Python定义了丰富的数据类型，包括：

　　数值型：int, float, complex

　　序列：(iterable) str, unicode, tuple, list, bytearray, buffer, xrange

　　集合：set, fronzeset

　　映射：dict

　　文件：file

　　布尔值：True、False 和 bool() 函数，其中 bool() 函数将一个值转变成布尔对象 True 或 False 。

　　可调用对象：凡是可以使用 x() 调用 x 的对象 x ，称为可调用的，x 可以是类型、函数、类型中定义了 __call__() 方法的实例等。

　　None：

　　memoryview：memoryview对象是Python2.7的新增对象，允许Python代码访问一个支持缓冲协议（buffer protocol）的对象它的内部数据，然后可以将其转变为字节字符串或字符对应ASCII值的列表等。

　　上下文管理器：上下文管理器用在 with 语句中，上下文管理协议（context management protocol）包括了 contextmanager.__enter__() 和  contextmanager.__exit__(exc_type, exc_val, exc_tb) 两个方法。

　　装饰器：装饰器实际上就是高阶函数，属于函数式编程的范畴，得益于Python中“一切皆对象”的思想，装饰器接受函数对象作为参数，返回的则是一个修改后的函数对象。

　　其他：

　　　　python中，模块、类型、函数、实例、都是对象，可谓一切皆对象，此外，还有 code 对象， Type 对象即一个对象所属的类型，通过 type() 函数来获取；

Python中的 code 对象

　　我们首先看一下内置函数 compile() 的介绍：

compile(source, filename, mode[, flags[, dont_inherit]]) -> code object

Compile the source string (a Python module, statement or expression) into a code object that can be executed by the exec statement or eval().

The filename will be used for run-time error messages.

The mode must be 'exec' to compile a module, 'single' to compile a single (interactive) statement, or 'eval' to compile an expression.

The flags argument, if present, controls which future statements influence the compilation of the code.

The dont_inherit argument, if non-zero, stops the compilation inheriting the effects of any future statements in effect in the code calling compile; if absent or zero these statements do influence the compilation, in addition to any features explicitly specified.

　　总结起来就是：

　　compile()函数用于构造一个 code 对象，code对象可以作为 exec() 和 eval() 的参数；

　　对于任意一个Python函数而言，其 func_code 属性就是一个 code 对象，该对象是不可调用的，但是可以将它绑定给另一个具有相同参数个数的函数对象，从而创建一个新的函数对象：

>>> f = lambda x, y: x + y

>>> f.func_code

<code object <lambda> at 0000000001D74530, file "<stdin>", line 1>

>>> code_obj = f.func_code

>>> def g(x, y): pass

...

>>> g.func_code = code_obj

>>> g(1, 9)

10

　　原本我们是没有定义函数 g 的函数体的，但是通过替换它的 func_code 属性，可以将不可调用的 code 对象替换成一个可调用的函数，是不是有一种金蝉脱壳的感觉呢。

Python的 types 模块

　　types模块的属性是 Python的内置类型，包括：

>>> dir(types)

['BooleanType', 'BufferType', 'BuiltinFunctionType', 'BuiltinMethodType', 'ClassType', 'CodeType', 'ComplexType', 'DictProxyType', 'DictType', 'DictionaryType', 'EllipsisType', 'FileType', 'FloatType', 'FrameType', 'FunctionType', 'GeneratorType', 'GetSetDescriptorType', 'InstanceType', 'IntType', 'LambdaType', 'ListType', 'LongType', 'MemberDescriptorType', 'MethodType', 'ModuleType', 'NoneType', 'NotImplementedType', 'ObjectType', 'SliceType', 'StringType', 'StringTypes', 'TracebackType', 'TupleType', 'TypeType', 'UnboundMethodType', 'UnicodeType', 'XRangeType', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__']

　　　如何知道这些属性其实是 Python 的内置类型呢？

例如：

>>> types.DictionaryType

<type 'dict'>

>>> types.DictType

<type 'dict'>

>>> type({})

<type 'dict'>

　　可见，types.DictType 和 types.DictionaryType 其实就是内置类型 dict，也就是 type({}) 。

Python 类型的方法查找路径（Method Resolution Order）

　　Python支持多重继承，当引用一个继承了多个类型的实例的属性时，如何确定属性、方法的查找顺序，称为方法查找路径。

　　Python中一个继承自多个类型的类使用一种称为 C3 的方法查找路径（The Python 2.3 Method Resolution Order），通过一个自定义类型的 __mro__ 属性可以查看该类型的方法查找路径：

>>> class D(object):

...     d = 100

...

>>> class B(D):

...     pass

...

>>> class C(D):

...     pass

...

>>> class A(B, C): pass

...

>>> A.__mro__

(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <type 'object'>)

　　在Python中，只能查看一个类型（而不是实例）的 __mro__ 属性，该属性是只读的，其中各个类型显示的顺序，就是当访问该类型的属性、方法时查找的顺序。

　　对于一个实例而言，如果实例中绑定了某个属性，那么在属性查找时，实例绑定的属性先于类中定义的属性。

Python 中的 metaclass

• metaclass 是 class 对象的“类型”，class 对象则是 metaclass 对象的实例，从而可以在 metaclass 中控制 class 的创建过程；
• 要定义一个 metaclass M，只要令 M 继承自内置类型 type 即可；
• 要为类型 C 指定其 metaclass 为 M，只要在 C 的 class body 中添加 __metaclass__ = M 即可；
• M 在 创建 C 的时候，首先通过 M.__new__(M, namestring, t, d) 新建一个实例 C，然后通过 M.__init__(C, namestring, t, d) 初始化这个新的 class 对象 C。其中，namestring 是新创建类型的名称，t是一个元组，包括在定义 C 时指定的它的基类，d 就是要为 C 添加的属性字典。

Python中 type 和 object 的关系与区别

　　Python 中有两个非常有趣的概念——type 和 object，这里梳理一下他们的关系：

• type 是自己的实例（所以type是一个内置的类型，也是自己的实例。。。）；
• type 是一个可以用来创建新的类型的 metaclass；所以他是Python中一切其他类型的 类型（对应于__class__属性）；
• object 是 type 的实例，而作为类型，type 又继承了 object。。。所以 object 是所有一切其他Python类型的 基类（对应于__base__属性）；
• 因此对于一个类型对象而言，它的基类是 object ，而它的类型则是 type，这是两个概念；

　　怎么样，够晕吧，下面的例子可以解释他们之间的关系，

例如：

>>> isinstance(object, type)

True

>>> issubclass(type, object)

True

>>> type(object)

<type 'type'>

>>> type(type)

<type 'type'>

>>> object.__base__

>>> type.__base__

<type 'object'>

>>>

　　这里挂上一张示意图，其中实线箭头代表类型继承，虚线箭头则代表实例化，从而可以看出其中的一致性。

关于这个鸡生蛋蛋生鸡的有趣讨论，可以参考：http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/11/30/Python-Types-and-Objects.html

所有的序列（Sequence）都是可迭代的（Iterable），但是可迭代对象却不止Sequence：

• 序列一定是有序的，但是可迭代对象却不一定，例如set对象，可以被遍历，但是却无序，因此无法索引，切片等。