python對象模型

Ⅰ python定義模型

學python的人都知道，python中一切皆是對象，如class生成的對象是對象，class本身也是對象，int是對象，str是對象，dict是對象...。所以，我很好奇，python是怎樣實現這些對象的？帶著這份好奇，我決定去看看python的源碼，畢竟源碼才是滿足自己好奇心最直接的方法。

在object.h文件中，定義了兩種數據結構PyObject和PyVarObject，代碼如下：

1 #define PyObject_HEAD 2 Py_ssize_t ob_refcnt; 3 struct _typeobject *ob_type; 4 5 #define PyObject_VAR_HEAD 6 PyObject_HEAD 7 Py_ssize_t ob_size; 8 9 typedef struct _object {10 PyObject_HEAD11 } PyObject;12 13 typedef struct {14 PyObject_VAR_HEAD15 } PyVarObject;

這兩種數據結構分別對應python的兩種對象：固定長度對象和可變長度對象。python中的所有對象都屬於這兩種對象中的一種，如int，float是固定長度對象，list，str，dict是可變長度對象。從上面兩種對象數據結構定義來看，可變長度對象和固定長度對象的頭都是PyObject結構體，也就是說python中所有對象的開頭都包含這個結構體，並且可以用PyObject *指針來訪問任何對象，這種訪問對象的方法在python的源碼中隨處可見。PyObject結構體包含兩個成員，ob_refcnt和ob_type指針。ob_refcnt用來表示對象被引用的次數，當ob_refcnt == 0時，這個對象會被立即銷毀；ob_type指針指向了一個_typeobject類型的結構體，表示對象所屬的類型，也就是生成該對象的類型，這其實很類似於面向對象中類與實例的關系，PyObject是某個類的實例，ob_type表示這個類。但與面向對象不同的是，ob_type本身也是個對象，我們來看下_typeobject的定義：

1 typedef struct _typeobject { 2 PyObject_VAR_HEAD 3 const char *tp_name; /*類型名 */ 4 Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* 實例化對象的大小 */ 5 6 /* 標准方法 */ 7 8 destructor tp_dealloc; 9 printfunc tp_print;10 getattrfunc tp_getattr;11 setattrfunc tp_setattr;12 cmpfunc tp_compare;13 reprfunc tp_repr;14 15 /* 標准類（數值類，列表類，dict類）方法*/16 17 PyNumberMethods *tp_as_number;18 PySequenceMethods *tp_as_sequence;19 PyMappingMethods *tp_as_mapping;20 21 /* 其它標准方法*/22 23 hashfunc tp_hash;24 ternaryfunc tp_call;25 reprfunc tp_str;26 getattrofunc tp_getattro;27 setattrofunc tp_setattro;28 ...
29 } PyTypeObject;

從上面定義來看，_typeobject的開頭也包含了PyObject結構體，所以它也是一個對象，既然它也是一個對象，那麼按照面向對象的理解，它又是誰來生成的呢？答案是所有PyTypeObject對象都是通過PyType_Type來生成的，包括PyType_Type本身，因為PyType_Type也是PyTypeObject對象，有點繞。PyType_Type的定義是通過將PyType_Type聲明為全局靜態變數實現的，具體如下：

1 PyTypeObject PyType_Type = { 2 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) 3 "type", /* tp_name */ 4 sizeof(PyHeapTypeObject), /* tp_basicsize */ 5 sizeof(PyMemberDef), /* tp_itemsize */ 6 (destructor)type_dealloc, /* tp_dealloc */ 7 0, /* tp_print */ 8 0, /* tp_getattr */ 9 0, /* tp_setattr */10 0, /* tp_compare */11 (reprfunc)type_repr, /* tp_repr */12 0, /* tp_as_number */13 0, /* tp_as_sequence */14 0, /* tp_as_mapping */15 (hashfunc)_Py_HashPointer, /* tp_hash */16 (ternaryfunc)type_call, /* tp_call */17 0, /* tp_str */18 (getattrofunc)type_getattro, /* tp_getattro */19 (setattrofunc)type_setattro, /* tp_setattro */20 0, /* tp_as_buffer */21 ...22 }

從PyType_Type定義來看，ob_type被初始化為它自己的地址，所以PyType_Type的類型就是自己。從python源碼實現來看，所有PyTypeObject的ob_type都會指向PyType_Type對象，所以PyType_Type是所有類型的類型，稱之為元類。python中定義了很多內建的類型對象，如PyInt_Type （int類型），PyStr_Type （str類型），PyDict_Type（dict類型） 類型對象，下面看下PyInt_Type類型的定義：

