如非特别说明，下文均基于
Python3
Python哲学：
Python中一切皆对象
对象是Python对数据的抽象。Python程序中所有的数据都是对象或对象之间的关系表示的。(在某种意义上，为顺应冯·诺依曼“存储式计算机”的模型，Python中的代码也是对象。)
Python中每一个对象都有一个身份标识，一个值以及一个类型。对象创建后，其身份标识绝对不会改变；可以把身份标识当做对象在内存中的地址。is操作符比较两个对象的身份标识；id()函数返回表示对象身份标识的整数。
CPython实现细节： 在CPython解释器的实现中，id(x)函数返回存储x的内存地址
对象的类型决定了对象支持的操作(例如，对象有长度么？)，同时也决定了该类型对象可能的值。type()函数返回对象的类型(这个类型本身也是一个对象)。与其身份标识一样，对象的类型也是不可改变的[1]。
一些对象的值可以改变。可改变值的对象也称作可变的(mutable)；一旦创建，值恒定的对象也叫做 不可变的(immutable)。(当不可变容器对象中包含对可变对象的引用时，可变对象值改变时，这个不可变容器对象值也被改变了；然而，不可变容器对象仍被认为是不可变的，因为对象包含的值集合确实是不可改变的。因此，不可变性不是严格等同于拥有不可变的值，它很微妙。) (译注：首先不可变容器对象的值是一个集合，集合中包含了对其他对象的引用；那么这些引用可以看做地址，即使地址指向的内容改变了，集合中的地址本身是没有改变的。所以不可变容器对象还是不可变对象。) 对象的可变性取决于其类型；例如，数字，字符串和元组是不可变的，但字典和列表是可变的。
对象从不显式销毁；当对象不可达时会被垃圾回收(译注：对象没有引用了)。一种解释器实现允许垃圾回收延时或者直接忽略——这取决于垃圾回收是如何实现的，只要没有可达对象被回收。
CPython实现细节： CPython解释器实现使用引用计数模式延时探测循环链接垃圾，这种方式可回收大多数不可达对象，但并不能保证循环引用的垃圾被回收。查看gc模块的文档了解控制循环垃圾回收的更多信息。其他解释器实现与CPython不同，CPython实现将来也许会改变。因此不能依赖垃圾回收器来回收不可达对象(因此应该总是显式关闭文件对象。)。
需要注意，使用工具的调试跟踪功能可能会导致应该被回收的对象一直存活，使用try...except语句捕获异常也可以保持对象的存活。
一些对象引用了如文件或者窗口的外部资源。不言而喻持有资源的对象被垃圾回收后，资源也会被释放，但因为没有机制保证垃圾回收一定会发生，这些资源持有对象也提供了显式释放外部资源的方式，通常使用close()方法。强烈推荐在程序中显式释放资源。try...<a href="http://www.php.cn/wiki/207.html" target="_blank">final</a>ly语句和with语句为释放资源提供了便利。
一些对象包含对其他对象的引用，这些对象被称作 容器。元组，列表和字典都是容器。引用的容器值的一部分。大多数情况下，谈论容器的值时，我们暗指容器包含的对象值集合，而不是对象的身份标识集合；然而，谈论容器的可变性时，我们暗指容器包含的对象的身份标识。因此，如果不可变对象(如元组)包含对可变对象的引用，可变对象改变时，其值也改变了。
类型影响对象的绝大多数行为。在某些情况下甚至对象的身份标识的重要性也受到影响：对于不可变类型，计算新值的操作实际上可能会返回已存在的，值和类型一样的对象的引用，然而对于可变对象来说这是不可能的。例如，语句a = 1; b = 1执行之后，a和b可能会也可能不会引用具有相同值得同一个对象，这取决于解释器实现。但是语句c = []; d = []执行之后，可以保证c和d会指向不同的，唯一的新创建的空列表。(注意 c = d = []分配相同的对象给c和d)
Note： 以上翻译自 《The Python Language References#Data model# Objects, values, types》 3.6.1版本。
官方文档已经对Python 对象做了详细的描述，这里总结一下。
对象的三个特性：
身份标识
唯一标识对象；不可变；CPython解释器实现为对象的内存地址。
操作：id()，内建函数id()函数返回标识对象的一个整数；is比较两个对象的身份标识。
示例：
>>> id(1) 1470514832 >>> 1 is 1 True
类型
决定对象支持的操作，可能的值；不可变。
