面向对象

面向对象

参考：https://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7293890.htm#_label14

讲解及其详细。大家可以直接去看原创。

定义：

Python中一切皆为对象。

面向对象编程简单来说就是基于对 类 和 对象 的使用，所有的代码都是通过类和对象来实现的编程就是面向对象编程！

类：一个模板，模板里可以包含多个函数，函数里实现一些功能。具有相同特征的一类事物。

对象（实例）：根据模板创建的实例，通过实例对象可以执行类中的函数。具体的某一个事物。

属性：事务的特征。比如比如年龄、身高、性别、姓名等都叫做属性，一个类中，可以有多个属性。

方法：人类不止有身高、年龄、性别这些属性，还能做好多事情，比如说话、走路、吃饭等，相比较于属性是名词，说话、走路是动词，这些动词用程序来描述就叫做方法。

实例化：类——>对象的过程。

在python中，用变量表示特征，用函数表示技能，因而具有相同特征和技能的一类事物就是‘类’，对象是则是这一类事物中具体的一个。

面向过程与面向对象：

面向过程

核心是过程二字，过程指的是解决问题的步骤，好比如设计一条流水线，是一种机械式的思维方式。

就是程序从上到下一步步执行，一步步从上到下，从头到尾的解决问题 。

基本设计思路就是程序一开始是要着手解决一个大的问题，然后把一个大问题分解成很多个小问题或子过程，这些子过程再执行的过程再继续分解直到小问题足够简单到可以在一个小步骤范围内解决。

优点

将复杂的问题流程化，进而简单化；

极大的降低了写程序的复杂度，只需要顺着要执行的步骤，堆叠代码即可。

缺点

扩展性差；

代码牵一发而动全身。

应用场景

一旦完成基本很少改变的场景，著名的例子有Linux內核，git，以及Apache HTTP Server等

面向对象

核心是对象二字，特征和技能的结合体。

优点

可扩展性高；

对某一个对象单独修改，会立刻反映到整个体系中，如对游戏中一个人物参数的特征和技能修改都很容易。

缺点

编程复杂度高；

可控性差，无法向面向过程的程序设计流水线式的可以很精准的预测问题的处理流程与结果，

面向对象的程序一旦开始就由对象之间的交互解决问题，即便是上帝也无法预测最终结果。

于是我们经常看到一个游戏人某一参数的修改极有可能导致阴霸的技能出现，一刀砍死3个人，这个游戏就失去平衡。

应用场景

需求经常变化的软件，一般需求的变化都集中在用户层，互联网应用，企业内部软件，游戏等都是面向对象的程序设计大显身手的好地方。

面向对象的基本形式

class 类名:
    def __init__(self,参数1,参数2):
        self.对象的属性1 = 参数1
        self.对象的属性2 = 参数2

    def 方法名(self):pass

    def 方法名2(self):pass

对象名 = 类名(1,2)  #对象就是实例，代表一个具体的东西
                  #类名() : 类名+括号就是实例化一个类，相当于调用了__init__方法
                  #括号里传参数，参数不需要传self，其他与init中的形参一一对应
                  #结果返回一个对象
对象名.对象的属性1   #查看对象的属性，直接用 对象名.属性名 即可
对象名.方法名()     #调用类中的方法，直接用 对象名.方法名() 即可

创建类

class Dog:  # 定义一个狗类
    role = 'dog'  # 狗的角色属性都是狗

    def __init__(self, name, breed, aggressivity, life_value):
        self.name = name  # 每一只狗都有自己的昵称;
        self.breed = breed  # 每一只狗都有自己的品种;
        self.aggressivity = aggressivity  # 每一只狗都有自己的攻击力;
        self.life_value = life_value  # 每一只狗都有自己的生命值;

实例化

ha2 = Dog('二愣子','哈士奇',10,1000)  #创造了一只实实在在的狗ha2
                                      #对象就是实例，代表一个具体的东西
                                      #类名() : 类名+括号就是实例化一个类，相当于调用了__init__方法
                                      #括号里传参数，参数不需要传self，其他与init中的形参一一对应
                                      #结果返回一个对象

