摘要：类继承是面向对象编程 （OOP） 中的一个基本概念，它允许开发人员创建基于现有类的新类。此机制使新类（通常称为子类或子类）能够从父类或基类继承属性和方法。使用类继承的主要动机是代码重用、建立清晰的层次结构以及促进复杂软件系统的开发和维护，包括数据科学中的软件系
类继承是面向对象编程 （OOP） 中的一个基本概念，它允许开发人员创建基于现有类的新类。此机制使新类（通常称为子类或子类）能够从父类或基类继承属性和方法。使用类继承的主要动机是代码重用、建立清晰的层次结构以及促进复杂软件系统的开发和维护，包括数据科学中的软件系统。
类继承最显著的优势之一是代码重用。通过允许新类从现有类继承功能，开发人员可以在现有工作的基础上进行构建，而无需复制代码。 这不仅可以节省时间，还可以降低出错的可能性，因为基类代码可能已经过测试和验证。在数据科学中，这可能意味着为共享共同功能的不同类型的数据处理或算法创建子类。
类继承为软件设计引入了分层结构。通过此层次结构，可以更轻松地理解软件系统的不同组件之间的关系。例如，在数据科学项目中，您可能有一个通用的 DataProcessor 类，其中包含 ImageProcessor 和 TextProcessor 等子类，具体取决于您正在处理的数据类型。此层次结构阐明了系统的体系结构并使其更加直观。
在数据科学中，类继承对于以反映数据处理任务固有结构的方式组织代码特别有用。例如，基类可以定义通用数据加载器，而子类可以为不同的数据类型（例如，图像、文本、音频）实现特定的预处理步骤。这种方法允许灵活的代码，这些代码可以随着数据科学项目要求的发展而轻松调整。
虽然类继承可以显著改善代码的组织和重用，但重要的是要明智地使用它以避免增加开发和维护成本。不适当或过度使用继承会导致复杂且紧密耦合的代码库，这些代码库难以理解和维护。但是，如果使用得当，继承可以通过推广模块化和可扩展的代码体系结构来简化开发过程并降低维护成本。
类继承是 OOP 中的一个强大工具，可以大大增强代码重用，建立清晰的层次结构，并支持数据科学项目的开发和维护。通过利用继承，开发人员可以创建更高效、更有序且可扩展的软件系统。
继承允许我们定义一个类，该类从另一个类继承所有方法和属性。父类是继承自的类（也称为基类），子类是从另一个类（也称为派生类）继承的类。
下面是一个简单的示例来说明 Python 中的继承语法：
class BaseClass: passclass DerivedClass(BaseClass): pass让我们创建一个与数据科学相关的更实际的示例，其中我们有一个通用的 DataProcessor 类和用于处理不同类型数据的专用子类。
DataProcessor 类将包括所有数据类型通用的基本功能，例如加载和保存数据。
class DataProcessor: def __init__(self, data_source): self.data_source = data_source def load_data(self): print(f"Loading data from {self.data_source}") # Implementation to load data def save_data(self, data): print("Saving data...") # Implementation to save data派生类现在，我们将创建两个子类：ImageProcessor 和 TextProcessor，它们继承自 DataProcessor，但也包括它们的特定处理方法。
class ImageProcessor(DataProcessor): def process_data(self): print("Processing image data...") # Image-specific processing logicclass TextProcessor(DataProcessor): def process_data(self): print("Processing text data...") # Text-specific processing logic使用继承的类以下是使用这些类的方法：
image_processor = ImageProcessor("path/to/image/data")image_processor.load_data # Inherited methodimage_processor.process_data # Subclass-specific methodtext_processor = TextProcessor("path/to/text/data")text_processor.load_data # Inherited methodtext_processor.process_data # Subclass-specific method数据科学的优势这种结构允许我们在代码中有一个清晰的层次结构和组织，其中常见功能集中在基类中，从而减少冗余并使代码更易于维护和扩展。例如，如果我们想添加一个新方法来从数据库加载数据，我们只需要更新 DataProcessor 类，所有派生类都会自动继承这个新功能。
重写继承中的方法方法覆盖是面向对象编程中的一个功能，它允许派生（或子类）提供已在其基类（或超类）中定义的方法的特定实现。这个概念在继承中至关重要，它使子类能够修改或扩展从基类继承的方法的行为。
当子类中的方法与基类中的方法具有相同的名称、相同的参数或签名以及相同的返回类型时，该子类中的方法被称为覆盖基类中的方法。当在子类的对象上调用被覆盖的方法时，将执行子类中定义的版本，从而允许特定于该子类的行为。
考虑一个简单的类层次结构，其中泛型 DataModel 类定义了一个计算基本评估指标的方法 evaluate。在更专业的模型类中，例如 ClassificationModel 和 RegressionModel，我们可能希望重写 evaluate 来专门计算与分类或回归任务相关的指标。
