在物件導向的理論中，有兩個核心的概念：類別和實例。類別可以看成是一個模板，實例就是根據這個模板創建出來的物件。在Python中，類別和實例都被視為對象，即類別對象（或類型對象）和實例對象。
為了避免後續出現歧義，我們這裡把物件分為三種：
#內建類別物件：例如int、str、list、type、object 等等；
-
自訂類別物件：透過class 關鍵字定義的類，當然我們也會把它和上面的內建類別物件統稱為類別物件（或類型物件）；
實例物件：由類別物件（內建類別物件或自訂類別物件）所建立的實例；
而物件之間存在以下兩種關係：
我們舉例說明：
class Girl(object):
def say(self):
return "古明地觉"
girl = Girl()
print(girl.say()) # 古明地觉登入後複製
這段程式碼便包含了上面的三種物件：object（內建類別物件），Girl（自訂類別物件），girl（實例物件）。
顯然 Girl 與 object 之間是 is-kind-of 關係，即 Girl 是 object 的子類別。值得一提的是，Python3 裡面所有的類別（除 object）都是預設繼承自 object，即便我們這裡不顯式繼承 object，也會預設繼承的，但為了說明，我們就寫上了。
除了 Girl 是 object 的子類，我們也能看出 girl 和 Girl 之間存在 is-instance-of 關係，即 girl 是 Girl 的實例。當然再進一步的話，girl 和 object 之間也存在 is-instance-of 關係，girl 也是 object 的實例。
class Girl(object):
pass
girl = Girl()
print(issubclass(Girl, object)) # True
print(type(girl)) # <class '__main__.Girl'>
print(isinstance(girl, Girl)) # True
print(isinstance(girl, object)) # True登入後複製
Girl被實例化後得到一個girl實例，因此呼叫type(girl)會傳回Girl類別物件。 Girl是Object類別的一個實例對象，因為它繼承了Object類別。至於這其中的原理，我們會慢慢介紹。
Python 也提供了一些手段可以探測這些關係，除了上面的 type 之外，還可以使用物件的 __class__ 屬性來偵測一個物件及其它的哪些物件之間存在 is-instance-of 關係。
而透過物件的 __bases__ 屬性則可以偵測一個物件和其它的哪些物件之間存在著 is-kind-of 關係。此外 Python 還提供了兩個函數 issubclass 和 isinstance 來驗證兩個物件之間是否存在著我們期望的關係。
class Girl(object):
pass
girl = Girl()
print(girl.__class__) # <class '__main__.Girl'>
print(Girl.__class__) # <class 'type'>
# __class__是查看自己的类型是什么，也就是生成自己的类
# 而在介绍 Python 对象的时候，我们就看到了
# 任何一个对象都至少具备两个东西: 一个是引用计数、一个是类型
# 所以 __class__ 是所有对象都具备的
# __base__只显示直接继承的第一个类
print(Girl.__base__) # <class 'object'>
# __bases__ 会显示直接继承的所有类，以元组的形式
print(Girl.__bases__) # (<class 'object'>,)登入後複製
我們畫一張圖總結一下：
另外要注意裡面的type 和object：
可能有人會好奇為什麼會是這樣，而關於這一點，我在 type 與object 的恩怨糾葛這篇文章講得很詳細了，感興趣可以點擊閱讀一下。
簡單來說就是，type 在底層對應的結構體為 PyType_Type、object 在底層對應的結構體為 PyBaseObject_Type。而在建立 object 的時候，將內部的 ob_type 設定成了&PyType_Type；建立type的時候，將內部的 tp_base 設定成了&PyBaseObject_Type。
因此這兩者的定義是彼此依賴的，兩者是同時出現的，我們後面還會看到。
另外type 的型別就是type 本身，所以：
因此Python 算是將一切皆物件的理念貫徹到了極致，也正因為如此，Python 才具有如此優秀的動態特性。
但還沒結束，我們看一下類別物件Girl 的行為，首先它支援屬性設定：
class Girl(object):
pass
print(hasattr(Girl, "name")) # False
Girl.name = "古明地觉"
print(hasattr(Girl, "name")) # True
print(Girl.name) # 古明地觉登入後複製
在其他靜態語言中，一旦定義一個類，就不能再新增屬性，但在我們的語言中可以。 Python是如何實現動態添加屬性的呢？一般我們會想到字典
正如global 名字空間一樣，我們猜測類別應該也有自己的屬性字典，往類別裡面設定屬性的時候，等價於向字典中添加鍵值對，同理其它操作也與之類似。
class Girl(object):
pass
print(Girl.__dict__.get("name", "不存在")) # 不存在
Girl.name = "古明地觉"
print(Girl.__dict__.get("name")) # 古明地觉登入後複製
和操作全域變數是類似的，但是有一點要注意：我們不能直接透過類別的屬性字典來設定屬性。
try:
Girl.__dict__["name"] = "古明地觉"
except Exception as e:
print(e)
