Python 新旧类的区别 和 MRO--多继承属性查找机制

什么是新式类和旧式类?
新式类 class A(object): 在新式类中(继承object)，查找一个要调用的函数或者属性的时候，是广度优先搜搜的。
旧式类 class A: 在旧式类当中，是深度优先搜索的。
new style class支持内置类型的派生，可以处理metaclass(元类)，还有property(属性)，总之是一些相对高级的特性。

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在python中，类是可以多重继承的。python类中的所有成员变量都是类似java语言中的public的。

------------------------------类属性-----------------------------

在python中，类中定义的函数也是对象。也可以修改赋值。

# -*- coding:utf-8 -*-
class A(object):
    def f(self):
        print "f"
def ff():
    print "ff"
a=A()
a.f()
xf=a.f
xf()
a.f=ff
a.f()

这个例子的输出结果如下：

f

ff

ff

通过上面的结果，可看出来，a.f=ff的时候，对象a中的函数已经被修改成ff函数了。

另外，xf也是一个函数对象。

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对于继承，python提供了两个函数：issubclass()和isinstance()

看例子：

>>> issubclass(bool,int)
True
>>>

结果输出是True，说明bool是int的子类。

# -*- coding:utf-8 -*-
class A(object):
    def a(self):
        print "a"

if __name__ == "__main__":
    a=A()
    print isinstance(a,A)

主要还是学习一下多重继承的概念。

py中多重继承的语法如下：

class Myclass(base1,base2,base3):

---------------------------------------------------

mro即method resolution order，主要用于在多继承时判断所调的属性的路径(来自于哪个类)。
mro即Method resolution order是python用来解析方法调用顺序的。MRO对于多重继承中方法调用异常重要。

之前查看了很多资料，说mro是基于深度优先搜索算法的。但不完全正确在Python2.3之前是基于此算法，但从Python2.3起应用了新算法:C3算法。

为什么采用C3算法

C3算法最早被提出是用于Lisp的，应用在Python中是为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题。

本地优先级：指声明时父类的顺序，比如C(A,B)，如果访问C类对象属性时，应该根据声明顺序，优先查找A类，然后再查找B类。

单调性：如果在C的解析顺序中，A排在B的前面，那么在C的所有子类里，也必须满足这个顺序。

------------------------------1.新式类和旧式类中查找属性的顺序不同-------------------------------------

在新式类中，查找一个要调用的函数或者属性的时候，是广度优先搜搜的。

在旧式类当中，是深度优先搜索的。
如下图所示：

看下面的例子：

# -*- coding:utf-8 -*-

class D(object):
    def foo(self):
        print "class D"

class B(D):
    pass

class C(D):
    def foo(self):
        print "class C"

class A(B, C):
    pass

f = A()
f.foo()

例子中定义D类的时候，D是新式类，所以D的所有子类都是新式类。

A的实例对象f在调用foo函数的时候，根据广度优先搜索原则，调用的是C类里面的foo函数。

上面的代码输出class C

如果定义D类的时候直接class D，而不是class D(object)，那么上述代码就该输出class D了。


2. 为什么要在2.2中引进new style class呢？官方给的解释是：为了统一类(class)和类型(type)。
引入新类后，还有其他的好处，比如更多的内置属性将会引入，描述符的引入，属性可以来计算等等，如下:
>>> class D:   # 经典类
...     pass
>>> dir(D)
['__doc__', '__module__']

>>> class D(object):  # 新式类
...     pass
>>> dir(D)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']

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命名空间

python中，不同命名空间中的内容可以重名。比如说在A模块中定义一个max函数，在B模块中也定义一个max函数，那么二者是不冲突的。在调用的时候，只需要在函数名字前面加上模块名字即可。

在python中，一切都是对象。严格的说，在模块中，对名字的引用就是属性引用。在表达式modulename.functionname中，modulename是一个模块对象。function那么则是该对象的一个属性。

属性分为只读的和可写的。如果是可写的属性，那么就可以使用del来删除了。比如说在一个类中删除一个属性的例子如下：

# -*- coding:utf-8 -*-

class OOO(object):
    def __init__(self, value):
        self.value=value

if __name__ == "__main__":
    a=OOO(100)
    print a.value
    del a.value
    print a.value

执行代码的结果：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\naughty\workspace\ttt\com\d.py", line 15, in
100
    print a.value
AttributeError: 'OOO' object has no attribute 'value'

可以看到，属性value在删除之前是可以输出的。删除之后，再次输出就会抛出异常了。

也可以删除引入的另外一个模块的内容：

# -*- coding:utf-8 -*-

import data

if __name__ == "__main__":
    print data.a
    print data.b
    del data.a
    print data.a

data模块如下：

# -*- coding:utf-8 -*-

a = "aa"
b = "bb"

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既然涉及到了命名空间，那么有必要说一下global的使用。

global的使用了是为了在一个代码块中声明一个变量是全局变量。

# -*- coding:utf-8 -*-

import data

a="global a!"

def modify():
    global a
    a="inner a!"
    print a


if __name__ == "__main__":
    print a
    modify()
    print a

在上面这个例子中，modify函数中使用了global，然后修改了a的值，并打印。

在代码最后也打印了a的值。

执行代码输出如下：

global a!
inner a!
inner a!#这里的值被修改了

这说明，global确实起到作用了。

如果这里不使用global的话，那么根据python对变量赋值的原则，这里会在modify这个函数的局部空间中修改变量a，并不会反映到全局。

删除global a之后，再次执行，输出如下：

global a!
inner a!
global a!

转自:http://blog.csdn.net/imzoer/article/details/8737642