'''

一点需要注意

'''

class Father:

    def f1(self):

        print("test func followed ==>")

        self.test()

    def test(self):

        print("from Father test")

class Son(Father):

    def test(self):

        print("from son test")

res=Son()

res.f1()

结果 >>>:

test func followed ==>

from son test

'''

子类调用 self.test() 的时候任然要重新从自己开始找 .test()方法。

子类调用父类的属性，每次调用，都是优先从自己这里开始找，按照mro算法的顺序依次找下去，知道找到第一个符合的，所以不能只看定义的时候的单个类的情况。

'''

新式类继承：广度优先。

经典类继承：深度优先。

继承了object的类以及其子类，都是新式类
没有继承object的类以及其子类，都是经典类
Python3中默认继承object，所以Python3中都是新式类
Python2中不会默认继承object

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')

    pass

f1=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

继承顺序

继承原理（python如何实现的继承）

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

子类调用父类的方法（内置函数super）

low版调用方法，还是那个teacher还是那个people：

 1 class People:

 2     def __init__(self,name,age,sex):

 3         self.name=name

 4         self.age=age

 5         self.sex=sex

 6     def foo(self):

 7         print('from parent')

 8

 9 class Teacher(People):

10     def __init__(self,name,age,sex,salary,level):

11         People.__init__(self,name,age,sex) #指名道姓地调用People类的__init__函数

12         self.salary=salary

13         self.level=level

14     def foo(self):

15         print('from child')

16

17 t=Teacher('bob',18,'male',3000,10)

18 print(t.name,t.age,t.sex,t.salary,t.level)

19 t.foo()

low版调用方法，在更改父类的名字之后，需要改动的地方除了子类继承的父类名字，还要改子类里面调用的父类名，比较麻烦

高端大气调用方式：只需要改动子类继承的父类名，即括号里的父类名字

 1 class People:

 2     def __init__(self,name,age,sex):

 3         self.name=name

 4         self.age=age

 5         self.sex=sex

 6     def foo(self):

 7         print('from parent')

 8

 9 class Teacher(People):

10     def __init__(self,name,age,sex,salary,level):

11         #在python3中

12         super().__init__(name,age,sex) #调用父类的__init__的功能，实际上用的是绑定方法，用到了mro表查询继承顺序，只能调用一个父类的功能

13         #在python2中

14         # super(Teacher,self).__init__(name,age,sex)    #super(Teacher,self)是一个死格式

15         self.salary=salary

16         self.level=level

17     def foo(self):

18         super().foo()

19         print('from child')

20

21 t=Teacher('bob',18,'male',3000,10)

22 print(t.name,t.age,t.sex,t.salary,t.level)

23 t.foo()

但是这种方式也有一个缺点，就是当一个子类继承了多个父类的时候，如果多个父类都包含了相同的属性名，当要调用该功能的时候，只能调用第一个父类的功能，无法实现多个父类同时调用。多个父类同时调用还是要用low版方法。

在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。

但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)

>>> bart.score

98

>>> bart.score = 59

>>> bart.score

59

如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把Student类改一改：

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):

        self.__name = name

        self.__score = score

    def print_score(self):

        print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))

改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)

>>> bart.__name

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'

这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。

需要注意的是，在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。

有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。

查看__dict__可以看出，Python实际上是在类、对象，在定义的时候，将这类变量转换成了类似 _Student__name 的格式

不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：

>>> bart._Student__name

'Bart Simpson'

但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。

总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。

最后注意下面的这种错误写法：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)

>>> bart.get_name()

'Bart Simpson'

>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！

>>> bart.__name

'New Name'

表面上看，外部代码“成功”地设置了__name变量，但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量！内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name，而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试：

>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name

'Bart Simpson'

但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法：

class Student(object):

    ...

    def get_name(self):

        return self.__name

    def get_score(self):

        return self.__score

如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：

class Student(object):

    ...

    def set_score(self, score):

        self.__score = score

你也许会问，原先那种直接通过bart.score = 59也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：

class Student(object):

    ...

    def set_score(self, score):

        if 0 <= score <= 100:

            self.__score = score

        else:

            raise ValueError('bad score')

但是这样来更改一个属性还是显得比较诡异，因为一个原本 self.name=[名字] 的操作，变成了一个函数来操作。

但是你任然可以将隐藏的属性伪装成一个正常属性，类的内部对这个变量的操作进行限制，或者参数检查等功能。

class People:

    def __init__(self,name,permission=False):

        self.__name=name

        self.permission=permission

    @property              #将 self.name()  变成了  self.name

    def name(self):

        return self.__name

    @name.setter           #让 self.name 可以像正常属性一样可以用‘=’操作设置属性的新值   self.name='[新值]'

    def name(self,val):

        if not isinstance(val,str):

            raise  TypeError('must be str')      #raise 定义错误信息

        self.__name=val

    @name.deleter          #可以 del self.name 删除属性

    def name(self):

        if not self.permission:

            raise PermissionError('不让删')

        del self.__name

snow=People('***snow***')

print(snow.name)

print(snow.permission)

snow.permission=True

del snow.name

print(snow.name)

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

一种property的古老用法

绑定方法与非绑定方法

类中定义的函数分成两大类：

　　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

1 staticmethod

statimethod不与类或对象绑定，谁都可以调用，没有自动传值效果，python为我们内置了函数staticmethod来把类中的函数定义成静态方法

import hashlib

import time

class MySQL:

    def __init__(self,host,port):

        self.id=self.create_id()

        self.host=host

        self.port=port

    @staticmethod

    def create_id(): #就是一个普通工具

        m=hashlib.md5(str(time.clock()).encode('utf-8'))

        return m.hexdigest()

print(MySQL.create_id) #<function MySQL.create_id at 0x0000000001E6B9D8> #查看结果为普通函数

conn=MySQL('127.0.0.1',3306)

print(conn.create_id) #<function MySQL.create_id at 0x00000000026FB9D8> #查看结果为普通函数

2 classmethod

　　classmehtod是给类用的，即绑定到类，类在使用时会将类本身当做参数传给类方法的第一个参数（即便是对象来调用也会将类当作第一个参数传入），python为我们内置了函数classmethod来把类中的函数定义成类方法

import settings

import hashlib

import time

class MySQL:

    def __init__(self,host,port):

        self.host=host

        self.port=port

    @classmethod

    def from_conf(cls):

        print(cls)

        return cls(settings.HOST,settings.PORT)

print(MySQL.from_conf) #<bound method MySQL.from_conf of <class '__main__.MySQL'>>

conn=MySQL.from_conf()

print(conn.host,conn.port)

conn.from_conf() #对象也可以调用，但是默认传的第一个参数仍然是类