類的定義
假如要定義一個類 Point，表示二維的坐標點：
# point.pyclass Point: def __init__(self, x=0, y=0): self.x, self.y = x, y
最最基本的就是 __init__ 方法，相當于 C++ / Java 的構造函數。帶雙下劃線 __ 的方法都是特殊方法，除了 __init__ 還有很多，后面會有介紹。
參數 self 相當于 C++ 的 this，表示當前實例，所有方法都有這個參數，但是調用時并不需要指定。
>>> from point import *>>> p = Point(10, 10) # __init__ 被調用>>> type(p)<class 'point.Point'>>>> p.x, p.y(10, 10)
幾乎所有的特殊方法（包括 __init__）都是隱式調用的（不直接調用）。
對一切皆對象的 Python 來說，類自己當然也是對象：
>>> type(Point)<class 'type'>>>> dir(Point)['__class__', '__delattr__', '__dict__', ..., '__init__', ...]>>> Point.__class__<class 'type'>
Point 是 type 的一個實例，這和 p 是 Point 的一個實例是一回事。
現添加方法 set：
class Point: ... def set(self, x, y): self.x, self.y = x, y
>>> p = Point(10, 10)>>> p.set(0, 0)>>> p.x, p.y(0, 0)
p.set(...) 其實只是一個語法糖，你也可以寫成 Point.set(p, ...)，這樣就能明顯看出 p 就是 self 參數了：
>>> Point.set(p, 0, 0)>>> p.x, p.y(0, 0)
值得注意的是，self 并不是關鍵字，甚至可以用其它名字替代，比如 this：
class Point: ... def set(this, x, y): this.x, this.y = x, y
與 C++ 不同的是，“成員變量”必須要加 self. 前綴，否則就變成類的屬性（相當于 C++ 靜態成員），而不是對象的屬性了。
訪問控制
Python 沒有 public / protected / private 這樣的訪問控制，如果你非要表示“私有”，習慣是加雙下劃線前綴。
class Point: def __init__(self, x=0, y=0): self.__x, self.__y = x, y def set(self, x, y): self.__x, self.__y = x, y def __f(self): pass
__x、__y 和 __f 就相當于私有了：
>>> p = Point(10, 10)>>> p.__x...AttributeError: 'Point' object has no attribute '__x'>>> p.__f()...AttributeError: 'Point' object has no attribute '__f'
_repr_
嘗試打印 Point 實例：
>>> p = Point(10, 10)>>> p<point.Point object at 0x000000000272AA20>
通常，這并不是我們想要的輸出，我們想要的是：
>>> pPoint(10, 10)
添加特殊方法 __repr__ 即可實現：
class Point: def __repr__(self): return 'Point({}, {})'.format(self.__x, self.__y)不難看出，交互模式在打印 p 時其實是調用了 repr(p)：
>>> repr(p)
'Point(10, 10)'
_str_
如果沒有提供 __str__，str() 缺省使用 repr() 的結果。
這兩者都是對象的字符串形式的表示，但還是有點差別的。簡單來說，repr() 的結果面向的是解釋器，通常都是合法的 Python 代碼，比如 Point(10, 10)；而 str() 的結果面向用戶，更簡潔，比如 (10, 10)。
按照這個原則，我們為 Point 提供 __str__ 的定義如下：
class Point: def __str__(self): return '({}, {})'.format(self.__x, self.__y)_add_
兩個坐標點相加是個很合理的需求。
>>> p1 = Point(10, 10)>>> p2 = Point(10, 10)>>> p3 = p1 + p2Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Point' and 'Point'
添加特殊方法 __add__ 即可做到：
class Point: def __add__(self, other): return Point(self.__x + other.__x, self.__y + other.__y)
>>> p3 = p1 + p2>>> p3Point(20, 20)
這就像 C++ 里的操作符重載一樣。
Python 的內建類型，比如字符串、列表，都“重載”了 + 操作符。
特殊方法還有很多，這里就不逐一介紹了。
繼承
舉一個教科書中最常見的例子。Circle 和 Rectangle 繼承自 Shape，不同的圖形，面積（area）計算方式不同。
# shape.pyclass Shape: def area(self): return 0.0 class Circle(Shape): def __init__(self, r=0.0): self.r = r def area(self): return math.pi * self.r * self.rclass Rectangle(Shape): def __init__(self, a, b): self.a, self.b = a, b def area(self): return self.a * self.b
用法比較直接：
