py16 面向对象深入

类的继承

什么是继承：

在python中，新建的类可以继承一个或多个父类，通过继承创建的新类称为“子类”或“派生类”，被继承的类称为“基类”、“父类”或“超类”。

python中类的继承分为：单继承和多继承

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

查看继承

>>> SubClass1.__bases__ #__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
(<class '__main__.ParentClass1'>,)
>>> SubClass2.__bases__
(<class '__main__.ParentClass1'>, <class '__main__.ParentClass2'>)

经典类与新式类

1.只有在python2中才分新式类和经典类，python3中统一都是新式类
2.在python2中，没有显式的继承object类的类，以及该类的子类，都是经典类
3.在python2中，显式地声明继承object的类，以及该类的子类，都是新式类
3.在python3中，无论是否继承object，都默认继承object，即python3中所有类均为新式类

提示：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

>>> ParentClass1.__bases__
(<class 'object'>,)
>>> ParentClass2.__bases__
(<class 'object'>,)

继承的实现原理

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

在Java和C#中子类只能继承一个父类，而Python中子类可以同时继承多个父类，如果继承了多个父类，那么属性的查找方式有两种，分别是：深度优先和广度优先

示范代码

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

在子类中调用父类的方法

在子类派生出的新方法中，往往需要重用父类的方法，我们有两种方式实现

方式一：指名道姓，即父类名.父类方法()  注意：这种调用需要在参数中加self

class Vehicle: #定义交通工具类
     Country='China'
     def __init__(self,name,speed,load,power):
         self.name=name
         self.speed=speed
         self.load=load
         self.power=power

     def run(self):
         print('开动啦...')

class Subway(Vehicle): #地铁
    def __init__(self,name,speed,load,power,line):
        Vehicle.__init__(self,name,speed,load,power)
        self.line=line

    def run(self):
        print('地铁%s号线欢迎您' %self.line)
        Vehicle.run(self)

line13=Subway('中国地铁','180m/s','1000人/箱','电',13)
line13.run()

方式二：super()  注意：这种调用不用在参数中加self

class Vehicle: #定义交通工具类
     Country='China'
     def __init__(self,name,speed,load,power):
         self.name=name
         self.speed=speed
         self.load=load
         self.power=power

     def run(self):
         print('开动啦...')

class Subway(Vehicle): #地铁
    def __init__(self,name,speed,load,power,line):
        #super(Subway,self) 就相当于实例本身 在python3中super()等同于super(Subway,self)
        super().__init__(name,speed,load,power)
        self.line=line

    def run(self):
        print('地铁%s号线欢迎您' %self.line)
        super(Subway,self).run()

class Mobike(Vehicle):#摩拜单车
    pass

line13=Subway('中国地铁','180m/s','1000人/箱','电',13)
line13.run()

这两种方式的区别是：方式一是跟继承没有关系的，而方式二的super()是依赖于继承的，并且即使没有直接继承关系，super仍然会按照mro继续往后查找

#A没有继承B,但是A内super会基于C.mro()继续往后找
class A:
    def test(self):
        super().test()
class B:
    def test(self):
        print('from B')
class C(A,B):
    pass

c=C()
c.test() #打印结果:from B


print(C.mro())
#[<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>]

组合与继承

组合就是把一个对象传给另一个类作为类的参数，或者把对象添加到另一个对象中

>>> class Equip: #武器装备类
...     def fire(self):
...         print('release Fire skill')
... 
>>> class Riven: #英雄Riven的类,一个英雄需要有装备,因而需要组合Equip类
...     camp='Noxus'
...     def __init__(self,nickname):
...         self.nickname=nickname
...         self.equip=Equip() #用Equip类产生一个装备,赋值给实例的equip属性
... 
>>> r1=Riven('锐雯雯')
>>> r1.equip.fire() #可以使用组合的类产生的对象所持有的方法
release Fire skill


class People:
    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex

class Course:
    def __init__(self,name,period,price):
        self.name=name
        self.period=period
        self.price=price
    def tell_info(self):
        print('<%s %s %s>' %(self.name,self.period,self.price))

class Teacher(People):
    def __init__(self,name,age,sex,job_title):
        People.__init__(self,name,age,sex)
        self.job_title=job_title
        self.course=[]
        self.students=[]


class Student(People):
    def __init__(self,name,age,sex):
        People.__init__(self,name,age,sex)
        self.course=[]


egon=Teacher('egon',18,'male','沙河霸道金牌讲师')
s1=Student('牛榴弹',18,'female')

python=Course('python','3mons',3000.0)
linux=Course('python','3mons',3000.0)

