python类和对象

面向对象编程（Object-oriented Programming，简称OOP），是一种封装代码的方法。

面向对象中，常用术语包括：

• 类：可以理解是一个模板，通过它可以创建出无数个具体实例。比如，前面编写的 tortoise 表示的只是乌龟这个物种，通过它可以创建出无数个实例来代表各种不同特征的乌龟（这一过程又称为类的实例化）。
• 对象：类并不能直接使用，通过类创建出的实例（又称对象）才能使用。这有点像汽车图纸和汽车的关系，图纸本身（类）并不能为人们使用，通过图纸创建出的一辆辆车（对象）才能使用。
• 属性：类中的所有变量称为属性。例如，tortoise这个类中，bodyColor、footNum、weight、hasShell都是这个类拥有的属性。
• 方法：类中的所有函数通常称为方法。不过，和函数所有不同的是，类方法至少要包含一个self参数（后续会做详细介绍）。例如，tortoise类中，crawl()、eat()、sleep()、protect()都是这个类所拥有的方法，类方法无法单独使用，只能和类的对象一起使用

定义类

Python中使用类的顺序是：先创建（定义）类，然后再创建类的实例对象，通过实例对象实现特定的功能。

Python中，创建一个类使用**class关键字**实现，其基本语法格式如下：

class 类名：
    零个到多个类属性...
    零个到多个类方法...

从上面定义来看，Python的类定义有点像函数定义，都是以**冒号（:）**作为类体的开始，以统一缩进的部分作为类体的。区别只是函数定义使用def关键字，而类定义则使用 class关键字。

class Person :
    '''这是一个学习Python定义的一个Person类'''
    # 下面定义了一个类属性
    hair = 'black'
    # 下面定义了一个say方法
    def say(self, content):
        print(content)

__init__()类构造方法

在创建类时，我们可以手动添加一个 __init__()方法，该方法是一个特殊的类实例方法，称为构造方法（或构造函数）。构造方法用于创建对象时使用，每当创建一个类的实例对象时，Python 解释器都会自动调用它。

def __init__(self,...):
    代码块

此方法的方法名中，开头和结尾各有2个下划线，且中间不能有空格。

__init__()方法可以包含多个参数，但必须包含一个名为self的参数，且必须作为第一个参数。也就是说，类的构造方法最少也要有一个self参数。

class Person :
    '''这是一个学习Python定义的一个Person类'''
    def __init__(self):
        print("调用构造方法")

zhangsan = Person()
"""运行结果
调用构造方法
"""

class Person :
    '''这是一个学习Python定义的一个Person类'''
    def __init__(self,name,age):
        print("这个人的名字是：",name," 年龄为：",age)
#创建 zhangsan 对象，并传递参数给构造函数
zhangsan = Person("张三",20)
"""运行结果
这个人的名字是： 张三  年龄为： 20
"""

类对象的创建和使用

创建类对象的过程又称为类的实例化。

对已创建的类进行实例化，其语法格式如下：

类名(参数)

当创建类时，若没有显式创建__init()__构造方法或者该构造方法中只有一个self参数，则创建类对象时的参数可以省略不写

class Person :
    '''这是一个学习Python定义的一个Person类'''
    # 下面定义了2个类变量
    name = "zhangsan"
    age = "20"
    def __init__(self,name,age):
        #下面定义 2 个实例变量
        self.name = name
        self.age = age
        print("这个人的名字是：",name," 年龄为：",age)
    # 下面定义了一个say实例方法
    def say(self, content):
        print(content)
# 将该Person对象赋给p变量
p = Person("张三",20)

类对象的使用

创建对象之后，接下来即可使用该对象了。Python的对象大致有以下作用：

• 操作对象的实例变量，包括访问、修改实例变量的值、以及给对象添加或删除实例变量）。
• 调用对象的方法，包括调用对象的方法，已经给对象动态添加方法。

类对象访问变量或方法

格式如下：

对象名.变量名     # 使用已创建好的类对象访问类中实例变量
对象名.方法名(参数)     # 使用类对象调用类中方法

对象名和变量名以及方法名之间用点"."连接。

# 输出p的name、age实例变量
print(p.name, p.age)
# 访问p的name实例变量，直接为该实例变量赋值
p.name = '李刚'
# 调用p的say()方法，声明say()方法时定义了2个形参，但第一个形参（self）不需要传值，因此调用该方法只需为第二个形参指定一个值
p.say('Python语言很简单，学习很容易！')
# 再次输出p的name、age实例变量
print(p.name, p.age)