class DataModel: def evaluate(self, predictions, true_values): print("Evaluating model...") # Implementation of a basic evaluation metricclass ClassificationModel(DataModel): def evaluate(self, predictions, true_values): print("Evaluating classification model...") # Implementation of classification-specific evaluation metrics, e.g., accuracy, F1 scoreclass RegressionModel(DataModel): def evaluate(self, predictions, true_values): print("Evaluating regression model...") # Implementation of regression-specific evaluation metrics, e.g., MSE, RMSE覆盖方法的好处定制：允许子类定义与其特定上下文相关的行为，从而增强类层次结构的灵活性。多态性： 促进多态行为，其中相同的方法名称可以根据调用它的对象执行不同的操作，从而使代码更直观、更易于管理。可维护性： 通过保持方法签名在整个层次结构中保持一致，同时允许根据需要改变行为，促进更简洁的代码。使用 super： 重写方法时，使用 super.method_name 从基类调用方法通常很有用，以避免重复代码或扩展基类方法的行为，而不是完全替换它。有关更多详细信息，请参阅下文。一致的签名：重写时，请保持方法签名一致。这包括方法名称、参数的数量和类型以及返回类型。文档覆盖： 清楚地记录任何被覆盖的方法，以便其他开发人员清楚地知道为什么需要覆盖以及如何修改行为。下面介绍如何在 ClassificationModel 中使用 super 来扩展基类方法：
class ClassificationModel(DataModel): def evaluate(self, predictions, true_values): super.evaluate(predictions, true_values) # Call the base class method print("Calculating additional classification metrics...") # Additional implementation heresuper 的主要目的是：
访问父类方法： 它使子类能够调用超类的方法，这在覆盖方法并希望扩展父类方法的行为而不是完全替换它时特别有用。避免直接父类引用：通过使用 super，您可以避免直接命名父类。这使您的代码更易于维护和适应更改，例如更改父类。协同多重继承： 在多重继承的上下文中，super 用于确保类的所有祖先都已正确初始化，并且遵循方法解析顺序 （MRO）。super 在 class 方法中使用，可以通过两种主要方式调用：
无参数：当在没有任何参数的情况下调用时， super 返回超类的临时对象，允许您调用其方法。class Parent: def show(self): print("Inside Parent")class Child(Parent): def show(self): super.show # Calls Parent's show method print("Inside Child")2. 使用参数：super 也可以用两个参数来调用 — super（class， obj） — 其中 class 是子类，obj 是 class 的对象实例，这在多重继承的复杂使用中更为常见。这在具有多重继承的复杂场景中特别有用，允许更精确地控制调用哪个父类的方法。
class：计算 MRO （方法解析顺序） 的子类。obj：子类的实例。下面是一个简化的示例来说明这种用法：
class A: def show(self): print("Show method from class A")class B(A): def show(self): print("Show method from class B") super.show # This would normally call A.showclass C(A): def show(self): print("Show method from class C") super.showclass D(B, C): def show(self): print("Show method from class D") super(B, self).show # Specifying to start from B's MROd_instance = Dd_instance.show在上述场景中，类 D 继承自 B 和 C，而 B 和 C 都继承自 A。在 D 类的 show 方法中调用 super（B， self）.show 时，Python 会从类 B 开始计算 MRO，尽管实例属于类 D。 这允许对在复杂继承层次结构中调用方法的顺序进行显式控制。
通过将 B 指定为类，super 调用实际上会跳到 MRO 中 B 之后的下一个类，在本例中为 C，因为定义了继承层次结构。这是在多个继承场景中管理方法调用的强大功能。
在 Python 编程领域，尤其是在数据科学项目中，面向对象编程 （OOP） 的吸引力和继承的使用有时会导致设计过于复杂。虽然继承（包括多重继承）是 Python 的一项强大功能，但由于多种原因，它在数据科学项目中的应用值得仔细考虑。
