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继承是一种创建新类的方式，在Python中，新建的类可以继承一个或多个父类，新建的类可称为子类或派生类，父类又可称为基类或超类
class ParentClass1: #定义父类
pass
class ParentClass2: #定义父类
pass
class SubClass1(ParentClass1): #单继承
pass
class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2): #多继承
pass通过类的内置属性__bases__可以查看类继承的所有父类
>>> SubClass2.__bases__
(<class ‘__main__.ParentClass1‘>, <class ‘__main__.ParentClass2‘>)
在Python2中有经典类与新式类之分，没有显式地继承object类的类，以及该类的子类，都是经典类，显式地继承object的类，以及该类的子类，都是新式类。而在Python3中，即使没有显式地继承object，也会默认继承该类，如下
>>> ParentClass1.__bases__
(<class ‘object‘>,)
>>> ParentClass2.__bases__
(<class ‘object‘>,)因而在Python3中统一都是新式类，关于经典类与新式类的区别，我们稍后讨论
提示：object类提供了一些常用内置方法的实现，如用来在打印对象时返回字符串的内置方法__str__
要找出类与类之间的继承关系，需要先抽象，再继承。抽象即总结相似之处，总结对象之间的相似之处得到类，总结类与类之间的相似之处就可以得到父类，如下图所示
基于抽象的结果，我们就找到了继承关系
基于上图我们可以看出类与类之间的继承指的是什么’是’什么的关系（比如人类，猪类，猴类都是动物类）。子类可以继承／遗传父类所有的属性，因而继承可以用来解决类与类之间的代码重用性问题。比如我们按照定义Student类的方式再定义一个Teacher类
class Teacher:
school=‘清华大学‘
def __init__(self,name,sex,age):
self.name=name
self.sex=sex
self.age=age
def teach(self):
print(‘%s is teaching‘ %self.name)
类Teacher与Student之间存在重复的代码，老师与学生都是人类，所以我们可以得出如下继承关系，实现代码重用
class People:
school=‘清华大学‘
def __init__(self,name,sex,age):
self.name=name
self.sex=sex
self.age=age
class Student(People):
def choose(self):
print(‘%s is choosing a course‘ %self.name)
class Teacher(People):
def teach(self):
print(‘%s is teaching‘ %self.name)Teacher类内并没有定义__init__方法，但是会从父类中找到__init__,因而仍然可以正常实例化，如下
>>> teacher1=Teacher(‘lili‘,‘male‘,18)
>>> teacher1.school,teacher1.name,teacher1.sex,teacher1.age
(‘清华大学‘, ‘lili‘, ‘male‘, 18)
有了继承关系，对象在查找属性时，先从对象自己的__dict__中找，如果没有则去子类中找，然后再去父类中找……
>>> class Foo:
... def f1(self):
... print(‘Foo.f1‘)
... def f2(self):
... print(‘Foo.f2‘)
... self.f1()
...
>>> class Bar(Foo):
... def f1(self):
... print(‘Foo.f1‘)
...
>>> b=Bar()
>>> b.f2()
Foo.f2
Foo.f1b.f2()会在父类Foo中找到f2，先打印Foo.f2,然后执行到self.f1(),即b.f1()，仍会按照：对象本身->类Bar->父类Foo的顺序依次找下去，在类Bar中找到f1，因而打印结果为Foo.f1
父类如果不想让子类覆盖自己的方法，可以采用双下划线开头的方式将方法设置为私有的
>>> class Foo:
... def __f1(self): # 变形为_Foo__fa
... print(‘Foo.f1‘)
... def f2(self):
... print(‘Foo.f2‘)
... self.__f1() # 变形为self._Foo__fa,因而只会调用自己所在的类中的方法
...
>>> class Bar(Foo):
... def __f1(self): # 变形为_Bar__f1
... print(‘Foo.f1‘)
...