>>> from shape import *>>> circle = Circle(3.0)>>> circle.area()28.274333882308138>>> rectangle = Rectangle(2.0, 3.0)>>> rectangle.area()6.0
如果 Circle 沒有定義自己的 area：
class Circle(Shape): pass
那么它將繼承父類 Shape 的 area：
>>> Shape.area is Circle.areaTrue
一旦 Circle 定義了自己的 area，從 Shape 繼承而來的那個 area 就被重寫（overwrite）了：
>>> from shape import *>>> Shape.area is Circle.areaFalse
通過類的字典更能明顯地看清這一點：
>>> Shape.__dict__['area']<function Shape.area at 0x0000000001FDB9D8>>>> Circle.__dict__['area']<function Circle.area at 0x0000000001FDBB70>
所以，子類重寫父類的方法，其實只是把相同的屬性名綁定到了不同的函數對象?？梢?Python 是沒有覆寫（override）的概念的。
同理，即使 Shape 沒有定義 area 也是可以的，Shape 作為“接口”，并不能得到語法的保證。
甚至可以動態的添加方法：
class Circle(Shape): ... # def area(self): # return math.pi * self.r * self.r# 為 Circle 添加 area 方法。Circle.area = lambda self: math.pi * self.r * self.r
動態語言一般都是這么靈活，Python 也不例外。
Python 官方教程「9. Classes」第一句就是：
Compared with other programming languages, Python's class mechanism adds classes with a minimum of new syntax and semantics.
Python 以最少的新的語法和語義實現了類機制，這一點確實讓人驚嘆，但是也讓 C++ / Java 程序員感到頗為不適。
多態
如前所述，Python 沒有覆寫（override）的概念。嚴格來講，Python 并不支持「多態」。
為了解決繼承結構中接口和實現的問題，或者說為了更好的用 Python 面向接口編程（設計模式所提倡的），我們需要人為的設一些規范。
請考慮 Shape.area() 除了簡單的返回 0.0，有沒有更好的實現？
以內建模塊 asyncio 為例，AbstractEventLoop 原則上是一個接口，類似于 Java 中的接口或 C++ 中的純虛類，但是 Python 并沒有語法去保證這一點，為了盡量體現 AbstractEventLoop 是一個接口，首先在名字上標志它是抽象的（Abstract），然后讓每個方法都拋出異常 NotImplementedError。
class AbstractEventLoop: def run_forever(self): raise NotImplementedError ...
縱然如此，你是無法禁止用戶實例化 AbstractEventLoop 的：
loop = asyncio.AbstractEventLoop()try: loop.run_forever()except NotImplementedError: pass
C++ 可以通過純虛函數或設構造函數為 protected 來避免接口被實例化，Java 就更不用說了，接口就是接口，有完整的語法支持。
你也無法強制子類必須實現“接口”中定義的每一個方法，C++ 的純虛函數可以強制這一點（Java 更不必說）。
就算子類「自以為」實現了“接口”中的方法，也不能保證方法的名字沒有寫錯，C++ 的 override 關鍵字可以保證這一點（Java 更不必說）。
靜態類型的缺失，讓 Python 很難實現 C++ / Java 那樣嚴格的多態檢查機制。所以面向接口的編程，對 Python 來說，更多的要依靠程序員的素養。
回到 Shape 的例子，仿照 asyncio，我們把“接口”改成這樣：
class AbstractShape: def area(self): raise NotImplementedError
這樣，它才更像一個接口。
super
有時候，需要在子類中調用父類的方法。
比如圖形都有顏色這個屬性，所以不妨加一個參數 color 到 __init__：
class AbstractShape: def __init__(self, color): self.color = color
那么子類的 __init__() 勢必也要跟著改動：
class Circle(AbstractShape): def __init__(self, color, r=0.0): super().__init__(color) self.r = r
通過 super 把 color 傳給父類的 __init__()。其實不用 super 也行：
class Circle(AbstractShape): def __init__(self, color, r=0.0): AbstractShape.__init__(self, color) self.r = r
但是 super 是推薦的做法，因為它避免了硬編碼，也能處理多繼承的情況。
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