1 PyTypeObject PyInt_Type = { 2 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) 3 "int", 4 sizeof(PyIntObject), 5 0, 6 (destructor)int_dealloc, /* tp_dealloc */ 7 (printfunc)int_print, /* tp_print */ 8 0, /* tp_getattr */ 9 0, /* tp_setattr */10 (cmpfunc)int_compare, /* tp_compare */11 (reprfunc)int_to_decimal_string, /* tp_repr */12 &int_as_number, /* tp_as_number */13 0, /* tp_as_sequence */14 0, /* tp_as_mapping */15 (hashfunc)int_hash, /* tp_hash */16 0, /* tp_call */17 ...18 };

從PyInt_Type定義來看，它主要包含了int數據類型相關的方法。PyInt_Type類型對象的初始化和PyType_Type類型類似，PyInt_Type類型的定義也是通過全局靜態變數的方式實現的，除了PyInt_Type了下，所有python內建類型都是以這種方式定義的。這些類型產生的對象都會共享這些類型對象，包括這些類型定義的方法。

在python中，怎樣查看對象的類型呢？有兩種方法，一種是直接type：

1 >>> x = 12 >>> type(x)3 <type 'int'>

另一種是通過對象的__class__屬性：

1 >>> x = 12 >>> type(x)3 <type 'int'>4 >>> x.__class__5 <type 'int'>

現在來看看int，str，dict這些類型的類型：1 <type 'int'>2 >>> type(int)3 <type 'type'>4 >>> type(str)5 <type 'type'>6 >>> type(dict)7 <type 'type'>8 >>> type(type)9 <type 'type'>從這個輸出來看，int，str，dict這些類型的類型都是type，這也印證了前面說的，所有類型都是通過元類type生成的。

Ⅱ py123數據模型中對象、值與類型的解釋

對象 是 Python 中對數據的抽象。 Python 程序中的所有數據都是有對象或對象間關系來表示的。 （從某種意義上說，按照馮·諾依曼的「存儲程序計算機」模型，代碼本身也是有對象來表示的。）
每個對象都有各自的編號、類型和值。一個對象被創建後，它的 編號 就絕不會改變；你可以將其理解為該對象在內存中的地址。 'is' 運算符可以比較兩個對象的編號是否相同；id() 函數能返回一個代表其編號的整型數。
有些對象的 值 可以改變。值可以改變的對象被稱為 可變的；值不可以改變的對象就被稱為 不可變的。(一個不可變容器對象如果包含對可變對象的引用，當後者的值改變時，前者的值也會改變；但是該容器仍屬於不可變對象，因為它所包含的對象集是不會改變的。因此，不可變並不嚴格等同於值不能改變，實際含義要更微妙。) 一個對象的可變性是由其類型決定的；例如，數字、字元串和元組是不可變的，而字典和列表是可變的。
對象絕不會被顯式地銷毀；然而，當無法訪問時它們可能會被作為垃圾回收。允許具體的實現推遲垃圾回收或完全省略此機制 --- 如何實現垃圾回收是實現的質量問題，只要可訪問的對象不會被回收即可。
有些對象包含對其他對象的引用；它們被稱為 容器。容器的例子有元組、列表和字典等。這些引用是容器對象值的組成部分。在多數情況下，當談論一個容器的值時，我們是指所包含對象的值而不是其編號；但是，當我們談論一個容器的可變性時，則僅指其直接包含的對象的編號。因此，如果一個不可變容器 (例如元組) 包含對一個可變對象的引用，則當該可變對象被改變時容器的值也會改變。

Ⅲ Python之什麼叫面向對象

面向對象是向現實世界模型的自然延伸，這是一種「萬物皆對象」的編程思想。在現實生活中的任何物體都可以歸為一類事物，而每一個個體都是一類事物的實例。面向對象的編程是以對象為中心，以消息為驅動，所以程序=對象+消息。
面向對象有三大特性，封裝、繼承和多態。
封裝就是將一類事物的屬性和行為抽象成一個類，使其屬性私有化，行為公開化，提高了數據的隱秘性的同時，使代碼模塊化。這樣做使得代碼的復用性更高。
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繼承則是進一步將一類事物共有的屬性和行為抽象成一個父類，而每一個子類是一個特殊的父類--有父類的行為和屬性，也有自己特有的行為和屬性。這樣做擴展了已存在的代碼塊，進一步提高了代碼的復用性。
如果說封裝和繼承是為了使代碼重用，那麼多態則是為了實現介面重用。多態的一大作用就是為了解耦--為了解除父子類繼承的耦合度。如果說繼承中父子類的關系式IS-A的關系，那麼介面和實現類之之間的關系式HAS-A。簡單來說，多態就是允許父類引用(或介面)指向子類(或實現類)對象。很多的設計模式都是基於面向對象的多態性設計的。
總結一下，如果說封裝和繼承是面向對象的基礎，那麼多態則是面向對象最精髓的理論。掌握多態必先了解介面，只有充分理解介面才能更好的應用多態。

