Python一切皆对象-面向对象

Python中一切皆对象，Python面向对象更彻底。

一、函数和类也是对象，属于Python的一等公民

1.可以赋值给一个变量

def ask(name="coder"):
    print(name)

class Person:
    def __init__(self):
        print("小明")
# 函数赋值给变量后执行
my_func = ask
my_func("王尼玛") # 输出”王尼玛“

# 类作为变量赋值给变量后实例化
my_class = Person
my_class() # 会执行__init__()方法，输出“小明”
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

2.可以增加到集合对象中

def ask(name="小明"):
    print(name)

class Person:
    def __init__(self):  # 不返回实例，返回的类对象
        print("小明")

def print_type(item):
    print(type(item))

# 类和函数增加到集合对象
obj_list = []
obj_list.append(ask)
obj_list.append(Person)
for item in obj_list:
    print(item())
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

3.可以作为参数传递给函数

def ask(name="小明"):
    print(name)

class Person:
    def __init__(self):  # 不返回实例，返回的类对象
        print("小明")

def print_type(item):
    print(type(item))

# 类和函数增加到集合对象
obj_list = []
obj_list.append(ask)
obj_list.append(Person)
for item in obj_list:
    print_type(item)  # 作为参数传入函数
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

4.可以当做函数的返回值

def ask(name="小明"):
    print(name)

class Person:
    def __init__(self):  # 不返回实例，返回的类对象
        print("小明")

def decorator_func():
    print("dec start")
    return ask  # 作为函数的返回值，Python装饰器的部分实现原理

my_ask = decorator_func()
my_ask("tom")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

二、type、object和class的关系

原来type并没有那么简单。
type的两种作用，一是可以生成类，二是判断一个对象的类型。

>>> a = 1
>>> type(1)
<class 'int'>   # class也是一个对象
>>> type(int)
<class 'type'>  # type生成了int,int生成了1                

>>> b = "abc"
>>> type(b)
<class 'str'>
>>> type(str)
<class 'type'>

"""
wow, 得出来一个现象 type->int->1和type->str->"abc"，
"""
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

那么猜测我们自己定义的类是不是也是这样关系呢？

>>> class Student():
...    pass
...
>>> stu = Student()
>>> type(stu)
<class '__main__.Student'>
>>> type(Student)
<class 'type'>
1
2
3
4
5
6
7
8

soga, 我们可以得出一个结论： type->class->obj,也就是说，我们所定义的类是type类的一个实例化对象，而我们的stu是我们自己定义类Student的一个实例化对象。
也就是说的是用来生成类的。

这也是Python一切皆对象的魅力所在

# object是所有类默认的一个基类, 即object是最顶层基类。
>>> Student.__bases__
(<class 'object'>,)
>>> class MyStudent(Student):
...    pass
...
>>> MyStudent.__bases__
(<class '__main__.Student'>,)
1
2
3
4
5
6
7
8

问题来了：type也是一个类，同时type也是一个对象，那么type的基类是谁？

'''
学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：711312441
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
>>> type.__bases__
(<class 'object'>,)

# 好玩的来喽，如果执行type(object)看看object类是谁生成的呢？
>>> type(object)
<class 'type'>
>>> type(type)
<class 'type'>

# 再来好玩的！来看看object类基类谁呢？
>>> object.__bases__
()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

结论：type继承了object，而object又是type的实例，type也是自身的实例。
type连自己都变成对象，所有类都是type创建出来的（list、str…）。

object是所有类的基类，type都要继承object。

总结：

类都是type的实例 (object也是type的实例，type本身也是自己的实例)，所有的类的顶层基类都是object (type的基类也是object)。Python一切皆对象的哲学就是玩起来的。

Python一切皆对象这么做就是为了一切都可以轻易的修改，使得Python非常灵活。C++/Java中的类一旦加载到内存后就不能修改（不绝对，修改很困难）。Python把类都搞成对象了，这样修改起来就很方便。

求评论区解释，遇到的问题就是：type需要继承object，但是object又是type的实例，这样的关系有矛盾啊？

三 、Python中的常见内置类型

1.对象的三个特征

(1) 身份

Copy>>> a = 1
"""
这里的1是值由进行封装，最后变量a指向这个obj
"""
>>> id(a)
5656454878 # 不同机器不同结果
1
2
3
4
5
6

(2) 类型

"""
字符串类型
int类型
...
"""
1
2
3
4
5

(3) 值

2.类型

（1）None(全局只有一个)

"""
解释器启动时None对象被创建，且全局只有一个。
"""

>>> a = None
>>> b = None
>>> id(a) == id(b)  # 通过对比两个变量所指向内存地址相同，可见None对象全局只有一个。
True
1
2
3
4
5
6
7
8

（2）数值

• int

• float

• complex (复数)

• bool

（3）迭代类型

• 迭代器
• 生成器

（4）序列类型

• list

• bytes、bytearray、memoryview (二进制序列)

• range

• tuple

• str

• array

（5）映射(dict)

（6）集合

• set

• 与dict实现原理相似，性能高。

• frozenset

（7）上下文管理类型(with语句)

（8）其他

对于Python，一切皆对象啦。那么就会有以下类型。

• 模板类型

• class和实例

• 函数对象

• 方法类型

• 代码类型

• object类型

• type 类型

• ellipsis 类型

• notimplemented 类型

Python 的灵活性就使得它的严谨性有一定损失，但是其带给我们开发效率上的提升是显然的。