03python面向对象编程之多态和枚举6

7.多态性

对于弱类型的语言来说，变量并没有声明类型，因此同一个变量完全可以在不同的时间引用不同的对象。当同一个变量在调用同一个方法时，完全可能呈现出多种行为（具体呈现出哪种行为由该变量所引用的对象来决定），这就是所谓的多态（Polymorphism）。

先看下面程序：

In [1]:

class Bird:

    def move(self, field):

        print('鸟在%s上自由地飞翔' % field)

class Dog:

    def move(self, field):

        print('狗在%s里飞快的奔跑' % field)

In [2]:

# x变量被赋值为Bird对象

x = Bird()

# 调用x变量的move()方法

x.move('天空')

鸟在天空上自由地飞翔

In [3]:

# x变量被赋值为Dog对象

x = Dog()

# 调用x变量的move()方法

x.move('草地')

狗在草地里飞快的奔跑

上面程序中 x 变量开始被赋值为 Bird 对象，因此当 x 变量执行 move() 方法时，它会表现出鸟类的飞翔行为。接下来 x 变量被赋值为 Dog 对象，因此当 x 变量执行 move() 方法时，它会表现出狗的奔跑行为。

从上面的运行结果可以看出，同一个变量 x 在执行同一个 move() 方法时，由于 x 指向的对象不同，因此它呈现出不同的行为特征，这就是多态。

看到这里，可能有读者感到失望，这个多态有什么用啊？不就是创建对象、调用方法吗？看不出多态有什么优势啊？

实际上，多态是一种非常灵活的编程机制。假如我们要定义一个 Canvas（画布）类，这个画布类定义一个 draw_pic() 方法，该方法负责绘制各种图形。该 Canvas类的代码如下：

In [4]:

class Canvas:

    def draw_pic(self, shape):

        print('--开始绘图--')

        shape.draw(self)

从上面代码可以看出，Canvas 的 draw_pic() 方法需要传入一个 shape 参数，该方法就是调用 shape 参数的 draw() 方法将自己绘制到画布上。

从上面程序来看，Canvas 的 draw_pic() 传入的参数对象只要带一个 draw() 方法就行，至于该方法具有何种行为（到底执行怎样的绘制行为），这与 draw_pic() 方法是完全分离的，这就为编程增加了很大的灵活性。下面程序定义了三个图形类，并为它们都提供了 draw() 方法，这样它们就能以不同的行为绘制在画布上，这就是多态的实际应用。看如下示例程序：

In [5]:

class Rectangle:

    def draw(self, canvas):

        print('在%s上绘制矩形' % canvas)

class Triangle:

    def draw(self, canvas):

        print('在%s上绘制三角形' % canvas)

class Circle:

    def draw(self, canvas):

        print('在%s上绘制圆形' % canvas)

In [6]:

c = Canvas()

# 传入Rectangle参数，绘制矩形

c.draw_pic(Rectangle())

--开始绘图--

在<__main__.Canvas object at 0x000000000E296550>上绘制矩形

In [7]:

# 传入Triangle参数，绘制三角形

c.draw_pic(Triangle())

--开始绘图--

在<__main__.Canvas object at 0x000000000E296550>上绘制三角形

In [8]:

# 传入Circle参数，绘制圆形

c.draw_pic(Circle())

--开始绘图--

在<__main__.Canvas object at 0x000000000E296550>上绘制圆形

从上面这个例子可以体会到 Python 多态的优势。当程序涉及 Canvas 类的 draw_pic() 方法时，该方法所需的参数是非常灵活的，程序为该方法传入的参数对象只要具有指定方法就行，至于该方法呈现怎样的行为特征，则完全取决于对象本身，这大大提高了 draw_pic() 方法的灵活性。

7.1issubclass和isinstance函数：检查类型

Python 提供了如下两个函数来检查类型：
1)issubclass(cls, class_or_tuple)：检查 cls 是否为后一个类或元组包含的多个类中任意类的子类。
2)isinstance(obj, class_or_tuple)：检查 obj 是否为后一个类或元组包含的多个类中任意类的对象。

通过使用上面两个函数，程序可以方便地先执行检查，然后才调用方法，这样可以保证程序不会出现意外情况。

如下程序示范了通过这两个函数来检查类型：

In [10]:

# 定义一个字符串

hello = "Hello"

# "Hello"是str类的实例，输出True

print('"Hello"是否是str类的实例: ', isinstance(hello, str))

"Hello"是否是str类的实例:  True

In [11]:

