python中，所有的元素都是对象，其中第一类对象的通用特性：可作为值传递，赋值给另一个对象；可以作为元素添加到集合对象中；可以作为参数传递给其他函数；可以作为函数的返回值
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函数就是一个callable的对象，所有对象只要你实现了它的call方法就跟函数一样
python函数传对象对性能有影响。在Python中，一切皆对象，Python参数传递采用的都是“传对象引用”的方式。实际上，这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值，相当于通过“传引用”来传递对象。如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象，相当于通过“传值’来传递对象，此时如果想改变这些变量的值，可以将这些变量申明为全局变量。
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。
函数作为第一类对象（First-Class Object）却是 Python 函数的一大特性。那究竟什么是第一类对象呢？
在 Python 中万物皆为对象，函数也不例外，函数作为对象可以赋值给一个变量、可以作为元素添加到集合对象中、可作为参数值传递给其它函数，还可以当做函数的返回值，这些特性就是第一类对象所特有的。
正确理解 Python函数，能够帮助我们更好地理解 Python 装饰器、匿名函数（lambda）、函数式编程等高阶技术。先来看一个简单的例子
def foo(text):
... return len(text)
...
foo("zen of python")
13
这是一个再简单不过的函数，用于计算参数 text 的长度，调用函数就是函数名后面跟一个括号，再附带一个参数，返回值是一个整数。
函数是对象
函数身为一个对象，拥有对象模型的三个通用属性：id、类型、和值。
id(foo)
4361313816
type(foo)
class 'function'
foo
function foo at 0x103f45e18
作为对象，函数可以赋值给一个变量
bar = foo
赋值给另外一个变量时，函数并不会被调用，仅仅是在函数对象上绑定一个新的名字而已。
bar("zen of python")
13
同理，你还可以把该函数赋值给更多的变量，唯一变化的是该函数对象的引用计数不断地增加，本质上这些变量最终指向的都是同一个函数对象。
a = foo
函数可以存储在容器
容器对象（list、dict、set等）中可以存放任何对象，包括整数、字符串，函数也可以作存放到容器对象中，例如
funcs = [foo, str, len]
foo 是我们自定义的函数，str 和 len 是两个内置函数。for 循环逐个地迭代出列表中的每个元素时，函数对象赋值给了 f 变量，调用 f(“hello”) 与 调用 foo(“hello”) 本质是一样的效果，每次 f 都重新指向一个新的函数对象。当然，你也可以使用列表的索引定位到元素来调用函数。
funcs[0]("Python之禅")
# 等效于 foo("Python之禅")
8
函数可以作为参数
函数还可以作为参数值传递给另外一个函数，例如：
def show(func):
... size = func("python 之禅") # 等效于 foo("Python之禅")
... print ("length of string is : %s" % size)
...
show(foo)
length of string is : 9
函数可以作为返回值
函数作为另外一个函数的返回值，例如：
def nick():
还可以简写为
nick()("python")
函数接受一个或多个函数作为输入或者函数输出（返回）的值是函数时，我们称这样的函数为高阶函数，比如上面的 show 和 nick 都属于高阶函数。
Python内置函数中，典型的高阶函数是 map 函数，map 接受一个函数和一个迭代对象作为参数，调用 map 时，依次迭代把迭代对象的元素作为参数调用该函数。
map(foo, ["the","zen","of","python"])
lens = map(foo, ["the","zen","of","python"])
list(lens)
[3, 3, 2, 6]
map 函数的作用相当于：
[foo(i) for i in ["the","zen","of","python"]]
[3, 3, 2, 6]
只不过 map 的运行效率更快一点。
函数可以嵌套
Python还允许函数中定义函数，这种函数叫嵌套函数。
def get_length(text):
... def clean(t): # 2
... return t[1:]
... new_text = clean(text) # 1
... return len(new_text)
...
get_length("python")
5
这个函数的目的是去除字符串的第一个字符后再计算它的长度，尽管函数本身的意义不大，但能足够说明嵌套函数。get_length 调用时，先执行1处代码，发现有调用 clean 函数，于是接着执行2中的代码，把返回值赋值给了 new_text ，再继续执行后续代码。
clean("python")
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError: name 'clean' is not defined
函数中里面嵌套的函数不能在函数外面访问，只能是在函数内部使用，超出了外部函数的做用域就无效了。
实现了 __call__ 的类也可以作为函数
对于一个自定义的类，如果实现了 __call__ 方法，那么该类的实例对象的行为就是一个函数，是一个可以被调用（callable)的对象。例如：
class Add:
def __init__(self, n):
self.n = n
def __call__(self, x):
return self.n + x
add = Add(1)
add(4)
5
执行 add(4) 相当于调用 Add.__call__(add, 4)，self 就是实例对象 add，self.n 等于 1，所以返回值为 1+4
add(4)
确定对象是否为可调用对象可以用内置函数callable来判断。
callable(foo)
True
callable(1)
False
callable(int)
True
总结
Python中包含函数在内的一切皆为对象，函数作为第一类对象，支持赋值给变量，作为参数传递给其它函数，作为其它函数的返回值，支持函数的嵌套，实现了__call__方法的类实例对象也可以当做函数被调用。
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。