15　Python面向对象编程

Python从设计之初就是一门面向对象语言，它提供一些语言特性支持面向对象编程。
创建对象是Python的核心概念，本章将介绍如何创建对象，以及多态、封装、方法和继承等概念。

理解面向对象

什么是面向对象编程

Python是一门面向对象编程语言，对面向对象语言编码的过程叫作面向对象编程。
面向对象编程（Object Oriented Programming, OOP）是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元，一个对象包含数据和操作数据的函数。
面向对象程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。
在Python中，所有数据类型都被视为对象，也可以自定义对象。自定义对象数据类型就是面向对象中的类（Class）的概念。

面向对象术语简介

在开始具体介绍面向对象技术之前，我们先了解一些面向对象的术语，以便在后续内容中碰到对应词时能明白这些术语的意思。

• 类：用来描述具有相同属性和方法的对象的集合。类定义了集合中每个对象共有的属性和方法。对象是类的实例。
• 类变量（属性）：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中，且在方法之外。类变量通常不作为实例变量使用。类变量也称作属性。
• 数据成员：类变量或实例变量用于处理类及其实例对象的相关数据。
• 方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，就可以对其进行改写，这个过程称为方法的覆盖（Override），也称为方法的重写。
• 实例变量：定义在方法中的变量只作用于当前实例的类。
• 多态（Polymorphism）：对不同类的对象使用同样的操作。
• 封装（Encapsulation）：对外部世界隐藏对象的工作细节。
• 继承（Inheritance）：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待，以普通类为基础建立专门的类对象。
• 实例化（Instance）：创建一个类的实例、类的具体对象。
• 方法：类中定义的函数。
• 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。

和其他编程语言相比，Python在尽可能不增加新语法和语义的情况下加入了类机制。
Python中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类、派生类可以覆盖基类中的任何方法、方法中可以调用基类中的同名方法。
对象可以包含任意数量和类型的数据。

类的定义与使用

1　类的定义

开始介绍前先看一个类的示例：

class MyClass(object):
    i = 123
    def f(self):
         return 'hello world'

由上面的代码可以得知，类定义的语法格式如下：

class ClassName(object):
　<statement-1>
　.
　.
　.
　<statement-N>

由代码片段和类定义我们看到，Python中定义类使用class关键字，class后面紧接着类名，如示例中的MyClass，类名通常是大写开头的单词；紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的。通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。类包含属性（相当于函数中的语句）和方法（类中的方法大体可以理解成函数）。
提示:在类中定义方法的形式和函数差不多，但不称为函数，而称为方法。方法的调用需要绑定到特定对象上，而函数不需要。我们后面会逐步接触方法的调用方式。

2　类的使用

本节简单讲述类的使用。以8.2.1小节的示例为例（别忘了写开头两行），保存并执行（程序编写完成后，需要将文件保存为后缀为.py的文件，在cmd命令窗口下执行.py文件）：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class MyClass(object):
    i = 123
    def f(self):
         return 'hello world'

use_class = MyClass()
print('调用类的属性：',use_class.i)
print('调用类的方法：',use_class.f())

执行结果如下：

调用类的属性： 123
调用类的方法： hello world

由输入代码中的调用方式可知，类的使用比函数调用多了几个操作，调用类时需要执行如下操作：

use_class = MyClass()

这步叫作类的实例化，即创建一个类的实例。此处得到的use_class变量称为类的具体对象。再看后面两行的调用：

print('调用类的属性：',use_class.i)
print('调用类的方法：',use_class.f())

这里第一行后的use_class.i用于调用类的属性，也就是我们前面所说的类变量。第二行后的use_class.f()用于调用类的方法。
在上面的示例中，在类中定义f()方法时带了一个self参数，该参数在方法中并没有被调用，是否可以不要呢？调用f()方法时没有传递参数，是否表示参数可以传递也可以不传递？
对于在类中定义方法的要求：在类中定义方法时，第一个参数必须是self。除第一个参数外，类的方法和普通函数没什么区别，如可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数等。
对于在类中调用方法的要求：要调用一个方法，在实例变量上直接调用即可。除了self不用传递，其他参数正常传入。
类对象支持两种操作，即属性引用和实例化。属性引用的标准语法如下：

obj.name

语法中obj代表类对象，name代表属性。

深入类

将深入介绍类的相关内容，如类的构造方法和访问权限。

1　类的构造方法

在开始介绍前，我们对前面的示例做一些改动，代码如下：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class MyClass(object):
    i = 123
    def __init__(self, name):
         self.name = name

    def f(self):
         return 'hello,'+ self.name

use_class = MyClass('xiaoming')
print('调用类的属性：',use_class.i)
print('调用类的方法：',use_class.f())

程序执行结果如下：

调用类的属性： 123
调用类的方法： hello,xiaoming

若类的实例化语句写法和之前一样，即：

use_class = MyClass()

程序执行结果如下：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/workspace/classdef.py", line 21, in <module>
    use_class = MyClass()
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'name'

