浅析Python的类、继承和多态（python面向对象的继承和多态）

类的定义

假如要定义一个类 Point，表示二维的坐标点：

# point.py 

class Point: 

    def __init__(self, x=0, y=0): 

        self.x, self.y = x, y

最最基本的就是 __init__ 方法，相当于 C++ / Java 的构造函数。带双下划线 __ 的方法都是特殊方法，除了 __init__ 还有很多，后面会有介绍。

参数 self 相当于 C++ 的 this，表示当前实例，所有方法都有这个参数，但是调用时并不需要指定。

>>> from point import * 

>>> p = Point(10, 10) # __init__ 被调用 

>>> type(p) 

>>> p.x, p.y 

(10, 10)

几乎所有的特殊方法(包括 __init__)都是隐式调用的(不直接调用)。

对一切皆对象的 Python 来说，类自己当然也是对象：

>>> type(Point) 

>>> dir(Point) 

['__class__', '__delattr__', '__dict__', ..., '__init__', ...] 

>>> Point.__class__ 

Point 是 type 的一个实例，这和 p 是 Point 的一个实例是一回事。

现添加方法 set：

class Point: 

    ... 

    def set(self, x, y): 

        self.x, self.y = x, y

>>> p = Point(10, 10) 

>>> p.set(0, 0) 

>>> p.x, p.y 

(0, 0)

p.set(...) 其实只是一个语法糖，你也可以写成 Point.set(p, ...)，这样就能明显看出 p 就是 self 参数了：

>>> Point.set(p, 0, 0) 

>>> p.x, p.y 

(0, 0)

值得注意的是，self 并不是关键字，甚至可以用其它名字替代，比如 this：

class Point: 

... 

def set(this, x, y): 

this.x, this.y = x, y

与 C++ 不同的是，“成员变量”必须要加 self. 前缀，否则就变成类的属性(相当于 C++ 静态成员)，而不是对象的属性了。

访问控制

Python 没有 public / protected / private 这样的访问控制，如果你非要表示“私有”，习惯是加双下划线前缀。

class Point: 

    def __init__(self, x=0, y=0): 

        self.__x, self.__y = x, y 

    def set(self, x, y): 

        self.__x, self.__y = x, y 

    def __f(self): 

        pass

__x、__y 和 __f 就相当于私有了：

>>> p = Point(10, 10) 

>>> p.__x 

... 

AttributeError: 'Point' object has no attribute '__x' 

>>> p.__f() 

... 

AttributeError: 'Point' object has no attribute '__f'

_repr_

尝试打印 Point 实例：

>>> p = Point(10, 10) 

>>> p 

通常，这并不是我们想要的输出，我们想要的是：

>>> p 

Point(10, 10)

添加特殊方法 __repr__ 即可实现：

class Point: 

def __repr__(self): 

return 'Point({}, {})'.format(self.__x, self.__y)

不难看出，交互模式在打印 p 时其实是调用了 repr(p)：

>>> repr(p) 

'Point(10, 10)'

_str_

如果没有提供 __str__，str() 缺省使用 repr() 的结果。

这两者都是对象的字符串形式的表示，但还是有点差别的。简单来说，repr() 的结果面向的是解释器，通常都是合法的 Python 代码，比如 Point(10, 10);而 str() 的结果面向用户，更简洁，比如 (10, 10)。

按照这个原则，我们为 Point 提供 __str__ 的定义如下：

class Point: 

def __str__(self): 

return '({}, {})'.format(self.__x, self.__y)

_add_

两个坐标点相加是个很合理的需求。

>>> p1 = Point(10, 10) 

>>> p2 = Point(10, 10) 

>>> p3 = p1 + p2 

Traceback (most recent call last): 

File "", line 1, in  

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Point' and 'Point'

添加特殊方法 __add__ 即可做到：

class Point: 

def __add__(self, other): 

return Point(self.__x + other.__x, self.__y + other.__y)

>>> p3 = p1 + p2 

>>> p3 

Point(20, 20)

这就像 C++ 里的操作符重载一样。

Python 的内建类型，比如字符串、列表，都“重载”了 + 操作符。

特殊方法还有很多，这里就不逐一介绍了。

继承

举一个教科书中最常见的例子。Circle 和 Rectangle 继承自 Shape，不同的图形，面积(area)计算方式不同。

# shape.py 

class Shape: 

    def area(self): 

        return 0.0 

class Circle(Shape): 

    def __init__(self, r=0.0): 

        self.r = r 

    def area(self): 

        return math.pi * self.r * self.r 

class Rectangle(Shape): 

    def __init__(self, a, b): 

        self.a, self.b = a, b 

    def area(self): 

        return self.a * self.b

用法比较直接：

>>> from shape import * 

>>> circle = Circle(3.0) 