>>>
>>> b=Bar()
>>> b.f2() #在父类中找到f2方法，进而调用b._Foo__f1()方法，同样是在父类中找到该方法
Foo.f2
Foo.f1? 大多数面向对象语言都不支持多继承，而在Python中，一个子类是可以同时继承多个父类的，这固然可以带来一个子类可以对多个不同父类加以重用的好处，但也有可能引发著名的 Diamond problem菱形问题(或称钻石问题，有时候也被称为“死亡钻石”)，菱形其实就是对下面这种继承结构的形象比喻
A类在顶部，B类和C类分别位于其下方，D类在底部将两者连接在一起形成菱形。这种继承结构下导致的问题称之为菱形问题：如果A中有一个方法，B和/或C都重写了该方法，而D没有重写它，那么D继承的是哪个版本的方法：B的还是C的？如下所示
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,C):
pass
obj = D()
obj.test() # 结果为：from B要想搞明白obj.test()是如何找到方法test的，需要了解python的继承实现原理
python到底是如何实现继承的呢？ 对于你定义的每一个类，Python都会计算出一个方法解析顺序(MRO)列表，该MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序列表，如下
>>> D.mro() # 新式类内置了mro方法可以查看线性列表的内容，经典类没有该内置该方法
[<class ‘__main__.D‘>, <class ‘__main__.B‘>, <class ‘__main__.C‘>, <class ‘__main__.A‘>, <class ‘object‘>]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,选择第一个父类所以obj.test()的查找顺序是，先从对象obj本身的属性里找方法test，没有找到，则参照属性查找的发起者(即obj)所处类D的MRO列表来依次检索，首先在类D中未找到，然后再B中找到方法test
ps：
1.由对象发起的属性查找，会从对象自身的属性里检索，没有则会按照对象的类.mro()规定的顺序依次找下去，
2.由类发起的属性查找，会按照当前类.mro()规定的顺序依次找下去，
参照下述代码，多继承结构为非菱形结构，此时，会按照先找B这一条分支，然后再找C这一条分支，最后找D这一条分支的顺序直到找到我们想要的属性
class E:
def test(self):
print(‘from E‘)
class F:
def test(self):
print(‘from F‘)
class B(E):
def test(self):
print(‘from B‘)
class C(F):
def test(self):
print(‘from C‘)
class D:
def test(self):
print(‘from D‘)
class A(B, C, D):
# def test(self):
# print(‘from A‘)
pass
print(A.mro())
‘‘‘
[<class ‘__main__.A‘>, <class ‘__main__.B‘>, <class ‘__main__.E‘>, <class ‘__main__.C‘>, <class ‘__main__.F‘>, <class ‘__main__.D‘>, <class ‘object‘>]
‘‘‘
obj = A()
obj.test() # 结果为：from B
# 可依次注释上述类中的方法test来进行验证如果继承关系为菱形结构，那么经典类与新式类会有不同MRO，分别对应属性的两种查找方式：深度优先和广度优先
class G: # 在python2中，未继承object的类及其子类，都是经典类
def test(self):
print(‘from G‘)
class E(G):
def test(self):
print(‘from E‘)
class F(G):
def test(self):
print(‘from F‘)
class B(E):
def test(self):
print(‘from B‘)
class C(F):
def test(self):
print(‘from C‘)
class D(G):
def test(self):
print(‘from D‘)
class A(B,C,D):
# def test(self):
# print(‘from A‘)
pass
obj = A()
obj.test() # 如上图，查找顺序为:obj->A->B->E->G->C->F->D->object
# 可依次注释上述类中的方法test来进行验证,注意请在python2.x中进行测试
class G(object):
def test(self):
print(‘from G‘)
class E(G):
def test(self):
print(‘from E‘)
class F(G):
def test(self):
print(‘from F‘)
class B(E):
def test(self):
print(‘from B‘)
class C(F):
def test(self):
print(‘from C‘)
class D(G):
def test(self):
print(‘from D‘)
class A(B,C,D):
# def test(self):
# print(‘from A‘)
pass
obj = A()
obj.test() # 如上图，查找顺序为:obj->A->B->E->C->F->D->G->object
# 可依次注释上述类中的方法test来进行验证标签：a10 图片 ext 老师 抽象 实例化 sel 如何 original
原文地址：https://www.cnblogs.com/heirenxilou/p/12667098.html
