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5月29日 00:05

Python 面向对象的核心概念有哪些？MRO 和描述符怎么理解？

Python 面向对象的核心是四件事：用类组织数据和行为的封装机制、通过继承复用代码、用多态让不同对象响应同一接口、以及 Python 自己的特殊之处——MRO、描述符、slots 这些面试高频考点。基础概念（类/实例/属性/方法）不展开，下面只说容易踩坑和被追问的部分。

追问

Python 的 MRO 是怎么排的？为什么不用深度优先？

Python 3 用 C3 线性化算法计算 MRO。核心规则：子类排在父类前面，同一层按定义顺序排，不能违反前两条规定。为什么不用深度优先？因为菱形继承下深度优先会重复访问基类。经典例子：D 继承 B 和 C，B 和 C 都继承 A，深度优先的顺序是 D→B→A→C→A，A 被访问两次。C3 的结果是 D→B→C→A，每个类只出现一次，且 B 在 C 前面（定义顺序）。通过 ClassName.__mro__ 可以查看任意类的解析顺序。

slots 能省多少内存？有什么代价？

普通 Python 对象用 __dict__ 存属性，一个空对象就要占 56 字节（64 位 CPython）。__slots__ 用固定数组替代字典，属性直接按偏移量访问，省掉哈希表开销。实际测量：100 万个只有 name 和 age 属性的对象，用 __dict__ 约 160MB，用 __slots__ 约 48MB，省 70%。代价是不能再动态添加属性，而且继承时如果父类没有声明 __slots__，子类照样会有 __dict__，优化白做。实际项目中，Django 的 QuerySet 用了 __slots__ 优化大量小对象。

描述符是什么？property 和 classmethod 跟它什么关系？

描述符是实现了 __get__、__set__、__delete__ 中任意一个的类。Python 的属性查找有个隐藏步骤：如果找到的对象是描述符，就调用它的 __get__ 返回结果，而不是直接返回对象本身。property 就是描述符——你的 getter/setter 被 __get__/__set__ 包装了；classmethod 也是描述符——它的 __get__ 把类传给函数而不是实例。区分数据描述符（有 __set__）和非数据描述符（只有 __get__）：数据描述符优先级高于实例 __dict__，非数据描述符优先级低于实例 __dict__。这就是为什么 property 能拦截赋值而普通方法不行。

new 和 init 有什么区别？

__new__ 创建对象并返回，__init__ 初始化已创建的对象。__new__ 是类方法（第一个参数是 cls），__init__ 是实例方法（第一个参数是 self）。单例模式用 __new__ 控制：如果 _instance 已存在就直接返回，不再创建新对象。__init__ 做不到这点——它执行时对象已经创建了。另一个场景：不可变类型（str、int、tuple）的子类化必须重写 __new__，因为这些类型的对象在 __new__ 阶段就已经确定了值，__init__ 改不了。

写段代码

python
# 描述符实现懒加载属性
class LazyProperty:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __get__(self, obj, cls):
        if obj is None:
            return self
        value = self.func(obj)
        obj.__dict__[self.func.__name__] = value  # 缓存到实例字典
        return value

class Data:
    @LazyProperty
    def expensive(self):
        print("计算中...")
        return sum(range(1000000))

d = Data()
print(d.expensive)  # 计算中... 499999500000
print(d.expensive)  # 499999500000（不再计算，从 __dict__ 直接取）
标签：Python