对象之间的交互

class Person:  # 定义一个人类
    role = 'person'  # 人的角色属性都是人

    def __init__(self, name, aggressivity, life_value):
        self.name = name  # 每一个角色都有自己的昵称;
        self.aggressivity = aggressivity  # 每一个角色都有自己的攻击力;
        self.life_value = life_value  # 每一个角色都有自己的生命值;

    def attack(self,dog):
        # 人可以攻击狗，这里的狗也是一个对象。
        # 人攻击狗，那么狗的生命值就会根据人的攻击力而下降
        dog.life_value -= self.aggressivity

class Dog:  # 定义一个狗类
    role = 'dog'  # 狗的角色属性都是狗

    def __init__(self, name, breed, aggressivity, life_value):
        self.name = name  # 每一只狗都有自己的昵称;
        self.breed = breed  # 每一只狗都有自己的品种;
        self.aggressivity = aggressivity  # 每一只狗都有自己的攻击力;
        self.life_value = life_value  # 每一只狗都有自己的生命值;

    def bite(self,people):
        # 狗可以咬人，这里的狗也是一个对象。
        # 狗咬人，那么人的生命值就会根据狗的攻击力而下降
        people.life_value -= self.aggressivity

egg = Person('egon',10,1000)  #创造了一个实实在在的人egg
ha2 = Dog('二愣子','哈士奇',10,1000)  #创造了一只实实在在的狗ha2
print(ha2.life_value)         #看看ha2的生命值
egg.attack(ha2)               #egg打了ha2一下
print(ha2.life_value)         #ha2掉了10点血

类命名空间与对象、实例的命名空间

创建一个类就会创建一个类的名称空间，用来存储类中定义的所有名字，这些名字称为类的属性。

而类有两种属性：静态属性和动态属性

• 静态属性就是直接在类中定义的变量
• 动态属性就是定义在类中的方法

数据属性可以分为类数据属性与实例数据属性。

对于类数据属性和实例数据属性，可以总结为：

• 类数据属性属于类本身，可以通过类名进行访问/修改
• 类数据属性也可以被类的所有实例访问/修改
• 在类定义之后，可以通过类名动态添加类数据属性，新增的类属性也被类和所有实例共有
• 实例数据属性只能通过实例访问
• 在实例生成后，还可以动态添加实例数据属性，但是这些实例数据属性只属于该实例

其中类的数据属性是共享给所有对象的

id(egg.role) == id(Person.role)   #out:True

而类的动态属性是绑定到所有对象的

egg.attack == Person.attack  #out:Fales

创建一个对象/实例就会创建一个对象/实例的名称空间，存放对象/实例的名字，称为对象/实例的属性

在obj.name会先从obj自己的名称空间里找name，找不到则去类中找，类也找不到就找父类...最后都找不到就抛出异常。

面向对象的组合用法

软件重用的重要方式除了继承之外还有另外一种方式，即：组合

组合指的是，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。

class BirthDate:
    def __init__(self,year,month,day):
        self.year=year
        self.month=month
        self.day=day

class Couse:
    def __init__(self,name,price,period):
        self.name=name
        self.price=price
        self.period=period

class Teacher:
    def __init__(self,name,gender,birth,course):
        self.name=name 
        self.gender=gender
        self.birth=birth
        self.course=course
    def teach(self): 
        print('teaching')

p1=Teacher('egon','male', 
            BirthDate('1995','1','27'), 
            Couse('python','28000','4 months')
           ) 

print(p1.birth.year,p1.birth.month,p1.birth.day)          #out: 1995 1 27

print(p1.course.name,p1.course.price,p1.course.period)    #out:python 28000 4 months

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，用组合比较好。

面向对象的三大特性：继承、多态、封装

继承

定义

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，父类又可称为基类或超类，新建的类称为派生类或子类

在类名后面括号中写上另一个类，表示继承了那个类。

继承与抽象

抽象即抽取类似或者说比较像的部分。

抽象分成两个层次： 

1.将奥巴马和梅西这俩对象比较像的部分抽取成类； 

2.将人，猪，狗这三个类比较像的部分抽取成父类。

抽象最主要的作用是划分类别（可以隔离关注点，降低复杂度）

继承：是基于抽象的结果，通过编程语言去实现它，肯定是先经历抽象这个过程，才能通过继承的方式去表达出抽象的结构。

抽象只是分析和设计的过程中，一个动作或者说一种技巧，通过抽象可以得到类

单继承与多继承

class ParentClass1: #定义父类
    pass

class ParentClass2: #定义父类
    pass

class SubClass1(ParentClass1): #单继承，基类是ParentClass1，派生类是SubClass
    pass

class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2): #python支持多继承，用逗号分隔开多个继承的类
    pass
#__base__只查看从左到右继承的第一个子类，__bases__则是查看所有继承的父类
print(SubClass1.__bases__)    #out:(<class '__main__.ParentClass1'>,)
print(SubClass2.__bases__)    #out:(<class '__main__.ParentClass1'>, <class '__main__.ParentClass2'>)
#如果没有指定基类，python的类会默认继承object类，object是所有python类的基类，它提供了一些常见方法（如__str__）的实现。
print(ParentClass1.__bases__) #out:(<class 'object'>,)

