学python的人都知道，python中一切皆是对象，如class生成的对象是对象，class本身也是对象，int是对象，str是对象，dict是对象...。所以，我很好奇，python是怎样实现这些对象的？带着这份好奇，我决定去看看python的源码，毕竟源码才是满足自己好奇心最直接的方法。
在object.h文件中，定义了两种数据结构PyObject和PyVarObject，代码如下：
#define PyObject_HEAD \
Py_ssize_t ob_refcnt; \
struct _typeobject *ob_type; #define PyObject_VAR_HEAD \
PyObject_HEAD \
Py_ssize_t ob_size; typedef struct _object {
PyObject_HEAD
} PyObject; typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
} PyVarObject;
这两种数据结构分别对应python的两种对象：固定长度对象和可变长度对象。python中的所有对象都属于这两种对象中的一种，如int，float是固定长度对象，list，str，dict是可变长度对象。从上面两种对象数据结构定义来看，可变长度对象和固定长度对象的头都是PyObject结构体，也就是说python中所有对象的开头都包含这个结构体，并且可以用PyObject *指针来访问任何对象，这种访问对象的方法在python的源码中随处可见。PyObject结构体包含两个成员，ob_refcnt和ob_type指针。ob_refcnt用来表示对象被引用的次数，当ob_refcnt == 0时，这个对象会被立即销毁；ob_type指针指向了一个_typeobject类型的结构体，表示对象所属的类型，也就是生成该对象的类型，这其实很类似于面向对象中类与实例的关系，PyObject是某个类的实例，ob_type表示这个类。但与面向对象不同的是，ob_type本身也是个对象，我们来看下_typeobject的定义：
typedef struct _typeobject {
PyObject_VAR_HEAD
const char *tp_name; /*类型名 */
Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* 实例化对象的大小 */
/* 标准方法 */
destructor tp_dealloc;
printfunc tp_print;
getattrfunc tp_getattr;
setattrfunc tp_setattr;
cmpfunc tp_compare;
reprfunc tp_repr;
/* 标准类（数值类，列表类，dict类）方法*/
PyNumberMethods *tp_as_number;
PySequenceMethods *tp_as_sequence;
PyMappingMethods *tp_as_mapping;
/* 其它标准方法*/
hashfunc tp_hash;
ternaryfunc tp_call;
reprfunc tp_str;
getattrofunc tp_getattro;
setattrofunc tp_setattro;
...
} PyTypeObject;
从上面定义来看，_typeobject的开头也包含了PyObject结构体，所以它也是一个对象，既然它也是一个对象，那么按照面向对象的理解，它又是谁来生成的呢？答案是所有PyTypeObject对象都是通过PyType_Type来生成的，包括PyType_Type本身，因为PyType_Type也是PyTypeObject对象，有点绕。PyType_Type的定义是通过将PyType_Type声明为全局静态变量实现的，具体如下：
PyTypeObject PyType_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, )
"type", /* tp_name */
sizeof(PyHeapTypeObject), /* tp_basicsize */
sizeof(PyMemberDef), /* tp_itemsize */
(destructor)type_dealloc, /* tp_dealloc */
, /* tp_print */
, /* tp_getattr */
, /* tp_setattr */
, /* tp_compare */
(reprfunc)type_repr, /* tp_repr */
, /* tp_as_number */
, /* tp_as_sequence */
, /* tp_as_mapping */
(hashfunc)_Py_HashPointer, /* tp_hash */
(ternaryfunc)type_call, /* tp_call */
, /* tp_str */
(getattrofunc)type_getattro, /* tp_getattro */
(setattrofunc)type_setattro, /* tp_setattro */
, /* tp_as_buffer */
...
}
从PyType_Type定义来看，ob_type被初始化为它自己的地址，所以PyType_Type的类型就是自己。从python源码实现来看，所有PyTypeObject的ob_type都会指向PyType_Type对象，所以PyType_Type是所有类型的类型，称之为元类。python中定义了很多内建的类型对象，如PyInt_Type （int类型），PyStr_Type （str类型），PyDict_Type（dict类型） 类型对象，下面看下PyInt_Type类型的定义：
PyTypeObject PyInt_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, )
"int",
sizeof(PyIntObject),
,
(destructor)int_dealloc, /* tp_dealloc */
(printfunc)int_print, /* tp_print */
, /* tp_getattr */
, /* tp_setattr */
(cmpfunc)int_compare, /* tp_compare */
(reprfunc)int_to_decimal_string, /* tp_repr */
&int_as_number, /* tp_as_number */
, /* tp_as_sequence */
, /* tp_as_mapping */
(hashfunc)int_hash, /* tp_hash */
, /* tp_call */
...
};
从PyInt_Type定义来看，它主要包含了int数据类型相关的方法。PyInt_Type 类型对象的初始化和PyType_Type 类型类似，PyInt_Type类型的定义也是通过全局静态变量的方式实现的，除了PyInt_Type了下，所有python内建类型都是以这种方式定义的。这些类型产生的对象都会共享这些类型对象，包括这些类型定义的方法。
在python中，怎样查看对象的类型呢？有两种方法，一种是直接type：
>>> x =
>>> type(x)
<type 'int'>
另一种是通过对象的__class__属性：
>>> x =
>>> type(x)
<type 'int'>
>>> x.__class__
<type 'int'>
现在来看看int，str，dict这些类型的类型：
<type 'int'>
>>> type(int)
<type 'type'>
>>> type(str)
<type 'type'>
>>> type(dict)
<type 'type'>
>>> type(type)
<type 'type'>
从这个输出来看，int，str，dict这些类型的类型都是type，这也印证了前面说的，所有类型都是通过元类type生成的。