为什么继承Python内置类型会出问题

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 1、内置类型有哪些?

在正式开始之前，我们首先要科普一下：哪些是 Python 的内置类型?

根据官方文档的分类，内置类型(Built-in Types)主要包含如下内容：

详细文档：https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html

其中，有大家熟知的数字类型、序列类型、文本类型、映射类型等等，当然还有我们之前介绍过的布尔类型、...对象 等等。

在这么多内容里，本文只关注那些作为可调用对象(callable)的内置类型，也就是跟内置函数(built-in  function)在表面上相似的那些：int、str、list、tuple、range、set、dict……

这些类型(type)可以简单理解成其它语言中的类(class)，但是 Python 在此并没有用习惯上的大驼峰命名法，因此容易让人产生一些误解。

在 Python 2.2 之后，这些内置类型可以被子类化(subclassing)，也就是可以被继承(inherit)。

2、内置类型的子类化

众所周知，对于某个普通对象 x，Python 中求其长度需要用到公共的内置函数 len(x)，它不像 Java  之类的面向对象语言，后者的对象一般拥有自己的 x.length() 方法。(PS：关于这两种设计风格的分析，推荐阅读 这篇文章)

现在，假设我们要定义一个列表类，希望它拥有自己的 length() 方法，同时保留普通列表该有的所有特性。

实验性的代码如下(仅作演示)：

# 定义一个list的子类 class MyList(list):     def length(self):         return len(self)

我们令 MyList这个自定义类继承 list，同时新定义一个 length() 方法。这样一来，MyList 就拥有 append()、pop()  等等方法，同时还拥有 length() 方法。

# 添加两个元素 ss = MyList() ss.append("Python") ss.append("猫")  print(ss.length())   # 输出：2

前面提到的其它内置类型，也可以这样作子类化，应该不难理解。

顺便发散一下，内置类型的子类化有何好处/使用场景呢?

有一个很直观的例子，当我们在自定义的类里面，需要频繁用到一个列表对象时(给它添加/删除元素、作为一个整体传递……)，这时候如果我们的类继承自  list，就可以直接写 self.append()、self.pop()，或者将 self  作为一个对象传递，从而不用额外定义一个列表对象，在写法上也会简洁一些。

还有其它的好处/使用场景么?欢迎大家留言讨论~~

3、内置类型子类化的“问题”

终于要进入本文的正式主题了:)

通常而言，在我们教科书式的认知中，子类中的方法会覆盖父类的同名方法，也就是说，子类方法的查找优先级要高于父类方法。

下面看一个例子，父类 Cat，子类 PythonCat，都有一个 say() 方法，作用是说出当前对象的 inner_voice：

# Python猫是一只猫 class Cat():     def say(self):         return self.inner_voice()     def inner_voice(self):         return "喵" class PythonCat(Cat):     def inner_voice(self):         return "喵喵"

当我们创建子类 PythonCat 的对象时，它的 say() 方法会优先取到自己定义出的 inner_voice() 方法，而不是 Cat 父类的  inner_voice() 方法：

my_cat = PythonCat() # 下面的结果符合预期 print(my_cat.inner_voice()) # 输出：喵喵 print(my_cat.say())         # 输出：喵喵

这是编程语言约定俗成的惯例，是一个基本原则，学过面向对象编程基础的同学都应该知道。

然而，当 Python 在实现继承时，似乎不完全会按照上述的规则运作。它分为两种情况：

• 符合常识：对于用 Python 实现的类，它们会遵循“子类先于父类”的原则

• 违背常识：对于实际是用 C  实现的类(即str、list、dict等等这些内置类型)，在显式调用子类方法时，会遵循“子类先于父类”的原则;但是，**在存在隐式调用时，**它们似乎会遵循“父类先于子类”的原则，即通常的继承规则会在此失效

对照 PythonCat 的例子，相当于说，直接调用 my_cat.inner_voice() 时，会得到正确的“喵喵”结果，但是在调用  my_cat.say() 时，则会得到超出预期的“喵”结果。

下面是《流畅的Python》中给出的例子(12.1章节)：

class DoppelDict(dict):      def __setitem__(self, key, value):          super().__setitem__(key, [value] * 2)  dd = DoppelDict(one=1)  # {'one': 1} dd['two'] = 2           # {'one': 1, 'two': [2, 2]} dd.update(three=3)      # {'three': 3, 'one': 1, 'two': [2, 2]}

在这个例子中，dd['two']  会直接调用子类的__setitem__()方法，所以结果符合预期。如果其它测试也符合预期的话，最终结果会是{'three': [3, 3], 'one':  [1, 1], 'two': [2, 2]}。

然而，初始化和 update()  直接调用的分别是从父类继承的__init__()和__update__()，再由它们隐式地调用__setitem__()方法，此时却并没有调用子类的方法，而是调用了父类的方法，导致结果超出预期!

官方 Python 这种实现双重规则的做法，有点违背大家的常识，如果不加以注意，搞不好就容易踩坑。

那么，为什么会出现这种例外的情况呢?

4、内置类型的方法的真面目

我们知道了内置类型不会隐式地调用子类覆盖的方法，接着，就是Python猫的刨根问底时刻：为什么它不去调用呢?

