类是OOP和核心概念，所以我今天又看了一遍，比较之前理解又深刻了一些。

常规OOP语言的三大核心概念，“继承、封装、多态”在Python也依然适用，Python支持多继承，也就是说他能有多个超类（父类）。这个特性就意味着我们可以根据自己的需求对已有的类进行重组。从而开发出更适合项目的类。

举个简单的例子

class Calculator:
    def calculate(self, expression):
        self.value = eval(expression)

class Talker:
    def talk(self):
        print("Hi, my value is {}".format(self.value))

class TalkingCalculator(Calculator, Talker):
    calculatorName = [""]
    pass

TalkingCalculator类继承了Calculator和Talker类，TalkingCalculator的实例可以这两个类中的方法和属性

在使用多继承时，好处是显而易见的。当然它也会有缺点，当一个类继承了多个超类，而超类中的函数名有重复时，那么先引用的那个超类会覆盖后面超类的方法。比如说Calculator中也有talk()函数，而继承的顺序是TalkingCalculator(Calculator, Talker)。
那么，Calcularot中的talk方法会overwrite TalkingCalcularot的talk函数。也就是说Talker中的talk()函数不会被子类调用。

接口和内省

什么是接口（或者称为“协议”）？就是公开的方法和特性。

检查一个对象是否有某一个方法，hasattr(对象, '方法名或者属性名')

print(hasattr(tc, 'talk'))
print(hasattr(tc, 'asdf'))

甚至可以检查某一方法是否可以调用

print(hasattr(getattr(tc, 'talk', None), 'call'))

给对象设置属性值

设置已存在的值

setattr(tc, 'calculatorName', ["nzhCalculator"])
print("tc has {} attr".format("tc.calculatorName"))
print(tc.calculatorName)

添加一个新属性并赋值

setattr(tc, 'calculatorTimes', 0)
tc.calculatorTimes += 10
print(tc.calculatorTimes)

查看对象内存储的所有值（这里只有属性和属性的值，没有方法）

print(tc.dict) #output: {'value': 7, 'calculatorName': ['nzhCalculator'], 'calculatorTimes': 10}

可以看到父类中的value也被打印出来了，本类自己的属性，还有后来用setattr()函数添加的属性

下面是一些关于面向对象设计的思考

1. 将属性一类的对象放在一起
2. 方法应该只关心自己实例的特性，让其他实例管理自己的状态
3. 要小心继承，尤其是多重继承，不应该出现太多层继承# 4. 简单就好，让你的方法小巧，一般来说，多数方法应该在30秒以内被读完，尽量将代码行数控制在一页或者一屏之内。

当考虑需要什么类，以及类要有哪些方法时，应该尝试下面的方法：

1. 写下问题的描述，必须程序需要做什么？把所有名词、动词和形容词加下滑线。
2. 对于类名，尽量使用名词
3. 对于方法，尽量使用动词
4. 对于特性(或者说是属性)，尽量使用形容词
5. 把所有特性和方法分配到类

继承

# 创建一个过滤类(可以过list中的元素), 目前的filter函数不能过滤任何list，因为bolcked列表中是空的
class Filter:
    def init(self):
        self.blocked = []

    def filter(self, sequece):
        return [x for x in sequece if x not in self.blocked]


# 下面写一个继承Filter的子类，要求是可以过滤“SPAN”字符串元素
class SPANFilter(Filter):
    def init(self):
        self.blocked = ['SPAN']


f = Filter()
f.init()
result = f.filter(['1,2,3'])
print(result)

s = SPANFilter()
s.init()
result = s.filter(['SPAN', 'SPAN', 'abc', '123'])
print(result)

一些关于对象和类的操作

# 查看某个类是否是另一个类的子类，issubclass(a,b),如果a是b的父类，那么返回True
r = issubclass(SPANFilter, Filter)
print(r)

y = issubclass(Filter, SPANFilter)
print(y)

# 查看某一个已知类的基类， 类名.__bases__，返回类名<class '__main__.Filter'>
superclass = SPANFilter.__bases__
print(superclass)

# 查看一个对象，是否是某一个类的实例呢？
s = SPANFilter()
print(isinstance(s, SPANFilter))    #实例和类，True
print(isinstance(s, Filter))        #实例和父类，True
# 书中提到了使用isinstance不是个好习惯，应该尽量使用多态

# 如果想知道某一个对象，到底是哪一个类生产的，可以用 对象.__class__
print(s.__class__)
#也可以使用type()函数来查看
print(type(s))