引言
我学过多门编程语言，却变得越来越迷惑。我们知道C语言，每个变量都需要声明变量类型，在函数调用的时候也必须保证参数类型一致。而python 的变量不需要声明类型，且甚至不许要提前声明，python极大的降低了程序开发的门槛（牺牲性能换来的）。本文着重解决2个问题：
- Python如何实现不需要声明数据类型
- python语言本身体现了哪些设计模式?
本文借由第一个问题探究python语言设计的底层实现，借由第二个问题探究python语言设计时的高层设计模式思想。
一、Python
Python是使用C语言编写的，同时也包含了很多用C语言编写的标准库。Python使用C语言的主要原因之一是因为C语言具有高效性和可移植性。Python的开源代码托管在GitHub上，其仓库地址为：https://github.com/python/cpython/
1. Python语言和C语言有什么不同？
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语法：Python采用缩进风格，使用冒号来表示代码块，而C语言采用大括号来表示代码块。
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类型：Python是动态类型语言，各种变量可以在运行时动态绑定不同的类型；而C语言是静态类型语言，变量类型在编译期间就确定了。
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自动内存管理：Python自动进行内存管理，程序员不需要手动管理内存；而C语言需要手动进行内存管理，包括内存分配和释放。
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编译和解释：C语言需要先编译成二进制机器码，再执行；而Python是解释型语言，直接由解释器解释执行。
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应用场景：C语言适合编写操作系统、编译器等系统级应用；而Python适合用于数据分析、Web开发、人工智能等领域。
总体来说，Python是一门简单易学、高效率、高可读性的语言，适合于快速开发原型以及处理数据；而C语言是一门底层语言，可以直接操作硬件和内存，适合于编写高性能、底层系统级的程序。
2. Python如何实现不需要声明类型？
Python是一种动态类型语言，变量在使用之前不需要先声明数据类型，主要是通过以下方式进行实现的：
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类型推断：Python在运行时通过分析代码语法和变量的初值等信息来推断其类型。这符合Python的“自然”哲学，同时也方便开发者理解和维护代码。
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动态申请内存：Python在申请内存的时候，是根据变量类型来动态分配内存的。在赋值时如果值改变了类型，Python会自动释放原有内存并重新申请所需要的内存。
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引用计数：Python使用引用计数来追踪变量的生命周期，每当一个对象被引用时其引用计数加1，每当一个对象失去一个引用时其引用计数减1。当引用计数为0时，Python将释放该对象占用的内存空间。
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对象模型：Python的一切都是对象，代码的执行就是对象之间的交互和操作。因此，在Python中变量所引用的是一个对象，而不是一个内存地址，这样也就可以避免了其他语言中可能会出现的指针错误、内存泄漏等问题。
综上所述，Python通过类型推断、动态申请内存、引用计数以及对象模型等方式，实现了变量不需要声明类型的特性。
3. 如何理解Python的一切都是对象？
在Python中，“一切皆为对象”是一种重要的概念。这意味着，Python中的每个元素——包括数字、字符串、数据结构、函数、模块等等——都被视为一个对象。“对象”是一个抽象的概念，它包含了数据和行为。数据可以是各种类型的值，行为则是对象可以执行的动作或操作。在Python中，每个对象都有一个类型，这个类型定义了对象能够执行哪些操作和支持哪些方法。
在Python中，所有类都继承自一个名为object的基类。这意味着，如果在Python中定义一个类但没有指定其任何超类，那么它将自动成为object的子类。object类包含了一些特殊方法（也称为“魔术方法”），这些方法对于对象的操作非常重要。例如，__init__() 方法用于对象的初始化，__str__() 方法用于将对象转换为字符串，__eq__() 方法用于比较两个对象是否相等等。
例1 执行如下代码：if（i==0）
在C语言中，上述代码将被编译为一条条件跳转指令（如JZ或JE），该指令会检查变量i的值是否等于0，如果相等则跳转到if语句内部执行，否则跳过if语句。
在Python中，上述代码会被解释器解析为一条布尔比较操作 i==0，然后根据比较的结果决定是否执行if语句内部的代码块。Python解释器会对 i 和 0 进行对象的比较操作，即执行i.__eq__(0) 根据比较结果决定是否执行if语句内的代码块。
例2 字符串拼接
C语言中底层实现比较原始，字符串是以字符数组的形式存在的。C语言中使用strcat()方法将字符数组进行合并操作，合并后的字符串直接存放在原字符数组中，不会单独开辟一个新的内存空间。在C语言中，需要自己实现一个字符串的合并函数，而不能直接使用运算符重载来实现字符串相加。
python语言中可以通过str = str1+str2直接进行字符串的拼接。使用的是运算符重载，即当执行 str1 + str2 时，Python 实际上会执行 str1.__add__(str2) 的操作，而不是简单的把两个字符串拼接起来，底层封装了增加新的内存、拷贝旧字符串、拼接新字符串、删除旧字符串等实现逻辑。代码实现上比较简单，但是由于字符串是不可变对象，每次相加时都会创建新的对象，会带来额外的内存开销。
下面是 Python 中 object 类的常用魔术方法（magic method）或特殊方法（special method）及其功能的总结：
| 魔术方法 | 功能 |
|---|---|
__class__ |
调用 type() 函数访问对象的类属性 |
__delattr__(self, name) |
定义当试图删除一个对象的属性时要调用的方法 |
__dir__(self) |
定义如何响应独立于对象之外的 dir() 内置函数调用 |
__doc__ |
显示对象的文档字符串 |
__eq__(self, other) |
支持等于运算符（==） |
__format__(self, format) |
定义格式化对象时调用的方法，使用字符串的 format() 方法 |
