第一章：Python高级编程-Python一切皆对象
Python中一切皆对象，Python面向对象更彻底。
1.1 函数和类也是对象，属于Python的一等公民
1.1.1 可以赋值给一个变量
#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
# __author__：lianhaifeng
# __time__：2020/5/10 14:13
def ask(name="coder"):
print(name)
class Person:
def __init__(self):
print("峰鸽")
# 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“峰鸽”
1.1.2 可以增加到集合对象中
#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
# __author__：lianhaifeng
# __time__：2020/5/10 14:13
def ask(name="峰鸽"):
print(name)
class Person:
def __init__(self): # 不返回实例，返回的类对象
print("峰鸽")
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())
1.1.3 可以作为参数传递给函数
#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
# __author__：lianhaifeng
# __time__：2020/5/10 14:13
def ask(name="峰鸽"):
print(name)
class Person:
def __init__(self): # 不返回实例，返回的类对象
print("峰鸽")
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
1.1.4 可以当做函数的返回值
#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
# __author__：lianhaifeng
# __time__：2020/5/10 14:13
def ask(name="峰鸽"):
print(name)
class Person:
def __init__(self): # 不返回实例，返回的类对象
print("峰鸽")
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 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"，
"""
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'>
"""
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<class 'type'>是用来生成类的。
看的课程的这里，我仿佛感受到了Python一切皆对象的魅力所在，
哈哈哈。
"""
# 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'>,)
"""
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？
"""
>>> 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__
()
# 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..）。
这张图给我展现了是个厉害的家伙啊，他把一切都变成了对象，连自己都不放过。所以，有了你就不缺对象啦，哈哈哈哈。
好啦，其实上面一系列的不伦关系都是指针这个东西干的，嘿嘿嘿........
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？
1.3 Python中的常见内置类型
1.3.1 对象的三个特征
(1) 身份
Copy>>> a = 1
"""
这里的1是值由<class 'int'>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
(2) 类型
"""
字符串类型
int类型
...
"""
(3) 值
1.3.2 类型
（1）None(全局只有一个)
Copy"""
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
（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。