python基础之继承实现原理、子类调用父类的方法、封装

继承实现原理

python中的类可以同时继承多个父类,继承的顺序有两种:深度优先和广度优先。

一般来讲,经典类在多继承的情况下会按照深度优先的方式查找,新式类会按照广度优先的方式查找

示例解析:

没有共同头部父类的类型

 1 class E:
 2     def test(self):
 3         print('from E')
 4     # pass
 5 class F:
 6     def test(self):
 7         print('from F')
 8     # pass
 9 
10 class C:
11     def test(self):
12         print('from C')
13     # pass
14 
15 class B(C):
16     def test(self):
17         print('from B')
18     # pass
19 
20 class D(E):
21     def test(self):
22         print('from D')
23     # pass
24 class A(B,D,F):
25     def test(self):
26         print('from A')
27     # pass
28 obj=A()
29 obj.test()

在这种模型下,新式类和经典类的继承顺序都一样。

调用obj.test(),首先找boj对象的__dict__字典,然后找生成类A的__dict__字典,如果这两个都没有,会按照以下顺序进行查找,找到为止:

ClassA->ClassB->ClassC->ClassD->ClassE->ClassF

如果都找不到,抛出异常错误。

有共同头部父类的类型

 1 class D(object):
 2     def test(self):
 3         print('from D')
 4     # pass
 5 class C(D):
 6     def test(self):
 7         print('from C')
 8     # pass
 9 class B(C):
10     def test(self):
11         print('from B')
12     # pass
13 class F(D):
14     def test(self):
15         print('from F')
16     # pass
17 class E(F):
18     def test(self):
19         print('from E')
20     # pass
21 class H(D):
22     def test(self):
23         print('from H')
24     # pass
25 class G(H):
26     def test(self):
27         print('from G')
28     # pass
29 
30 class A(B,E,G):
31     def test(self):
32         print('from A')
33     # pass
34 
35 obj=A()
36 obj.test()
37 print(A.mro())

在这种模型下,新式类和经典类查找继承顺序不同。

新式类使用的是广度优先的方式,调用obj.test(),首先找boj对象的__dict__字典,然后找生成类A的__dict__字典,如果这两个都没有,会按照以下顺序进行查找,找到为止:

classA->classB->classC->classE->classF->classG->classH->classD->-classobject

 1 #经典类不继承object
 2 class D:
 3     def test(self):
 4         print('from D')
 5     # pass
 6 class C(D):
 7     def test(self):
 8         print('from C')
 9     # pass
10 class B(C):
11     def test(self):
12         print('from B')
13     # pass
14 class F(D):
15     def test(self):
16         print('from F')
17     # pass
18 class E(F):
19     def test(self):
20         print('from E')
21     # pass
22 class H(D):
23     def test(self):
24         print('from H')
25     # pass
26 class G(H):
27     def test(self):
28         print('from G')
29     # pass
30 
31 class A(B,E,G):
32     def test(self):
33         print('from A')
34     # pass
35 
36 obj=A()
37 obj.test()

经典类(python2中才有经典类的概念,python3中都是新式类)使用的是深度优先的方式,调用obj.test(),首先找boj对象的__dict__字典,然后找生成类A的__dict__字典,如果这两个都没有,会按照以下顺序进行查找,找到为止:

ClassA->ClassB->ClassC->ClassD->ClassE->ClassF->ClassG

mro方法

python的继承顺序,是按照一定的算法生成的mro表进行顺序查找继承的,只有在新式类中才有该方法:该方法有以下三个特点:

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 

例如示例二有共同头部父类的模型,新式类mro输出表如下,按照表顺序进行继承:

1 print(A.mro())
2 [<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class '__main__.H'>, <class '__main__.D'>, <type 'object'>]

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。

封装

封装是一种隐藏的方式,包括数据封装和功能封装,即类里的数据属性和功能属性,隐藏数据和功能是为了限制直接调用,通过人为的添加调用接口进行数据和功能的调用。

封装不是单纯意义的隐藏:(史上最lowB的解释)

  1:封装数据的主要原因是:保护隐私(作为男人的你,脸上就写着:我喜欢男人,你害怕么?)

