知识回顾
引言
假设，你现在是DNF的开发人员，最近上级命令说要开发一个新角色A和一个新副本，你就开始思考，新角色肯定有名字、性别、职业，新副本肯定有个Boss，Boss也有名字和种类，那怎么描述这种不同的角色属性跟他们的技能呢？
思前想后，用了下面的代码来描述两个角色：
def A(name,sex,job):
data = {
'name':name,
'sex':sex,
'job':job
}
return data
def Boss(name,type):
data = {
'name':name,
'type':type
}
return data
这段代码相当于造了两个模子，调用不同的方法，传入不同的信息，来生成不同的角色或者Boss：
p1 = A('阿三','F','法师')
p2 = A('李四','M','刺客')
Boss1 = Boss('龙王','龙')
角色和Boss生成了，但是他们都有各自的技能，怎么实现呢？
def boss_skill(b):
print("Boss %s: 龙息"%d['name'])
def person_skill(p):
print("person %s is fighting..." %p['name'])
角色和Boss给调用自己的技能：
person_skill(p1)
person_skill(p2)
boss_skill(Boss1)
完事儿~坐等发布更新。
但自己玩了一会，突然发现有个Bug，就是角色也可以调用Boss的技能：
boss_skill(p1)
因为你没有限制哪种技能只能谁使用…这样就会比较混乱，角色可以吐龙息，Boss可以放你的技能跟你单挑…，所以你又加上了限制：
# 角色
def A(name,sex,job):
def person_skill(p):
print("person %s is fighting..." %p['name'])
data = {
'name':name,
'sex':sex,
'job':job
'person_skill':person_skill
}
return data
#Boss
def Boss(name,type):
def boss_skill(b):
print("Boss %s: 龙息"%d['name'])
data = {
'name':name,
'type':type
'boss_skill': boss_skill
}
return data
#生成新角色和新Boss
p1 = A('阿三','F','法师')
p2 = A('李四','M','刺客')
Boss1 = Boss('龙王','龙')
#尝试Boss调用角色技能
Boss1['boss_skill'](p1)
这样就发现，Boss只能自己吐龙息，没法调用角色的技能…
其实到这里，这种变成思想就是简单的面向对象编程，我们创建了两个模子来表示游戏里所有的角色和Boss，剩下的角色的技能和Boss的技能对于这两个模子来说就不重要了，具体是角色被Boss吐龙息还是Boss被角色打就有你自己决定了…
面向过程 VS 面向对象
面向过程
面向过程的核心思想是过程，这是一种流水线式的思维，过程即解决问题的步骤，面向过程的设计就好比设计一条完美的流水线，第一步干什么，第二步干什么…一直到最后一步直至将问题解决，这是一种机械式的思维方式。
优点：极大降低了写程序的复杂程度，复杂的问题流程化，进而简单化；
缺点：可扩展性差；
面向对象
面向对象的核心思想是对象，对象是属性和方法的结合体。
面向对象的程序设计好比如来设计西游记，如来要解决的问题是把经书传给东土大唐，如来想了想解决这个问题需要四个人：唐僧，沙和尚，猪八戒，孙悟空，每个人都有各自的特征和技能（这就是对象的概念，特征和技能分别对应对象的属性和方法），然而这并不好玩，于是如来又安排了一群妖魔鬼怪，为了防止师徒四人在取经路上被搞死，又安排了一群神仙保驾护航，这些都是对象。然后取经开始，师徒四人与妖魔鬼怪神仙互相缠斗着直到最后取得真经。如来根本不会管师徒四人按照什么流程去取。
优点：可扩展性强；
缺点：编程复杂程度高；
应用场景：用户需求经常变化，互联网应用，游戏，企业内部应用
面向对象初识
先了解一些名词：
类：具有相同特征的一类事物，或者说一系列对象相同的特征和技能的结合体，比如人类；
对象：具体的某一个事物，比如你，比如我；
实例化：类------>对象的过程，比如人类------>你这个人；
首先要记住一点：Python中一切皆对象，类的本质还是类，不管你信不信，反正我是信了…
其实学到现在已经用过很多次类了：
数据类型dict就是类dict，其实到现在你使用过的任何一个数据类型都是类。一说字典你就知道是那个用{}表示，里面由k-v键值对的东西，它还具有一些增删改查的方法。但是我一说字典你能知道字典里具体存了哪些内容么？不能，所以我们说对于一个类来说，它具有相同的特征属性和方法。
而具体的{‘name’:‘eva’}这个字典，它是一个字典，可以使用字典的所有方法，并且里面有了具体的值，它就是字典的一个对象。对象就是已经实实在在存在的某一个具体的个体。
再举一个例子，森林里有很对动物，一种动物就是一个动物类，比如狮子类。这一类动物都有相同的属性，比如身高体重等等，还有一些相同的技能。虽然它们有这些属性，但是你不能准确的说出狮子类的身高是多少，体重是多少等，但如果给你一只具体的狮子，比如辛巴，那你技能给它量身高测体重，那你就有具体的数值了。那么具体的这一只狮子就是一个具体的实例，也是一个对象。不止这一只，其实每一只具体的狮子都有自己的身高体重，那么每一只狮子都是狮子类的一个对象。
在Python中，用变量表示特征，称之为数据属性；用函数表示技能，称之为函数属性；
之前讲过类是一系列对象相同的特征和技能的结合体，即具有相同特征和技能的一系列事物就是类。对象则是这一类事物中的具体一个。
要注意的是：站在不同的角度，得到的分类是不一样的。
在现实世界中：一定先有对象，后有类。
在程序中：一定得先定义类，后调用类来产生对象。
类的相关
那么讲了这么多，如何声明一个类呢？
'''
class 类名:
'类的文档字符串'
类体
'''
class Person: #定义一个人类
role = 'person' #人的角色属性都是人
def walk(self): #人都可以走路，也就是有一个走路方法，也叫动态属性
print("person is walking...")