# "Hello"是object类的子类的实例，输出True

print('"Hello"是否是object类的实例: ', isinstance(hello, object))

# str是object类的子类，输出True

print('str是否是object类的子类: ', issubclass(str, object))

"Hello"是否是object类的实例:  True

str是否是object类的子类:  True

In [12]:

# "Hello"不是tuple类及其子类的实例，输出False

print('"Hello"是否是tuple类的实例: ', isinstance(hello, tuple))

# str不是tuple类的子类，输出False

print('str是否是tuple类的子类: ', issubclass(str, tuple))

"Hello"是否是tuple类的实例:  False

str是否是tuple类的子类:  False

In [13]:

# 定义一个列表

my_list = [2, 4]

# [2, 4]是list类的实例，输出True

print('[2, 4]是否是list类的实例: ', isinstance(my_list, list))

# [2, 4]是object类的子类的实例，输出True

print('[2, 4]是否是object类及其子类的实例: ', isinstance(my_list, object))

# list是object类的子类，输出True

print('list是否是object类的子类: ', issubclass(list, object))

[2, 4]是否是list类的实例:  True

[2, 4]是否是object类及其子类的实例:  True

list是否是object类的子类:  True

In [14]:

# [2, 4]不是tuple类及其子类的实例，输出False

print('[2, 4]是否是tuple类及其子类的实例: ', isinstance([2, 4], tuple))

# list不是tuple类的子类，输出False

print('list是否是tuple类的子类: ', issubclass(list, tuple))

[2, 4]是否是tuple类及其子类的实例:  False

list是否是tuple类的子类:  False

通过上面程序可以看出，issubclass() 和 isinstance() 两个函数的用法差不多，区别只是 issubclass() 的第一个参数是类名，而 isinstance() 的第一个参数是变量，这也与两个函数的意义对应：issubclass 用于判断是否为子类，而 isinstance() 用于判断是否为该类或子类的实例。

issubclass() 和 isinstance() 两个函数的第二个参数都可使用元组。例如如下代码：

In [15]:

data = (20, 'fkit')

print('data是否为列表或元组: ', isinstance(data, (list, tuple))) # True

# str不是list或者tuple的子类，输出False

print('str是否为list或tuple的子类: ', issubclass(str, (list, tuple)))

# str是list或tuple或object的子类，输出True

print('str是否为list或tuple或object的子类 ', issubclass(str, (list, tuple, object)))

data是否为列表或元组:  True

str是否为list或tuple的子类:  False

str是否为list或tuple或object的子类  True

此外，Python 为所有类都提供了一个 bases 属性，通过该属性可以查看该类的所有直接父类，该属性返回所有直接父类组成的元组。例如如下代码：

In [16]:

class A:

    pass

class B:

    pass

class C(A, B):

    pass

print('类A的所有父类:', A.__bases__)

print('类B的所有父类:', B.__bases__)

print('类C的所有父类:', C.__bases__)

类A的所有父类: (<class 'object'>,)

类B的所有父类: (<class 'object'>,)

类C的所有父类: (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>)

Python 还为所有类都提供了一个 subclasses() 方法，通过该方法可以查看该类的所有直接子类，该方法返回该类的所有子类组成的列表。例如在上面程序中增加如下两行：

In [17]:

print('类A的所有子类:', A.__subclasses__())

print('类B的所有子类:', B.__subclasses__())

类A的所有子类: [<class '__main__.C'>]

类B的所有子类: [<class '__main__.C'>]

8.枚举类

8.1枚举类定义

在某些情况下，一个类的对象是有限且固定的，比如季节类，它只有 4 个对象；再比如行星类，目前只有 8 个对象。这种实例有限且固定的类，在 Python 中被称为枚举类。

程序有两种方式来定义枚举类：直接使用 Enum 列出多个枚举值来创建枚举类。通过继承 Enum 基类来派生枚举类。

如下程序示范了直接使用 Enum 列出多个枚举值来创建枚举类：

In [18]:

import enum

# 定义Season枚举类

Season = enum.Enum('Season', ('SPRING', 'SUMMER', 'FALL', 'WINTER'))

上面程序使用 Enum() 函数（就是 Enum 的构造方法）来创建枚举类，该构造方法的第一个参数是枚举类的类名；第二个参数是一个元组，用于列出所有枚举值。

在定义了上面的 Season 枚举类之后，程序可直接通过枚举值进行前问，这些枚举值都是该枚举的成员，每个成员都有 name、value 两个属性，其中 name 属性值为该枚举值的变量名，value 代表该枚举值的序号（序号通常从 1 开始）。

