该系列文章：
在上一篇文章《python中的数据类型（list，tuple，dict，set，None）》的1.2小节里我们就简要介绍过对象（object）跟类（class）的概念。也知道了python中内置的所有数据类型都是对象，拥有自己的方法。那么当这些内置的数据类型无法满足我们的需求时，我们如何创建我们自己的类型（type）呢？答案就是通过创建我们自己的类（class）。通过我们自己动手实现的类，我们就可以创建以这个类为模板的对象。从这样的流程来看，面向对象的编程方式是自顶而下，首先需要全盘考虑，才能创建一个足够好的模板，也即类。然后才能将类实例化为对象，通过对象中的属性来解决问题或者与其他对象互动。
创建一个最简单的类可以通过下面这样的写法：
class User:
pass
#更多代码
#更多代码
复制代码上面的代码中class是关键字，表明我们要创建一个类了，User是我们要创建的类的名称。通过“:”和缩进来表明所有缩进的代码将会是这个类里的内容。从User类中创建一个该类的实例通过下面的写法：
"""
创建一个实例，通过类名加括号的形式，类似调用函数
"""
u=User()
复制代码对象（客体）有自己的特征和自己可以做到的事，对应到程序里就是字段（field） 和方法（method） ,这两个都是对象的属性（attribute） 。对象的字段类似于普通变量，所不同的是对象的字段是对象独有的。对象的方法类似于普通函数，所不同的是对象的方法是对象独有的。上篇文章中我们已经见到过如何使用字段跟方法，那就是通过.操作符。
1.0.定义方法（method）
在类中定义对象的方法（method）比较简单，跟实现普通函数类似，只有一点不同，那就是不管方法需不需要参数，你都需要把self作为一个参数名传进去，self这个参数在我们调用方法时我们可以直接忽略，不赋值给它。举个例子：
class User:
def hi(self):
print("hi!")
u=User()
u.hi()
"""
程序输出:
hi!
"""
复制代码self这个参数名是约定俗成的。在User类的代码块里定义hi方法时，传入的参数self将会是某个实例（对象）本身。当u作为User类的实例被创建，并且通过u.hi()调用hi方法时，python解释器会自动将其转换成User.hi(u)。通过传入实例（对象）本身，也即self，方法（method）就能够访问实例的字段（filed），并对其进行操作，我们之后可以从新的例子中看到。
1.1.声明字段（field）
要在类中声明对象的字段，有一个特殊的方法（method）可以做到，那就是__init__方法，这个方法在init前后都要写上两个下划线__。__init__方法会在实例一开始创建的时候就被调用，init是initialization的缩写，顾名思义，就是初始化的意思。__init__方法在创建对象的时候由python解释器自动调用，不需要我们手动来调用。看个例子：
class User:
"""
注意self总是在括号里的最左边
"""
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def hi(self):
print("hi!I'm {}".format(self.name))
u=User("li",32)
u.hi()
print(u.name+","+str(u.age))
"""
程序输出:
hi!I'm li
li,32
"""
复制代码上面的代码里，在User类的__init__方法中self被传入，那么就可以通过self.name跟self.age来声明对象的两个字段，并将传入该方法的参数name跟age赋值给它们。当我们创建类型为User的对象的时候，传入实际的参数"li"跟32，这两个参数被python解释器传入__init__方法中，"li"对应name，32对应age，__init__方法立即被调用，将实例u的字段一一建立。
self.name=name粗看貌似都是name变量，但self.name是实例的字段，专属于实例，name是创建对象时将要传入的一个参数，将它赋值给self.name是没有歧义的。
1.2.实例变量与类变量
事实上，字段除了独属于实例之外，跟普通变量没有什么差别，所以实例的字段也被称为实例变量。在类的定义中，与实例变量对应的还有类变量，类变量与实例变量类似，通过.操作符来访问。类变量是任何实例共享的，可以理解为是该类型所共有的特征，比如，在User类中，我们可以计算一共有多少被实例化了的用户：
class User:
"""
计算被实例化的用户数量
"""
count=0
def __init__(self,name,age):
"""每次创建一个对象，用户数量在原有基础上加1"""
User.count=User.count+1
self.name=name
self.age=age
def hi(self):
print("hi!I'm {}".format(self.name))
def die(self):
print("I'm {}, dying...".format(self.name))
User.count=User.count-1
del self
@classmethod
def print_count(cls):
print("共有{}名用户".format(cls.count))
u=User("li",32)
User.print_count()
u.hi()
u1=User("ma",30)
u1.__class__.print_count()
u1.hi()
u.die()
User.print_count()
u1.die()
User.print_count()
"""
程序输出：
共有1名用户
hi!I'm li
共有2名用户
hi!I'm ma
I'm li, dying...