#为老师egon和学生s1添加课程
egon.course.append(python)
egon.course.append(linux)
s1.course.append(python)

#为老师egon添加学生s1
egon.students.append(s1)


#使用
for obj in egon.course:
    obj.tell_info()　

抽象类和接口

首先看java为什么有接口，因为java的类不能多继承，接口用来实现多继承，且java接口中方法都为抽象方法。

java中抽象类和接口的区别：抽象类由abstract关键字来修饰，接口由interface关键字来修饰。抽象类中除了有抽象方法外，也可以有数据成员和非抽象方法；而接口中所有的方法必须都是抽象的，接口中也可以定义数据成员，但必须是常量。

接口

在python中根本就没有一个叫做interface的关键字，如果非要去模仿接口的概念

可以借助第三方模块：http://pypi.python.org/pypi/zope.interface

在python中实现抽象类

#一切皆文件
import abc #利用abc模块实现抽象类

class All_file(metaclass=abc.ABCMeta):
    all_type='file'
    @abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
    def read(self):
        '子类必须定义读功能'
        pass

    @abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
    def write(self):
        '子类必须定义写功能'
        pass

# class Txt(All_file):
#     pass
#
# t1=Txt() #报错,子类没有定义抽象方法

class Txt(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('文本数据的读取方法')

    def write(self):
        print('文本数据的读取方法')

class Sata(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('硬盘数据的读取方法')

    def write(self):
        print('硬盘数据的读取方法')

class Process(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('进程数据的读取方法')

    def write(self):
        print('进程数据的读取方法')

wenbenwenjian=Txt()

yingpanwenjian=Sata()

jinchengwenjian=Process()

#这样大家都是被归一化了,也就是一切皆文件的思想
wenbenwenjian.read()
yingpanwenjian.write()
jinchengwenjian.read()

print(wenbenwenjian.all_type)
print(yingpanwenjian.all_type)
print(jinchengwenjian.all_type)

封装和类中各种特殊方法

封装

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）

【非特殊调用情况下，子类和实例化的对象不能继承，重写，使用该方法或属性。特殊调用都可以，原因在下面代码里】

#其实这仅仅这是一种变形操作，在解释器解析class时自动变形
#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：
#由于只有在解析class定义时才会变形，所以只要是本类外的类或对象都无法访问原形式

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定义是发生一次,在定义后的赋值操作，不会变形

3、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()
from B


#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()
from A

事例：

class A:
    def __test(self):
        print("A.test")

    def func(self):
        print("A.func")
        self.__test()

class B(A):
    def __test(self):
        print("B.test")

b = B()
b.func()

###############
A.func
A.test
###############


class A:
    def test(self):
        print("A.test")

    def func(self):
        print("A.func")
        self.test()

class B(A):
    def test(self):
        print("B.test")

b = B()
b.func()

##################
A.func
B.test

第一个输出A.test的原因是类A中func中self.__test()在解释时已经变形成self._A__test()，所以调用的是父类中的__test方法，这也符合隐藏方法只能在当前类调用的原则

封装的意义

1：封装数据，将数据隐藏起来这不是目的。隐藏起来然后对外提供操作该数据的接口才是目的

class Teacher:
    def __init__(self,name,age):
        self.__name=name
        self.__age=age

    def tell_info(self):
        print('姓名:%s,年龄:%s' %(self.__name,self.__age))
    def set_info(self,name,age):
        if not isinstance(name,str):
            raise TypeError('姓名必须是字符串类型')
        if not isinstance(age,int):
            raise TypeError('年龄必须是整型')
        self.__name=name
        self.__age=age

t=Teacher('egon',18)
t.tell_info()

t.set_info('egon',19)
t.tell_info()

2：封装方法：目的是隔离复杂度

#取款是功能,而这个功能有很多功能组成:插卡、密码认证、输入金额、打印账单、取钱
#对使用者来说,只需要知道取款这个功能即可,其余功能我们都可以隐藏起来,很明显这么做
#隔离了复杂度,同时也提升了安全性

class ATM:
    def __card(self):
        print('插卡')
    def __auth(self):
        print('用户认证')
    def __input(self):
        print('输入取款金额')
    def __print_bill(self):
        print('打印账单')
    def __take_money(self):
        print('取款')

    def withdraw(self):
        self.__card()
        self.__auth()
        self.__input()
        self.__print_bill()
        self.__take_money()

a=ATM()
a.withdraw()

