
浅析Python中的多重继承
这篇文章主要介绍了Python中的多重继承,是Python学习中的基本知识,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下
继承是面向对象编程的一个重要的方式,因为通过继承,子类就可以扩展父类的功能。
回忆一下Animal类层次的设计,假设我们要实现以下4种动物:
Dog - 狗狗;
Bat - 蝙蝠;
Parrot - 鹦鹉;
Ostrich - 鸵鸟。
如果按照哺乳动物和鸟类归类,我们可以设计出这样的类的层次:
但是如果按照“能跑”和“能飞”来归类,我们就应该设计出这样的类的层次:
如果要把上面的两种分类都包含进来,我们就得设计更多的层次:
哺乳类:能跑的哺乳类,能飞的哺乳类;
鸟类:能跑的鸟类,能飞的鸟类。
这么一来,类的层次就复杂了:
如果要再增加“宠物类”和“非宠物类”,这么搞下去,类的数量会呈指数增长,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:
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
现在,我们要给动物再加上Runnable和Flyable的功能,只需要先定义好Runnable和Flyable的类:
class Runnable(object):
def run(self):
print('Running...')
class Flyable(object):
def fly(self):
print('Flying...')
对于需要Runnable功能的动物,就多继承一个Runnable,例如Dog:
class Dog(Mammal, Runnable):
pass
对于需要Flyable功能的动物,就多继承一个Flyable,例如Bat:
class Bat(Mammal, Flyable):
pass
通过多重继承,一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。
Mixin
在设计类的继承关系时,通常,主线都是单一继承下来的,例如,Ostrich继承自Bird。但是,如果需要“混入”额外的功能,通过多重继承就可以实现,比如,让Ostrich除了继承自Bird外,再同时继承Runnable。这种设计通常称之为Mixin。
为了更好地看出继承关系,我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixin和FlyableMixin。类似的,你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixin和植食动物HerbivoresMixin,让某个动物同时拥有好几个Mixin:
class Dog(Mammal, RunnableMixin, CarnivorousMixin):
pass
Mixin的目的就是给一个类增加多个功能,这样,在设计类的时候,我们优先考虑通过多重继承来组合多个Mixin的功能,而不是设计多层次的复杂的继承关系。
Python自带的很多库也使用了Mixin。举个例子,Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务,而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型,这两种模型由ForkingMixin和ThreadingMixin提供。通过组合,我们就可以创造出合适的服务来。
比如,编写一个多进程模式的TCP服务,定义如下:
class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixin):
pass
编写一个多线程模式的UDP服务,定义如下:
class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixin):
pass
如果你打算搞一个更先进的协程模型,可以编写一个CoroutineMixin:
class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixin):
pass
这样一来,我们不需要复杂而庞大的继承链,只要选择组合不同的类的功能,就可以快速构造出所需的子类。
小结
由于Python允许使用多重继承,因此,Mixin就是一种常见的设计。
只允许单一继承的语言(如Java)不能使用Mixin的设计。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22