摘要：新的稱為子類，而被繼承的稱為基類父類或超類。繼承最大的好處是子類獲得了父類的全部功能。在繼承關系中，如果一個實例的數據類型是某個子類，那它的數據類型也可以被看做是父類。

在上一篇中我們介紹了模塊和數據結構，這一篇將介紹面向對象編程。

面向對象編程——Object Oriented Programming，簡稱 OOP，是一種程序設計思想。OOP 把對象作為程序的基本單元，一個對象包含了數據和操作數據的函數。它將數據與功能進行組合，并將其包裝在被稱作“對象”的東西內。

在Python中，所有數據類型都可以視為對象，也可以自定義對象。一個類（Class）能夠創建一種新的類型（Type），其中對象（Object）就是類的實例（Instance）。

可以這樣來類比：你可以擁有類型 int 的變量，也就是說存儲整數的變量是 int 類的實例（對象）。

面向對象的設計思想是抽象出Class，根據Class創建Instance。

給對象發消息實際上就是調用對象對應的關聯函數，我們稱之為對象的方法（Method）。

數據封裝、繼承和多態是面向對象的三大特點。

面向對象最重要的概念就是類（Class）和實例（Instance）。

類：是抽象的模板，比如 Student 類。

實例：是根據類創建出來的一個個具體的“對象”，每個對象都擁有相同的方法，但各自的數據可能不同。

在 Python 中，定義類是通過class關鍵字。class后面緊接著是類名，類名通常是大寫開頭的單詞。緊接著是object，表示該類是從哪個類繼承下來的。通常，如果沒有合適的繼承類，就使用object 類，這是所有類最終都會繼承的類。

創建實例是通過類名加()實現的：

變量bart指向的就是一個Student的實例，后面的0x1032d3470是內存地址，每個object的地址都不一樣，而Student本身則是一個類。

可以自由地給一個實例變量綁定屬性，比如，給實例bart綁定一個name屬性。

在創建實例的時候，把一些我們認為必須綁定的屬性強制填寫進去。通過定義一個特殊的__init__方法，在創建實例的時候，就把name，score等屬性綁上去：

注意_init__前后分別有兩個下劃線。

__init__方法的第一個參數永遠是self，表示創建的實例本身，因此，在__init__方法內部，就可以把各種屬性綁定到self，因為self就指向創建的實例本身。

有了__init__方法，在創建實例的時候，就不能傳入空的參數了，必須傳入與__init__方法匹配的參數，但self不需要傳，Python 解釋器自己會把實例變量傳進去。

和普通的函數相比，在類中定義的函數只有一點不同，就是第一個參數永遠是實例變量self，并且，調用時不用傳遞該參數。除此之外，類的方法和普通函數沒有什么區別，仍然可以用默認參數、可變參數、關鍵字參數和命名關鍵字參數。

在上面的Student類中，每個實例就擁有各自的name和score這些數據。我們可以通過函數來訪問這些數據，比如打印一個學生的成績：

既然Student實例本身就擁有這些數據，要訪問這些數據，就沒有必要從外面的函數去訪問，可以直接在Student類的內部定義訪問數據的函數，這樣，就把“數據”給封裝起來了。、

這些封裝數據的函數是和Student類本身是關聯起來的，我們稱之為類的方法：

要定義一個方法，除了第一個參數是self外，其他和普通函數一樣。要調用一個方法，只需要在實例變量上直接調用，除了self不用傳遞，其他參數正常傳入:

這樣，我們從外部看Student類，就只需要知道創建實例需要給出name和score，而如何打印，都是在Student類的內部定義的，這些數據和邏輯被“封裝”起來了，調用很容易，但卻不用知道內部實現的細節。

類是創建實例的模板，而實例則是一個一個具體的對象，各個實例擁有的數據都互相獨立，互不影響；

方法就是與實例綁定的函數，和普通函數不同，方法可以直接訪問實例的數據；

通過在實例上調用方法，我們就直接操作了對象內部的數據，但無需知道方法內部的實現細節。

和靜態語言不同，Python 允許對實例變量綁定任何數據，也就是說，對于兩個實例變量，雖然它們都是同一個類的不同實例，但擁有的變量名稱都可能不同。

在 OOP 程序設計中，當我們定義一個class的時候，可以從某個現有的class繼承。新的class稱為子類（Subclass），而被繼承的class稱為基類、父類或超類（Base class、Super class）。

繼承最大的好處是：子類獲得了父類的全部功能。

也可以對子類增加一些方法。

當子類和父類都存在相同的run()方法時，我們說，子類的run()覆蓋了父類的run()，在代碼運行的時候，總是會調用子類的run()。

這樣，我們就獲得了繼承的另一個好處：多態。

當我們定義一個class的時候，我們實際上就定義了一種數據類型。我們定義的數據類型和 Python 自帶的數據類型，比如str、list、dict沒什么兩樣。在繼承關系中，如果一個實例的數據類型是某個子類，那它的數據類型也可以被看做是父類。但是，反過來就不行。

