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在学习如何创建类之前，我们先讨论一下什么是类，以及如何确定我们正在正确地使用它。这里的中心思想是：Python中的一切都是对象。
当我们写出像“Hello，world！”或42这样的字面量时，我们实际上是在创建内置类的实例。我们可以打开交互式Python，使用内置的type()函数查看这些对象所属的类：
面向对象编程的重点是通过对象的交互来解决问题。当我们写6*7时，两个整数相乘是由int类型的一个方法处理的。对于更复杂的行为，我们通常需要编写特定的新类。
下面是Python对象的两个核心规则：
· Python中的一切都是对象。
· 任何一个对象都至少是一个类的实例。
这些规则会产生有趣的效果。当我们使用class语句定义一个类的时候，我们创建了一个type类型的对象。当我们创建一个类的
实例
时，它的class对象会用于创建和初始化这个实例对象。
类（class）和类型（type）有什么区别？使用class语句可以定义新的类型（type）。实际上它们可以混着用。在本书中，我们通常使用类，必要的时候也会使用类型（type）。在Eli Bendersky所著的 Python object，types，classes，and instances-a glossary （链接6）中有一句很有用的话：
“术语‘类’和‘类型’是同一个概念的两个名称。”
我们将遵循常规，把注解称为类型提示。
还有另一个重要的规则：
· 变量是对对象的引用，可以想象成将写着名字的便笺纸贴在一个东西上。变量是那个便笺纸，东西是对象。
这不是什么惊天动地的规则，但实际上挺酷的。它意味着对象的类型与对象所关联的类有关，与指向对象的变量没有任何关系。下面的代码是有效的，但很让人困惑：
我们先用内建的str类创建了一个对象，并给这个对象赋予了一个很长的名称a_string_variable。然后，我们用另一个内建的int类创建了一个对象，并赋予了它同一个名称。（原来的字符串对象没被引用了，它会被销毁。）
下面并排的两个步骤显示了变量如何从一个对象转移到另一个对象，如图2.1所示。
图2.1 变量名和对象
各种属性是对象的一部分，但不是变量的一部分。当我们使用type()函数检查一个变量的类型时，我们看到的是变量指向的对象的类型。变量本身并没有类型，它只是一个名称而已。类似地，使用id()函数检查一个变量，显示的是这个变量指向的对象的内存地址（ID）。如果我们给整数对象取名a_string_variable，那会有点儿误导人。
我们进一步深入学习对象和类型的关系，看看这些规则的更多结果。下面是一个函数的定义：
这个函数接收一个参数n，n对2取余。如果n是偶数，则余数为0，返回False；如果n是奇数，则余数为1，返回True。简单地说，这个函数会判断数字 n 是否为奇数。
如果参数不是数字，会发生什么？我们试一下（试一下是学习Python的好方法）。在交互式解释器中把“Hello，World”传给odd()函数，会得到类似这样的结果：
这是Python超灵活规则的一个重要结果：没有什么能阻止我们做一些可能引发异常的蠢事。这是一个重要的提示：
Python不会阻止我们尝试使用并不存在的对象方法。
在我们的示例中，%运算符在str类中的行为和在int类中的是不同的，因此抛出了异常。%在字符串中用得不多，但它是有用的，用于在字符串中插入变量值：代码"a=%d"%113会产生一个字符串'a=113'。如果字符串中没有类似%d这样的格式占位符，给字符串做%运算就会抛出TypeError异常。
对整数来说，%用来计算除法的余数：355%113返回整数16。
这种灵活性反映了Python设计者做出的一种权衡：易用性优先于复杂的预防错误机制。这让人们在使用变量名时更加简单和轻松。
Python的内部运算符会检查操作数是否满足运算符的要求。然而，我们编写的函数定义不包括任何运行时类型检查，我们也不想为运行时类型检查添加代码。相反，作为测试的一部分，我们使用工具来检查代码。我们可以提供被称为 类型提示 的注解，并使用工具检查我们的代码，以确保参数符合类型提示要求。
我们先来看一下这种注解。在几种情况下，我们可以在变量名后加上一个冒号和变量类型（比如age：int）来指定变量的类型。我们可以在函数（和方法）的参数中这么做，也可以在赋值语句中这么做。另外，我们还可以用->语法说明函数（或一个类方法）的返回值。
这是一个类型提示的示例：
我们给odd()函数添加了两个类型提示。我们指定了参数n的值应该是int类型的，也指定了函数的结果是Boolean类型的。
虽然类型提示会占用一点儿存储空间，但它们对运行时没有影响。Python在运行时会忽略这些提示，因为它们是可选的。但是，阅读你的代码的人会很高兴看到它们，它们是告知读者你的意图的好方法。你可以选择先不学习它们，但是当你回去扩展你之前写的东西时，你会喜欢它们。
mypy 是一个常用的类型检查工具。它不是Python自带的，需要单独下载和安装。我们会在本章后面的第三方库中讨论虚拟环境和工具的安装。现在你可以使用这个命令安装：python-m pip install mypy。如果你用 conda ，则请使用conda install mypy命令。
假设src目录下有一个文件bad_hints.py，里面有两个函数及几行调用main()函数的代码：
当我们在操作系统的终端提示下运行mypy命令时：
mypy 工具会检查出一些潜在的问题，至少包括这些：
上面提示错误发生在第12和第13行，因为在我们的文件中还有很多注释没显示在上面。在你的版本中，错误可能发生在第1行。有两个错误：
· main()函数没有返回值类型；如果函数确实没有返回值， mypy 建议使用->None显式声明这一点。
· 更重要的是第13行，代码试图在调用odd()函数的时候传入一个str值。这与odd()函数要求的参数类型不符。
本书的大部分示例中会使用类型提示。虽然它们是可选的，但我们认为它们总是有用的，尤其是在编程教学过程中。因为Python的大多数类型都是通用的，所以有些Python函数确实支持很多不同的类型，因此无法用作类型提示，我们将在本书中避开这些极端情况。
Python Enhancement Proposal（PEP）
585涵盖了一些新的语言特性，使类型提示更简单一些。我们使用
mypy
0.812版本来测试本书中的所有示例。若使用老的版本，则会遇到一些新语法和注解问题。
我们已经讨论了如何使用类型提示来描述函数参数和对象属性，现在让我们实际构建一些类。