《流畅的Python》书中没有继续追问，不过，我试着胡乱猜测一下(应该能从源码中得到验证)：内置类型的方法都是用 C  语言实现的，事实上它们彼此之间并不存在着相互调用，所以就不存在调用时的查找优先级问题。

也就是说，前面的“__init__()和__update__()会隐式地调用__setitem__()方法”这种说法并不准确!

这几个魔术方法其实是相互独立的!__init__()有自己的 setitem  实现，并不会调用父类的__setitem__()，当然跟子类的__setitem__()就更没有关系了。

从逻辑上理解，字典的__init__()方法中包含__setitem__()的功能，因此我们以为前者会调用后者，**这是惯性思维的体现，**然而实际的调用关系可能是这样的：

左侧的方法打开语言界面之门进入右侧的世界，在那里实现它的所有使命，并不会折返回原始界面查找下一步的指令(即不存在图中的红线路径)。不折返的原因很简单，即  C 语言间代码调用效率更高，实现路径更短，实现过程更简单。

同理，dict 类型的 get() 方法与__getitem__()也不存在调用关系，如果子类只覆盖了__getitem__()的话，当子类调用  get() 方法时，实际会使用到父类的 get() 方法。(PS：关于这一点，《流畅的Python》及 PyPy 文档的描述都不准确，它们误以为 get()  方法会调用__getitem__())

也就是说，Python 内置类型的方法本身不存在调用关系，尽管它们在底层 C 语言实现时，可能存在公共的逻辑或能被复用的方法。

我想到了“Python为什么”系列曾分析过的《Python 为什么能支持任意的真值判断?》。在我们写if  xxx时，它似乎会隐式地调用__bool__()和__len__()魔术方法，然而实际上程序依据 POP_JUMP_IF_FALSE 指令，会直接进入纯 C  代码的逻辑，并不存在对这俩魔术方法的调用!

因此，在意识到 C 实现的特殊方法间相互独立之后，我们再回头看内置类型的子类化，就会有新的发现：

父类的__init__()魔术方法会打破语言界面实现自己的使命，然而它跟子类的__setitem__()并不存在通路，即图中红线路径不可达。

特殊方法间各行其是，由此，我们会得出跟前文不同的结论：实际上 Python 严格遵循了“子类方法先于父类方法”继承原则，并没有破坏常识!

最后值得一提的是，__missing__()是一个特例。《流畅的Python》仅仅简单而含糊地写了一句，没有过多展开。

经过初步实验，我发现当子类定义了此方法时，get() 读取不存在的 key 时，正常返回 None;但是 __getitem__() 和  dd['xxx'] 读取不存在的 key 时，都会按子类定义的__missing__()进行处理。

我还没空深入分析，恳请知道答案的同学给我留言。

5、内置类型子类化的最佳实践

综上所述，内置类型子类化时并没有出问题，只是由于我们没有认清特殊方法(C 语言实现的方法)的真面目，才会导致结果偏差。

那么，这又召唤出了一个新的问题：如果非要继承内置类型，最佳的实践方式是什么呢?

首先，如果在继承内置类型后，并不重写(overwrite)它的特殊方法的话，子类化就不会有任何问题。

其次，如果继承后要重写特殊方法的话，记得要把所有希望改变的方法都重写一遍，例如，如果想改变 get() 方法，就要重写 get() 方法，如果想改变  __getitem__()方法，就要重写它……

但是，如果我们只是想重写某种逻辑(即 C  语言的部分)，以便所有用到该逻辑的特殊方法都发生改变的话，例如重写__setitem__()的逻辑，同时令初始化和update()等操作跟着改变，那么该怎么办呢?

我们已知特殊方法间不存在复用，也就是说单纯定义新的__setitem__()是不够的，那么，怎么才能对多个方法同时产生影响呢?

PyPy 这个非官方的 Python 版本发现了这个问题，它的做法是令内置类型的特殊方法发生调用，建立它们之间的连接通路。

官方 Python  当然也意识到了这么问题，不过它并没有改变内置类型的特性，而是提供出了新的方案：UserString、UserList、UserDict……

除了名字不一样，基本可以认为它们等同于内置类型。

这些类的基本逻辑是用 Python 实现的，相当于是把前文 C 语言界面的某些逻辑搬到了 Python  界面，在左侧建立起调用链，如此一来，就解决了某些特殊方法的复用问题。

对照前文的例子，采用新的继承方式后，结果就符合预期了：

from collections import UserDict  class DoppelDict(UserDict):     def __setitem__(self, key, value):          super().__setitem__(key, [value] * 2)  dd = DoppelDict(one=1)  # {'one': [1, 1]} dd['two'] = 2           # {'one': [1, 1], 'two': [2, 2]} dd.update(three=3)      # {'one': [1, 1], 'two': [2, 2], 'three': [3, 3]}

显然，如果要继承 str/list/dict 的话，最佳的实践就是继承collections库提供的那几个类。

感谢各位的阅读，以上就是“为什么继承Python内置类型会出问题”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对为什么继承Python内置类型会出问题这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！