操作：type()，内建函数返回对象的类型
示例：
>>> type('a')
<class 'str'>值
数据，可变/不可变
操作：==操作符用于比较两个对象的值是否相等，其他比较运算符比较对象间大小情况。
示例：
>>> 'python' 'python' >>> 1 == 2 False
可变与不可变：一般认为，值不可变的对象是不可变对象，值可变的对象是可变对象，但是要注意不可变集合对象包含可变对象引用成员的情况。
Python中的对象：
# -*- coding: utf-8 -*-# filename: hello.py'a test module'author = 'Richard Cheng'import sysclass Person(object): ''' Person class'''
def init(self, name, age): self.name = name self.age = agedef tset(): print(sys.path)
p = Person('Richard', 20) print(p.name, ':', p.age)def main():
tset()if name == 'main':
main()这段Python代码中有很多对象，包括hello这个模块对象，创建的Person类对象，几个函数如test, main函数对象，数字，字符串，甚至代码本身也是对象。
几乎所有语言中都有“变量”的说法，严格说来，Python中的变量不应该叫变量，称为名字更加贴切。
以下翻译自 Code Like a Pythonista: Idiomatic Python # Python has "names"
其他语言中，为变量分配值就像将值放到“盒子”里。int a = 1;
盒子a现在有了一个整数1。
为同一个变量分配值替换掉盒子的内容：a =2;
现在盒子a中放了整数2
将一个变量分配给另一个变量，拷贝变量的值，并把它放到新的盒子里：int b = a;
b是第二个盒子，装有整数2的拷贝。盒子a有一份单独的拷贝。
Python中，名字或者标识符就像将一个标签捆绑到对象上一样。a = 1
这里，整数对象1有一个叫做a的标签。
如果重新给a分配值，只是简单的将标签移动到另一个对象：a = 2
现在名字a贴到了整数对象2上面。原来的整数对象1不再拥有标签a，或许它还存在，但是不能通过标签a访问它了(当对象没有任何引用时，会被回收。)
如果将一个名字分配给另一名字，只是将另一个名字标签捆绑到存在的对象上：b = a
名字b只是绑定到与a引用的相同对象上的第二个标签而已。
虽然在Python中普遍使用“变量”(因为“变量”是普遍术语)，真正的意思是名字或者标识符。Python中的变量是值得标签，不是装值得盒子。
C/C++中有指针，Java中有引用，Python中的名字在一定程度上等同于指针和引用。
2.1节中其他语言的例子，也只是针对于它们的基本类型而言的，若是指针或者引用，表现也跟Python的名字一样。这也在一定程度上说明了Python将面向对象贯彻得更加彻底。
可以对一个变量做什么？声明变量，使用变量，修改变量的值。名字作为Python中的一个重要概念，可以对它做的操作有：
定义；名字需要先定义才能使用，与变量需要先声明一样。
绑定：名字的单独存在没有意义，必须将它绑定到一个对象上。
重绑定：名字可以重新引用另一个对象，这个操作就是重绑定。
引用：为什么要定义名字，目的是使用它。
名字以及对象，它们之间必然会发生些什么。
其他如C/C++和Java的高级语言，变量在使用前需要声明，或者说定义。以下在Java中声明变量：
public static void main(String[] args) { int i = 0; // 先声明，后使用
System.out.println(i); // 使用变量i}这样，在可以访问到变量i所在作用域的地方，既可以使用i了。还有其他声明变量的方法么？好像没有了。
Python中有多种定义名字的途径，如函数定义，函数名就是引用函数对象的名字；类定义，类名就是指向类对象的名字，模块定义，模块名就是引用模块对象的名字；当然，最直观的还是赋值语句。
赋值语句
官方对赋值语句做了这样的说明(地址)：
Assignment statements are used to (re)bind names to values and to modify attributes or items of mutable objects.