从代码和输出结果看到，实例化MyClass类时调用了__init__()方法。这里就奇怪了，我们在代码中并没有指定调用__init__()方法，怎么会报__init__()方法错误呢？
在Python中，__init__()方法是一个特殊方法，在对象实例化时会被调用。__init__()的意思是初始化，是initialization的简写。这个方法的书写方式是：先输入两个下划线，后面接着init，再接着两个下划线。这个方法也叫构造方法。在定义类时，若不显式地定义一个__init__()方法，则程序默认调用一个无参的__init__()方法。比如以下两段代码的使用效果是一样的：
代码一：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class DefaultInit(object):
    def __init__(self):
         print('类实例化时执行我，我是__init__方法。')
    def show(self):
         print ('我是类中定义的方法，需要通过实例化对象调用。')

test = DefaultInit()
print('类实例化结束。')
test.show()

程序执行结果如下：

类实例化时执行我，我是__init__方法。
类实例化结束。
我是类中定义的方法，需要通过实例化对象调用。

代码二：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class DefaultInit(object):
    def show(self):
         print ('我是类中定义的方法，需要通过实例化对象调用。')

test = DefaultInit()
print('类实例化结束。')
test.show()

程序执行结果如下：

类实例化结束。
我是类中定义的方法，需要通过实例化对象调用。

由上面两段代码的输出结果看到，当代码中定义了__init__()方法时，实例化类时会调用该方法；若没有定义__init__()方法，实例化类时也不会报错，此时调用默认的__init__()方法。
在Python中定义类时若没有定义构造方法（__init__()方法），则在类的实例化时系统调用默认的构造方法。另外，__init__()方法可以有参数，参数通过init()传递到类的实例化操作上。

既然__init__()方法是Python中的构造方法，那么是否可以在一个类中定义多个构造方法呢？我们先看如下3段代码：

代码一：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class DefaultInit(object):
      def __init__(self):
            print('我是不带参数的__init__方法。')

DefaultInit()
print('类实例化结束。')

程序执行结果如下：

我是不带参数的__init__方法。
类实例化结束。

在只有一个__init__()方法时，实例化类没有什么顾虑。
代码二：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class DefaultInit(object):
    def __init__(self):
         print('我是不带参数的__init__方法。')

    def __init__(self, param):
         print('我是带一个参数的__init__方法，参数值为：',param)

DefaultInit('hello')
print('类实例化结束。')

程序执行结果如下：

我是带一个参数的__init__方法，参数值为： hello
类实例化结束。

由执行结果看到，调用的是带了一个param参数的构造方法，若把类的实例化语句更改为：

DefaultInit()
执行结果为：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/workspace/classdef.py", line 59, in <module>
    DefaultInit()
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'param'

或更改为：

DefaultInit('hello', 'world')

执行结果为：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/workspace/classdef.py", line 61, in <module>
    DefaultInit('hello', 'world')
TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 3 were given

由执行结果看到，实例化类时只能调用带两个占位参数的构造方法，调用其他构造方法都会报错。
代码三：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class DefaultInit(object):
    def __init__(self, param):
         print('我是带一个参数的__init__方法，参数值为：',param)

    def __init__(self):
         print('我是不带参数的__init__方法。')

DefaultInit()
print('类实例化结束。')

程序执行结果如下：

我是不带参数的__init__方法。
类实例化结束。

由执行结果看到，调用的构造方法除了self外，没有其他参数。若把类的实例化语句更改为如下：

DefaultInit('hello')

执行结果为：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/workspace/classdef.py", line 60, in <module>
    DefaultInit('hello')
TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given

或更改为：

DefaultInit('hello', 'world')

执行结果为：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/workspace/classdef.py", line 61, in <module>
    DefaultInit('hello', 'world')
TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 3 were given

由执行结果看到，实例化类时只能调用带一个占位参数的构造方法，调用其他构造方法都会报错。
由以上几个示例我们得知：一个类中可定义多个构造方法，但实例化类时只实例化最后的构造方法，即后面的构造方法会覆盖前面的构造方法，并且需要根据最后一个构造方法的形式进行实例化。建议一个类中只定义一个构造函数。

2　类的访问权限

在类内部有属性和方法，外部代码可以通过直接调用实例变量的方法操作数据，这样就隐藏了内部的复杂逻辑，例如：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
         self.name = name
         self.score = score

    def info(self):
         print('学生：%s；分数: %s' % (self.name, self.score))

stu = Student('xiaomeng',95)
print ('修改前分数：', stu.score)
stu.info()
stu.score=0
print ('修改后分数：', stu.score)
stu.info()

