python中类、基类、多态、取消基类的原理是什么

这期内容当中小编将会给大家带来有关python中类、基类、多态、取消基类的原理是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

很早以前见到过“python的类、基类、多态、取消基类的代码"，现在很想找到那个例子，可惜，又找不到了！算了，把已经知道的收集一下，以后看到了再补充！
__bases__是一个元组(可能是None或独元), 包括其基类, 以基类列表中它们的排列次序出现

def classic_lookup(cls, name):
      "Look up name in cls and its base classes."
      if cls.__dict__.has_key(name):
          return cls.__dict__[name]
      for base in cls.__bases__:
          try:
              return classic_lookup(base, name)
          except AttributeError:
              pass
      raise AttributeError, name

－－－－－－－－－－－

定义

Python 的 Class 比较特别，和我们习惯的静态语言类型定义有很大区别。

1. 使用一个名为 __init__ 的方法来完成初始化。
2. 使用一个名为 __del__ 的方法来完成类似析购操作。
3. 所有的实例方法都拥有一个 self 参数来传递当前实例，类似于 this。
4. 可以使用 __class__ 来访问类型成员。

>>> class Class1:
    def __init__(self):
      print "initialize..."
    def test(self):
      print id(self)
    
>>> a = Class1()
initialize...
>>> a.test()
13860176
>>> id(a)
13860176

Class 有一些特殊的属性，便于我们获得一些额外的信息。
>>> class Class1(object):
    """Class1 Doc."""
    def __init__(self):
      self.i = 1234

    
>>> Class1.__doc__ # 类型帮助信息
'Class1 Doc.'
>>> Class1.__name__ # 类型名称
'Class1'
>>> Class1.__module__ # 类型所在模块
'__main__'
>>> Class1.__bases__ # 类型所继承的基类
(<type 'object'>,)
>>> Class1.__dict__ # 类型字典，存储所有类型成员信息。
<dictproxy object at 0x00D3AD70>
>>> Class1().__class__ # 类型
<class '__main__.Class1'>
>>> Class1().__module__ # 实例类型所在模块
'__main__'
>>> Class1().__dict__ # 对象字典，存储所有实例成员信息。
{'i': 1234}

继承

Python 支持多继承，但有几点需要注意：

1. 基类 __init__ / __del__ 需显示调用。
2. 继承方法的调用和基类声明顺序有关。

>>> class Base1:
    def __init__(self):
      print "Base1"

    def test(self):
      print "Base1 test..."

>>> class Base2:
    def __init__(self):
      print "Base2"

    def test(self):
      print "Base2 test..."

>>> class Class1(Base2, Base1):
    def __init__(self):
      Base1.__init__(self)
      Base2.__init__(self)
      print "Class1"

>>> a = Class1()
Base1
Base2
Class1
>>> a.test()
Base2 test...

成员

Python Class 同样包含类型和实例两种成员。

>>> class Class1:
    i = 123 # Class Field
    def __init__(self):
      self.i = 12345 # Instance Field
    
>>> print Class1.i
123
>>> print Class1().i
12345

-----------------------

有几个很 "特殊" 的 "规则" 需要注意。

(1) 我们可以通过实例引用访问类型成员。因此下面的例子中 self.i 实际指向 Class1.i，直到我们为实例新增了一个成员 i。
>>> class Class1:
    i = 123
    def __init__(self):
      print self.i 
      print hex(id(self.i))

    
>>> hex(id(Class1.i)) # 显示 Class1.i
'0xab57a0'
>>> a = Class1() # 创建 Class1 实例，我们会发现 self.i 实际指向 Class1.i。
123
0xab57a0
>>> Class1.__dict__ # 显示 Class1 成员
{'i': 123, '__module__': '__main__', '__doc__': None, '__init__': <function __init__ at 0x00D39470>}
>>> a.__dict__ # 显示实例成员
{}
>>> a.i = 123456789 # 为实例新增一个成员 i
>>> hex(id(a.i)) # 显示新增实例成员地址
'0xbbb674'
>>> a.__dict__ # 显示实例成员
{'i': 123456789}