在本文的后面，我们将更详细地介绍 MRO，并了解多重继承的优缺点。
考虑这样一个场景：您正在构建一个具有基类 Model 和子类 LinearModel 的机器学习框架。你可能想要重写 LinearModel 中的方法，但仍使用 Model 中的部分实现。
class Model: def train(self, data): print("General model training steps") # Implementation of general training stepsclass LinearModel(Model): def train(self, data): super.train(data) # Calls Model's train method print("Linear model specific training steps") # Additional training steps specific to linear models在此示例中，super.train（data） 从 LinearModel 的 train 方法中的 Model 类调用 train 方法，从而允许 LinearModel 执行 Model 中定义的常规训练步骤和特定于线性模型的其他步骤。
在 Python 中使用面向对象编程 （OOP） 时，尤其是在继承的上下文中，通常会遇到派生（或子）类需要继承并可能扩展基（或父）类的功能的情况。super 函数和直接调用父类的 __init__ 构造函数是实现此目的的两种方法。下面，我们将通过清晰的示例来探讨这两种方法。
super 可用于调用父类的 __init__ 方法（或其他方法），而无需显式命名父类。这对于多重继承特别有用，因为它有助于避免直接命名父类的复杂性。
class Parent: def __init__(self, value): self.value = value print(f"Parent class with value: {self.value}")class Child(Parent): def __init__(self, value, extra): super.__init__(value) # Calling Parent class __init__ self.extra = extra print(f"Child class with value: {self.value} and extra: {self.extra}")# Creating an instance of Childchild_instance = Child(10, 20)在此示例中，Child 类继承自 Parent 类。Child 类的 __init__ 方法使用 super 调用 Parent 类的 __init__ 方法，以初始化 value 属性，然后初始化特定于 Child 类的附加属性 extra。
面向对象编程 （OOP） 中的继承通常通过“is-a”关系来解释，这是一种在类之间建立层次结构以指示一个类是另一个类的专用版本的方法。这种关系对于理解继承如何促进代码重用、多态性和复杂系统的组织至关重要。
“is-a” 关系表示子类（或派生类）是它继承自的超类（或基类）的更具体形式。这意味着子类的对象可以被视为超类的对象，尽管它们可能具有其他属性或行为。
数据科学示例考虑一个数据科学项目，其中我们有一个表示任何机器学习模型的通用 Model 类。我们可能有特定类型的模型，如 LinearRegressionModel 和 DecisionTreeModel，它们继承自 Model。
class Model: def train(self, data): pass # Generic training logic def predict(self, input_data): pass # Generic prediction logicclass LinearRegressionModel(Model): def train(self, data): print("Training Linear Regression Model...") # Specific training logic for linear regressionclass DecisionTreeModel(Model): def train(self, data): print("Training Decision Tree Model...") # Specific training logic for decision tree在此示例中，LinearRegressionModel 和 DecisionTreeModel 都是模型，但具有适合其算法的专用训练逻辑。这就是 “is-a” 关系的本质。
代码重用：子类可以从其 superclass 继承和重用代码，从而减少冗余。多态性： 可以统一处理通过继承相关的不同类的对象。例如，您可以有一个 Model 对象列表，其中实际包含 LinearRegressionModel、DecisionTreeModel 等实例，并在不知道模型的具体类型的情况下对每个对象调用 train 方法。可扩展性： 只需对现有代码进行最少的更改即可添加新类，从而使系统更具可扩展性。可维护性：假设方法签名保持不变，超类中的更改会自动传播到子类，从而使系统更易于维护。在设计系统时，请考虑 “is-a” 关系以确定继承是否合适：