"""运行结果
这个人的名字是： 张三  年龄为： 20
张三 20
Python语言很简单，学习很容易！
李刚 20
"""

给类对象动态添加变量

Python支持为已创建好的对象动态增加实例变量，方法也很简单，只要为它的新变量赋值即可。

# 为p对象增加一个skills实例变量
p.skills = ['programming', 'swimming']
print(p.skills)
"""
['programming', 'swimming']
"""

# 删除p对象的name实例变量
del p.name
# 再次访问p的name实例变量
print(p.name)   # 'Person' object has no attribute 'name'

给类对象动态添加方法

Python也允许为对象动态增加方法。比如上面程序中在定义Person类时只定义了一个say()方法，但程序完全可以为 p 对象动态增加方法。

但需要说明的是，为p对象动态增加的方法，Python不会自动将调用者自动绑定到第一个参数（即使将第一个参数命名为self也没用）。例如如下代码：

# 先定义一个函数
def info(self):
    print("---info函数---", self)
# 使用info对p的foo方法赋值（动态绑定方法）
p.foo = info
# Python不会自动将调用者绑定到第一个参数，
# 因此程序需要手动将调用者绑定为第一个参数
p.foo(p)  # ①

# 使用lambda表达式为p对象的bar方法赋值（动态绑定方法）
p.bar = lambda self: print('--lambda表达式--', self)
p.bar(p) # ②

上面的第 5 行和第 11 行代码分别使用函数、lambda表达式为 p 对象动态增加了方法，但对于动态增加的方法，Python不会自动将方法调用者绑定到它们的第一个参数，因此程序必须手动为第一个参数传入参数值，如上面程序中①号、②号代码所示。

self用法

同一个类可以产生多个对象，当某个对象调用类方法时，该对象会把自身的引用作为第一个参数自动传给该方法，换句话说，Python会自动绑定类方法的第一个参数指向调用该方法的对象。如此，Python解释器就能知道到底要操作哪个对象的方法了。

对于构造方法来说，self参数（第一个参数）代表该构造方法正在初始化的对象。

class Dog:
    def __init__(self):
        print(self,"在调用构造方法")
    # 定义一个jump()方法
    def jump(self):
        print(self,"正在执行jump方法")
    # 定义一个run()方法，run()方法需要借助jump()方法
    def run(self):
        print(self,"正在执行run方法")
        # 使用self参数引用调用run()方法的对象
        self.jump()
dog1 = Dog()
dog1.run()
dog2 = Dog()
dog2.run()

上面代码中，jump()和run() 中的self代表该方法的调用者，即谁在调用该方法，那么 self就代表谁，因此，该程序的运行结果为：

<__main__.Dog object at 0x00000276B14B12B0> 在调用构造方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B12B0> 正在执行run方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B12B0> 正在执行jump方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B1F28> 在调用构造方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B1F28> 正在执行run方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B1F28> 正在执行jump方法

当Python对象的一个方法调用另一个方法时，不可以省略self。

class InConstructor :
    def __init__(self) :
        # 在构造方法里定义一个foo变量（局部变量）
        foo = 0
        # 使用self代表该构造方法正在初始化的对象
        # 下面的代码将会把该构造方法正在初始化的对象的foo实例变量设为6
        self.foo = 6
# 所有使用InConstructor创建的对象的foo实例变量将被设为6
print(InConstructor().foo) # 输出6

在InConstructor的构造方法中，self参数总是引用该构造方法正在初始化的对象。程序中将正在执行初始化的InConstructor对象的foo实例变量设为 6，这意味着该构造方法返回的所有对象的foo实例变量都等于 6。

类变量和实例变量

类变量（类属性）

类变量指的是定义在类中，但在各个类方法外的变量。类变量的特点是：所有类的实例化对象都可以共享类变量的值，即类变量可以在所有实例化对象中作为公用资源。

注意，类变量推荐直接用类名访问，但也可以使用对象名访问。

class Address :
    detail = '广州'
    post_code = '510660'
    def info (self):
        # 尝试直接访问类变量
        #print(detail) # 报错
        # 通过类来访问类变量
        print(Address.detail) # 输出 广州
        print(Address.post_code) # 输出 510660
#创建 2 个类对象
addr1 = Address()
addr1.info()
addr2 = Address()
addr2.info()
# 修改Address类的类变量
Address.detail = '佛山'
Address.post_code = '460110'
addr1.info()
addr2.info()

