抽象类

什么是抽象类

    与java一样，python也有抽象类的概念但是同样需要借助模块实现，抽象类是一个特殊的类，它的特殊之处在于只能被继承，不能被实例化

为什么要有抽象类

    如果说类是从一堆对象中抽取相同的内容而来的，那么抽象类就是从一堆类中抽取相同的内容而来的，内容包括数据属性和函数属性。

　 比如我们有香蕉的类，有苹果的类，有桃子的类，从这些类抽取相同的内容就是水果这个抽象的类，你吃水果时，要么是吃一个具体的香蕉，要么是吃一个具体的桃子。。。。。。你永远无法吃到一个叫做水果的东西。

    从设计角度去看，如果类是从现实对象抽象而来的，那么抽象类就是基于类抽象而来的。

　 从实现角度来看，抽象类与普通类的不同之处在于：抽象类中有抽象方法，该类不能被实例化，只能被继承，且子类必须实现抽象方法。这一点与接口有点类似，但其实是不同的，即将揭晓答案

在python中实现抽象类

#一切皆文件import abc #利用abc模块实现抽象类class All_file(metaclass=abc.ABCMeta):

    all_type='file'    @abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能    def read(self):

        '子类必须定义读功能'        pass    @abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能    def write(self):

        '子类必须定义写功能'        pass# class Txt(All_file):

#    pass

#

# t1=Txt() #报错,子类没有定义抽象方法class Txt(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法    def read(self):

        print('文本数据的读取方法')

    def write(self):

        print('文本数据的读取方法')class Sata(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法    def read(self):

        print('硬盘数据的读取方法')

    def write(self):

        print('硬盘数据的读取方法')class Process(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法    def read(self):

        print('进程数据的读取方法')

    def write(self):

        print('进程数据的读取方法')

wenbenwenjian=Txt()

yingpanwenjian=Sata()

jinchengwenjian=Process()#这样大家都是被归一化了,也就是一切皆文件的思想wenbenwenjian.read()

yingpanwenjian.write()

jinchengwenjian.read()print(wenbenwenjian.all_type)print(yingpanwenjian.all_type)print(jinchengwenjian.all_type)

抽象类与接口类

抽象类的本质还是类，指的是一组类的相似性，包括数据属性（如all_type）和函数属性（如read、write），而接口只强调函数属性的相似性。

抽象类是一个介于类和接口直接的一个概念，同时具备类和接口的部分特性，可以用来实现归一化设计 

在python中，并没有接口类这种东西，即便不通过专门的模块定义接口，我们也应该有一些基本的概念。

1.多继承问题

在继承抽象类的过程中，我们应该尽量避免多继承；

而在继承接口的时候，我们反而鼓励你来多继承接口

接口隔离原则：

使用多个专门的接口，而不使用单一的总接口。即客户端不应该依赖那些不需要的接口。

2.方法的实现

在抽象类中，我们可以对一些抽象方法做出基础实现；

而在接口类中，任何方法都只是一种规范，具体的功能需要子类实现

钻石继承

继承顺序

class A(object):

    def test(self):

        print('from A')class B(A):

    def test(self):

        print('from B')class C(A):

    def test(self):

        print('from C')class D(B):

    def test(self):

        print('from D')class E(C):

    def test(self):

        print('from E')class F(D,E):

    # def test(self):    #    print('from F')    passf1=F()

f1.test()print(F.__mro__) #只有新式才有这个属性可以查看线性列表，经典类没有这个属性#新式类继承顺序:F->D->B->E->C->A

#经典类继承顺序:F->D->B->A->E->C

#python3中统一都是新式类

#pyhon2中才分新式类与经典类

继承原理

python到底是如何实现继承的，对于你定义的每一个类，python会计算出一个方法解析顺序(MRO)列表，这个MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序列表，例如

