一、封装
封装指的就是把数据与功能都整合到一起，听起来是不是很熟悉，没错，我们之前所说的”整合“二字其实就是封装的通俗说法。
除此之外，针对封装到对象或者类中的属性，我们还可以严格控制对它们的访问，分两步实现：隐藏与开放接口.
二、隐藏
Python的Class机制采用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的），但其实这仅仅只是一种变形操作，
类中所有双下滑线开头的属性都会在类定义阶段、检测语法时自动变成“_类名__属性名”的形式：
这种变形需要注意的问题是：
1、在类外部无法直接访问双下滑线开头的属性，但知道了类名和属性名就可以拼出名字：_类名__属性，然后就可以访问了，
如Foo._A__N，所以说这种操作并没有严格意义上地限制外部访问，仅仅只是一种语法意义上的变形。
2、在类内部是可以直接访问双下滑线开头的属性的，比如self.__f1()，因为在类定义阶段类内部双下滑线开头的属性统一发生了变形。
3、变形操作只在类定义阶段发生一次,在类定义之后的赋值操作，不会变形。
三、开放接口
定义属性就是为了使用，所以隐藏并不是目的
3.1 隐藏数据属性
将数据隐藏起来就限制了类外部对数据的直接操作，然后类内应该提供相应的接口来允许类外部间接地操作数据，
接口之上可以附加额外的逻辑来对数据的操作进行严格地控制
3.2 隐藏函数属性
目的的是为了隔离复杂度，例如ATM程序的取款功能,该功能有很多其他功能组成，
比如插卡、身份认证、输入金额、打印小票、取钱等，而对使用者来说,只需要开发取款这个功能接口即可,其余功能我们都可以隐藏起来
总结:
隐藏属性与开放接口，本质就是为了明确地区分内外，类内部可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码；
而类外部只需拿到一个接口，只要接口名、参数不变，则无论设计者如何改变内部实现代码，使用者均无需改变代码。
这就提供一个良好的合作基础，只要接口这个基础约定不变，则代码的修改不足为虑。
property:
BMI指数是用来衡量一个人的体重与身高对健康影响的一个指标，计算公式为:
体质指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）
EX：70kg÷（1.75×1.75）=22.86
身高或体重是不断变化的，因而每次想查看BMI值都需要通过计算才能得到，但很明显BMI听起来更像是一个特征而非功能，
为此Python专门提供了一个装饰器property，可以将类中的函数“伪装成”对象的数据属性，对象在访问该特殊属性时会触发功能的执行，然后将返回值作为本次访问的结果，例如
>>> class People:
... def __init__(self,name,weight,height):
... self.name=name
... self.weight=weight
... self.height=height
... @property
... def bmi(self):
... return self.weight / (self.height**2)
...
>>> obj=People('lili',75,1.85)
>>> obj.bmi #触发方法bmi的执行，将obj自动传给self，执行后返回值作为本次引用的结果
21.913805697589478
使用property有效地保证了属性访问的一致性。另外property还提供设置和删除属性的功能.
classmethod:
绑定方法与非绑定方法:
类中定义的函数分为两大类：绑定方法和非绑定方法
其中绑定方法又分为绑定到对象的对象方法和绑定到类的类方法。
在类中正常定义的函数默认是绑定到对象的，而为某个函数加上装饰器@classmethod后，该函数就绑定到了类。
绑定到类的方法就是专门给类用的，但其实对象也可以调用，只不过自动传入的第一个参数仍然是类，
也就是说这种调用是没有意义的，并且容易引起混淆，这也是Python的对象系统与其他面向对象语言对象系统的区别之一，
比如Smalltalk和Ruby中，绑定到类的方法与绑定到对象的方法是严格区分开的。
staticmethod:
非绑定方法:
为类中某个函数加上装饰器@staticmethod后，该函数就变成了非绑定方法，也称为静态方法。
该方法不与类或对象绑定，类与对象都可以来调用它，但它就是一个普通函数而已，因而没有自动传值那么一说
总结:
绑定方法与非绑定方法的使用：若类中需要一个功能，该功能的实现代码中需要引用对象则将其定义成对象方法、
需要引用类则将其定义成类方法、无需引用类或对象则将其定义成静态方法。
四、继承与派生
继承：是一种创建新类的方式，在Python中，新建的类可以继承一个或多个父类，新建的类可称为子类或派生类，父类又可称为基类或超类
python的继承特点：支持多继承
通过类的内置属性__bases__可以查看类继承的所有父类
在Python2中有经典类与新式类之分，没有显式地继承object类的类，以及该类的子类，都是经典类，显式地继承object的类，
以及该类的子类，都是新式类。而在Python3中，即使没有显式地继承object，也会默认继承该类，如下
>>> ParentClass1.__bases__
(<class ‘object'>,)
>>> ParentClass2.__bases__
(<class 'object'>,)
因而在Python3中统一都是新式类。
提示：object类提供了一些常用内置方法的实现，如用来在打印对象时返回字符串的内置方法__str__
继承与抽象：
要找出类与类之间的继承关系，需要先抽象，再继承。抽象即总结相似之处，总结对象之间的相似之处得到类，总结类与类之间的相似之处就可以得到父类，
基于抽象的结果，我们就找到了继承关系，因而继承可以用来解决类与类之间的代码重用性问题。
属性查找：
有了继承关系，对象在查找属性时，先从对象自己的__dict__中找，如果没有则去子类中找，然后再去父类中找……
父类如果不想让子类覆盖自己的方法，可以采用双下划线开头的方式将方法设置为私有的
继承的实现原理：
对于你定义的每一个类，Python都会计算出一个方法解析顺序(MRO)列表，该MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序列表，如下
>>> F.mro() # 新式类内置了mro方法可以查看线性列表的内容，经典类没有该内置该方法
[<class '__main__.F'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>,
<class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class ‘object’>]
MRO列表的构造是通过一个C3线性化算法来实现的，我们无需深究该算法的数学原理,它实际上就是合并所有父类的MRO列表，
且在查找属性时，Python会基于MRO列表按照从左到右的顺序依次查找基类,直到找到第一个匹配这个属性的类为止。
在Python中子类可以同时继承多个父类，在子类继承了多个父类时，经典类与新式类会有不同MRO，分别对应属性的两种查找方式：深度优先和广度优先
派生：
派生与方法重用：
子类可以派生出自己新的属性，在进行属性查找时，子类中的属性名会优先于父类被查找，例如每个老师还有职称这一属性，我们就需要在Teacher类中定义该类自己的__init__覆盖父类的
方法一：“指名道姓”地调用某一个类的函数
方法二：super()
调用super()会得到一个特殊的对象，该对象专门用来引用父类的属性，且严格按照MRO规定的顺序向后查找
提示：在Python2中super的使用需要完整地写成super(自己的类名,self) ,而在python3中可以简写为super()。
这两种方式的区别是：方式一是跟继承没有关系的，而方式二的super()是依赖于继承的，并且即使没有直接继承关系，super()仍然会按照MRO继续往后查找
关于在子类中重用父类功能的这两种方式，使用任何一种都可以，但是在最新的代码中还是推荐使用super()
组合：
在一个类中以另外一个类的对象作为数据属性，称为类的组合。组合与继承都是用来解决代码的重用性问题。
不同的是：继承是一种“是”的关系，比如老师是人、学生是人，当类之间有很多相同的之处，应该使用继承；而组合则是一种“有”的关系，
比如老师有生日，老师有多门课程，当类之间有显著不同，并且较小的类是较大的类所需要的组件时，应该使用组合。