"""运算结果
广州
510660
广州
510660
佛山
460110
佛山
460110
"""

在 Python 中，除了可以通过类名访问类属性之外，还可以动态地为类和对象添加类变量。例如，在上面代码的基础，添加以下代码：

Address.depict ="佛山很美"
print(addr1.depict)
print(addr2.depict)

"""
佛山很美
佛山很美
"""

实例变量（实例属性）

实例变量指的是定义在类的方法中的属性，它的特点是：只作用于调用方法的对象。

注意，实例变量只能通过对象名访问，无法通过类名直接访问。

class Inventory:
    # 定义两个类变量
    item = '鼠标'
    quantity = 2000
    # 定义实例方法
    def change(self, item, quantity):
        # 下面赋值语句不是对类变量赋值，而是定义新的实例变量
        self.item = item
        self.quantity = quantity
# 创建Inventory对象
iv = Inventory()
iv.change('显示器', 500)
# 访问iv的item和quantity实例变量
print(iv.item) # 显示器
print(iv.quantity) # 500
# 访问Inventory的item和quantity类变量
print(Inventory.item) # 鼠标
print(Inventory.quantity) # 2000

实例方法、静态方法和类方法详解

和类属性可细分为类属性和实例属性一样，类中的方法也可以有更细致的划分，具体可分为类方法、实例方法和静态方法。

类实例方法

通常情况下，在类中定义的方法默认都是实例方法。

class Person :
    #类构造方法，也属于实例方法
    def __init__(self, name = 'Charlie', age=8):
        self.name = name
        self.age = age
    # 下面定义了一个say实例方法
    def say(self, content):
        print(content)

#创建一个类对象
person = Person()
#类对象调用实例方法
person.say("类对象调用实例方法")
#类名调用实例方法，需手动给 self 参数传值
Person.say(person,"类名调用实例方法")

"""
类对象调用实例方法
类名调用实例方法
"""

类方法

Python类方法和实例方法相似，它最少也要包含一个参数，只不过，**类方法中通常将其命名为cls，且Python会自动将类本身绑定给cls参数（而不是类对象）。**因此，在调用类方法时，无需显式为cls参数传参。

除此之外，和实例方法最大的不同在于，类方法需要使用＠classmethod进行修饰，例如：

class Bird:
    # classmethod修饰的方法是类方法
    @classmethod
    def fly (cls):
        print('类方法fly: ', cls)

注意，如果没有＠classmethod，则Python解释器会将fly()方法认定为实例方法，而不是类方法。

类方法推荐使用类名直接调用，当然也可以使用实例对象来调用（不推荐），例如：

# 调用类方法，Bird类会自动绑定到第一个参数
Bird.fly()
b = Bird()
# 使用对象调用fly()类方法，其实依然还是使用类调用，
# 因此第一个参数依然被自动绑定到Bird类
b.fly()

"""
类方法fly:  <class '__main__.Bird'>
类方法fly:  <class '__main__.Bird'>
"""

类静态方法

静态方法，其实就是我们学过的函数，和函数唯一的区别是，静态方法定义在类这个空间（类命名空间）中，而函数则定义在程序所在的空间（全局命名空间）中。

静态方法没有类似self、cls这样的特殊参数，因此Python解释器不会对它包含的参数做任何类或对象的绑定，也正是因为如此，此方法中无法调用任何类和对象的属性和方法，静态方法其实和类的关系不大。

静态方法需要使用＠staticmethod修饰，例如：

class Bird:
    # staticmethod修饰的方法是静态方法
    @staticmethod
    def info (p):
        print('静态方法info: ', p)

#类名直接调用静态方法
Bird.info("类名")
#类对象调用静态方法
b = Bird()
b.info("类对象")

"""
静态方法info:  类名
静态方法info:  类对象
"""

在使用Python编程时，一般不需要使用类方法或静态方法，程序完全可以使用函数来代替类方法或静态方法。但是在特殊的场景（比如使用工厂模式）下，类方法或静态方法也是不错的选择。

