在 Python 的对象模型中，type 往往因其“自举封口点”的地位而备受关注。然而，若只理解 type 而忽略 object，对对象体系的认识仍然是不完整的。
如果说 type 是类型系统的根，那么 object 就是实例世界的根。二者共同构成 Python 对象模型在类型层与实例层的双重基座，为整个对象体系提供了清晰的结构分工。
一、object 的定位：所有实例的共同祖先
1、继承层级中的绝对根
class A: pass issubclass(A, object) # Trueisinstance(A(), object) # True在 Python 3 中，无论用户是否显式声明，所有类及其实例最终都继承自 object。
这意味着，任意实例至少是一个 object；任意类都必须遵循 object 定义的最小对象协议。
2、为什么必须存在一个“根类”
如果没有 object：
• 实例方法的最小集合将不统一
• 属性访问、比较、字符串表示等行为无法规范
• 解释器将无法对“对象”这一概念给出一致定义
因此，object 的存在并非历史包袱，而是对象模型成立的前提条件。
二、object 的本质：最小对象协议的承载者
这里的“最小对象协议”，并非某种形式化的语言标准，而是指 Python 解释器在运行期对“对象”这一概念所隐含的最小行为集合。正是这一协议，使“对象”在语言层面成为一个可被统一处理的概念。
1、object 并不“什么都不做”
从表面上看，object 极其简洁：
dir(object)# ['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', ...]但它承载了对象存在所必需的最小语义，包括：
• 身份（identity）
• 类型关联（type association）
• 生命周期钩子
• 默认行为的占位实现
2、object 定义了什么，而不是实现了什么
object 的设计哲学是：提供协议边界，而非具体策略。例如：
__str__：提供字符串表示接口
__eq__：提供相等性比较接口
__hash__：在未引入自定义相等性语义的前提下，object 提供基于身份的默认哈希行为；当用户重写 __eq__ 且未显式定义 __hash__ 时，解释器会将 __hash__ 置为 None，以避免破坏哈希一致性约定
这些方法在 object 中通常只提供保守且可预测的默认实现，目的是确保行为一致性，而非功能丰富。
注：“方法”并不是 Python 对象模型中的一种独立成员类型，而是对“可调用属性”的一种教学性称呼。
三、object 的核心职责拆解
1、身份与存在性保障
每一个 object 实例都具备身份标识：
obj = object()print(id(obj)) # 输出唯一身份标识身份是运行期事实，用于区分对象的唯一性，不参与值语义。
id(obj) 提供的是解释器层面对该身份的可观察标识（在 CPython 中通常对应内存地址，但这一点不构成语言保证）。
object 确立了：对象 ≠ 值 的根本分离。
2、默认比较语义
a = object()b = object()print(a == b) # False在未重写 __eq__ 的情况下，比较退化为身份比较（即“是否为同一对象”），这是最保守、最安全的默认策略。
3、默认字符串表示
obj = object()print(obj) # 类似：<object object at 0x...>若未实现 __str__ / __repr__，输出类型名与对象身份标识，服务于调试而非用户展示，体现了 object 偏向解释器与开发者的设计取向。
四、object 与属性访问机制
Python 的属性访问并非松散的语法约定，而是一套统一、可扩展但不可绕过的语言级协议。object 类正是这套协议的最小语义载体与基准实现。
理解 object 在属性访问中的角色，需要区分两个层面：一是属性解析的运行路径，二是属性访问协议的定义来源。
1、object 在属性解析流程中的位置与意义
当执行 obj.x 时，解释器会依据 MRO，自当前类开始向上查找属性定义，并在实例字典、类字典与描述符协议之间进行协调。
在这一查找顺序中，object 通常位于 MRO 的末端。这意味着：
若属性在实例及其所有父类中均未命中，查找最终会回落到 object。
若 object 仍无法提供该属性，则抛出 AttributeError。
从运行路径角度看，object 是一次属性解析流程在继承链上的自然终点。
需要注意的是，这里的“边界”并不意味着 object 只是一个被动的兜底类。它之所以位于解析链的末端，是因为所有类都隐式继承自 object，而非因为 object 缺乏语义地位。
2、object 作为属性访问协议的基准定义者
与“查找顺序”相比，更为根本的是，属性访问这一行为本身，首先是在 object 中被完整定义的。
object 提供了最基础且规范化的 __getattribute__ 实现，用以统一约定：
• 实例属性与类属性的访问规则
• 描述符协议的触发顺序
