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# 封装与多态
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python面向对象的三大特性：继承，封装，多态。
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1. **封装**: 把很多数据封装到⼀个对象中. 把固定功能的代码封装到⼀个代码块, 函数, 对象, 打包成模块. 这都属于封装的思想. 具体的情况具体分析. 比如. 你写了⼀个很⽜B的函数. 那这个也可以被称为封装. 在⾯向对象思想中. 是把⼀些看似⽆关紧要的内容组合到⼀起统⼀进⾏存储和使⽤. 这就是封装.
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2. **继承**: ⼦类可以⾃动拥有⽗类中除了私有属性外的其他所有内容. 说⽩了, ⼉⼦可以随便⽤爹的东⻄. 但是朋友们, ⼀定要认清楚⼀个事情. 必须先有爹, 后有⼉⼦. 顺序不能乱, 在python中实现继承非常简单. 在声明类的时候, 在类名后⾯添加⼀个⼩括号,就可以完成继承关系. 那么什么情况可以使⽤继承呢? 单纯的从代码层⾯上来看. 两个类具有相同的功能或者特征的时候. 可以采⽤继承的形式. 提取⼀个⽗类, 这个⽗类中编写着两个类相同的部分. 然后两个类分别取继承这个类就可以了. 这样写的好处是我们可以避免写很多重复的功能和代码. 如果从语义中去分析的话. 会简单很多. 如果语境中出现了x是⼀种y. 这时, y是⼀种泛化的概念. x比y更加具体. 那这时x就是y的⼦类. 比如. 猫是⼀种动物. 猫继承动物. 动物能动. 猫也能动. 这时猫在创建的时候就有了动物的"动"这个属性. 再比如, ⽩骨精是⼀个妖怪. 妖怪天⽣就有⼀个比较不好的功能叫"吃⼈", ⽩骨精⼀出⽣就知道如何"吃⼈". 此时 ⽩骨精继承妖精.
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3. **多态**: 同⼀个对象, 多种形态. 这个在python中其实是很不容易说明⽩的. 因为我们⼀直在⽤. 只是没有具体的说. 比如. 我们创建⼀个变量a = 10 , 我们知道此时a是整数类型. 但是我们可以通过程序让a = "hello", 这时, a⼜变成了字符串类型. 这是我们都知道的. 但是, 我要告诉你的是. 这个就是多态性. 同⼀个变量a可以是多种形态。
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## 封装
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第一步：将内容封装到某处
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```python
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class Foo:
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def __init__(self,name,age):
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self.name = name
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self.age = age
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obj1 = Foo('chensong',18)
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obj2 = Foo('aaron',16)
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```
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第二步：从某处调用被封装的内容
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```python
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class Foo:
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def __init__(self,name,age):
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self.name = name
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self.age = age
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def detail(self):
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print(self.name)
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print(self.age)
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obj1 = Foo('chensong',18)
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obj2 = Foo('aaron',16)
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print(obj1.name)
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print(obj2.age)
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# 通过对象直接调用被封装的内容
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obj1.detail()
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obj2.detail()
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# 通过self间接调用被封装的内容
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```
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## 多态
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多态，同一个对象，多种形态。python默认支持多态。
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python中有一句谚语说的好，你看起来像鸭子，那么你就是鸭子。
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对于代码上的解释其实很简答：
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```python
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class A:
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def f1(self):
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print('in A f1')
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def f2(self):
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print('in A f2')
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class B:
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def f1(self):
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print('in B f1')
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def f2(self):
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print('in B f2')
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obj = A()
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obj.f1()
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obj.f2()
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obj2 = B()
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obj2.f1()
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obj2.f2()
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# A 和 B两个类完全没有耦合性，但是在某种意义上他们却统一了一个标准。
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# 对相同的功能设定了相同的名字，这样方便开发，这两个方法就可以互成为鸭子类型。
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# 这样的例子比比皆是：str tuple list 都有 index方法，这就是统一了规范。
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# str bytes 等等 这就是互称为鸭子类型。
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```
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## 类的约束
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写一个支付功能
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```python
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class QQpay:
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def pay(self,money):
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print('使用qq支付%s元' % money)
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class Alipay:
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def pay(self,money):
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print('使用阿里支付%s元' % money)
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a = Alipay()
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a.pay(100)
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b = QQpay()
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b.pay(200)
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```
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统一一下付款方式
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```python
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class QQpay:
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def pay(self,money):
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print('使用qq支付%s元' % money)
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class Alipay:
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def pay(self,money):
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print('使用阿里支付%s元' % money)
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def pay(obj,money):
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obj.pay(money)
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a = Alipay()
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b = QQpay()
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pay(a,100)
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pay(b,200)
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```
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如果后期添加微信支付，但是没有统一标准，换个程序员就可能写成这样
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```python
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class QQpay:
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def pay(self,money):
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print('使用qq支付%s元' % money)
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class Alipay:
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def pay(self,money):
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print('使用阿里支付%s元' % money)
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class Wechatpay:
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def fuqian(self,money):
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print('使用微信支付%s元' % money)
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def pay(obj,money):
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obj.pay(money)
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a = Alipay()
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b = QQpay()
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pay(a,100)
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pay(b,200)
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c = Wechatpay()
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c.fuqian(300)
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```
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所以此时我们要用到对类的约束，对类的约束有两种：
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1. 提取⽗类. 然后在⽗类中定义好⽅法. 在这个⽅法中什么都不⽤⼲. 就抛⼀个异常就可以了. 这样所有的⼦类都必须重写这个⽅法. 否则. 访问的时候就会报错.
