摘要：類的定義假如要定義一個類，表示二維的坐標點最最基本的就是方法，相當于的構造函數。嚴格來講，并不支持多態。靜態類型的缺失，讓很難實現那樣嚴格的多態檢查機制。有時候，需要在子類中調用父類的方法。

假如要定義一個類 Point，表示二維的坐標點：

# point.py
class 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)

>>> 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)

>>> dir(Point)
["__class__", "__delattr__", "__dict__", ..., "__init__", ...]
>>> Point.__class__

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。

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"

嘗試打印 Point 實例：

>>> p = Point(10, 10)
>>> p

通常，這并不是我們想要的輸出，我們想要的是：

>>> p
Point(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)"

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)

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 + p2
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
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
>>> p3
Point(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。

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.py

class 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.r

class 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.area
True

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.area
False

通過類的字典更能明顯地看清這一點：

>>> Shape.__dict__["area"]

>>> Circle.__dict__["area"]

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。可見 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。

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。

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。