例如，如下代码测试了枚举成员的用法：

In [19]:

# 直接访问指定枚举

print(Season.SPRING)

# 访问枚举成员的变量名

print(Season.SPRING.name)

# 访问枚举成员的值

print(Season.SPRING.value)

Season.SPRING

SPRING

1

程序除可直接使用枚举之外，还可通过枚举变量名或枚举值来访问指定枚举对象。例如如下代码：

In [20]:

# 根据枚举变量名访问枚举对象

print(Season['SUMMER']) # Season.SUMMER

# 根据枚举值访问枚举对象

print(Season(3)) # Season.FALL

Season.SUMMER

Season.FALL

此外，Python 还为枚举提供了一个 members 属性，该属性返回一个 dict 字典，字典包含了该枚举的所有枚举实例。程序可通过遍历 members 属性来访问枚举的所有实例。例如如下代码：

In [21]:

# 遍历Season枚举的所有成员

for name, member in Season.__members__.items():

    print(name, '=>', member, ',', member.value)

SPRING => Season.SPRING , 1

SUMMER => Season.SUMMER , 2

FALL => Season.FALL , 3

WINTER => Season.WINTER , 4

如果要定义更复杂的枚举，则可通过继承 Enum 来派生枚举类，在这种方式下程序就可以为枚举额外定义方法了。例如如下程序：

In [22]:

import enum

class Orientation(enum.Enum):

    # 为序列值指定value值

    EAST = '东'

    SOUTH = '南'

    WEST = '西'

    NORTH = '北'

    def info(self):

        print('这是一个代表方向【%s】的枚举' % self.value)

In [23]:

print(Orientation.SOUTH)

print(Orientation.SOUTH.value)

# 通过枚举变量名访问枚举

print(Orientation['WEST'])

# 通过枚举值来访问枚举

print(Orientation('南'))

# 调用枚举的info()方法

Orientation.EAST.info()

# 遍历Orientation枚举的所有成员

for name, member in Orientation.__members__.items():

    print(name, '=>', member, ',', member.value)

Orientation.SOUTH

南

Orientation.WEST

Orientation.SOUTH

这是一个代表方向【东】的枚举

EAST => Orientation.EAST , 东

SOUTH => Orientation.SOUTH , 南

WEST => Orientation.WEST , 西

NORTH => Orientation.NORTH , 北

上面程序通过继承 Enum 派生了 Orientation 枚举类，通过这种方式派生的枚举类既可额外定义方法，如上面的 info() 方法所示，也可为枚举指定 value（value 的值默认是 1、2、3、…）。

虽然此时 Orientation 枚举的 value 是由类型，但该枚举同样可通过 value 来访问特定枚举，如上面程序中的 Orientation('南')，这是完全允许的。

8.2 枚举的构造器

枚举也是类，因此枚举也可以定义构造器。为枚举定义构造器之后，在定义枚举实例时必须为构造器参数设置值。例如如下程序：

In [24]:

import enum

class Gender(enum.Enum):

    MALE = '男', '阳刚之力'

    FEMALE = '女', '柔顺之美'

    def __init__(self, cn_name, desc):

        self._cn_name = cn_name

        self._desc = desc

    @property

    def desc(self):

        return self._desc

    @property

    def cn_name(self):

        return self._cn_name

In [25]:

# 访问FEMALE的name

print('FEMALE的name:', Gender.FEMALE.name)

# 访问FEMALE的value

print('FEMALE的value:', Gender.FEMALE.value)

# 访问自定义的cn_name属性

print('FEMALE的cn_name:', Gender.FEMALE.cn_name)

# 访问自定义的desc属性

print('FEMALE的desc:', Gender.FEMALE.desc)

FEMALE的name: FEMALE

FEMALE的value: ('女', '柔顺之美')

FEMALE的cn_name: 女

FEMALE的desc: 柔顺之美

上面程序定义了 Gender 枚举类，并为它定义了一个构造器，调用该构造器需要传入 cn_name 和 desc 两个参数，因此程序使用如下代码来定义 Gender 的枚举值。

上面代码为 MALE 枚举指定的 value 是‘男’和‘阳刚之力’这两个字符串，其实它们会被自动封装成元组后传给 MALE 的 value 属性；而且此处传入的‘男’和‘阳刚之力’ 这两个参数值正好分别传给 cnname 和 desc 两个参数。简单来说，枚举的构造器需要几个参数，此处就必须指定几个值。