通過 Type 和 Object 之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步分析類型對(duì)象
楔子
type 和 object 兩者的關(guān)系估計(jì)會(huì)讓很多人感到困惑，我們說 type 站在類型金字塔的頂端，任何對(duì)象按照類型追根溯源，最終得到的都是 type。而 object 站在繼承金字塔的頂端，任何類型對(duì)象按照繼承關(guān)系追根溯源，最終得到的都是 object。
因此我們可以得出以下結(jié)論：
- type 的父類是 object
- object 的類型是 type
驗(yàn)證一下：
print(type.__base__) # <class 'object'>
print(object.__class__) # <class 'type'>打印結(jié)果說明結(jié)論正確，但這就奇怪了，type 的父類是 object，而 object 的類型又是 type，那么問題來了，是先有 type 還是先有 object 呢？帶著這些疑問，開始下面的內(nèi)容。
類是由誰創(chuàng)建的
首先必須要澄清一個(gè)事實(shí)，類對(duì)象的類型是 type，這句話是沒有問題的。但如果說類對(duì)象都是由 type 創(chuàng)建的，就有些爭(zhēng)議了。因?yàn)?nbsp;type 能夠創(chuàng)建的是自定義的類，而內(nèi)置的類在底層是預(yù)先定義好的。
# int、tuple、dict 等內(nèi)置類型
# 在底層是預(yù)先定義好的，以全局變量的形式存在
# 我們直接就可以拿來用
print(int) # <class 'int'>
print(tuple) # <class 'tuple'>
# 但對(duì)于自定義的類，顯然就需要在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)創(chuàng)建了
# 而創(chuàng)建這一過程，就交給 type 來做
class Girl:
pass然后 type 也只能對(duì)自定義類進(jìn)行屬性上的增刪改，內(nèi)置的類則不行。
class Girl:
pass
# 給類對(duì)象增加一個(gè)成員函數(shù)
type.__setattr__(
Girl,
"info",
lambda self: "name: 古明地覺, age: 17"
)
# 實(shí)例化之后就可以調(diào)用了
print(Girl().info()) # name: 古明地覺, age: 17
# 但內(nèi)置的類對(duì)象，type 是無法修改的
try:
type.__setattr__(int, "a", "b")
except TypeError as e:
print(e)
"""
TypeError: cannot set 'a' attribute of immutable type 'int'
"""上一篇文章中我們說了，Python 所有的類型對(duì)象（包括 type）都是由 PyTypeObject 結(jié)構(gòu)體實(shí)例化得到的，只不過結(jié)構(gòu)體字段的值不同，得到的類也不同。并且內(nèi)置的類型對(duì)象在底層是預(yù)定義好的，它們?cè)诮忉屍骺磥硎峭?jí)別的，不存在誰創(chuàng)建誰。
而每一個(gè)對(duì)象都有引用計(jì)數(shù)和類型，然后解釋器將這些類對(duì)象的類型都設(shè)置成了 type，我們舉例說明。不過在此之前，需要先說一個(gè)宏。
// Include/object.h
// _PyObject_EXTRA_INIT 可以忽略掉
// 然后我們看到這個(gè)宏是用來初始化引用計(jì)數(shù)和類型的
// 并且引用計(jì)數(shù)的值為 uint32 類型的最大值，因此創(chuàng)建的是永恒對(duì)象
#define PyObject_HEAD_INIT(type) \
{ \
_PyObject_EXTRA_INIT \
{ _Py_IMMORTAL_REFCNT }, \
(type) \
},
// 用于初始化引用計(jì)數(shù)、類型和 ob_size
#define PyVarObject_HEAD_INIT(type, size) \
{ \
PyObject_HEAD_INIT(type) \
(size) \
},下面我們來看幾個(gè)類型對(duì)象。
圖片
我們看到所有類型對(duì)象的類型都被設(shè)置成了 &PyType_Type，也就是 Python 里的 type。所以結(jié)論很清晰了，雖然內(nèi)置的類型對(duì)象可以看做是 type 的實(shí)例對(duì)象，但它卻不是由 type 實(shí)例化得到的，而是在底層預(yù)定義好，并以全局變量的形式靜態(tài)出現(xiàn)。
