在使用Python编写面向对象的代码时,我们会常常使用“继承”这种开发方式。例如下面这一段代码:
class Info: def __init__(self): pass def calc_age(self): print('我是父类的方法') class PeopleInfo(Info): def __init__(self): super().__init__() def calc_age(self): print(123456)
如果你使用 PeopleInfo 初始化一个对象,然后调用这个类的 calc_age 方法,我们来看看运行效果,如下图所示:
可以看出,父类 Info 里面的 calc_age 被子类里面的 calc_age 给“覆盖”了。
到目前为止,应该都是你已经知道的东西。那么下一个问题,请问 PeopleInfo 里面的 __init__ 会不会覆盖 Info 里面的 __init__ ?
为了确认这一点,我们来测试一下:
class Info: def __init__(self): print('我是父类的__init__') def calc_age(self): print('我是父类的方法') class PeopleInfo(Info): def __init__(self): super().__init__() print('我是之类的初始化方法') def calc_age(self): print(123456)
运行效果如下图所示:
这里你发现父类和子类的 __init__ 都被运行了。
不过你可能会强行解释为:在子类的 __init__ 里面,有一行 super().__init__() ,这个地方可能子类还没有完全覆盖父类,所以先运行了父类的方法。等到子类的 __init__ 全部执行完成以后,才会覆盖父类。
当然,这种强行诡辩显然是错误的,但为了证明这里你看到的现象和这个 super().__init__() 没有任何关系,我们不使用 __init__ ,而是自己定义一个:
class Info: def __init__(self): pass def __calc_age(self): print('我是父类的方法') def run_father(self): self.__calc_age() class PeopleInfo(Info): def __init__(self): super().__init__() pass def __calc_age(self): print(123456) def run_son(self): self.__calc_age()
运行效果如下图所示:
从这里可以看出,父类和子类的 __calc_age 都成功运行了。
这是因为,在Python里面,类方法或者属性如果以双下划线开头,那么他们就是类的私有方法,在被继承的时候,即使子类有相同名字的以双下划线开头的属性或者方法也不会覆盖父类。
而且这些以双下划线开头的私有方法或者属性,在类内部可以自由被其他方法调用,但是在实例对象里面是不能直接调用的,如下图所示:
那么Python是如何实现这一点的呢?实际上Python仅仅是改了一个名字而已。我们使用 dir 函数看看实例对象 kingname 里面有哪些内容,如下图所示:
大家请注意方框框住的内容,其中的 _Info__calc_age 就是父类中的 __calc_age ,而 _PeopleInfo__calc_age 就是子类中的 __calc_age 。Python仅仅是改了一个名字,在这种双下划线的私有方法或者私有属性的前面加上了 _类名 ,这样就确保了子类和父类的方法名不一致。
所以,虽然 在规范上,这种双下划线的私有方法和私有属性是不应该在外部访问的 ,但是如果你想强行访问,可以个使用这种改名以后的名字:
kingname = PeopleInfo() kingname._PeopleInfo__calc_age() # 强行调用子类的私有方法 kingname._Info__calc_age() # 强行调用父类的私有方法
运行效果如下图所示:
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python中使用双下划线防止类属性被覆盖问题,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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