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# Python 类介绍(第 2 部分，共 2 部分)
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> 原文：<https://www.pythoncentral.io/introduction-to-python-classes-part-2-of-2/>
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在本系列的第一部分中，我们看了在 Python 中使用类的基础知识。现在我们来看看一些更高级的主题。
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## **Python 类继承**
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Python 类支持*继承*，这让我们获得一个类定义并扩展它。让我们创建一个继承(或*从[第一部分](https://www.pythoncentral.io/introduction-to-python-classes/)中的例子派生出*)的新类:
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```py
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class Foo:
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def __init__(self, val):
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self.val = val
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def printVal(self):
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print(self.val)
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类 derived Foo(Foo):
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def negate val(self):
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self . val =-self . val
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```
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这定义了一个名为`DerivedFoo`的类，它拥有`Foo`类所拥有的一切，还添加了一个名为`negateVal`的新方法。这就是它的作用:
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```py
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>>> obj = DerivedFoo(42)
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>>> obj.printVal()
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42
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>>> obj.negateVal()
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>>> obj.printVal()
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-42
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```
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当我们重新定义(或*覆盖*)一个已经在基类中定义的方法时，继承变得非常有用:
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```py
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class DerivedFoo2(Foo):
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def printVal(self):
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print('My value is %s' % self.val)
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```
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我们可以按如下方式测试该类:
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```py
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>>> obj2 = DerivedFoo2(42)
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>>> obj2.printVal()
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My value is 42
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```
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派生类重新定义了`printVal`方法来做一些不同的事情，每当调用`printVal`时都会使用这个新版本。这让我们可以改变类的行为，这通常是我们想要的(因为如果我们想要原始的行为，我们只需要使用原始的类)。注意，该方法的新版本调用旧版本，并且调用以基类的名称为前缀(否则 Python 会认为您调用的是新版本)。
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Python 提供了几个函数来帮助您确定一个对象是什么类:
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* 检查一个对象是否是指定类的一个实例，或者是一个派生类。
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例如以下内容:
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```py
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>>> print(isinstance(obj, Foo))
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True
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>>> print(isinstance(obj, DerivedFoo))
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True
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>>> print(isinstance(obj, DerivedFoo2))
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False
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```
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* 检查一个类是否派生自另一个类
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例如以下内容:
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```py
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>>> print(issubclass(DerivedFoo, Foo))
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True
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>>> print(issubclass(int, Foo))
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False
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```
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### **Python 类迭代器和生成器**
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Python 的`for`语句将循环遍历任何可*迭代的*，包括内置的数据类型，如数组和字典。例如:
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```py
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>>> arr = [1,2,3]
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>>> for x in arr:
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... print(x)
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当我们定义自己的类时，我们可以使它们可迭代，这将允许它们在 for 循环中工作。我们通过定义一个返回一个*迭代器*(一个跟踪我们在循环中的位置的对象)的`__iter__`方法和一个返回下一个可用值的`__next__`方法来实现这一点。请注意，Python 3.x 和 Python 2.x 的`next`方法的语法是不同的。对于 Python 3.x，您必须使用`__next__`方法，而对于 Python 2.x，您必须使用`next`方法。
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这里有一个简单的例子，可以让你在一个数据结构上向后迭代。下面是类的定义:
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* [Python 3.x](#custom-tab-0-python-3-x)
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* [Python 2.x](#custom-tab-0-python-2-x)
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* [Python 3.x](#)
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[python]
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class Backwards:
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def __init__(self, val):
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self.val = val
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self.pos = len(val)
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def __iter__(self):
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回归自我
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def __next__(self):
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#如果 self.pos < = 0:
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提升 StopIteration，我们就完成了
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self.pos = self.pos - 1
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return self.val[self.pos]
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[/python]
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* [Python 2.x](#)
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[python]
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class Backwards:
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def __init__(self, val):
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self.val = val
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self.pos = len(val)
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def __iter__(self):
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回归自我
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def next(self):
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#我们完成了
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如果 self.pos < = 0:
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提高 StopIteration
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self.pos = self.pos - 1
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return self.val[self.pos]
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[/python]
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这是一个迭代类的例子:
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```py
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>>> for x in Backwards([1,2,3]):
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... print(x)
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```
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该类跟踪两件事，被迭代的数据结构和下一个要返回的值。`__iter__`方法只是返回对对象本身的引用，因为这是用来管理循环的。当 Python 遍历对象时，它会重复调用`next`方法来获取下一个值，直到没有剩余值时抛出`StopIteration`异常。
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这是一个非常简单的例子，但是它的大部分是锅炉板代码(获取每一项并跟踪我们在循环中的进度)，每次我们想要创建一个 iterable 类时都是一样的。然而，Python 又一次拯救了我们，它给我们提供了一种方法，使用*生成器*来消除所有这些重复的管理代码。
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一个*生成器*是一种特殊的函数，它返回一个 iterable 对象，这个对象自动地记住它在一个循环中的位置。这是同一个例子，这次使用了一个发生器。
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该功能可定义如下(注意:使用`yield`关键字):
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```py
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def backwards(val):
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for n in range(len(val), 0, -1):
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yield val[n-1]
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```
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我们可以这样使用发电机:
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```py
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>>> for x in backwards([1,2,3]):
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... print(x)
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3
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2
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1
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```
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如果你以前从未见过这种事情，你可能真的很难理解它，但是最简单的方法就是像这样阅读`backwards`函数:
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* 在传入的值上向后循环。
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* 在每一遍中，`yield`下一个值，即暂时停止执行循环，并将下一个值返回给调用者。它做它想做的任何事情，然后当它再次调用我们时，我们从我们停止的地方继续循环。
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### **作为对象的 Python 类**
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一个类描述了该类的实例看起来像什么，也就是说，它们将有什么方法和成员变量。在内部，Python 在自己的对象中跟踪每个类的定义，我们可以修改这个对象。这意味着我们可以动态地改变类的定义，甚至在运行时创建一个全新的类！
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让我们从一个简单的类定义开始:
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```py
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class Foo:
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def __init__(self, val):
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self.val = val
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```
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让我们来看看用法:
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```py
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>>> obj = Foo(42)
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>>> obj.printVal()
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AttributeError: Foo instance has no attribute 'printVal'
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哎呀！我们得到一个错误，因为这个类没有一个`printVal`方法。
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好了，再加一个:-)。我们可以这样定义它:
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```py
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def printVal(self):
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print(self.val)
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```
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我们可以将函数添加到类中，如下所示:
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```py
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>>> Foo.printVal = printVal
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>>> obj.printVal()
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42
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```
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我们定义了一个名为 **printVal** 的方法，它是独立的(也就是说，它是在类之外定义的)，但是它看起来像一个类方法(也就是说，它有一个 self 参数)。然后，我们将它添加到类定义(`Foo.printVal = printVal`)中，这使得它变得可用，就好像它是原始类定义的一部分一样。
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如果我们想删除它，我们可以使用普通的`del`语句:
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```py
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>>> del Foo.printVal
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>>> obj.printVal()
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AttributeError: Foo instance has no attribute 'printVal'
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```
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为了在运行时创建一个全新的类，我们使用了`type`方法:
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```py
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>>> obj = MyNewClass()
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NameError: name 'MyNewClass' is not defined
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>>> MyNewClass = type('MyNewClass', (object,), dict())
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>>> obj = MyNewClass()
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>>> print(obj)
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<__main__.MyNewClass object at 0x01D79DCC>
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```
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`type`调用的第二个参数是我们想要从中派生的类的列表，而第三个参数是组成类定义的方法和成员变量的字典(您可以在这里定义它们，或者如上所述动态添加它们)。
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要理解 Python 中的生成器和 yield 关键字，请查看文章 [Python 生成器和 yield 关键字](https://www.pythoncentral.io/python-generators-and-yield-keyword/ "Python Generators and the Yield Keyword")。
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