类调用实例方法

使用类调用实例方法，那么该方法的第一个参数（self）怎么自动绑定呢？

class User:
    def walk (self):
        print(self, '正在慢慢地走')
# 通过类调用实例方法
User.walk()

运行上面代码，程序会报出如下错误：

TypeError: walk() missing 1 required positional argument:'self'

如果程序依然希望使用类来调用实例方法，则必须手动为方法的第一个参数传入参数值。例如，将上面的最后一行代码改为如下形式：

u = User()
# 显式为方法的第一个参数绑定参数值
User.walk(u)

此代码显式地为walk()方法的第一个参数绑定了参数值，这样的调用效果完全等同于执行u.walk()。

描述符

Python中，通过使用描述符，可以让程序员在引用一个对象属性时自定义要完成的工作。

本质上看，描述符就是一个类，只不过它定义了另一个类中属性的访问方式。换句话说，一个类可以将属性管理全权委托给描述符类。

描述符类基于以下 3 个特殊方法，换句话说，这 3 个方法组成了描述符协议：

• __set__(self, obj, type=None)：在设置属性时将调用这一方法（后续用setter表示）；
• __get__(self, obj, value)：在读取属性时将调用这一方法（后续用getter表示）；
• __delete__(self, obj)：对属性调用del时将调用这一方法。

其中，实现了setter和 getter方法的描述符类被称为数据描述符；反之，如果只实现了getter方法，则称为非数据描述符。

实际上，在每次查找属性时，描述符协议中的方法都由类对象的特殊方法 __getattribute__()调用（注意不要和__getattr__()弄混）。也就是说，每次使用类对象.属性（或者getattr(类对象，属性值)）的调用方式时，都会隐式地调用 __getattribute__()，它会按照下列顺序查找该属性：

1. 验证该属性是否为类实例对象的数据描述符；
2. 如果不是，就查看该属性是否能在类实例对象的**__dict__**中找到；
3. 最后，查看该属性是否为类实例对象的非数据描述符。

#描述符类
class revealAccess:
    def __init__(self, initval = None, name = 'var'):
        self.val = initval
        self.name = name

    def __get__(self, obj, objtype):
        print("Retrieving",self.name)
        return self.val

    def __set__(self, obj, val):
        print("updating",self.name)
        self.val = val
class myClass:
    x = revealAccess(10,'var "x"')
    y = 5
m = myClass()
print(m.x)
m.x = 20
print(m.x)
print(m.y)

运行结果为：

Retrieving var "x"
10
updating var "x"
Retrieving var "x"
20
5

从这个例子可以看到，如果一个类的某个属性有数据描述符，那么每次查找这个属性时，都会调用描述符的__get__()方法，并返回它的值；同样，每次在对该属性赋值时，也会调用__set__()方法。
注意，虽然上面例子中没有使用__del__()方法，但也很容易理解，当每次使用del类对象.属性（或者delattr(类对象，属性)）语句时，都会调用该方法。

定义属性

property()函数

在不破坏类封装原则的基础上，为了能够有效操作类中的属性，类中应包含读（或写）类属性的多个getter（或setter）方法，这样就可以通过“类对象.方法(参数)”的方式操作属性，例如：

class Rectangle:
    # 定义构造方法
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height
    # 定义setsize()函数
    def setsize (self , size):
        self.width, self.height = size
    # 定义getsize()函数
    def getsize (self):
        return self.width, self.height
     # 定义delsize()函数
    def delsize (self):
        self.width, self.height = 0, 0
rect = Rectangle(3 , 4)
rect.setsize((6,8))
print(rect.getsize())  # (6,8)

Python中提供了**property()函数**，可以实现在不破坏类封装原则的前提下，让开发者依旧使用“类对象.属性”的方式操作类中的属性。

property()函数的基本使用格式如下：

属性名=property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

其中，fget参数用于指定获取该属性值的类方法；fset参数用于指定设置该属性值的方法；fdel参数用于指定删除该属性值的方法；最后的doc是一个文档字符串，用于提供说明此函数的作用。

开发者调用property()函数时，可以传入 0 个（既不能读，也不能写的属性）、1 个（只读属性）、2 个（读写属性）、3 个（读写属性，也可删除）和 4 个（读写属性，也可删除，包含文档说明）参数。

