一、python对象
python使用对象模型来存储数据。构造任何类型的值都是一个对象。
所有python对象都拥有三个特性：身份、类型、值
身份：每个对象都有一个唯一的身份标识自己，任何对象的身份可以使用内建函数 id() 来得到。
类型：对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值，可以进行什么样的操作，以及遵循什么样的规则。可以使用 type() 函数查看python对象的类型。type()返回的是对象而不是简单的字符串。
值：对象表示的数据。
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>>> value = "abc"
>>> id(value) #身份
39102784L>>> type(value) #类型
<type 'str'>
>>> value #值
'abc'>>> |
二、python类型
（1）.标准类型
1.数字（分为几个字类型，其中三个是整型）
2.Integer 整型
3.Boolean 布尔型
4.Long integer 长整型
5.Floating point real number 浮点型
6.Complex number 复数型
7.String 字符串
8.List 列表
9.Tuple 元祖
10.Dictionary 字典
（2）.其他内建类型
类型、Null对象（None）、文件、集合/固定集合、函数/方法、模块、类
通过type()函数可以查看对象的类型
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>>> type(1)
<type 'int'> #它是一个类型对象
>>> type("123")
<type 'str'> #它是一个类型对象
>>> type([1,2,"3"])
<type 'list'> #它是一个类型对象
>>> type((1,2,"3"))
<type 'tuple'> #它是一个类型对象
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类型对象的类型是type，它是所有python类型的根和所有python标准类的默认元类
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>>> type(type(1))
<type 'type'>
>>> type(type("123"))
<type 'type'>
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注意：所有标准对象均可用于布尔测试，同类型的对象之间可以比较大小。每个对象天生具有布尔True或False值。值为零的任何数字或者Null对象None的布尔值都是False。
下列对象的布尔值是False：None、False、所有的值为零的数、0（整数）、0.0（浮点数）、0L(长整数)、0.0+0.0j（复数）、“”（空字符串）、[]（空列表）、（）（空元祖）、{}（空字典）。值不是上面列出来的任何值的对象的布尔值都是True。
三、对象的比较
（1）.对象值值的比较
贴代码
（2）.对象身份的比较（重点理解哦）
对象可以被赋值到另一个变量（通过引用）。因为每个变量都指向同一个（共享的）数据对象，只要任何一个引用发生改变，该对象的其他引用也会随之改变。
例子1：foo1和foo2指向相同的对象
foo1 = foo2 = 4.3
这个语句的实际意思是一个值为4.3的数字对象被创建，然后这个对象的引用被赋值给foo1和foo2，结果就是foo1和foo2指向同一个对象
例子2：foo1和foo2指向相同的对象
foo1 = 4.3
foo2 = foo1
这个例子非常类似上一个，一个值为 4.3 的数值对象被创建，然后赋给一个变量，当执行 foo2 = foo1 时， foo2 被指向 foo1 所指向的同一个对象， 这是因为 Python 通过传递引用来 处理对象。foo2 就成为原始值 4.3 的一个新的引用。这样 foo1 和 foo2 就都指向了同一个对 象。示意图也上图一样。
例子3：foo1和foo2指向不相同的对象
foo1 = 4.3
foo2 = 1.3 + 3
这个例子有所不同。首先一个数字对象被创建，然后赋值给 foo1. 然后第二个数值对象被 创建并赋值给 foo2. 尽管两个对象保存的是同样大小的值，但事实上系统中保存的都是两个独立的对象，其中foo1是第一个对象的引用， foo2则是第二个对象的引用。如下图给我们这里有两个不同的对象，尽管这两个对象有同样大小的数值。我们为什么在示意图中使用盒子？没错，对象就象一个装着内容的盒子。当一个对象被赋值到一个变量，就象在这个盒子上贴了一个标签，表示创建了一个引用。每当这个对象有了一个新的引用，就会在盒子上新贴一张标签。当一个引用被销毁时，这个标签就会被撕掉。当所有的标签都被撕掉时，这个盒子就会被回收。
那么，Python 是怎么知道这个盒子有多少个标签呢？每个对象都天生具有一个计数器，记录它自己的引用次数。这个数目表示有多少个变量指向该对象。他就是上一节提到的引用计数器。
提供了is和is not运算符来测试两个变量是否指向同一个对象。
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>>> a = "123"
>>> id(a)
48523104L>>> b = "123"
>>> id(b)
48523104L>>> a is b
True>>> id(a) == id(b)
True>>> |
四、工厂函数
他们看上去像函数，但实际上他们是类。当你调用它们时，实际上是生成了该类型的一个实例。
他们包含：int()、long()、float()、complex()、str()、unicode()、basestring()、list()、tuple()、type()、dict()、bool()、set()、frozenset()、object()、classmethod()、staticmethod()、super()、property()、file()
五、类型的分类
按存储模型
1.标量/原子类型（数值，字符串）
2.容器类型（列表、元祖、字典）
按更新模型（重点看看哦）
1.可变类型（列表、字典）
所谓可变对象是指，对象的内容可变，而不可变对象是指对象内容不可变。
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>>> aList = ['java',66,88,'python']
>>> aList['java', 66, 88, 'python']
>>> aList[2]
88>>> id(aList) #注意观察id值
48255112L>>> aList[2] = aList[2] + 12
>>> aList[3] = "python2"
>>> aList['java', 66, 100, 'python2']
>>> id(aList)
48255112L #注意观察id值
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2.不可变类型（数字、字符串、元祖）
注意喽：下面的例子中，事实上是一个新对象被创建，然后它取代了旧对象。新创建的对象被关联到原来的变量名，旧对象被丢弃，垃圾回收器会在适当的时机回收这些对象。
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>>> v1 = "python"
>>> id(v1)
31631080L>>> v1 = "java"
>>> id(v1)
31632240L #由于str是不可变的，重新创建了java对象，随之id改变，旧对象python会在某个时刻被回收
>>>>>> v2 = 12
>>> v3 = 12
>>> id(v2),id(v3) #同指同一内存区域，id相同
(31489840L, 31489840L)
>>> v2 += 1
>>> v213>>> id(v2),id(v3)
(31489816L, 31489840L)
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按访问模型
1.直接访问（数字）
2.顺序访问（字符串、列表、元祖）
3.映射访问（字典)
六、不支持的类型（该版本是2.*的不支持，3.*版本的个别可能会有支持了）
1.char或byte
2.指针
3.int vs short vs long
4.float vs double