鸭子类型和多态

面向对象三大特征

首先介绍下面向对象(OOP)的三大特征:
（1）面向对象程序设计有三大特征：封装（Encapsulation）、继承（Inheritance）、多态（Polymorphism）。这三个单词很常见，大家还是记住为好！
（2）封装（Encapsulation）：类包含了数据和方法，将数据和方法放在一个类中就构成了封装。
（3）继承（Inheritance）：Java是单继承的（这点和C++有区别），意味着一个类只能继承于一个类，被继承的类叫父类（或者叫基类，base class），继承的类叫子类。Java中的继承使用关键字extends。但是，一个类可以实现多个接口，多个接口之间用逗号进行分割。实现接口使用关键字implements。
（4）多态（Polymorphism）：多态最核心的思想就是，父类的引用可以指向子类的对象，或者接口类型的引用可以指向实现该接口的类的实例。多态之所以是这样的是因为基于一个事实：子类就是父类！
（5）关于多态的一些重要说明：
当使用多态方式调用方法时，首先检查父类中是否有此方法，如果没有则编译错误，如果有则再去调用子类重写（Override）【如果重写的话】的此方法，没有重写的话，还是调用从父类继承过来的方法。
两种类型的强制类型转换：
向上类型转换（upcast）：将子类型引用转换成父类型引用。对于向上类型转换不需要显示指定。
向下类型转换（downcast）：将父类型引用转换成子类型引用。对于向下类型转换，必须要显示指定。向下类型转换的原则：父类型引用指向谁才能转换成谁。
多态是一种运行期的行为，不是编译期行为！在编译期间它只知道是一个引用，只有到了执行期，引用才知道指向的是谁。这就是所谓的“软绑定”。
多态是一项让程序员“将改变的事物和未改变的事物分离开来”重要技术。

鸭子类型

调用不同的子类将会产生不同的行为，而无须明确知道这个子类实际上是什么，这是多态的重要应用场景。而在python中，因为鸭子类型(duck typing)使得其多态不是那么酷。
鸭子类型是动态类型的一种风格。在这种风格中，一个对象有效的语义，不是由继承自特定的类或实现特定的接口，而是由"当前方法和属性的集合"决定。这个概念的名字来源于由James Whitcomb Riley提出的鸭子测试，“鸭子测试”可以这样表述：“当看到一只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子，那么这只鸟就可以被称为鸭子。”
在鸭子类型中，关注的不是对象的类型本身，而是它是如何使用的。例如，在不使用鸭子类型的语言中，我们可以编写一个函数，它接受一个类型为"鸭子"的对象，并调用它的"走"和"叫"方法。在使用鸭子类型的语言中，这样的一个函数可以接受一个任意类型的对象，并调用它的"走"和"叫"方法。如果这些需要被调用的方法不存在，那么将引发一个运行时错误。任何拥有这样的正确的"走"和"叫"方法的对象都可被函数接受的这种行为引出了以上表述，这种决定类型的方式因此得名。
鸭子类型通常得益于不测试方法和函数中参数的类型，而是依赖文档、清晰的代码和测试来确保正确使用。
Duck typing 这个概念来源于美国印第安纳州的诗人詹姆斯·惠特科姆·莱利（James Whitcomb Riley,1849-
1916）的诗句：”When I see a bird that walks like a duck and swims like a duck and quacks like a duck, I call that bird a duck

    def walk(self):
        print('I walk like a duck')
    def swim(self):
        print('i swim like a duck')

class Person():
    def walk(self):
    　　print('this one walk like a duck') 
    def swim(self):
    　　print('this man swim like a duck')

可以很明显的看出，Person类拥有跟Duck类一样的方法，当有一个函数调用Duck类，并利用到了两个方法walk()和swim()。我们传入Person类也一样可以运行，函数并不会检查对象的类型是不是Duck，只要他拥有walk()和swim()方法，就可以正确的被调用。
再举例，如果一个对象实现了getitem方法，那python的解释器就会把它当做一个collection，就可以在这个对象上使用切片，获取子项等方法；如果一个对象实现了iter和next方法，python就会认为它是一个iterator，就可以在这个对象上通过循环来获取各个子项。

python中的鸭子类型允许我们使用任何提供所需方法的对象，而不需要迫使它成为一个子类。

由于python属于动态语言，当你定义了一个基类和基类中的方法，并编写几个继承该基类的子类时，由于python在定义变量时不指定变量的类型，而是由解释器根据变量内容推断变量类型的（也就是说变量的类型取决于所关联的对象），这就使得python的多态不像是c++或java中那样，定义一个基类类型变量而隐藏了具体子类的细节。

请看下面的例子和说明：

class AudioFile:
    def __init__(self, filename):
        if not filename.endswith(self.ext):
            raise Exception("Invalid file format")
        self.filename = filename

class MP3File(AudioFile):
    ext = "mp3"
    def play(self):
        print("Playing {} as mp3".format(self.filename))

class WavFile(AudioFile):
    ext = "wav"
    def play(self):
        print("Playing {} as wav".format(self.filename))

class OggFile(AudioFile):
    ext = "ogg"
    def play(self):
        print("Playing {} as ogg".format(self.filename))

class FlacFile:
    """
    Though FlacFile class doesn't inherit AudioFile class,
    it also has the same interface as three subclass of AudioFile.