各种特殊方法：classmethod，staticmethod，property

property

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

ps：面向对象的封装有三种方式:
【public】
这种其实就是不封装,是对外公开的
【protected】
这种封装方式对外不公开,但对朋友(friend)或者子类(形象的说法是“儿子”,但我不知道为什么大家 不说“女儿”,就像“parent”本来是“父母”的意思,但中文都是叫“父类”)公开
【private】
这种封装对谁都不公开

python并没有在语法上把它们三个内建到自己的class机制中，在C++里一般会将所有的所有的数据都设置为私有的，然后提供set和get方法（接口）去设置和获取，在python中通过property方法可以实现

class Foo:
    def __init__(self, val):
        self.__NAME = val  # 将所有的数据属性都隐藏起来

    @property
    def name(self):
        return self.__NAME  # obj.name访问的是self.__NAME(这也是真实值的存放位置)

    @name.setter  # 当对name赋值时该函数被调用
    def name(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

    @name.deleter  # 当name被删除时，该函数被调用
    def name(self):
        raise TypeError('Can not delete')


f = Foo('egon')
print(f.name)
print(f.__dict__)
# f.name=10 #赋值，调用setter，抛出异常'TypeError: 10 must be str'
# del f.name  # 删除，调用deleterious，抛出异常'TypeError: Can not delete'

#############
egon
{'_Foo__NAME': 'egon'}

staticmethod

在类的方法定义语句上方写上@staticmethod代表其为静态方法，静态方法没有默认的self参数，和普通函数一样，相当于类的一个工具方法。当然也可以给他传self（对象名），但是这就失去了静态方法的意义。

classmethod

在类的方法定义语句上方写上@classmethod把类中的函数定义成类方法，默认携带cls参数，cls代表调用的类

类方法，实例方法，静态方法的对比

class Foo(object):
    """类三种方法语法形式"""

    def instance_method(self):
        print("是类{}的实例方法，只能被实例对象调用".format(Foo))

    @staticmethod
    def static_method():
        print("是静态方法")

    @classmethod
    def class_method(cls):
        print("是类方法")

foo = Foo()
foo.instance_method()
foo.static_method()
foo.class_method()
print('----------------')
Foo.static_method()
Foo.class_method()

　　实例方法只能被实例对象调用，静态方法(由@staticmethod装饰的方法)、类方法(由@classmethod装饰的方法)，可以被类或类的实例对象调用。
实例方法，第一个参数必须要默认传实例对象，一般习惯用self。
静态方法，参数没有要求。
类方法，第一个参数必须要默认传类，一般习惯用cls。

类方法的意义与作用：

1.类方法用在模拟java定义多个构造函数的情况。 由于python类中只能有一个初始化方法，不能按照不同的情况初始化类。参考django Model instance reference 请看下面的代码。

class Book(object):

    def __init__(self, title):
        self.title = title

    @classmethod
    def create(cls, title):
        book = cls(title=title)
        return book

book1 = Book("python")
book2 = Book.create("python and django")
print(book1.title)
print(book2.title)

　　特别说明，静态方法也可以实现上面功能，当静态方法每次都要写上类的名字，不方便

2.使用类方法可以知道是哪个类在调用该类方法：

class A:
    @classmethod
    def f(cls):
        print(cls)
class B(A):
    pass
A.f()
B.f()

---------------------
<class '__main__.A'>
<class '__main__.B'>

　　调用f的时候，cls参数会根据实际调用的类来传入，从而你可以知道到底是谁在call

静态方法的意义与作用：

静态方法有点像函数工具库的作用，而类成员方法则更接近类似Java面向对象概念中的静态方法。为什么说是工具函数呢，看下面

class D:
    def __init__(self):
        pass

    def save(self):  # 在pycharm中会提示，该方法应该是静态方法
        print('save')

　　pycharm中会提示，save方法应该是静态方法，为什么呢？因为在该方法中没有使用任何跟实例对象和该类有关的东西（变量及方法），就好像一个工具方法，一个类的正常封装时也不应该把工具函数归于类，所以，把它设为静态，这样和类关系就不大了。

　　pycharm中会提示，save方法应该是静态方法，为什么呢？因为在该方法中没有使用任何跟实例对象和该类有关的东西（变量及方法），就好像一个工具方法，一个类的正常封装时也不应该把工具函数归于类，所以，把它设为静态，这样和类关系就不大了。

