Python 面向对象继承
一 什么是面向对象的继承
比较官方的说法就是：
继承（英语：inheritance）是面向对象软件技术当中的一个概念。如果一个类别A“继承自”另一个类别B，就把这个A称为“B的子类别”，而把B称为“A的父类别”也可以称“B是A的超类”。继承可以使得子类别具有父类别的各种属性和方法，而不需要再次编写相同的代码。在令子类别继承父类别的同时，可以重新定义某些属性，并重写某些方法，即覆盖父类别的原有属性和方法，使其获得与父类别不同的功能。另外，为子类别追加新的属性和方法也是常见的做法。 一般静态的面向对象编程语言，继承属于静态的，意即在子类别的行为在编译期就已经决定，无法在执行期扩充。
字面意思就是：子承父业，合法继承家产，就是如果你是独生子，而且你也很孝顺，不出意外，你会继承你父母所有家产，他们的所有财产都会由你使用（败家子儿除外）。
那么用一个例子来看一下继承：
class Person:
def init(self,name,sex,age):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
class Cat:
def init(self,name,sex,age):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
class Dog:
def init(self,name,sex,age):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
继承的用法：
class Aniaml(object):
def init(self,name,sex,age):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
class Person(Aniaml):
pass
class Cat(Aniaml):
pass
class Dog(Aniaml):
pass
继承的有点也是显而易见的：
1，增加了类的耦合性（耦合性不宜多，宜精）。
2，减少了重复代码。
3，使得代码更加规范化，合理化。
二 继承的分类
就向上面的例子：
Aminal 叫做父类,基类,超类。 Person Cat Dog: 子类，派生类。 继承：可以分单继承，多继承。
这里需要补充一下python中类的种类（继承需要）：
在python2x版本中存在两种类.： ⼀个叫经典类. 在python2.2之前. ⼀直使⽤的是经典类. 经典类在基类的根如果什么都不写. ⼀个叫新式类. 在python2.2之后出现了新式类. 新式类的特点是基类的根是object类。 python3x版本中只有一种类： python3中使⽤的都是新式类. 如果基类谁都不继承. 那这个类会默认继承 object
三 单继承
3.1 类名，对象执行父类方法
class Aniaml(object):
type_name = '动物类'
def __init__(self,name,sex,age):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
def eat(self):
print(self)
print('吃东西')
class Person(Aniaml):
pass
class Cat(Aniaml):
pass
class Dog(Aniaml):
pass
类名：
print(Person.type_name) # 可以调用父类的属性，方法。
Person.eat(111)
print(Person.type_name)
对象：
实例化对象
p1 = Person('春哥','男',18)
print(p1.dict)
对象执行类的父类的属性，方法。
print(p1.type_name)
p1.type_name = '666'
print(p1)
p1.eat()
3.2 执行顺序
class Aniaml(object):
type_name = '动物类'
def init(self,name,sex,age):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
def eat(self):
print(self)
print('吃东西')
class Person(Aniaml):
def eat(self):
print('%s 吃饭'%self.name)
class Cat(Aniaml):
pass
class Dog(Aniaml):
pass
p1 = Person('barry','男',18)
实例化对象时必须执行__init__方法,类中没有，从父类找，父类没有，从object类中找。
p1.eat()
先要执行自己类中的eat方法，自己类没有才能执行父类中的方法。
3.3同时执行类以及父类方法
方法一：
如果想执行父类的func方法，这个方法并且子类中夜用，那么就在子类的方法中写上：
父类.func(对象,其他参数)
举例说明：
class Aniaml(object):
type_name = '动物类'
def init(self,name,sex,age):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
def eat(self):
print('吃东西')
class Person(Aniaml):
def init(self,name,sex,age,mind):
'''
self = p1
name = '春哥'
sex = 'laddboy'
age = 18
mind = '有思想'
'''
# Aniaml.init(self,name,sex,age) # 方法一
self.mind = mind
def eat(self):
super().eat()
print('%s 吃饭'%self.name)
class Cat(Aniaml):
pass
class Dog(Aniaml):
pass
方法一： Aniaml.init(self,name,sex,age)
p1 = Person('春哥','laddboy',18,'有思想')
print(p1.dict)
对于方法一如果不理解：
def func(self):
print(self)
self = 3
func(self)
方法二：
利用super，super().func(参数)
class Aniaml(object):
type_name = '动物类'
def init(self,name,sex,age):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