(2) 调用类型内部方法，需要省略 self 参数。
>>> class Class1:
    def __init__(self):
      self.__test("Hello, World!")
    def __test(self, s):
      print s

>>> Class1()
Hello, World!
<__main__.Class1 instance at 0x00D37B48>

-----------------------

我们可以在成员名称前添加 "__" 使其成为私有成员。
>>> class Class1:
    __i = 123
    def __init__(self):
      self.__x = 0
    def __test(self):
      print id(self)

>>> Class1.i
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#102>", line 1, in <module>
Class1.i
AttributeError: class Class1 has no attribute 'i'

>>> Class1().__x
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#103>", line 1, in <module>
Class1().__x
AttributeError: Class1 instance has no attribute '__x'

>>> Class1().test()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#104>", line 1, in <module>
Class1().test()
AttributeError: Class1 instance has no attribute 'test'

事实上这只是一种规则，并不是编译器上的限制。我们依然可以用特殊的语法来访问私有成员。
>>> Class1._Class1__i
123
>>> a = Class1()
>>> a._Class1__x
0
>>> a._Class1__test()
13860376

-----------------------

除了静态(类型)字段，我们还可以定义静态方法。

>>> class Class1:
    @staticmethod
    def test():
      print "static method"
    
>>> Class1.test()
static method

-----------------------

从设计的角度，或许更希望用属性(property)来代替字段(field)。
>>> class Class1:
    def __init__(self):
      self.__i = 1234
    def getI(self): return self.__i
    def setI(self, value): self.__i = value
    def delI(self): del self.__i
    I = property(getI, setI, delI, "Property I")
  
>>> a = Class1()
>>> a.I
1234
>>> a.I = 123456
>>> a.I
123456

如果只是 readonly property，还可以用另外一种方式。
>>> class Class1:
    def __init__(self):
      self.__i = 1234  
    @property
    def I(self):
      return self.__i
  
>>> a = Class1()
>>> a.I
1234

-----------------------

用 __getitem__ 和 __setitem__ 可以实现 C# 索引器的功能。
>>> class Class1:
    def __init__(self):
      self.__x = ["a", "b", "c"]
    def __getitem__(self, key):
      return self.__x[key]
    def __setitem__(self, key, value):
      self.__x[key] = value

    
>>> a = Class1()
>>> a[1]
'b'
>>> a[1] = "xxxx"
>>> a[1]
'xxxx'

重载

Python 支持一些特殊方法和运算符重载。

>>> class Class1:
    def __init__(self):
      self.i = 0
    def __str__(self):
      return "id=%i" % id(self)
    def __add__(self, other):
      return self.i + other.i

>>> a = Class1()
>>> a.i = 10
>>> str(a)
'id=13876120'
>>> b = Class1()
>>> b.i = 20
>>> a + b
30

通过重载 "__eq__"，我们可以改变 "==" 运算符的行为。
>>> class Class1:
    pass

>>> a = Class1()
>>> b = Class1()
>>> a == b
False

>>> class Class1:
    def __eq__(self, x):
      return True
  
>>> a = Class1()
>>> b = Class1()
>>> a == b
True

Open Class

这是个有争议的话题。在 Python 中，我们随时可以给类型或对象添加新的成员。

1. 添加字段
>>> class Class1:
    pass

>>> a = Class1()
>>> a.x = 10
>>> a.x
10
>>> dir(a)
['__doc__', '__module__', 'x']
>>> b = Class1()
>>> dir(b)
['__doc__', '__module__']
>>> del a.x
>>> dir(a)
['__doc__', '__module__']

2. 添加方法
>>> class Class1:
    pass

>>> def test():
    print "test"
  
>>> def hello(self):
    print "hello ", id(self)
  
>>> a = Class1()
>>> dir(a)
['__doc__', '__module__']
>>> Class1.test = test
>>> dir(a)
['__doc__', '__module__', 'test']
>>> b = Class1()
>>> dir(b)
['__doc__', '__module__', 'test']
>>> a.hello = hello
>>> a.hello(a)
hello 13860416
>>> dir(a)
['__doc__', '__module__', 'hello', 'test']
>>> dir(b)
['__doc__', '__module__', 'test']