类有两种作用：属性引用和实例化
属性引用：
class Person: #定义一个人类
role = 'person' #人的角色属性都是人
def walk(self): #人都可以走路，也就是有一个走路方法
print("person is walking...")
print(Person.role) #查看人的role属性
print(Person.walk) #引用人的走路方法，注意，这里不是在调用
实例化：
实例化的过程就是类——>对象的过程
语法：对象名 = 类名()
p = Person()
类当然也有增删改查这四个方法，查上面已经介绍过了，下面说说其他三个：
#增
Person.country = 'China'
#改
Person.country = 'CN'
#删
del Person.country
在实例化对象时，我们遇到这样的一个问题，每个对象除了有相似的属性，肯定也有各自独有的属性，那这怎么在类中体现呢？这里我们就要用到一个方法__init__，用来为对象定制对象自己独有的特征：
class Person: # 定义一个人类
role = 'person' # 人的角色属性都是人
def __init__(self, name, aggressivity, life_value):
self.name = name # 每一个角色都有自己的昵称;
self.aggressivity = aggressivity # 每一个角色都有自己的攻击力;
self.life_value = life_value # 每一个角色都有自己的生命值;
当加上__init__方法后，实例化就变成p1 = Person('王五',30,100)，
具体分为两步：首先产生了一个空对象p1，然后执行Person.__init__(p1,'王五',30,100)。
可以看到，我们在实例化的时候，并不需要在第一个位置传入对象，这是自动实现的，即在实例化时自动将对象/实例本身传给__init__的第一个参数。
而__init__在你实例化的过程中会自动执行。
之前我们讲过在Python中以两个下划线开头，连个下划线结尾的是它内置的方法，除了__init__还有一些其他的方法：
一：我们定义的类的属性到底存到哪里了？有两种方式查看
dir(类名)：查出的是一个名字列表
类名.__dict__:查出的是一个字典，key为属性名，value为属性值
二：特殊的类属性
类名.__name__# 类的名字(字符串)
类名.__doc__# 类的文档字符串
类名.__base__# 类的第一个父类(在讲继承时会讲)
类名.__bases__# 类所有父类构成的元组(在讲继承时会讲)
类名.__dict__# 类的字典属性
类名.__module__# 类定义所在的模块
类名.__class__# 实例对应的类(仅新式类中)
对象的相关
对象是关于类而实际存在的一个实例。
对象的作用只有一个：属性引用。
p = Person()
print(p.role)
print(p.walk)
当然，也可以引用方法，因为方法也是一个属性，只不过是一个类似函数的属性，我们也管它叫动态属性。
引用动态属性并不是执行这个方法，要想调用方法和调用函数是一样的，都需要在后面加上括号p.walk()
对象之间的交互
话说现在你已经实例化了一个角色和一个Boss，那他们总得打架呀，不刷图哪来装备？？
所以，我们还得让他们之间有互动，比如角色砍一下Boss,Boss还剩多少生命值，Boss攻击一下角色，角色还剩多少生命值…这些关系到他们的初始生命值和攻击力，他们还必须要有攻击的技能，所以我们这么写：、
class Role: # 定义一个战士类
role = '战士' # 角色的属性都是战士
def __init__(self, name, aggressivity, life_value):
self.name = name # 每一个战士都有自己的昵称;
self.aggressivity = aggressivity # 每一个战士都有自己的攻击力;
self.life_value = life_value # 每一个战士都有自己的生命值;
def attack(self,boss):
# 战士砍Boss，这里的boss也是一个对象。
# 战士砍Boss，那么Boss的生命值就会根据战士的攻击力而下降
boss.life_value -= self.aggressivit
class Boss: # 定义一个boss类
role = 'Draon' # boss的属性都是龙
def __init__(self, name,breed, aggressivity, life_value):
self.name = name # 每一个boss都有自己的昵称;
self.breed = breed # 每一个boss都有自己的品种
self.aggressivity = aggressivity # 每一个boss都有自己的攻击力;
self.life_value = life_value # 每一个boss都有自己的生命值;
def bark(self,role):
role.life_value -= self.aggressivit
接下来实例化一个角色和一个Boss：
WJ = Role('武极',50,120) # 角色名：武极，攻击力50，生命值120
FD = Boss('火龙王','File',30,150) # Boss名：火龙王，火龙种，攻击力30，生命值150
这时候WJ打了FD一下：
print(FD.life_value)
WJ.attack(FD)
print(FD.life_value)
可以看到Boss的生命值降低了50点，正好是角色的攻击力的值。
类命名空间与对象、实例的命名空间
之前我们学习函数的时候，曾学习过函数有3种命名空间，分别是Local（局部命名空间），Global（全局命名空间），built-in（内置命名空间）。那当我们创建类的时候，是否会创建它寄几个的命名空间？
答案是肯定的。==创建一个类就会创建一个类的命名空间，用来存储类中定义的所有名字，这些名字称为类的属性。==而类的属性分为两种：静态属性和动态属性。
- 静态属性就是直接在类中定义的变量，即数据属性
- 动态属性就是定义在类中的方法，即函数属性
其中静态属性即数据属性是共享给所有对象的：
动态属性即函数属性是绑定到所有对象的，什么意思呢，通俗点讲就是每一个实例化的角色都有自己的技能，不同角色的技能效果不一样，实现怎么样的效果得根据什么样的角色。专业点讲就是：
实例化一个对象，也会创建对象的命名空间所以，当你实例化了一个对象后，你就有了两个命名空间，一个类的，一个对象的。当对象引用属性时，先是从对象本身的命名空间找，找不到就到实例化它的类中找，类中也找不到就会抛出异常（暂且先不谈父类）。
查看对象或者类的命名空间有哪些东西，可以用__dict__:
初识面向对象小结
定义及调用的固定模式
class 类名:
def __init__(self,参数1,参数2):
self.对象的属性1 = 参数1
self.对象的属性2 = 参数2
def 方法名(self):pass
def 方法名2(self):pass
对象名 = 类名(1,2) #对象就是实例，代表一个具体的东西
#类名() : 类名+括号就是实例化一个类，相当于调用了__init__方法
#括号里传参数，参数不需要传self，其他与init中的形参一一对应
#结果返回一个对象
对象名.对象的属性1 #查看对象的属性，直接用 对象名.属性名 即可
对象名.方法名() #调用类中的方法，直接用 对象名.方法名() 即可
面向对象三大特性以及组合用法
面向对象有三大特性：（抽烟，喝酒，烫头…）继承、封装、多态。
继承
什么是继承
何为继承？听名字就知道这里肯定有父子关系…继承事一种创建新类的方式，在Python中，新建的一个类可以继承一个或者多个父类，父类又可以称为超类或基类，新建的类称为派生类或子类。
python中类的继承分为：单继承和多继承
class ParentClass1: #定义父类
pass
class ParentClass2: #定义父类
pass
class SubClass1(ParentClass1): #单继承，基类是ParentClass1，派生类是SubClass
pass
class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2): #python支持多继承，用逗号分隔开多个继承的类
pass
如何查看继承?__bases__
Tips 1:如果没有指定基类，python 3的类会默认继承object类，object是所有python类的基类，它提供了一些常见方法（如__str__）的实现。
Tips 2:Python 2中，类不默认继承Object，当然你可以让它继承Object类。没有继承object的类，以及它的子类都称之为经典类；继承object的类，以及它的子类都称之为新式类。所以，Python 3中都是新式类。
继承与抽象（先抽象再继承）
抽象即抽取类似或者比较像的部分。
抽象分为两个层次：
1.将奥巴马和梅西这俩对象比较像的部分抽取成类；
2.将人，猪，狗这三个类比较像的部分抽取成父类。
抽象最主要的作用是划分类别（可以隔离关注点，降低复杂度）
继承：是基于抽象的结果，通过编程语言去实现它，肯定是先经历抽象这个过程，才能通过继承的方式去表达出抽象的结构。
抽象只是分析和设计的过程中，一个动作或者说一种技巧，通过抽象可以得到类
重用性
继承的一大好处就是可以提高重用性，比如之前的战士和Boss类，你会发现他们都有自己的名字，都有生命值和攻击力，这里我们就可以用继承：
class Person(Game_Role): # 定义一个战士类
role = '战士' # 角色的属性都是战士
def attack(self, boss):
# 战士砍Boss，这里的boss也是一个对象。
# 战士砍Boss，那么Boss的生命值就会根据战士的攻击力而下降
boss.life_value -= self.aggressivity
class Boss(Game_Role): # 定义一个boss类
role = 'Dragon' # boss的属性都是龙
def bark(self,person):
person.life_value -= self.aggressivity
WJ = Person('武极', 80, 100)
Boss1 = Boss('龙王', 50, 180)
print(Boss1.life_value)
WJ.attack(Boss1)
print(Boss1.life_value)
在开发程序的过程中，如果我们定义了一个类A，然后又想新建立另外一个类B，但是类B的大部分内容与类A的相同时，我们不可能从头开始写一个类B，这就用到了类的继承的概念。通过继承的方式新建类B，让B继承A，B会‘遗传’A的所有属性(数据属性和函数属性)，实现代码重用。
Tips：用已经有的类建立一个新的类，这样就重用了已经有的软件中的一部分设置大部分，大大省了编程工作量，这就是常说的软件重用，不仅可以重用自己的类，也可以继承别人的，比如标准库，来定制新的数据类型，这样就是大大缩短了软件开发周期，对大型软件开发来说，意义重大.
派生
当然子类也可以添加自己新的属性或者在自己这里重新定义这些属性（不会影响到父类），需要注意的是，一旦重新定义了自己的属性且与父类重名，那么调用新增的属性时，就以自己为准了。（因为能在自己的命名空间找到，就不到父类的命名空间里去找了）
在子类中，新建的重名的函数属性，在编辑函数内功能的时候，有可能需要重用父类中重名的那个函数功能，应该是用调用普通函数的方式，即：类名.func()，此时就与调用普通函数无异了，因此即便是self参数也要为其传值。
在python 3中，子类执行父类的方法也可以直接用super方法：
class A:
def hahaha(self):
print('A')
class B(A):
def hahaha(self):
super().hahaha()
#super(B,self).hahaha()
#A.hahaha(self)
print('B')
a = A()
b = B()
b.hahaha()
super(B,b).hahaha()
通过继承建立了派生类与基类之间的关系，它是一种什么’是’什么的关系，比如白马是马，人是动物。
当类之间有很多相同的功能，提取这些共同的功能做成基类，用继承比较好。
抽象类与接口类
接口类
继承有两种用途：
一：继承基类的方法，并且做出自己的改变或者扩展（代码重用）
二：声明某个子类兼容于某基类，定义一个接口类Interface，接口类中定义了一些接口名（就是函数名）且并未实现接口的功能，子类继承接口类，并且实现接口中的功能
class Alipay:
'''
支付宝支付
'''
def pay(self,money):
print('支付宝支付了%s元'%money)
class Applepay:
'''
apple pay支付
'''
def pay(self,money):
print('apple pay支付了%s元'%money)
def pay(payment,money):
'''
支付函数，总体负责支付
对应支付的对象和要支付的金额
'''
payment.pay(money)
p = Alipay()
pay(p,200)
开发中容易出现的问题
class Alipay:
'''
支付宝支付
'''
def pay(self,money):
print('支付宝支付了%s元'%money)
class Applepay:
'''
apple pay支付
'''
