类和对象
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对象是什么？
对象=属性（静态）+方法（动态）；
属性一般是一个个变量；方法是一个个函数；
#类的属性 就是 类变量
#实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
例子：
class Turtle:#python 中类名约定以大写字母开头
'''关于类的简单例子。。。'''
#属性 == 类变量
color ="green"
weight="10kg"
legs=4
shell=True
mouth='big'
#方法
def climb(self):
self.name = "test" #实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
print("我在很努力爬。")
def run(self):
print('我在很努力跑。')
def bite(self):
print('我要要要要要')
def sleep(self):
print('我要睡觉啦。')
#创建一个实例对象也就是类的实例化！
tt =Turtle() #类的实例化，也就是创建一个对象，类名约定大写字母开头
tt.bite() #创建好类后就能调用类里面的方法叻；
tt.sleep()
9.3.2. 类对象
类对象支持两种操作：属性引用和实例化。
属性引用 使用和 Python 中所有的属性引用一样的标准语法：obj.name。类对象创建后，类命名空间中所有的命名都是有效属性名。所以如果类定义是这样:
class MyClass:
"""A simple example class"""
i = 12345
def f(self):
return 'hello world'
那么 MyClass.i 和 MyClass.f 是有效的属性引用，分别返回一个整数和一个方法对象。也可以对类属性赋值，你可以通过给 MyClass.i 赋值来修改它。 __doc__ 也是一个有效的属性，返回类的文档字符串："A simple example class"。
类的 实例化 使用函数符号。只要将类对象看作是一个返回新的类实例的无参数函数即可。例如（假设沿用前面的类）:
x = MyClass()
以上创建了一个新的类 实例 并将该对象赋给局部变量 x。
这个实例化操作（“调用”一个类对象）来创建一个空的对象。很多类都倾向于将对象创建为有初始状态的。因此类可能会定义一个名为 __init__() 的特殊方法，像下面这样:
def __init__(self):
self.data = []
类定义了 __init__() 方法的话，类的实例化操作会自动为新创建的类实例调用 __init__() 方法。所以在下例中，可以这样创建一个新的实例:
x = MyClass()
当然，出于弹性的需要，__init__() 方法可以有参数。事实上，参数通过 __init__() 传递到类的实例化操作上。例如，
class Complex:
... def __init__(self, realpart, imagpart):
... self.r = realpart
... self.i = imagpart
...
x = Complex(3.0, -4.5)
x.r, x.i
(3.0, -4.5)
类，class，用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
函数，是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫作用户自定义函数。
python语言中类和函数的区别
1、规则不同
类是一种引用数据类型，类似于byte、short、int(char)、long、float、double等基本数据类型;
函数必须声明后才可以被调用，调用格式为：函数名(实参)调用时函数名后的小括号中的实参必须和声明函数时的函数括号中的形参个数相同。
2、主体不同
类是面向对象程序设计实现信息封装的基础;
函数是指一段在一起的、可以做某一件事的子程序。
3、特点不同
类是一种用户定义的引用数据类型，也称类类型，每个类包含数据说明和一组操作数据或者传递消息的函数，类的实例称为对象;
函数分为全局函数、全局静态函数，在类中还可以定义构造函数、析构函数、拷贝构造函数、成员函数、友元函数、运算符重载函数、内联函数等。
Python中的变量也是对象，函数也是对象，类也是对象，Python中一切皆对象。
变量的概念
变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。
基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。
因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。
变量赋值
Python 中的变量赋值不需要类型声明。
每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。
每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
等号（=）用来给变量赋值。
等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。
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众所周知，Python是一门面向对象的语言，在Python无论是数值、字符串、函数亦或是类型、类，都是对象。
对象是在 堆 上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于 栈 中、指向堆中具体结构的引用。
要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义。
我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址： cpython [GitHub]
Python对象的定义位于 Include/object.h ，是一个名为 PyObject 的结构体：
Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量 ob_refcnt 和 一个类型对象指针 ob_type
从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向 可变大小Python对象 的指针也可以转换为 PyVarObject* （可变大小的Python对象会在下文中解释）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基础上多了一个 ob_size 字段，用于存储元素个数：
在PyObject结构中，还有一个类型对象指针 ob_type ，用于表示Python对象是什么类型，定义Python对象类型的是一个 PyTypeObject 接口体
实际定义是位于 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：
在这个类型对象中，不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：
以Python中的 int类型 为例，int类型对象的定义如下：
从PyObject的定义中我们知道，每个对象的 ob_type 都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象 100 ，它的ob_type会指向 int类型对象PyLong_Type 。
PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象
也就是说，归根结底 类型对象也是一个对象 ，也有ob_type属性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什么呢？
回到PyLong_Type的定义，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) ，查看对应的宏定义
由以上关系可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, PyType_Type } 0} ，将其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一个变长对象：
这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知， Python类型对象的类型就是PyType_Type ，而 PyType_Type对象的类型是它本身
从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类
Python对象定义有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为 可变对象（变长对象） 和 不可变对象（定长对象）
原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象
可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了。这里的对象a就是变长对象
由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：
声明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string' ，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变
声明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了
此外，对于 字符串 对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：
对于 数值型 对象，Python会默认创建0~2 8 以内的整数对象，也就是 0 ~ 256 之间的数值对象是共用的：
按照Python数据类型，对象可分为以下几类：
Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API
这类API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:
使用 PyObjecg_New 创建一个数值型对象：
这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：
使用 PyLong_FromLong 创建一个数值型对象：
在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：
从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化，然后Python内部通过 PyObject* 变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针 PyObject* ，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的 ob_type 属性动态进行判断，而Python正是通过 ob_type 实现了多态机制
Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数 ob_refcnt 。
当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。
但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取。