>>> F.mro() #等同于F.__mro__

[<class '__main__.F'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

为了实现继承,python会在MRO列表上从左到右开始查找基类,直到找到第一个匹配这个属性的类为止。

而这个MRO列表的构造是通过一个C3线性化算法来实现的。我们不去深究这个算法的数学原理,它实际上就是合并所有父类的MRO列表并遵循如下三条准则:

1.子类会先于父类被检查

2.多个父类会根据它们在列表中的顺序被检查

3.如果对下一个类存在两个合法的选择,选择第一个父类

继承小结

继承的作用

减少代码的重用

提高代码可读性

规范编程模式

几个名词

抽象：抽象即抽取类似或者说比较像的部分。是一个从具题到抽象的过程。

继承：子类继承了父类的方法和属性

派生：子类在父类方法和属性的基础上产生了新的方法和属性

抽象类与接口类

1.多继承问题

在继承抽象类的过程中，我们应该尽量避免多继承；

而在继承接口的时候，我们反而鼓励你来多继承接口

2.方法的实现

在抽象类中，我们可以对一些抽象方法做出基础实现；

而在接口类中，任何方法都只是一种规范，具体的功能需要子类实现

钻石继承

新式类：广度优先

经典类：深度优先

多态

多态

多态指的是一类事物有多种形态

动物有多种形态：人，狗，猪

import abcclass Animal(metaclass=abc.ABCMeta): #同一类事物:动物    @abc.abstractmethod

    def talk(self):

        passclass People(Animal): #动物的形态之一:人    def talk(self):

        print('say hello')class Dog(Animal): #动物的形态之二:狗    def talk(self):

        print('say wangwang')class Pig(Animal): #动物的形态之三:猪    def talk(self):

        print('say aoao')

文件有多种形态：文本文件，可执行文件

import abcclass File(metaclass=abc.ABCMeta): #同一类事物:文件    @abc.abstractmethod

    def click(self):

        passclass Text(File): #文件的形态之一:文本文件    def click(self):

        print('open file')class ExeFile(File): #文件的形态之二:可执行文件    def click(self):

        print('execute file')

多态性

一 什么是多态动态绑定（在继承的背景下使用时，有时也称为多态性）

多态性是指在不考虑实例类型的情况下使用实例

在面向对象方法中一般是这样表述多态性：

向不同的对象发送同一条消息（！！！obj.func():是调用了obj的方法func，又称为向obj发送了一条消息func），不同的对象在接收时会产生不同的行为（即方法）。

也就是说，每个对象可以用自己的方式去响应共同的消息。所谓消息，就是调用函数，不同的行为就是指不同的实现，即执行不同的函数。

比如：老师.下课铃响了（），学生.下课铃响了()，老师执行的是下班操作，学生执行的是放学操作，虽然二者消息一样，但是执行的效果不同

多态性

peo=People()

dog=Dog()

pig=Pig()#peo、dog、pig都是动物,只要是动物肯定有talk方法

#于是我们可以不用考虑它们三者的具体是什么类型,而直接使用peo.talk()

dog.talk()

pig.talk()#更进一步,我们可以定义一个统一的接口来使用def func(obj):

    obj.talk()

鸭子类型

逗比时刻：

　　Python崇尚鸭子类型，即‘如果看起来像、叫声像而且走起路来像鸭子，那么它就是鸭子’

python程序员通常根据这种行为来编写程序。例如，如果想编写现有对象的自定义版本，可以继承该对象

也可以创建一个外观和行为像，但与它无任何关系的全新对象，后者通常用于保存程序组件的松耦合度。

例1：利用标准库中定义的各种‘与文件类似’的对象，尽管这些对象的工作方式像文件，但他们没有继承内置文件对象的方法

例2：序列类型有多种形态：字符串，列表，元组，但他们直接没有直接的继承关系

#二者都像鸭子,二者看起来都像文件,因而就可以当文件一样去用class TxtFile:

    def read(self):

        pass    def write(self):

        passclass DiskFile:

    def read(self):

        pass    def write(self):

        pass

封装

【封装】

         隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式。

【好处】 

1. 将变化隔离； 

2. 便于使用；

3. 提高复用性； 

4. 提高安全性；

【封装原则】

      1. 将不需要对外提供的内容都隐藏起来；

      2. 把属性都隐藏，提供公共方法对其访问。

私有变量和私有方法

在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的）

私有变量

#其实这仅仅这是一种变形操作

#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：class A:

    __N=0 #类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N,会变形为_A__N    def __init__(self):

        self.__X=10 #变形为self._A__X    def __foo(self): #变形为_A__foo        print('from A')

    def bar(self):

        self.__foo() #只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到.#A._A__N是可以访问到的，即这种操作并不是严格意义上的限制外部访问，仅仅只是一种语法意义上的变形

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。

这种变形需要注意的问题是：

1.这种机制也并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性，知道了类名和属性名就可以拼出名字：_类名__属性，然后就可以访问了，如a._A__N

2.变形的过程只在类的内部生效,在定义后的赋值操作，不会变形

私有方法

3.在继承中，父类如果不想让子类覆盖自己的方法，可以将方法定义为私有的

#正常情况>>> class A:

...    def fa(self):

...        print('from A')

...    def test(self):

...        self.fa()

...

>>> class B(A):

...    def fa(self):

...        print('from B')

...

>>> b=B()

>>> b.test()from B

#把fa定义成私有的，即__fa>>> class A:

...    def __fa(self): #在定义时就变形为_A__fa...        print('from A')

...    def test(self):

...        self.__fa() #只会与自己所在的类为准,即调用_A__fa...

>>> class B(A):

...    def __fa(self):

...        print('from B')

...

>>> b=B()

>>> b.test()from A

封装与扩展性

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。

#类的设计者class Room:

    def __init__(self,name,owner,width,length,high):

        self.name=name

        self.owner=owner

        self.__width=width

        self.__length=length

        self.__high=high

    def tell_area(self): #对外提供的接口，隐藏了内部的实现细节，此时我们想求的是面积        return self.__width * self.__length#使用者>>> r1=Room('卧室','egon',20,20,20)

>>> r1.tell_area() #使用者调用接口tell_area#类的设计者，轻松的扩展了功能，而类的使用者完全不需要改变自己的代码class Room:

    def __init__(self,name,owner,width,length,high):

        self.name=name

        self.owner=owner

        self.__width=width

        self.__length=length

        self.__high=high

    def tell_area(self): #对外提供的接口，隐藏内部实现，此时我们想求的是体积,内部逻辑变了,只需求修该下列一行就可以很简答的实现,而且外部调用感知不到,仍然使用该方法，但是功能已经变了        return self.__width * self.__length * self.__high#对于仍然在使用tell_area接口的人来说，根本无需改动自己的代码，就可以用上新功能>>> r1.tell_area()

property属性

什么是特性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

例一：BMI指数（bmi是计算而来的，但很明显它听起来像是一个属性而非方法，如果我们将其做成一个属性，更便于理解）

成人的BMI数值：

过轻：低于18.5

正常：18.5-23.9

过重：24-27

肥胖：28-32

非常肥胖, 高于32

　　体质指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）

　　EX：70kg÷（1.75×1.75）=22.86

class People:

    def __init__(self,name,weight,height):

        self.name=name

        self.weight=weight

        self.height=height

    @property

    def bmi(self):

        return self.weight / (self.height**2)

p1=People('egon',75,1.85)print(p1.bmi)

import mathclass Circle:

    def __init__(self,radius): #圆的半径radius        self.radius=radius

    @property

    def area(self):

        return math.pi * self.radius**2 #计算面积    @property

    def perimeter(self):

        return 2*math.pi*self.radius #计算周长c=Circle(10)print(c.radius)print(c.area) #可以向访问数据属性一样去访问area,会触发一个函数的执行,动态计算出一个值print(c.perimeter) #同上'''

输出结果:

314.1592653589793

62.83185307179586

'''

#注意：此时的特性area和perimeter不能被赋值c.area=3 #为特性area赋值'''