程序执行结果如下：

修改前分数：95
学生：xiaomeng；分数: 95
修改后分数：0
学生：xiaomeng；分数: 0

由代码和输出结果看到，在类中定义的非构造方法可以调用类中构造方法实例变量的属性，调用的方式为self．实例变量属性名，如代码中的self.name和self.score。可以在类的外部修改类的内部属性。如果要让内部属性不被外部访问，该怎么办呢？
要让内部属性不被外部访问，可以在属性名称前加两个下划线__。在Python中，实例的变量名如果以__开头，就会变成私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问。据此，我们把Student类改一改：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
         self.__name = name
         self.__score = score

    def info(self):
         print('学生：%s；分数: %s' % (self.__name, self.__score))

stu = Student('xiaomeng',95)
print('修改前分数：', stu.__score)
stu.info()
stu.__score = 0
print('修改后分数：',stu.__score)
stu.info()

程序执行结果如下：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/workspace/classdef.py", line 81, in <module>
    print('修改前分数：', stu.__score)
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__score'

由执行结果看到，我们已经无法从外部访问实例变量的属性__score了。这样有什么作用呢？
这样可以确保外部代码不能随意修改对象内部的状态，通过访问限制的保护，代码更加安全。比如上面的分数对象是一个比较重要的内部对象，如果外部可以随便更改这个值，大家都随便更改自己成绩表单中的分数，岂不是很混乱。
如果外部代码要获取类中的name和score怎么办呢？
在Python中，可以为类增加get_attrs方法，获取类中的私有变量，例如在上面的示例中添加get_score（name的使用方式类同）方法，代码如下：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
         self.__name = name
         self.__score = score

    def info(self):
         print('学生：%s；分数: %s' % (self.__name, self.__score))

    def get_score(self):
         return self.__score

stu = Student('xiaomeng',95)
print('修改前分数：', stu.get_score())
stu.info()
print('修改后分数：',stu.get_score())
stu.info()

执行结果如下：

修改前分数： 95
学生：xiaomeng；分数: 95
修改后分数： 95
学生：xiaomeng；分数: 95

由执行结果看到，通过get_score方法已经可以正确得到类内部的属性值。
是否可以通过外部更改内部私有变量的值呢？
在Python中，可以为类增加set_attrs方法，修改类中的私有变量，如更改上面示例中的score属性值，可以添加set_score（name使用方式类同）方法，代码如下：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
         self.__name = name
         self.__score = score

    def info(self):
         print('学生：%s；分数: %s' % (self.__name, self.__score))

    def get_score(self):
         return self.__score

    def set_score(self, score):
         self.__score = score

stu = Student('xiaomeng',95)
print('修改前分数：', stu.get_score())
stu.info()
stu.set_score(0)
print('修改后分数：',stu.get_score())
stu.info()

程序执行结果如下：

修改前分数： 95
学生：xiaomeng；分数: 95
修改后分数： 0
学生：xiaomeng；分数: 0

由程序执行结果看到，通过set_score方法正确更改了私有变量score的值。这里有个问题，原先stu.score=0这种方式也可以修改score变量，为什么要费这么大周折定义私有变量，还定义set_score方法呢？
在Python中，通过定义私有变量和对应的set方法可以帮助我们做参数检查，避免传入无效的参数，如对上面的示例更改如下：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
         self.__name = name
         self.__score = score

    def info(self):
         print('学生：%s；分数: %s' % (self.__name, self.__score))

    def get_score(self):
         return self.__score

    if 0<=score<=100:
             self.__score = score
         else:
             print('请输入0 到100 的数字。')

stu = Student('xiaomeng',95)
print('修改前分数：', stu.get_score())
stu.info()
stu.set_score(-10)
print('修改后分数：',stu.get_score())
stu.info()

程序执行结果如下：

修改前分数： 95
学生：xiaomeng；分数: 95
请输入0 到100 的数字。
修改后分数： 95
学生：xiaomeng；分数: 95

由输出结果看到，调用set_score方法时，如果传入的参数不满足条件，就按照不满足条件的程序逻辑执行。
既然类有私有变量的说法，那么类是否有私有方法呢？
答案是肯定的，类也有私有方法。类的私有方法也是以两个下划线开头，声明该方法为私有方法，且不能在类外使用。私有方法的调用方式如下：

self.__private_methods

我们通过下面的示例进一步了解私有方法的使用：

#! /usr/bin/python3
# -*-coding:UTF-8-*-

class PrivatePublicMethod(object):
    def __init__(self):
         pass

    def __foo(self):          # 私有方法
         print('这是私有方法')

    def foo(self):            # 公共方法
         print('这是公共方法')
         print('公共方法中调用私有方法')
         self.__foo()
         print('公共方法调用私有方法结束')


pri_pub = PrivatePublicMethod()
print('开始调用公共方法：')
pri_pub.foo()
print('开始调用私有方法：')
pri_pub.__foo()

程序执行结果如下：

开始调用公共方法：
这是公共方法
公共方法中调用私有方法
这是私有方法
公共方法调用私有方法结束
开始调用私有方法：
Traceback (most recent call last):
File "D:/python/workspace/classdef.py", line 114, in <module>
pri_pub.__foo()
AttributeError: 'PrivatePublicMethod' object has no attribute '__foo'