  2:封装方法的主要原因是:隔离复杂度,提供简单的访问接口(快门就是傻瓜相机为傻瓜们提供的接口,该方法将内部复杂的照相功能都隐藏起来了,拍照只需要通过快门这个接口就可以了,再比如你不必知道你自己的尿是怎么流出来的,你直接掏出自己的接口就能用尿这个功能)

提示:在编程语言里,对外提供的接口(接口可理解为了一个入口),可以是函数,称为接口函数,这与接口的概念还不一样,接口代表一组接口函数的集合体。

封装的两个层面

基础的封装(什么都不用做):创建类和对象会创建各自的名称空间,通过类名或者对象的方式去访问类或对象里面的数据属性和功能属性。

还是这个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 print(People.__dict__)
 9 p=People('natasha',18,'female')
10 print(p.name)
11 p.foo()

通过p.name访问到了natasha,通过p.age访问到了18,这一类就是最基础的类和对象的封装,而p.name、p.foo()就是接口,访问数据属性和功能属性的接口。

二层封装:类中把某些属性和方法隐藏起来(或者说定义成私有的),只在类的内部使用、外部无法访问,或者留下少量接口(函数)供外部访问。

封装方式:在python中用双下划线的方式实现隐藏属性(设置成私有的)

 1 class Teacher:
 2     __school='oldboy' #实际上转换成了_Teacher__school
 3     def __init__(self,name,salary):
 4         self.name=name
 5         self.__salary=salary #实际上转换成了self._Teacher__salary
 6     def __foo(self):
 7         print('====foo====')
 8 t=Teacher('egon',3000)
 9 
10 # print(t.__school)    #无法调用
11 print(Teacher.__dict__)  
12 # t.foo()    #无法调用
13 t._Teacher__foo()
14 # print(t.salary)     #无法调用
15 # print(t.__salary)    #无法调用
16 print(t.__dict__)
17 print(t._Teacher__salary)

python中的隐藏并不是真正意义上的隐藏,而是通过语法这一层面进行转换,虽然无法直接通过例如t.__salary或t.salary的方式调用,但是实际上在类的__dict__中可以查看到变形后的调用方式

 

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,但是这种变形操作只在定义阶段发生,后边手动添加的不会自动变形

1 Teacher.__N=111111
2 print(Teacher.__dict__)
3 t.__x=1
4 print(t.__dict__)
5 输出结果:
6 {'__module__': '__main__', '_Teacher__school': 'oldboy', '__init__': <function Teacher.__init__ at 0x00000296CDD5B8C8>, '_Teacher__foo': <function Teacher.__foo at 0x00000296CDD5B950>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Teacher' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Teacher' objects>, '__doc__': None, '__N': 111111}
7 {'name': 'egon', '_Teacher__salary': 3000, '__x': 1}

 

在类的外部,无法直接使用变形的属性,但是在类的内部可以直接使用

 1 class Teacher:
 2     __school='oldboy' #_Teacher__school='oldboy'
 3     def __init__(self,name,salary):
 4         self.name=name
 5         self.__salary=salary #self._Teacher__salary=salary
 6 
 7     def foo(self):
 8         print('====>',self.__salary)    #内部可以调用
 9         # print('====>',self._Teacher__salary)
10 t=Teacher('egon',3000)
11 
12 # print(t.__salary)    #外部无法调用
13 t.foo()

 

当子类和父类有相同的功能属性,两个类里变形过的功能可以分别调用:

不变形的功能只能调用到子类里的,无法调用父类的func功能

1 class Foo:
2     def func(self):
3         print('from Foo')
4 class Bar(Foo):
5     def func(self): 
6         print('from Bar')
7 b=Bar()
8 b.func()

变形后可以分别调用

 1 class Foo:
 2     def __func(self): #_Foo__func
 3         print('from Foo')
 4 
 5 class Bar(Foo):
 6     def __func(self): #_Bar__func
 7         print('from Bar')
 8 b=Bar()
 9 b._Foo__func()
10 b._Bar__func()

 

类里的功能属性和功能属性间调用:

A类和B类同时包含bar功能,A类通过foo功能调用自己的bar功能,通过B实例化b对象,当b对象调用foo的时候,由于B类没有foo功能,所以从A类中找foo功能,找到后调用,并在执行foo功能的过程中调用bar功能,按照mro表顺序查找,通过B类内找到bar功能并执行

 1 class A:
 2     def foo(self):
 3         print('from A.foo')
 4         self.bar() 
 5     def bar(self):
 6         print('from A.bar')
 7 class B(A):
 8     def bar(self):
 9         print('from B.bar')
10 b=B()
11 b.foo()
12 输出结果
13 from A.foo
14 from B.bar