def pay(self,money):
print('apple pay支付了%s元'%money)
class Wechatpay:
def fuqian(self,money):
'''
实现了pay的功能，但是名字不一样
'''
print('微信支付了%s元'%money)
def pay(payment,money):
'''
支付函数，总体负责支付
对应支付的对象和要支付的金额
'''
payment.pay(money)
p = Wechatpay()
pay(p,200) #执行会报错
实践中，继承的第一种含义意义并不很大，甚至常常是有害的。因为它使得子类与基类出现强耦合。
继承的第二种含义非常重要。它又叫“接口继承”。
接口继承实质上是要求==“做出一个良好的抽象，这个抽象规定了一个兼容接口，使得外部调用者无需关心具体细节，可一视同仁的处理实现了特定接口的所有对象”——这在程序设计上，叫做归一化==。
归一化使得高层的外部使用者可以不加区分的处理所有接口兼容的对象集合——就好象linux的泛文件概念一样，所有东西都可以当文件处理，不必关心它是内存、磁盘、网络还是屏幕（当然，对底层设计者，当然也可以区分出“字符设备”和“块设备”，然后做出针对性的设计：细致到什么程度，视需求而定）。
依赖倒置原则：
高层模块不应该依赖低层模块，二者都应该依赖其抽象；抽象不应该应该依赖细节；细节应该依赖抽象。换言之，要针对接口编程，而不是针对实现编程
借用abc模块来实现接口：
from abc import ABCMeta,abstractmethod
class Payment(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def pay(self,money):
pass
class Wechatpay(Payment):
def fuqian(self,money):
print('微信支付了%s元'%money)
p = Wechatpay() #不调就报错了
接口提取了一群类共同的函数，可以把接口当做一个函数的集合。然后让子类去实现接口中的函数。这么做的意义在于归一化，什么叫归一化，就是只要是基于同一个接口实现的类，那么所有的这些类产生的对象在使用时，从用法上来说都一样。
归一化，让使用者无需关心对象的类是什么，只需要的知道这些对象都具备某些功能就可以了，这极大地降低了使用者的使用难度。
比如：我们定义一个动物接口，接口里定义了有跑、吃、呼吸等接口函数，这样老鼠的类去实现了该接口，松鼠的类也去实现了该接口，由二者分别产生一只老鼠和一只松鼠送到你面前，即便是你分别不到底哪只是什么鼠你肯定知道他俩都会跑，都会吃，都能呼吸。
再比如：我们有一个汽车接口，里面定义了汽车所有的功能，然后由本田汽车的类，奥迪汽车的类，大众汽车的类，他们都实现了汽车接口，这样就好办了，大家只需要学会了怎么开汽车，那么无论是本田，还是奥迪，还是大众我们都会开了，开的时候根本无需关心我开的是哪一类车，操作手法（函数调用）都一样。
抽象类
什么是抽象类？
抽象类的本质还是类，指的是一组类的相似性，包括数据属性（如all_type）和函数属性（如read、write），而接口只强调函数属性的相似性。
==抽象类是一个介于类和接口直接的一个概念，同时具备类和接口的部分特性，可以用来实现归一化设计 ==
#一切皆文件
import abc #利用abc模块实现抽象类
class All_file(metaclass=abc.ABCMeta):
all_type='file'
@abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
def read(self):
'子类必须定义读功能'
pass
@abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
def write(self):
'子类必须定义写功能'
pass
# class Txt(All_file):
# pass
#
# t1=Txt() #报错,子类没有定义抽象方法
class Txt(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
def read(self):
print('文本数据的读取方法')
def write(self):
print('文本数据的读取方法')
class Sata(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
def read(self):
print('硬盘数据的读取方法')
def write(self):
print('硬盘数据的读取方法')
class Process(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
def read(self):
print('进程数据的读取方法')
def write(self):
print('进程数据的读取方法')
wenbenwenjian=Txt()
yingpanwenjian=Sata()
jinchengwenjian=Process()
#这样大家都是被归一化了,也就是一切皆文件的思想
wenbenwenjian.read()
yingpanwenjian.write()
jinchengwenjian.read()
print(wenbenwenjian.all_type)
print(yingpanwenjian.all_type)
print(jinchengwenjian.all_type)
Tips：
1.多继承问题
在继承抽象类的过程中，我们应该尽量避免多继承；而在继承接口的时候，我们反而鼓励你来多继承接口。
接口隔离原则：
使用多个专门的接口，而不使用单一的总接口。即客户端不应该依赖那些不需要的接口。
2.方法的实现
在抽象类中，我们可以对一些抽象方法做出基础实现；而在接口类中，任何方法都只是一种规范，具体的功能需要子类实现。
继承顺序
上面提到过，如果只有一个类，或者只继承自一个父类，查找属性时，是先到对象自己的命名空间中找，而后到实例化它的类中去找，再到父类中找，直到找到为止。
那如果继承多个类呢？
查找的顺序有两种：深度优先和广度优先；
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
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
继承小结
继承的作用
减少代码的重用
提高代码可读性
规范编程模式
抽象、派生、继承
抽象：抽象即抽取类似或者说比较像的部分。是一个从具题到抽象的过程。
继承：子类继承了父类的方法和属性
派生：子类在父类方法和属性的基础上产生了新的方法和属性
抽象类与接口类
