Python是一种非常灵活的编程语言，它的灵活性很大程度上来自于它的对象系统。
在Python中，一切都是对象，这意味着无论是数字、字符串，还是我们自己定义的类的实例，它们在底层都遵循相同的规则。
本文尝试揭开Python的对象系统的神秘面纱。
1. 对象和类型
在Python中，每个对象都有一个类型（type），而类型本身也是一个对象。
例如，int是整数的类型，str是字符串的类型，而我们自己定义的类（class）也是一种类型。
1.1. 对象 PyObject
在CPython中，所有对象都基于一个底层的结构体PyObject。
这个结构体定义了每个对象的基本属性，比如它的引用计数（用于垃圾回收）和它的类型指针。
PyObject的定义在源码中：Include/object.h中。
// _object 就是 PyObject 的别名
typedef struct _object { };
当我们创建一个整数对象时，它实际上是一个PyLongObject，它扩展了PyObject结构体：
// _longobject 是 PyLongObject 的别名
struct _longobject {PyObject_HEAD_PyLongValue long_value;
};
_longobject定义在源码文件：Include/cpython/longintrepr.h中。
Python代码中，我们可以通过type()函数查看一个对象的类型：
a = 42
print(type(a)) # <class 'int'>s = "hello"
print(type(s)) # <class 'str'>
1.2. 类型 PyTypeObject
类型（PyTypeObject）定义了对象的行为。
它的定义在源码：Doc/includes/typestruct.h文件中。
它的定义中包含了许多函数指针，这些函数指针决定了对象如何响应某些操作。
例如，tp_str函数指针定义了对象如何转换为字符串，
tp_as_number函数指针中则定义了加减乘除等等数值计算操作。
typedef struct _typeobject {PyObject_VAR_HEADconst char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" *//* Method suites for standard classes */PyNumberMethods *tp_as_number;reprfunc tp_str; // 省略... ...
} PyTypeObject;
其中的PyNumberMethods在Include/cpython/object.h中有定义。
包含了各种数值计算的函数指针。
typedef struct {/* Number implementations must check *both*arguments for proper type and implement the necessary conversionsin the slot functions themselves. */binaryfunc nb_add;binaryfunc nb_subtract;binaryfunc nb_multiply;// 省略... ...} PyNumberMethods;
也就是说，当一个类实现了这些函数指针，那么它的对象就能执行这些操作。
2. 类的特殊方法
在Python中，我们经常使用特殊方法（如 __add__ 、 __str__ 等）来定义对象的行为。
实际上，这些特殊方法与上面介绍的函数指针是相互关联的。
比如，类的__add__ 方法与上一节中PyTypeObject中的PyNumberMethods中的nb_add相对应，
而__str__则与上面的tp_str相对应。
只要类实现了这些特殊方法（比如，__add__和__str__），那么，PyTypeObject中对应的函数指针就指向这些特殊方法的实现。
根据这个类创建的对象就有了相应的功能。
下面通过简单的例子来看看这个函数指针的作用。
首先，我们创建一个类，先不实现__add__和__str__。
class MyClass:def __init__(self, n):self.n = n
然后根据这个类创建一个对象，并进行加法运算：
if __name__ == "__main__":obj = MyClass(10)obj + 1
运行结果：
果然，因为PyTypeObject中PyNumberMethods字段中的nb_add对应的函数指针没有实现，无法进行加法运算。
修改MyClass类，实现__add__方法。
class MyClass:def __init__(self, n):self.n = ndef __add__(self, m):self.n += mif __name__ == "__main__":obj = MyClass(10)obj + 1print(obj)
这时，MyClass的对象可以正常进行加法运算了，但是print出来的结果是对象的内存地址，我们希望看到对象中n的值。
再次修改MyClass，实现__str__方法，也就是对应PyTypeObject中tp_str对应的函数指针。
class MyClass:def __init__(self, n):self.n = ndef __add__(self, m):self.n += mdef __str__(self):return f"当前值: {self.n}"
这样，MyClass的对象既可以进行加法运算，也可以输出可读性较好的内容。
再补充一点，子类继承父类时，会自动继承父类中已经实现的特殊方法，比如：
class MyInt(int):passa = MyInt(10)
b = MyInt(20)
print(a + b) # 输出: 30
MyInt继承了int类型的nb_add和tp_str。
3. 类型的创建
在Python中，我们可以通过两种方式创建类型：静态定义和动态分配。
3.1. 静态定义
Python的内置类型（如int、float）是通过静态定义的方式创建的。
它们的特殊方法直接指向具体的实现函数。
int和float定义的源码分别在：Include/longobject.h和Include/floatobject.h。
3.2. 动态分配
我们自己定义的类是通过动态分配的方式创建的。
当我们使用class语句定义一个类时，Python会自动为我们设置好所有必要的特殊方法。
例如：
class MyClass:def __str__(self):return "Hello from __str__!"obj = MyClass()
print(obj) # 输出: Hello from __str__!
在这个例子中，MyClass的tp_str函数指针被设置为一个函数，这个函数会调用我们的 _str__方法。
4. self和方法
在Python类的定义中，方法是一种特殊的属性。
当我们通过实例调用方法时，Python会自动将实例作为第一个参数传递给方法。
class MyClass:def my_method(self):return "Hello from my_method!"obj = MyClass()
print(obj.my_method()) # 输出: Hello from my_method!
上面的例子中，my_method是一个函数，但它通过描述符协议变成了一个方法。
当我们通过obj.my_method()调用它时，self参数会自动被设置为obj。
这里面提到的描述符协议是Python中一个非常强大的机制，它允许对象控制对属性的访问（如获取、设置和删除）。
描述符是Python中实现属性访问控制的基础，也是许多高级功能（如property、classmethod、staticmethod等）的底层实现原理。
描述符本质上就是一个包含以下方法的类：
__get__(self, instance, owner)：用于访问属性时调用，instance是访问属性的实例，owner是该实例所属的类__set__(self, instance, value)：用于设置属性时调用__delete__(self, instance)：用于删除属性时调用
根据描述符协议，当通过对象（obj）访问my_method时，返回的是一个绑定方法，它会自动将实例对象作为self参数，这种行为是由__get__方法实现的。
5. 总结
Python对象系统的核心是PyObject和PyTypeObject。
每个对象都有一个类型，而类型定义了对象的行为，特殊方法与CPython中的函数指针之间存在直接的映射关系。
Python会根据我们定义的特殊方法自动设置函数指针，同时，特殊方法也可以从父类继承。
通过理解这些概念，我们可以更好地理解Python的动态特性和灵活性。当我们使用class定义一个类时，可以想想背后发生的故事。