所以內(nèi)置的類型對(duì)象之間不存在誰創(chuàng)建誰，它們都是預(yù)定義好的，只是在定義的時(shí)候，將自身的類型設(shè)置成了 type 而已，包括 type 本身（類型還是 type）。這樣一來，每一個(gè)對(duì)象都會(huì)具有一個(gè)類型，從而將面向?qū)ο罄砟钬瀼氐母訌氐住?/p>
print(int.__class__)
print(tuple.__class__)
print(set.__class__)
print(type.__class__)
"""
<class 'type'>
<class 'type'>
<class 'type'>
<class 'type'>
"""
print(
type.__class__.__class__.__class__ is type
) # True
print(
type(type(type(type(type(type))))) is type
) # True好，說完了這些之后我們來正式考察 type 和 object 的底層實(shí)現(xiàn)。
類型對(duì)象的類型：PyType_Type
type 是所有類型對(duì)象的類型，我們稱之為元類型或者元類，即 metaclass，當(dāng)然它同時(shí)也是一個(gè)類型對(duì)象。下面看一下它的底層實(shí)現(xiàn)。
// Objects/typeobject.c
PyTypeObject PyType_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
"type", /* tp_name */
sizeof(PyHeapTypeObject), /* tp_basicsize */
sizeof(PyMemberDef), /* tp_itemsize */
(destructor)type_dealloc, /* tp_dealloc */
offsetof(PyTypeObject, tp_vectorcall), /* tp_vectorcall_offset */
0, /* tp_getattr */
0, /* tp_setattr */
0, /* tp_as_async */
(reprfunc)type_repr, /* tp_repr */
&type_as_number, /* tp_as_number */
0, /* tp_as_sequence */
0, /* tp_as_mapping */
0, /* tp_hash */
(ternaryfunc)type_call, /* tp_call */
// ...
};所有的類型對(duì)象加上元類都是由 PyTypeObject 這個(gè)結(jié)構(gòu)體實(shí)例化得到的，所以它們內(nèi)部的字段都是一樣的。只不過傳入的值不同，實(shí)例化之后得到的結(jié)果也不同，可以是 PyLong_Type、可以是 PyFloat_Type，也可以是這里的 PyType_Type。
再看一下里面的宏 PyVarObject_HEAD_INIT，它用來初始化引用計(jì)數(shù)、類型和 ob_size，其中類型被初始化成了 &PyType_Type。換句話說，PyType_Type 里面的 ob_type 字段指向的還是 PyType_Type，而對(duì)應(yīng) Python 的話，就是 type 的類型還是 type。
>>> type.__class__
<class 'type'>
>>> type.__class__.__class__.__class__.__class__.__class__ is type
True
>>> type(type(type(type(type(type))))) is type
True顯然不管套娃多少次，最終的結(jié)果都是True，這也是符合預(yù)期的。
類型對(duì)象的基類：PyBaseObject_Type
Python 中有兩個(gè)類型對(duì)象比較特殊，一個(gè)是站在類型金字塔頂端的 type，另一個(gè)是站在繼承金字塔頂端的 object?？赐炅?type，再來看看 object。
由于 object 的類型是 type，那么在初始化 PyBaseObject_Type 的時(shí)候，它的 ob_type 一定也被設(shè)置成了 &PyType_Type。
我們看一下 PyBaseObject_Type 的實(shí)現(xiàn)，它同樣定義在 Objects/typeobject.c 中。
圖片
類型對(duì)象在創(chuàng)建的時(shí)候，ob_type 字段都會(huì)被初始化成 &PyType_Type，而 object 也不例外，所以它的類型為 type，這個(gè)非常簡單。但 type 的基類是 object，又是怎么一回事呢？
