• 【2020Python修炼记】面向对象编程——继承与派生

    【目录】

    一、继承介绍

    二、继承与抽象

    三、属性查找

    四、继承的实现原理

    1、菱形问题

    2、继承原理

    3、深度优先和广度优先

    4、python Mixins机制

    五、派生与方法重用

    六、组合

    一、继承介绍

    1、什么是继承

    （1）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

    class ParentClass1: #定义父类
    pass

class ParentClass2: #定义父类
    pass

class SubClass1(ParentClass1): #单继承
    pass

class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2): #多继承
    pass

    （2）查看类继承的所有父类：通过类的内置属性__bases__可以查看类继承的所有父类

    >>> SubClass2.__bases__
(<class '__main__.ParentClass1'>, <class '__main__.ParentClass2'>)

    （3）经典类与新式类

    • 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。

    >>> ParentClass1.__bases__
(<class ‘object'>,)
>>> ParentClass2.__bases__
(<class 'object'>,)

    • 而在Python3中，即使没有显式地继承object类，也会默认继承该类。

    因而在python3中统一都是新式类，关于经典类与新式类的区别，未完待续。

    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__

    2、为什么要继承

    为了解决类与类之间，代码冗余的问题

    3、python中多继承的优缺点

     # 优点：

    子类可以同时遗传多个父类的属性，最大限度地重用代码

    # 缺点：
    # 1、违背人的思维习惯：继承表达的是一种什么"是"什么的关系
    # 2、代码可读性会变差
    # 3、不建议使用多继承，有可能会引发可恶的菱形问题，扩展性变差，
    # 如果真的涉及到一个子类不可避免地要重用多个父类的属性，应该使用Mixins机制

    二、继承与抽象

    1、继承和抽象的理论方法

    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（子类），

    总结类与类之间的相似之处就可以得到父类。

    2、如何实现继承

    【栗子】

    以学生和老师的信息管理为例，学生类与老师类之间存在信息参数冗余问题：

    # 示范1：类与类之间存在冗余问题

class Student:
    school='OLDBOY'

    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex

    def choose_course(self):
        print('学生%s 正在选课' %self.name)


class Teacher:
    school='OLDBOY'

    def __init__(self,name,age,sex,salary,level):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex
        self.salary=salary
        self.level=level

    def score(self):
        print('老师 %s 正在给学生打分' %self.name)

    基于继承解决类与类之间的冗余问题：

    # 示范2：基于继承解决类与类之间的冗余问题
class OldboyPeople:
    school = 'OLDBOY'

    def __init__(self, name, age, sex):
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex


class Student(OldboyPeople):
    def choose_course(self):
        print('学生%s 正在选课' % self.name)
stu_obj = Student('lili', 18, 'female')
print(stu_obj.__dict__)
print(stu_obj.school)
stu_obj.choose_course()


class Teacher(OldboyPeople):
    #           老师的空对象，'egon',18,'male',3000,10
    def __init__(self, name, age, sex, salary, level):
        # 指名道姓地跟父类OldboyPeople去要__init__
        OldboyPeople.__init__(self,name,age, sex)
        self.salary = salary
        self.level = level

    def score(self):
        print('老师 %s 正在给学生打分' % self.name)

tea_obj=Teacher('egon',18,'male',3000,10)
print(tea_obj.__dict__)
print(tea_obj.school)
tea_obj.score()

# 输出结果：
{'name': 'lili', 'age': 18, 'sex': 'female'}
OLDBOY
学生lili 正在选课

{'name': 'egon', 'age': 18, 'sex': 'male', 'salary': 3000, 'level': 10}
OLDBOY
老师 egon 正在给学生打分

