Python -- 进阶
Posted Y_ZhiWen
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python -- 进阶相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
函数式编程
f = abs
f(-1)把函数作为参数
def t(a,b,f)
return f(a)+f(b)
t(1,2,math.sqrt)map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。
reduce()函数
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。
例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：
def f(x, y):
return x + y调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：
先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)结果将变为125，因为第一轮计算是：计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。
filter()函数
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。
例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：
def is_odd(x):
return x % 2 == 1然后，利用filter()过滤掉偶数：
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
结果：[1, 7, 9, 17]
利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
# ['test', 'str', 'END']注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。
当rm为空时，默认删除空白符（包括’\\n’, ‘\\r’, ‘\\t’, ’ ‘)，如下：
a = ' 123'
a.strip()
# '123'
a='\\t\\t123\\r\\n'
a.strip()
#'123'自定义排序函数
Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：
sorted([36, 5, 12, 9, 21])
# [5, 9, 12, 21, 36]但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。
因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：
sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
# [36, 21, 12, 9, 5]返回函数
Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！
例如，定义一个函数 f()，我们让它返回一个函数 g，可以这样写：
def f():
print 'call f()...'
# 定义函数g:
def g():
print 'call g()...'
# 返回函数g:
return g仔细观察上面的函数定义，我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象，函数名 g 就是指向函数 g 的变量，所以，最外层函数 f 可以返回变量 g，也就是函数 g 本身。
调用函数 f，我们会得到 f 返回的一个函数：
x = f() # 调用f()
# call f()...
x # 变量x是f()返回的函数：
# <function g at 0x1037bf320>
x() # x指向函数，因此可以调用
# call g()... # 调用x()就是执行g()函数定义的代码返回函数可以把一些计算延迟执行。例如，如果定义一个普通的求和函数：
def calc_sum(lst):
return sum(lst)调用calc_sum()函数时，将立刻计算并得到结果：
calc_sum([1, 2, 3, 4])
# 10但是，如果返回一个函数，就可以“延迟计算”：
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
# 调用calc_sum()并没有计算出结果，而是返回函数:
f = calc_sum([1, 2, 3, 4])
f
# <function lazy_sum at 0x1037bfaa0>
# 对返回的函数进行调用时，才计算出结果:
f()
# 10请编写一个函数calc_prod(lst)，它接收一个list，返回一个函数，返回函数可以计算参数的乘积。
先定义能计算乘积的函数，再将此函数返回。
参考代码:
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
def f(x, y):
return x * y
return reduce(f, lst, 1)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()闭包
# 在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问：
def g():
print 'g()...'
def f():
print 'f()...'
return g
# 将 g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g：
def f():
print 'f()...'
def g():
print 'g()...'
return g但是，考察上一小节定义的 calc_sum 函数：
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部，因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。
举例如下：
# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1()
print f2()
print f3()
# 9
# 9
# 9你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9（请自己动手验证）。
原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
返回闭包不能引用循环变量，请改写count()函数，让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。
在count函数的循环内部，如果借助f函数，就可以避免引用循环变量i。
参考代码:
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(j):
def g():
return j*j
return g
r = f(i)
fs.append(r)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()# 考察下面的函数 f:
def f(j):
def g():
return j*j
return g它可以正确地返回一个闭包g，g所引用的变量j不是循环变量，因此将正常执行。
匿名函数
高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x2 时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是：
def f(x):
return x * x关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。
返回函数的时候，也可以返回匿名函数：
myabs = lambda x: -x if x < 0 else x
myabs(-1)
# 1
myabs(1)
# 1装饰器
不改动函数代码，而是动态修改函数功能
- 方法一： 修改函数本身
- 方法二：高阶函数
def f1(x):
return x*2
def new_fn(f):
def fn(x):
print 'call' + f._name_ + '()'
return f(x)
return fn
#调用
g = new_fn(f)
g(4)
f1 = new_fn(f1)
print f1(5)# @ 简化
@new_fn
def f1(x):
return x*2
# 相当于
def f1(x)
return x*2
f1 = new_fn(f1)装饰器作用 – 避免重复代码
- 打印日志
- 检测性能
- 数据库事务
- URL路由
不带参数的decorator
Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。
使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。
考察一个@log的定义：
def log(f):
def fn(x):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(x)
return fn
# 对于阶乘函数，@log工作得很好：
@log
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)