共有1名用户
I'm ma, dying...
共有0名用户
"""
复制代码上面代码中的count就是类变量，可以通过User.count来访问。python通过@classmethod来表明它下面定义的方法是类的方法（method），类的方法中的cls是类本身，跟self使用方法类似，调用类方法时可以直接忽略。类变量跟类的方法（method)都可以被称为类的成员。除了使用类似User.count这样的方式来访问和使用之外，该类的实例还可以通过__class__属性来访问和使用类成员，比如上面代码中的u1.__class__.print_count()。
上面代码中定义的字段跟方法都是公开的，可以通过.操作符访问。但如果属性是以形如__name这样以双下划线为开头的名称，则python会自动将名称换成_classname__name，其中classname就是类的名称，这样，通过an_object.__name是访问不到的。
1.3.继承（inherit）
现实世界里，某一类相似客体的类型被抽象为一个概念（名称），同时又有另一类相似客体的类型被抽象为一个概念（名称），这时候我们可能会发现，这两个概念（名称）之间很相似，于是我们把这两个相似概念再抽象成一个概念（名称），这样的过程可以重复多次。举个例子，我们有幼儿园，同时有小学，这时候我们可以把幼儿园跟小学抽象成学校。那跟现实类似，对象的类型跟类型之间，可以抽象成另一个类型。在文章最开头我们说面向对象编程是自顶而下，这跟一层层向上抽象的过程正好相反，我们会在一开始思考如何创建某个类，然后把这个类作为基类（父类） ，更具体的创建一（几）个新类，这一（几）个新类不仅拥有基类的属性，还会增加自己独有的属性。我们把这样的新类（class）叫做子类，是从基类继承而来的。
从1.2小节的代码例子中，我们创建了一个User（用户）类，假如我们现在需要区分免费用户和付费用户，免费用户跟付费用户都具有name、age、hi属性，同时免费用户跟付费用户还具有自己独有的一些属性。如果我们直接分别创建免费用户类跟付费用户类，那么这两个类之间共同的属性就会被定义两次，需要复制粘贴同样的代码，这样的代码质量不高并且不够简洁。相反，我们可以让免费用户跟付费用户都从User类继承下来，这样就可以重用（reuse） User类的代码，并且让代码相对简洁高效一点。还有一个好处就是，当免费用户跟付费用户之间共同的属性有了变化（增减），我们可以直接修改父类User，而不用分别修改，当子类的数量很多时，这种好处会显得非常明显。修改父类之后，各子类的独有属性不会受到影响。
1.2小节的代码例子中，我们对实例的数量进行统计，当子类从User类继承下来后，在子类实例化对象的时候，父类的实例数量在python中默认也会增多，这说明我们可以把子类的实例看做是父类的实例，这被称为多态性（polymorphism）。免费用户类跟付费用户类如何从父类继承，如下：
class User:
"""
计算被实例化的用户数量
"""
count=0
def __init__(self,name,age):
"""每次创建一个对象，用户数量在原有基础上加1"""
User.count=User.count+1
self.name=name
self.age=age
def hi(self):
print("hi!I'm {}".format(self.name))
def die(self):
print("I'm {}, dying...".format(self.name))
User.count=User.count-1
del self
@classmethod
def print_count(cls):
print("共有{}名用户".format(cls.count))
class Free_user(User):
def __init__(self,name,age,number_of_ads):
User.__init__(self,name,age)
self.number_of_ads=number_of_ads
def hi(self):
User.hi(self)
print("I'm free_user")
class Paying_user(User):
def __init__(self,name,age,plan):
User.__init__(self,name,age)
self.plan=plan
def hi(self):
print("hi!I'm {},paying_user".format(self.name,))
u=Free_user("li",32,5)
User.print_count()
u.hi()
u1=Paying_user("ma",30,"5$")
User.print_count()
u1.hi()
u.die()
User.print_count()
u1.die()
User.print_count()
"""
程序输出：
共有1名用户
hi!I'm li
I'm free_user
共有2名用户
hi!I'm ma,paying_user
I'm li, dying...
共有1名用户
I'm ma, dying...
