python中原子类型包括int、Float、complex、bool、str、bytes、NoneType；bool虽为int子类，但因语义专一、行为隔离而被单独列为原子类型，且不视为数字类型。

Python 中的原子类型到底有哪些，为什么 bool 被归为原子类型但不是数字？

Python 的“原子类型”（atomic types）并不是语言规范里的正式术语，而是开发者对**不可再分、无内部结构、值即本身**的一类内置类型的通俗归纳。它通常包括 int、float、complex、bool、str、bytes、NoneType（即 None 的类型）。注意：bool 是 int 的子类，但因其语义专一（仅表示真/假）、行为隔离（比如 True + 1 虽合法但不鼓励），在类型分类实践中仍被单独列为原子类型。

常见误解是认为“所有不可变类型都是原子类型”，但 tuple 和 frozenset 虽不可变，却由多个元素组成，有明确的内部结构，因此属于容器类型而非原子类型。

• int、float、complex：数值原子，支持算术运算，无长度、无索引
• str 和 bytes 表面可索引，但其“元素”（字符/字节）本身仍是原子；整个对象作为值单位参与比较和哈希，符合原子性直觉
• None 是单例，无属性、无方法（除 __class__ 等极少数），是最典型的原子值

容器类型的关键判断标准：是否支持 len()、iter() 和成员关系操作

一个类型是否为容器类型，不取决于它是否可变，而看它是否**抽象地表示“一组元素的聚合”**，并提供标准协议支持：

• 必须能响应 len(obj)（实现 __len__）
• 必须能被 for 遍历（实现 __iter__ 或 __getitem__）
• 必须支持 in 操作（实现 __contains__，或退化为迭代查找）

按此标准，list、tuple、dict、set、frozenset、bytes（注意：虽属原子类型，但也满足上述三条，是特例）、str（同理）都算容器类型。但 range 是个边界案例：它支持 len 和 in，也支持迭代，但它不存储所有值，而是按需计算——仍被归为容器类型（collections.abc.Container 的子类）。

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容易踩的坑：numpy.ndarray 或 pandas.Series 虽行为类似容器，但它们不属于 Python 内置容器类型体系；它们的 len() 和 in 行为可能不符合直觉（如 5 in series 检查的是 index，不是值）。

自定义类型如何被识别为容器或原子类型？关键在协议实现

Python 不靠继承，而靠**鸭子类型协议**判定行为归属。你写一个类，只要实现了对应魔术方法，解释器就把它当容器用；反之，哪怕继承 Object，没实现协议，它就是“原子级”的空壳。

例如：

class Point:     def __init__(self, x, y):         self.x = x         self.y = y 
没有 len / iter / contains → 不是容器，是用户自定义原子类型（尽管有属性）

而加上协议后：

class Bag:     def __init__(self, items):         self._items = list(items)     def __len__(self):         return len(self._items)     def __iter__(self):         return iter(self._items)     def __contains__(self, item):         return item in self._items # 现在 isinstance(Bag([1,2]), collections.abc.Container) → True

• 是否可哈希（能否做 dict key）取决于是否实现 __hash__，与是否为容器无关；tuple 可哈希，list 不可，但二者都是容器
• 自定义类若只实现 __str__ 或 __repr__，不会影响其类型归类，只是影响打印表现
• 想让自定义类型被 json.dumps() 序列化，需额外处理（如传 default=...），这和容器/原子分类无关

类型分类的实际影响：序列化、深拷贝、类型检查工具的行为差异

这种分类不是纸上谈兵，它直接影响很多底层机制的行为逻辑：

• copy.deepcopy 对原子类型直接复制引用（因为不可变且无子结构），对容器类型则递归拷贝其内容；若自定义类没实现 __deepcopy__，会尝试遍历其 __dict__ —— 这时它的“原子性”就取决于你有没有把状态全塞进属性里
• json 模块只认有限几种类型：dict、list、str、int、float、bool、None；其他一切（包括 tuple、set、自定义类）都会报 TypeError: Object of type ... is not JSON serializable
• 静态类型检查器（如 mypy）中，typing.Sequence、typing.Mapping 等泛型约束依赖运行时协议，而不是基类继承；你给函数注解 def f(x: Sequence[int]) -> None:，传入一个实现了 __len__ 和 __getitem__ 的类实例也能过检查

最易被忽略的一点：str 和 bytes 同时具备原子类型和容器类型的双重行为，导致在类型提示和运行时处理中常被误判。比如 typing.Sequence[str] 表示“字符串组成的序列”，而 str 本身是 Sequence[str] 的实例（因为每个字符是 str）——这种嵌套语义需要特别小心。