# 'mappingproxy' object does not support item assignment登入後複製
虽然叫属性字典，但其实是 mappingproxy 对象，该对象本质上就是对字典进行了一层封装，在字典的基础上移除了增删改操作，也就是只保留了查询功能。要给类增加属性，可以使用直接赋值的方式或调用 setattr 函数。
但在介绍如何篡改虚拟机的时候，我们提到过一个骚操作，可以通过 gc 模块拿到 mappingproxy 对象里的字典。
import gc
class Girl(object):
pass
gc.get_referents(Girl.__dict__)[0]["name"] = "古明地觉"
print(Girl.name) # 古明地觉登入後複製
并且这种做法除了适用于自定义类对象，还适用于内置类对象。但是工作中不要这么做，知道有这么个操作就行。
除了设置属性之外，我们还可以设置函数。
class Girl(object):
pass
Girl.info = lambda name: f"我是{name}"
print(Girl.info("古明地觉")) # 我是古明地觉
# 如果实例调用的话，会和我们想象的不太一样
# 因为实例调用的话会将函数包装成方法
try:
Girl().info("古明地觉")
except TypeError as e:
print(e)
"""
<lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given
"""
# 实例在调用的时候会将自身也作为参数传进去
# 所以第一个参数 name 实际上接收的是 Girl 的实例对象
# 只不过第一个参数按照规范来讲应该叫做self
# 但即便你起别的名字也是无所谓的
print(Girl().info())
"""
我是<__main__.Girl object at 0x000001920BB88760>
"""登入後複製
所以我们可以有两种做法：
# 将其包装成一个静态方法
# 这样类和实例都可以调用
Girl.info = staticmethod(lambda name: f"我是{name}")
print(Girl.info("古明地觉")) # 我是古明地觉
print(Girl().info("古明地觉")) # 我是古明地觉
# 如果是给实例用的，那么带上一个 self 参数即可
Girl.info = lambda self, name: f"我是{name}"
print(Girl().info("古明地觉")) # 我是古明地觉登入後複製
此外我们还可以通过 type 来动态地往类里面进行属性的增加、修改和删除。
class Girl(object):
def say(self):
pass
print(hasattr(Girl, "say")) # True
# delattr(Girl, "say") 与之等价
type.__delattr__(Girl, "say")
print(hasattr(Girl, "say")) # False
# 我们设置一个属性吧
# 等价于 Girl.name = "古明地觉"
setattr(Girl, "name", "古明地觉")
print(Girl.name) # 古明地觉登入後複製
事实上调用 getattr、setattr、delattr 等价于调用其类型对象的__getattr__、__setattr__、__delattr__。
所以，一个对象支持哪些行为，取决于其类型对象定义了哪些操作。并且通过对象的类型对象，可以动态地给该对象进行属性的设置。Python 所有类型对象的类型对象都是 type，通过 type 我们便可以控制类的生成过程，即便类已经创建完毕了，也依旧可以进行属性设置。
但是注意：type 可以操作的类只能是通过 class 定义的动态类，而像 int、list、dict 等静态类，它们是在源码中静态定义好的，只不过类型设置成了 type。一言以蔽之，type 虽然是所有类对象的类对象，但 type 只能对动态类进行属性上的修改，不能修改静态类。
try:
int.name = "古明地觉"
except Exception as e:
print(e)
"""
can't set attributes of built-in/extension type 'int'
"""
try:
setattr(int, "ping", "pong")
except Exception as e:
print(e)
"""
can't set attributes of built-in/extension type 'int'
"""登入後複製
内置类和扩展类的属性无法被设置，这是由于内置类在解释器启动后就已被初始化。可以通过报错信息观察到这点。我们所说的扩展类，是指我们使用 Python/C API 编写的扩展模块中的类，其与内置类具有相同的地位。
因此内置类和使用 class 定义的类本质上是一样的，都是 PyTypeObject 对象，它们的类型在 Python 里面都是 type。不同的是，内置类在底层是以静态初始化方式实现的，因此我们无法通过动态设置属性的方式来操作它们（除非使用 gc 模块）。
但是为什么不可以对内置类和扩展类进行属性设置呢？首先我们要知道 Python 的动态特性是虚拟机赐予的，而虚拟机的工作就是将 PyCodeObject 对象翻译成 C 的代码进行执行，所以 Python 的动态特性就是在这一步发生的。
同理，扩展类和内置类在解释器启动后都已经被静态初始化，并直接指向 C 一级的数据结构。它们与解释执行绕开了相应过程，因此无法在其上动态添加属性。
不光内置的类本身，还有它的实例对象也是如此。
a = 123
print(hasattr(a, "__dict__")) # False
登入後複製
我们发现它甚至连自己的属性字典都没有，因为解释器对于内置类对象的实例对象，其内部的属性和方法是已知的。由于底层代码已被固定且不允许修改，因此在实现虚拟机时无需创建属性字典，以节省内存。
以上是Python的物件模型是什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
