类的继承
1.在python3中，只有新式类，新式类的继承方式为：广度优先。而python2中，经典类的继承方式为：深度优先。那么我们来看看深度优先和广度优先的区别吧
如下图，为类之间的继承关系。B,C继承A，D继承B，E继承C，F继承D,E
深度优先：
class A: # def foo(self): # print 'from A' pass class B(A): # def foo(self): # print 'from B' pass class C(A): # def foo(self): # print 'from C' pass class D(B): # def foo(self): # print 'from D' pass class E(C): # def foo(self): # print 'from E' pass class F(D,E): pass f=F() f.foo() #D--->B---->A--->E--->C
我们将F实例化生成对象f，调用Foo方法，然后依次注销父类中对应的方法，发现f.foo()会按照 D--->B---->A--->E--->C 的顺序继承。即从左继承到底，如果没有再从右开始继承。
深度优先存在缺点，如果C或者E中，与A同时都存在Foo方法，则F会继承到A的foo方法。我们在子类中重写方法，就是为了能够自定义我们所要的方法，但是深度优先绕过了子类定义的方法，这样会引起bug。所以，在新式类中，采用了广度优先的方法
广度优先：
class A: # def foo(self): # print('from A') pass class B(A): # def foo(self): # print('from B') pass class C(A): # def foo(self): # print('from C') pass class D(B): # def foo(self): # print('from D') pass class E(C): # def foo(self): # print('from E') pass class F(D,E): pass f=F() f.foo() #D--->B--->E--->C--->A---object
我们发现，广度优先的执行顺序为：D--->B--->E--->C----->A---->object。广度优先解决了绕过子类，直接调用父类的方法这个bug。我们注意到，新式类都是继承于object类，所以 ，新式类的继承图可以理解为：
让 我们再来看一种情况，继承关系如下：
这时候，执行顺序为F---->D---->B---->E---->C，该顺序是否跟深度优先很像呢，从左边执行到头，再从右边开始。如果结合之前我们说的，新式类都需要继承object，这时候继承关系如下:
执行顺序为：F---->D---->B---->E---->C---->object，所以该顺序是符合广度优先的原则的。所以，我们在使用新式类继承的时候，不要忽略了object类。而且，在新式类中，可以使用 __mor__ 来查看继承的优先级。
2.在子类中，继承 父类的初始化方法，可以使用:父类名.__init(self)__()，来进行调用，但是使用该方法，如果父类名称发生了改变，则需要大量修改父类名称，造成了额外的工作量，所以使用了super来继承。
python3: super().__init__()
多态和多态性
多态：一个事物的多种形态。例如动物类有人，狗，猪等形态。
多态性：提供统一的接口，可以传入不同类型的值，但是调用的逻辑都是一样的，执行的结果不同。
多态性的实现基础为：
1.继承
import abc class Animal(metaclass=abc.ABCMeta): @abc.abstractmethod def run(self): pass @abc.abstractmethod def walk(self): pass class People(Animal): def run(self): print('People in running') def walk(self): print('People in walking') class Dog(Animal): def run(self): print('Dog in running') def walk(self): print('Dog in walking') #--------------------------以上为多态----------------------- p1=People() d1=Dog() #--------------------------以下为多态性---------------------- def run(obj): obj.run() def walk(obj): #传入的obj没有类型限制，可以传入不同类型的值 obj.wakl() #调用的逻辑都一样，执行的结果不一样 run(p1) run(d1)
封装
一.封装的定义和作用
封装：封装，顾名思义，就是使用容器将一堆东西收纳，隐藏起来。不让外界所看到。但是程序中的封装，不光光是胡乱的收纳数据，隐藏数据的目的。而是按照一定规律将数据进行排序，封装 ，对外部提供可用的功能。
在程序中，封装具有两个作用：
1.封装数据的主要原因是：保护隐私
2.封装方法的主要原因是：隔离复杂度。例如我们平时使用len()函数，我们只需要调用这个方法，就返回序列的长度，我们无需关系它是如何去实现的。
二.如何进行封装
封装其实分为两个层面，但无论哪种层面的封装，都要对外界提供好访问你内部隐藏内容的接口。
第一个层面的封装（什么都不用做）：创建类和对象会分别创建二者的名称空间，我们只能用类名.或者obj.的方式去访问里面的名字，这本身就是一种封装。这一属性和方法就不会直接暴露出来了。例如A类下有个方法test()。我们需要通过A.test()来进行访问，而不能是直接test()来访问。
第二个层面的封装：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。(定义变量名时，使用__开头来进行自动变形，达到隐藏的目的)。