• 方法绑定、property 等语言机制的运行前提
正是这一基准实现，保证了 Python 中所有对象在属性访问语义上的一致性。
因此，object 不能仅被理解为“最后才被尝试”的角色，而应被视为属性访问协议在对象模型中的起始定义点。
任何自定义类之所以能够“自然地”支持属性访问，正是因为它们最终都继承了 object 所提供的这一基础协议。
3、为何重写 __getattribute__ 具有根本性影响
由于 __getattribute__ 是属性访问的统一入口，对该方法的重写，本质上是在修改对象模型的基本运行规则。
这种修改不仅影响属性是否可被访问，还可能破坏：
• 描述符协议的正常工作
• 方法绑定行为
• 调试、反射与框架层机制的稳定性
正因如此，Python 将 __getattribute__ 的默认实现安置于 object 中，并将其视为一种可扩展但高度敏感的基础设施接口。
五、object 与 type 的关系
1、两个根，各司其职
print(issubclass(type, object)) # Trueprint(type(object)) # <class 'type'>二者关系可以概括为：
• object 是所有实例的语义根
• type 是所有类的构造根
从职责划分上看，object 负责定义实例层面的最小语义边界，而 type 则负责类的创建、组织与演化规则。前者约束“对象如何存在”，后者约束“类型如何生成”。
2、没有 object，type 也无法成立
虽然 type 是自举封口点，但 type 仍然继承自 object，元类仍然是对象。这确保了类型系统本身也遵循对象协议。
六、object 的“无为而治”设计哲学
1、稳定性优先
object 几乎不发生语义变更，其设计目标是：
• 长期稳定
• 向后兼容
• 不参与业务表达
这使得 Python 可以在其之上不断演化高级特性，而不动摇根基。
2、留白，而非填满
object 的方法大多是可覆盖、可扩展、非强约束的，这是一种刻意的“留白设计”，为用户定义类型提供最大自由度。
初学者常误以为“object 是一个什么都不干的空类。”
而更准确的说法应是：object 是对象存在所需的最小完备抽象。它不解决具体问题，但使所有问题得以被一致地表达。
七、object 类的应用场景
在日常编程中，开发者很少直接继承或实例化 object，这并不意味着它没有应用场景，而是说明：object 的作用主要体现在语言机制层面，而非业务逻辑层面。
理解 object 的应用场景，有助于在设计类型系统与接口边界时作出更清醒的判断。
1、作为“无语义占位对象”
object() 常被用作唯一性占位符，以区别于 None、0、空字符串等“具有语义的值”。
_sentinel = object() # 用作唯一性占位符使用 _sentinel 的关键在于：object() 生成的实例仅具备身份语义而不承载业务含义，因此非常适合用于：
• 缺省参数检测
• 缓存未命中标记
• 内部状态区分
这是对“对象 ≠ 值”这一设计原则的直接利用。
2、作为所有用户自定义类的隐式基类
即便开发者从不显式书写 class A(object):，object 仍然参与了所有类的构建。
这意味着：
• 自定义类的每一个实例天然关联其类对象（class），具备身份比较等能力，并在未引入额外约束时拥有实例字典（dict）
• 每一个自定义类都默认遵循 object 定义的最小对象协议
在设计 API 或框架时，这种全局一致性假设是成立的前提条件。
3、作为“最小可继承基类”的设计选择
在需要定义一个不引入任何额外行为约束的基类时，直接继承 object 是一种明确的设计声明：
class Base: pass其语义并不是“什么都没做”，而是该基类不提供任何领域语义，仅作为对象协议的承载者存在。这在框架层、抽象层代码中尤为常见。
4、作为对象模型行为的参考基线
在理解或调试以下行为时，object 常作为对照基准被使用：
• 默认的 __eq__ / __hash__ 语义
• 属性访问失败时的行为
• 字符串表示的回退策略
通过与 object 的默认行为对比，可以清晰判断某个类型是否以及在何处引入了自定义语义。
5、作为“不可再简化”的设计下限
在类型设计中，object 实际上扮演着“不可再简化”的下限角色：
• 任何进一步的精简，都会破坏对象的可识别性
• 任何进一步的约束，都应由用户类型显式引入
这使 object 成为 Python 对象模型中稳定性最高、抽象层级最低、影响范围最大的类型。
📘 小结
object 是 Python 对象模型中最安静、却最不可或缺的存在。它是所有实例的共同祖先，定义了对象的最小语义边界，为属性访问、比较、表示等行为提供统一起点，并与 type 共同构成对象模型的双根结构。
理解 object，意味着理解 Python 如何在“几乎不做事”的前提下，支撑起一个高度动态、可扩展且自洽的对象模型。
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