def eat(self):
print('吃东西')
class Person(Aniaml):
def init(self,name,sex,age,mind):
'''
self = p1
name = '春哥'
sex = 'laddboy'
age = 18
mind = '有思想'
'''
# super(Person,self).init(name,sex,age) # 方法二
super().init(name,sex,age) # 方法二
self.mind = mind
def eat(self):
super().eat()
print('%s 吃饭'%self.name)
class Cat(Aniaml):
pass
class Dog(Aniaml):
pass
p1 = Person('春哥','laddboy',18,'有思想')
print(p1.dict)
单继承的课堂练习
1
class Base:
def init(self, num):
self.num = num
def func1(self):
print(self.num)
class Foo(Base):
pass
obj = Foo(123)
obj.func1() # 123 运⾏的是Base中的func1
2
class Base:
def init(self, num):
self.num = num
def func1(self):
print(self.num)
class Foo(Base):
def func1(self):
print("Foo. func1", self.num)
obj = Foo(123)
obj.func1() # Foo. func1 123 运⾏的是Foo中的func1
3
class Base:
def init(self, num):
self.num = num
def func1(self):
print(self.num)
class Foo(Base):
def func1(self):
print("Foo. func1", self.num)
obj = Foo(123)
obj.func1() # Foo. func1 123 运⾏的是Foo中的func1
4
class Base:
def init(self, num):
self.num = num
def func1(self):
print(self.num)
self.func2()
def func2(self):
print("Base.func2")
class Foo(Base):
def func2(self):
print("Foo.func2")
obj = Foo(123)
obj.func1() # 123 Foo.func2 func1是Base中的 func2是⼦类中的
再来
class Base:
def init(self, num):
self.num = num
def func1(self):
print(self.num)
self.func2()
def func2(self):
print(111, self.num)
class Foo(Base):
def func2(self):
print(222, self.num)
lst = [Base(1), Base(2), Foo(3)]
for obj in lst:
obj.func2() # 111 1 | 111 2 | 222 3
再来
class Base:
def init(self, num):
self.num = num
def func1(self):
print(self.num)
self.func2()
def func2(self):
print(111, self.num)
class Foo(Base):
def func2(self):
print(222, self.num)
lst = [Base(1), Base(2), Foo(3)]
for obj in lst:
obj.func1() # 那笔来吧. 好好算
四 多继承
class ShenXian: # 神仙
def fei(self):
print("神仙都会⻜")
class Monkey: # 猴
def chitao(self):
print("猴⼦喜欢吃桃⼦")
class SunWukong(ShenXian, Monkey): # 孙悟空是神仙, 同时也是⼀只猴
pass
sxz = SunWukong() # 孙悟空
sxz.chitao() # 会吃桃⼦
sxz.fei() # 会⻜
此时, 孙悟空是⼀只猴⼦, 同时也是⼀个神仙. 那孙悟空继承了这两个类. 孙悟空⾃然就可以执⾏这两个类中的⽅法. 多继承⽤起来简单. 也很好理解. 但是多继承中, 存在着这样⼀个问题. 当两个⽗类中出现了重名⽅法的时候. 这时该怎么办呢? 这时就涉及到如何查找⽗类⽅法的这么⼀个问题.即MRO(method resolution order) 问题. 在python中这是⼀个很复杂的问题. 因为在不同的python版本中使⽤的是不同的算法来完成MRO的.
4.1经典类的多继承
虽然在python3中已经不存在经典类了. 但是经典类的MRO最好还是学⼀学. 这是⼀种树形结构遍历的⼀个最直接的案例. 在python的继承体系中. 我们可以把类与类继承关系化成⼀个树形结构的图. 来, 上代码:
class A:
pass
class B(A):
pass
class C(A):
pass
class D(B, C):
pass
class E:
pass
class F(D, E):
pass
class G(F, D):
pass
class H:
pass
class Foo(H, G):
pass
对付这种mro画图就可以：
image-20190812195926331
继承关系图已经有了. 那如何进⾏查找呢? 记住⼀个原则. 在经典类中采⽤的是深度优先，遍历⽅案. 什么是深度优先. 就是⼀条路走到头. 然后再回来. 继续找下⼀个.
image-20190812195945223
图中每个圈都是准备要送鸡蛋的住址. 箭头和⿊线表⽰线路. 那送鸡蛋的顺序告诉你入⼝在最下⾯R. 并且必须从左往右送. 那怎么送呢?
image-20190812200002891
如图. 肯定是按照123456这样的顺序来送. 那这样的顺序就叫深度优先遍历. ⽽如果是142356呢? 这种被称为⼴度优先遍历. 好了. 深度优先就说这么多. 那么上⾯那个图怎么找的呢? MRO是什么呢? 很简单. 记住. 从头开始. 从左往右. ⼀条路跑到头, 然后回头. 继续⼀条路跑到头. 就是经典类的MRO算法.
