Python 3 中所有类默认都是新式类，class Person: 和 class Person(object): 完全等价，显式写 object 是冗余的，但不报错。
Python 3 中 class A: 就是新式类
Python 3 已彻底移除经典类。无论你写 class A:、class A(): 还是 class A(object):，解释器都会自动让 A 继承 object，且 A.__bases__ 永远包含 object。
验证方式：
>>> class A: pass >>> A.__bases__ (<class>) >>> type(A) <class> >>> isinstance(A(), A) True </class></class>
这说明：类本身是 type 的实例，实例的类型就是类本身（不是统一的 instance），这是新式类的核心特征。
super() 和 __mro__ 在 Python 3 中总是可用
只要用了 class 关键字定义的类，就支持 super() 调用和 __mro__ 属性——因为它们依赖新式类的 MRO（Method Resolution Order）机制。
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super()在经典类中会抛出TypeError: must be type, not classobj，但在 Python 3 中永不触发 -
C.mro()返回的是 C3 线性化结果，比如class D(B, C): pass的 MRO 顺序严格按 C3 算法计算，不是简单“广度优先” - 即使你漏掉
object，D.mro()末尾也一定是object
__new__、__getattribute__、__slots__ 等特性默认生效
这些功能只存在于新式类中。在 Python 3 中，哪怕你一个父类都不写，也能直接用：
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__new__总是存在，且在__init__之前被调用 -
__getattribute__替代了经典类中不稳定的__getattr__查找逻辑 -
__slots__可以限制实例属性，且不会因“非新式类”而静默失效
例如：
>>> class S: ... __slots__ = ['name'] >>> s = S() >>> s.name = 'alice' >>> s.age = 10 # AttributeError: 'S' object has no attribute 'age'
Python 2 的遗留写法在 Python 3 中只是“看起来多余”
很多项目仍保留 class A(object): 写法，主要出于两个现实原因：
- 保持与 Python 2 兼容（如果代码还需跑在 2.7 上）
- 团队风格统一，或作为显式信号：“这个类是完整的新式类语义”
但要注意：在纯 Python 3 环境下，它不带来任何行为差异，也不提升性能或安全性；反而可能误导新人以为 object 是“可选基类”。真正的关键点在于——MRO 行为、属性访问协议、实例类型这些底层机制，早已由解释器硬编码绑定到所有类上，和你写不写 object 无关。
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