K60 Pro官方停產 第三方瞬間漲價
雖然沒有官方宣布，但Redmi的一些高管也已經透露了，Redmi K60 Pro已經停產且不會補貨，這一切都是為了即將到來的K60 Ultra鋪路，屬于廠家的正常操作。但有意思的是該機在停產之后
在程序開發中，我們每時每刻都在創建對象，那到底什么是對象呢？
其實一個對象就是一片被分配的內存空間，空間可以是連續的，也可以是不連續的。然后空間里面存儲了指定的數據，并提供了操作數據的一些功能方法。而按照是否可變和內存大小是否固定，我們可以將對象進行如下分類。
下面來詳細解釋一下。
不可變對象一旦創建，其內存中存儲的值就不可以再修改了。如果想修改，只能創建一個新的對象，然后讓變量指向新的對象，所以前后的地址會發生改變。而可變對象在創建之后，其存儲的值可以動態修改。
像整數就是一個不可變對象。
>>> a = 666>>> id(a)2230564873872>>> a += 1>>> id(a)2230564873808我們看到執行 a += 1 操作之后，前后地址發生了變化，所以整數不支持本地修改，因此是一個不可變對象；
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原來 a = 666，而我們說操作一個變量等于操作這個變量指向的內存，所以 a+=1 會將 a 指向的整數對象 666 和 1 進行加法運算，得到 667。因此會開辟新的空間來存儲 667，然后讓 a 指向這片新的空間。至于原來的 666 所占的空間怎么辦，解釋器會看它的引用計數，如果不為 0 代表還有變量引用（指向）它，如果為 0 證明沒有變量引用了，所以會被回收。
關于引用計數，我們后面會詳細說，目前只需要知道當一個對象被一個變量引用的時候，那么該對象的引用計數就會加 1。有幾個變量引用，那么它的引用計數就是幾。
除了整數之外，浮點數、字符串、布爾值等等，都是不可變對象，它們的值不能本地修改。
然后是可變對象，像列表、字典、集合等都是可變對象，它們支持動態修改。
這里先多提一句，Python 的對象本質上就是 C 中 malloc 函數為結構體實例在堆區申請的一塊內存。Python 的任何對象在 C 中都會對應一個結構體，這個結構體除了存放具體的值之外，還存放了一些額外的信息，這個我們在后續剖析內置對象的時候會細說。
在上一篇文章中我們說到，列表、元組、集合這些容器的內部存儲的不是具體的對象，而是對象的指針。比如：lst = [1, 2, 3]，你以為列表存儲的是三個整數對象嗎？其實不是的，它存儲的是三個整數對象的指針，當我們使用 lst[0] 的時候，拿到的是一個指針，但是操作（比如 print）的時候會自動操作指針指向的內存。
因為 Python 底層是 C 來實現的，所以列表的實現必然要借助 C 的數組。可 C 數組里面的元素的類型必須一致，但列表卻可以存放任意的元素，因此從這個角度上講，列表里面的元素就不可能是對象，因為不同的對象在底層對應的結構體是不同的，所以元素只能是指針。
可能有人又好奇了，不同對象的指針也是不同的啊，是的，但 C 指針是可以轉化的。Python 底層將所有對象的指針，都轉成了 PyObject 類型的指針，這樣不就是同一種類型的指針了嗎？關于這個 PyObject，它是我們后面要剖析的重中之重，貫穿了整個系列。不過目前只需要知道列表（還有其它容器）存儲的元素、以及 Python 的變量，它們都是一個泛型指針 PyObject *。
>>> lst = [1, 2, 3]>>> id(lst)2287192570048>>> lst.append(4)>>> lst[1, 2, 3, 4]>>> id(lst)2287192570048我們看到列表在添加元素的時候，前后地址并沒有改變。列表在 C 中是通過 PyListObject 結構體實現的，我們在介紹列表的時候會細說。這個 PyListObject 內部除了一些基本信息之外，還維護了一個 PyObject 的二級指針，指向了 PyObject * 類型的數組的首元素。
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顯然圖中的指針數組用來存儲具體的對象的指針，每一個指針都指向了相應的對象（這里是整數對象）。
然后我們還可以看到一個現象，那就是列表在底層是分開存儲的，因為 PyListObject 結構體實例并沒有存儲相應的指針數組，而是存儲了一個二級指針。顯然添加、刪除、修改元素等操作，都是通過這個二級指針來間接操作指針數組。
因為一個對象一旦被創建（任何語言都是如此），那么它在內存中的大小就不可以變了。所以這就意味著那些可以容納可變長度數據的可變對象，要在內部維護一個指針，指針指向一片內存區域，該區域存放具體的數據。如果空間不夠了，那就申請一片更大的內存區域，然后將元素依次拷貝過去，再讓指針指向新的內存區域。而列表的底層也是這么做的，其內部并沒有直接存儲具體的指針數組，而是存儲了指向指針數組首元素的二級指針。
那么問題來了，為什么要這么做？
其實很好理解，遵循這樣的規則可以使通過指針維護對象的工作變得非常簡單。一旦允許對象的大小可在運行期改變，那么我們就要考慮如下場景。
在內存中有對象 A，并且其后面緊跟著對象 B。如果在運行的某個時候，A 的大小增大了，這就意味著必須將 A 整個移動到內存中的其他位置，否則 A 增大的部分會覆蓋掉原本屬于 B 的數據。但要將 A 移動到內存的其他位置，那么所有指向 A 的指針就必須立即得到更新。可想而知這樣的工作是多么的繁瑣，因此通過在可變對象的內部維護一個指針就變得簡單多了。
所謂定長和變長，取決于對象所占的內存大小是否固定，舉個例子。
>>> import sys>>> sys.getsizeof("")41>>> sys.getsizeof("hello")46>>> sys.getsizeof("hello world")52>>> sys.getsizeof(1.0)24>>> sys.getsizeof(3.14)24>>> sys.getsizeof((2 << 30) + 3.14)24我們看到字符串的長度不同，所占的內存也不同，像這種內存大小不固定的對象，我們稱之為變長對象；而浮點數所占的內存都是一樣的，像這種內存大小固定的對象，我們稱之為定長對象。
至于 Python 如何計算對象所占的內存，我們在剖析具體對象的時候會說，因為這涉及到底層對應的結構體。
所以變長對象的特點是：同一個類型的實例對象，如果值不同，那么占用的內存大小不同。像字符串、列表、元組、字典等，它們毫無疑問都是變長對象。值得一提的是，整數也是變長對象，因為 Python 整數的值在底層是通過數組維護的，后續介紹整數實現的時候再聊。
而定長對象的特點是：同一個類型的實例對象，不管值是多少，占用的內存大小始終是固定的，比如浮點數。因為 Python 的浮點數的值在 C 中是通過一個 double 來維護的。而 C 里面值的類型一旦確定，大小就不變了，所以 Python 浮點數的大小也是不變的。
但既然類型固定，大小固定，那么范圍肯定是有限的。所以當浮點數不斷增大，會犧牲精度來進行存儲。
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如果實在過大，則拋出 OverFlowError。
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當然除了浮點數之外，布爾值、復數等也屬于定長對象，它們占用的內存大小是固定的。
以上我們就分析了對象的種類，對象可以被分為可變對象和不可變對象，以及變長對象和定長對象。
本文參考自：
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-87986-0.htmlPython 對象有哪幾種，我們可以從哪些角度進行分類呢？
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