添加了@staticmethod之后，就没有波浪线了，但是这里注意，虽然静态方法和类的关系并不大了，但是类名.__dict__里任然有该静态方法

静态方法和类方法使用实例：

类中静态方法方法调用静态方法的情况。下面的代码，静态方法调用另一个静态方法，如果改用类方法调用静态方法，可以让cls代替类，让代码看起来精简一些，而且当类名修改时，不用在类定义中修改原来的类名，如果是静态方法还要修改Foo.averag()的Foo。

class Foo(object):
    X = 1
    Y = 2

    @staticmethod
    def averag(*mixes):
        return sum(mixes) / len(mixes)

    @staticmethod
    def static_method():
        return Foo.averag(Foo.X, Foo.Y)

    @classmethod
    def class_method(cls):
        return cls.averag(cls.X, cls.Y)

foo = Foo()
print(foo.static_method())
print(foo.class_method())

继承类中的区别：从下面代码可以看出，如果子类继承父类的方法，子类覆盖了父类的静态方法，子类的实例继承了父类的static_method静态方法，调用该方法，还是调用的父类的方法和类属性。子类的实例继承了父类的class_method类方法，调用该方法，调用的是子类的方法和子类的类属性。

class Foo(object):
    X = 1
    Y = 2

    @staticmethod
    def averag(*mixes):
        return sum(mixes) / len(mixes)

    @staticmethod
    def static_method():
        return Foo.averag(Foo.X, Foo.Y)

    @classmethod
    def class_method(cls):
        return cls.averag(cls.X, cls.Y)


class Son(Foo):
    X = 3
    Y = 5

    @staticmethod
    def averag(*mixes):
        return sum(mixes) / 3

p = Son()
print(p.static_method())
print(p.class_method())
# 1.5
# 2.6666666666666665 

　　注意，类方法和静态方法使用时都是类名（或对象）.方法名，不能直接a = 方法名()这样调用。

元类及元类控制类的创建，实例化过程

参考http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/8029564.html

一、知识储备

exec：三个参数

参数一：字符串形式的命令
参数二：全局作用域（字典形式），如果不指定，默认为globals()，把运行中全局变量传入globals
参数三：局部作用域（字典形式），如果不指定，默认为locals()，把运行中局部变量传入locals

exec的使用

#可以把exec命令的执行当成是一个函数的执行，会将执行期间产生的名字存放于局部名称空间中
g={
'x':1,
'y':2
}
l={}

exec('''
global x,z
x=100
z=200

m=300
''',g,l)

print(g) #{'x': 100, 'y': 2,'z':200,......}
print(l) #{'m': 300}

二 、什么是元类？

首先要知道python中万物皆是对象，类也是对象，元类是类的类，是类的模板

元类是用来控制如何创建类的，正如类是创建对象的模板一样，而元类的主要目的是为了控制类的创建行为

元类的实例化的结果为我们用class定义的类，正如类的实例为对象(f1对象是Foo类的一个实例，Foo类是 type 类的一个实例)

type是python的一个内建元类，用来直接控制生成类，python中任何class定义的类其实都是type类实例化的对象

class Foo:
      pass

f1=Foo() #f1是通过Foo类实例化的对象
#type函数可以查看类型，也可以用来查看对象的类，二者是一样的
print(type(f1)) # 输出：<class '__main__.Foo'> 表示，obj 对象由Foo类创建
print(type(Foo)) # 输出：<class 'type'>

三、创建类的两种方式

第一步先看类的创建流程：

首先，要知道，解释器解释到新变量时会分配名称空间，类创建也不例外，类体定义的名字都会存放于类的名称空间中（一个局部的名称空间），然后对名称空间进行填充。

第二步调用元类来创建类。

方式一：使用class关键字

class Chinese(object):
    country='China'
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age
    def talk(self):
        print('%s is talking' %self.name)

方式二：就是手动模拟class创建类的过程）：将创建类的步骤拆分开，手动去创建

#准备工作：
#创建类主要分为三部分
　　1 类名
　　2 类的父类（元类）
　　3 类体

#类名
class_name='Chinese'
#类的父类
class_bases=(object,)
#类体
class_body="""
country='China'
def __init__(self,name,age):
    self.name=name
    self.age=age
def talk(self):
    print('%s is talking' %self.name)
"""