新增一個Animal的子類，不必對run_twice()做任何修改。實際上，任何依賴Animal作為參數的函數或者方法都可以不加修改地正常運行，原因就在于多態。

多態的意思：
對于一個變量，我們只需要知道它是Animal類型，無需確切地知道它的子類型，就可以放心地調用run()方法，而具體調用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat還是Tortoise對象上，由運行時該對象的確切類型決定。

這就是多態真正的威力，調用方只管調用，不管細節，而當我們新增一種Animal的子類時，只要確保run()方法編寫正確，不用管原來的代碼是如何調用的。這就是著名的“開閉”原則：

對擴展開放：允許新增 Animal 子類；

對修改封閉：不需要修改依賴 Animal 類型的 run_twice( ) 等函數。

任何類，最終都可以追溯到根類object，這些繼承關系看上去就像一顆倒著的樹。比如如下的繼承樹：

對于靜態語言（例如 Java）來說，如果需要傳入Animal類型，則傳入的對象必須是Animal類型或者它的子類，否則，將無法調用run()方法。

對于 Python 這樣的動態語言來說，則不一定需要傳入Animal類型。我們只需要保證傳入的對象有一個run()方法就可以了。

這就是動態語言的“鴨子類型”，它并不要求嚴格的繼承體系，一個對象只要“看起來像鴨子，走起路來像鴨子”，那它就可以被看做是鴨子。

在程序運行過程中，總會遇到各種各樣的錯誤。

程序編寫有問題造成的：比如本來應該輸出整數結果輸出了字符串。這種錯誤我們通常稱之為 bug，bug 是必須修復的。

用戶輸入造成的：比如讓用戶輸入 email 地址，結果得到一個空字符串。這種錯誤可以通過檢查用戶輸入來做相應的處理。

完全無法在程序運行過程中預測的：比如寫入文件的時候，磁盤滿了，寫不進去了；或者從網絡抓取數據，網絡突然斷掉了。這類錯誤也稱為異常，在程序中通常是必須處理的，否則，程序會因為各種問題終止并退出。

Python 內置了一套異常處理機制，來幫助我們進行錯誤處理。

調試：跟蹤程序的執行，查看變量的值是否正確。Python 的 pdb 可以讓我們以單步方式執行代碼。

編寫測試：有了良好的測試，就可以在程序修改后反復運行，確保程序輸出符合我們編寫的測試。

錯誤處理
高級語言通常都內置了一套try...except...finally...的錯誤處理機制

try的機制：

try:
    print("try...")
    r = 10 / 0
    print("result:", r)
except ZeroDivisionError as e:
    print("except:", e)
finally:
    print("finally...")
print("END")

當我們認為某些代碼可能會出錯時，就可以用try來運行這段代碼，如果執行出錯，則后續代碼不會繼續執行，而是直接跳轉至錯誤處理代碼，即except語句塊，執行完except后，如果有finally語句塊，則執行finally語句塊，至此，執行完畢。

可以有多個except來捕獲不同類型的錯誤。如果沒有錯誤發生，可以在except語句塊后面加一個else，當沒有錯誤發生時，會自動執行else語句。

可以跨越多層調用，比如函數main()調用foo()，foo()調用bar()，結果bar()出錯了，這時，只要main()捕獲到了，就可以處理。也就是說，不需要在每個可能出錯的地方去捕獲錯誤，只要在合適的層次去捕獲錯誤就可以了。

Python 所有的錯誤都是從BaseException類派生的，點擊可查看常見的錯誤類型和繼承關系。

如果錯誤沒有被捕獲，它就會一直往上拋，最后被 Python 解釋器捕獲，打印一個錯誤信息，然后程序退出。

錯誤信息第 1 行：

Traceback (most recent call last):

告訴我們這是錯誤的跟蹤信息。

依次往下看，根據錯誤類型，判斷最后的錯誤源頭。

出錯的時候，一定要分析錯誤的調用棧信息，才能定位錯誤的位置。

Python 內置的logging模塊可以非常容易地記錄錯誤信息。同樣是出錯，但程序打印完錯誤信息后會繼續執行，并正常退出。通過配置，logging還可以把錯誤記錄到日志文件里，方便事后排查。

更多關于 Python 的學習可閱讀Python 官方文檔，Python 標準庫文檔，Python的第三方庫。

進一步探索標準庫的一個好方法是閱讀由 Doug Hellmann 撰寫的優秀的 Python Module of the Week 系列。

參考鏈接：
簡明Python教程（電子書可閱讀）
廖雪峰Python教程

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