例如，对前面的Rectangle类做适当的修改，使用property()函数定义一个size属性：

class Rectangle:
    # 定义构造方法
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height
    # 定义setsize()函数
    def setsize (self , size):
        self.width, self.height = size
    # 定义getsize()函数
    def getsize (self):
        return self.width, self.height
     # 定义getsize()函数
    def delsize (self):
        self.width, self.height = 0, 0
    # 使用property定义属性
    size = property(getsize, setsize, delsize, '用于描述矩形大小的属性')
# 访问size属性的说明文档
print(Rectangle.size.__doc__)
# 通过内置的help()函数查看Rectangle.size的说明文档
help(Rectangle.size)
rect = Rectangle(4, 3)
# 访问rect的size属性
print(rect.size) # (4, 3)
# 对rect的size属性赋值
rect.size = 9, 7
# 访问rect的width、height实例变量
print(rect.width) # 9
print(rect.height) # 7
# 删除rect的size属性
del rect.size
# 访问rect的width、height实例变量
print(rect.width) # 0
print(rect.height) # 0

"""运行结果
用于描述矩形大小的属性
Help on property:

    用于描述矩形大小的属性

(4, 3)
9
7
0
0
"""

程序中，使用property()函数定义了一个size属性，在定义该属性时一共传入了 4 个参数，这意味着该属性可读、可写、可删除，也有说明文档。所以，该程序尝试对Rectangle对象的size属性进行读、写、删除操作，其实这种读、写、删除操作分别被委托给getsize()、setsize()和delsize()方法来实现。

@property装饰器

get属性

Python还提供了@property装饰器。通过@property装饰器，可以直接通过方法名来访问方法，不需要在方法名后添加一对“（）”小括号。

@property的语法格式如下：

@property
def 方法名(self)
    代码块

例如，定义一个矩形类，并定义用 @property 修饰的方法操作类中的 area 私有属性，代码如下：

class Rect:
    def __init__(self,area):
        self.__area = area
    @property
    def area(self):
        return self.__area
rect = Rect(30)
#直接通过方法名来访问 area 方法
print("矩形的面积是：",rect.area) # 运行结果为：矩形的面积为： 30

上面程序中，使用＠property修饰了area()方法，这样就使得该方法变成了area属性的getter方法。需要注意的是，如果类中只包含该方法，那么area属性将是一个只读属性。也就是说，在使用Rect类时，无法对area属性重新赋值，即运行如下代码会报错：

rect.area = 90
print("修改后的面积：",rect.area)

"""运行结果
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 10, in <module>
    rect.area = 90
AttributeError: can't set attribute
"""

set属性

要想实现修改area属性的值，还需要为area属性添加setter方法，就需要用到setter装饰器，它的语法格式如下：

@方法名.setter
def 方法名(self, value):
    代码块

例如，为Rect类中的area方法添加setter方法，代码如下：

@area.setter
def area(self, value):
    self.__area = value

rect.area = 90
print("修改后的面积：",rect.area)  # 运行结果为： 修改后的面积: 90

del属性

还可以使用deleter装饰器来删除指定属性，其语法格式为：

@方法名.deleter
def 方法名(self):
    代码块

例如，在Rect类中，给area()方法添加deleter方法，实现代码如下：

@area.deleter
def area(self):
    self.__area = 0

del rect.area
print("删除后的area值为：",rect.area) # 运行结果为： 删除后的area值为： 0

封装机制

封装（Encapsulation）是面向对象的三大特征之一（另外两个是继承和多态），它指的是将对象的状态信息隐藏在对象内部，不允许外部程序直接访问对象内部信息，而是通过该类所提供的方法来实现对内部信息的操作和访问。

封装机制保证了类内部数据结构的完整性，因为使用类的用户无法直接看到类中的数据结构，只能使用类允许公开的数据，很好地避免了外部对内部数据的影响，提高了程序的可维护性。

