作者：jeff kit
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来源：知乎
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给别人讲解过很多次，但写成文字是第一次。试一试吧，自己主要也是看了这篇文章（Python Types and Objects）才懂的。
object 和 type 的关系很像鸡和蛋的关系，先有 object 还是先有 type 没法说，obejct 和type 是共生的关系，必须同时出现的。
在看下去之前，也要请先明白，在Python里面，所有的东西都是对象的概念。
在面向对象体系里面，存在两种关系：
1）父子关系，即继承关系，表现为子类继承于父类，如『蛇』类继承自『爬行动物』类，我们说『蛇是一种爬行动物』，英文说『snake is a kind of reptile』。在 Python 里要查看一个类型的父类，使用它的__bases__属性可以查看。
2）类型实例关系，表现为某个类型的实例化，例如『萌萌是一条蛇』，英文说『萌萌 is an instance of snake』。在 Python 里要查看一个实例的类型，使用它的__class__属性可以查看，或者使用type()函数查看。这两种关系使用下面这张图简单示意，继承关系使用实线从子到父连接，类型实例关系使用虚线从实例到类型连接：
我们将使用一块白板来描述一下Python里面对象的关系，白板划分成三列：
注意，以下代码基于 Python2.x 来讨论。
>>> object
<type 'object'>
>>> type
<type 'type'>
它们都是 type 的一个实例，表示它们都是类型对象。在Python 的世界中，object 是父子关系的顶端，所有的数据类型的父类都是它；type 是类型实例关系的顶端，所有对象都是它的实例的。
它们两个的关系可以这样描述：
▶ object 是一个 type，object is and instance of type。即 object 是 type 的一个实例。
>>> object.__class__
<type 'type'>
>>> object.__bases__ # object 无父类，因为它是链条顶端。
()
▶ type是一种object， type is kind of object。即Type是object的子类。
>>> type.__class__ # type的类型是自己
<type 'type'>
>>> type.__bases__
(<type 'object'>,)
此时，白板上对象的关系如下图：
我们再引入list, dict, tuple 这些内置数据类型来看看：
>>> list.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> list.__class__
<type 'type'>
>>> dict.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> dict.__class__
<type 'type'>
>>> tuple.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> tuple.__class__
<type 'type'>
它们的父类都是object，类型都是type。再实例化一个list看看：
>>> mylist = [1,2,3]
>>> mylist.__bases__
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute '__bases__'
>>> mylist.__class__
<type 'list'>
实例化的 list 的类型是 <type ‘list’>, 而没有了父类。把它们加到白板上去：
白板上的虚线表示源是目标的实例，实线表示源是目标的子类。即，左边的是右边的类型，而上面的是下面的父亲。虚线是跨列产生关系，而实线只能在一列内产生关系。除了 type 和 object 两者外。当我们自己去定个一个类及实例化它的时候，和上面的对象们又是什么关系呢？试一下：
>>> class C(object):
... pass
...
>>> C.__class__
<type 'type'>
>>> C.__bases__
(<type 'object'>,)
实例化
>>> c = C()
>>> c.__class__
<class '__main__.C'>
>>> c.__bases__
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'C' object has no attribute '__bases__'
这个实例化的C类对象也是没有父类的属性的。再更新一下白板：
白板上的第一列，目前只有type，我们先把这列的东西叫Type。白板上的第二列，它们既是第三列的类型，又是第一列的实例，我们把这列的对象叫TypeObject。白板上的第三列，它们是第二列类型的实例，而没有父类（__bases__）的，我们把它们叫Instance。你以为事情就这样完了？不。。看见type孤零零在第一列其实不是那么舒服。。我们给它整几个玩伴看看。但要怎么整呢？要属于第一列的，必须是type的子类，那么我们只需要继承type来定义类就可以了：
>>> class M(type):
... pass
...
>>> M.__class__
<type 'type'>
>>> M.__bases__
(<type 'type'>,)
>>>
嗯嗯，M 类的类型和父类都是 type。这个时候，我们可以把它归到第一列去。那么，要怎么样实例化M类型呢？实例化后它应该出现在那个列？嗯嗯，好吧，刚才你一不小心创建了一个元类，MetaClass！即类的类。如果你要实例化一个元类，那还是得定义一个类：
>>> class TM(object):
... __metaclass__ = M # 这样来指定元类。
...
...
>>> TM.__class__
<class '__main__.M'> # 这个类不再是type类型，而是M类型的。
>>> TM.__bases__
(<type 'object'>,)
好了，现在 TM 这个类就是出现在第二列的。
再总结一下：第一列，元类列，type是所有元类的父亲。我们可以通过继承 type 来创建元类。第二列，TypeObject 列，也称类列，object 是所有类的父亲，大部份我们直接使用的数据类型都存在这个列的。第三列，实例列，实例是对象关系链的末端，不能再被子类化和实例化。
到现在为止，Python类型的秘密已经说穿了，不一小心连元类也暴露了。哎。慢慢消化吧，信息量很大。
回答一下题主在问题后面说的为什么要有两个，而不是一个。
如果 type 和 object 只保留一个，那么一定是 object。只有 object 时，第一列将不复存在，只剩下二三列，第二列表示类型，第三列表示实例，这个和大部分静态语言的类型架构类似，如Java 。
这样的架构将让 Python 失去一种很重要的动态特性–动态创建类型。本来，类(第二列的同学)在Python里面是一个对象(typeobject)，对象是可以在运行时动态修改的，所以我们能在你定义一个类之后去修改他的行为或属性！拿掉第一列后，第二列变成了纯类型，写成怎样的，运行时行为就怎样。在这一点上，并不比静态语言有优势。