Ⅳ python中類對象和方法的區別是什麼

python使用對象模型來存儲數據，也就是說構造任何類型的值都是一個對象。所有的python對象都擁有三個特性：身份id，類型和值。
身份id：唯一的身份標識，可以使用內建函數id()來得到，這個值可以被認為是該對象的內存地址。
類型：對象的類型決定了該對象可以保存什麼類型的值，可以進行什麼樣的操作，以及遵循什麼樣的規則，可以用內建函數type()查看
python對象的類型，也可以用isinstance()，在python中類型也是對象。
值：對象表示的數據項。布爾邏輯運算符包括and、or、not，對象值的比較除了一些常見的運算符（< > <= >= == !=）之外，還可以
使用cmp()內建函數，如果是用戶自定義對象，cmp()對調用該類的特殊方法__cmp__()。對於字元串來說，內建函數str(obj)返回對象適
合可讀性好的字元串表示，而另一個內建函數repr(obj)返回一個對象的字元串表示，通常情況下obj == eval(repr(obj))這個等式是成立
的。可以這么說，repr()的輸出對python比較友好，str()的輸出對人比較友好。方法是在類中定義的函數。
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Ⅳ 怎樣用python數據建模

最近，我從孫子（指《孫子兵法》——譯者注）那裡學到了一些策略：速度和准備
「兵之情主速，乘人之不及，由不虞之道，攻其所不戒也。」（《孫子兵法•九地篇》）無備為戰之大患，有備無患，其乃至德也。（哈哈，譯者自己寫了這句，想必大家能明白。）
這與數據科學博客有什麼關系呢？這是你贏得競爭和編程馬拉松的關鍵。如果你比競爭對手准備得更充分，你學習、迭代執行的速度越快，那麼你就取得更好的名次，帶來更好的結果。
由於近幾年來，Python用戶數量上漲及其本身的簡潔性，使得這個工具包對數據科學世界的Python專家們變得有意義。本文將幫助你更快更好地建立第一個預測模型。絕大多數優秀的數據科學家和kagglers建立自己的第一個有效模型並快速提交。這不僅僅有助於他們領先於排行榜，而且提供了問題的基準解決方案。
預測模型的分解過程
我總是集中於投入有質量的時間在建模的初始階段，比如，假設生成、頭腦風暴、討論或理解可能的結果范圍。所有這些活動都有助於我解決問題，並最終讓我設計出更強大的商業解決方案。為什麼你要在前面花費這段時間，這有充分的理由：
你有足夠的時間投入並且你是無經驗的（這是有影響的）
你不帶有其它數據觀點或想法的偏見（我總是建議，在深入研究數據之前做假設生成）
在後面的階段，你會急於完成該項目而沒有能力投入有質量的時間了。
這個階段需要投入高質量時間，因此我沒有提及時間表，不過我建議你把它作為標準的做法。這有助於你建立建立更好地預測模型，在後面的階段的只需較少的迭代工作。讓我們來看看建立第一個模型的剩餘階段的時間表：
數據描述性分析——50%的時間
數據預處理（缺失值和異常值修復）——40%的時間
數據建模——4%的時間
性能預測——6%的時間
讓我們一步一步完成每個過程（每一步投入預測的時間）：
階段1：描述性分析/數據探索
在我剛開始成為數據科學家的時候，數據探索占據了我大量的時間。不過，隨著時間的推移，我已經把大量的數據操作自動化了。由於數據准備占據建立第一個模型工作量的50%，自動化的好處是顯而易見的。
這是我們的第一個基準模型，我們去掉任何特徵設計。因此，描述分析所需的時間僅限於了解缺失值和直接可見的大的特徵。在我的方法體系中，你將需要2分鍾來完成這一步（假設，100000個觀測數據集）。
我的第一個模型執行的操作：
確定ID，輸入特徵和目標特徵
確定分類和數值特徵
識別缺失值所在列
階段2：數據預處理（缺失值處理）
有許多方法可以解決這個問題。對於我們的第一個模型，我們將專注於智能和快速技術來建立第一個有效模型。
為缺失值創建假標志：有用，有時缺失值本身就攜帶了大量的信息。
用均值、中位數或其它簡單方法填補缺失值：均值和中位數填補都表現良好，大多數人喜歡用均值填補但是在有偏分布的情況下我建議使用中位數。其它智能的方法與均值和中位數填補類似，使用其它相關特徵填補或建立模型。比如，在Titanic生存挑戰中，你可以使用乘客名字的稱呼，比如：「Mr.」, 「Miss.」,」Mrs.」,」Master」，來填補年齡的缺失值，這對模型性能有很好的影響。
填補缺失的分類變數：創建一個新的等級來填補分類變數，讓所有的缺失值編碼為一個單一值比如，「New_Cat」，或者，你可以看看頻率組合，使用高頻率的分類變數來填補缺失值。
由於數據處理方法如此簡單，你可以只需要3到4分鍾來處理數據。
階段3：數據建模
根據不同的業務問題，我推薦使用GBM或RandomForest技術的任意一種。這兩個技術可以極其有效地創建基準解決方案。我已經看到數據科學家通常把這兩個方法作為他們的第一個模型同時也作為最後一個模型。這最多用去4到5分鍾。