为了实现良好的封装，需要从以下两个方面来考虑：

1. 将对象的属性和实现细节隐藏起来，不允许外部直接访问。
2. 把方法暴露出来，让方法来控制对这些属性进行安全的访问和操作。

因此，实际上封装有两个方面的含义：把该隐藏的隐藏起来，把该暴露的暴露出来。

python中，只要将 Python 类的成员命名为以双下画线开头的，Python 就会把它们隐藏起来。

class User :
    def __hide(self):
        print('示范隐藏的hide方法')
    def getname(self):
        return self.__name
    def setname(self, name):
        if len(name) < 3 or len(name) > 8:
            raise ValueError('用户名长度必须在3～8之间')
        self.__name = name
    name = property(getname, setname)
    def setage(self, age):
        if age < 18 or age > 70:
            raise ValueError('用户名年龄必须在18在70之间')
        self.__age = age
    def getage(self):
        return self.__age
    age = property(getage, setage)
# 创建User对象
u = User()
# 对name属性赋值，实际上调用setname()方法
u.name = 'fk' # 引发 ValueError: 用户名长度必须在3～8之间
u.name = 'fkit'
u.age = 25
print(u.name) # fkit
print(u.age) # 25
# 尝试调用隐藏的__hide()方法
u.__hide() # AttributeError:'User' object has no attribute 'hide'

上面程序将User的两个实例变量分别命名为**__name和__age，这两个实例变量就会被隐藏起来，这样程序就无法直接访问__name、__age**变量，只能通过setname()、getname()、setage()、getage()这些访问器方法进行访问，而setname()、setage()会对用户设置的 name、age进行控制，只有符合条件的name、age才允许设置。

Python其实没有真正的隐藏机制，双下画线只是Python的一个小技巧，Python 会“偷偷”地改变以双下画线开头的方法名，会在这些方法名前添加单下画线和类名。因此上面的__hide()方法其实可以按如下方式调用（通常并不推荐这么干）：

# 调用隐藏的__hide()方法
u._User__hide()  # 示范隐藏的hide方法

继承机制

继承是面向对象的三大特征之一，也是实现代码复用的重要手段。继承经常用于创建和现有类功能类似的新类，又或是新类只需要在现有类基础上添加一些成员（属性和方法），但又不想直接将现有类代码复制给新类。

Python 中，实现继承的类称为子类，被继承的类称为父类（也可称为基类、超类）。子类继承父类的语法是：在定义子类时，将多个父类放在子类之后的圆括号里。语法格式如下：

class 类名(父类1, 父类2, ...)：
    #类定义部分

注意，Python 的继承是多继承机制，即一个子类可以同时拥有多个直接父类。

class Fruit:
    def info(self):
        print("我是一个水果！重%g克" % self.weight)

class Food:
    def taste(self):
        print("不同食物的口感不同")

# 定义Apple类，继承了Fruit和Food类
class Apple(Fruit, Food):
    pass

# 创建Apple对象
a = Apple()
a.weight = 5.6
# 调用Apple对象的info()方法
a.info()
# 调用Apple对象的taste()方法
a.taste()

"""运行结果
我是一个水果！重5.6克
不同食物的口感不同
"""

子类如何找到父类的属性和方法

方法解析顺序（Method Resolution Order），简称**MRO**。对于只支持单继承的编程语言来说，MRO很简单，就是从当前类开始，逐个搜索它的父类；而对于Python，它支持多继承，MRO相对会复杂一些。

Python发展至今，经历了以下 3 种MRO算法，分别是：

1. 从左往右，采用深度优先搜索（DFS）的算法，称为旧式类的MRO；
2. 自Python 2.2版本开始，新式类在采用深度优先搜索算法的基础上，对其做了优化；
3. 自Python 2.3版本，对新式类采用了C3算法。由于Python 3.x仅支持新式类，所以该版本只使用C3算法。

旧式类MRO算法

class A:
    def method(self):
      print("CommonA")
class B(A):
    pass
class C(A):
    def method(self):
      print("CommonC")
class D(B, C):
    pass
print(D().method())

此程序中的 4 个类是一个“菱形”继承的关系，当使用 D 类对象访问method()方法时，根据深度优先算法，搜索顺序为 D->B->A->C->A。

因此，使用旧式类的MRO算法最先搜索得到的是基类 A 中的method()方法，即在Python 2.x版本中，此程序的运行结果为：

CommonA

但是，这个结果显然不是想要的，我们希望搜索到的是 C 类中的method()方法。

新式类MRO算法

Python 2.2版本推出了新的计算新式类MRO的方法，它仍然采用从左至右的深度优先遍历，但是如果遍历中出现重复的类，只保留最后一个。

仍以上面程序为例，通过深度优先遍历，其搜索顺序为 D->B->A->C->A，由于此顺序中有 2 个 A，因此仅保留后一个，简化后得到最终的搜索顺序为 D->B->C->A。

