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要了解控制反转( Inversion of Control ), 我觉得有必要先了解软件设计的一个重要思想：依赖倒置原则(Dependency Inversion Principle )。
什么是依赖倒置原则？假设我们设计一辆汽车：先设计轮子，然后根据轮子大小设计底盘，接着根据底盘设计车身，最后根据车身设计好整个汽车。这里就出现了一个“依赖”关系：汽车依赖车身，车身依赖底盘，底盘依赖轮子。
这样的设计看起来没问题，但是可维护性却很低。假设设计完工之后，上司却突然说根据市场需求的变动，要我们把车子的轮子设计都改大一码。这下我们就蛋疼了：因为我们是根据轮子的尺寸设计的底盘，轮子的尺寸一改，底盘的设计就得修改；同样因为我们是根据底盘设计的车身，那么车身也得改，同理汽车设计也得改——整个设计几乎都得改！
我们现在换一种思路。我们先设计汽车的大概样子，然后根据汽车的样子来设计车身，根据车身来设计底盘，最后根据底盘来设计轮子。这时候，依赖关系就倒置过来了：轮子依赖底盘， 底盘依赖车身， 车身依赖汽车。
这时候，上司再说要改动轮子的设计，我们就只需要改动轮子的设计，而不需要动底盘，车身，汽车的设计了。
这就是依赖倒置原则——把原本的高层建筑依赖底层建筑“倒置”过来，变成底层建筑依赖高层建筑。高层建筑决定需要什么，底层去实现这样的需求，但是高层并不用管底层是怎么实现的。这样就不会出现前面的“牵一发动全身”的情况。
控制反转(Inversion of Control) 就是依赖倒置原则的一种代码设计的思路。具体采用的方法就是所谓的依赖注入(Dependency Injection)。其实这些概念初次接触都会感到云里雾里的。说穿了，这几种概念的关系大概如下：
为了理解这几个概念，我们还是用上面汽车的例子。只不过这次换成代码。我们先定义四个Class，车，车身，底盘，轮胎。然后初始化这辆车，最后跑这辆车。代码结构如下：
这样，就相当于上面第一个例子，上层建筑依赖下层建筑——每一个类的构造函数都直接调用了底层代码的构造函数。假设我们需要改动一下轮胎(Tire)类，把它的尺寸变成动态的，而不是一直都是30。我们需要这样改：
由于我们修改了轮胎的定义，为了让整个程序正常运行，我们需要做以下改动：
由此我们可以看到，仅仅是为了修改轮胎的构造函数，这种设计却需要修改整个上层所有类的构造函数！在软件工程中，这样的设计几乎是不可维护的——在实际工程项目中，有的类可能会是几千个类的底层，如果每次修改这个类，我们都要修改所有以它作为依赖的类，那软件的维护成本就太高了。
所以我们需要进行控制反转(IoC)，及上层控制下层，而不是下层控制着上层。我们用依赖注入(Dependency Injection)这种方式来实现控制反转。所谓依赖注入，就是把底层类作为参数传入上层类，实现上层类对下层类的“控制”。这里我们用构造方法传递的依赖注入方式重新写车类的定义：
这里我们再把轮胎尺寸变成动态的，同样为了让整个系统顺利运行，我们需要做如下修改：
看到没？这里我只需要修改轮胎类就行了，不用修改其他任何上层类。这显然是更容易维护的代码。不仅如此，在实际的工程中，这种设计模式还有利于不同组的协同合作和单元测试：比如开发这四个类的分别是四个不同的组，那么只要定义好了接口，四个不同的组可以同时进行开发而不相互受限制；而对于单元测试，如果我们要写Car类的单元测试，就只需要Mock一下Framework类传入Car就行了，而不用把Framework, Bottom, Tire全部new一遍再来构造Car。
这里我们是采用的构造函数传入的方式进行的依赖注入。其实还有另外两种方法：Setter传递和接口传递。这里就不多讲了，核心思路都是一样的，都是为了实现控制反转。
看到这里你应该能理解什么控制反转和依赖注入了。那什么是控制反转容器(IoC Container)呢？其实上面的例子中，对车类进行初始化的那段代码发生的地方，就是控制反转容器。
显然你也应该观察到了，因为采用了依赖注入，在初始化的过程中就不可避免的会写大量的new。这里IoC容器就解决了这个问题。这个容器可以自动对你的代码进行初始化，你只需要维护一个Configuration(可以是xml可以是一段代码)，而不用每次初始化一辆车都要亲手去写那一大段初始化的代码。这是引入IoC Container的第一个好处。
IoC Container的第二个好处是：我们在创建实例的时候不需要了解其中的细节。在上面的例子中，我们自己手动创建一个车instance时候，是从底层往上层new的：