由输出结果看到，私有方法和私有变量类似，不能通过外部调用。

继承

面向对象编程带来的好处之一是代码的重用，实现重用的方法之一是通过继承机制。继承完全可以理解成类之间类型和子类型的关系。
在面向对象程序设计中，当我们定义一个class时，可以从某个现有的class继承，定义的新class称为子类（Subclass），而被继承的class称为****基类、父类或超类（Base class、Super class）**。
继承的定义如下：

class DerivedClassName(BaseClassName):
    <statement-1>
    .
    .
    <statement-N>

需要注意：继承语法class子类名（基类名）时，//基类名写在括号里，基本类是在定义类时，在元组中指明的。
在Python中，继承有以下特点：
（1）在继承中，基类的构造方法（__init__()方法）不会被自动调用，需要在子类的构造方法中专门调用。
（2）在调用基类的方法时需要加上基类的类名前缀，并带上self参数变量。区别于在类中调用普通函数时不需要带self参数。
（3）在Python中，首先查找对应类型的方法，如果在子类中找不到对应的方法，才到基类中逐个查找。
例如：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Animal(object):
    def run(self):
         print('Animal is running...')

上面定义了一个名为Animal的类，类中定义了一个run()方法直接输出（没有显式定义__init__()方法，会调用默认的构造方法）。在编写Dog和Cat类时，可以直接从Animal类继承，定义如下：

class Dog(Animal):
    pass

class Cat(Animal):
    pass

在这段代码片段中，对于Dog来说，Animal就是它的父类；对于Animal来说，Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。
继承有什么好处？
继承最大的好处是子类获得了父类全部非私有的功能。由于在Animial中定义了非私有的run()方法，因此作为Animial的子类，Dog和Cat什么方法都没有定义，自动拥有父类中的run()方法。
执行以上代码：

dog = Dog()
dog.run()

cat = Cat()
cat.run()

程序执行结果如下：

Animal is running...
Animal is running...

由执行结果看到，子类中没有定义任何方法，但都成功执行了run()方法。当然，子类可以拥有一些自己的方法，比如在Dog类中增加一个eat方法：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Dog(Animal):
    def eat(self):
         print('Eating ...')

dog = Dog()
dog.run()
dog.eat()

以上代码执行结果如下：

Animal is running...
Eating ...

由执行结果看到，既执行了父类的方法，又执行了自己定义的方法。
子类不能继承父类中的私有方法，也不能调用父类的私有方法。父类的定义如下：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Animal(object):
    def run(self):
         print('Animal is running...')

    def __run(self):
         print('I am a private method.')

子类定义不变，执行如下调用语句：

dog = Dog()
dog.__run()
执行结果如下：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/workspace/classextend.py", line 25, in <module>
    dog.__run()
AttributeError: 'Dog' object has no attribute '__run'

由执行结果看到，子类不能调用父类的私有方法，子类虽然继承了父类，但是调用父类的私有方法相当于从外部调用类中的方法，因而调用不成功。
对于父类中扩展的非私有方法，子类可以拿来即用，如在父类Animal中增加一个jump方法：

class Animal(object):
    def run(self):
         print('Animal is running...')

    def jump(self):
         print('Animal is jumpping....')

    def __run(self):
         print('I am a private method.')

上面我们增加了一个非私有的jump()方法，子类Dog和Cat保持原样，执行如下调用：

dog = Dog()
dog.run()
dog.jump()

cat = Cat()
cat.run()
cat.jump()

执行结果如下：

Animal is running...
Animal is jumpping....
Animal is running...
Animal is jumpping....

由执行结果看到，子类可以立即获取父类增加的非私有方法。

继承可以一级一级继承下来，就好比从爷爷到爸爸再到儿子的关系。所有类最终都可以追溯到根类object，这些继承关系看上去就像一颗倒着的树，如图所示。 继承树

多态

继承可以帮助我们重复使用代码。但对于继承中的示例，无论是Dog还是Cat，调用父类的run()方法时显示的都是Animal is running…，如果想让结果显示为Dog is running…和Cat is running…，该怎么处理呢？
我们对Dog和Cat类做如下改进：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Dog(Animal):
    def run(self):
         print('Dog is running...')

class Cat(Animal):
def run(self):
    print('Cat is running...')

执行如下语句：

dog = Dog()
print('实例化Dog 类')
dog.run()

cat = Cat()
print('实例化Cat类')
cat.run()

执行结果如下：

实例化Dog 类
Dog is running...
实例化Cat类
Cat is running...
由执行结果看到，分别得到了Dog和Cat各自的running结果。
当子类和父类存在相同的run()方法时，子类的run()方法会覆盖父类的run()方法，在代码运行时总是会调用子类的run()方法，称之为多态。
多态来自于希腊语，意思是有多种形式。多态意味着即使不知道变量所引用的对象类型是什么，也能对对象进行操作，多态会根据对象（或类）的不同而表现出不同的行为。例如，我们在上面的Animal类中定义了run方法，Dog和Cat类分别继承Animal类，并且分别定义了自己的run方法，最后Dog和Cat调用的是自己定义的run方法。
为了更好地理解什么是多态，我们对数据类型再做一点说明。当我们定义一个类时，实际上就定义了一种数据类型。定义的数据类型和Python自带的数据类型（如str、list、dict）没什么两样。

a = list() # a 是list 类型
b = Animal() # b 是Animal类型
c = Dog() # c 是Dog 类型

下面用isinstance()方法判断一个变量是否是某个类型。

print('a 是否为list类型：', isinstance(a, list))
print('b 是否为Animal 类型：', isinstance(b, Animal))
print('c 是否为Dog 类型：', isinstance(c, Dog))