ps:
1.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：
2.只有在定义时使用__命令的变量才会变形。在代码执行过程中，则不会进行变形
class A: __x=1 #_A__x def __y(self): #_A__y print('y') A.__B=2 #__B print(A.__dict__) #从字典中，我们可以发现__B并未发生变形。在程序执行过程中，再 #进行赋值操作，并不会对变量进行变形。 ''' {'__module__': '__main__', '_A__x': 1, '_A__y': <function A.__y at 0x00000000027BB8C8>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None, '__B': 2} '''
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。
python并不会真的阻止你访问私有的属性，模块也遵循这种约定，如果模块名以单下划线开头，那么from module import *时不能被导入,但是你from module import _private_module依然是可以导入的
其实很多时候你去调用一个模块的功能时会遇到单下划线开头的(socket._socket,sys._home,sys._clear_type_cache),这些都是私有的，原则上是供内部调用的，作为外部的你，一意孤行也是可以用的，只不过显得稍微傻逼一点点
python要想与其他编程语言一样，严格控制属性的访问权限，只能借助内置方法如__getattr__，详见面向对象进阶
如果要在外部访问这些隐藏的属性，不建议使_类名__属性 的方法来进行调用，而是再定义一个方法来返回这些隐藏值，例如：
class A: __x=1 #_A__x def x(self): #定义x方法，来返回_A__x的值 return self.__x #self._A__x a=A() print(a.x())
封装在于明确区分内外，使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码；而外部使用用者只知道一个接口(函数)，只要接口（函数）名、参数不变，使用者的代码永远无需改变。这就提供一个良好的合作基础——或者说，只要接口这个基础约定不变，则代码改变不足为虑。
Property
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。使用property装饰的函数，调用时，无需带上括号。property优先级高于__init__中定义的变量。
例如：我们创建一个人类，输入年龄和出生年份。可以查询他的年龄。
import time class People: def __init__(self,name,birth_year): self.birth=birth_year self.name=name def age(self): t=time.localtime() return int(t.tm_year)-int(self.birth) p1=People('test','1990') print(p1.age()) #age应该是人的属性，而不是方法。 #人的年龄每年都在变化，所以在内部处理时，是个动态的过程。而不是一个静态属性
import time class People: def __init__(self,name,birth_year): self.birth=birth_year self.name=name @property def age(self): t=time.localtime() return int(t.tm_year)-int(self.birth) p1=People('test','1990') print(p1.age) #使用property进行装饰，在外部调用方式就跟调用属性一样
ps:
1.这时候我们不能对age进行赋值操作，否则会报错。
import time class People: def __init__(self,name,birth_year): self.birth=birth_year self.name=name @property def age(self): t=time.localtime() return int(t.tm_year)-int(self.birth) p1=People('test','1990') p1.age=34 #AttributeError: can't set attribute
2.property优先级高于__init__中定义的变量。
class People: def __init__(self,name,): #print(self.name) 不能这么定义变量名，否则会造成死循环 self.name=name #由于property优先级更高，所以在下面self.name已经被定义了。这是是常量赋值给常量，所以报错 @property #------函数一，查询 def name(self): return self.name p1=People('test') #报错内容：AttributeError: can't set attribute
那我们为什么要用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。
同时，property还对类进行了封装。在其他语言的编程中，类的封装如下：
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.可以在property定义其他业务逻辑，来做限制。
