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Python中的对象
对象是Python对数据的抽象，在Python程序中，所有的数据，都可以由对象或对象之间的关系表示。
从某种意义上说，根据冯·诺依曼的“存储程序”的模型，代码也由对象表示。
在Python中，每个对象都有3个核心部分：
1）身份/标识（identity）：对象的身份标识一旦被创建，在整个对象的生命周期都是不会改变的，CPyhon中将对象在内存中的存储地址，作为对象的身份标识。
前面已经用到过，使用id()函数可以返回一个表示对象身份标识的整数。
2）类型（type）：对象的类型决定了该对象能够支持的运算、操作，以及该对象的取值范围。如同对象的身份标识一样，对象的类型在对象的整个生命周期中也是不可改变的。
通过type()函数可以返回一个对象的类型（它本身也是一个对象）。
3）值（value）：某些对象的值可能会发生变化。值可以变的对象被称为是可变对象；而一旦创建后，其值就不可更改的对象称为不可变对象。
需要注意的是，我们知道数字、字符串、元组是不可变对象。但是，对象的不可变性是很微妙的，对象的不可变性与具有不可改变的值，并不是等价的。比如，元组中存储了可变对象的引用，则其元素是可更改的，但是元组对象本身仍然是不可变的对象。
从一切都是对象的角度来看，所谓的容器对象，其实是这些对象的值一般是其他对象的引用。
此外，如同前面的文章中已然提到过的：对于不可变类型，计算新值的操作，实际上可能返回对具有相同类型和值的任何现有对象的引用。而，对于不可变对象，这种操作则是不允许的。
# a和b，可能会，也可能不会引用值为1的同一个对象 a = 1 b = 1 # c和d，一定会引用两个不同的、新创建的空列表对象 c = [] d = [] 输出结果：
一切皆对象
不同于静态类型的编程语言，Python中的面向对象更加彻底，可以说一切皆对象。
前面已经提到，对象的3个核心组成：身份标识（id）、类型（type）、值。其中，通过函数type()我们可以看到对象的类型，也就是用于实例化这个对象的类。
接下里，我们通过对各种实体调用type()函数，来验证Python中一切皆对象。
数字是对象
a = 20 b = int.__int__(20) print(f"对象a，id: {id(a)}, type:{type(a)}") print(f"对象b，id: {id(b)}, type:{type(b)}") 对象可以有自己的属性和方法：
a = 20 b = int.__int__(20) print(f"对象a，id: {id(a)}, type:{type(a)}") print(f"对象b，id: {id(b)}, type:{type(b)}") # 数字的实部属性 print(a.real) # 数字的虚部属性 print(a.imag) # 方法bit_count()返回对象的二进制为1的个数 print(a.bit_count()) 
字符串是对象
s1 = 'Hello' s2 = str.__str__('Hello') print(s2) print(f"对象s1，id: {id(s1)}, type:{type(s1)}") print(f"对象s2，id: {id(s2)}, type:{type(s2)}") print(s1.upper()) 
内置类型也是对象
a = int b = str print(f"对象a，id: {id(a)}, type:{type(a)}, value: {a}") print(f"对象b，id: {id(b)}, type:{type(b)}, value: {b}") 
可以看到，内置类型int，也是对象，这个对象的类型是type，也有自己的id；内置类型str也是类似的。
函数和类也是对象
def say_hello(): print('hello') class MyClass: def __init__(self): pass print(f"对象say_hello，id: {id(say_hello)}, type:{type(say_hello)}, value: {say_hello}") print(f"对象MyClass，id: {id(MyClass)}, type:{type(MyClass)}, value: {MyClass}") 输出结果：
函数对象和类对象，也有对应的属性和方法：
def say_hello(): print('hello') class MyClass: def __init__(self): print(f"__init__ was called") print(f"对象say_hello，id: {id(say_hello)}, type:{type(say_hello)}, value: {say_hello}") print(f"对象MyClass，id: {id(MyClass)}, type:{type(MyClass)}, value: {MyClass}") print(say_hello.__name__) print(say_hello.__code__) say_hello.__call__() print(MyClass.__bases__) MyClass.__init__(MyClass) 输出结果：
可以看到，函数的__code__属性是一个code对象，也就是开篇提到的代码对象……
简单延伸一下：
Python中，代码对象和函数对象之间的区别在于，函数对象包含对函数全局变量（定义它的模块）的显式引用，而代码对象不包含上下文；默认参数值也存储在函数对象中，而不是代码对象中（因为它们表示在运行时计算的值）。与函数对象不同，代码对象是不可变的，并且不包含对可变对象的引用（直接或间接）。
总结
从上面示例代码中可以看出，内置类型int、str，以及自定义的类MyClass，这些类对象，都是由type这个类对象进行实例化的。那么type这个类对象又是谁实例化的呢？
print(type(int)) print(type(str)) print(type(MyClass)) print(type(type)) 
你没有看错，type类对象是由自己实例化的……
虽然，本文的内容有点绕，但是，必须说的是，Python中的“一切皆对象”的理念，使得Python具有高度的灵活性和一致性。无论是简单的数据类型还是复杂的函数和类，它们都是对象，并可以进行统一的操作。这种设计哲学使得Python代码更加简洁、优雅和易于维护。
当更多地将Python应用于实际场景之后，应该会有更深刻的体会。
