Python解释器在动态类型中是如何工作的？

Question

我阅读了这个问题，但是它没有给我一个清晰的答案：Python 解释器如何查找类型？ Python 解释器如何知道变量的类型？我不是在寻找如何获取类型。我想知道背后发生了什么。在下面的示例中，它如何将 int 或 string 类与我的变量关联起来。

它如何知道这是一个 int：

>>> i = 123
>>> type(i) 
<class 'int'>

或者那个字符串：

>>> i = "123"
>>> type(i)
<class 'str'>

- vincedjango

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@GreenAsJade：OP正在使用Python 3，其中' type'对象的表示方法使用“class”，而不是“type”；这是为了反映C定义的类型也只是类而已。 - Martijn Pieters

@MartijnPieters 或许需要一个 python3 标签吗？ - GreenAsJade

@GreenAsJade：不，Python 2和3的答案是相同的。但是所提供的输出不需要更正。 - Martijn Pieters

啊，好的。但是字符串的例子确实可以 :) - GreenAsJade

Answer 1

“Python 不会把类 int 或 string 与变量关联起来。变量没有类型，只有变量所引用的对象才有类型。变量只是指向对象的名称。例如，下面的代码也显示了对象的类型，但没有涉及任何变量:”

>>> type(1)
<class 'int'>
>>> type('foobar')
<class 'str'>

当你使用type(variable)时，表达式中的variable部分只是返回名称引用的对象，将该对象传递给type()函数。当使用1或'foobar'时，该表达式是生成对象的字面值，然后将其传递给type()函数。

Python对象只是解释器内存中的数据结构；在CPython中使用C结构体。变量只是对这些结构的引用（指针）。在CPython中，基本类型结构称为PyObject，并且此结构具有告诉Python某个类型的ob_type槽。类型只是更多的C结构。

如果您想在CPython源代码中跟踪，您需要从bltinmodule.c源代码开始（因为type是内置名称），该源代码定义type为PyType_Type结构。调用type（type也是type）会调用它们的tp_new函数，而PyType_Type则将其定义为type_new函数。此函数处理具有一个参数的调用如下：

/* Special case: type(x) should return x->ob_type */
{
    const Py_ssize_t nargs = PyTuple_GET_SIZE(args);
    const Py_ssize_t nkwds = kwds == NULL ? 0 : PyDict_Size(kwds);

    if (PyType_CheckExact(metatype) && nargs == 1 && nkwds == 0) {
        PyObject *x = PyTuple_GET_ITEM(args, 0);
        Py_INCREF(Py_TYPE(x));
        return (PyObject *) Py_TYPE(x);
    }

这里的x是您传入的PyObject对象；请注意，它不是一个变量，而是一个对象！因此，对于您的1整数对象或'foobar'字符串对象，将返回Py_TYPE()宏的结果。Py_TYPE是一个宏，它只是返回任何PyObject结构的ob_type值。

现在您已经有了1或'foobar'的类型对象；为什么您在解释器会话中看到<class 'int'>或<class 'str'>呢？Python交互式解释器自动对任何表达式结果使用repr()函数。在PyType_Type定义的C结构中，PyType_Type结构被合并，因此该类型的所有插槽都直接可用；我将省略如何实现这一点。对于类型对象，使用repr()意味着调用type_repr函数，它返回以下内容：

rtn = PyUnicode_FromFormat("<class '%s'>", type->tp_name);

最终，type(1) 获取 ->ob_type 插槽（在 Python 3 中是 PyLong_Type 结构体，较长的故事），该结构具有将 tp_name 插槽设置为 "int" 的特性。

TL;DR: Python 变量没有类型，它们只是指向对象的指针。 对象 有类型，如果您在解释器中回显对象，则 Python 解释器将遵循一系列间接引用以达到要打印的类型名称。

- Martijn Pieters

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谢谢您的回答Martijn。只是想澄清一下，type_repr在什么时候被调用？在return (PyObject *) Py_TYPE(x);之后吗？ - user51462

当你使用repr(object)时，会对object进行内省以查看是否有钩子来实现表示，这将导致type_repr。return (PyObject *) Py_TYPE(x);部分不涉及其中，这是在调用type(object)时使用的。 - Martijn Pieters

啊，我明白了，所以它根本不是type(object)的一部分。非常感谢您及时的回复Martijn，我一直卡在这里。 - user51462

Answer 2

Python变量没有类型，它们只是对象的引用。无论引用什么，引用的大小都相同。在Python的C实现中，它是一个指针，并且有一种类型，它是指向Python对象的指针：PyObject *。无论对象的类别如何，指针的类型都是相同的。另一方面，对象知道它们属于哪个类。

有人认为Python没有变量，只有名称，尽管这对大多数人来说都太过分了。

在CPython实现中，引用具有id（标识符），它实际上是一个虚拟地址。这个地址的细节和值不值得追究-它可以（并且可能会）在版本之间改变，而且不应该被用于除了唯一标识对象的编号之外的任何事情。然而，它可以提供有趣的指针（请原谅双关语）以了解正在发生什么：

>>> x = 42
>>> y = x
>>> id(x)
4297539264
>>> id(y)
4297539264

请注意，x和y的id（地址）是相同的 - 它们引用了同一个对象，一个值为42的int。那么，当我们改变x时，y也会改变吗？

>>> x = "hello"
>>> id(x)
4324832176
>>> id(y)
4297539264

感谢不用担心。现在x只是一个类为str的新对象，其值为“Hello”。

当我们：

>>> id(y)
4297539264
>>> y = 37
>>> id(y)
4297539104 

y的id已经改变了！这是因为它现在引用的是一个不同的对象。int是不可变的，所以赋值y = 37没有改变原始对象（42），它只是创建了一个新的对象。值为42的对象的引用计数被减少，现在可以（理论上）被删除。实际上，出于效率的原因，它可能会保留在内存中，但这是一些具体实现细节。

然而，让我们尝试对列表进行类似操作：

>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = a
>>> id(a)
4324804808
>>> id(b)
4324804808
>>> a[0] = 99
>>> b
[99, 2, 3, 4]

所以改变列表a已经改变了b！这是因为Python中的列表（与R不同）是可变的，因此它们可以原地更改。赋值b = a仅复制了引用，从而节省了内存（实际上没有复制任何数据）。字典是另一个具有此类行为的对象。请参见标准库中的copy。

- cdarke

Answer 3

变量的“类型”概念是通过使用特定类的对象来“实现”的。

因此，在

a=float()

中，float()返回由float类定义的类型float的对象。Python知道它是什么类型，因为这就是对象的工作方式：你知道它们是什么类型。a现在是一个值为0.0的float对象。

对于内置函数而言，也是一样的，只是它们有声明的快捷方式。

i=123

与

i=int(123)

是相同的。

int()返回一个值为123的整数类对象。

同样，

i="123"

等同于

i=str("123")

str("123")返回一个值为“123”的字符串类对象。

- GreenAsJade