如何实现Python数据模型层级结构：解决type与object循环依赖问题

关于Python数据模型层级循环问题的解答 #

这两个问题本质上都是CPython解释器底层初始化阶段的特殊实现逻辑，和普通Python代码的运行规则不一样：

问题1：type是自身实例的实现逻辑 #

这个是解释器底层硬编码完成的，不走普通的类实例化流程。
普通类的实例的__class__属性会指向对应的类，但是type作为所有类的元类，是Python类型系统的起点，不可能用正常逻辑生成自身的实例，所以CPython在初始化阶段直接把type对象结构体里的ob_type字段（对应Python层的__class__属性）指向了自己，所以你在Python层验证type.__class__ == type是成立的。

问题2：object和type循环依赖的落地逻辑 #

你观察到的循环确实存在，普通Python代码里不可能实现「A继承B，同时B是A的实例」这种逻辑，所以这俩核心类也是解释器启动时手动创建的，步骤大概是：

• 先在C层面申请内存生成object类型的结构体，暂时不设置它的类属性和父类属性
• 再申请内存生成type类型的结构体，同样暂时不设置相关属性
• 手动把type结构体的父类指针指向object，满足「所有类都是object子类」的规则
• 再手动把object结构体的类指针指向type，满足「所有类都是type的实例」的规则
• 最后补全两个类型的其他属性、方法实现，完成初始化

相当于这俩是Python类型系统的「初始根节点」，是解释器用底层代码硬拼出来的，不遵守上层Python语法的实例化、继承规则，所以不会有循环创建的冲突。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ehsan Sh