Python（面向对象编程4——继承顺序、封装）
继承顺序
''' 一点需要注意 ''' class Father: def f1(self): print("test func followed ==>") self.test() def test(self): print("from Father test") class Son(Father): def test(self): print("from son test") res=Son() res.f1()
结果 >>>: test func followed ==> from son test ''' 子类调用 self.test() 的时候任然要重新从自己开始找 .test()方法。 子类调用父类的属性，每次调用，都是优先从自己这里开始找，按照mro算法的顺序依次找下去，知道找到第一个符合的，所以不能只看定义的时候的单个类的情况。 '''
新式类继承：广度优先。
经典类继承：深度优先。
继承了object的类以及其子类，都是新式类
没有继承object的类以及其子类，都是经典类
Python3中默认继承object，所以Python3中都是新式类
Python2中不会默认继承object
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() 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
继承原理（python如何实现的继承）
python到底是如何实现继承的，对于你定义的每一个类，python会计算出一个方法解析顺序(MRO)列表，这个MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序列表，例如
>>> F.mro() #等同于F.__mro__ [<class '__main__.F'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
为了实现继承,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。我们不去深究这个算法的数学原理,它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
子类调用父类的方法（内置函数super）
low版调用方法，还是那个teacher还是那个people：
1 class People:
2 def __init__(self,name,age,sex):
3 self.name=name
4 self.age=age
5 self.sex=sex
6 def foo(self):
7 print('from parent')
8
9 class Teacher(People):
10 def __init__(self,name,age,sex,salary,level):
11 People.__init__(self,name,age,sex) #指名道姓地调用People类的__init__函数
12 self.salary=salary
13 self.level=level
14 def foo(self):
15 print('from child')
16
17 t=Teacher('bob',18,'male',3000,10)
18 print(t.name,t.age,t.sex,t.salary,t.level)
19 t.foo()
low版调用方法，在更改父类的名字之后，需要改动的地方除了子类继承的父类名字，还要改子类里面调用的父类名，比较麻烦
高端大气调用方式：只需要改动子类继承的父类名，即括号里的父类名字
1 class People:
2 def __init__(self,name,age,sex):
3 self.name=name
4 self.age=age
5 self.sex=sex
6 def foo(self):
7 print('from parent')
8
9 class Teacher(People):
10 def __init__(self,name,age,sex,salary,level):
11 #在python3中
12 super().__init__(name,age,sex) #调用父类的__init__的功能，实际上用的是绑定方法，用到了mro表查询继承顺序，只能调用一个父类的功能
13 #在python2中
14 # super(Teacher,self).__init__(name,age,sex) #super(Teacher,self)是一个死格式
15 self.salary=salary
16 self.level=level
17 def foo(self):
18 super().foo()
19 print('from child')
20
21 t=Teacher('bob',18,'male',3000,10)
22 print(t.name,t.age,t.sex,t.salary,t.level)
23 t.foo()
但是这种方式也有一个缺点，就是当一个子类继承了多个父类的时候，如果多个父类都包含了相同的属性名，当要调用该功能的时候，只能调用第一个父类的功能，无法实现多个父类同时调用。多个父类同时调用还是要用low版方法。
访问限制
在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。
但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.score
98
>>> bart.score = 59
>>> bart.score
59
如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把Student类改一改：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。
需要注意的是，在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。
有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。
查看__dict__可以看出，Python实际上是在类、对象，在定义的时候，将这类变量转换成了类似 _Student__name 的格式
不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：
>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'
但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。
总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。
最后注意下面的这种错误写法：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！
>>> bart.__name
'New Name'
表面上看，外部代码“成功”地设置了__name变量，但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量！内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name，而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试：
>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'
但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法：
class Student(object):
...
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
self.__score = score
你也许会问，原先那种直接通过bart.score = 59也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')但是这样来更改一个属性还是显得比较诡异，因为一个原本 self.name=[名字] 的操作，变成了一个函数来操作。
但是你任然可以将隐藏的属性伪装成一个正常属性，类的内部对这个变量的操作进行限制，或者参数检查等功能。
class People: def __init__(self,name,permission=False): self.__name=name self.permission=permission @property #将 self.name() 变成了 self.name def name(self): return self.__name @name.setter #让 self.name 可以像正常属性一样可以用‘=’操作设置属性的新值 self.name='[新值]' def name(self,val): if not isinstance(val,str): raise TypeError('must be str') #raise 定义错误信息 self.__name=val @name.deleter #可以 del self.name 删除属性 def name(self): if not self.permission: raise PermissionError('不让删') del self.__name snow=People('***snow***') print(snow.name) print(snow.permission) snow.permission=True del snow.name print(snow.name)
class Foo: def __init__(self,val): self.__NAME=val #将所有的数据属性都隐藏起来 def getname(self): return self.__NAME #obj.name访问的是self.__NAME(这也是真实值的存放位置) def setname(self,value): if not isinstance(value,str): #在设定值之前进行类型检查 raise TypeError('%s must be str' %value) self.__NAME=value #通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME def delname(self): raise TypeError('Can not delete') name=property(getname,setname,delname) #不如装饰器的方式清晰 一种property的古老用法
绑定方法与非绑定方法
类中定义的函数分成两大类：
一：绑定方法（绑定给谁，谁来调用就自动将它本身当作第一个参数传入）：
1. 绑定到类的方法：用classmethod装饰器装饰的方法。
为类量身定制
类.boud_method(),自动将类当作第一个参数传入
（其实对象也可调用，但仍将类当作第一个参数传入）
2. 绑定到对象的方法：没有被任何装饰器装饰的方法。
为对象量身定制
对象.boud_method(),自动将对象当作第一个参数传入
（属于类的函数，类可以调用，但是必须按照函数的规则来，没有自动传值那么一说）
二：非绑定方法：用staticmethod装饰器装饰的方法
1. 不与类或对象绑定，类和对象都可以调用，但是没有自动传值那么一说。就是一个普通工具而已
注意：与绑定到对象方法区分开，在类中直接定义的函数，没有被任何装饰器装饰的，都是绑定到对象的方法，可不是普通函数，对象调用该方法会自动传值，而staticmethod装饰的方法，不管谁来调用，都没有自动传值一说
1 staticmethod
statimethod不与类或对象绑定，谁都可以调用，没有自动传值效果，python为我们内置了函数staticmethod来把类中的函数定义成静态方法
import hashlib
import time
class MySQL:
def __init__(self,host,port):
self.id=self.create_id()
self.host=host
self.port=port
@staticmethod
def create_id(): #就是一个普通工具
m=hashlib.md5(str(time.clock()).encode('utf-8'))
return m.hexdigest()
print(MySQL.create_id) #<function MySQL.create_id at 0x0000000001E6B9D8> #查看结果为普通函数
conn=MySQL('127.0.0.1',3306)
print(conn.create_id) #<function MySQL.create_id at 0x00000000026FB9D8> #查看结果为普通函数
2 classmethod
classmehtod是给类用的，即绑定到类，类在使用时会将类本身当做参数传给类方法的第一个参数（即便是对象来调用也会将类当作第一个参数传入），python为我们内置了函数classmethod来把类中的函数定义成类方法
import settings
import hashlib
import time
class MySQL:
def __init__(self,host,port):
self.host=host
self.port=port
@classmethod
def from_conf(cls):
print(cls)
return cls(settings.HOST,settings.PORT)
print(MySQL.from_conf) #<bound method MySQL.from_conf of <class '__main__.MySQL'>>
conn=MySQL.from_conf()
print(conn.host,conn.port)
conn.from_conf() #对象也可以调用，但是默认传的第一个参数仍然是类