这个过程中，我们需要了解整个Car/Framework/Bottom/Tire类构造函数是怎么定义的，才能一步一步new/注入。
而IoC Container在进行这个工作的时候是反过来的，它先从最上层开始往下找依赖关系，到达最底层之后再往上一步一步new(有点像深度优先遍历)：
这里IoC Container可以直接隐藏具体的创建实例的细节，在我们来看它就像一个工厂：
我们就像是工厂的客户。我们只需要向工厂请求一个Car实例，然后它就给我们按照Config创建了一个Car实例。我们完全不用管这个Car实例是怎么一步一步被创建出来。
实际项目中，有的Service Class可能是十年前写的，有几百个类作为它的底层。假设我们新写的一个API需要实例化这个Service，我们总不可能回头去搞清楚这几百个类的构造函数吧？IoC Container的这个特性就很完美的解决了这类问题——因为这个架构要求你在写class的时候需要写相应的Config文件，所以你要初始化很久以前的Service类的时候，前人都已经写好了Config文件，你直接在需要用的地方注入这个Service就可以了。这大大增加了项目的可维护性且降低了开发难度。
这里只是很粗略的讲了一下我自己对IoC和DI的理解。主要的目的是在于最大限度避免晦涩难懂的专业词汇，用尽量简洁，通俗，直观的例子来解释这些概念。如果让大家能有一个类似“哦！原来就是这么个玩意嘛！”的印象，我觉得就OK了。想要深入了解的话，可以上网查阅一些更权威的资料。这里推荐一下 Dependency injection 和 Inversion of Control Containers and the Dependency Injection pattern 这两篇文章，讲的很好很详细。

上篇博文提到LEGB原则，其中最后一个B原则就是内置(built-in)命名空间,
它会将python内部的__builtin__.py实例化的内容进行检索.什么意思呢？ 这里先列出一段简短的代码。
# -.- coding:utf-8 -.-
# __author__ = 'zhengtong'
class Person(object):
name = "zhengtong"
if __name__ == "__main__":
x = Person()
通过这段代码，当我们实例化Person()这个类的时候，那x就是一个实例对象,整个过程python除了创建Person这个类的命名空间之外(把name=”zhengtong”加入到命名空间中)，还会去执行__builtin__.py中的object类，并将object类中的所有方法传承给Person(也就是说Person继承了object的所有方法).
回到主题上来，那写object和不写object有什么区别？
好的，再用代码来理解它们的区别.
# -.- coding:utf-8 -.-
# __author__ = 'zhengtong'
class Person:
"""
不带object
"""
name = "zhengtong"
class Animal(object):
"""
带有object
"""
name = "chonghong"
if __name__ == "__main__":
x = Person()
print "Person", dir(x)
y = Animal()
print "Animal", dir(y)
运行结果
Person ['__doc__', '__module__', 'name']
Animal ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__',
'__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
'__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name']
Person类很明显能够看出区别，不继承object对象，只拥有了__doc__ , __module__和 自己定义的name变量,也就是说这个类的命名空间只有三个对象可以操作.
Animal类继承了object对象，拥有了好多可操作对象，这些都是类中的高级特性。
对于不太了解python类的同学来说，这些高级特性基本上没用处，但是对于那些要着手写框架或者写大型项目的高手来说，这些特性就比较有用了，比如说tornado里面的异常捕获时就有用到__class__来定位类的名称，还有高度灵活传参数的时候用到__dict__来完成.