执行结果如下：

a 是否为list 类型： True
b 是否为Animal类型： True
c 是否为Dog 类型： True

由执行结果看到，a、b、c确实分别为list、Animal、Dog三种类型。我们再执行如下语句：

print('c 是否为Dog 类型：', isinstance(c, Dog))
print('c 是否为Animal 类型：',isinstance(c, Animal))

执行结果如下：

c 是否为Dog 类型： True
c 是否为Animal类型： True

由执行结果看到，c既是Dog类型又是Animal类型。这怎么理解呢？
因为Dog是从Animal继承下来的，当我们创建Dog的实例c时，我们认为c的数据类型是Dog，但c同时也是Animal, Dog本来就是Animal`的一种。
在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以看作是父类。但是反过来就不行，例如以下语句：

b = Animal()
print('b 是否为Dog 类型：', isinstance(b, Dog))

执行结果如下：

b 是否为Dog 类型：False

由输出结果看到，变量b是Animal的实例化对象，是Animal类型，但不是Dog类型，也就是Dog可以看成Animal，但Animal不可以看成Dog。
我们再看一个示例。编写一个函数，这个函数接收一个Animal类型的变量，定义并执行如下函数，执行时传入Animal的实例：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

def run_two_times(animal):
    animal.run()
    animal.run()

run_two_times(Animal())

执行结果如下：

Animal is running...
Animal is running...

若执行函数时传入Dog的实例，操作如下：

run_two_times(Dog())

得到执行结果如下：

Dog is running...
Dog is running...

若传入Cat的实例，操作如下：

run_two_times(Cat())

得到执行结果如下：

Cat is running...
Cat is running...

看上去没有什么特殊的地方，已经正确输出预期结果了，但是仔细想想，如果再定义一个Bird类型，也继承Animal类，定义如下：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Bird(Animal):
    def run(self):
         print('Bird is flying the sky...')

run_two_times(Bird())

程序执行结果如下：

Bird is flying the sky...
Bird is flying the sky...

由执行结果我们发现，新增的Animal子类不必对run_two_times()方法做任何修改。实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。
多态的好处是：当我们需要传入Dog、Cat、Bird等对象时，只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Bird等都是Animal类型，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此传入的类型只要是Animal类或继承自Animal类，都会自动调用实际类型的run()方法。
多态的意思是：对于一个变量，我们只需要知道它是Animal类型，无须确切知道它的子类型，就可以放心调用run()方法。具体调用的run()方法作用于Animal、Dog、Cat或Bird对象，由运行时该对象的确切类型决定。
多态真正的威力在于：调用方只管调用，不管细节。当我们新增一种Animal的子类时，只要确保run()方法编写正确即可，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则：对于扩展开放，允许新增Animal子类；对于修改封闭，不需要修改依赖Animal类型的run_two_times()等函数。
很多函数和运算符都是多态的，你写的绝大多数程序也可能是，即便你并非有意这样。只要使用多态函数和运算符，多态就会消除。唯一能够毁掉多态的是使用函数显式地检查类型，如type、isinstance函数等。如果有可能，就尽量避免使用这些毁掉多态的方式，重要的是如何让对象按照我们希望的方式工作，无论它是否是正确类型或类。

封装

前面我们讲述了Python对象中两个重点——继承和多态，这里将讲述第3个重点——封装。
封装是全局作用域中其他区域隐藏多余信息的原则。听起来有些像多态，使用对象而不用知道其内部细节。它们都是抽象原则，都会帮忙处理程序组件而不用过多关心细节，就像函数一样。
封装并不等同于多态。多态可以让用户对不知道类（或对象类型）的对象进行方法调用，而封装可以不用关心对象是如何构建的，直接使用即可。
前面几节的示例基本都用到封装的思想，如前面定义的Student类中，每个实例都拥有各自的name和score数据。我们可以通过函数访问这些数据，如输出学生的成绩，可以如下定义并执行：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
         self.name = name
         self.score = score

std = Student('xiaozhi',90)
def info(std):
    print('学生：%s；分数: %s' % (std.name, std.score))
info(std)