这种MRO方式已经能够解决“菱形”继承的问题，但是可能会违反单调性原则。所谓单调性原则，是指在类存在多继承时，子类不能改变基类的MRO搜索顺序，否则会导致程序发生异常。

class X(object):
  pass
class Y(object):
  pass
class A(X,Y):
  pass
class B(Y,X):
  pass
class C(A, B):
  pass

通过进行深度遍历，得到搜索顺序为 C->A->X->object->Y->object->B->Y->object->X->object，再进行简化（相同取后者），得到 C->A->B->Y->X->object。

下面来分析这样的搜索顺序是否合理，我们来看下各个类中的MRO：

• 对于A，其搜索顺序为A->X->Y->object；
• 对于B，其搜索顺序为B->Y->X->object；
• 对于C，其搜索顺序为C->A->B->X->Y->object。

可以看到，B和C中，X、Y的搜索顺序是相反的，也就是说，当B被继承时，它本身的搜索顺序发生了改变，这违反了单调性原则。

MRO C3

在Python 2.3及后续版本中，运行程序一，得到如下结果：

CommonC

运行程序二，会产生如下异常：

Traceback (most recent call last):
 File "C:\Users\mengma\Desktop\demo.py", line 9, in <module>
   class C(A, B):
TypeError: Cannot create a consistent method resolution
order (MRO) for bases X, Y

以程序一为主，C3把各个类的MRO记为如下等式：

• 类A：L[A] = merge(A , object)
• 类B：L[B] = [B] + merge(L[A] , [A])
• 类C：L[C] = [C] + merge(L[A] , [A])
• 类D：L[D] = [D] + merge(L[A] , L[B] , [A] , [B])

注意，以类 A 等式为例，其中merge包含的A称为L[A]的头，剩余元素（这里仅有一个object）称为尾。

这里的关键在于merge，它的运算方式如下：

1. 检查第一个列表的头元素（如L[A]的头），记作H。
2. 若H未出现在merge中其它列表的尾部，则将其输出，并将其从所有列表中删除，然后回到步骤 1；否则，取出下一个列表的头部记作 H，继续该步骤。

重复上述步骤，直至列表为空或者不能再找出可以输出的元素。如果是前一种情况，则算法结束；如果是后一种情况，Python会抛出异常。

由此，可以计算出类B的MRO，其计算过程为：

L[B] = [B] + merge(L[A],[A])
     = [B] + merge([A,object],[A])
     = [B,A] + merge([object])
     = [B,A,object]

父类方法重写

子类扩展了父类，子类是一种特殊的父类。大部分时候，子类总是以父类为基础，额外增加新的方法。但在一些场景中，子类需要重写父类的方法。

class Bird:
    # Bird类的fly()方法
    def fly(self):
        print("我在天空里自由自在地飞翔...")
class Ostrich(Bird):
    # 重写Bird类的fly()方法
    def fly(self):
        print("我只能在地上奔跑...")

# 创建Ostrich对象
os = Ostrich()
# 执行Ostrich对象的fly()方法，将输出"我只能在地上奔跑..."
os.fly()

这种子类包含与父类同名的方法的现象被称为方法重写（Override），也被称为方法覆盖。可以说子类重写了父类的方法，也可以说子类覆盖了父类的方法。

使用未绑定方法调用被重写的方法

如果在子类中调用重写之后的方法，Python总是会执行子类重写的方法，不会执行父类中被重写的方法。如果需要在子类中调用父类中被重写的实例方法，则可以通过类名调用。区别在于：在通过类名调用实例方法时，Python 不会为实例方法的第一个参数 self 自动绑定参数值，而是需要程序显式绑定第一个参数 self。这种机制被称为未绑定方法。

class BaseClass:
    def foo (self):
        print('父类中定义的foo方法')
class SubClass(BaseClass):
    # 重写父类的foo方法
    def foo (self):
        print('子类重写父类中的foo方法')
    def bar (self):
        print('执行bar方法')
        # 直接执行foo方法，将会调用子类重写之后的foo()方法
        self.foo()
        # 使用类名调用实例方法（未绑定方法）调用父类被重写的方法
        BaseClass.foo(self)
sc = SubClass()
sc.bar()

