Effective Python 读书笔记 - 第26条：只在使用 Mix-in组件制作工具类时进行多重继承

Python是面向对象的编程语言，它提供了多重继承的代码复用机制。但是，我们应该尽量避免使用多重继承。

如果一定要利用多重继承所带来的便利及封装性，那就考虑用它来编写mix-in类。mix-in是一种小型的类，它只定义了其他类可能需要提供的一套附加方法，而不定义自己的实例属性。此外，它也不要求使用者调用自己的__init__()构造器。

由于Python程序可以方便地查看各类对象的当前状态，所以编写mix-in比较容易。我们可以在mix-in类里面通过动态检测机制先编写一套通用的功能代码，稍后再利用继承机制将其应用到其他很多类上面。

例如，要把内存中的Python对象转换为字典形式，以便将其序列化。下列代码定义了实现该功能所用的mix-in类，在其中添加了一个public方法，其他任何类可以通过继承这个mix-in类来具备此功能：

class ToDictMixin: def to_dict(self): return self._traverse_dict(self.__dict__) def _traverse_dict(self, instance_dict): output = {} for key, value in instance_dict.items(): output[key] = self._traverse(key, value) return output def _traverse(self, key, value): if isinstance(value, ToDictMixin): # 如果value是一个支持to_dict方法的对象(TodictMixin的子类) return value.to_dict() elif isinstance(value, dict): # 否则如果value是一个字典对象 return self._traverse_dict(value) elif isinstance(value, list): # 否则如果value是一个列表对象 return [self._traverse(key, i) for i in value] elif hasattr(value, '__dict__'): # 否则如果value是一个具有__dict__属性的对象 return self._traverse_dict(value.__dict__) else: return value

下面演示如何用mix-in把二叉树表示为字典：

class BinaryTree(ToDictMixin): def __init__(self, value, left=None, right=None): self.value = value self.left = left self.right = right tree = BinaryTree(10, left=BinaryTree(7, right=BinaryTree(9)), right=BinaryTree(13, left=BinaryTree(11))) print(tree.to_dict()) >>> {'left': {'left': None, 'right': {'left': None, 'right': None, 'value': 9}, 'value': 7}, 'right': {'left': {'left': None, 'right': None, 'value': 11}, 'right': None, 'value': 13}, 'value': 10}

mix-in的最大优势在于，你可以把通用的功能做成插件，并在需要时覆写这些行为。例如我定义了一个二叉树的子类，每个节点存放着它的父节点的引用。假如采用默认的ToDictMixin.to_dict()来处理它，程序会因为循环引用而陷入死循环。

class BinaryTreeWithParent(BinaryTree): def __init__(self, value, left=None, right=None, parent=None): super().__init__(value, left=left, right=right) self.parent = parent

解决办法是在BinaryTreeWithParent类里覆写ToDictMixin._traverse()方法，令该方法只处理与序列化有关的值，从而使mix-in的实现代码不会陷入死循环。下面覆写的这个_traverse()方法，不再遍历parent节点，而只是把parent节点对应的value插入到最终生成的字典里面。

def _traverse(self, key, value): if isinstance(value, BinaryTreeWithParent) and key == 'parent'): return value.value # Prevent cycles else: return super()._traverse(key, value)

现在调用BinaryTreeWithParent.to_dict()是不会有问题的，因为程序已经不再追踪导致循环引用的那个parent属性了。

root = BinaryTreeWithParent(10) root.left = BinaryTreeWithParent(7, parent=root) root.left.right = BinaryTreeWithParent(9, parent=root.left) print(root.to_dict()) >>> {'left': {'left': None, 'parent': 10, 'right': {'left': None, 'parent': 7, 'right': None, 'value': 9}, 'value': 7}, 'parent': None, 'right': None, 'value': 10}

定义了BinaryTreeWithParent._traverse()方法后，如果其他类的某个属性是BinaryTreeWithParent类型，那么ToDictMixin会自动地处理好这些属性。

class NamedSubTree(ToDictMixin): def __init__(self, name, tree_with_parent): self.name = name self.tree_with_parent = tree_with_parent my_tree = NamedSubTree('foobar', root.left.right) print(my_tree.to_dict)) # No infinite loop >>> {'name': 'foobar', 'tree_with_parent': {'left': None, 'parent': 7, 'right': None, 'value': 9}}

 

多个mix-in之间也可以相互组合。例如，可以编写这样一个mix-in，它能够为任意类提供通用的JSON序列化功能。我们可以假定：继承了mix-in的那个类，会提供名为to_dict的方法（此方法可能是那个类通过多重继承ToDictMixin而具备的，也可能不是）。

class JsonMixin(object): @classmethod def from_json(cls, data): kwargs = json.loads(data) # 把JSON格式的字符串转换为Python的字典对象 return cls(**kwargs) def to_json(self): return json.dumps(self.to_dict())

JsonMixin既定义了类方法又定义了实例方法。Mixin能让你添加任何一种行为。在这个例子中，JsonMixin的唯一要求是这个子类有to_dict实例方法，并且它的__init__方法接受关键字参数。

有了这样的mix-in之后，我们只需编写极少量的代码，就可以通过继承体系，轻松创建出相关的工具类，以便实现序列化数据以及从JSON中读取数据的功能。例如，如下这些类代表数据中心的拓扑结构：

class DatacenterRack(ToDictMixin, JsonMixin): def __init__(self, switch=None, machines=None): self.switch = Switch(**switch) self.machines = [Machine(**kwargs) for kwargs in machines] class Switch(ToDictMixin, JsonMixin): def __init__(self, ports=None, speed=None): self.ports = ports self.speed = speed class Machine(ToDictMixin, JsonMixin): def __init__(self, cores=None, ram=None, disk=None): self.cores = cores self.ram = ram self.disk = disk

对这样的类进行序列化，以及从JSON中加载它，都是比较简单的。下面这段代码，会重复执行序列化及反序列化操作，以验证这两个功能有没有正确地实现出来。

serialized = """{ "switch": {"ports": 5, "speed": 1e9}, "machines": [ {"cores": 8, "ram": 32e9, "disk": 5e12}, {"cores": 4, "ram": 16e9, "disk": 1e12}, {"cores": 2, "ram": 4e9, "disk": 500e9} ] }""" deserialized = DatacenterRack.from_json(serialized) roundtrip = deserialized.to_json() print(roundtrip) assert json.loads(serialized) == json.loads(roundtrip) >>> {"switch": {"ports": 5, "speed": 1000000000.0}, "machines": [{"cores": 8, "ram": 32000000000.0, "disk": 5000000000000.0}, {"cores": 4, "ram": 16000000000.0, "disk": 1000000000000.0}, {"cores": 2, "ram": 4000000000.0, "disk": 500000000000.0}]}