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2. 使⽤元类来描述⽗类. 在元类中给出⼀个抽象⽅法. 这样⼦类就不得不给出抽象⽅法的具体实现. 也可以起到约束的效果.
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- 先用第一种方法解决问题
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```python
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class Payment:
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"""
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此类什么都不做，就是制定一个标准，谁继承我，必须定义我里面的方法。
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"""
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def pay(self,money):
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raise Exception("你没有实现pay方法")
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class QQpay(Payment):
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def pay(self,money):
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print('使用qq支付%s元' % money)
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class Alipay(Payment):
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def pay(self,money):
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print('使用阿里支付%s元' % money)
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class Wechatpay(Payment):
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def fuqian(self,money):
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print('使用微信支付%s元' % money)
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def pay(obj,money):
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obj.pay(money)
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a = Alipay()
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b = QQpay()
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c = Wechatpay()
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pay(a,100)
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pay(b,200)
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pay(c,300)
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```
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- 引入抽象类的概念处理
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```python
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from abc import ABCMeta,abstractmethod
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class Payment(metaclass=ABCMeta): # 抽象类 接口类 规范和约束 metaclass指定的是一个元类
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@abstractmethod
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def pay(self):pass # 抽象方法
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class Alipay(Payment):
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def pay(self,money):
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print('使用支付宝支付了%s元'%money)
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class QQpay(Payment):
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def pay(self,money):
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print('使用qq支付了%s元'%money)
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class Wechatpay(Payment):
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# def pay(self,money):
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# print('使用微信支付了%s元'%money)
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def recharge(self):pass
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def pay(a,money):
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a.pay(money)
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a = Alipay()
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a.pay(100)
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pay(a,100) # 归一化设计：不管是哪一个类的对象，都调用同一个函数去完成相似的功能
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q = QQpay()
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q.pay(100)
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pay(q,100)
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w = Wechatpay()
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pay(w,100) # 到用的时候才会报错
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# 抽象类和接口类做的事情 ：建立规范
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# 制定一个类的metaclass是ABCMeta，
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# 那么这个类就变成了一个抽象类(接口类)
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# 这个类的主要功能就是建立一个规范
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```
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总结: 约束. 其实就是⽗类对⼦类进⾏约束. ⼦类必须要写xxx⽅法. 在python中约束的⽅式和⽅法有两种:
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1. 使⽤抽象类和抽象⽅法, 由于该⽅案来源是java和c#. 所以使⽤频率还是很少的
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2. 使⽤⼈为抛出异常的⽅案. 并且尽量抛出的是NotImplementError. 这样比较专业, ⽽且错误比较明确.(推荐)
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## super()深入了解
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**super是严格按照类的继承顺序执行！！！**
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```python
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class A:
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def f1(self):
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print('in A f1')
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def f2(self):
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print('in A f2')
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class Foo(A):
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def f1(self):
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super().f2()
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print('in A Foo')
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obj = Foo()
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obj.f1()
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```
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```python
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class A:
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def f1(self):
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print('in A')
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class Foo(A):
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def f1(self):
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super().f1()
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print('in Foo')
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class Bar(A):
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def f1(self):
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print('in Bar')
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class Info(Foo,Bar):
|
||
def f1(self):
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||
super().f1()
|
||
print('in Info f1')
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||
obj = Info()
|
||
obj.f1()
|
||
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||
print(Info.mro())
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```
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||
```python
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class A:
|
||
def f1(self):
|
||
print('in A')
|
||
|
||
class Foo(A):
|
||
def f1(self):
|
||
super().f1()
|
||
print('in Foo')
|
||
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||
class Bar(A):
|
||
def f1(self):
|
||
print('in Bar')
|
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|
||
class Info(Foo,Bar):
|
||
def f1(self):
|
||
super(Foo,self).f1()
|
||
print('in Info f1')
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||
obj = Info()
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||
obj.f1()
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||
```
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