在前面，我用了3篇文章解释python的面向对象：
本篇是第4篇，用一个完整的示例来解释面向对象的一些细节。
例子的模型是父类Employe和子类Manager，从类的定义开始，一步步完善直到类变得完整。
定义Employe类
现在，假设Employe类有3个属性：名字name、职称job和月薪水pay。
定义这个类：
class Employe():
def __init__(self, name, job=None, pay=0):
self.name = name
self.job = job
self.pay = pay
这里为__init__()的job参数提供了默认值：None，表示这个员工目前没有职称。对于没有职称的人，pay当然也应该是0。这样创建Employe对象的时候，可以只给参数name。
例如：
if __name__ == "__main__":
longshuai = Employe("Ma Longshuai")
xiaofang = Employe("Gao Xiaofang", job="accountant", pay=15000)
上面的if判断表示这个py文件如果当作可执行程序而不是模块，则执行if内的语句，如果是以模块的方式导入这个文件，则if内的语句不执行。这种用法在测试模块代码的时候非常方便。
运行该py文件，得到结果：
<__main__.Employe object at 0x01321690>
<__main__.Employe object at 0x01321610>
添加方法
每个Employe对象的name属性由姓、名组成，中间空格分隔，现在想取出每个对象的名。对于普通的姓 名字符串，可以使用字符串工具的split()函数来处理。
例如：
>>> name = "Ma Longshuai"
>>> name.split()[-1]
'Longshuai'
于是可以在longshuai和xiaofang这两个Employe对象上：
print(longshuai.name.split()[-1])
print(xiaofang.name.split()[-1])
结果：
Longshuai
Xiaofang
与之类似的，如果想要为员工按10%加薪水，可以在每个Employe对象上：
xiaofang.pay *= 1.1
print(xiaofang.pay)
无论是截取name的名部分，还是加薪水的操作，都是Employe共用的，每个员工都可以这样来操作。所以，更合理的方式是将它们定义为类的方法，以便后续的代码复用：
class Employe():
def __init__(self, name, job=None, pay=0):
self.name = name
self.job = job
self.pay = pay
def lastName(self):
return self.name.split()[-1]
def giveRaise(self, percent):
self.pay = int(self.pay * (1 + percent))
if __name__ == "__main__":
longshuai = Employe("Ma Longshuai")
xiaofang = Employe("Gao Xiaofang", job="accountant", pay=15000)
print(longshuai.lastName())
print(xiaofang.lastName())
xiaofang.giveRaise(0.10)
print(xiaofang.pay)
上面的giveRaise()方法中使用了int()进行类型转换，因为整数乘以一个小数，返回结果会是一个小数(例如15000 * 0.1 = 1500.0)。这里我们不想要这个小数，所以使用int()转换成整数。
定义子类并重写父类方法
现在定义Employe的子类Manager。
class Manager(Employe):
Manager的薪水计算方式是在原有薪水上再加一个奖金白分别，所以要重写父类的giveRaise()方法。有两种方式可以重写：
- 完全否定父类方法
- 在父类方法的基础上进行扩展
虽然有了父类的方法，拷贝修改很方便，但第一种重写方式仍然是不合理的。合理的方式是采用第二种。
下面是第一种方式重写：
class Manager(Employe):
def giveRaise(self, percent, bonus=0.10):
self.pay = int(self.pay * (1 + percent + bonus))
这种重写方式逻辑很简单，但是完全否定了父类的giveRaise()方法，完完全全地重新定义了自己的方法。这种方式不合理，因为如果修改了Employe中的giveRaise()计算方法，Manager中的giveRaise()方法也要修改。
下面是第二种在父类方法基础上扩展，这是合理的重写方式。
class Manager(Employe):
def giveRaise(self, percent, bonus=0.10):
Employe.giveRaise(self, percent + bonus)
第二种方式是在自己的giveRaise()方法中调用父类的giveRaise()方法。这样的的好处是在需要修改薪水计算方式时，要么只需修改Employe中的，要么只需修改Manager中的，不会同时修改多个。
另外注意，上面是通过硬编码的类名Employe来调用父类方法的，虽然不适合后期维护。但好在并没有任何影响。因为调用时明确指定了第一个参数为self，而self代表的是对象自身，所以逻辑上仍然是对本对象的属性self.pay进行修改。
Python支持另一只更好的调用父类方法的方式：super()。这个函数有点复杂，但对于基本的调用父类方法来说，用法无比的简单。修改上面的Manager类：
class Manager(Employe):
def __init__(self, name, pay):
super().__init__(name, "mgr", pay)
def giveRaise(self, percent, bonus=0.10):
super().giveRaise(percent + bonus)
测试下：
if __name__ == "__main__":
wugui = Manager("Wu Xiaogui", "mgr", 15000)
wugui.giveRaise(0.1, 0.1)
print(wugui.pay)
一般在重写方法的时候，只要允许，就应该选择在父类基础上进行扩展重写。如果真的需要定义完全不同的方法，可以不要重写，而是在子类中定义新的方法。当然，如果真的有需求要重写，且又要否定父类方法，那也没办法，不过这种情况基本上都是因为在类的设计上不合理。
定制子类构造方法
对于子类Manager，每次创建对象的时候其实没有必要去传递一个参数"job=mgr"的参数，因为这是这个子类自然具备的。于是，在构造Manager对象的时候，可以让它自动设置"job=mgr"。
所以，在Manager类中重写__init__()。既然涉及到了重写，就有两种方式：(1)完全否定父类方法，(2)在父类方法上扩展。无论何时，总应当选第二种。