3. 改变现有方法
>>> class Class1:
    def test(self):
      print "a"
    
>>> def test(self):
    print "b"
  
>>> Class1.test = test
>>> Class1().test()
b

另外，有几个内建函数方便我们在运行期进行操作。
>>> hasattr(a, "x")
False
>>> a.x = 10
>>> getattr(a, "x")
10
>>> setattr(a, "x", 1234)
>>> a.x
1234

Python Open Class 是如何实现的呢？我们看一下下面的代码。

>>> class Class1:
    pass

>>> a = Class1()
>>> a.__dict__
{}
>>> a.x = 123
>>> a.__dict__
{'x': 123}
>>> a.x
123
>>> a.test = lambda i: i + 1
>>> a.test(1)
2
>>> a.__dict__
{'test': <function <lambda> at 0x00D39DB0>, 'x': 123}

原来，Python Class 对象或类型通过内置成员 __dict__ 来存储成员信息。

我们还可以通过重载 __getattr__ 和 __setattr__ 来拦截对成员的访问，需要注意的是 __getattr__ 只有在访问不存在的成员时才会被调用。
>>> class Class1:
    def __getattr__(self, name):
      print "__getattr__"
      return None
    def __setattr__(self, name, value):
      print "__setattr__"
      self.__dict__[name] = value

    
>>> a = Class1()
>>> a.x
__getattr__
>>> a.x = 123
__setattr__
>>> a.x
123

如果类型继承自 object，我们可以使用 __getattribute__ 来拦截所有(包括不存在的成员)的获取操作。
注意在 __getattribute__ 中不要使用 "return self.__dict__[name]" 来返回结果，因为在访问 "self.__dict__" 时同样会被 __getattribute__ 拦截，从而造成无限递归形成死循环。

>>> class Class1(object):
    def __getattribute__(self, name):
      print "__getattribute__"
      return object.__getattribute__(self, name)

  
>>> a = Class1()
>>> a.x
__getattribute__

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
a.x
File "<pyshell#1>", line 4, in __getattribute__
return object.__getattribute__(self, name)
AttributeError: 'Class1' object has no attribute 'x'
>>> a.x = 123
>>> a.x
__getattribute__
123

－－－－－－－－－－－－－－－
__bases__是父类吧，指的是继承关系；
__class__才是一个对象的"类/类型"，指的是类型/实例关系。

在06-1-10，shhgs <shhgs.efhilt at gmail.com> 写道：
>
> mixin
>
> class A(object) :
>       pass
>
> class B :
>      def f(self) :
>          print "B.f()"
>
> A.__bases__ += (B, )     #好像这个就是我要找的，可以把.__bases__这个元组？list里面的基类们随时删除、添加！ 呵呵！功能超强啊！
>
> a = A()
> a.f()

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开始学习python的时候，看了一些教程和资料，都觉得在面向对象编程这一方面讲得比较零散，自己也就总觉得不得要领。直到看到了Oreilly出的Python in the Nutshell，英文版，特别是Charpter5: Object-Oriented Python，才开始明白一点点东西。这本书，对章节的编排非常合理，而且不光教你how还教你why，觉得受益匪浅。

看的过程中，自己陆续的记下一些东西，有对书的部分翻译，有自己的体会和测试代码。

翻译中，有少部分是直接翻译，大部分其实只是自己的意译，还添油加醋加上了自己的一些说明。毕竟，我的目的是为了把问题弄懂，不想去做那么多hard translation反让人如坠迷雾。于是想汇成一篇，就有了这篇文章。文章的安排，基本上和Python in the Nutshell的Charpter5相同，但内容要短得多。

Wilson Sun
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python是一种面向对象的编程语言。不过不象其它的面向对象的语言，python并不强迫你用面向对象的方法来写程序，它也允许你用面向过程的方式来写模块、函数等。

