为何int子类实例修改__class__报错而float子类无此问题？

核心原因：CPython底层结构的本质区别 #

CPython对int和float的底层C实现完全不同，直接导致了它们的子类在切换__class__时的行为差异：

1. int子类报错的根源：变长对象的布局不兼容 #

• int对应的C结构PyLongObject是变长对象：它靠ob_size字段跟踪整数的位数，支持任意大小的整数，内存占用会随数值大小变化。
• 当你定义不带__slots__的int子类时，实例会自动生成__dict__和__weakref__来存储额外属性，但由于PyLongObject的变长特性，不同int子类的实例内存布局无法保证一致——哪怕两个子类代码完全一样，CPython也判定它们的结构偏移存在差异，切换__class__时就会抛出TypeError。
• 给int子类加上__slots__ = ()后，会禁止实例创建__dict__，此时子类实例的内存布局和原生int完全对齐，不同int子类的实例结构一致，__class__赋值就能正常执行。

2. float子类无需__slots__的原因：定长对象的布局一致性 #

• float对应的C结构PyFloatObject是定长对象：它的内存结构固定，只包含一个双精度浮点数的ob_fval字段，内存占用始终是固定字节数。
• 哪怕float子类没定义__slots__，实例生成的__dict__和__weakref__存储区的位置是统一固定的——所有float子类的实例都遵循“固定的PyFloatObject结构 + 统一的扩展存储区”的布局，结构偏移完全一致。
• 这种一致的内存布局让不同float子类的实例之间可以安全切换__class__，不会触发布局不兼容的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alexander Myasnikov