    三、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……

    1、单继承背景下的属性查找

    【栗子1】 

    obj.f2()会在父类foo中找到f2，先打印 Foo.f2,

    然后执行到self.f1(),即 obj.f1()，仍会按照：对象本身->类bar->父类foo的顺序依次找下去，

    在类bar中找到f1，因而打印结果为 Bar.f1

    # 示范一：
class Foo:
    def f1(self):
        print('Foo.f1')

    def f2(self):
        print('Foo.f2')
        self.f1() # obj.f1() #  调用类Bar中的f1—— 先从自身对象找，没有再去自己的类Bar中有没有f1，没有再去继承的类Foo中找
    class Bar(Foo):
    def f1(self):
        print('Bar.f1')

obj=Bar()
obj.f2()
# 输出结果：
# Foo.f2
# Bar.f1

    【栗子2】如何实现子类和父类中，调用的 def f1(self) 不一样，即在自己类中，就只调用自己类中的 def f1(self)

    方法一：Foo.f1(self) # 调用当前类Foo中的f1

    # # 示范二：
class Foo:
    def f1(self):
        print('Foo.f1')

    def f2(self):
        print('Foo.f2')
        Foo.f1(self)   # 调用当前类Foo中的f1

class Bar(Foo):
    def f1(self):
        print('Bar.f1')

obj=Bar()
obj.f2()

#输出结果：
# Foo.f2
# Foo.f1

    方法二：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

    即 将父类中的 f1 隐藏起来，变为父类私有的

    # 示范三：
class Foo:
    def __f1(self): # _Foo__f1
        print('Foo.f1')

    def f2(self):
        print('Foo.f2')
        self.__f1()   # self._Foo__f1,# 调用当前类中的f1

class Bar(Foo):
    def __f1(self): # _Bar__f1
        print('Bar.f1')

obj=Bar()
obj.f2()

# 输出结果：
# Foo.f2
# Foo.f1

     2、多继承的属性查找

    基本原则不变，但会涉及到菱形问题。详见后文分析。

    四、继承的实现原理

    1、菱形问题 

    大多数面向对象语言都不支持多继承，而在python中，一个子类是可以同时继承多个父类的，

    这固然可以带来一个子类可以对多个不同父类加以重用的好处，

    但也有可能引发著名的 diamond problem菱形问题(或称钻石问题，有时候也被称为“死亡钻石”)，

    菱形，其实就是对下面这种继承结构的形象比喻：

    a类在顶部，b类和c类分别位于其下方，d类在底部将两者连接在一起形成菱形

    这种继承结构下导致的问题称之为菱形问题：

    如果a中有一个方法，b和/或c都重写了该方法，而d没有重写它，那么d继承的是哪个版本的方法：b的还是c的？如下所示：

    class A(object):  # 新式类
    def test(self):
        print('from A')


class B(A):
    def test(self):
        print('from B')


class C(A):
    def test(self):
        print('from C')


class D(B,C):
    pass


obj = D()
obj.test() # 结果为：from B

    要想搞明白obj.test()是如何找到方法test的，需要了解python的继承实现原理——

    （提前透露查找顺序——obj.test()的查找顺序是，先从对象obj本身的属性里找方法test，没有找到，则参照属性查找的发起者(即obj)所处类d的mro列表来依次检索，首先在类d中未找到，然后再b中找到方法test）

    2、继承原理 

    【MRO】

    python到底是如何实现继承的呢？

    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

    >>> D.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__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

    python会在mro列表上从左到右开始查找基类,直到找到第一个匹配这个属性的类为止。

    而这个mro列表的构造是通过一个c3线性化算法来实现的。

    这个算法实际上就是合并所有父类的mro列表并遵循如下三条准则:

    1.子类会先于父类被检查

    2.多个父类会根据它们在列表中的顺序被检查

    3.如果对下一个类存在两个合法的选择,选择第一个父类

    【PS】

    1.由对象发起的属性查找，会从对象自身的属性里检索，没有则会按照对象的类.mro()规定的顺序依次找下去

    2.由类发起的属性查找，会按照当前类.mro()规定的顺序依次找下去

    【举个栗子】以上个“菱形问题”的栗子为基础——

    #【test1】

class A(object):
    def test(self):
        print('from A')

class B(A):
    def test(self):
        print('from B')


class C(A):
    def test(self):
        print('from C')

class D(C,B):
    def test(self):
        print('from D')

print(D.mro())  # 类D以及类D的对象访问属性都是参照该类的mro列表
# 输出结果：
# [<class '__main__.D'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
obj1 = D()
obj1.test()   # 输出结果：from D
print(D.test)  # 输出结果：<function D.test at 0x0000012EA27FA4C0>


print(C.mro()) # 类C以及类C的对象访问属性都是参照该类的mro列表
# 输出结果：[<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
obj2 = C()
obj2.test()  # 输出结果：from C
print(C.test) # 输出结果： <function C.test at 0x0000022FA7D0A3A0>

# 【test2】
class A(object):
    # def test(self):
    #     print('from A')
    pass

class B(A):
    def test(self):
        print('from B')

class C(A):
    # def test(self):
    #     print('from C')
    pass
class D(C,B):
    # def test(self):
    #     print('from D')
    pass

print(D.mro())  # 类D以及类D的对象访问属性都是参照该类的mro列表
# 输出结果：
# [<class '__main__.D'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
obj1 = D()
obj1.test()   # 输出结果：from B
print(D.test)  # 输出结果：<function B.test at 0x00000246D6F3A310>

# 总结：类相关的属性查找（类名.属性，该类的对象.属性），都是参照该类的mro
    【菱形问题+MRO】View Code

    3、深度优先和广度优先 

     （1）非菱形继承

    如果多继承是非菱形继承，经典类与新式类的属性查找顺序一样：都是一个分支一个分支地找下去，然后最后找object类

    ==栗子如下：

    class E:
    # def test(self):
    #     print('from E')
    pass

class F:
    def test(self):
        print('from F')


class B(E):
    # def test(self):
    #     print('from B')
    pass

class C(F):
    # def test(self):
    #     print('from C')
    pass

class D:
    def test(self):
        print('from D')


class A(B, C, D):
    # def test(self):
    #     print('from A')
    pass

# 新式类
print(A.mro())  
# A->B->E->C->F->D->object 
# [<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, 
# <class '__main__.C'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.D'>, <class 'object'>]

obj = A()
obj.test()  # 结果为：from F
    【非菱形的多继承】View Code

    （2）菱形继承

    如果多继承是菱形继承，经典类与新式类的属性查找顺序不一样：
    # 经典类：深度优先，会在检索第一条分支的时候就直接一条道走到黑，即会检索大脑袋（共同的父类）
    # 新式类：广度优先，会在检索最后一条分支的时候检索大脑袋

    ==栗子如下：

    经典类：深度优先——

    新式类：广度优先——

    class G:   # 在python2中，未继承object的类及其子类，都是经典类
    # def test(self):
    #     print('from G')
    pass

class E(G):
    # def test(self):
    #     print('from E')
    pass

class F(G):
    def test(self):
        print('from F')

class B(E):
    # def test(self):
    #     print('from B')
    pass

class C(F):
    def test(self):
        print('from C')

class D(G):
    def test(self):
        print('from D')

class A(B,C,D):
    # def test(self):
    #     print('from A')
    pass

# # 新式类
print(A.mro())
# # A->B->E->C->F->D->G->object
# # [<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.F'>,
# # <class '__main__.D'>, <class '__main__.G'>, <class 'object'>]
obj = A()
obj.test()  # 输出结果：from C


# 经典类：A->B->E->G->C->F->D
print(A.mro())
obj = A()
obj.test()  # 输出结果：from C
    【菱形的多继承】View Code

    （3）总结

    # 多继承到底要不用？
    要用，但是规避几点问题——
    # 1、继承结构尽量不要过于复杂
    # 2、推荐使用mixins机制：在多继承的背景下满足继承的什么"是"什么的关系

    4、python Mixins机制

    五、派生与方法重用 

    六、组合

    参考：

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/109331525

    https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7340153.html
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/bigorangecc/p/12665092.html
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