Python學習 Day13 Python 物件導向學習2：@property、多重繼承

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使用@property

在綁定屬性時，如果我們直接把屬性暴露出去，雖然寫起來很簡單，但是，沒辦法檢查參數，導致可以把成績隨便改：

s = Student()s.score = 9999

這顯然不合邏輯。為了限制score的範圍，可以通過一個set_score()方法來設定成績，再通過一個get_score()來擷取成績，這樣，在set_score()方法裡，就可以檢查參數：

class Student(object):    def get_score(self):         return self._score    def set_score(self, value):        if not isinstance(value, int):            raise ValueError(‘score must be an integer!‘)        if value < 0 or value > 100:            raise ValueError(‘score must between 0 ~ 100!‘)        self._score = value

現在，對任意的Student執行個體進行操作，就不能隨心所欲地設定score了：

>>> s = Student()>>> s.set_score(60) # ok!>>> s.get_score()60>>> s.set_score(9999)Traceback (most recent call last):  ...ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是，上面的調用方法又略顯複雜，沒有直接用屬性這麼直接簡單。

有沒有既能檢查參數，又可以用類似屬性這樣簡單的方式來訪問類的變數呢？對於追求完美的Python程式員來說，這是必須要做到的！

還記得裝飾器（decorator）可以給函數動態加上功能嗎？對於類的方法，裝飾器一樣起作用。Python內建的@property裝飾器就是負責把一個方法變成屬性調用的：

class Student(object):    @property    def score(self):        return self._score    @score.setter    def score(self, value):        if not isinstance(value, int):            raise ValueError(‘score must be an integer!‘)        if value < 0 or value > 100:            raise ValueError(‘score must between 0 ~ 100!‘)        self._score = value

@property的實現比較複雜，我們先考察如何使用。把一個getter方法變成屬性，只需要加上@property就可以了，此時，@property本身又建立了另一個裝飾器@score.setter，負責把一個setter方法變成屬性賦值，於是，我們就擁有一個可控的屬性操作：

>>> s = Student()>>> s.score = 60 # OK，實際轉化為s.set_score(60)>>> s.score # OK，實際轉化為s.get_score()60>>> s.score = 9999Traceback (most recent call last):  ...ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到這個神奇的@property，我們在對執行個體屬性操作的時候，就知道該屬性很可能不是直接暴露的，而是通過getter和setter方法來實現的。

還可以定義唯讀屬性，只定義getter方法，不定義setter方法就是一個唯讀屬性：

class Student(object):    @property    def birth(self):        return self._birth    @birth.setter    def birth(self, value):        self._birth = value    @property    def age(self):        return 2015 - self._birth

上面的birth是可讀寫屬性，而age就是一個唯讀屬性，因為age可以根據birth和目前時間計算出來。

小結

@property廣泛應用在類的定義中，可以讓調用者寫出簡短的代碼，同時保證對參數進行必要的檢查，這樣，程式運行時就減少了出錯的可能性。

Python 多重繼承（Mixin模式）

像C或C++這類語言都支援多重繼承，一個子類可以有多個父類，這樣的設計常被人詬病。因為繼承應該是個”is-a”關係。比如轎車類繼承交通工具類，因為轎車是一個(“is-a”)交通工具。一個物品不可能是多種不同的東西，因此就不應該存在多重繼承。不過有沒有這種情況，一個類的確是需要繼承多個類呢？

答案是有，我們還是拿交通工具來舉例子，民航飛機是一種交通工具，對於土豪們來說直升機也是一種交通工具。對於這兩種交通工具，它們都有一個功能是飛行，但是轎車沒有。所以，我們不可能將飛行功能寫在交通工具這個父類中。但是如果民航飛機和直升機都各自寫自己的飛行方法，又違背了代碼儘可能重用的原則（如果以後飛行工具越來越多，那會出現許多重複代碼）。怎麼辦，那就只好讓這兩種飛機同時繼承交通工具以及飛行器兩個父類，這樣就出現了多重繼承。這時又違背了繼承必須是”is-a”關係。這個難題該怎麼破？

不同的語言給出了不同的方法，讓我們先來看下Java。Java提供了介面interface功能，來實現多重繼承：

public abstract class Vehicle {} public interface Flyable {    public void fly();} public class FlyableImpl implements Flyable {    public void fly() {        System.out.println("I am flying");    }} public class Airplane extends Vehicle implements Flyable {    private flyable;     public Airplane() {        flyable = new FlyableImpl();    }     public void fly() {        flyable.fly();    }}

現在我們的飛機同時具有了交通工具及飛行器兩種屬性，而且我們不需要重寫飛行器中的飛行方法，同時我們沒有破壞單一繼承的原則。飛機就是一種交通工具，可飛行的能力是是飛機的屬性，通過繼承介面來擷取。

回到主題，Python語言可沒有介面功能，但是它可以多重繼承。那Python是不是就該用多重繼承來實現呢？是，也不是。說是，因為從文法上看，的確是通過多重繼承實現的。說不是，因為它的繼承依然遵守”is-a”關係，從含義上看依然遵循單繼承的原則。這個怎麼理解呢？我們還是看例子吧。

class Vehicle(object):    pass class PlaneMixin(object):    def fly(self):        print ‘I am flying‘ class Airplane(Vehicle, PlaneMixin):    pass

可以看到，上面的Airplane類實現了多繼承，不過它繼承的第二個類我們起名為PlaneMixin，而不是Plane，這個並不影響功能，但是會告訴後來讀代碼的人，這個類是一個Mixin類。所以從含義上理解，Airplane只是一個Vehicle，不是一個Plane。這個Mixin，表示混入(mix-in)，它告訴別人，這個類是作為功能添加到子類中，而不是作為父類，它的作用同Java中的介面。

使用Mixin類實現多重繼承要非常小心

• 首先它必須表示某一種功能，而不是某個物品，如同Java中的Runnable，Callable等
• 其次它必須責任單一，如果有多個功能，那就寫多個Mixin類
• 然後，它不依賴於子類的實現
• 最後，子類即便沒有繼承這個Mixin類，也照樣可以工作，就是缺少了某個功能。（比如飛機照樣可以載客，就是不能飛了^_^）

另外提一下，ReactJS也有Mixin功能，而且文法很簡潔：

var PlaneMixin = function() {  return {    fly: function() {      console.log(‘I am flying‘);    }  }} var AirplaneComponent = React.createClass({  mixins: [PlaneMixin()],  render: function() {    return ‘<h1>Hello</h1>‘;  }});

 

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