最后需要说清楚的一点， 本文是基于python 2.7.10版本，实际上在python 3中已经默认就帮你加载了object了(即便你没有写上object)。
这里附上一个表格用于区分python 2.x 和 python 3.x 中编写一个class的时候带上object和不带上object的区别.
python 2.x
python 2.x
python 3.x
python 3.x
不含object
含object
不含object
含object
__doc__
__doc__
__doc__
__doc__
__module__
__module__
__module__
__module__
say_hello
say_hello
say_hello
say_hello
__class__
__class__
__class__
__delattr__
__delattr__
__delattr__
__dict__
__dict__
__dict__
__format__
__format__
__format__
__getattribute__
__getattribute__
__getattribute__
__hash__
__hash__
__hash__
__init__
__init__
__init__
__new__
__new__
__new__
__reduce__
__reduce__
__reduce__
__reduce_ex__
__reduce_ex__
__reduce_ex__
__repr__
__repr__
__repr__
__setattr__
__setattr__
__setattr__
__sizeof__
__sizeof__
__sizeof__
__str__
__str__
__str__
__subclasshook__
__subclasshook__
__subclasshook__
__weakref__
__weakref__
__weakref__
__dir__
__dir__
__eq__
__eq__
__ge__
__ge__
__gt__
__gt__
__le__
__le__
__lt__
__lt__
__ne__
__ne__

上篇博文提到LEGB原则，其中最后一个B原则就是内置(built-in)命名空间,
它会将python内部的__builtin__.py实例化的内容进行检索.什么意思呢？ 这里先列出一段简短的代码。
# -.- coding:utf-8 -.-
# __author__ = 'zhengtong'
class Person(object):
name = "zhengtong"
if __name__ == "__main__":
x = Person()
通过这段代码，当我们实例化Person()这个类的时候，那x就是一个实例对象,整个过程python除了创建Person这个类的命名空间之外(把name=”zhengtong”加入到命名空间中)，还会去执行__builtin__.py中的object类，并将object类中的所有方法传承给Person(也就是说Person继承了object的所有方法).
回到主题上来，那写object和不写object有什么区别？
好的，再用代码来理解它们的区别.
# -.- coding:utf-8 -.-
# __author__ = 'zhengtong'
class Person:
"""
不带object
"""
name = "zhengtong"
class Animal(object):
"""
带有object
"""
name = "chonghong"
if __name__ == "__main__":
x = Person()
print "Person", dir(x)
y = Animal()
print "Animal", dir(y)
运行结果
Person ['__doc__', '__module__', 'name']
Animal ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__',
'__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
'__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name']
Person类很明显能够看出区别，不继承object对象，只拥有了__doc__ , __module__和 自己定义的name变量,也就是说这个类的命名空间只有三个对象可以操作.
Animal类继承了object对象，拥有了好多可操作对象，这些都是类中的高级特性。
对于不太了解python类的同学来说，这些高级特性基本上没用处，但是对于那些要着手写框架或者写大型项目的高手来说，这些特性就比较有用了，比如说tornado里面的异常捕获时就有用到__class__来定位类的名称，还有高度灵活传参数的时候用到__dict__来完成.
最后需要说清楚的一点， 本文是基于python 2.7.10版本，实际上在python 3中已经默认就帮你加载了object了(即便你没有写上object)。
这里附上一个表格用于区分python 2.x 和 python 3.x 中编写一个class的时候带上object和不带上object的区别.
python 2.x
python 2.x
python 3.x
python 3.x
不含object
含object
不含object
含object
__doc__
__doc__
__doc__
__doc__
__module__
__module__
__module__
__module__
say_hello
say_hello
say_hello
say_hello
__class__
__class__
__class__
__delattr__
__delattr__
__delattr__
__dict__
__dict__
__dict__
__format__
__format__
__format__
__getattribute__
__getattribute__
__getattribute__
__hash__
__hash__
__hash__
__init__
__init__
__init__
__new__
__new__
__new__
__reduce__
__reduce__
__reduce__
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__reduce_ex__
__reduce_ex__
__repr__
__repr__
__repr__
__setattr__
__setattr__
__setattr__
__sizeof__
__sizeof__
__sizeof__
__str__
__str__
__str__
__subclasshook__
__subclasshook__
__subclasshook__
__weakref__
__weakref__
__weakref__
__dir__
__dir__
__eq__
__eq__
__ge__
__ge__
__gt__
__gt__
__le__
__le__
__lt__
__lt__
__ne__
__ne__