继承的另一种方式:
最常见的是直接继承一个已经存在的类
当你想要创建一个新的类,发现这个类中的一些最某一个类中已经存在,那就没有必要从头开始写,可以直接继承已有的类然后做补充
案列:
class MyList(list):
def __init__(self,element_cls):
# 当你覆盖了init方法时
# 不要忘记调用super().init函数让父类完成原有的初始化操作
super().__init__()
self.element_cls = element_cls
def append(self, object):
# if isinstance(object,str)
if object.__class__ == self.element_cls:
super().append(object)
else:
print("只能存储%s类型!" % self.element_cls.__name__)
super()的问题 mro列表:
python支持多继承,一个类可以同时继承多个父类。
优点是:更加灵活。 问题是:属性的查找顺序该怎么确定
问题:多继承时如果多个父类中出现了同名的属性/函数
你不能用眼睛去判断查找顺序,需要使用mro列表来查看真正的继承顺序
总结:super 在访问父类属性时,是按照mro列表一层层往上找的
测试:
class A: def test(self): print("from A") super().test() # 应该报错..... 但是却执行成功了 class B: def test(self): print("from B") pass class C(A,B): pass c = C() c.test()
最后:尽量不要使用多继承
组合:
组合:指的是一个类把另一个类的对象作为自己的属性,就称之为组合,无处不在
当你定义一个类,并且这个类拥有某种类型的属性时,就称之为组合
都是用来重用代码的方式:
组合描述的是 什么拥有什么的关系 (学生 有 书 , 学生 有 手机)
基础描述的是 什么是什么的关系 (麦兜是猪,小猪佩琪也是猪)
# class Person: # def __init__(self,name): # self.name = name # # # p = Person("rose") # print(p.name)
例子:
class PC: def open_app(self,app_name): print("open %s" % app_name) class OldBoyStudent: def __init__(self,PC,notebook): self.PC = PC self.notebook = notebook pass pc = PC() notebook = PC() stu = OldBoyStudent(pc,notebook)
新式类与经典类:
经典类:没有继承Object的类,只出现在py2中
新式类:直接或继承Object的类,只在py3中,所以py3中所有出现都是新式类
如果你的代码要兼容py2,那应该显示的继承Object比如:class B(object):
pass 即可
菱形继承:
就是一个类有多个父类,然后多个父类又有共同的公有父类,那么这个产生的就是菱形继承。
多层菱形继承:
经典类的是先深度,一条线走完找到公有父类找不到再返回找另外一条线
新式类:就是一条线往上找找不到换另一条,最后再找公有父类
例子:
class A: # a = 1 pass class B(A): # a = 2 pass class C(A): # a = 3 pass class D(A): # a = 4 pass class E(B,C,D): # a = 5 pass e1 = E()
注意经典类没有mro列表
接口:
接口是什么:
例如USB
电脑内部具备USB相应的功能,如果要使用的话,就必须给外界提供一个使用方式,该方式就称之为接口
在程序中功能通常是用函数来表示,对于外界而言,无需清楚函数是如何实现的,只要知道函数名即可,这个函数名称就可以称之为接口。
外界调用接口就能完成某个任务
接口其实就是一组功能的定义,但是只清楚函数名称,而没有具体的实现细节
相当于是一套规范/协议
好处是使用接口可以提高程序的扩展性
只要对象按照接口规定方法来实现,使用者就可以无差别使用所有对象
接口与抽象类:
抽象:
指的是 不清楚,不具体,看不懂
抽象方法:
指的是没有函数体的方法用 abc模块里面的@abc.abstractmethod装饰器
如果类中具备抽象方法,那么这个类就称之为抽象类
抽象类的特点:
不能直接实例化,必须有子类覆盖了所有抽象方法后才能实例化子类
与接口的区别:
接口里面必须全部是抽象方法全部用@abc.abstractmethod装饰器
抽象类里面可以有抽象方法和普通的方法
问题:如果接口的子类没有实现接口中方法,那是没有任何意义的
抽象类之所以出现的意义,通过抽象类来强行限制子类必须覆盖所有的抽象方法
import abc class Test(metaclass=abc.ABCMeta): @abc.abstractmethod def say_hi(self): pass class TT(Test): def say_hi(self): print("i am TT obj") t = TT() t.say_hi()
鸭子类型
说如果一个对象叫声像鸭子,走路像鸭子,长得像鸭子,那它就是鸭子
class PC(): def conntent_device(self, usb_device): usb_device.open() usb_device.work() usb_device.close() class Mouse: # 实现接口规定的所有功能 def open(self): print("mouse opened") def work(self): print("mouse working...") def close(self): print("mouse closed") mouse = Mouse() pc = PC() pc.conntent_device(mouse) class KeyBoard: def open(self): print("KeyBoard opened") def work(self): print("KeyBoard working...") def close(self): print("KeyBoard closed") key1 = KeyBoard() # 如果key1的特征和行为都像USB设备 那就把它当做USB设备来使用 # 对于使用者而言可以不用关心这个对象是什么类,是如如何是实现, pc.conntent_device(key1) 案例2: ```python class Linux: def read_data(self,device): data = device.read() return data def write_data(self,device,data): device.write(data) class Disk: def read(self): print("disk reading....") return "这是一个磁盘上的数据" def write(self,data): print("disk writing %s..." % data) class UP: def read(self): print("disk reading....") return "这是一个U盘上的数据" def write(self,data): print("disk writing %s..." % data) l = Linux() d = Disk() data = l.read_data(d) l.write_data(d,"这是一个数据....") up1 = UP() l.read_data(up1) l.write_data(up1,"一个数据...") ``` 例如linux 有一句话叫一切皆文件 之所以这么设计是为了提高扩展性,让Linux可以无差别对待任何设备!
来源:https://www.cnblogs.com/xinfan1/p/10882027.html