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前言

本文中代码运行的python版本一律采取2.7.13

科普:

经典类:classic class

新式类:new-style class

python2.2 之前并没有新式类
python2.2-2.7 新式类与经典类并存, 默认使用经典类, 除非显式继承object
python3.X 中去除了经典类, 用户定义的所有类都隐式继承自object

如何使用新式类

 class New(object): # 显式继承object类
 pass

class Old: 
 pass
  
class Old2():
 pass

上述代码中的3种定义类的方法, 只有第一种方法定义的是新式类.

新式类VS经典类

新式类与经典类最主要的区别在于继承顺序, 事实上, 对于用户定义的每一个类, python 都会计算出一个方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）列表，它代表了类继承的顺序, 而由于经典类与新式类采用的算法不一致, 相同的继承关系可能会出现不一样的MRO列表.

import inspect
class D:
  pass
 
class C(D):
  pass 
 
class B(D):
  pass
 
class A(B, C):
  pass  

print inspect.getmro(A)
# (<class __main__.A at 0x000000000322BB88>, 
# <class __main__.B at 0x000000000322B9A8>, 
# <class __main__.D at 0x000000000322BC48>, 
# <class __main__.C at 0x000000000322B948>)

class D(object):
  pass
 
class C(D):
  pass
 
class B(D):
  pass
 
class A(B, C):
  pass

print inspect.getmro(A)

# (<class '__main__.A'>, 
<class '__main__.B'>, 
<class '__main__.C'>, 
<class '__main__.D'>, 
<type 'object'>)

可以看到, 经典类的MRO顺序A-B-D-C 与新式类的MRO顺序 A-B-C-D-object 是存在差异的, 这可能会是我们日常会遇到的坑.

而除了继承顺序的差异, 新式类还添加了内置属性__slots__

一般来说, 每个实例都有一个字典来管理实例的属性, 我们可以用__dict__ 来查看(__dict__并不保存类属性),它允许我们动态地修改实例的属性, 但是这也意味着每个实例都会有1个独立的字典需要我们去维护, 当我们需要创建大量的实例时, 这个操作是十分消耗内存的.

当我们在定义类时添加了__slots__属性后, 对象在实例化时就不会创建字典来管理实例属性, 而实例只能定义在__slots__里边已经设定好的属性名, 不允许动态添加其他未在__slots__里定义的属性

 class Student(object):
 __slots__ = ('id', 'name', 'gender')
 def exam(self):
  pass

s1 = Student()
'__dict__' in dir(s1) # False
s1.id = 10001
s1.class = 1 
# AttributeError: 'Student' object has no attribute 'class'

def func():
 pass

s1.exam = func 
# AttributeError: 'Student' object attribute 'f' is read-only

使用__slots__ 后我们不再能够动态地修改实例的属性, 那么使用__slots__究竟有什么好处呢?

优点：
1.节省内存
2.提高属性访问速度

缺点:
1.不能动态修改实例属性

当然, 除了继承顺序和__slots__, 新式类添加了__getattribute__方法, 还修改了实例的类型

 class New(object):
 pass
 
class Old:
 pass
 
new = New()
old = Old()
print(new)
# <__main__.New object at 0x0000000003262208>
print(old)
# <__main__.Old instance at 0x000000000321C6C8>

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。