>>> circle.area() 

28.274333882308138 

>>> rectangle = Rectangle(2.0, 3.0) 

>>> rectangle.area() 

6.0

如果 Circle 没有定义自己的 area：

class Circle(Shape): 

pass

那么它将继承父类 Shape 的 area：

>>> Shape.area is Circle.area 

True

一旦 Circle 定义了自己的 area，从 Shape 继承而来的那个 area 就被重写(overwrite)了：

>>> from shape import * 

>>> Shape.area is Circle.area 

False

通过类的字典更能明显地看清这一点：

>>> Shape.__dict__['area'] 

>>> Circle.__dict__['area'] 

所以，子类重写父类的方法，其实只是把相同的属性名绑定到了不同的函数对象。可见 Python 是没有覆写(override)的概念的。

同理，即使 Shape 没有定义 area 也是可以的，Shape 作为“接口”，并不能得到语法的保证。

甚至可以动态的添加方法：

class Circle(Shape): 

... 

# def area(self): 

# return math.pi * self.r * self.r 

# 为 Circle 添加 area 方法。 

Circle.area = lambda self: math.pi * self.r * self.r

动态语言一般都是这么灵活，Python 也不例外。

Python 官方教程「9. Classes」第一句就是：

Compared with other programming languages, Python’s class mechanism adds classes with a minimum of new syntax and semantics.

Python 以最少的新的语法和语义实现了类机制，这一点确实让人惊叹，但是也让 C++ / Java 程序员感到颇为不适。

多态

如前所述，Python 没有覆写(override)的概念。严格来讲，Python 并不支持「多态」。

为了解决继承结构中接口和实现的问题，或者说为了更好的用 Python 面向接口编程(设计模式所提倡的)，我们需要人为的设一些规范。

请考虑 Shape.area() 除了简单的返回 0.0，有没有更好的实现?

以内建模块 asyncio 为例，AbstractEventLoop 原则上是一个接口，类似于 Java 中的接口或 C++ 中的纯虚类，但是 Python 并没有语法去保证这一点，为了尽量体现 AbstractEventLoop 是一个接口，首先在名字上标志它是抽象的(Abstract)，然后让每个方法都抛出异常 NotImplementedError。

class AbstractEventLoop: 

def run_forever(self): 

raise NotImplementedError 

...

纵然如此，你是无法禁止用户实例化 AbstractEventLoop 的：

loop = asyncio.AbstractEventLoop() 

try: 

loop.run_forever() 

except NotImplementedError: 

pass

C++ 可以通过纯虚函数或设构造函数为 protected 来避免接口被实例化，Java 就更不用说了，接口就是接口，有完整的语法支持。

你也无法强制子类必须实现“接口”中定义的每一个方法，C++ 的纯虚函数可以强制这一点(Java 更不必说)。

就算子类「自以为」实现了“接口”中的方法，也不能保证方法的名字没有写错，C++ 的 override 关键字可以保证这一点(Java 更不必说)。

静态类型的缺失，让 Python 很难实现 C++ / Java 那样严格的多态检查机制。所以面向接口的编程，对 Python 来说，更多的要依靠程序员的素养。

回到 Shape 的例子，仿照 asyncio，我们把“接口”改成这样：

class AbstractShape: 

def area(self): 

raise NotImplementedError

这样，它才更像一个接口。

super

有时候，需要在子类中调用父类的方法。

比如图形都有颜色这个属性，所以不妨加一个参数 color 到 __init__：

class AbstractShape: 

def __init__(self, color): 

self.color = color

那么子类的 __init__() 势必也要跟着改动：

class Circle(AbstractShape): 

def __init__(self, color, r=0.0): 

super().__init__(color) 

self.r = r

通过 super 把 color 传给父类的 __init__()。其实不用 super 也行：

class Circle(AbstractShape): 

def __init__(self, color, r=0.0): 

AbstractShape.__init__(self, color) 

self.r = r

但是 super 是推荐的做法，因为它避免了硬编码，也能处理多继承的情况。

来自：http://developer.51cto.com/art/201707/545393.htm

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