对象是在 堆 上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于 栈 中、指向堆中具体结构的引用。
要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义。
我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址： cpython [GitHub]
Python对象的定义位于 Include/object.h ，是一个名为 PyObject 的结构体：
Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量 ob_refcnt 和 一个类型对象指针 ob_type
从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向 可变大小Python对象 的指针也可以转换为 PyVarObject* （可变大小的Python对象会在下文中解释）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基础上多了一个 ob_size 字段，用于存储元素个数：
在PyObject结构中，还有一个类型对象指针 ob_type ，用于表示Python对象是什么类型，定义Python对象类型的是一个 PyTypeObject 接口体
实际定义是位于 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：
在这个类型对象中，不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：
以Python中的 int类型 为例，int类型对象的定义如下：
从PyObject的定义中我们知道，每个对象的 ob_type 都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象 100 ，它的ob_type会指向 int类型对象PyLong_Type 。
PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象
也就是说，归根结底 类型对象也是一个对象 ，也有ob_type属性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什么呢？
回到PyLong_Type的定义，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) ，查看对应的宏定义
由以上关系可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, &PyType_Type } 0} ，将其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一个变长对象：
这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知， Python类型对象的类型就是PyType_Type ，而 PyType_Type对象的类型是它本身
从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类
Python对象定义有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为 可变对象（变长对象） 和 不可变对象（定长对象）
原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象
可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了。这里的对象a就是变长对象
由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：
声明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string' ，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变
声明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了
此外，对于 字符串 对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：
对于 数值型 对象，Python会默认创建0~2 8 以内的整数对象，也就是 0 ~ 256 之间的数值对象是共用的：
按照Python数据类型，对象可分为以下几类：
Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API
这类API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:
使用 PyObjecg_New 创建一个数值型对象：
这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：
使用 PyLong_FromLong 创建一个数值型对象：
在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：
从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化，然后Python内部通过 PyObject* 变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针 PyObject* ，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的 ob_type 属性动态进行判断，而Python正是通过 ob_type 实现了多态机制
Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数 ob_refcnt 。
当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。
但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取。
在Python中，一切目标都共有一些特性，这些特性界说在PyObject中。PyObject界说在Include/object.h中：#definePyObject_HEAD\简化后即为：typedefstruct_object{
在PyObject中，ob_refcnt用以记载目标的引证数（与引证计数的内存收回有关，这儿暂且不表），当有新的指针指向某目标时，ob_refcnt的值加1，当指向某目标的指针删去时，ob_refcnt的值减1，当其值为零的时分，则能够将该目标从堆中删去（事实上并不会当即删去，这儿暂且不表）。除了ob_refcnt之外，还有一个指向_typeobject指针ob_type。这个构造体用于表明目标类型。越过_typeobject，能够发现，Python目标的中心在于一个引证计数和一个类型信息。
PyObject界说的内容会出如今每个目标所占内存的开端有些。
定长目标与变长目标
在Python中，除了boolfloat这么的定长目标（一旦断定下来需求的内存，便不再有改动），还有另外一种目标：长度可变的目标。这种目标在Python的完成中经过PyVarObject构造体来表明：#definePyObject_VAR_HEAD\
事实上，即是在PyObject的基础上，多了一个ob_size变量，用以标识目标的长度（是长度，不是内存占用）。也即是说，本来PyVarObject即是PyObject的一个拓宽，所以，在Python中，一切的目标都能够经过PyObject*指针来引证，这一点非常重要，它使得许多操作变得一致（这篇博客暂不胪陈）。
由此，Python中一切目标在完成的时分，内存无非如下两种状况：定长目标变长目标
道生一：PyTypeObject
在描绘PyObject的时分，提到了一个_typeobject构造体。那么，它是干什么的呢？幻想一下，一个目标在创立的时分需求多少内存、这个目标的类名是什么等等信息，又是怎么记载和区别的呢？
_typeobject（也即是PyTypeObject）能够被称之为“指定目标类型的类型目标”，其界说如下：typedefstruct_typeobject{
能够理解为，PyTypeObject目标是Python中面向目标理念中“类”这个概念的完成，这儿仅仅简略介绍其界说中的有些内容：
ty_name：类型名tp_basicsize,tp_itemsize：创立类型目标时分配的内存大小信息被省掉掉的有些：与该类型相关的操作（函数指针）
这儿仅仅简略描绘，上面的内容有些偏颇，暂不用过分深究。
再看一眼PyTypeObject的界说，能够发如今最开端也有一个PyObject_VAR_HEAD，这意味着它也是一个目标。那么，PyTypeObject既然是指示类型的目标，那么它的类型又是什么呢？答案是PyType_Type：PyTypeObjectPyType_Type={
事实上，它即是Python语言中的type目标即是PyType_Type，它是一切class的class，在Python中叫做metaclass。本来，在完成中它的ob_type指针又指向了自己自身，既是：PyType_Type