步骤一（先处理类体->名称空间）：类体定义的名字都会存放于类的名称空间中（一个局部的名称空间），我们可以事先定义一个空字典，然后用exec去执行类体的代码（exec产生名称空间的过程与真正的class过程类似，只是后者会将__开头的属性变形），生成类的局部名称空间，即填充字典

class_dic={}
exec(class_body,globals(),class_dic)


print(class_dic)
#{'country': 'China', 'talk': <function talk at 0x101a560c8>, '__init__': <function __init__ at 0x101a56668>}

步骤二：调用元类type（也可以自定义）来产生类Chinense

Foo=type(class_name,class_bases,class_dic) #实例化type得到对象Foo，即我们用class定义的类Foo


print(Foo, Foo.country)
print(type(Foo))
print(isinstance(Foo,type))
'''
<class '__main__.Chinese'>  China#表示由Chinese类创建，这也是type的第一个参数的作用
<class 'type'>
True
'''

我们看到，type 接收三个参数：

• 第 1 个参数是字符串‘Chinese’，表示类名，print（Foo）时即可看到，第一个参数和type等号左边的参数可保持一致
• 第 2 个参数是元组 (object, )，表示所有的父类
• 第 3 个参数是字典，这里是一个空字典，表示没有定义属性和方法

补充：若Foo类有继承，即class Foo(Bar):.... 则等同于type('Foo',(Bar,),{})

元类控制类的行为（类创建及实例化总流程）

知识储备：

类默认继承object，新式类不写也默认继承。

__call__方法在对象被调用时被使用，类也是对象，所以会调用父类（元类）的__call__

类实例化对象实际上经历三件事:1、产生空对象obj 2、初始化 3、返回obj

代码如下，讲解在代码下方

class Mymeta(type): #继承默认元类的一堆属性
    def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
        if not class_name.istitle():
            raise TypeError('类名首字母必须大写')

        super(Mymeta,self).__init__(class_name,class_bases,class_dic)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        #self=People
        print(self,args,kwargs) #<class '__main__.People'> ('egon', 18) {}

        #1、调用self，即People下的函数__new__，在该函数内完成：1、产生空对象obj 2、初始化 3、返回obj
        obj=self.__new__(self,*args,**kwargs)

        #2、一定记得返回obj，因为实例化People(...)取得就是__call__的返回值
        return obj

class People(object,metaclass=Mymeta):
    country='China'

    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age

    def talk(self):
        print('%s is talking' %self.name)

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        obj=object.__new__(cls)
        cls.__init__(obj,*args,**kwargs)
        return obj

obj=People('egon',18)
print(obj.__dict__) #{'name': 'egon', 'age': 18}
#####调试顺序，按行号来#####
#1-2-18-19-21-25-2-3-6-33-10-13-29-30-21-22-23-31-16-34 

难以理解的几个点：

1.为什么从25跳到2，因为此时People还未被调用，还没轮到__call__方法出马，此时参考第二种type创建类的方式，看看__init__的参数是不是和type参数一样？这里就是在普通类被实例化之前先调用初始化函数，初始化完成立马到33进行普通类（普通类也是对象）的调用，然后进入__call__方法。

2.进入call方法之后的13-29及以后：在33行普通类被调用后进入8行的call方法后，需要完成三个指标，1、产生空对象obj 2、初始化 3、返回obj。在元类的__call__方法里调用了普通类的__new__方法进行三步走，普通类使用object.__new__(cls)来创建空对象，然后对空对象进行初始化（30-21），最后返回对象，大功告成。

元类应用

#应用：定制元类实现单例模式
class Mymeta(type):
    def __init__(self,name,bases,dic): #定义类Mysql时就触发
        self.__instance=None
        super().__init__(name,bases,dic)

    def __call__(self, *args, **kwargs): #Mysql(...)时触发

        if not self.__instance:
            self.__instance=object.__new__(self) #产生对象
            self.__init__(self.__instance,*args,**kwargs) #初始化对象
            #上述两步可以合成下面一步
            # self.__instance=super().__call__(*args,**kwargs)

        return self.__instance
class Mysql(metaclass=Mymeta):
    def __init__(self,host='127.0.0.1',port='3306'):
        self.host=host
        self.port=port


obj1=Mysql()
obj2=Mysql()

print(obj1 is obj2)