1.1           经典对象（classic class）

在2.1及其之前版本的python，只能用经典对象这种对象模型来编程。在2.2和2.3版本的python，经典对象也是默认的对象模型。

1.1.1      经典对象的一些特征：

l          你可以象调用函数一样的来调用一个对象。一旦调用，该对象的一个实例就被建立。

l          你可以随意地为对象内部的属性命名。

l          属性可以是数据类型，也可以是函数类型。

l          若属性（attribute）是函数类型，那么就把它看做对象的一个方法（method）。

l          python为函数规定了一种特殊的命名方式，用前后两个下划线来包围函数名，例如：__methodName__。

l          对象可以继承。

1.1.2      对象声明

声明对象的语法：

class classname[(base-classes)]: 
     statement(s)
classname是函数名。

base-classes的值必须为对象，用逗号分隔，它相当于java中的超类（superclass）。

继承关系可以被传递，如果c1是c2的子类，c2是c3的子类，那么c1也是c3的子类。

内建函数issubclass(C1, C2)可以判断继承关系，若c1是c2的子类，那么函数返回true。由于任何类都被看作是自身的子类，所以若有类C，那么issubclass(C,C)返回true。

Def声明语法和class声明语法的区别：

Def声明时，冒号前面必须有括号，即使它本身没有任何参数；但class声明时，只有当class有其基类（base class）的时候，才需要在括号中写出其基类。

1.1.3      对象正文

1.1.3.1     对象内部的属性

在对象内部调用其属性，直接写其属性名称即可，如：

class C3:

x = 23

y = x + 22                   # must use just x, not C3.x

但若在对象内部定义了方法，要在方法中调用对象中的其它属性，需要写属性的全名，如：

class C4:

     x = 23

     def amethod(self):

         print C4.x       # must use C4.x, not just x

当对象被声明的时候，其中的一些属性已经被隐式声明了。

__name__：类的名称

__base__：tuple对象，放置对象的所有基类

__dict__：dict对象，放置对象的所有属性

例如：对象C内部有属性S，那么C.S=x 等价于C._ _dict_ _['S']=x

1.1.3.2     对象内部的函数

对象内部的函数写法与普通的函数写法差不多，不过函数的第一个参数要写为self，如：

class C5:
     def hello(self):
         print "Hello"

1.1.3.3     私有变量

私有变量的声明，只需在变量名前面加两个下划线，如类C的内部有私有变量user，应声明为：__user。

事实上，当python编译的时候，会把__user改为_C__user（即_ClassName__VariableName的格式）。

        无论是否在对象内部，以一个下划线开头的变量，都被看作私有变量。

1.1.4      实例

回顾一下前面的“经典对象的一些特征”中的第一点：“你可以象调用函数一样的来调用一个对象”。创建实例的时候，就是如此创建：
anInstance = C5( )

1.1.4.1     _ _init_ _

如果一个对象的内部，有或继承有_ _init_ _方法，那么当这个对象被调用（用java上的词可以叫实例化）时，_ _init_ _方法会自动地被调用。

_ _init_ _方法不能有返回值，如果一定需要跳出或返回，也只能返回None。

例如：

class C4:

        def __init__(self):

               return 'sss'

a = C4();

python会报错：
Traceback (most recent call last):

   File "<pyshell#26>", line 1, in -toplevel-

     a = C4();

TypeError: __init__() should return None

_ _init_ _方法的主要目的，是为了在创建对象实例的时候，对对象的属性赋值。这么做可以增加程序的可读性。如果对象内部没有_ _init_ _，那么你调用对象的时候就不能带上任何的参数。

1.1.4.2     实例中的属性

用点（.）来访问实例中的属性。

即使一个对象已经被实例化，仍可以个实例增加任意的属性，并对其赋值。

class C7: pass
z = C7(   )
z.x = 23

实例被创建以后，该实例会被自动加上两个属性：
_ _class_ _：实例所属的对象

_ _dict_ _：实例的所有属性（实例自身的属性和其所属对象的属性）
如：
class C6:

     def _ _init_ _(self,n):

         self.x = n

a = C6(234)

a.y=213213

a.__dict__

#执行结果：{'y': 213213, 'x': 234}

1.1.4.3    工厂函数

遥想一下，设计模式中被用得最多得工厂模式（Factory），它被用于创建对象的实例。在python当中，最直接的用来实现工厂模式的方式，似乎是用_ _init_ _来返回不同的实例，但是，unfortunately，_ _init_ _最多也只能返回None。所以要实现工厂模式，最佳的方式就是专门写一个函数，用来返回不同的实例，这类函数，可以称之为工厂函数（Factory Function）。