__ge__(self, other) |
支持大于等于运算符（>=） |
__getattribute__(self, name) |
定义当用户试图访问一个对象的属性时要调用的方法 |
__gt__(self, other) |
支持大于运算符（>） |
__hash__(self) |
返回哈希值（必须是整数） |
__init__(self[, args...]) |
构造器，用于在创建对象时进行初始化操作 |
__init_subclass__() |
在此类（而不是实例）的子类被创建时被调用 |
__le__(self, other) |
支持小于等于运算符（<=） |
__lt__(self, other) |
支持小于运算符（<） |
__ne__(self, other) |
支持不等于运算符（!=） |
__new__(cls[, args...]) |
用于创建对象并返回该对象的方法 |
__reduce__(self) |
用于为 pickle 模块提供支持 |
__reduce_ex__(self, protocol) |
同上，但支持更多的协议 |
__repr__(self) |
用于为调试服务的字符串表示 |
__setattr__(self, name, value) |
定义当用户试图设置对象的属性时要调用的方法 |
__sizeof__(self) |
返回对象占用的内存字节数 |
__str__(self) |
用户获取对象的字符串表示 |
__subclasshook__(cls, subclass) |
在子类继承时调用，用于检查子类是否合法 |
需要注意的是，这些方法并不是全部都需要在我们自己的类中重载实现，而是根据实际的需要进行选择性实现。同时，Python中还有其他许多内置函数和内置类型，它们都有其特殊的用法和常用的魔术方法。
4.int类型
我们以整数类型 int 为例继续解释python的底层机制，int 继承自 object 类，并新增了一些内置函数用于整数类型的操作：
__add__(self, other)：用于实现整数加法，相当于self + other；__sub__(self, other)：用于实现整数减法，相当于self - other；__mul__(self, other)：用于实现整数乘法，相当于self * other；__truediv__(self, other)：用于实现整数除法，相当于self / other；__floordiv__(self, other)：用于实现整数整除，相当于self // other；__mod__(self, other)：用于实现整数取模运算，相当于self % other；__pow__(self, other[, modulo])：用于实现整数幂运算，相当于self ** other；__lshift__(self, other)：用于实现按位左移运算，相当于self << other；__rshift__(self, other)：用于实现按位右移运算，相当于self >> other；__and__(self, other)：用于实现按位与运算，相当于self & other；__or__(self, other)：用于实现按位或运算，相当于self | other；__xor__(self, other)：用于实现按位异或运算，相当于self ^ other；__invert__(self)：用于实现按位取反运算，相当于~self；__index__(self)：将该整数转化为索引形式，以支持一些内置函数和方法，如list、tuple、dict等。
这些内置函数使得整数对象可以支持不同的运算和操作，使得我们可以灵活地处理整数数据。
5.元类（metaclass）
Python 元类（metaclass）实际上就是用于创建类的类，它可以控制类的创建行为和属性，从而实现更高级别的面向对象编程。可以理解为类对象object的’‘父类’'。在 Python 中，元类是非常重要的概念，可以通过以下属性来控制类的创建和行为：
| 方法名 | 描述 |
|---|---|
__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs) |
用于创建并返回一个新的类对象 |
__init__(self, name, bases, attrs, **kwargs) |
用于初始化类对象，并可以对类对象的属性和方法进行修改 |
__call__(self, *args, **kwargs) |
用于自定义类对象实例化过程。包括实例的创建和初始化过程。它可以实现许多高级的面向对象编程功能，比如单例模式、对象池等 |
__getattribute__(self, name) |
用于获取对象的属性，元类可重载此方法来实现属性访问控制和管理 |
__setattr__(self, name, value) |
用于设置对象的属性，元类可重载此方法来实现更细粒度的属性设置控制和管理 |
__getattr__(self, name) |
用于获取对象的不存在的属性时，需要调用的函数，元类可重载此方法来实现属性的默认值、惰性计算等 |
6.Type()函数创建类
在 Python 内部实现中，object 类在 C 语言中定义，其数据结构实际上是一个 C 结构体（struct），其中储存了对象的类型信息和一些特殊的标志位。这个 C 结构体被称为 Python 对象头（object header），其定义如下：
typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;
其中，_PyObject_HEAD_EXTRA 表示一些额外的头部信息，ob_refcnt 表示对象的引用计数，ob_type 指向对象所属的类型信息，即对象的类对象。
在 Python 中，所有对象的类对象都是通过 type() 函数来创建的，包括 object 类本身。当我们定义一个新的类时，实际上是通过 type() 函数动态创建了一个新的类对象，并将其与类的名称进行绑定，从而创造出一个新的类。例如：
class MyClass:
pass
当执行以上代码时，Python 解释器会自动调用 type() 函数来创建一个名为 MyClass 的新类对象，然后将其绑定到一个变量名 MyClass 上，从而使得 MyClass 成为一个可用的类。可以使用 type() 函数来验证对象所属的类对象，例如：
obj = MyClass()
print(type(obj)) # <class '__main__.MyClass'>
print(type(MyClass)) # <class 'type'>
print(type(object)) # <class 'type'>
从输出结果可以看出，obj 是 MyClass 类对象的一个实例，而 MyClass 类本身是由 type 类创建的，而 type 类本身又是由 object 类创建的，这也说明了 object 类是 Python 中最基础的类。