    It is called duck typing.
    """
    def __init__(self, filename):
        if not filename.endswith(".flac"):
            raise Exception("Invalid file format")
        self.filename = filename

    def play(self):
        print("Playing {} as flac".format(self.filename))

上面的代码中，MP3File、WavFile、OggFile三个类型继承了AudioFile这一基类，而FlacFile没有扩展AudioFile，但是可以在python中使用完全相同的接口与之交互。
因为任何提供正确接口的对象都可以在python中交替使用，它减少了多态的一般超类的需求。继承仍然可以用来共享代码，但是如果所有被共享的都是公共接口，鸭子类型就是所有所需的。这减少了继承的需要，同时也减少了多重继承的需要；通常，当多重继承似乎是一个有效方案的时候，我们只需要使用鸭子类型去模拟多个超类之一（定义和那个超类一样的接口和实现）就可以了。

抽象基类

抽象基类"这个词可能听着比较"深奥",其实"基类"就是"父类","抽象"就是"假"的意思,

抽象基类"==="假父类.
其实就是父类的意思，换了个说法而已。
实现：

import abc
class studen(metaclass=abc.ABCMeta):
    @abc.abstractmethod
    def get(self,key):
        pass
    @abc.abstractmethod
    def set(self,key,vlue):
        pass
my_Student = studen()
my_Student.get(key='1')
>>>TypeError: Can't instantiate abstract class studen with abstract methods get, set

别的类去继承他就需要重写他里面的方法不然就会报错。
用处：1.判断某个对象的类型 2.强制某个子类必须实现某些方法。
判断是否存在某个函数：hasattr(类名，‘函数名’)
isinstance(类名/对象名，另一个类)
总而言之，我觉得没卵用。

类变量和对象变量

类变量：直接在类中定义的变量。
对象变量：实例化对象后中的变量。

class test():
    aa =1 #类变量
    def __init__(self,x,y):
        self.x = x #对象变量
        self.y = y # 对象变量

a = test(1,2)

print(a.aa,a.x,a.y)
>>>1 1 2

其实就是作用域的问题，x,y是实例传的值，那么他们就是对象变量，而且aa也是实例变量，因为他属于对象a，我们可以对他进行修改，但是只是在实例层的修改，在类层的值还是1。

变量的查找顺序：由下而上，首先在实例中查找，如果找不到那么就去类中找。

数据封装和私有属性

私有属性：在属性前加双下划线

class user:
    def __init__(self,day):
        self.__day = day

    def get_age(self):
        return 2019 - self.__day
if __name__ == '__main__':
    my_user = user(2018)
    print(my_user.get_age())

super函数

super:调用父类
super(self,'类名').init()

class A():
    def __init__(self):
        print("A")
class B(A):
    def __init__(self):
        print("B")
        super().__init__()
class C(A):
    def __init__(self):
        print("C")
        super().__init__()
class D(B,C):
    def __init__(self):
        print("D")
        super().__init__()
if __name__ == '__main__':
    d=D()
>>>D B C A
print(D.mro())
[<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

查看其调用关系即可

python中的with语句

基本语法：

with EXPR as VAR:
    BLOCK

上下文管理器：

上下文表达式：with open('test.txt') as f:
上下文管理器：open('test.txt')
f 不是上下文管理器，应该是资源对象。

编写上下文管理器

要自己实现这样一个上下文管理，要先知道上下文管理协议。
简单点说，就是在一个类里，实现了enter和exit的方法，这个类的实例就是一个上下文管理器。
代码：

class Resource():
    def __enter__(self):
        print('===connect to resource===')
        return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('===close resource connection===')
        
    def operate(self):
        print('===in operation===')
        
with Resource() as res:
    res.operate()

>>>
===connect to resource===
===in operation===
===close resource connection===

从这个示例可以很明显的看出，在编写代码时，可以将资源的连接或者获取放在enter中，而将资源的关闭写在exit 中。

contextlib

在上面的例子中，我们只是为了构建一个上下文管理器，却写了一个类。如果只是要实现一个简单的功能，写一个类未免有点过于繁杂。这时候，我们就想，如果只写一个函数就可以实现上下文管理器就好了。
这个点Python早就想到了。它给我们提供了一个装饰器，你只要按照它的代码协议来实现函数内容，就可以将这个函数对象变成一个上下文管理器。
我们按照 contextlib 的协议来自己实现一个打开文件（with open）的上下文管理器。

@contextlib.contextmanager
def open_func(file_name):
    # __enter__方法
    print('open file:', file_name, 'in __enter__')
    file_handler = open(file_name, 'r')
    
    # 【重点】：yield
    yield file_handler

    # __exit__方法
    print('close file:', file_name, 'in __exit__')
    file_handler.close()
    return

with open_func('/Users/MING/mytest.txt') as file_in:
    for line in file_in:
        print(line)

在被装饰函数里，必须是一个生成器（带有yield），而yield之前的代码，就相当于enter里的内容。yield 之后的代码，就相当于exit 里的内容。
上面这段代码只能实现上下文管理器的第一个目的（管理资源），并不能实现第二个目的（处理异常）。
如果要处理异常，可以改成下面这个样。

import contextlib

@contextlib.contextmanager
def open_func(file_name):
    # __enter__方法
    print('open file:', file_name, 'in __enter__')
    file_handler = open(file_name, 'r')

    try:
        yield file_handler
    except Exception as exc:
        # deal with exception
        print('the exception was thrown')
    finally:
        print('close file:', file_name, 'in __exit__')
        file_handler.close()

        return

with open_func('/Users/MING/mytest.txt') as file_in:
    for line in file_in:
        1/0
        print(line)

如有错误，恳请各位师傅斧正。