python - 万物皆对象是如何工作的？

Question

我理解一切皆对象背后的主要理论，但我真的不明白它是如何在幕后实现的。

函数

因此:foo(4) 与 foo.__call__(4) 相同。但是，是什么阻止我执行 foo.__call__.__call__(4)？

foo 是一个函数，foo.__call__... 都是该函数的方法包装器，但是当我调用一个函数时，它们中的哪一个被调用了？

所有这些属性

我的foo函数有很多属性，而那些对象中的每一个都存储了很多属性，那么它如何不占用无限内存呢？

sys.getsizeof('a') 生成 22，这对于一个字符来说似乎相当大，但由于它引用了 71 个属性，所以非常小。

我想我想问的是，如果我想实现一个简单的 python 版本(我不想，但这似乎是最好的提问方式)我将如何实现它？

编辑 1我看了一下内置函数，意识到它们引用了相同的属性 (id('a'.upper) == id('b'.upper))。这让我问它如何知道它正在访问什么对象？

编辑 2 作为 pts points out 'a'.upper 不是 'b'.upper，这样就清楚了。

_{我看过 source for IronPython我认为这会帮助我理解，但它让我更加困惑。}

Answer 1

我认为您感到困惑的是，尽管 Python 的所有变量都可能是对象并且这些变量的所有属性都可能是对象，但这是有限制的。我的意思是，对于一个普通的类，结构通常是这样的:

myclass -> classobj -> type

如果您在控制台中尝试此操作，您可以看到:

>> class A:
..    pass
..

>> print type(A)
<type 'classobj'>
>> print type(type(A))
<type 'type'>

但是如果你尝试比type更深入，你只会得到type。 type 是 Python 中所有对象的基础对象。

>> print type(type(type(A)))
<type 'type'>
>> print type(type(type(type(type(A)))))
<type 'type'>

您不仅获得了相同的基类/对象类型，而且还获得了 A 的类实例的相同类型实例，因此尽管您可以无限递归函数 type(即 type(type(type(type(... )))))，你不会去任何地方(即不探索无限内存的无底洞。)

>> id(type(type(type(A)))
505578544
>> id(type(type(type(type(A))))
505578544

同样的原则适用于 Python 中的所有对象以及 Python 中对象的所有属性，因为它们也是对象，但它们都是有限的。

回答您之前的一个问题，

foo.__call__ is the same instance of 'method-wrapper' as foo.__call__.__call__

所以没有什么能阻止你用 foo.__call__.__call__.__call__...

Python 在 foo.__call__ 中给了你一个实例给“method-wrapper”，并且在那个“method-wrapper”类中有一个函数/变量也叫做 >__call__ 指向该类的同一个实例。