作者:jeff kit
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来源:知乎
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给别人讲解过很多次,但写成文字是第一次。试一试吧,自己主要也是看了这篇文章(Python Types and Objects)才懂的。
object 和 type的关系很像鸡和蛋的关系,先有object还是先有type没法说,obejct和type是共生的关系,必须同时出现的。
在看下去之前,也要请先明白,在Python里面,所有的东西都是对象的概念。
在面向对象体系里面,存在两种关系:
- 父子关系,即继承关系,表现为子类继承于父类,如『蛇』类继承自『爬行动物』类,我们说『蛇是一种爬行动物』,英文说『snake is a kind of reptile』。在python里要查看一个类型的父类,使用它的bases属性可以查看。
- 类型实例关系,表现为某个类型的实例化,例如『萌萌是一条蛇』,英文说『萌萌 is an instance of snake』。在python里要查看一个实例的类型,使用它的class属性可以查看,或者使用type()函数查看。
这两种关系使用下面这张图简单示意,继承关系使用实线从子到父连接,类型实例关系使用虚线从实例到类型连接:

我们将使用一块白板来描述一下Python里面对象的关系,白板划分成三列:

先来看看type和object:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
>>> object <type 'object'> >>> type <type 'type'> |
它们都是type的一个实例,表示它们都是类型对象。
在Python的世界中,object是父子关系的顶端,所有的数据类型的父类都是它;type是类型实例关系的顶端,所有对象都是它的实例的。它们两个的关系可以这样描述:
- object是一个type,object is and instance of type。即Object是type的一个实例。
object.class
>>> object.bases # object 无父类,因为它是链条顶端。
()
- type是一种object, type is kind of object。即Type是object的子类。
>>> type.bases
(
>>> type.class # type的类型是自己
此时,白板上对象的关系如下图:

我们再引入list, dict, tuple 这些内置数据类型来看看:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
>>> list.__bases__ (<type 'object'>,) >>> list.__class__ <type 'type' >>>> dict.__bases__ (<type 'object'>,) >>> dict.__class__ <type 'type'> >>> tuple.__class__ <type 'type'> >>> tuple.__bases__ (<type 'object'>,) |
再实例化一个list看看:
>>> mylist = [1,2,3]
>>> mylist.class
>>> mylist.bases
Traceback (most recent call last):
File "
AttributeError: 'list' object has no attribute 'bases'
实例化的list的类型是
把它们加到白板上去:

白板上的虚线表示源是目标的实例,实线表示源是目标的子类。即,左边的是右边的类型,而上面的是下面的父亲。
虚线是跨列产生关系,而实线只能在一列内产生关系。除了type和object两者外。
当我们自己去定个一个类及实例化它的时候,和上面的对象们又是什么关系呢?试一下:
>>> class C(object):
... pass
...
>>> C.class
>>> C.bases
(
实例化
>>> c = C()
>>> c.class
>>> c.bases
Traceback (most recent call last):
File "
AttributeError: 'C' object has no attribute 'bases'
这个实例化的C类对象也是没有父类的属性的。
再更新一下白板:

白板上的第一列,目前只有type,我们先把这列的东西叫Type。
白板上的第二列,它们既是第三列的类型,又是第一列的实例,我们把这列的对象叫TypeObject。
白板上的第三列,它们是第二列类型的实例,而没有父类(bases)的,我们把它们叫Instance。
你以为事情就这样完了?不。。看见type孤零零在第一列其实不是那么舒服。。我们给它整几个玩伴看看。但要怎么整呢?要属于第一列的,必须是type的子类,那么我们只需要继承type来定义类就可以了:
class M(type):
... pass
...
M.class
M.bases
(,) 嗯嗯,M类的类型和父类都是type。这个时候,我们可以把它归到第一列去。那么,要怎么样实例化M类型呢?实例化后它应该出现在那个列?嗯嗯,好吧,刚才你一不小心创建了一个元类,MetaClass!即类的类。如果你要实例化一个元类,那还是得定义一个类:
class TM(object):
... metaclass = M # 这样来指定元类。
...
...
TM.class
# 这个类不再是type类型,而是M类型的。
TM.bases
(,)
好了,现在TM这个类就是出现在第二列的。
再总结一下:
第一列,元类列,type是所有元类的父亲。我们可以通过继承type来创建元类。
第二列,TypeObject列,也称类列,object是所有类的父亲,大部份我们直接使用的数据类型都存在这个列的。
第三列,实例列,实例是对象关系链的末端,不能再被子类化和实例化。
到现在为止,Python类型的秘密已经说穿了,不一小心连元类也暴露了。哎。慢慢消化吧,信息量很大。
如果转述版看不懂,那么去啃一啃原文的吧:(Python Types and Objects)
=============更新=============
更新更新。。回答一下题主在问题后面说的为什么要有两个,而不是一个。
如果type和object只保留一个,那么一定是object。只有object 时,第一列将不复存在,只剩下二三列,第二列表示类型,第三列表示实例,这个和大部分静态语言的类型架构类似,如java 。
这样的架构将让python 失去一种很重要的动态特性--动态创建类型。本来,类(第二列的同学)在Python里面是一个对象(typeobject),对象是可以在运行时动态修改的,所以我们能在你定义一个类之后去修改他的行为或属性!拿掉第一列后,第二列变成了纯类型,写成怎样的,运行时行为就怎样。在这一点上,并不比静态语言有优势。
所以,以上!


感觉一些 python高手 会直接看C语言源码。
应该是的,可是我不会