抛出异常:

AttributeError: can't set attribute

'''

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

除此之外，看下

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

class Foo:

    def __init__(self,val):

        self.__NAME=val #将所有的数据属性都隐藏起来    @property

    def name(self):

        return self.__NAME #obj.name访问的是self.__NAME(这也是真实值的存放位置)    @name.setter

    def name(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    @name.deleter

    def name(self):

        raise TypeError('Can not delete')

f=Foo('egon')print(f.name)# f.name=10 #抛出异常'TypeError: 10 must be str'del f.name #抛出异常'TypeError: Can not delete'

一个静态属性property本质就是实现了get，set，delete三种方法

class Foo:

    @property

    def AAA(self):

        print('get的时候运行我啊')

    @AAA.setter

    def AAA(self,value):

        print('set的时候运行我啊')

    @AAA.deleter

    def AAA(self):

        print('delete的时候运行我啊')#只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleterf1=Foo()

f1.AAA

f1.AAA='aaa'del f1.AAA

class Foo:

    def get_AAA(self):

        print('get的时候运行我啊')

    def set_AAA(self,value):

        print('set的时候运行我啊')

    def delete_AAA(self):

        print('delete的时候运行我啊')

    AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #内置property三个参数与get,set,delete一一对应f1=Foo()

f1.AAA

f1.AAA='aaa'del f1.AAA

怎么用？

class Goods:

    def __init__(self):

        # 原价        self.original_price = 100

        # 折扣        self.discount = 0.8

    @property

    def price(self):

        # 实际价格 = 原价 * 折扣        new_price = self.original_price * self.discount

        return new_price

    @price.setter

    def price(self, value):

        self.original_price = value

    @price.deleter

    def price(self):

        del self.original_price

obj = Goods()

obj.price        # 获取商品价格obj.price = 200  # 修改商品原价print(obj.price)del obj.price    # 删除商品原价

classmethod

classmethod 修饰符对应的函数不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。

class Classmethod_Demo():

    role = 'dog'    @classmethod

    def func(cls):

        print(cls.role)

Classmethod_Demo.func()

class A(object):

    bar = 1    def func1(self): 

        print ('foo')

    @classmethod    def func2(cls):

        print ('func2')        print (cls.bar)        cls().func1()  # 调用 foo 方法 A.func2()              # 不需要实例化

输出结果为：

func21foo

https://www.zhihu.com/question/20021164 （参考）

staticmethod

python staticmethod 返回函数的静态方法。

该方法不强制要求传递参数，如下声明一个静态方法：

class C(object):    @staticmethod    def f(arg1, arg2, ...):        ...

以上实例声明了静态方法 f，类可以不用实例化就可以调用该方法 C.f()，当然也可以实例化后调用 C().f()。

class Staticmethod_Demo():

    role = 'dog'    @staticmethod

    def func():

        print("当普通方法用")

Staticmethod_Demo.func()

class C(object):

    @staticmethod    def f():

        print('runoob');

C.f();          # 静态方法无需实例化cobj = C()cobj.f()        # 也可以实例化后调用

练习题：

class Foo:

    def func(self):

        print('in father')class Son(Foo):

    def func(self):

        print('in son')

s = Son()

s.func()# 请说出上面一段代码的输出并解释原因？

class A:

    __role = 'CHINA'    @classmethod

    def show_role(cls):

        print(cls.__role)

    @staticmethod

    def get_role():

        return A.__role    @property

    def role(self):

        return self.__rolea = A()print(a.role)print(a.get_role())

a.show_role()# __role在类中有哪些身份？

# 以上代码分别输出哪些内容？

# 这三个装饰器分别起了什么作用？有哪些区别？

面向对象的更多说明

面向对象的软件开发

很多人在学完了python的class机制之后，遇到一个生产中的问题，还是会懵逼，这其实太正常了，因为任何程序的开发都是先设计后编程，python的class机制只不过是一种编程方式，如果你硬要拿着class去和你的问题死磕，变得更加懵逼都是分分钟的事，在以前，软件的开发相对简单，从任务的分析到编写程序，再到程序的调试，可以由一个人或一个小组去完成。但是随着软件规模的迅速增大，软件任意面临的问题十分复杂，需要考虑的因素太多，在一个软件中所产生的错误和隐藏的错误、未知的错误可能达到惊人的程度，这也不是在设计阶段就完全解决的。