# call factorial()...
# 3628800但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错：
@log
def add(x, y):
return x + y
print add(1, 2)
# Traceback (most recent call last):
# File "test.py", line 15, in <module>
# print add(1,2)
# TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given)因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。
要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：
def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn现在，对于任意函数，@log 都能正常工作。
编写带参数decorator
考察上一节的 @log 装饰器
发现对于被装饰的函数，log打印的语句是不能变的（除了函数名）。
如果有的函数非常重要，希望打印出’[INFO] call xxx()…’，有的函数不太重要，希望打印出’[DEBUG] call xxx()…’，这时，log函数本身就需要传入’INFO’或’DEBUG’这样的参数，类似这样：
@log('DEBUG')
def my_func():
pass把上面的定义翻译成高阶函数的调用，就是：
my_func = log('DEBUG')(my_func)上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下：
log_decorator = log('DEBUG')
my_func = log_decorator(my_func)上面的语句又相当于：
log_decorator = log('DEBUG')
@log_decorator
def my_func():
pass所以，带参数的log函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数：
def log(prefix):
def log_decorator(f):
def wrapper(*args, **kw):
print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)
return f(*args, **kw)
return wrapper
return log_decorator
@log('DEBUG')
def test():
pass
print test()
# [DEBUG] test()...
# None对于这种3层嵌套的decorator定义，你可以先把它拆开：
# 标准decorator:
def log_decorator(f):
def wrapper(*args, **kw):
print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)
return f(*args, **kw)
return wrapper
# 返回decorator:
def log(prefix):
return log_decorator(f)拆开以后会发现，调用会失败，因为在3层嵌套的decorator定义中，最内层的wrapper引用了最外层的参数prefix，所以，把一个闭包拆成普通的函数调用会比较困难。不支持闭包的编程语言要实现同样的功能就需要更多的代码。
完善decorator
@decorator可以动态实现函数功能的增加，但是，经过@decorator“改造”后的函数，和原函数相比，除了功能多一点外，有没有其它不同的地方？
在没有decorator的情况下，打印函数名：
def f1(x):
pass
print f1.__name__
# f1有decorator的情况下，再打印函数名：
def log(f):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call...'
return f(*args, **kw)
return wrapper
@log
def f2(x):
pass
print f2.__name__
# wrapper可见，由于decorator返回的新函数函数名已经不是’f2’，而是@log内部定义的’wrapper’。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的_doc_等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中：
def log(f):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call...'
return f(*args, **kw)
wrapper.__name__ = f.__name__
wrapper.__doc__ = f.__doc__
return wrapper这样写decorator很不方便，因为我们也很难把原函数的所有必要属性都一个一个复制到新函数上，所以Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务：
import functools
def log(f):
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call...'
return f(*args, **kw)
return wrapper最后需要指出，由于我们把原函数签名改成了(*args, **kw)，因此，无法获得原函数的原始参数信息。即便我们采用固定参数来装饰只有一个参数的函数：
def log(f):
@functools.wraps(f)
def wrapper(x):
print 'call...'