在python中，类还可以继承多个类，在继承多个类时，他对类中的函数查找有两种方式

　　深度优先：类是经典类时，多继承情况下，会按照深度优先方式查找

　　广度优先：类是新式类时，多继承情况下，会按照广度优先方式查找

（在python3.x中）都默认为广度优先，但还是可以了解一下两个的区别，新式类：当前类或者基类继承了objiect类就叫新式类，否者就是经典类。

class A(object):
    def name(self):
        print("HELLO")
class B(A):
    pass
class C(A):
    def name(self):
        print("PYTHON")
class D(B,C):
    pass
a1=D()
a1.name()   #输出：PYTHON
#查找顺序:# 首先去自己D类中查找，如果没有，则继续去B类中找，没有则继续去C类中找，没有则继续去A类中找，如果还是未找到，则报错
#广度优先：D-B-C-A
#深度优先：D-B-A-C

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

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

class F(D,E):
    # def test(self):
    #     print('from F')
    pass
f1=F()
f1.test()        #out:from D      
print(F.__mro__) #只有新式才有这个属性可以查看线性列表，经典类没有这个属性

#新式类继承顺序:F->D->B->E->C->A
#经典类继承顺序:F->D->B->A->E->C
#python3中统一都是新式类
#pyhon2中才分新式类与经典类

继承顺序

• 子类会先于父类被检查
• 多个父类会根据它们在列表中的顺序被检查
• 如果对下一个类存在两个合法的选择,选择第一个父类

在python3中，子类执行父类的方法也可以直接用super方法。

super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。

基本语法：super(type,[object-or-type])

type: 类     

object-or-type:类，一般是 self

 super().xxx 代替 super(Class, self).xxx 

参考：https://www.cnblogs.com/xinghuaikang/p/8481712.html

class A():
    def go(self):
        print ("go A go!")
    def stop(self):
        print ("stop A stop!")
    def pause(self):
        raise Exception("Not Implemented")
class B(A):
    def go(self):
        super(B, self).go()
        print ("go B go!")
class C(A):
    def go(self):
        super(C, self).go()
        print ("go C go!")
    def stop(self):
        super(C, self).stop()
        print ("stop C stop!")
class D(B,C):
    def go(self):
        super(D, self).go()
        print ("go D go!")
    def stop(self):
        super(D, self).stop()
        print ("stop D stop!")
    def pause(self):
        print ("wait D wait!")
class E(B,C):
    pass
a = A()
b = B()
c = C()
d = D()
e = E()
# 说明下列代码的输出结果
a.go()# go A go!
b.go()# go A go!# go B go!
c.go()# go A go!# go C go!
d.go()# go A go!# go C go!# go B go!# go D go!
e.go()# go A go!# go C go!# go B go!
a.stop()# stop A stop!
b.stop()# stop A stop!
c.stop()# stop A stop!# stop C stop!
d.stop()# stop A stop!# stop C stop!# stop D stop!
e.stop()# stop A stop!# stop C stip!
print(D.mro())
a.pause()# ... Exception: Not Implemented
b.pause()# ... Exception: Not Implemented
c.pause()# ... Exception: Not Implemented
d.pause()# wait D wait!
e.pause()# ...Exception: Not Implemented