执行结果为：

学生：xiaozhi；分数: 90

由输出结果看到，可以通过函数调用类并得到结果。
既然Student实例本身就拥有这些数据，要访问这些数据就没有必要从外面的函数访问，可以直接在Student类内部定义访问数据的函数，这样就把“数据”封装起来了。这些封装数据的函数和Student类本身是相关联的，我们称之为类的方法。于是就有了前面所写类的形式：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Student0(object):
    def __init__(self, name, score):
         self.name = name
    self.score = score

def info(self):
    print('学生：%s；分数: %s' % (self.name, self.score))

要定义一个方法，除了第一个参数是self外，其他参数和普通函数一样。要调用一个方法，在实例变量上直接调用即可。除了self不用传递，其他参数正常传入，执行如下语句：

stu = Student0('xiaomeng',95)

执行结果为：

学生：xiaomeng；分数: 95

这样一来，我们从外部看Student类，只需要知道创建实例需要给出的name和score，如何输出是在Student类的内部定义的，这些数据和逻辑被“封装”起来了，调用很容易，但却不用知道内部实现的细节。
封装的另一个好处是可以给Student类增加新方法，比如我们在类的访问权限中所讲述的get_score()方法和set_score()方法。使用这些方法时，我们无须知道内部实现细节，直接调用即可。

多重继承

上面讲述的是单继承，Python还支持多重继承。多重继承的类定义如下：

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
    <statement-1>
    .
    .
    <statement-N>

可以看到，多重继承就是有多个基类（父类或超类）。
需要注意圆括号中父类的顺序，若父类中有相同的方法名，在子类使用时未指定，Python会从左到右搜索。若方法在子类中未找到，则从左到右查找父类中是否包含方法。
继续以前面的Animal类为例，假设要实现4种动物：Dog（狗）、Bat（蝙蝠）、Parrot（鹦鹉）、Ostrich（鸵鸟）。
如果按照哺乳动物和鸟类分类，我们可以设计按哺乳动物分类的类层次图，如图8-2所示。如果按照“能跑”和“能飞”分类，我们可以设计按行为功能分类的类层次图，如图所示。
如果要把上面的两种分类都包含进来，就得设计更多层次：
哺乳类：包括能跑的哺乳类和能飞的哺乳类。

按哺乳动物分类的类层次图
按行为功能分类的类层次图
鸟类：包括能跑的鸟类和能飞的鸟类。这么一来，类的层次就复杂了。下图所示为更复杂的类层次图。
更复杂的类层次图
如果还要增加“宠物类”和“非宠物类”，类的数量就会呈指数增长，很明显这样设计是不行的。
正确的做法是采用多重继承。首先，主要的类层次仍按照哺乳类和鸟类设计，设计代码如下：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Animal(object):
    pass

# 大类:
class Mammal(Animal):
    pass

class Bird(Animal):
    pass

# 各种动物:
class Dog(Mammal):
    pass

class Bat(Mammal):
    pass

class Parrot(Bird):
    pass

class Ostrich(Bird):
    pass

接下来，给动物加上Runnable和Flyable功能。我们先定义好Runnable和Flyable类：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Runnable(object):
    def run(self):
         print('Running...')

class Flyable(object):
    def fly(self):
         print('Flying...')

大类定义好后，对需要Runnable功能的动物添加对Runnable的继承，如Dog：

class Dog(Mammal, Runnable):
    pass

对需要Flyable功能的动物添加对Flyable的继承，如Bat：

class Bat(Mammal, Flyable):
    pass

这样，通过上面的多重继承，一个子类就可以继承多个父类，同时获得多个父类所有非私有功能。

获取对象信息

当我们调用方法时可能需要传递一个参数，这个参数类型我们知道，但是对于接收参数的方法，就不一定知道是什么参数类型了。我们该怎么得知参数的类型呢？
Python为我们提供了以下3种获取对象类型的方法。

1. 使用type()函数

我们前面已经学习过type()函数的使用，基本类型都可以用type()判断，例如：

>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('abc')
<class 'str'>
>>> type(None)
<class 'NoneType'>

如果一个变量指向函数或类，用type()函数返回的是什么类型？在交互模式下输入：

>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(pri_pub)   #上面定义的PrivatePublicMethod 类
<class '__main__.PrivatePublicMethod'>

由输出结果看到，返回的是对应的Class类型。
如果我们要在if语句中判断并比较两个变量的type类型是否相同，应如下操作：

>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False

通过操作我们看到，判断基本数据类型可以直接写int、str等。怎么判断一个对象是否是函数呢？
可以使用types模块中定义的常量，在交互模式下输入：

>>> import types
>>> def func():
...     pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True

由执行结果看到，函数的判断方式需要借助types模块的帮助。

2. 使用isinstance()函数

要明确class的继承关系，使用type()很不方便，通过判断class的数据类型确定class的继承关系要方便得多，这个时候可以使用isinstance()函数。
例如，继承关系是如下形式：
object -> Animal -> Dog
即Animal继承object、Dog继承Animal。使用isinstance()可以告诉我们一个对象是否是某种类型。
例如，创建如下两种类型的对象：

>>> animal = Animal()
>>> dog = Dog()
对上面两种类型的对象，使用isinstance进行判断：
>>> isinstance(dog, Dog)
True