1.多继承问题
在继承抽象类的过程中，我们应该尽量避免多继承；
而在继承接口的时候，我们反而鼓励你来多继承接口
2.方法的实现
在抽象类中，我们可以对一些抽象方法做出基础实现；
而在接口类中，任何方法都只是一种规范，具体的功能需要子类实现
继承顺序
新式类：广度优先
经典类：深度优先
组合用法
软件重用的重要方式除了继承之外还有另外一种方式，即：组合。组合指的是，在一个类中以另外一个类的对象作为数据属性，称为类的组合。
class Weapon:
def prick(self, obj): # 这是该装备的主动技能,扎死对方
obj.life_value -= 500 # 假设攻击力是500
class Person: # 定义一个人类
role = 'person' # 人的角色属性都是人
def __init__(self, name):
self.name = name # 每一个角色都有自己的昵称;
self.weapon = Weapon() # 给角色绑定一个武器;
egg = Person('egon')
egg.weapon.prick()
#egg组合了一个武器的对象，可以直接egg.weapon来使用组合类中的所有方法
继承表示的是什么‘是’什么的思想，而组合表示的是什么‘有’什么的思想。
比如你有生日，你有电脑，而不是你是生日，你是电脑，要表示这种关系只能用组合，而不能用继承。
当类之间有显著不同，并且较小的类是较大的类所需要的组件时，用组合比较好
多态
多态
多态指的是一类事物有多种形态，动物有多种形态：人，狗，猪：
import abc
class Animal(metaclass=abc.ABCMeta): #同一类事物:动物
@abc.abstractmethod
def talk(self):
pass
class People(Animal): #动物的形态之一:人
def talk(self):
print('say hello')
class Dog(Animal): #动物的形态之二:狗
def talk(self):
print('say wangwang')
class Pig(Animal): #动物的形态之三:猪
def talk(self):
print('say aoao')
多态性（指的是可以在不考虑对象的类型的情况下而直接使用对象）
多态性其实之前我们提到过，即类的函数属性是绑定到对象的，不同的对象调用相同的函数产生的效果肯定也是不同的，比如老师和学生，老师.上课（），学生.上课（），老师执行的是传授知识，学生执行的是吸收知识。
peo=People()
dog=Dog()
pig=Pig()
#peo、dog、pig都是动物,只要是动物肯定有talk方法
#于是我们可以不用考虑它们三者的具体是什么类型,而直接使用
peo.talk()
dog.talk()
pig.talk()
#更进一步,我们可以定义一个统一的接口来使用
def func(obj):
obj.talk()
# 不管你是什么，直接用
func(peo)
func(dog)
func(pig)
鸭子类型
Python崇尚鸭子类型，即‘如果看起来像、叫声像而且走起路来像鸭子，那么它就是鸭子’。
#二者都像鸭子,二者看起来都像文件,因而就可以当文件一样去用
class TxtFile:
def read(self):
pass
def write(self):
pass
class DiskFile:
def read(self):
pass
def write(self):
pass
夸张点说，如果你看起来像鸭子，声音像鸭子，走路的样子像鸭子，那Python就是认为你是鸭子。
封装
【封装】
隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式。
【好处】
- 将变化隔离；
- 便于使用；
- 提高复用性；
- 提高安全性；
【封装原则】- 将不需要对外提供的内容都隐藏起来；
- 把属性都隐藏，提供公共方法对其访问。
私有变量和私有方法
在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的）
私有变量
#其实这仅仅这是一种变形操作
#类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变形成：_类名__x的形式：
class A:
__N=0 #类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N,会变形为_A__N
def __init__(self):
self.__X=10 #变形为self._A__X
def __foo(self): #变形为_A__foo
print('from A')
def bar(self):
self.__foo() #只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到.
#A._A__N是可以访问到的，即这种操作并不是严格意义上的限制外部访问，仅仅只是一种语法意义上的变形
这种自动变形的特点：
1.类中定义的__x只能在内部使用，如self.__x，引用的就是变形的结果。
2.这种变形其实正是针对外部的变形，在外部是无法通过__x这个名字访问到的。
3.在子类定义的__x不会覆盖在父类定义的__x，因为子类中变形成了：_子类名__x,而父类中变形成了：_父类名__x，即双下滑线开头的属性在继承给子类时，子类是无法覆盖的。
这种变形需要注意的问题是：
1.这种机制也并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性，知道了类名和属性名就可以拼出名字：_类名__属性，然后就可以访问了，如a._A__N
2.变形的过程只在类的内部生效,在定义后的赋值操作，不会变形
私有方法
在继承中，父类如果不想让子类覆盖自己的方法，可以将方法定义为私有的：
#正常情况
>>> class A:
... def fa(self):
... print('from A')
... def test(self):
... self.fa()
...
>>> class B(A):
... def fa(self):
... print('from B')
...
>>> b=B()
>>> b.test()
from B
#把fa定义成私有的，即__fa
>>> class A:
... def __fa(self): #在定义时就变形为_A__fa
... print('from A')
... def test(self):
... self.__fa() #只会与自己所在的类为准,即调用_A__fa
...
>>> class B(A):
... def __fa(self):
... print('from B')
...