• 从左往右，广度优先、所有类不重复调用；
• 父类抛异常的情况，如果子类有不抛异常的方法，异常就不抛出了，这个设计也会很有用。

派生

子类可以添加自己新的属性或者在自己这里重新定义这些属性（不会影响到父类），需要注意的是，一旦重新定义了自己的属性且与父类重名，那么调用新增的属性时，就以自己为准了。

class Animal:
    '''
    人和狗都是动物，所以创造一个Animal基类
    '''
    def __init__(self, name, aggressivity, life_value):
        self.name = name  # 人和狗都有自己的昵称;
        self.aggressivity = aggressivity  # 人和狗都有自己的攻击力;
        self.life_value = life_value  # 人和狗都有自己的生命值;

    def eat(self):
        print('%s is eating'%self.name)

class Dog(Animal):
    '''
    狗类，继承Animal类
    '''
    def bite(self, people):
        '''
        派生：狗有咬人的技能
        :param people:  
        '''
        people.life_value -= self.aggressivity

class Person(Animal):
    '''
    人类，继承Animal
    '''
    def attack(self, dog):
        '''
        派生：人有攻击的技能
        :param dog: 
        '''
        dog.life_value -= self.aggressivity

egg = Person('egon',10,1000)
ha2 = Dog('二愣子',50,1000)
print(ha2.life_value)        #out:1000
print(egg.attack(ha2))       #out:None
print(ha2.life_value)        #out:990

像ha2.life_value之类的属性引用，会先从实例中找life_value然后去类中找，然后再去父类中找...直到最顶级的父类。

接口类与抽象类

接口类

继承有两种用途：

• 一：继承基类的方法，并且做出自己的改变或者扩展（代码重用）
•  声明某个子类兼容于某基类，定义一个接口类Interface，接口类中定义了一些接口名（就是函数名）且并未实现接口的功能，子类继承接口类，并且实现接口中的功能

接口继承实质上是要求“做出一个良好的抽象，这个抽象规定了一个兼容接口，使得外部调用者无需关心具体细节，可一视同仁的处理实现了特定接口的所有对象”——这在程序设计上，叫做归一化。

归一化，让使用者无需关心对象的类是什么，只需要的知道这些对象都具备某些功能就可以了，这极大地降低了使用者的使用难度。

class Alipay:
    '''
    支付宝支付
    '''
    def pay(self,money):
        print('支付宝支付了%s元'%money)

class Applepay:
    '''
    apple pay支付
    '''
    def pay(self,money):
        print('apple pay支付了%s元'%money)


def pay(payment,money):
    '''
    支付函数，总体负责支付
    对应支付的对象和要支付的金额
    '''
    payment.pay(money)


p = Alipay()
pay(p,200)          #out: 支付宝支付了200元  

抽象类

抽象类是一个特殊的类，它的特殊之处在于只能被继承，不能被实例化。

如果说类是从一堆对象中抽取相同的内容而来的，那么抽象类就是从一堆类中抽取相同的内容而来的，内容包括数据属性和函数属性。

联系与区别

抽象类的本质还是类，指的是一组类的相似性，包括数据属性（如all_type）和函数属性（如read、write），而接口只强调函数属性的相似性。

抽象类是一个介于类和接口直接的一个概念，同时具备类和接口的部分特性，可以用来实现归一化设计 

在python中，并没有接口类这种东西，即便不通过专门的模块定义接口，我们也应该有一些基本的概念。

多继承问题

在继承抽象类的过程中，我们应该尽量避免多继承；
而在继承接口的时候，我们反而鼓励你来多继承接口。

接口隔离原则：
使用多个专门的接口，而不使用单一的总接口。即客户端不应该依赖那些不需要的接口。

方法的实现

在抽象类中，我们可以对一些抽象方法做出基础实现；
而在接口类中，任何方法都只是一种规范，具体的功能需要子类实现。

.

 

小结

继承的作用

• 减少代码的重用
• 提高代码可读性
• 规范编程模式

名词解释

• 抽象：抽象即抽取类似或者说比较像的部分。是一个从具题到抽象的过程
• 继承：子类继承了父类的方法和属性
• 派生：子类在父类方法和属性的基础上产生了新的方法和属性

抽象类与接口类

• 多继承问题 在继承抽象类的过程中，我们应该尽量避免多继承； 而在继承接口的时候，我们反而鼓励你来多继承接口
• 方法的实现 在抽象类中，我们可以对一些抽象方法做出基础实现； 而在接口类中，任何方法都只是一种规范，具体的功能需要子类实现

钻石继承

• 新式类：广度优先
• 经典类：深度优先

多态

定义

多态指的是一类事物有多种形态

动物有多种形态：人，狗，猪

文件有多种形态：文本文件，可执行文件

多态性

在面向对象方法中一般是这样表述多态性：

向不同的对象发送同一条消息（！！！obj.func():是调用了obj的方法func，又称为向obj发送了一条消息func），不同的对象在接收时会产生不同的行为（即方法）。

