上一篇介绍了 Python 枚举类型的标准库，除了考虑到其实用性，还有一个重要的原因是其实现过程是一个非常好的学习、理解 Python 类与元类的例子。因此接下来两篇就以此为例，深入挖掘 Python 中类与元类背后的机制。
翻开任何一本 Python 教程，你一定可以在某个位置看到下面这两句话：
虽然在上面两句话的语境中，对象（Object）的含义可能稍有不同，但可以肯定的是对象在 Python 中具有非常重要的意义，也是我们接下来将要讨论的所有内容的基础。那么，对象到底是什么？
对象是 Python 中对数据的一种抽象，Python 程序中所有数据都是通过对象或对象之间的关系来表示的。[ref: Data Model]
港台将 Object 翻译为“物件”，可以将其看作是一个盛有数据的盒子，只不过除了纯粹的数据之外还有其它有用的属性信息，在 Python 中，所有的对象都具有id、type、value三个属性：
+---------------+
| |
| Python Object |
| |
+------+--------+
| ID | |
+---------------+
| Type | |
+---------------+
| Value| |
+---------------+其中 id 代表内存地址，可以通过内置函数 id() 查看，而 type 表示对象的类别，不同的类别意味着该对象拥有的属性和方法等，可以通过 type() 方法查看：
In [1]:
def who(obj):
print(id(obj), type(obj))
who(1)
who(None)
who(who)
对象作为 Python 中的基本单位，可以被创建、命名或删除。Python 中一般不需要手动删除对象，其垃圾回收机制会自动处理不再使用的对象，当然如果需要，也可以使用 del 语句删除某个变量；所谓命名则是指给对象贴上一个名字标签，方便使用，也就是声明或赋值变量；接下来我们重点来看如何创建一个对象。对于一些 Python 内置类型的对象，通常可以使用特定的语法生成，例如数字直接使用阿拉伯数字字面量，字符串使用引号 ''，列表使用 []，字典使用 {} ，函数使用 def 语法等，这些对象的类型都是 Python 内置的，那我们能不能创建其它类型的对象呢？
In [2]:
class A:
pass
a = A()
who(A)
who(a)
上面的例子中 A 是我们创建的一个新的类，而通过调用 A() 可以获得一个 A 类型的实例对象，我们将其赋值为 a，也就是说我们成功创建了一个与所有内置对象类型不同的对象 a，它的类型为 __main__.A！至此我们可以将 Python 中一切的对象分为两种：
int、str 以及自己定义的 A 等；__main__.A 的 a。单纯从概念上理解这两种对象没有任何问题，但是这里要讨论的是在实践中不得不考虑的一些细节性问题：
这两个问题主要关于类的一些特殊的操作，也就是这一篇后面的主要内容。如果再回顾一下开头提到的两句话，你可能会想到，既然类本身也是对象，那它们又是怎样生成的？这就是后一篇将主要讨论的问题：用于生成类对象的类，即元类（Metaclass）。
In [3]:
class _EnumDict(dict):
def __init__(self):
dict.__init__(self)
self._member_names = []
def keys(self):
keys = dict.keys(self)
return list(filter(lambda k: k.isupper(), keys))
ed = _EnumDict()
ed['RED'] = 1
ed['red'] = 2
print(ed, ed.keys())
在上面的例子中 _EnumDict 重载同时调用了父类 dict 的一些方法，上面的写法在语法上是没有错误的，但是如果我们要改变 _EnumDict 的父类，不再是继承自 dict，则必须手动修改所有方法中 dict.method(self) 的调用形式，这样就不是一个好的实践方案了。为了解决这一问题，Python 提供了一个内置函数 super()：
In [4]:
print(super.__doc__)
我最初只是把 super() 当做指向父类对象的指针，但实际上它可以提供更多功能：给定一个对象及其子类（这里对象要求至少是类对象，而子类可以是实例对象），从该对象父类的命名空间开始搜索对应的方法。
以下面的代码为例：
In [5]:
class A(object):
def method(self):
who(self)
print("A.method")
class B(A):
def method(self):
who(self)
print("B.method")
class C(B):
def method(self):
who(self)
print("C.method")
class D(C):
def __init__(self):
super().method()
super(__class__, self).method()
super(C, self).method() # calling C's parent's method
super(B, self).method() # calling B's parent's method
super(B, C()).method() # calling B's parent's method with instance of C
In [6]:
d = D()
print("\nInstance of D:")
who(d)
当然我们也可以在外部使用 super() 方法，只是不能再用缺省参数的形式，因为在外部的命名空间中不再存在 __class__ 和 self：
In [7]:
super(D, d).method() # calling D's parent's method with instance d
上面的例子可以用下图来描述：
+----------+
| A |
+----------+
| method() <---------------+ super(B,self)
+----------+ |
|
+----------+ +----------+
| B | | D |
+----------+ super(C,self) +----------+
| method() <---------------+ method() |
+----------+ +----------+
|
+----------+ |
| C | |
+----------+ | super(D,self)
| method() <---------------+
+----------+可以认为 super() 方法通过向父类方向回溯给我们找到了变量搜寻的起点，但是这个回溯的顺序是如何确定的呢？上面的例子中继承关系是 object->A->B->C->D 的顺序，如果是比较复杂的继承关系呢？
In [8]:
class A(object):
pass
class B(A):
def method(self):
print("B's method")
class C(A):
def method(self):
print("C's method")
class D(B, C):
def __init__(self):
super().method()
class E(C, B):
def __init__(self):
super().method()
d = D()
e = E()
Python 中提供了一个类方法 mro() 可以指定搜寻的顺序，mro 是Method Resolution Order 的缩写，它是类方法而不是实例方法，可以通过重载 mro() 方法改变继承中的方法解析顺序，但这需要在元类中完成，在这里只看一下其结果：
In [9]:
D.mro()
Out[9]:
In [10]:
E.mro()
Out[10]:
super() 方法就是沿着 mro() 给出的顺序向上寻找起点的：
In [11]:
super(D, d).method()
super(E, e).method()
In [12]:
super(C, e).method()
super(B, d).method()