类的MRO: Foo-> H -> G -> F -> E -> D -> B -> A -> C. 你猜对了么?
4.2新式类的多继承
4.2.1 mro序列
MRO是一个有序列表L，在类被创建时就计算出来。 通用计算公式为：
mro(Child(Base1，Base2)) = [ Child ] + merge( mro(Base1), mro(Base2), [ Base1, Base2] )
（其中Child继承自Base1, Base2）
如果继承至一个基类：class B(A) 这时B的mro序列为
mro( B ) = mro( B(A) )
= [B] + merge( mro(A) + [A] )
= [B] + merge( [A] + [A] )
= [B,A]
如果继承至多个基类：class B(A1, A2, A3 …) 这时B的mro序列
mro(B) = mro( B(A1, A2, A3 …) )
= [B] + merge( mro(A1), mro(A2), mro(A3) ..., [A1, A2, A3] )
= ...
计算结果为列表，列表中至少有一个元素即类自己，如上述示例[A1,A2,A3]。merge操作是C3算法的核心。
4.2.2. 表头和表尾
表头： 列表的第一个元素
表尾： 列表中表头以外的元素集合（可以为空）
示例 列表：[A, B, C] 表头是A，表尾是B和C
4.2.3. 列表之间的+操作
+操作：
[A] + [B] = [A, B] （以下的计算中默认省略） ---------------------
merge操作示例：
如计算merge( [E,O], [C,E,F,O], [C] )
有三个列表 ： ① ② ③
1 merge不为空，取出第一个列表列表①的表头E，进行判断
各个列表的表尾分别是[O], [E,F,O]，E在这些表尾的集合中，因而跳过当前当前列表
2 取出列表②的表头C，进行判断
C不在各个列表的集合中，因而将C拿出到merge外，并从所有表头删除
merge( [E,O], [C,E,F,O], [C]) = [C] + merge( [E,O], [E,F,O] )
3 进行下一次新的merge操作 ......
image-20190812200035995
计算mro(A)方式：
mro(A) = mro( A(B,C) )
原式= [A] + merge( mro(B),mro(C),[B,C] )
mro(B) = mro( B(D,E) )
= [B] + merge( mro(D), mro(E), [D,E] ) # 多继承
= [B] + merge( [D,O] , [E,O] , [D,E] ) # 单继承mro(D(O))=[D,O]
= [B,D] + merge( [O] , [E,O] , [E] ) # 拿出并删除D
= [B,D,E] + merge([O] , [O])
= [B,D,E,O]
mro(C) = mro( C(E,F) )
= [C] + merge( mro(E), mro(F), [E,F] )
= [C] + merge( [E,O] , [F,O] , [E,F] )
= [C,E] + merge( [O] , [F,O] , [F] ) # 跳过O，拿出并删除
= [C,E,F] + merge([O] , [O])
= [C,E,F,O]
原式= [A] + merge( [B,D,E,O], [C,E,F,O], [B,C])
= [A,B] + merge( [D,E,O], [C,E,F,O], [C])
= [A,B,D] + merge( [E,O], [C,E,F,O], [C]) # 跳过E
= [A,B,D,C] + merge([E,O], [E,F,O])
= [A,B,D,C,E] + merge([O], [F,O]) # 跳过O
= [A,B,D,C,E,F] + merge([O], [O])
= [A,B,D,C,E,F,O]
结果OK. 那既然python提供了. 为什么我们还要如此⿇烦的计算MRO呢? 因为笔 试.......你在笔试的时候, 是没有电脑的. 所以这个算法要知道. 并且简单的计算要会. 真是项⽬ 开发的时候很少有⼈这么去写代码.
这个说完了. 那C3到底怎么看更容易呢? 其实很简单. C3是把我们多个类产⽣的共同继 承留到最后去找. 所以. 我们也可以从图上来看到相关的规律. 这个要⼤家⾃⼰多写多画图就 能感觉到了. 但是如果没有所谓的共同继承关系. 那⼏乎就当成是深度遍历就可以了