return f(x)
return wrapper也可能改变原函数的参数名，因为新函数的参数名始终是 ‘x’，原函数定义的参数名不一定叫 ‘x’。
偏函数
当一个函数有很多参数时，调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数，就可以简化调用者的负担。
比如，int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换：
int('12345')
# 12345但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做 N 进制的转换：
int('12345', base=8)
# 5349
int('12345', 16)
# 74565假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)这样，我们转换二进制就非常方便了：
int2('1000000')
# 64
int2('1010101')
# 85functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：
import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
int2('1000000')
# 64
int2('1010101')
# 85所以，functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了。
模块和包
导入系统自带的模块 math
import math
math.pow(2, 0.5) # pow是函数
math.pi # pi是变量如果我们只希望导入用到的math模块的某几个函数，而不是所有函数，可以用下面的语句：
from math import pow, sin, log
pow(2, 10)
sin(3.14)如果使用import导入模块名，由于必须通过模块名引用函数名，因此不存在冲突：
import math, logging
print math.log(10) # 调用的是math的log函数
logging.log(10, 'something') # 调用的是logging的log函数如果使用 from…import 导入 log 函数，势必引起冲突。这时，可以给函数起个“别名”来避免冲突：
from math import log
from logging import log as logger # logging的log现在变成了logger
print log(10) # 调用的是math的log
logger(10, 'import from logging') # 调用的是logging的log动态导入模块
如果导入的模块不存在，Python解释器会报 ImportError 错误：
import something
#Traceback (most recent call last):
#File "<stdin>", line 1, in <module>
#ImportError: No module named something有的时候，两个不同的模块提供了相同的功能，比如 StringIO 和 cStringIO 都提供了StringIO这个功能。这是因为Python是动态语言，解释执行，因此Python代码运行速度慢。如果要提高Python代码的运行速度，最简单的方法是把某些关键函数用 C 语言重写，这样就能大大提高执行速度。同样的功能，StringIO 是纯Python代码编写的，而 cStringIO 部分函数是 C 写的，因此 cStringIO 运行速度更快。
利用ImportError错误，我们经常在Python中动态导入模块：
try:
from cStringIO import StringIO
except ImportError:
from StringIO import StringIO上述代码先尝试从cStringIO导入，如果失败了（比如cStringIO没有被安装），再尝试从StringIO导入。这样，如果cStringIO模块存在，则我们将获得更快的运行速度，如果cStringIO不存在，则顶多代码运行速度会变慢，但不会影响代码的正常执行。
try 的作用是捕获错误，并在捕获到指定错误时执行 except 语句。
使用future
Python的新版本会引入新的功能，但是，实际上这些功能在上一个老版本中就已经存在了。要“试用”某一新的特性，就可以通过导入future模块的某些功能来实现。
例如，Python 2.7的整数除法运算结果仍是整数：
10 / 3
# 3但是，Python 3.x已经改进了整数的除法运算，“/”除将得到浮点数，“//”除才仍是整数：
10 / 3
# 3.3333333333333335
10 // 3
# 3要在Python 2.7中引入3.x的除法规则，导入future的division：
from __future__ import division
print 10 / 3
# 3.3333333333333335当新版本的一个特性与旧版本不兼容时，该特性将会在旧版本中添加到future中，以便旧的代码能在旧版本中测试新特性。
面向对象
先了解一下创建类和属性已经其类方法：
# coding=utf-8
# 初始化实例属性 __init__()
# 当创建实例时，__init__()方法被自动调用，我们就能在此为每个实例都统一加上以下属性：
# __init__() 方法的第一个参数必须是 self（也可以用别的名字，但建议使用习惯用法），后续参数则可以自由指定，和定义函数没有任何区别。
# 访问限制 Python对属性权限的控制是通过属性名来实现的，如果一个属性由双下划线开头(__)，该属性就无法被外部访问。
# 但是，如果一个属性以"__xxx__"的形式定义，那它又可以被外部访问了，以"__xxx__"定义的属性在Python的类中被称为特殊属性，有很多预定义的特殊属性可以使用，通常我们不要把普通属性用"__xxx__"定义。
# 以单下划线开头的属性"_xxx"也可以被外部访问
# 创建类属性（静态成员变量）要用Person.count调用
# 定义实例方法
# 一个实例的私有属性就是以__开头的属性，无法被外部访问，那这些属性定义有什么用？
# 虽然私有属性无法从外部访问，但是，从类的内部是可以访问的。除了可以定义实例的属性外，还可以定义实例的方法。
# 实例的方法就是在类中定义的函数，它的第一个参数永远是 self，指向调用该方法的实例本身，其他参数和一个普通函数是完全一样的： # self不需要显式传入
# 定义类方法
# 通过标记一个 @classmethod，该方法将绑定到 Person 类上，而非类的实例。类方法的第一个参数将传入类本身，通常将参数名命名为 cls，
# 上面的 cls.count 实际上相当于 Person.count。
# 因为是在类上调用，而非实例上调用，因此类方法无法获得任何实例变量，只能获得类的引用。
class Person(object):