    所以软件的开发其实一整套规范，我们所学的只是其中的一小部分，一个完整的开发过程，需要明确每个阶段的任务，在保证一个阶段正确的前提下再进行下一个阶段的工作，称之为软件工程

    面向对象的软件工程包括下面几个部：

1.面向对象分析（object oriented analysis ，OOA）

    软件工程中的系统分析阶段，要求分析员和用户结合在一起，对用户的需求做出精确的分析和明确的表述，从大的方面解析软件系统应该做什么，而不是怎么去做。面向对象的分析要按照面向对象的概念和方法，在对任务的分析中，从客观存在的事物和事物之间的关系，贵南出有关的对象（对象的‘特征’和‘技能’）以及对象之间的联系，并将具有相同属性和行为的对象用一个类class来标识。

    建立一个能反映这是工作情况的需求模型，此时的模型是粗略的。

2 面向对象设计（object oriented design，OOD）

    根据面向对象分析阶段形成的需求模型，对每一部分分别进行具体的设计。

    首先是类的设计，类的设计可能包含多个层次（利用继承与派生机制）。然后以这些类为基础提出程序设计的思路和方法，包括对算法的设计。

    在设计阶段并不牵涉任何一门具体的计算机语言，而是用一种更通用的描述工具（如伪代码或流程图）来描述

3 面向对象编程（object oriented programming，OOP）

    根据面向对象设计的结果，选择一种计算机语言把它写成程序，可以是python

4 面向对象测试（object oriented test，OOT）

    在写好程序后交给用户使用前，必须对程序进行严格的测试，测试的目的是发现程序中的错误并修正它。

    面向对的测试是用面向对象的方法进行测试，以类作为测试的基本单元。

5 面向对象维护（object oriendted soft maintenance，OOSM）

    正如对任何产品都需要进行售后服务和维护一样，软件在使用时也会出现一些问题，或者软件商想改进软件的性能，这就需要修改程序。

    由于使用了面向对象的方法开发程序，使用程序的维护比较容易。

    因为对象的封装性，修改一个对象对其他的对象影响很小，利用面向对象的方法维护程序，大大提高了软件维护的效率，可扩展性高。

    在面向对象方法中，最早发展的肯定是面向对象编程(OOP),那时OOA和OOD都还没有发展起来，因此程序设计者为了写出面向对象的程序，还必须深入到分析和设计领域，尤其是设计领域，那时的OOP实际上包含了现在的OOD和OOP两个阶段，这对程序设计者要求比较高，许多人感到很难掌握。

    现在设计一个大的软件，是严格按照面向对象软件工程的5个阶段进行的，这个5个阶段的工作不是由一个人从头到尾完成的，而是由不同的人分别完成，这样OOP阶段的任务就比较简单了。程序编写者只需要根据OOd提出的思路，用面向对象语言编写出程序既可。

    在一个大型软件开发过程中，OOP只是很小的一个部分。

    对于全栈开发的你来说，这五个阶段都有了，对于简单的问题，不必严格按照这个5个阶段进行，往往由程序设计者按照面向对象的方法进行程序设计，包括类的设计和程序的设计

几个概念的说明

1.面向对象的程序设计看起来高大上，所以我在编程时就应该保证通篇class，这样写出的程序一定是好的程序（面向对象只适合那些可扩展性要求比较高的场景）

2.很多人喜欢说面向对象三大特性（这是从哪传出来的，封装，多态，继承？漏洞太多太多，好吧暂且称为三大特性），那么我在基于面向对象编程时，我一定要让我定义的类中完整的包含这三种特性，这样写肯定是好的程序

好家伙，我说降龙十八掌有十八掌，那么你每次跟人干仗都要从第一掌打到第18掌这才显得你会了是么：面对敌人，你打到第三掌对方就已经倒下了，你说，不行，你给老子起来，老子还没有show完...