super()函数：调用父类的构造方法

Python的子类也会继承得到父类的构造方法，但如果子类有多个直接父类，那么会优先选择排在最前面的父类的构造方法。例如如下代码：

class Employee :
    def __init__ (self, salary):
        self.salary = salary
    def work (self):
        print('普通员工正在写代码，工资是:', self.salary)
class Customer:
    def __init__ (self, favorite, address):
        self.favorite = favorite
        self.address = address
    def info (self):
        print('我是一个顾客，我的爱好是: %s,地址是%s' % (self.favorite, self.address))
# Manager继承了Employee、Customer
class Manager (Employee, Customer):
    pass
m = Manager(25000)
m.work()  #①
#m.info()  #②

上面程序中第 13 行代码定义了Manager类，该类继承了Employee和Customer两个父类。接下来程序中的Manager类将会优先使用Employee类的构造方法（因为它排在前面），所以程序使用Manager(25000）来创建Manager对象。该构造方法只会初始化 salary实例变量，因此执行上面程序中 ① 号代码是没有任何问题的。

但是当执行到 ② 号代码时就会引发错误，这是由于程序在使用Employee类的构造方法创建Manager对象时，程序并未初始化Customer对象所需的两个实例变量：favorite和address，因此程序引发错误。

为了让 Manager 能同时初始化两个父类中的实例变量，Manager 应该定义自己的构造方法，即重写父类的构造方法。Python 要求，如果子类重写了父类的构造方法，那么子类的构造方法必须调用父类的构造方法。

子类的构造方法调用父类的构造方法有两种方式：

1. 使用未绑定方法，这种方式很容易理解。因为构造方法也是实例方法，当然可以通过这种方式来调用。
2. 使用super()函数调用父类的构造方法。

注意，当子类继承多个父类是，super()函数只能用来调用第一个父类的构造方法，而其它父类的构造方法只能使用未绑定的方式调用。

# Manager继承了Employee、Customer
class Manager(Employee, Customer):
    # 重写父类的构造方法
    def __init__(self, salary, favorite, address):
        print('--Manager的构造方法--')
        # 通过super()函数调用父类的构造方法
        super().__init__(salary)
        # 与上一行代码的效果相同
        #super(Manager, self).__init__(salary)
        # 使用未绑定方法调用父类的构造方法
        Customer.__init__(self, favorite, address)
# 创建Manager对象
m = Manager(25000, 'IT产品', '广州')
m.work()  #①
m.info()  #②

"""运行结果
--Manager的构造方法--
普通员工正在写代码，工资是：2500。
我是一个顾客，我的爱好是：IT产品，地址是广州
"""

Python 中，由于基类不会在**__init__()**中被隐式地调用，需要程序员显式调用它们。这种情况下，当程序中包含多重继承的类层次结构时，使用super是非常危险的，往往会在类的初始化过程中出现问题。

多态

多态也是一个非常重要的特性，Python是弱类型语言，即在使用变量时，无需为其指定具体的数据类型，这就可能出现，同一个变量会赋值不同的类对象，例如：

class Bird:
    def move(self, field):
        print('鸟在%s' % field)
class Dog:
    def move(self, field):
        print('狗在%s' % field)
a = Bird()
a.move("飞")
a = Dog()
a.move("跑")

"""运行结果
鸟在飞
狗在跑
"""

可以看到，a 可以被先后赋值为 Bird 类和 Dog 类的对象。而在此基础上，发生多态还要满足以下 2 个前提条件：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-455060.html

1. 继承：多态一定是发生在子类和父类之间；
2. 重写：子类重写了父类的方法。

class Animal:
    def move(self,field):
        print("动物在%s" % field)
class Bird(Animal):
    def move(self, field):
        print('鸟在%s' % field)
class Dog(Animal):
    def move(self, field):
        print('狗在%s' % field)
a = Animal()
a.move("叫")
a = Bird()
a.move("飞")
a = Dog()
a.move("跑")
"""运行结果
动物在叫
鸟在飞
狗在跑
"""

到了这里，关于python类和对象的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！