1.背景介绍

在面向对象编程中，继承（Inheritance）和多态（Polymorphism）是两种重要的特性。但是在传统的面向对象编程语言如Java、C++等中，继承和多态并没有得到充分的重视。而在Python中，继承和多态已经成为完美契合的特性了。

本文将从以下几个方面对Python的继承与多态进行深入剖析：

类定义中的super()函数
子类的构造方法（init()方法）调用顺序
super()的限制条件
@property装饰器的使用
方法的重载与覆写
类的继承和多态原理及应用举例

读者通过阅读本文，可以对Python的继承与多态有全面的理解和掌握。文章共计7章，每章3至4节的内容。每个知识点都有其特定的用法、原理、示例和应用场景。

本文基于个人的学习心得，力求准确且易懂地阐述Python的继承与多态机制。欢迎大家提供宝贵的意见建议，共同推进Python在工程实践上的发展！

2.核心概念与联系

什么是继承？

继承是指当创建了一个新类时，自动获得了另一个类所有的属性和方法。这种能力使得我们可以创建出更加通用的类，这样可以在某些情况下避免重复编码。同时也提高了代码的可复用性和可扩展性。

对于类之间的关系来说，有三种类型：单继承，多继承和接口继承。

**单继承：**即一个类只能有一个父类，这个父类被称作基类或超类。例如，狗是哺乳动物的子类，因此它只能继承自哺乳动物这个类。在Python中，单继承是默认情况，不必显式声明。
**多继承：**即一个类可以继承多个父类。比如，鸟类可以继承自哺乳动物、爬行动物、飞翔动物三个基类。
接口继承：与多继承类似，不同的是，接口继承仅仅继承接口，而不是实现。一般由一些抽象类或者其他接口类来实现接口继承。

为什么要使用多态？

多态意味着相同的消息可以产生不同的行为。多态可以降低耦合度、提高代码的可维护性、灵活性。在面向对象编程中，多态主要体现为两个层次：动态绑定和运行时绑定。

**动态绑定：**在程序执行期间，根据对象的实际类型调用相应的方法，这就是动态绑定。
**运行时绑定：**在运行时刻，由对象的真正类型决定调用哪个方法，这就叫做运行时绑定。

除了让代码更灵活和健壮之外，多态还可以提高代码的性能。因为Python编译器可以在运行时优化代码，选择最适合的版本执行代码。

多态的作用

由于多态机制，我们可以使用父类作为参数来创建它的子类的对象。比如，只需要传入父类的引用，就可以调用父类的所有方法。如果某个方法不能被调用，那么Python会自动寻找与参数类型兼容的其他版本。

多态还可以用于编写更容易理解、更清晰的代码。我们不必担心调用哪个方法，Python会帮我们自动处理。而且，多态也使得代码易于修改。如果我们想替换父类的一个方法，只需要改一下子类即可。

另外，由于父类和子类之间具有相似的结构，所以它们之间的转换也比较简单。我们无需再关心子类的内部实现，就可以直接使用子类的对象。

总结来说，多态是面向对象编程的一个重要特性，它能让我们的代码更加灵活、简洁和易于维护。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

类定义中的super()函数

在类定义中，super()函数是一个特殊的函数，它能够帮助我们调用父类的方法。super()函数的基本语法如下：

super(type[, object-or-type])

其中，第一个参数表示父类（或基类），第二个参数表示用于搜索父类的局部变量，默认为当前正在执行的函数所在的本地作用域。

通常情况下，当我们使用super()函数时，我们只需要指定父类，不需要传递任何对象或类型。当我们在子类中调用父类的方法时，Python解析器会自动将父类作为第一个参数传入到super()函数中。

为了更好地理解super()函数的工作原理，下面给出一个例子。假设我们有Animal类和Dog类，Dog继承自Animal类。现在，我们想要创建新的子类Cat，它继承自Dog类，并且有一个自己的方法eat():

class Animal:
    def __init__(self):
        print('Animal init')

    def eat(self):
        print('Eating')

class Dog(Animal):
    def __init__(self):
        # 通过super()函数，我们可以调用父类的构造函数
        super().__init__()
        print('Dog init')

    def bark(self):
        print('Woof Woof!')