当您可以说“类 B 是类 A 的一种类型”（例如，DecisionTreeModel 是一种 Model 类型）时，请使用继承。如果关系不适合 “is-a” 模型，请避免继承。在这种情况下，请考虑使用组合或接口来实现所需的功能。我们将在本系列文章的最后一部分介绍合成。“is-a” 关系是 OOP 中的一个强大概念，它是使用继承的基础。通过明确定义类如何通过这种关系进行关联，开发人员可以创建更有序、可维护和可扩展的软件。特别是在数据科学中，模型和数据处理方法可能差异很大，但也具有共同的行为，通过继承利用“is-a”关系可以产生更清晰、更高效的代码库。
继承是面向对象编程 （OOP） 中的一个基本概念，它允许一个类从另一个类继承属性和方法。Python 支持单继承和多继承，允许开发人员选择最适合其应用程序需求的方法。了解单继承和多继承之间的差异对于设计有效的类层次结构至关重要。
单一继承当一个类（称为派生类或子类）仅从一个超类（或父类）继承时，将发生单一继承。这是扩展或修改子类中 superclass 功能的简单方法。
优势：class Vehicle: # Superclass def general_usage(self): return "transportation"class Car(Vehicle): # Subclass def specific_usage(self): return "commute to work"# Using the classescar = Carprint(car.general_usage) # Inherited methodprint(car.specific_usage) # Subclass-specific method多重继承当一个类从多个基类继承时，将发生多重继承。这允许类组合所有基类的功能。
复杂性：层次结构可能会变得复杂，从而更难跟踪方法和属性的来源。钻石问题：菱形问题是一种特别的复杂性，其中继承层次结构中出现歧义，特别是当一个类继承自两个都继承自同一超类的类时。class Father: def gardening(self): print("I enjoy gardening")class Mother: def cooking(self): print("I love cooking")class Child(Father, Mother): # Inherits from both Father and Mother def sports(self): print("I enjoy sports")# Using the Child classchild = Childchild.gardening # Inherited from Fatherchild.cooking # Inherited from Motherchild.sports # Child's own methodPython 中的方法解析顺序 （MRO） 是指 Python 在类层次结构中查找方法的顺序。在多重继承的上下文中尤其相关，其中类可以从多个父类继承特征，MRO 对于确定 Python 如何以及在何处查找您调用的方法至关重要。
线性化：Python 使用一种称为 C3 线性化的策略以特定顺序展平类层次结构，以确保每个类在其父类之前按类定义中指定的顺序遇到一次。从左到右，深度优先： 方法的搜索从当前类开始，然后按照从左到右的深度优先顺序继续到父类。这意味着 Python 首先查看最左侧的父类，然后向下移动其层次结构（深度优先），然后再继续查看下一个父类。超级功能：Python 中的 super 函数利用 MRO 来确定要调用的方法或属性，从而更容易有效地使用继承，尤其是在复杂的类层次结构中。您可以使用 __mro__ 属性或 mro 方法查看类的 MRO。
print(Child.__mro__)这将显示 Python 查找方法和属性的顺序，有助于解决多个继承场景中的歧义。
有关 MRO 的进一步阅读：
单一继承提供了简单性和清晰度，使其适用于大多数用例。多重继承提供了更大的灵活性，并允许更复杂的行为，但需要仔细设计以避免歧义和复杂性。了解这两种范式使 Python 开发人员能够在构建其类层次结构时做出明智的决策，尤其是在数据科学等模块化和可重用代码有价值的领域。
多重继承确实可以为面向对象的设计提供显著的灵活性和功能。但是，它也可能带来复杂性和歧义，使代码库更难理解、维护和扩展。虽然多重继承可能是一个强大的工具，但以下是开发人员可能选择避免或仔细考虑其使用的几个原因：
多重继承最直接的影响是复杂性增加。当一个类从多个超类继承时，跟踪其继承的方法和属性的来源可能具有挑战性。这种复杂性会使代码库不那么直观且更难导航，尤其是对于不熟悉整个层次结构的开发人员而言。
菱形问题是与多重继承相关的一个众所周知的问题。当一个类继承自两个都继承自公共超类的类时，就会发生这种情况。这种情况可能会在方法解析顺序 （MRO） 中产生歧义，从而不清楚应该调用哪个超类的方法。虽然 Python 的方法解析顺序（C3 线性化）解决了这个问题，但理解和管理其含义可能会增加额外的复杂性。
对于多重继承，存在更高的方法名称冲突风险，即不同的超类具有名称相同但功能不同的方法。如果不仔细管理，这可能会导致意外行为，因为 subclass 可能会继承并执行错误的方法版本，从而导致难以跟踪和修复的 bug。
通常，多重继承的好处可以通过没有相同缺点的替代设计模式来实现。例如：
继承之上的组合：使用组合（其中对象包含其他对象的实例以扩展其功能）通常可以更灵活、更简单的方法来实现与多重继承相同的目标。我们将在以下文章中详细介绍组合。接口或 Mixin：在支持它们的语言中，接口或 mixin 可以提供一种跨类共享方法的方法，而不会产生多重继承的复杂性。虽然多重继承可以提供组织和重用代码的强大方法，但其潜在的缺点意味着应该谨慎使用它。
考虑复杂性、设计挑战和替代方案可以帮助开发人员决定何时适合多重继承，或者何时其他模式可能更合适。
在许多情况下，更简单的继承结构以及组合和接口可以为设计软件系统提供更易维护和可理解的方法，尤其是在数据科学等复杂领域，其中清晰度和模块化是关键。
来源：自由坦荡的湖泊AI一点号