根据输出结果看到，dog是Dog类型，这个没有任何疑问，因为dog变量指向的就是Dog对象。接下来判断Animal类型，使用isinstance判断如下：

>>> isinstance(dog, Animal)
True

根据输出结果看到，dog也是Animal类型。
由此我们得知：尽管dog是Dog类型，不过由于Dog是从Animal继承下来的，因此dog也是Animal类型。换句话说，isinstance()判断的是一个对象是否为该类型本身，或者是否为该类型继承类的类型。
我们可以确信，dog还是object类型：

>>> isinstance(dog, object)
True
同时确信，实际类型是Dog类型的dog，同时也是Animal类型：
>>> isinstance(dog, Dog) and isinstance(dog, Animal)
True
不过animal不是Dog类型，这个我们在8.5节已经讲述过：
>>> isinstance(animal,Dog )
False

提醒一点，能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断。这个可以自己进行验证。
isinstance()可以判断一个变量是否为某些类型中的一种，判断变量是否为list或tuple的方式如下：

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

3. 使用dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法，就可以使用dir()函数。dir()函数返回一个字符串的list。例如，获得一个str对象的所有属性和方法的方式如下：

     >>> dir('abc')
     ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__',
'__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__',
'__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__',
'__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode',
'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier',
'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition',
'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title',
'translate', 'upper', 'zfill']

由输出结果看到，str对象包含许多属性和方法。

类的专有方法

我们前面讲述了类的访问权限、私有变量和私有方法，除了自定义私有变量和方法外，Python类还可以定义专有方法。专有方法是在特殊情况下或使用特别语法时由Python调用的，而不是像普通方法一样在代码中直接调用。本节讲述几个Python常用的专有方法。
看到形如__xxx__的变量或函数名就要注意，这在Python中是有特殊用途的。
__init__我们已经知道怎么用了，Python的class中有许多这种有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。下面介绍这种特殊类型的函数定制类的方法。

1.__str__

开始介绍之前，我们先定义一个Student类，定义如下：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Student(object):
    def __init__(self, name):
         self.name = name

print(Student('xiaozhi'))

执行结果如下：
<__main__.Student object at 0x0000000000D64198>
执行结果输出一堆字符串，一般人看不懂，没有什么可用性，也不好看。怎样才能输出得好看呢？
只需要我们定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了。重新定义上面的示例：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Student(object):
    def __init__(self, name):
         self.name = name

    def __str__(self):
         return '学生名称: %s' % self.name

print(Student('xiaozhi'))

执行结果为：

学生名称: xiaozhi

由执行结果看到，这样输出的实例不但好看，而且是我们想要的。
如果在交互模式下输入如下：

>>> s = Student('xiaozhi')
>>> s
<__main__.Student object at 0x00000000030EC550>

由执行结果看到，输出的实例还跟之前一样，不容易识别。
这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别在于__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串。也就是说，__repr__()是为调试服务的。
解决办法是再定义一个__repr__()。通常，__str__()和__repr__()代码是一样的，所以有一个偷懒的写法：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Student(object):
    def __init__(self, name):
         self.name = name

    def __str__(self):
         return '学生名称: %s' % self.name
    __repr__ = __str__

在交互模式下执行：

>>> s = Student('xiaozhi')
>>> s
学生名称: xiaozhi

可以看到，已经得到满意的结果了。

2.__iter__

如果想将一个类用于for ... in循环，类似list或tuple一样，就必须实现一个__iter__()方法。该方法返回一个迭代对象，Python的for循环会不断调用该迭代对象的__next__()方法，获得循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。
我们以斐波那契数列为例，写一个可以作用于for循环的Fib类：

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class Fib(object):
    def __init__(self):
         self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a、b

    def __iter__(self):
         return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

    def __next__(self):
         self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
         if self.a > 100000: # 退出循环的条件
             raise StopIteration();
         return self.a # 返回下一个值

下面我们把Fib实例作用于for循环。

>>> for n in Fib():
...    print(n)
...
1
1
2
3
5
. . .
89

3. __getitem__

Fib实例虽然能够作用于for循环，和list有点像，但是不能将它当成list使用。比如取第3个元素：

>>> Fib()[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#35>", line 1, in <module>
    Fib()[3]
TypeError: 'Fib' object does not support indexing

由执行结果看到，取元素时报错了。怎么办呢？
要像list一样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法，代码如下：

class Fib(object):
    def __getitem__(self, n):
         a, b = 1, 1
         for x in range(n):
             a, b = b, a + b
         return a

下面尝试取得数列的值：

>>> fib = Fib()
>>> fib[3]
3
>>> fib[10]
89

由执行结果看到，可以成功获取对应数列的值了。

4. __getattr__

正常情况下，调用类的方法或属性时，如果类的方法或属性不存在就会报错。比如定义Student类：

class Student(object):
    def __init__(self, name):
         self.name = 'xiaozhi'