之前介紹類型對(duì)象的時(shí)候，我們說類型對(duì)象內(nèi)部的 tp_base 表示繼承的基類，那么對(duì)于 PyType_Type 來講，它內(nèi)部的 tp_base 肯定是 &PyBaseObject_Type，即 object。
圖片
但令我們吃鯨的是，它的 tp_base 居然是個(gè) 0，如果為 0 的話則表示沒有這個(gè)屬性，或者說基類為空。不是說 type 的基類是 object 嗎？為啥 tp_base 是 0 呢。
事實(shí)上如果你去看其它類型的話，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們內(nèi)部的 tp_base 也是 0。為 0 的原因就在于我們目前看到的類型對(duì)象還不夠完善，因?yàn)?Python 的動(dòng)態(tài)性，顯然不可能在定義的時(shí)候就將所有字段屬性都設(shè)置好、然后解釋器一啟動(dòng)就得到我們平時(shí)使用的類型對(duì)象。
因此目前看到的類型對(duì)象還不是最終形態(tài)，有一部分字段屬性是在解釋器啟動(dòng)之后再動(dòng)態(tài)完善的，而這個(gè)完善的過程被稱為類型對(duì)象的初始化，它由函數(shù) PyType_Ready 負(fù)責(zé)。
圖片
首先代碼中的 type 只是一個(gè)普通的參數(shù)，當(dāng)解釋器發(fā)現(xiàn)一個(gè)類對(duì)象還沒有初始化時(shí)，會(huì)將其作為參數(shù)傳遞給 PyType_Ready，進(jìn)行初始化。
初始化過程會(huì)做很多的工作，用于完善類型對(duì)象，而其中一項(xiàng)工作就是設(shè)置基類。如果發(fā)現(xiàn)類型對(duì)象的基類為空，那么就將基類設(shè)置為 object，因?yàn)樵?Python3 里面新式類都要繼承 object。當(dāng)然啦，這個(gè)類不能是 object 本身，object 的基類是 None，因?yàn)槔^承鏈向上要有一個(gè)終點(diǎn)。
當(dāng) PyType_Ready 完成初始化之后，就得到我們平常使用的類型對(duì)象了，最終 PyType_Type 和 PyBaseObject_Type 的關(guān)系如下。
圖片
因此到目前為止，type 和 object 之間的恩怨糾葛算是真相大白了，總結(jié)一下：
1）和自定義類不同，內(nèi)置的類不是由 type 實(shí)例化得到的，它們都是在底層預(yù)先定義好的，不存在誰創(chuàng)建誰。只是內(nèi)置的類在定義的時(shí)候，它們的類型都被設(shè)置成了 type。這樣不管是內(nèi)置的類，還是自定義類，在調(diào)用時(shí)都會(huì)執(zhí)行 type 的 __call__ 函數(shù)，從而讓它們的行為是一致的。
2）雖然內(nèi)置的類在底層預(yù)定義好了，但還有一些瑕疵，因?yàn)橛幸徊糠诌壿嫙o法以源碼的形式體現(xiàn)，只能在解釋器啟動(dòng)的時(shí)候再動(dòng)態(tài)完善。而這個(gè)完善的過程，便包含了基類的填充，會(huì)將基類設(shè)置成 object。
所以 type 和 object 是同時(shí)出現(xiàn)的，它們的存在需要依賴彼此。首先這兩者會(huì)以不完全體的形式定義在源碼中，并且在定義的時(shí)候?qū)?object 的類型設(shè)置成 type；然后當(dāng)解釋器啟動(dòng)的時(shí)候，再經(jīng)過動(dòng)態(tài)完善，進(jìn)化成完全體，而進(jìn)化的過程中會(huì)將 type 的基類設(shè)置成 object。
所以 object 的類型是 type，type 繼承 object 就是這么來的。
小結(jié)
至此，我們算是從解釋器的角度完全理清了 Python 中對(duì)象之間的關(guān)系，用之前的一張圖總結(jié)一下。
圖片
當(dāng)然，目前還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束，后續(xù)還會(huì)針對(duì)內(nèi)置的對(duì)象進(jìn)行專門的剖析，如浮點(diǎn)數(shù)、整數(shù)、字符串、字節(jié)串、元組、列表、字典、集合等等，都會(huì)一點(diǎn)一點(diǎn)剖析。我們會(huì)從 Python 的角度介紹對(duì)象該怎么用，然后再看它的底層實(shí)現(xiàn)，最后再用 Python 代碼進(jìn)行驗(yàn)證，加深理解。
