提要：作为普通的Python开发者来讲，深入理解object、type不是必要的，但了解他们确实会有所帮助的。本篇文章的本意是为了元编程打理论基础，但我相信无论是否元编程，本章也将大有裨益。

1.Class类、Object类、Type元类的表面关系

• object：object类是所有类(class)的父类，包括type类，object类的父类为空
• type：type类是所有类的类型，即为所有类(class)都可由type实例化而来，包括type类和父类object。
• class：继承自object，同时，由type进行实例化。其中，type就是我们所讲的元类(metaclass)

print('type的父类是：',type.__base__)

class test:
    pass
print('class的父类是：',test.__base__)

print('object的父类是：',object.__base__)

2.Class、Object、Type解释

• class：是典型的面对对象编程的表现形式，为定义对象的属性、行为提供了一个模板。更多的使用场景还是在后台需要个体实例的情况下；一般的model层开发，几乎还是用的函数编程。
• object：Python3中所有class的顶级父类，在class编程中，隐式的自动继承object，object类为其提供了一些内置函数。在我们Python3的开发中，已经不需要去关注object类。

print(list(object.__dict__.keys()))

• type：type是所有对象的顶级类型。在class编程中，隐式的默认声明metaclass=type。

3.关系详解

• class 与 object的关系：
  在Python3中，已经隐式的自动继承了object方法，所以我们平时编写的class的的默认内置方法其实是由object方法提供的，Python3中任何一个类都默认继承了Object，是不可改变的。并且每个class的顶级父类都是object。
• class 与 type的关系：
  在Python3中，已经隐式的默认了元类是type类，所以每个class的顶级类型都是type类
• object、type：本文的核心之一就是阐述object与type的关系。
  上述有一个比较绕的逻辑是object类是type的父类，而object类是type实例化而来，我想了很久怎么去解释和阐述这个逻辑，发现其实从Python的层面来讲已经解释不清了，于是翻到了C的源码，又查了很多资料，翻了很多博客。这里我想结合所有所得总结一些信息：不用去深究object和type的深度关系是什么，除非你想去看完C的PyObject部分，我相信对绝大多数人来讲结果一定是戛然而止的。那么我们只需要知道type的父类是object，object的类型是type便好；也就是我上面说的所有类的顶级类型是type，所有类的顶级父类是object。所以，他们之间与其说是有所关系，不如说是相互协作。下面我会详解他们是如何协作的

4.那么如何看待object、type在Python面对对象概念中的一席之地呢？

这里引用这位博主的一句话。
可以把二者理解为是两个体系的王者，object是站在继承关系顶点的存在，所有的类最后都是继承自object的，object没有父类了，所以这里输出为空（），object是type类型的，也就是说type是站在类型关系顶端的存在，所有的类型都难逃type类型的掌握，所以object和type自己的类型都是type，type的父类是object。
我个人觉得这样的解释也算合理，对普通的开发人员而言已经足够。但如果你想做更加高级的动作，一定要看看下文；皆在我对继承、类型和抽象的理解。

5.那么object、type扮演了什么样的角色呢？他们对class又分别做了什么哪些动作？

object让类有了可以代代相传的通道，可以继承和实例化延续下去，它延续了一个技能，就需要元类，元类里面可以定制类的行为，比如重写__new__或者__init__等方法，就像基因编辑一样，制造出一个按照我们要求工作的娃娃。。
与其说object、type扮演了什么角色，不如讲什么是继承，什么是类型。事实上，Python对此的命名和抽象非常有水平，我想换一种类比去解释这个概念，这里的继承和类型放在中华概念中可以解释为 行为传承和物种生成（通俗点说，就是你向谁学东西，谁创造了你）（在此不得不惊叹guido对Python的审美已经到了极其优雅的程度，让人叹为观止），行为传承让成型的物种有了可以将技能代代相传的通道。那么成型的物种怎么理解呢：既然是物种，那么总有个发育和成型的过程吧。而type就是用来控制这个发育过程的直到它物种成型，然后继承行为，所以从执行顺序上讲object是在type之后。那么type在代码层面又是如何做的呢？我们从下面这个例子看一下：

class MyMeta(type):
 
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("元类中的__new__被调用")
        return super(MyMeta, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        print("元类中的__init__被调用")
        return super(MyMeta, self).__init__(*args, **kwargs)
    
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("元类中的__call__被调用")
        return super(MyMeta, self).__call__(*args, **kwargs)
 
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("主类中的__new__被调用")
        return super(MyClass, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        print("主类中的__init__被调用")
        return super(MyClass, self).__init__(*args, **kwargs)
    
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("主类中的__call__被调用")
        return super(MyClass, self).__call__(*args, **kwargs)
 
print("-------------------------\n创建具体的对象前\n----------------------------------")
m = MyClass()

元类中的__new__被调用
元类中的__init__被调用
-------------------------
创建具体的对象前
----------------------------------
元类中的__call__被调用
主类中的__new__被调用
主类中的__init__被调用

相信上图已经非常明了。在MyClass代码被加载进内存的时候就已经执行了元类的相关函数，这个过程其实就是物种发育成型。所以在我们平时的普通开发中，几乎都是基于物种发育成型后赋予相关技能行为的代码编写。而这种控制物种发育的过程，在Python代码层面叫做元编程。
执行顺序：
元类：new、init、call、 子类new、init、call。注意每个函数的第一个参数都是由上一个函数执行的返回结果，new的第一个参数是外部返回的结果，声明cls，其他函数的第一个参数是内部函数返回的结果声明为self，这种命名是guido做的一种范式，这样的命名设计是合理的。

6.Python在代码层面也提供了一些方法去判断继承和类型

提供了内置函数isinstance去比较类型关系；
提供了内置函数issubclass去比较继承关系；
提供了type()去判断类型；
提供了对象的__base__()方法去获取上一级的父类

总结：从事务看本质

object和type的产生本身就是一种自然抽象。其实从汇编、C、面向过程、面向对象这一路演化都是为了抽象，包括造轮子，语言生态，其实都是抽象的具体表现。那么殊途同归，从硬件到软件一路走来，所有动作都是抽象，它不是创造，而是优化，但某些优化趋近于创造。软件设计思想，其实都是从自然、人文等关系演化类比而来。软件思想就是一方世界，是自然的产生，是真实世界的映射，它和我们一样，在进步、在进化，与我们并肩前行。