变形后调用:定义的过程中已经变形了,所以foo功能在找bar函数的时候实际上找的是变形后的_A__bar()功能

 1 class A:
 2     def foo(self):
 3         print('from A.foo')
 4         self.__bar() #self._A__bar()
 5     def __bar(self): #_A__bar()
 6         print('from A.bar')
 7 class B(A):
 8     def __bar(self): #_B__bar
 9 
10 b=B()
11 b.foo()

 

隐藏所有直接调用属性,通过接口的方式调用属性:又来了,还是那个people

 1 class People:
 2     def __init__(self,name,age,sex,height,weight):
 3         self.__name=name
 4         self.__age=age
 5         self.__sex=sex
 6         self.__height=height
 7         self.__weight=weight
 8 #name、age、sex、height、weight都是经过变形后存储的,所以在调用的时候没办法直接调用,当然了要调用是可以的
 9     def tell_name(self):
10         print(self.__name)
11 #通过手动创建接口的方式返回name的内容,屏蔽了直接调用
12     def set_name(self,val):
13         if not isinstance(val,str):
14             raise TypeError('名字必须是字符串类型')
15         self.__name=val
16 #通过手动创建修改接口修改name的属性值,屏蔽了直接调用
17     def tell_info(self):
18         print('''
19         ---------%s info
20         name:%s
21         age:%s
22         sex:%s
23         height:%s
24         weight:%s
25         ''' %(self.__name,
26               self.__name,
27               self.__age,
28               self.__sex,
29               self.__height,
30               self.__weight))
31 #通过手动创建接口,展示所有的信息

测试验证:

1 bob=People('bob',18,'male','179cm','70kg')    #实例化对象
2 bob.tell_info()    #通过接口查看bob的所有信息
3 bob.tell_name()    #通过接口查看name属性
4 # bob.set_name(123)
5 bob.set_name('natasha')    #通过接口修改name属性值
6 bob.tell_info()

 

property:封装的特性之一

property是一种特殊的属性,访问它时会执行一段功能(函数)然后返回值

手动创建的接口都是函数接口,函数接口在调用的时候都需要加()执行才能调用,如上边的例子bob.tell_name()通过接口查询name属性,基于用户角度来讲,比较显得美好简单的调用方式是bob.name,用户心理毛病多:我只是想看一下名字,为什么要我执行的这个东西?

示例:计算bmi健康指数

 1 class People:
 2     def __init__(self,name,age,sex,height,weight):
 3         self.__name=name
 4         self.__age=age
 5         self.__sex=sex
 6         self.__height=height
 7         self.__weight=weight
 8 
 9     @property    #bmi=property(bmi),是一个内置函数,本质就是个装饰器
10     def bmi(self):
11         res=self.__weight / (self.__height ** 2)
12         return res

测试验证:

1 bob=People('bob',18,'male',1.79,70)
2 print(bob.bmi)  #当调用bob.bmi时候,会返回res的值

使用这种方式,遵循了统一访问的原则,即用户感知不到我是执行了一个函数才获取的值。

但是仅仅这样,还是有问题,比如我想要删除一个属性,是无法删除的,比如del bmi,会提示AttributeError: can't delete attribute,想要通过bob.name='NAME'的方式修改内容也是不行的。

想要实现,需要继续加装饰器:

 1 class People:
 2     def __init__(self,name,age,sex,height,weight,permission=False):
 3         self.__name=name
 4         self.__age=age
 5         self.__sex=sex
 6         self.__height=height
 7         self.__weight=weight
 8         self.permission=permission
 9 
10     @property
11     def name(self):
12         return self.__name
13 
14     @name.setter            #支持obj.name='NAME'的方式执行
15     def name(self,val):
16         if not isinstance(val,str):
17             raise  TypeError('must be str')
18         self.__name=val
19 
20     @name.deleter        #支持del删除操作
21     def name(self):
22         if not self.permission:
23             raise PermissionError('不让删')
24         del self.__name

测试验证:

1 natasha.name=123
2 print(natasha.name)
3 print(natasha.permission)
4 natasha.permission=True     #不改成True,if认证不通过会删除失败
5 del natasha.name
6 #print(egon.name)   #无法查询,已删除
posted @ 2017-07-17 16:24  李大根er  阅读(1043)  评论(0编辑  收藏  举报