也就是说，每个对象可以用自己的方式去响应共同的消息。所谓消息，就是调用函数，不同的行为就是指不同的实现，即执行不同的函数。

比如：老师.下课铃响了（），学生.下课铃响了()，老师执行的是下班操作，学生执行的是放学操作，虽然二者消息一样，但是执行的效果不同

鸭子类型

Python崇尚鸭子类型，即‘如果看起来像、叫声像而且走起路来像鸭子，那么它就是鸭子

封装

定义

隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式。

优点

• 将变化隔离
• 便于使用
• 提高复用性
• 提高安全性

原则

•  将不需要对外提供的内容都隐藏起来
• 把属性都隐藏，提供公共方法对其访问

私有变量

在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的）

#其实这仅仅这是一种变形操作
#类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变形成：_类名__x的形式：

class A:
    __N=0 #类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N,会变形为_A__N
    def __init__(self):
        self.__X=10 #变形为self._A__X
    def __foo(self): #变形为_A__foo
        print('from A')
    def bar(self):
        self.__foo() #只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到.

#A._A__N是可以访问到的，即这种操作并不是严格意义上的限制外部访问，仅仅只是一种语法意义上的变形

这种自动变形的特点：

1.类中定义的__x只能在内部使用，如self.__x，引用的就是变形的结果。

2.这种变形其实正是针对外部的变形，在外部是无法通过__x这个名字访问到的。

3.在子类定义的__x不会覆盖在父类定义的__x，因为子类中变形成了：_子类名__x,而父类中变形成了：_父类名__x，即双下滑线开头的属性在继承给子类时，子类是无法覆盖的。

这种变形需要注意的问题是：

1.这种机制也并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性，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a._A__N

2.变形的过程只在类的内部生效,在定义后的赋值操作，不会变形

私有方法

在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的）

在继承中，父类如果不想让子类覆盖自己的方法，可以将方法定义为私有的

#正常情况
>>> class A:
...     def fa(self):
...         print('from A')
...     def test(self):
...         self.fa()
... 
>>> class B(A):
...     def fa(self):
...         print('from B')
... 
>>> b=B()
>>> b.test()
#out:from B

#将B.fa改名
>>> class A:
...     def fa(self):
...         print('from A')
...     def test(self):
...         self.fa()
... 
>>> class B(A):
...     def fb(self):
...         print('from B')
... 
>>> b=B()
>>> b.test()
#out:from A
 

#把fa定义成私有的，即__fa
>>> class A:
...     def __fa(self): #在定义时就变形为_A__fa
...         print('from A')
...     def test(self):
...         self.__fa() #只会与自己所在的类为准,即调用_A__fa
... 
>>> class B(A):
...     def __fa(self):
...         print('from B')
... 
>>> b=B()
>>> b.test()
#out:from A

在“正常情况”下：  b.test 调用函数fa,先在子类B中查找并找到。所以输出 “from B”。
在“将B.fa改名”下：b.test 调用函数fa,先在子类B中查找但未找到，进而从父类A中查找并找到。所以输出 “from A”。
在“把fa定义成私有的，即__fa”： b.test 调用函数fa,先在子类B中查找因为私有化而无法找到，进而从父类A中查找（test也在A类中）并找到。
所以输出 “from A”。

封装与扩展性

封装在于明确区分内外，使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码；

而外部使用用者只知道一个接口(函数)，只要接口（函数）名、参数不变，使用者的代码永远无需改变。

这就提供一个良好的合作基础——或者说，只要接口这个基础约定不变，则代码改变不足为虑。

#类的设计者
class Room:
    def __init__(self,name,owner,width,length,high):
        self.name=name
        self.owner=owner
        self.__width=width
        self.__length=length
        self.__high=high
    def tell_area(self): #对外提供的接口，隐藏了内部的实现细节，此时我们想求的是面积
        return self.__width * self.__length


#使用者
>>> r1=Room('卧室','egon',20,20,20)
>>> r1.tell_area() #使用者调用接口tell_area


#类的设计者，轻松的扩展了功能，而类的使用者完全不需要改变自己的代码
class Room:
    def __init__(self,name,owner,width,length,high):
        self.name=name
        self.owner=owner
        self.__width=width
        self.__length=length
        self.__high=high
    def tell_area(self): #对外提供的接口，隐藏内部实现，此时我们想求的是体积,内部逻辑变了,只需求修该下列一行就可以很简答的实现,而且外部调用感知不到,仍然使用该方法，但是功能已经变了
        return self.__width * self.__length * self.__high