import time class People: def __init__(self,name,): self.__name=name #将所有数据属性都隐藏起来 @property #------函数一，查询 def name(self): return self.__name @name.setter #---------函数二，将self.__name的值进行更改 def name(self,values): self.__name=values @name.deleter def name(self): del self.__name p1=People('test') print(p1.name) #会调用函数一，进行查询 ,返回 test p1.name='test1' #调用函数二，将值更改为test1 print(p1.name) print(p1.__dict__) #{'_People__name': 'test1'} del p1.name #调用函数三，删除变量self._People__name print(p1.__dict__) #k空字典
如果不使用装饰器来封装，也可以定义不同的功能函数，再将函数名传入property来进行对设置。
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，将返回结果赋予变量name # property(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)) fget为查询函数 fset为更改函数 fdel为删除函数
总结：
property的用途如下：1.将动态方法封装为属性提供给用户。例如年龄的获取
2.将数据做下定制返回给用户，如果用户名，可以先判断输入是否为字符串，如果不是，则报错。如果是，正常返回。
绑定方法与非绑定方法(staticmethod,classmethod)
在类内部函数的用途主要有三种：
1.绑定到对象的方法
只要是在类内部定义的，并且没有被任何装饰器修饰过的方法，都是绑定到对象的。
class People: def run(self): #绑定到对象的方法 pass def walk(): #也是绑定到对象的方法，只是对象.walk，会自动把对象传给walk方法，但是walk没有对应参数，会引起报错 pass
绑定到对象：指的是:就是给对象去用的
使用方式:对象.对象的绑定方法。
特性：调用时会把对象本身当中第一个参数传给对象的绑定方法
2.绑定到类的方法
在类内部定义的，并且被装饰器classmethod修饰过的，都是绑定到类的。
class People: @classmethod def run(cls): print(cls) @classmethod def walk(): #也是绑定到类的方法，只是类名.walk，会自动把类传给walk方法，但是walk没有对应参数，会引起报错 print('hahah') People.run() #<class '__main__.People'> People.walk() # walk() takes 0 positional arguments but 1 was given
绑定到类：指的是:就是给类 去用的
使用方式:类名.类的绑定方法。
特性：调用时会把类名本身当中第一个参数传给对象的绑定方法
3.解除绑定方法
即不与类绑定，不与对象绑定，不与任何内容绑定。
绑定的特性：自动传值(绑定到类的方法，自动传入类；绑定到对象的方法，自动传入对象)
解除绑定的特性：不管是类还是对象来调用，都没有自动传值了
所以说，staticmethod就是相当于一个普通的工具包。
class People: @staticmethod def run(): print('run') @staticmethod def walk(): print('walk') def obj(): #如果不使用staticmethod来装饰，那么就是对象的绑定方法。会自动传值进去，而报错 print('obj') People.run() p1=People() p1.walk()
从上面三种方法，可以看出，主要分为绑定方法和非绑定方法。
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
补充：
classmethod的用例：
我们有个父类Date，他有一个共有方法:now(),如果这时候我们创建子类Mytime来继承他。我们要实例化子类的一个对象进行操作。
首先是要staticmethod方法，发现与我们需求不符
import time class Date: def __init__(self,year,mouth,day): self.year=year self.mou=mouth self.day=day @staticmethod def now(): t=time.localtime() obj=Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) return obj def __str__(self): return 'From Date' class Mytime(Date): def __str__(self): return 'From Mytime' t1=Mytime.now() print(t1) #From Date ,可以得知，t1实际上是Date实例化的对象。这个与我们想要的不符
接下来，我们更改该classmethod方法
import time class Date: def __init__(self,year,mouth,day): self.year=year self.mou=mouth self.day=day @classmethod def now(cls): t=time.localtime() obj=cls(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) return obj def __str__(self): return 'From Date' class Mytime(Date): def __str__(self): return 'From Mytime' t1=Mytime.now() print(t1) #From Mytime ，子类Mytime的对象