3.类有类属性，实例有实例属性，所以我们在定义class时一定要定义出那么几个类属性，想不到怎么办，那就使劲的想，定义的越多越牛逼

这就犯了一个严重的错误，程序越早面向对象，死的越早，为啥面向对象，因为我们要将数据与功能结合到一起，程序整体的结构都没有出来，或者说需要考虑的问题你都没有搞清楚个八九不离十，你就开始面向对象了，这就导致了，你在那里干想，自以为想通了，定义了一堆属性，结果后来又都用不到，或者想不通到底应该定义啥，那就一直想吧，想着想着就疯了。

你见过哪家公司要开发一个软件，上来就开始写，肯定是频繁的开会讨论计划，请看第八节。

面向对象常用术语

抽象/实现

抽象指对现实世界问题和实体的本质表现,行为和特征建模,建立一个相关的子集,可以用于 绘程序结构,从而实现这种模型。抽象不仅包括这种模型的数据属性,还定义了这些数据的接口。

对某种抽象的实现就是对此数据及与之相关接口的现实化(realization)。现实化这个过程对于客户 程序应当是透明而且无关的。 

封装/接口

封装描述了对数据/信息进行隐藏的观念,它对数据属性提供接口和访问函数。通过任何客户端直接对数据的访问,无视接口,与封装性都是背道而驰的,除非程序员允许这些操作。作为实现的 一部分,客户端根本就不需要知道在封装之后,数据属性是如何组织的。在Python中,所有的类属性都是公开的,但名字可能被“混淆”了,以阻止未经授权的访问,但仅此而已,再没有其他预防措施了。这就需要在设计时,对数据提供相应的接口,以免客户程序通过不规范的操作来存取封装的数据属性。

注意：封装绝不是等于“把不想让别人看到、以后可能修改的东西用private隐藏起来”

真正的封装是，经过深入的思考，做出良好的抽象，给出“完整且最小”的接口，并使得内部细节可以对外透明

（注意：对外透明的意思是，外部调用者可以顺利的得到自己想要的任何功能，完全意识不到内部细节的存在）

合成

合成扩充了对类的 述,使得多个不同的类合成为一个大的类,来解决现实问题。合成 述了 一个异常复杂的系统,比如一个类由其它类组成,更小的组件也可能是其它的类,数据属性及行为, 所有这些合在一起,彼此是“有一个”的关系。

派生/继承/继承结构

派生描述了子类衍生出新的特性,新类保留已存类类型中所有需要的数据和行为,但允许修改或者其它的自定义操作,都不会修改原类的定义。

继承描述了子类属性从祖先类继承这样一种方式

继承结构表示多“代”派生,可以述成一个“族谱”,连续的子类,与祖先类都有关系。

泛化/特化

基于继承

泛化表示所有子类与其父类及祖先类有一样的特点。

特化描述所有子类的自定义,也就是,什么属性让它与其祖先类不同。

多态与多态性

多态指的是同一种事物的多种状态：水这种事物有多种不同的状态：冰，水蒸气

多态性的概念指出了对象如何通过他们共同的属性和动作来操作及访问,而不需考虑他们具体的类。

冰，水蒸气，都继承于水，它们都有一个同名的方法就是变成云，但是冰.变云(),与水蒸气.变云()是截然不同的过程，虽然调用的方法都一样

自省/反射

自省也称作反射，这个性质展示了某对象是如何在运行期取得自身信息的。如果传一个对象给你,你可以查出它有什么能力,这是一项强大的特性。如果Python不支持某种形式的自省功能,dir和type内建函数,将很难正常工作。还有那些特殊属性,像__dict__,__name__及__doc__