>>> b=B()
>>> b.test()
from A
封装与扩展性
封装在于明确区分内外，使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码；而外部使用用者只知道一个接口(函数)，只要接口（函数）名、参数不变，使用者的代码永远无需改变。这就提供一个良好的合作基础——或者说，只要接口这个基础约定不变，则代码改变不足为虑。
#类的设计者
class Room:
def __init__(self,name,owner,width,length,high):
self.name=name
self.owner=owner
self.__width=width
self.__length=length
self.__high=high
def tell_area(self): #对外提供的接口，隐藏了内部的实现细节，此时我们想求的是面积
return self.__width * self.__length
#使用者
>>> r1=Room('卧室','egon',20,20,20)
>>> r1.tell_area() #使用者调用接口tell_area
#类的设计者，轻松的扩展了功能，而类的使用者完全不需要改变自己的代码
class Room:
def __init__(self,name,owner,width,length,high):
self.name=name
self.owner=owner
self.__width=width
self.__length=length
self.__high=high
def tell_area(self): #对外提供的接口，隐藏内部实现，此时我们想求的是体积,内部逻辑变了,只需求修该下列一行就可以很简答的实现,而且外部调用感知不到,仍然使用该方法，但是功能已经变了
return self.__width * self.__length * self.__high
#对于仍然在使用tell_area接口的人来说，根本无需改动自己的代码，就可以用上新功能
>>> r1.tell_area()
property属性
property是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值(装饰器)：
'''
例一：BMI指数（bmi是计算而来的，但很明显它听起来像是一个属性而非方法，如果我们将其做成一个属性，更便于理解）
成人的BMI数值：
过轻：低于18.5
正常：18.5-23.9
过重：24-27
肥胖：28-32
非常肥胖, 高于32
体质指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）
EX：70kg÷（1.75×1.75）=22.86
'''
class People:
def __init__(self,name,weight,height):
self.name=name
self.weight=weight
self.height=height
@property
def bmi(self):
return self.weight / (self.height**2)
p1=People('egon',75,1.85)
print(p1.bmi)
虽然这个区别仅仅在于加不加括号，为什么要用property呢？将一个类的函数定义成特性以后，对象再去使用的时候obj.name,根本无法察觉自己的name是执行了一个函数然后计算出来的，这种特性的使用方式遵循了统一访问的原则。
除此之外，还有以下：
面向对象的封装有三种方式:
【public】
这种其实就是不封装,是对外公开的
【protected】
这种封装方式对外不公开,但对朋友(friend)或者子类(形象的说法是“儿子”,但我不知道为什么大家 不说“女儿”,就像“parent”本来是“父母”的意思,但中文都是叫“父类”)公开
【private】
这种封装对谁都不公开
python并没有在语法上把它们三个内建到自己的class机制中，在C++里一般会将所有的所有的数据都设置为私有的，然后提供set和get方法（接口）去设置和获取，在python中通过property方法可以实现
class Foo:
def __init__(self,val):
self.__NAME=val #将所有的数据属性都隐藏起来
@property
def name(self):
return self.__NAME #obj.name访问的是self.__NAME(这也是真实值的存放位置)
@name.setter
def name(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
@name.deleter
def name(self):
raise TypeError('Can not delete')
f=Foo('egon')
print(f.name)
# f.name=10 #抛出异常'TypeError: 10 must be str'
del f.name #抛出异常'TypeError: Can not delete'
一个静态属性property本质就是实现了get，set，delete三种方法
class Foo:
@property
def AAA(self):
print('get的时候运行我啊')
@AAA.setter
def AAA(self,value):
print('set的时候运行我啊')
@AAA.deleter
def AAA(self):
print('delete的时候运行我啊')
#只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter
f1=Foo()
f1.AAA # 获取
f1.AAA='aaa' #修改
del f1.AAA #删除
classmethod & staticmethod
class Classmethod_Demo():
role = 'dog'
@classmethod
def func(cls):
print(cls.role)
Classmethod_Demo.func()
class Staticmethod_Demo():
role = 'dog'
@staticmethod
def func():
print("当普通方法用")
Staticmethod_Demo.func()
在类内部定义的函数，分为两大类：
一：绑定方法:绑定给谁，就应该由谁来调用，谁来调用就回把调用者当作第一个参数自动传入：
绑定到对象的方法：在类内定义的没有被任何装饰器修饰的
绑定到类的方法：在类内定义的被装饰器classmethod修饰的方法
二：非绑定方法:没有自动传值这么一说了，就类中定义的一个普通工具，对象和类都可以使用
非绑定方法：不与类或者对象绑定，用staticmethod修饰。
面向对象补充知识
反射
反射，通过字符串映射到对象的属性。
首先我们定义一个类并实例化一个对象：
class People:
country='China'
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def talk(self):
print('%s is talking' %self.name)
obj=People('egon',18)
我们要调用属性，目前只能通过
print(obj.name) #obj.__dict__['name']
print(obj.talk)
但现在我有一个需求，就是让用户输入执行的命令，并相应的执行该命令。要知道Python里用户输入的永远是字符串：