如下例，appropriateCase就是一个工厂函数。

class SpecialCase:

     def amethod(self): print "special"

class NormalCase:

     def amethod(self): print "normal"

def appropriateCase(isnormal=1):

     if isnormal: return NormalCase(   )

     else: return SpecialCase(   )

aninstance = appropriateCase(isnormal=0)

aninstance.amethod(   )

1.1.5      属性引用

假设x是对象C的实例，当引用x.name的时候，是如何来查找它的值呢？用最简单的话来概括，就是，由小到大由近到远，依次查找name的值。

再说得具体一些，是按下面的方式查找：

l          若x.name是x._ _dict_ _,中的key，那么返回x._ _dict_ _['name'] （查找自身）

l          否则，查找C._ _dict_ _中的key，是则返回C._ _dict_ _['name'] （查找所属对象）

l          否则，查找C的基类，在C._ _bases_ _中继续按上面的两步查找（查找所属对象的基类）

l          否则，抛出异常：AttributeError

1.1.6      方法的绑定与非绑定（Bound and Unbound）

上面讲了属性的引用，方法的绑定与非绑定实际上涉及到的是方法引用的问题。方法实际上使用函数来实现。当方法被引用时，并非直接返回其对应的函数，而是将这个函数，载入到了bound或者unbound方法上。

bound和unbound的区别在于：bound将特定的函数，与特定的实例相关联；而unbound则相反。

若没有同名属性，直接用函数名（函数名后不带括号），可以观察到其绑定状态。

假设有对象C和实例x：

class C:

        a = 1

        def g(self): print "method g in class C"

x = C()   

print x.g

#执行结果：<bound method C.g of <__main__.C instance at 0x00BA2F58>>

print C.g

#执行结果：<unbound method C.g>

上面的执行结果表明：x.g被绑定到了C.g()函数上，所以执行x.g()会有结果返回；而C.g没有被绑定，所以执行C.g()没有结果。

1.1.6.1     细说非绑定
若处于非绑定状态，当一个函数被引用的时候，实际返回的是unbound方法，该方法内部载有该函数。Unbound方法有三个只读属性

im_class：被引用函数所在的对象
im_func：被引用的函数
im_self：总是为None

非绑定的方法也可以被调用，需要把im_class对象的实例名做为第一个参数，那么就会返回im_func的函数了。
例如上面的C.g()没有结果，但可以执行C.g(x)，x为C的实例，就可以得到C.g()函数的正确执行结果了。

1.1.6.2     细说绑定
当执行x.g()时，返回的是bound 方法。bound方法和unbound方法类似，也有三个只读属性：im_class，im_func，im_self，但不同之处在于：im_self的值为x。

1.1.7      继承与重载
从前面说到的“属性引用”的查找方法，不难看出python继承的实现方式。若x为C的实例，当调用x.g()的时候，python先看x._ _dict_ _中有没有g，没有就查找C._ _dict_ _，若再没有就查找C._ _base_ _有没有g。C._ _base_ _中放置了C的基类，就实现了对象的继承。用这样的机制，也同样实现了重载。

1.1.7.1     超类代理
在子类中，有可能要用到超类的属性，那么就要使用到超类代理机制，实际上是用unbound方式调用超类的函数。例如：

class Base:
     def greet(self, name): print "Welcome ", name
class Sub(Base):
     def greet(self, name):
         print "Well Met and",
         Base.greet(self, name)
x = Sub(   )
x.greet('Alex')
超类代理常用于_ _init_ _方法中，因为在python中，子类的_ _init_ _方法中并不会自动地调用其超类中的_ _init_ _方法，所以需要利用这种超类代理机制手动调用一下。

上述就是小编为大家分享的python中类、基类、多态、取消基类的原理是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。