    def sleep(self):
        print('Zzzz Zzzz...')

class Cat(Dog):
    def __init__(self):
        # 调用父类的构造函数
        super().__init__()
        print('Cat init')

    def meow(self):
        print('Meow Meow')

在上面的例子中，我们使用super()函数调用父类的构造函数。在Dog类的构造函数中，我们先调用父类的构造函数，然后再添加自己的初始化逻辑。在Cat类的构造函数中，我们只需要调用父类的构造函数就可以完成初始化。

子类的构造方法（init()方法）调用顺序

在Python中，子类构造方法（init()方法）的调用顺序是首先调用基类的构造方法，然后依次调用各级父类的构造方法，最后才是子类本身的构造方法。这一过程类似于“树”的构造过程，先根后叶的顺序也是递归的规律。

super()的限制条件

super()函数有几种使用限制条件：

只能在子类的构造方法中使用；
要求父类必须在子类之前出现；
如果父类不是用object关键字定义，则必须显示传入父类的名称（即super(ClassName, self)）。

@property装饰器的使用

@property装饰器是一个用来在类的封装中定义属性访问器的函数。我们可以通过属性访问器来控制对属性的访问权限，也可以通过装饰器来为属性设置检查和数据处理函数。

例如，我们可以为Cat类添加一个age属性，并通过装饰器@property来获取和设置age的值：

class Cat:
    def __init__(self, age=None):
        self._age = age
        
    @property   # getter
    def age(self):
        return self._age
    
    @age.setter    # setter
    def age(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError("Age must be an integer.")
        
        self._age = value
        
cat = Cat()
print(cat.age)     # None
cat.age = 'abc'     # raises ValueError: Age must be an integer.
cat.age = 12       # sets the age to 12.

在这个例子中，Cat类有一个私有变量_age，它存储了猫的年龄。我们通过@property装饰器来创建一个age属性的getter和setter方法。该装饰器会生成一个属性访问器方法，使用户可以像访问普通属性一样访问age属性。

方法的重载与覆写

方法的重载（overload）是指在同一个类中定义多个名字相同的方法，但是这些方法的参数个数或参数类型要么不同，要么只差一个默认值。方法的覆写（override）是在子类中重新定义父类的已有方法。

例如，我们可以为Animal类添加一个speak()方法，它的功能是打印一句话"I am an animal":

class Animal:
    def speak(self):
        pass
    
class Dog(Animal):
    def speak(self):
        print('I am a dog.')

class Cat(Animal):
    def speak(self):
        print('I am a cat.')

这里，Animal类有一个speak()方法，我们在Dog类和Cat类中分别定义了自己的speak()方法，但它们的函数签名都是一致的。由于我们对speak()方法提供了自己的实现，所以这时的方法重载就发生了。

此外，如果我们希望让父类的方法的功能发生变化，就可以考虑覆写父类的方法。比如，我们可能想让Dog类和Cat类都表现得像鸟类一样，这样它们就可以用fly()方法飞起来。

class Bird:
    def fly(self):
        print('Flying...')
        
class Penguin(Bird):
    def swim(self):
        print('Swimming...')
        
    def fly(self):
        print('Penguins can only walk and cannot fly.')

penguin = Penguin()
penguin.swim()        # Swimming...
penguin.fly()         # Penguins can only walk and cannot fly.

