一、对象的存储结构
对象的引用计数
从c代码分析可知，python所有对象的内存有着同样的起始结构：引用计数+类型信息，实际上这些信息在python本体重也是可以透过包来一窥一二的，
from ctypes import *
class PyObject(Structure):
_fields_ = [("refcnt", c_size_t),
("typeid", c_void_p)]
a = "this is a string"
# 通过id(a)可以获得对象a的内存地址，而PyObject.from_address()可以将
# 指定的内存地址的内容转换为一个PyObject对象。通过此PyObject对象obj_a
# 可以访问对象a的结构体中的内容。
obj_a = PyObject.from_address(id(a))
print(obj_a.refcnt)
b = [a]*10
print(obj_a.refcnt)
查看对象a的引用次数，原文中返回值1，实际返回2，可能是python3相对2的改动使得多引用一次，接下来创建一个列表，此列表中的每个元素都是对象a，因此此列表应用了它10次，所以引用次数变为了12。
对象的类型
查看对象a的类型对象的地址，它和id(type(a))相同，而由于对象a的类型为str，因此也就是id(str)，
print(obj_a.typeid) print(id(type(a))) print(id(str))
1825992064
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验证一下，从这个地址读取python对象试试，
obj_s = PyObject.from_address(id(str)) print(obj_s.typeid)
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指向新的地址，如果这个地址对应python的类型对象，那么它的类型应该是元类对象，我们尝试一下在源码解析一书上的知识。
元类的特殊性质
print(id(type)) type_obj = PyObject.from_address(id(type)) print(type_obj.typeid)
1825980464
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符合，str（对应字符串类）的类型、元类本身的类型的、元类本身，三者的地址都指向同一位置。