Ⅵ Python 相比 Java的優勢是什麼缺點又是什麼

優點：簡單易學；缺點：速度比較慢。

Ⅶ 如何系統地自學 Python

按照這個大綱按部就班的學習，就能系統的學習Python了！
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：演算法&設計模式
階段八：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段九：機器學習、圖像識別、NLP自然語言處理
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、人工智慧玩具開發等。
階段十：Linux系統&百萬級並發架構解決方案
階段十一：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

Ⅷ python 金融分析 應該使用什麼模型

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華爾街學堂 python金融實務從入門到精通。最近，越來越多的研究員、基金經理甚至財務會計領域的朋友，向小編咨詢：金融人需要學Python么？事實上在現在，這已經不是一個問題了。Python已成為國內很多頂級投行、基金、咨詢等泛金融、商科領域的必備技能。中金公司、銀河證券、南方基金、銀華基金在招聘分析師崗位時，紛紛要求熟練掌握Python數據分析技能。

課程目錄：

Python在金融資管領域中的應用

安裝anaconda步驟

Python基礎知識

Python基礎金融分析應用

成為編程能手：Python知識進階

利用Python實現金融數據收集、分析與可視化

......

Ⅸ python django應用中的model什麼作用

model的作用是定義出對象模型，一般都是和資料庫里表對應，一個表一個model類，表裡面的欄位對應model類的屬性，
這其實是MVC思想中的M的model層

Ⅹ Python 使用對象模型來存儲數據

Python使用對象模型來存儲數據。構造任何類型的值都是一個對象。盡管Python通常被當成一種「面向對象的編程語言」，但你完全能夠寫出不使用任何類和實例的實用腳本。不過Python的對象語法和架構鼓勵我們使用這些特性，下面讓我們仔細研究一下Python對象。所有的Python對像都擁有三個特性:身份，類型和值。
身份:每一個對象都有一個唯一的身份標識自己，任何對象的身份可以使用內建函數id()來得到。這個值可以被認為是該對象的內存地址。你極少會用到這個值，也不用太關心它究竟是什麼。
類型對象的類型決定了該對象可以保存什麼類型的值，可以進行什麼樣的操作，以及遵循什麼樣的規則。你可以用內建函數type0查看Python對象的類型。因為在Python中類型也是對象(還記得我們提到Python是面向對象的這句話嗎?)，所以type0返回的是對象而不是簡單的字元串。
值:對象表示的數據項。
上面三個特性在對象創建的時候就被賦值，除了值之外，其他兩個特性都是只讀的。對於新式類型和類，對象的類型也是可以改變的，不過並不推薦初學者這樣做。如果對象支持更新操作，那麼它的值就可以改變，否則它的值也是只讀的。對象的值是否可以更改被稱為對象的可改變性(mutability)，我們會在後面的4.7小節中討論這個問題。只要一個對象還沒有被銷毀，這些特性就一直存在。Python有一系列的基本(內建)數據類型，必要時也可以創建自定義類型來滿足你對應用程序的需求。絕大多數應用程序通常使用標准類型，對特定的數據存儲則通過創建和實例化類來實現。