address = 'Earth' #类属性,要用Person.count调用
def __init__(self, name, gender, birth,job): #初始化实例属性
self.name = name
self.gender = gender
self.birth = birth
self.__job = job # 访问限制
def getJob(self):
return self.__job
@classmethod
def this_is_a_classmethod(cls):
print 'this is a class method'
# 相应地，创建实例时，就必须要提供除 self 以外的参数：
p = Person('Xiao Ming', 'Male', '1991-1-1','Student')
# 可见，只有以双下划线开头的"__job"不能直接被外部访问。
# print p.__job
# 调用实例方法
print p.getJob()
# 方法也是一种属性
print p.getJob
f = p.getJob
print f()
p.this_is_a_classmethod()
Person.this_is_a_classmethod()类属性和实例属性名字冲突怎么办
修改类属性会导致所有实例访问到的类属性全部都受影响，但是，如果在实例变量上修改类属性会发生什么问题呢？
class Person(object):
address = 'Earth'
def __init__(self, name):
self.name = name
p1 = Person('Bob')
p2 = Person('Alice')
print 'Person.address = ' + Person.address
p1.address = 'China'
print 'p1.address = ' + p1.address
print 'Person.address = ' + Person.address
print 'p2.address = ' + p2.address
#Person.address = Earth
#p1.address = China
#Person.address = Earth
#p2.address = Earth我们发现，在设置了 p1.address = ‘China’ 后，p1访问 address 确实变成了 ‘China’，但是，Person.address和p2.address仍然是’Earch’，怎么回事？
原因是 p1.address = ‘China’并没有改变 Person 的 address，而是给 p1这个实例绑定了实例属性address ，对p1来说，它有一个实例属性address（值是’China’），而它所属的类Person也有一个类属性address，所以:访问 p1.address 时，优先查找实例属性，返回’China’。
访问 p2.address 时，p2没有实例属性address，但是有类属性address，因此返回’Earth’。
可见，当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高，它将屏蔽掉对类属性的访问。
当我们把 p1 的 address 实例属性删除后，访问 p1.address 就又返回类属性的值 ‘Earth’了：
del p1.address
print p1.address
# => Earth可见，千万不要在实例上修改类属性，它实际上并没有修改类属性，而是给实例绑定了一个实例属性。
方法也是属性
我们在 class 中定义的实例方法其实也是属性，它实际上是一个函数对象：
class Person(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def get_grade(self):
return 'A'
p1 = Person('Bob', 90)
print p1.get_grade
# => <bound method Person.get_grade of <__main__.Person object at 0x109e58510>>
print p1.get_grade()
# => A也就是说，p1.get_grade 返回的是一个函数对象，但这个函数是一个绑定到实例的函数，p1.get_grade() 才是方法调用。
因为方法也是一个属性，所以，它也可以动态地添加到实例上，只是需要用 types.MethodType() 把一个函数变为一个方法：
import types
def fn_get_grade(self):
if self.score >= 80:
return 'A'
if self.score >= 60:
return 'B'
return 'C'
class Person(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
p1 = Person('Bob', 90)
p1.get_grade = types.MethodType(fn_get_grade, p1, Person)
print p1.get_grade()
# => A
p2 = Person('Alice', 65)
print p2.get_grade()
# ERROR: AttributeError: 'Person' object has no attribute 'get_grade'
# 因为p2实例并没有绑定get_grade给一个实例动态添加方法并不常见，直接在class中定义要更直观
继承
