继承->重写

class A(object):
def __init__(self):
print("super(B,self).__init__():运行A:init")
self.name = "cui" # # 父类的self变量同样存储到self中,在子类中使用self调用没一点问题 def C(self):
print("super(B, self).C():运行A:C,并调用D方法")
self.D() def D(self):
print("A:D") class B(A): # B继承了A
def __init__(self):
print("运行B:init")
super(B,self).__init__() # super().父类方法,可以直接应用父类方法
super(B, self).C()
self.age = 12 def D(self): # 通过继承实现方法重写, 这样不管是子类还是父类,只要调用D方法,那么只调用子类的方法,除非使用super().D()
print("D方法在子类B中被重写,所以A:C调用的是B:D")
print("B:D") b = B() # 运行结果如下
-----------------------
D:\install\python\python.exe D:/realsense_code/data_process/ex_rgb/dsfsd.py
运行B:init
super(B,self).__init__():运行A:init
super(B, self).C():运行A:C,并调用D方法
D方法在子类B中被重写,所以A:C调用的是B:D
B:D
-----------------------

多继承

== A1.init(self) 多继承的初始化方法,并且父类的self属性会放在self中==

如果多个父类中有相同名字的self变量则看为一个

class A1(object):
def __init__(self):
print("super(B,self).__init__():运行A:init")
self.name = "A1" # # 父类的self变量同样存储到self中,在子类中使用self调用没一点问题 def C1(self):
print("super(B, self).C():运行A:C,并调用D方法")
self.D() def D1(self):
print("A:D") class A2(object):
def __init__(self):
print("super(B,self).__init__():运行A:init")
self.name = "A2" # # 父类的self变量同样存储到self中,在子类中使用self调用没一点问题 def C2(self):
print("super(B, self).C():运行A:C,并调用D方法")
self.D() def D2(self):
print("A:D") class B(A1, A2): # B继承了A
def __init__(self):
print("运行B:init")
A1.__init__(self) # 多继承的初始化方法,并且父类的self属性会放在self中
A2.__init__(self) # 如果多个父类中有相同名字的self变量则看为一个
self.age = 12 def D(self): # 通过继承实现方法重写, 这样不管是子类还是父类,只要调用D方法,那么只调用子类的方法,除非使用super().D()
print("D方法在子类B中被重写,所以A:C调用的是B:D")
print("B:D") b = B()

除此之外,父类和子类的变量可以通过self相互调用

装饰器

详细请看:https://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html#:~:text=装饰器本质上是一个 Python 函数或类,它可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数%2F类对象。 它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景,装饰器是解决这类问题的绝佳设计。 有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码到装饰器中并继续重用。 概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。 如果函数 bar,也有类似的需求,怎么做? 再写一个 logging 在 bar 函数里? 这样就造成大量雷同的代码,为了减少重复写代码,我们可以这样做,重新定义一个新的函数:专门处理日志 ,日志处理完之后再执行真正的业务代码

简单地说:他们是修改其他函数的功能的函数。装饰器的运行顺序,就是按照函数顺序执行就可以。至于用@ 符号,是用更短的符号实现函数分装。

@a_new_decorator == a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)。

def a_new_decorator(a_func):
def wrapTheFunction():
print("I am doing some boring work before executing a_func()")
a_func()
print("I am doing some boring work after executing a_func()")
return wrapTheFunction def a_function_requiring_decoration():
print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell") a_function_requiring_decoration()
# outputs: "I am the function which needs some decoration to remove my foul smell" a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)
# now a_function_requiring_decoration is wrapped by wrapTheFunction() a_function_requiring_decoration()
# outputs:I am doing some boring work before executing a_func()
# I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
# I am doing some boring work after executing a_func()

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