Python中type（）详解：动态创建类
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</svg>
<p>众所周知：<br>
type（）函数可以查看变量的类型：<br>
先看一个简单的列子来看一下type查看变量类型</p>
<pre><code>class Animal():
pass
a=Animal()
print(type(a))
print(type(Animal))
<class '__main__.Animal'>
<class 'type'>
</code></pre>
<p>可以发现我定义的Animal类本身的类型是 type</p>
<p>从 Python 解释器的角度来看，当程序使用 class 定义 Animal 类时，也可理解为定义了一个特殊的对象（type 类的对象），并将该对象赋值给 Animal变量。因此，程序使用 class 定义的所有类都是 type 类的实例。</p>
<p>实际上 Python 完全允许使用 type() 函数（相当于 type 类的构造器函数）来创建 type 对象，又由于 type 类的实例就是类，因此 Python 可以使用 type() 函数来动态创建类<br>
正常情况下类的创建及实例化调用</p>
<pre><code>class Test():
name = "Test"
def hello(self):
print("hello world")
t = Test()
t.hello()#Test.hello(t)
print(t.name)
</code></pre>
<p>而使用type（）动态创建类：</p>
<pre><code>def hello(self):
self.name = 10
print("hello world")
t = type("hello",(),{"a":1,"hello":hello})
print(t)
T = t()
print(T.a)
T.hello()
print(T.name)
<class '__main__.hello'>
1
hello world
10
</code></pre>
<p>所以type是可以实现<b>动态创建类</b>的，其实<font color="red">python中一切都是对象，类也是对象；只不过是一种特殊的对象，是type的对象</font></p>
<p>python中类创建的本质：<br>
我们使用class创建类，当你使用class关键字时，Python解释器自动创建这个对象。而底层其实使用的是type函数(type函数也可以查看实例所属类型)来创建类的。所以我们可以直接使用type()函数来手动实现动态创建类。</p>
<p>当type（）只有一个参数时，其作用就是返回变量或对象的类型<br>
当type（）有三个参数时，其作用就是创建类对象：<br>
第一个参数：name表示类名称，字符串类型<br>
第二个参数：bases表示继承对象（父类），元组类型，单元素使用逗号<br>
第三个参数：attr表示属性，这里可以填写类属性、类方式、静态方法，采用字典格式，key为属性名，value为属性值</p>
<p>总结：</p>
<blockquote>
<p>通过type添加的属性是类属性，并不是实例属性</p>
<p>通过type可以给类添加普通方法，静态方法，类方法，效果跟class一样</p>
<p>type创建类的效果，包括继承等的使用性质和class创建的类一样。本质class创建类的本质就是用type创建。所以可以说python中所有类都是type创建的。</p>
</blockquote>
<p>对元类的理解与注意事项</p>
<blockquote>
<p>元类就是类的类，python中函数type实际上是一个元类。type就是Python在背后用来创建所有类的元类。Python中所有的东西——都是对象。这包括整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象，而且它们都是从一个类创建而来，这个类就是type。type就是Python的内建元类，当然了，也可以创建自己的元类</p>
</blockquote>
<p>。</p>
<p>python查看对象所属类型既可以用type函数，也可以用对象自带的__class__属性。<br>
以下代码验证：任何对象最终的所属类都是type。 type是所有类的创造者。</p>
<pre><code>num = 1
print(num.__class__)
print(num.__class__.__class__)
<class 'int'>
<class 'type'>
</code></pre>
</div>
<div id="MySignature" role="contentinfo">
所思及所学
学而不思则罔，思而不学则殆！<br><br>
来源：https://www.cnblogs.com/ilovepython/p/11068850.html
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