import Person
# 继承
# 一定要用 super(Student, self).__init__(name, gender) 去初始化父类，否则，继承自 Person 的 Student 将没有 name 和 gender。
# self参数已在super()中传入，在__init__()中将隐式传递，不需要写出（也不能写）。
class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.score = score多态
# 多态
# 在一个函数中，如果我们接收一个变量 x，则无论该 x 是 Person、Student还是 Teacher，都可以正确打印出结果：
# 这种行为称为多态。也就是说，方法调用将作用在 x 的实际类型上。s 是Student类型，
# 它实际上拥有自己的 whoAmI()方法以及从 Person继承的 whoAmI方法，但调用 s.whoAmI()总是先查找它自身的定义，
# 如果没有定义，则顺着继承链向上查找，直到在某个父类中找到为止。
# 由于Python是动态语言，所以，传递给函数 who_am_i(x)的参数 x 不一定是 Person 或 Person 的子类型。任何数据类型的实例都可以，只要它有一个whoAmI()的方法即可：
# 这是动态语言和静态语言（例如Java）最大的差别之一。动态语言调用实例方法，不检查类型，只要方法存在，参数正确，就可以调用。
class Person(object):
address = 'Earth' #类属性,要用Person.count调用
def __init__(self, name, gender, birth, job): #初始化实例属性
self.name = name
self.gender = gender
self.birth = birth
self.__job = job # 访问限制
def getJob(self):
return 'Person'
class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, birth, job, score):
Person.__init__(self, name, gender, birth, job)
self.score = score
def getJob(self):
return 'Student'
class Teacher(Person):
def __init__(self, name, gender, birth, job, course):
super(Teacher, self).__init__(name, gender, birth, job)
self.course = course
def getJob(self):
return 'Teacher'
def who_is_my_job(x):
print x.getJob()
p = Person('Tim', 'Male', '99', 'kk')
s = Student('Bob', 'Male', '88', '990', 'kls')
t = Teacher('Alice', 'Female', 'English', 'Teacher', 'sdf')
who_is_my_job(p)
who_is_my_job(s)
who_is_my_job(t)
class Book(object):
def getJob(self):
return 'I am a book'
b = Book()
who_is_my_job(b)
多重继承
# 多重继承
# 除了从一个父类继承外，Python允许从多个父类继承，称为多重继承。
#
# 多重继承的继承链就不是一棵树了，它像这样：
class A(object):
def __init__(self, a):
print 'init A...'
self.a = a
class B(A):
def __init__(self, a):
super(B, self).__init__(a)
print 'init B...'
class C(A):
def __init__(self, a):
super(C, self).__init__(a)
print 'init C...'
class D(B, C):
def __init__(self, a):
super(D, self).__init__(a)
print 'init D...'
# 像这样，D 同时继承自 B 和 C，也就是 D 拥有了 A、B、C 的全部功能。多重继承通过 super()调用__init__()方法时，A 虽然被继承了两次，但__init__()只调用一次：
d = D('d')
# init A...
# init C...
# init B...
# init D...多重继承的目的是从两种继承树中分别选择并继承出子类，以便组合功能使用。
举个例子，Python的网络服务器有TCPServer、UDPServer、UnixStreamServer、UnixDatagramServer，
而服务器运行模式有 多进程ForkingMixin 和 多线程ThreadingMixin两种。
要创建多进程模式的 TCPServer：
class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixin)
pass要创建多线程模式的 UDPServer：
class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixin):
pass如果没有多重继承，要实现上述所有可能的组合需要 4x2=8 个子类。
类型判断
# 判断类型
# 函数isinstance()可以判断一个变量的类型，既可以用在Python内置的数据类型如str、list、dict，也可以用在我们自定义的类，它们本质上都是数据类型。
# 假设有如下的 Person、Student 和 Teacher 的定义及继承关系如下：
class 以上是关于Python -- 进阶的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章