choice=input('>>: ') #choice='name'
print(obj.choice) #print(obj.'name')
这明显是不行滴…那怎么办？我们可以用hasattr、getattr、setattr、delattr：
#查
print(hasattr(obj,'name')) #obj.name #obj.__dict__['name']
print(hasattr(obj,'talk')) #obj.talk
#获取
print(getattr(obj,'namexxx',None))
print(getattr(obj,'talk',None))
#修改（若类中无该属性，就为新增）
setattr(obj,'sex','male') #obj.sex='male'
print(obj.sex)
#删除
delattr(obj,'age') #del obj.age
print(obj.__dict__)
反射的应用场景：
class Service:
def run(self):
while True:
inp=input('>>: ').strip() #cmd='get a.txt'
cmds=inp.split() #cmds=['get','a.txt']
if hasattr(self,cmds[0]):
func=getattr(self,cmds[0])
func(cmds)
def get(self,cmds):
print('get.......',cmds)
def put(self,cmds):
print('put.......',cmds)
obj=Service()
obj.run()
元类
在Python中，一切皆对象。
一切皆对象，对象可以怎么用？
1、都可以被引用，x=obj
2、都可以当作函数的参数传入
3、都可以当作函数的返回值
4、都可以当作容器类的元素，l=[func,time,obj,1]
就算你定义的类，它也是对象，它也是另一个类产生出来的。
产生类的类称之为元类，默认所有用class定义的类，他们的元类是type。
用class定义类是一种方式，另一重定义类的方式是
#定义类的三要素:类名，类的基类们，类的名称空间
class_name='Chinese'
class_bases=(object,) # 没有其他基类，object是一定要有的
class_body=
"""
country='China'
def __init__(self,namem,age):
self.name=namem
self.age=age
def talk(self):
print('%s is talking' %self.name)
"""
class_dic={}
exec(class_body,globals(),class_dic)
# print(class_dic)
Chinese1=type(class_name,class_bases,class_dic)
# print(Chinese1)
obj1=Chinese1('egon',18)
print(obj1,obj1.name,obj1.age)
储备知识exec
参数1：字符串形式的命令
参数2：全局作用域(字典形式)，如果不指定默认就使用globals()
参数3：局部作用域(字典形式)，如果不指定默认就使用locals()
exec方法
异常处理
1.什么是异常：异常是错误发生的信号，一旦程序出错，并且程序没有处理这个错误，那个就会抛出异常，并且程序的运行随之终止。
2.错误分为两种：
语法错误:在程序执行前就要立刻改正过来
逻辑错误：
#ValueError
int('aaa')
#NameError
name
IndexError
l=[1,2,3]
l[1000]
#KeyError
d={}
d['name']
#AttributeError
class Foo:
pass
Foo.xxx
#ZeroDivisionError:
1/0
#TypeError:int类型不可迭代
for i in 3:
pass
3.异常
#强调一：错误发生的条件如果是可以预知的，此时应该用if判断去预防异常
#强调二：错误发生的条件如果是不可预知的，此时应该用异常处理机制try...except
'''
a.txt内容：
11
22
33
'''
try:
f=open('a.txt','r',encoding='utf-8')
print(next(f),end='')
print(next(f),end='')
print(next(f),end='')
print(next(f),end='')
print(next(f),end='')
print(next(f),end='')
print(next(f),end='')
f.close()
except StopIteration:
print('出错啦')
print('====>1')
print('====>2')
print('====>3')
4.多分支：被监测的代码块抛出的异常有多种可能性，并且我们需要针对每一种异常类型都定制专门的处理逻辑
try:
print('===>1')
# name
print('===>2')
l=[1,2,3]
# l[100]
print('===>3')
d={}
d['name']
print('===>4')
except NameError as e:
print('--->',e)
except IndexError as e:
print('--->',e)
except KeyError as e:
print('--->',e)
print('====>afer code')
5.万能异常：Exception,被监测的代码块抛出的异常有多种可能性， 并且我们针对所有的异常类型都只用一种处理逻辑就可以了，那就使用Exception
try:
print('===>1')
# name
print('===>2')
l=[1,2,3]
l[100]
print('===>3')
d={}
d['name']
print('===>4')
except Exception as e:
print('异常发生啦：',e)
print('====>afer code')
6.其他结构
try:
print('===>1')
# name
print('===>2')
l=[1,2,3]
# l[100]
print('===>3')
d={}
d['name']
print('===>4')
except NameError as e:
print('--->',e)
except IndexError as e:
print('--->',e)
except KeyError as e:
print('--->',e)
except Exception as e:
print('统一的处理方法')
else:
print('在被检测的代码块没有发生异常时执行')
finally:
print('不管被检测的代码块有无发生异常都会执行')
print('====>afer code')
7.raise主动触发异常
class People:
def __init__(self,name,age):
if not isinstance(name,str):
raise TypeError('名字必须传入str类型')
if not isinstance(age,int):
raise TypeError('年龄必须传入int类型')
self.name=name
self.age=age
p=People('egon',18)