以下是Manager类的定义：
class Manager(Employe):
def __init__(self, name, pay):
Employe.__init__(self, name, "mgr", pay)
def giveRaise(self, percent, bonus=0.10):
Employe.giveRaise(self, percent + bonus)
现在构造Manager对象的时候，只需给name和pay就可以：
if __name__ == "__main__":
wugui = Manager("Wu Xiaogui", 15000)
wugui.giveRaise(0.1, 0.1)
print(wugui.pay)
子类必须重写方法
有些父类中的方法可能会要求子类必须重写。
本文的这个示例不好解释这一点。下面简单用父类Animal、子类Horse、子类Sheep、子类Cow来说明，这个例子来源于我写的面向对象相关的第一篇文章：从代码复用开始。
现在要为动物定义叫声speak()方法，方法的作用是输出"谁发出了什么声音"。看代码即可理解：
class Animal:
def __init__(self, name):
self.name = name
def speak(self):
print(self.name + " speak " + self.sound())
def sound(self):
raise NotImplementedError("you must override this method")
在这段代码中，speak()方法调用了sound()方法，但Animal类中的sound()方法却明确抛出异常"你必须自己实现这个方法"。
为什么呢？因为每种动物发出的叫声不同，而这里又是通过方法来返回叫声的，不是通过属性来表示叫声的，所以每个子类必须定义自己的叫声。如果子类不定义sound()，子类对象调用self.sound()就会搜索到父类Animal的名称空间上，而父类的sound()会抛出错误。
现在在子类中重写sound()，但是Cow不重写。
class Horse(Animal):
def sound(self):
return "neigh"
class Sheep(Animal):
def sound(self):
return "baaaah"
class Cow(Animal):
pass
测试：
h = Horse("horseA")
h.speak()
s = Sheep("sheepA")
s.speak()
c = Cow("cowA")
c.speak()
结果正如预期，h.speak()和s.speak()都正常输出，但c.speak()会抛出"you must override this method"的异常。
再考虑一下，如果父类中不定义sound()会如何？同样会在c.speak()时抛出错误。虽然都会终止程序，但是这已经脱离了面向对象的代码复用原则：对于对象公有的属性，都应该抽取到类中，对于类所公有的属性，都应该抽取到父类中。sound()显然是每种动物都应该具备的属性，要么定义为子类变量，要么通过类的方法来返回。
之前也提到过，如果可以，尽量不要定义类变量，因为这破坏了面向对象的封装原则，打开了"黑匣子"。所以最合理的方法，还是每个子类重写父类的sound()，且父类中的sound()强制要求子类重写。
运算符重载
如果用print()去输出我们自定义的类的对象，比如Employe对象，得到的都是一个元数据信息，比如包括类型和地址。
例如：
print(longshuai)
print(xiaofang)
## 结果：
<__main__.Employe object at 0x01321690>
<__main__.Employe object at 0x01321610>
我们可以自定义print()如何输出对象，只需定义类的__str__()方法即可。只要在类中自定义了这个方法，print()输出对象的时候，就会自动调用这个__str__()取得返回值，并将返回值输出。
例如，在输出每个Employe对象的时候，都输出它的name、job、pay，并以一种自定义的格式输出。
class Employe():
def __init__(self, name, job=None, pay=0):
self.name = name
self.job = job
self.pay = pay
def lastName(self):
return self.name.split()[-1]
def giveRaise(self, percent):
self.pay = int(self.pay * (1 + percent))
## 重载__str__()方法
def __str__(self):
return "[Employe: %s, %s, %s]" % (self.name, self.job, self.pay)
现在再print()输出对象，将得到这个对象的信息，而不是这个对象的元数据：
print(longshuai)
print(xiaofang)
## 结果：
[Employe: Ma Longshuai, None, 0]
[Employe: Gao Xiaofang, accountant, 15000]
实际上，print()总是会调用对象的__str__()，如果类中没有定义__str__()，就会查找父类中的__str__()。这里Employe的父类是祖先类object，它正好有一个__str__()：
>>> object.__dict__["__str__"]
<slot wrapper '__str__' of 'object' objects>
换句话说，当Employe中定义了__str__()，就意味着重载了父类object的__str__()方法。而这个方法正好是被print()调用的，于是将这种行为称之为"运算符重载"。
可能从print()上感受不到为什么是运算符，换一个例子就很好理解了。__add__()是决定加号+运算模式的，比如3 + 2之所以是5，是因为int类中定义了__add__()。
>>> a=3
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> int.__dict__["__add__"]
<slot wrapper '__add__' of 'int' objects>
这使得每次做数值加法运算的时候，都会调用这个__add__()来决定如何做加法：
实际上在类中定义构造函数__init__()也是运算符重载，它在每次创建对象的时候被调用。
还有很多运算符可以重载，加减乘除、字符串串联、大小比较等等和运算符有关、无关的都可以被重载。在后面，会专门用一篇文章来介绍运算符重载。
序列化
对象也是一种数据结构，数据结构可以进行序列化。通过将对象序列化，可以实现对象的本地持久性存储，还可以通过网络套接字发送给网络对端，然后通过反序列化可以还原得到完全相同的原始数据。
序列化非本文内容，此处仅是介绍一下该功能，后面我会写几篇专门介绍python序列化的文章。