Python:类对象

class Contact:    version = "1.0"    def __init__(self, name, phone):        self.name = name        self.phone = phone    def display(self):        return f"{self.name}: {self.phone}"

需要注意的是，该字典是类体执行期间的工作空间，它会作为参数传递给元类，用于构造类对象的属性字典，但它本身并不等同于最终类对象的 __dict__，元类在构造过程中可能对其进行加工、复制或替换。

（2）执行类体代码

类体中的语句被当作普通代码块依次执行，其执行结果写入上述命名空间字典中。例如：

version → 字符串对象

__init__ 和 display → 函数对象

（3）调用元类创建类对象

类体执行完成后，解释器调用元类来创建类对象。

在未显式指定元类的情况下，默认使用内置元类 type，其行为大致等价于：

Contact = type("Contact", (), namespace)

说明：

这里的 type 并非“特殊构造器”，而是一个普通的类对象（元类），其职责是：根据类名、基类与属性字典，构造一个新的类对象。

正因为 type 自身也是类对象，它才能被调用并参与类对象的创建过程。

（4）名称绑定

最终生成的类对象被绑定到当前作用域中的名字 Contact。

至此，类的创建过程完成。

由此可见，类并非编译期结构，而是运行时生成并参与计算的对象。

二、类对象的本质

从对象模型的角度看，类对象与普通对象并无本质差异。

类对象同样具备对象的三要素：

身份（identity）：运行期间的唯一标识

类型（type）：通常是 type 或其子类

值（value）：类对象所持有的属性字典及其所关联的行为定义

class Contact:    passprint(isinstance(Contact, object))  # Trueprint(type(Contact))                # <class 'type'>

这意味着：

• 类可以被绑定到名称

• 类可以作为参数传递

• 类可以作为返回值

• 类可以在运行时被修改

从语义上说，类是“用于创建实例的对象”，而不是语法层面的特殊存在。

特别说明：Python 3 中类与类型的统一

自 Python 3 起，Python 对对象模型进行了根本性的整理：用户定义的类、内置类型以及类型自身，在实现层面被统一表示为类对象。

这意味着：

• 用户通过 class 定义的类是类对象

• int、str、list 等内置类型是类对象

• type 本身也是一个类对象

它们统一遵循对象协议，并由元类机制（通常是 type）进行管理。

需要指出的是，这种统一发生在实现层面与运行时模型层面。在语义讨论与教学表达中，类与类型的区分仍然具有说明价值。

三、类对象的双重角色

正是基于这种对象层面的统一，类对象在 Python 中自然呈现出其独特的双重角色。

1、作为“实例的模板”

这是类最常见、也是最直观的角色。

类对象定义了：

• 实例应具备哪些属性

• 实例可以调用哪些方法

• 方法如何访问和操作实例状态

c = Contact("艾婉婷", "13800138001")print(c.display())  # 艾婉婷: 13800138001

在这一角色下，类是实例行为的规范与来源。

2、作为“运行时对象”

与此同时，类本身又是一个可以被操作的运行时对象：

Contact.category = "Personal"print(Contact.category)  # Personal

此时 category 并非实例属性，而是动态添加到类对象上的属性。

类对象的这一角色使得 Python 支持：

• 类属性的动态扩展

• 装饰器修改类结构

• 元类对类创建过程的拦截与控制

可以说，实例通过类获取行为，而类通过对象模型参与运行时计算。

3、双重角色的统一视角

从对象模型的角度看，这两种角色并不矛盾。

• 向下看：类是实例的“工厂”和行为来源

• 向上看：类是由元类创建、受对象协议约束的普通对象

正是这种统一，使 Python 的面向对象体系在动态性与一致性之间取得平衡。

四、动态创建类

既然类是对象，Python 自然支持在运行时动态创建类。

1、使用 type 动态创建类

最直接的方式是显式调用 type：

# 准备构造函数def init_contact(self, name, phone):    self.name = name    self.phone = phone# 准备实例方法def display_contact(self):    return f"{self.name}: {self.phone}"# 动态创建类DynamicContact = type(    'DynamicContact',            # 类名（字符串）    (object,),                   # 基类元组    {                            # 属性字典        '__init__': init_contact,        'display': display_contact,        'category': 'General'    # 类属性    })# 使用动态创建的类contact = DynamicContact("李四", "13900000002")print(contact.display())        # 李四: 13900000002print(DynamicContact.category)  # General

此代码与使用 class DynamicContact: 定义的效果在语义上等价。

作为类对象，type 可被调用，其调用结果是一个新的类对象。

2、动态创建类的应用场景

动态创建类的能力通常用于以下场景：

• ORM 框架根据数据表生成模型类

• 序列化系统中生成中间数据类型

• 配置或 DSL 驱动的对象建模

• 测试框架中生成临时类型

需要强调的是，动态创建类并不是什么“高级技巧”，而是 Python 对象模型的自然推论。

3、class 只是语法糖

从语言机制上看：

class Contact:    pass

本质上只是对：

Contact = type("Contact", (), {})

的一种更具可读性的语法表达。

class 语句并未引入新的对象类型，它仅简化了类对象的创建过程。

📘 小结

在 Python 中，类是运行时生成的对象，同时承担着“实例模板”与“可操作对象”的双重角色。自 Python 3 起，用户定义类、内置类型与类型本身在实现层面被统一为类对象，使 Python 的对象模型在运行时层面达成高度一致。

理解类对象，不仅是正确使用类与实例的基础，更是深入理解元类、装饰器以及 Python 框架设计思想的前提条件。