在这个例子中，我们定义了一个Bird类，它有一个fly()方法。然后，我们定义了一个Penguin类，它继承了Bird类，并重新定义了fly()方法。由于Penguin类的fly()方法覆写了Bird类的fly()方法，所以Penguin实例无法飞行。

类的继承和多态原理及应用举例

属性查找规则

在访问一个实例的属性时，Python采用下列查找规则：
1. 当前实例是否有对应的属性；
2. 从当前实例的类对象所对应的类开始往上查找；
3. 从当前实例的类的父类所对应的类开始往上查找，直到找到最终的父类Object；
4. 抛出AttributeError异常；
此规则保证了继承的特性：子类的属性会覆盖父类的属性，而且，可以通过继承来扩展类。
方法查找规则

在调用一个实例的方法时，Python采用下列查找规则：
1. 当前实例是否有对应的方法；
2. 从当前实例的类对象所对应的类开始往上查找；
3. 从当前实例的类的父类所对应的类开始往上查找，直到找到最终的父类Object；
4. 如果找到对应的方法，则调用之；否则抛出AttributeError异常；
此规则保证了多态的特性：调用实例的属性或方法时，Python会根据对象的类型决定应该调用哪个方法。
super()函数

当我们调用父类的方法时，我们可以用super()函数来隐式地调用父类的方法。对于子类实例，Python解析器会自动将父类作为第一个参数传入到super()函数中，这样我们就可以直接调用父类的方法。
```
class Parent:
    def myMethod(self):
        print("Calling parent method")
        
class Child(Parent):
    def myMethod(self):
        print("Calling child method")
        
        # Call parent method using super function
        super().myMethod()
        
obj = Child()
obj.myMethod()   # Output: Calling child method
                #          Calling parent method
```
在上面的例子中，Child类重写了Parent类的myMethod()方法。在子类的方法中，我们调用了super()函数，它会将子类的实例作为第一个参数传入到super()函数中，这样我们就可以调用父类的myMethod()方法。输出结果显示，Child类的myMethod()方法优先级高于Parent类的myMethod()方法，因此，我们成功地调用了父类的myMethod()方法。
接口继承

在Java中，接口（interface）是一个非常重要的概念。它定义了一组方法签名，但却没有提供具体的实现。换言之，它定义了一种契约，指定了某个类的功能应该具备的性质。

在Python中，接口继承与多继承非常相似。虽然接口和类的区别很模糊，但是接口与类的很多特性还是相同的。

比如，接口定义了某些方法，但没有提供具体的实现。我们可以把接口看成一种抽象类，它的目的是为了实现继承。

有时候，我们需要一个功能有多种实现的方式。但是，这些实现之间彼此又有着千丝万缕的联系。这种情况下，我们可以定义一个接口，并且提供多个实现。比如，某个函数需要支持列表和字典两种数据结构。我们可以定义一个接口Iterable，然后提供List和Dict两个实现：
```
from typing import List, Dict

class Iterable:
    def __iter__(self):
        yield None
        
class ListImpl(Iterable):
    def __init__(self, lst):
        self.__lst = lst
        
    def __iter__(self):
        for item in self.__lst:
            yield item
            
class DictImpl(Iterable):
    def __init__(self, dct):
        self.__dct = dct
        
    def __iter__(self):
        for key, val in self.__dct.items():
            yield (key, val)
                
l = [1, 2, 3]
di = {'a': 1, 'b': 2}

i: Iterable = ListImpl(l)
for x in i:
    print(x)      # output: 1
                   #          2
                   #          3
                    
i = DictImpl(di)
for k, v in i:
    print(k, v)  # output: a 1
                   #          b 2
                   
```
在这个例子中，我们定义了一个名为Iterable的抽象类，它只有一个抽象的__iter__()方法，用于遍历元素。然后，我们定义了ListImpl和DictImpl两个实现类，它们均实现了Iterable接口。它们的构造函数接收一个列表或字典，并保存它。然后，它们的__iter__()方法返回一个迭代器，用于遍历元素。

当我们声明一个变量i，它的类型为Iterable，并赋值为ListImpl或DictImpl实例时，Python解释器会根据实例的数据结构自动选择合适的实现类，并完成实例化。

在main函数中，我们通过遍历i的元素来展示如何使用接口和实现类。

Python入门实战：Python的继承与多态