
Python面向对象编程之继承与多态详解
本文实例讲述了Python面向对象编程之继承与多态。分享给大家供大家参考,具体如下:
Python 类的继承
在OOP(Object Oriented Programming)程序设计中,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class 继承,新的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)。
我们先来定义一个class Person,表示人,定义属性变量 name 及 sex (姓名和性别);
定义一个方法print_title():当sex是male时,print man;当sex 是female时,print woman。参考如下代码:
class Person(object):
def __init__(self,name,sex):
self.name = name
self.sex = sex
def print_title(self):
if self.sex == "male":
print("man")
elif self.sex == "female":
print("woman")
class Child(Person): # Child 继承 Person
pass
May = Child("May","female")
Peter = Person("Peter","male")
print(May.name,May.sex,Peter.name,Peter.sex) # 子类继承父类方法及属性
May.print_title()
Peter.print_title()
而我们编写 Child 类,完全可以继承 Person 类(Child 就是 Person);使用 class subclass_name(baseclass_name) 来表示继承;
继承有什么好处?最大的好处是子类获得了父类的全部属性及功能。如下 Child 类就可以直接使用父类的 print_title() 方法
实例化Child的时候,子类继承了父类的构造函数,就需要提供父类Person要求的两个属性变量 name 及 sex:
在继承关系中,如果一个实例的数据类型是某个子类,那它也可以被看做是父类(May 既是 Child 又是 Person)。但是,反过来就不行(Peter 仅是 Person,而不是Child)。
继承还可以一级一级地继承下来,就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类,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。比如如下的继承树:
isinstance() 及 issubclass()
Python 与其他语言不同点在于,当我们定义一个 class 的时候,我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型,比如str、list、dict没什么两样。
Python 有两个判断继承的函数:isinstance() 用于检查实例类型;issubclass() 用于检查类继承。参见下方示例:
class Person(object):
pass
class Child(Person): # Child 继承 Person
pass
May = Child()
Peter = Person()
print(isinstance(May,Child)) # True
print(isinstance(May,Person)) # True
print(isinstance(Peter,Child)) # False
print(isinstance(Peter,Person)) # True
print(issubclass(Child,Person)) # True
Python 类的多态
在说明多态是什么之前,我们在 Child 类中重写 print_title() 方法:若为male,print boy;若为female,print girl
class Person(object):
def __init__(self,name,sex):
self.name = name
self.sex = sex
def print_title(self):
if self.sex == "male":
print("man")
elif self.sex == "female":
print("woman")
class Child(Person): # Child 继承 Person
def print_title(self):
if self.sex == "male":
print("boy")
elif self.sex == "female":
print("girl")
May = Child("May","female")
Peter = Person("Peter","male")
print(May.name,May.sex,Peter.name,Peter.sex)
May.print_title()
Peter.print_title()
当子类和父类都存在相同的 print_title()方法时,子类的 print_title() 覆盖了父类的 print_title(),在代码运行时,会调用子类的 print_title()
这样,我们就获得了继承的另一个好处:多态。
多态的好处就是,当我们需要传入更多的子类,例如新增 Teenagers、Grownups 等时,我们只需要继承 Person 类型就可以了,而print_title()方法既可以直不重写(即使用Person的),也可以重写一个特有的。这就是多态的意思。调用方只管调用,不管细节,而当我们新增一种Person的子类时,只要确保新方法编写正确,而不用管原来的代码。这就是著名的“开闭”原则:
对扩展开放(Open for extension):允许子类重写方法函数
对修改封闭(Closed for modification):不重写,直接继承父类方法函数
子类重写构造函数
子类可以没有构造函数,表示同父类构造一致;子类也可重写构造函数;现在,我们需要在子类 Child 中新增两个属性变量:mother 和 father,我们可以构造如下(建议子类调用父类的构造方法,参见后续代码):
class Person(object):
def __init__(self,name,sex):
self.name = name
self.sex = sex
class Child(Person): # Child 继承 Person
def __init__(self,name,sex,mother,father):
self.name = name
self.sex = sex
self.mother = mother
self.father = father
May = Child("May","female","April","June")
print(May.name,May.sex,May.mother,May.father)
若父类构造函数包含很多属性,子类仅需新增1、2个,会有不少冗余的代码,这边,子类可对父类的构造方法进行调用,参考如下:
class Person(object):
def __init__(self,name,sex):
self.name = name
self.sex = sex
class Child(Person): # Child 继承 Person
def __init__(self,name,sex,mother,father):
Person.__init__(self,name,sex) # 子类对父类的构造方法的调用
self.mother = mother
self.father = father
May = Child("May","female","April","June")
print(May.name,May.sex,May.mother,May.father)
多重继承
多重继承的概念应该比较好理解,比如现在需要新建一个类 baby 继承 Child , 可继承父类及父类上层类的属性及方法,优先使用层类近的方法,代码参考如下:
class Person(object):
def __init__(self,name,sex):
self.name = name
self.sex = sex
def print_title(self):
if self.sex == "male":
print("man")
elif self.sex == "female":
print("woman")
class Child(Person):
pass
class Baby(Child):
pass
May = Baby("May","female") # 继承上上层父类的属性
print(May.name,May.sex)
May.print_title() # 可使用上上层父类的方法
class Child(Person):
def print_title(self):
if self.sex == "male":
print("boy")
elif self.sex == "female":
print("girl")
class Baby(Child):
pass
May = Baby("May","female")
May.print_title() # 优先使用上层类的方法
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04