即：
赋值语句被用来将名字绑定或者重绑定给值，也用来修改可变对象的属性或项
那么，我们关心的，就是赋值语句将名字和值(对象)绑定起来了。
看一个简单的赋值语句：
a = 9
Python在处理这条语句时:
首先在内存中创建一个对象，表示整数9:
然后创建名字a，并把它指向上述对象：
上述过程就是通过赋值语句的名字对象绑定了。名字首次和对象绑定后，这个名字就定义在当前命名空间了，以后，在能访问到这个命名空间的作用域中可以引用该名字了。
定义完名字之后，就可以使用名字了，名字的使用称为“引用名字”。当名字指向可变对象和不可变对象时，使用名字会有不同的表现。
a = 9 #1a = a + 1 #2
语句1执行完后，名字a指向表示整数9的对象：
由于整数是不可变对象，所以在语句2处引用名字a，试图将表示整数9的对象 + 1，但该对象的值是无法改变的。因此就将该对象表示的整数值9加1，以整数10新建一个整数对象：
接下来，将名字a 重绑定 到新建对象上，并移除名字对原对象的引用：
使用id()函数，可以看到名字a指向的对象地址确实发生了改变：
>>> a = 9>>> id(a)1470514960>>> a = a + 1>>> id(a)1470514976
可变对象可以改变其值，并且不会造成地址的改变：
>>> list1 = [1]>>> id(list1)42695136>>> list1.append(2)>>> id(list1)42695136>>> list1 [1, 2]>>>
执行语句list1 = [1]，创建一个list对象，并且其值集中添加1，将名字list1指向该对象：
执行语句list1.append(2)，由于list是可变对象，可以直接在其值集中添加2：
值得改变并没有造成list1引用的对象地址的改变。
再来看一个比较“奇怪”的例子：
values = [1, 2, 3] values[1] = valuesprint(values)
一眼望去，期待的结果应该是
[1, [1, 2, 3], 3]
但实际上结果是：
[1, [...], 3]
我们知道list中的元素可以是各种类型的，list类型是可以的：
观察以下代码段：
>>> list1 = [1]>>> id(list1)42695136>>> list1 = [1, 2]>>> id(list1)42717432
两次输出的名字list1引用对象的地址不一样，这是因为第二次语句list 1 = [1, 2] 对名字做了重绑定：
当两个或两个以上的名字引用同一个对象时，我们称这些名字共享对象。共享的对象可变性不同时，表现会出现差异。
函数attempt_change_immutable将参数i的值修改为2
def attempt_change_immutable(i):
i = 2i = 1print(i)
attempt_change_immutable(i)print(i)Output:
11
如果你对输出不感到意外，说明不是新手了 ^_^。
首先，函数的参数i与全局名字i不是在同一命名空间中，所以它们之间不相互影响。
调用函数时，将两个名字i都指向了同一个整数对象。
函数中修改i的值为2, 因为整数对象不可变，所以新建值为2的整数对象，并把函数中的名字i绑定到对象上。
全局名字i的绑定关系并没有被改变。
值得注意的是，这部分内容与命名空间和作用域有关系，另外有文章介绍它们，可以参考。
函数attempt_change_mutable为列表增加字符串。
def attempt_change_mutable(list_param):
list_param.append('test')
list1 = [1]print(list1)
attempt_change_mutable(list1)print(list1)output:
[1] [1, 'test']
可以看到函数成功改变了列表list1的值。传递参数时，名字list_param引用了与名字list1相同的对象，这个对象是可变的，在函数中成功修改了对象的值。
首先，名字list_param与名字list1指向对象：
然后，通过名字list_param修改了对象的值：
最后，这个修改对名字list1可见。
总的来说，触发名字对象绑定的行为有以下一些：
赋值操作；a = 1
函数定义；
def test():
pass将名字test绑定到函数对象
类定义：
class Test(object):
pass将名字Test绑定到类对象
函数传参；
def test(i):
pass
test(1)将名字i绑定到整数对象1
import语句：
import sys
将名字sys绑定到指定模块对象。
<a href="http://www.php.cn/wiki/125.html" target="_blank">for</a>循环
for i in range(10):
pass每次循环都会绑定/重绑定名字i
as操作符
with open('dir', 'r') as f:
pass
try:
pass
except NameError as ne:
passwith open语句，异常捕获语句中的as都会发生名字的绑定
待续。。。
The Python Language References#Data model# Objects, values, types
Python的名字绑定
Python一切皆对象
Code Like a Pythonista: Idiomatic Python
python基础（5）：深入理解 python 中的赋值、引用、拷贝、作用域
[1] 在特定的控制条件下，改变对象的类型是可能的。但不是一种明智的做法，如果处理不当的话，会发生一些奇怪的行为。
Atas ialah kandungan terperinci Python对象，名字以及绑定. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
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