类的属性无法被设置，这是由于内置类在解释器启动后就已被初始化。可以通过报错信息观察到这点。我们所说的扩展类，是指我们使用 Python/C API 编写的扩展模块中的类，其与内置类具有相同的地位。

因此内置类和使用 class 定义的类本质上是一样的，都是 PyTypeObject 对象，它们的类型在 Python 里面都是 type。不同的是，内置类在底层是以静态初始化方式实现的，因此我们无法通过动态设置属性的方式来操作它们（除非使用 gc 模块）。

但是为什么不可以对内置类和扩展类进行属性设置呢？首先我们要知道 Python 的动态特性是虚拟机赐予的，而虚拟机的工作就是将 PyCodeObject 对象翻译成 C 的代码进行执行，所以 Python 的动态特性就是在这一步发生的。

同理，扩展类和内置类在解释器启动后都已经被静态初始化，并直接指向 C 一级的数据结构。它们与解释执行绕开了相应过程，因此无法在其上动态添加属性。

不光内置的类本身，还有它的实例对象也是如此。

a = 123
print(hasattr(a, "__dict__"))  # False

我们发现它甚至连自己的属性字典都没有，因为解释器对于内置类对象的实例对象，其内部的属性和方法是已知的。由于底层代码已被固定且不允许修改，因此在实现虚拟机时无需创建属性字典，以节省内存。

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