面向对象有三大特性：封装、继承、多态。

在前面的几篇文章中，我们重点介绍了封装特性，同时稍微发散了一下，讲解了Python中对象的生命周期管理。

今天开始讲解面向对象的第二大特性——继承。

在介绍Python中的继承之前，我们先来看一下勤奋的程序员与懒惰的程序员的区别，以下仅为个人观点，不喜可喷。

勤奋的程序员总是准点下班、很少加班；

懒惰的程序员总是忙忙碌碌、一直加班。

勤奋的程序员大多数时间在思考、然后才运指如飞；

懒惰的程序员似乎一直在噼噼啪啪、但时不时卡壳、停下来。

勤奋的程序员写的代码很少，言简意赅；

懒惰的程序员写的代码很多，长篇累牍。

当然，前面只是夸张的修辞，在某些血汗工厂里，勤奋的程序员也总要加班、始终有干不完的活。

其实，在我看来，两者的区别只在于是否践行DRY原则。

所谓的DRY原则，是Don't Repeat Yourself，即“不要重复自己”的意思。是软件开发中的一项很关键的原则，主旨在于减少系统中的代码冗余与信息重复。其基本思想在于，每一段知识（逻辑或者功能）都应该在系统中有且只有一个明确的表示。

遵循DRY原则的好处有很多，比如：

1、提高代码的可维护性，减少重复代码，修改某一个逻辑、功能时，只需要在一处修改，降低了出错的概率。

2、增加代码的可读性，没有重复代码，代码的结构更加清晰、易读。

3、降低代码荣誉，减少了代码量，一定程度上可以优化资源的使用与性能提升。

4、逻辑清晰，简化错误排查与测试的工作量。

帕斯卡说，“人是一根会思考的芦苇”，践行DRY原则的关键在于思考。简单的复制、粘贴组合，其实是放弃了思考的表现。一个事情、一个功能如果要出现超过3次，就应该思考如何优化设计、如何实现代码的复用、如何降低人工成本提高自动化的程度。

所以面向对象、或者编程本身的难点或者说竞争优势，不在于代码的堆砌，因为那样做只会成为一个合格的“码农”；而在于写代码实现前的思考与设计，因为这样做才能称之为“工程师”。

之所以“离题万里”，来聊DRY原则，是因为在Python中，继承是实现代码复用、践行DRY原则的一个很好的实践（还有一个很好的实践，叫做函数重用，之前的文章中已经提到），只有理解了这个原则，才能更好地使用继承特性。

说到继承，一定会涉及两个概念，一个是父类，一个是子类。在进入语法与代码的讲解之前，对继承的概念稍微再多说几句。

在不同的语境下，会有一些不同的表达方式，但是本质都是一样的。

1、子类继承父类的属性和方法。

2、父类是子类的泛化，子类是父类的特化，两者是一般与特殊的关系。

3、父类是对子类的抽象，子类是对父类的扩展。

在Python中如何使用继承呢，我们还是以打工人的代码为例，简化来说，打工人的属性有姓名、性别、年龄、薪资等，方法有上班打卡、工作、下班打卡。每个打工人的属性大部分都一样，上下班打卡也一样，但是工作方式会有所区别，则可以通过继承实现复用相同的属性和方法，仅重写不同的部分，代码如下：

执行结果：

从上面代码中可以看出：

1、继承的语法非常简单：class 子类名(父类名)即可，上面的Programmer类，直接完全继承了父类的属性及方法。

2、在Python 3中，一个自定义的类，如果没有写明继承的父类，则其父类为object，通过类的属性__bases__可以获取到一个类继承的所有父类（也称作基类），返回一个元组，可以看出，Python是支持多继承的。

3、有些教材或者大牛说，子类会把父类的所有非私有属性和方法继承下来，其实是不太严谨的，我们通过__dict__属性，可以看到，其实是继承了混淆后的私有属性的，而且我们通过混淆后的私有方法名，也是可以调用到对应的方法的。

在上面的例子中，我们的子类直接照搬了父类的所有属性和方法，但是，通常情况下，子类会在继承父类属性和方法的同时，重写父类的部分方法，或者新增一些方法，这就是扩展的部分。尤其重写父类的同名方法时，一定要注意，这是实现后续会介绍的面向对象的“多态”特性的一个常用的实现方式。

我们以具体的代码来看，子类重写及扩展父类的情况：

执行结果：

需要注意的是：

1、一旦子类自定义了__init__魔法函数，则在实例化子类对象时，不会再调用父类的__init__方法函数。

2、在子类的方法中，可以通过super()的方式，调用父类中的同名方法。所以，在子类的__init__方法中，可以把通过调用父类的__init__方法，实现name、gender、age、salary属性的初始化，而不用将4个属性再写一遍。

3、需要区分的是，super是一个自定义类，而不是有些人所说的内置函数。

接下来，稍微介绍一下内置类super的使用。

首先看下super的帮助文档：

从文档中，可以看出：

1、super是一个内置类，显示继承自object。

2、super的使用场景是，用于在继承链路中，访问父类的属性或者方法。

3、无参的实例化super，相当于super(self.__class__, self)。

4、super(type, obj)可以在继承链上访问任意一个祖先类的方法。

以代码实例来看：

执行结果：

从代码的执行中，可以看出：

1、super(cls, self)可以调用cls的父类的方法或属性，所以在一条继承连路上，子类可以向上溯源，调取任意一个层级的父类的方法或属性。

2、通过类属性__mro__可以查看继承链路中的方法解析熟悉（Method Resolution Order, MRO），也可以通过mro()方法来查看类的MRO。这里只是简单看一下，其实这个顺序就是在子类对象调用一个方法时，在继承路径上的查找顺序，找到了就停止，否则就一直按顺序查找。

从上面super内置类的定义中，可以看到，super()实例化的参数，需要符合一定的条件（isinstacne、issubclass），否则会报错。

接下里，通过代码来看下type、isinstance和issubclass的使用：

执行结果：

从代码的执行结果可以得出如下结论：

1、type(obj) == cls的比较，不考虑继承关系的，所以，跟类对象比较是True，而跟父类对象比较则是False。

2、isinstance(obj, cls)，则会考虑继承关系，实例对象与任何一个父类对象比较，均会返回True。

3、issubclass(cls1, cls2)，适用于比较一个类对象cls1是否是cls2的子类，可以是间接子类。

今天的文章中，以DRY原则及关于代码的复用，引入关于Python中继承的使用的介绍。

其实，继承可以理解是用功能增强的点（.）运算符实现的。具体来讲，如果搜索一个属性时未在实例或实例的类中找到匹配项，将会继续搜索基类。这个过程会一直继续下去，直到没有更多的基类可供搜索为止。

此外，Python中还支持多继承，虽然一般不建议使用多继承，但是，关于多继承的简单使用，还是可以稍微介绍一下的，从而稍微理解相关的设计实现思路。所以，下一篇文章中，我们会简单聊下多继承。

感谢拨冗阅读！