对于上面的代码，调用name属性不会有任何问题，但是调用不存在的score属性就会报错。
执行以下代码：

>>> stu = Student()
>>> print(stu.name)
Xiaozhi
>>> print(stu.score)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#50>", line 1, in <module>
    print(stu.score)
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

由输出结果看到，错误信息告诉我们没有找到score属性。对于这种情况，有什么解决方法吗？
要避免这个错误，除了可以添加一个score属性外，Python还提供了另一种机制，就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。上面的代码修改如下：

class Student(object):

    def __init__(self):
         self.name = 'xiaozhi'

    def __getattr__(self, attr):
         if attr=='score':
             return 95

当调用不存在的属性时（如score），Python解释器会调用__getattr__(self, 'score')尝试获得属性，这样就有机会返回score的值。在交互模式下输入如下：

>>> stu = Student()
>>> stu.name
xiaozhi
>>> stu.score
95

由输出结果看到，可以正确输出不存在的属性的值了。
注意，只有在没有找到属性的情况下才调用__getattr__，已有的属性（如name），不会在__getattr__中查找。此外，如果所有调用都会返回None（如stu.abc），就是定义的__getattr__默认返回None。

5. __call__

一个对象实例可以有自己的属性和方法，调用实例的方法时使用instance.method()调用。能不能直接在实例本身调用呢？答案是可以。
任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用，例如：

class Student(object):
    def __init__(self, name):
         self.name = name

    def __call__(self):
         print('名称：%s' % self.name)

在交互模式下输入如下：

>>> stu = Student('xiaomeng')
>>> stu()
名称：xiaomeng

由输出结果看到，可以直接对实例进行调用并得到结果。
__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就像对一个函数调用一样，完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者本来就有根本区别。
如果把对象看成函数，函数本身就可以在运行期间动态创建出来，因为类的实例都是运行期间创建出来的。这样一来，就模糊了对象和函数的界限。
怎么判断一个变量是对象还是函数呢？
很多时候判断一个对象是否能被调用，可以使用Callable()函数，比如函数和上面定义的带有__call__()的类实例。输入如下：

>>> callable(Student('xiaozhi'))
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('a')
False

由操作结果看到，通过callable()函数可以判断一个对象是否为“可调用”对象。

牛刀小试——出行建议

小智今天想出去，但不清楚今天的天气是否适宜出行，需要一个帮他提供建议的程序，程序要求输入daytime和night，根据可见度和温度给出出行建议和使用的交通工具，需要考虑需求变更的可能。
需求分析：使用本章所学的封装、继承、多态比较容易实现，由父类封装查看可见度和查看温度的方法，子类继承父类。若有需要，子类可以覆盖父类的方法，做自己的实现。子类也可以自定义方法。
定义天气查找类，类中定义两个方法，一个方法根据传入的input_daytime值返回对应的可见度；另一个方法根据传入的input_daytime值返回对应的温度。

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class WeatherSearch(object):
    def __init__(self, input_daytime):
         self.input_daytime = input_daytime

    def seach_visibility(self):
         visible_leave = 0
         if self.input_daytime == 'daytime':
             visible_leave = 2
         if self.input_daytime == 'night':
             visible_leave = 9
         return visible_leave

    def seach_temperature(self):
         temperature = 0
         if self.input_daytime == 'daytime':
             temperature = 26
         if self.input_daytime == 'night':
             temperature = 16
         return temperature

定义建议类，该类继承WeatherSearch类。类中定义两个方法，一个覆盖父类的温度查找方法，具有传入的input_daytime的值，返回建议使用的交通工具；另一个方法返回整体的建议。

#! /usr/bin/python3
# -*- coding:UTF-8 -*-

class OutAdvice(WeatherSearch):
    def __init__(self, input_daytime):
         WeatherSearch.__init__(self, input_daytime)

    def seach_temperature(self):
         vehicle = ''
         if self.input_daytime == 'daytime':
             vehicle = 'bike'
         if self.input_daytime == 'night':
             vehicle = 'taxi'
         return vehicle

def out_advice(self):
    visible_leave = self.seach_visibility()
    if visible_leave == 2:
         print('The weather is good,suitable for use %s.' % self.seach_temperature())
    elif visible_leave == 9:
         print('The weather is bad,you should use %s.' % self.seach_temperature())
    else:
         print('The weather is beyond my scope,I can not give you any advice')

程序调用如下：

check = OutAdvice('daytime')
check.out_advice()

结果如下：

The weather is good,suitable for use bike.

调试

在程序运行的任何时刻为对象添加属性都是合法的，不过应当避免让对象拥有相同的类型却有不同的属性组。
在init方法中初始化对象的全部属性是一个好习惯，可以帮助你用户更好地管理类中的属性和对属性值的更改。
继承会给调试带来新挑战，因为当你调用对象的方法时，可能无法知道调用的是哪一个方法。一旦无法确认程序的运行流程，最简单的解决办法是在适当位置添加一个输出语句，如在相关方法的开头或方法调用开始处等。