#对于仍然在使用tell_area接口的人来说，根本无需改动自己的代码，就可以用上新功能
>>> r1.tell_area()

Property

参考：https://www.cnblogs.com/zhangfengxian/p/10199935.html

定义：一种用起来像是使用的实例属性一样的特殊属性，可以对应于某个方法

class Goods:

    def __init__(self):
        # 原价
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    @property
    def price(self):
        # 实际价格 = 原价 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    @price.setter
    def price(self, value):
        self.original_price = value

    @price.deleter
    def price(self):
        del self.original_price


obj = Goods()
obj.price         # 获取商品价格
obj.price = 200   # 修改商品原价
print(obj.price)
del obj.price     # 删除商品原价

将一个类的函数定义成特性以后，对象再去使用的时候obj.name,根本无法察觉自己的name是执行了一个函数然后计算出来的，这种特性的使用方式遵循了统一访问的原则

• 定义时，在实例方法的基础上添加 @property 装饰器；并且仅有一个self参数
• 调用时，无需括号

类与模块

导入整个模块

import module_name

导入单个类

from module_name import class_name 

导入多个类

from module_name import class_name1，class_name2

导入模块中的所有类

from module_name import *

不建议使用

模块可以嵌套；类也可以嵌套。

面向对象常用术语

抽象/实现

抽象指对现实世界问题和实体的本质表现,行为和特征建模,建立一个相关的子集,可以用于 绘程序结构,从而实现这种模型。抽象不仅包括这种模型的数据属性,还定义了这些数据的接口。

对某种抽象的实现就是对此数据及与之相关接口的现实化(realization)。现实化这个过程对于客户 程序应当是透明而且无关的。 

封装/接口

封装描述了对数据/信息进行隐藏的观念,它对数据属性提供接口和访问函数。通过任何客户端直接对数据的访问,无视接口,与封装性都是背道而驰的,除非程序员允许这些操作。作为实现的 一部分,客户端根本就不需要知道在封装之后,数据属性是如何组织的。在Python中,所有的类属性都是公开的,但名字可能被“混淆”了,以阻止未经授权的访问,但仅此而已,再没有其他预防措施了。这就需要在设计时,对数据提供相应的接口,以免客户程序通过不规范的操作来存取封装的数据属性。

注意：封装绝不是等于“把不想让别人看到、以后可能修改的东西用private隐藏起来”

真正的封装是，经过深入的思考，做出良好的抽象，给出“完整且最小”的接口，并使得内部细节可以对外透明

（注意：对外透明的意思是，外部调用者可以顺利的得到自己想要的任何功能，完全意识不到内部细节的存在）

合成

合成扩充了对类的 述,使得多个不同的类合成为一个大的类,来解决现实问题。合成 述了 一个异常复杂的系统,比如一个类由其它类组成,更小的组件也可能是其它的类,数据属性及行为, 所有这些合在一起,彼此是“有一个”的关系。

派生/继承/继承结构

派生描述了子类衍生出新的特性,新类保留已存类类型中所有需要的数据和行为,但允许修改或者其它的自定义操作,都不会修改原类的定义。
继承描述了子类属性从祖先类继承这样一种方式
继承结构表示多“代”派生,可以述成一个“族谱”,连续的子类,与祖先类都有关系。

泛化/特化

基于继承
泛化表示所有子类与其父类及祖先类有一样的特点。
特化描述所有子类的自定义,也就是,什么属性让它与其祖先类不同。

多态与多态性

多态指的是同一种事物的多种状态：水这种事物有多种不同的状态：冰，水蒸气

多态性的概念指出了对象如何通过他们共同的属性和动作来操作及访问,而不需考虑他们具体的类。

冰，水蒸气，都继承于水，它们都有一个同名的方法就是变成云，但是冰.变云(),与水蒸气.变云()是截然不同的过程，虽然调用的方法都一样

自省/反射

自省也称作反射，这个性质展示了某对象是如何在运行期取得自身信息的。如果传一个对象给你,你可以查出它有什么能力,这是一项强大的特性。如果Python不支持某种形式的自省功能,dir和type内建函数,将很难正常工作。还有那些特殊属性,像__dict__,__name__及__doc__