共有0名用户
"""
复制代码上面代码中首先创建了User基类，然后从User类继承下来两个子类：Free_user跟Paying_user。子类要从某个类继承而来，需要在类名后面跟上括号，在括号中填入基类的名称，形如这样：Free_user(User)。
在子类的__init__方法中，通过调用基类的__init__方法把继承自基类的共有字段创建出来，调用的时候将self跟传入的属于基类部分的参数原样传入，上面代码中将传入的name跟age原样传入了基类的__init__方法中了。因为我们在子类中定义了__init__方法，所以python不会自动调用基类的__init__方法，而需要我们显式地调用它。如果子类中没有定义__init__方法，则python会在创建子类的实例时自动调用基类的__init__方法。这是为什么呢？我们在子类中对基类的hi方法进行了重写，但对die方法则没有，但是我们通过子类创建的实例能够调用die方法，这说明在调用die方法时子类的实例被看做了父类的实例了，同时在调用hi方法时却都调用了重写的子类中的方法了，这说明，当实例调用一个方法时，会首先在实例化自己的类中寻找对该方法的定义，如果没有，则在该类的父类中寻找。
最后，从前一小节我们知道，以双下划线为前缀的属性名会被python自动替换成另一个名称，这时候当父类中有个以双下划线为前缀的属性，我们在子类中也有一个相同的属性的时候，由于python自动替换了这两个属性名称，子类中的方法并没有覆盖掉父类中的属性，而只是，子类中的该属性跟父类中的该属性是两个不同的属性。看例子：
#其他一些属性用“，”省略了
>>> class a:
... def __a_method(self):
... pass
...
>>> dir(a())
['__class__', ,,, '_a__a_method']
>>> class b(a):
... def __a_method(self):
... pass
...
>>> dir(b())
['__class__', ,,, '_a__a_method', '_b__a_method']
>>>
复制代码可以看到，__a_method在a类的实例中被替换成了_a_a_method，在b类的实例中被替换成了_b__a_method，这跟_a_a_method不同，b类的实例中继承了_a_a_method，同时，还有自己类型的_b_a_method。
1.4.类（class），对象（object）与类型（type）之间的关系
看个例子：
>>> list.__base__
<class 'object'>
>>> type(list)
<class 'type'
>
>>> class User:
... pass
...
>>> User.__base__
<class 'object'>
>>> type(list)
<class 'type'>
复制代码类的属性__base__可以指明该类是继承自哪个类。从上面的例子可以看到，python中定义内置数据类型的类（class）（以list为例）从object类继承而来，但是其类型（type)是type类，我们自己创建并且没有明确指定从是哪个类继承而来的类（以User为例），跟内置类型一样，从object类继承而来，其类型（type)是type类。如果我们自己创建的，并且从层次更低的类（比如User类）中继承而来，那么该类的__base__（基类）跟type函数所显示的类型是怎么样的呢，接上面的例子：
>>> Free_user.__base__
<class '__main__.User'>
>>> type(Free_user)
<class 'type'>
>>>
复制代码可以看到，Free_user从User继承而来，但其类型依然是type，所以所有的类（class)的类型应当都是type，是不是这样呢，object会不会例外呢？type自己呢？它的类型呢？下面的例子验证了它们的类型也是type：
>>> type(object)
<class 'type'>
>>> type(type)
<class 'type'>
复制代码从例子中我们知道了，所有的类（class）的类型都是type类，所以，所有的类（class）都是从type类中实例化出来的实例，甚至type类实例化了自己，所以所有的类包括object和type都是实例，这说明所有的类都是对象 。为了清晰的指代不同种类的对象，我们把本身是类的对象称为类对象，把从类中实例化而来并且本身不是类的对象成为实例对象，实例对象是层次最低的对象。
我们可以看到object类跟type类是python中抽象层次最高的对象了。那么它们两个的关系如何呢？看例子：
>>> type.__base__
<class 'object'>
>>> print(object.__base__)
None
>>>
复制代码可以看到，type从object继承而来，并且我们已经知道object的类型是type。从例子中可以看到object没有基类，所以如果把类的层层继承想象成一条锁链，那么object将是继承链上的顶点。前面我们提到的对象的一些特殊属性如__init__、__class__继承自object,而__base__这个特殊属性则只有类对象才有，是在type中定义的。如下：
#其他一些属性用“，”省略了
>>> dir(object)
['__class__', ,,, '__init__', ,,, '__subclasshook__']
>>> dir(type)
['__abstractmethods__', '__base__', '__bases__', ,,, 'mro']
>>>
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