8.自定义异常类型
class MyException(BaseException):
def __init__(self,msg):
super(MyException,self).__init__()
self.msg=msg
def __str__(self):
return '<%s>' %self.msg
raise MyException('我自己的异常类型') #print(obj)
面向对象的更多说明
面向对象的软件开发
很多人在学完了python的class机制之后，遇到一个生产中的问题，还是会懵逼，这其实太正常了，因为任何程序的开发都是先设计后编程，python的class机制只不过是一种编程方式，如果你硬要拿着class去和你的问题死磕，变得更加懵逼都是分分钟的事，在以前，软件的开发相对简单，从任务的分析到编写程序，再到程序的调试，可以由一个人或一个小组去完成。但是随着软件规模的迅速增大，软件任意面临的问题十分复杂，需要考虑的因素太多，在一个软件中所产生的错误和隐藏的错误、未知的错误可能达到惊人的程度，这也不是在设计阶段就完全解决的。
所以软件的开发其实一整套规范，我们所学的只是其中的一小部分，一个完整的开发过程，需要明确每个阶段的任务，在保证一个阶段正确的前提下再进行下一个阶段的工作，称之为软件工程
面向对象的软件工程包括下面几个部：
1.面向对象分析（object oriented analysis ，OOA）
软件工程中的系统分析阶段，要求分析员和用户结合在一起，对用户的需求做出精确的分析和明确的表述，从大的方面解析软件系统应该做什么，而不是怎么去做。面向对象的分析要按照面向对象的概念和方法，在对任务的分析中，从客观存在的事物和事物之间的关系，贵南出有关的对象（对象的‘特征’和‘技能’）以及对象之间的联系，并将具有相同属性和行为的对象用一个类class来标识。
建立一个能反映这是工作情况的需求模型，此时的模型是粗略的。
2 面向对象设计（object oriented design，OOD）
根据面向对象分析阶段形成的需求模型，对每一部分分别进行具体的设计。
首先是类的设计，类的设计可能包含多个层次（利用继承与派生机制）。然后以这些类为基础提出程序设计的思路和方法，包括对算法的设计。
在设计阶段并不牵涉任何一门具体的计算机语言，而是用一种更通用的描述工具（如伪代码或流程图）来描述
3 面向对象编程（object oriented programming，OOP）
根据面向对象设计的结果，选择一种计算机语言把它写成程序，可以是python
4 面向对象测试（object oriented test，OOT）
在写好程序后交给用户使用前，必须对程序进行严格的测试，测试的目的是发现程序中的错误并修正它。
面向对的测试是用面向对象的方法进行测试，以类作为测试的基本单元。
5 面向对象维护（object oriendted soft maintenance，OOSM）
正如对任何产品都需要进行售后服务和维护一样，软件在使用时也会出现一些问题，或者软件商想改进软件的性能，这就需要修改程序。
由于使用了面向对象的方法开发程序，使用程序的维护比较容易。
因为对象的封装性，修改一个对象对其他的对象影响很小，利用面向对象的方法维护程序，大大提高了软件维护的效率，可扩展性高。
在面向对象方法中，最早发展的肯定是面向对象编程(OOP),那时OOA和OOD都还没有发展起来，因此程序设计者为了写出面向对象的程序，还必须深入到分析和设计领域，尤其是设计领域，那时的OOP实际上包含了现在的OOD和OOP两个阶段，这对程序设计者要求比较高，许多人感到很难掌握。
现在设计一个大的软件，是严格按照面向对象软件工程的5个阶段进行的，这个5个阶段的工作不是由一个人从头到尾完成的，而是由不同的人分别完成，这样OOP阶段的任务就比较简单了。程序编写者只需要根据OOd提出的思路，用面向对象语言编写出程序既可。
在一个大型软件开发过程中，OOP只是很小的一个部分。
对于全栈开发的你来说，这五个阶段都有了，对于简单的问题，不必严格按照这个5个阶段进行，往往由程序设计者按照面向对象的方法进行程序设计，包括类的设计和程序的设计。
几个概念的说明
1.面向对象的程序设计看起来高大上，所以我在编程时就应该保证通篇class，这样写出的程序一定是好的程序（面向对象只适合那些可扩展性要求比较高的场景）
2.很多人喜欢说面向对象三大特性（这是从哪传出来的，封装，多态，继承？漏洞太多太多，好吧暂且称为三大特性），那么我在基于面向对象编程时，我一定要让我定义的类中完整的包含这三种特性，这样写肯定是好的程序
好家伙，我说降龙十八掌有十八掌，那么你每次跟人干仗都要从第一掌打到第18掌这才显得你会了是么：面对敌人，你打到第三掌对方就已经倒下了，你说，不行，你给老子起来，老子还没有show完…
3.类有类属性，实例有实例属性，所以我们在定义class时一定要定义出那么几个类属性，想不到怎么办，那就使劲的想，定义的越多越牛逼
这就犯了一个严重的错误，程序越早面向对象，死的越早，为啥面向对象，因为我们要将数据与功能结合到一起，程序整体的结构都没有出来，或者说需要考虑的问题你都没有搞清楚个八九不离十，你就开始面向对象了，这就导致了，你在那里干想，自以为想通了，定义了一堆属性，结果后来又都用不到，或者想不通到底应该定义啥，那就一直想吧，想着想着就疯了。
面向对象常用术语
抽象/实现
抽象指对现实世界问题和实体的本质表现,行为和特征建模,建立一个相关的子集,可以用于 绘程序结构,从而实现这种模型。抽象不仅包括这种模型的数据属性,还定义了这些数据的接口。
对某种抽象的实现就是对此数据及与之相关接口的现实化(realization)。现实化这个过程对于客户 程序应当是透明而且无关的。
封装/接口
封装描述了对数据/信息进行隐藏的观念,它对数据属性提供接口和访问函数。通过任何客户端直接对数据的访问,无视接口,与封装性都是背道而驰的,除非程序员允许这些操作。作为实现的 一部分,客户端根本就不需要知道在封装之后,数据属性是如何组织的。在Python中,所有的类属性都是公开的,但名字可能被“混淆”了,以阻止未经授权的访问,但仅此而已,再没有其他预防措施了。这就需要在设计时,对数据提供相应的接口,以免客户程序通过不规范的操作来存取封装的数据属性。
注意：封装绝不是等于“把不想让别人看到、以后可能修改的东西用private隐藏起来”
真正的封装是，经过深入的思考，做出良好的抽象，给出“完整且最小”的接口，并使得内部细节可以对外透明
（注意：对外透明的意思是，外部调用者可以顺利的得到自己想要的任何功能，完全意识不到内部细节的存在）
合成
合成扩充了对类的 述,使得多个不同的类合成为一个大的类,来解决现实问题。合成 述了 一个异常复杂的系统,比如一个类由其它类组成,更小的组件也可能是其它的类,数据属性及行为, 所有这些合在一起,彼此是“有一个”的关系。
派生/继承/继承结构
派生描述了子类衍生出新的特性,新类保留已存类类型中所有需要的数据和行为,但允许修改或者其它的自定义操作,都不会修改原类的定义。
继承描述了子类属性从祖先类继承这样一种方式
继承结构表示多“代”派生,可以述成一个“族谱”,连续的子类,与祖先类都有关系。
泛化/特化
基于继承
泛化表示所有子类与其父类及祖先类有一样的特点。
特化描述所有子类的自定义,也就是,什么属性让它与其祖先类不同。
多态与多态性
多态指的是同一种事物的多种状态：水这种事物有多种不同的状态：冰，水蒸气
多态性的概念指出了对象如何通过他们共同的属性和动作来操作及访问,而不需考虑他们具体的类。
冰，水蒸气，都继承于水，它们都有一个同名的方法就是变成云，但是冰.变云(),与水蒸气.变云()是截然不同的过程，虽然调用的方法都一样
