在python中，一切都是对象。Python从设计之初就是一门面向对象的语言，它有一个重要的概念，即一切皆对象。

        Java虽然也是面向对象编程的语言，但是血统没有Python纯正。比如Java的八种基本数据类型之一int，在持久化的时候，就需要包装成Integer类对象。但是在python中，一切皆对象。数字、字符串、元组、列表、字典、函数、方法、类、模块等等都是对象，包括你的代码。

对象的概念

        不同的编程语言以不同的方式定义“对象”。某些语言中，它意味着所有对象必须有属性和方法；另一些语言中，它意味着所有的对象都可以子类化。

        在Python中，定义是松散的，某些对象既没有属性也没有方法，而且不是所有的对象都可以子类化。但是Python的万物皆对象从感性上可以解释为：Python 中的一切都可以赋值给变量或者作为参数传递给函数。

Python 的所有对象都有三个特性：（id()、type()、值）

身份：每个对象都有一个唯一的身份标识自己，任何对象的身份都可以使用内建函数 id() 来得到，可以简单的认为这个值是该对象的内存地址。

类型：对象的类型决定了对象可以保存什么类型的值，有哪些属性和方法，可以进行哪些操作，遵循怎样的规则。可以使用内建函数 type() 来查看对象的类型。

值：对象所表示的数据

“身份”、"类型"和"值"在所有对象创建时被赋值。如果对象支持更新操作，则它的值是可变的，否则为只读（数字、字符串、元组等均不可变）。只要对象还存在，这三个特性就一直存在。

        从技术上来说，每一个对象有两个标准的头部信息，一个类型标识符来标识类型，还有一个引用的计数器，用于决定是否需要对对象进行回收。

C，C ++或Java，值存储在内存中，并且变量指向该内存位置。（堆内存、栈内存）

在C语言中和python中，变量的存储形式如下：

        pythpn存储数据的时候，需要耗费一定的内存去存储和数据相关的信息。而这些信息是C语言的写成的，而当我们去修改变量的值时，相当于重新创建了一个变量，会在自动跑一遍C的底层代码，将数据所有信息更新，而这些底层代码很复杂，不需要我们去写，而是在python设计之初就已经全部写好，我们只要去执行变量赋值的操作就ok。这也是python好用的点之一。

        因此，每当您创建一个变量时（比如a = 200），就会在内存中创建一个新的PyObjec它的ref count被设置为1，变量“a”指向它。

内存中的PyObject：

• 类型：整数、字符串、浮点数等
• 引用计数：绑定到该对象的引用的数量ref count
• 值：值/数据/信息

但是什么是ref count呢?

让我们举个例子来理解它。我们有一个类型为integer、值为200的变量“a”。假设我需要另一个名为“b”的变量，其类型为integer，值为200。你已经创建了两个这样的变量

因此，您已经创建了两个这样的变量

a = 200 b = 200

现在，您可能在猜测，对于变量“a”和“b”，内存中必须有2个对象。但事实并非如此。“a”和“b”指向同一个对象。

将新对象分配给变量

将新对象分配给现有变量时。前一个对象的ref count减1。

>>> a=1
>>> id(a)
94147440556736
>>> a=2
>>> id(a)
94147440556768
>>>

现在，回到前面的问题，当对象的ref count为0时会发生什么。它是否保留在内存中呢？

一旦对象的ref count变为0，垃圾收集器就会将其从内存中删除。

对象相等

== 操作符用于测试两个被引用的对象的值是否相等
is 用于比较两个被引用的对象是否是同一个对象

当操作对象为一个较小的数字或较短的字符串时，又有不同：

这是由于 Python 的缓存机制造成的，小的数字和字符串被缓存并复用，所以 a 和 b 指向同一个对象