python面向对象

面向对象最重要的概念就是类(Class)和实例(Instance),必须牢记类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。

仍以Student类为例,在Python中,定义类是通过class关键字:

class Student(object):
    pass

class后面紧接着是类名,即Student,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object),表示该类是从哪个类继承下来的,继承的概念我们后面再讲,通常,如果没有合适的继承类,就使用object类,这是所有类最终都会继承的类。

定义好了Student类,就可以根据Student类创建出Student的实例,创建实例是通过类名+()实现的:

In [5]: s = Student()

In [6]: s
Out[6]: <__main__.Student at 0x107615860>

In [7]: Student
Out[7]: <class '__main__.Student'>

可以看到,变量s指向的就是一个Student的实例,后面的0x107615860是内存地址,每个object的地址都不一样,而Student本身则是一个类。

可以自由地给一个实例变量绑定属性,比如,给实例s绑定一个name属性:

In [9]: s.name = 'Bart Simpson'

In [10]: s.name
Out[10]: 'Bart Simpson'

由于类可以起到模板的作用,因此,可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法,在创建实例的时候,就把namescore等属性绑上去:

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

注意:特殊方法“init”前后分别有两个下划线!!!

注意到__init__方法的第一个参数永远是self,表示创建的实例本身,因此,在__init__方法内部,就可以把各种属性绑定到self,因为self就指向创建的实例本身。

有了__init__方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__方法匹配的参数,但self不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:

In [14]: class Student(object):
    ...:
    ...:     def __init__(self, name, score):
    ...:         self.name = name
    ...:         self.score = score
    ...:

In [15]: s = Student('Bart Simpson', 59)

In [16]: s.name
Out[16]: 'Bart Simpson'

In [17]: s.score
Out[17]: 59

和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self,并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。

封装

面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中,每个实例就拥有各自的namescore这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据,比如打印一个学生的成绩:

In [19]: def print_score(std):
    ...:     print('%s: %s' % (std.name, std.score))
    ...:

In [20]: print_score(s)
Bart Simpson: 59

但是,既然Student实例本身就拥有这些数据,要访问这些数据,就没有必要从外面的函数去访问,可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数,这样,就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的,我们称之为类的方法:

In [23]: class Student(object):
    ...:
    ...:     def __init__(self, name, score):
    ...:         self.name = name
    ...:         self.score = score
    ...:
    ...:     def print_score(self):
    ...:         print('%s: %s' % (self.name, self.score))
    ...:

要定义一个方法,除了第一个参数是self外,其他和普通函数一样。要调用一个方法,只需要在实例变量上直接调用,除了self不用传递,其他参数正常传入:

In [24]: s = Student('Bart Simpson', 59)

In [25]: s.print_score()
Bart Simpson: 59

这样一来,我们从外部看Student类,就只需要知道,创建实例需要给出namescore,而如何打印,都是在Student类的内部定义的,这些数据和逻辑被“封装”起来了,调用很容易,但却不用知道内部实现的细节。

封装的另一个好处是可以给Student类增加新的方法,比如get_grade

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

    def get_grade(self):
        if self.score >= 90:
            return 'A'
        elif self.score >= 60:
            return 'B'
        else:
            return 'C'
 

同样的,get_grade方法可以直接在实例变量上调用,不需要知道内部实现细节

lisa = Student('Lisa', 99)
bart = Student('Bart', 59)
print(lisa.name, lisa.get_grade())
print(bart.name, bart.get_grade())

继承

  • 在程序中,继承描述的是多个类之间的所属关系。
  • 如果一个类A里面的属性和方法可以复用,则可以通过继承的方式,传递到类B里。那么类A就是基类,也叫做父类;类B就是派生类,也叫做子类。

1. 单继承

子类A只继承了一个父类B, 那么此时两者之间的关系就是单继承

  • 单继承,子类直接继承父类的__init__方法

    class User(object):  # 创建用户类
        def __init__(self, name):  # 给用户添加属性:name
            self.name = name
    
    class VipUser(User):
        # 子类继承父类的__init__方法,添加name属性
        pass
    
    vip = VipUser("xw")  # vip初始化时,自己本身没有实现__init__方法,而是直接调用继承自User的__init__方法,vip有name属性
    print(vip.name)
    
  • 单继承,子类自己实现__init__方法

    class User():  # 创建用户类
        def __init__(self, name):  # 给用户添加属性:name
            self.name = name
    
    class VipUser(User):
        # 子类自己实现__init__方法,并没有直接使用继承父类的__init__方法
        def __init__(self, name):  # 给vip用户添加属性:name
            self.name = name
    
    vip = VipUser("xw")  # vip初始化时,自己本身没有实现__init__方法,而是直接调用继承自User的__init__方法,vip有name属性
    print(vip.name)
    
  • 单继承,子类在自己实现的__init__方法中,还调用了父类的__init__方法

    # 对象初始化,__init__方法只会执行一次
    
    class User():  # 创建用户类
        def __init__(self, name):  # 给用户添加属性:name
            self.name = name
    
    class VipUser(User):
        def __init__(self, name, money):
            # self.name = name
            # User.__init__(self)   # 通过父类名直接调用父类的__init__方法实现name属性的添加
            super().__init__(name)  # 通过super()调用父类的__init__方法添加name属性
            self.money = money  # 自己添加money属性
    
    vip = VipUser("xw", 300)  # vip初始化时,__init__方法执行一次
    print(vip.name, vip.money)
    
    

2. 多继承

多继承可以继承多个父类,也继承了所有父类的属性和方法

  • 如果多个父类中有同名的 属性和方法,则默认使用第一个父类的属性和方法(根据类的魔法属性__mro__的顺序来查找)

  • 多个父类中,不重名的属性和方法,不会有任何影响。

    class A():
        def __init__(self):
            self.name = "A"
    
    class B():
        def __init__(self):
            self.name = "B"
    
    class C(A, B):
        pass
    
    c = C()
    print(C.mro())  # [<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>]
    print(c.name)  # A
    

3. 多层继承

多层继承主要说的是super的搜索顺序,而搜索顺序主要是根据类的魔法属性__mro__的顺序来查找

  • super()调用方法顺序示例

    class A():
        def run(self):
            print(">>>A<<<")
    
    class B1(A):
        def run(self):
            print(">>>B1<<<")
            super().run()
            
    class B2(A):
        def run(self):
            print(">>>B2<<<")
            super().run()
            
    class C(B1, B2):
        def run(self):
            print(">>>C<<<")
            super().run()
            
    c= C()
    print(C.mro())
    c.run()
    

    程序运行结果:

    [<class '__main__.C'>, <class '__main__.B1'>, <class '__main__.B2'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
    >>>C<<<
    >>>B1<<<
    >>>B2<<<
    >>>A<<<
    
  • 参数传递示例

    class Father(object):
        def __init__(self, name):
            print('father')
            self.name = name
    
    class Son1(Father):
        def __init__(self, name, age, *args):
            print('Son1')
            self.age = age
            super().__init__(name, *args)
    
    class Son2(Father):
        def __init__(self, name, gender):
            print('Son2')
            self.gender = gender
            super().__init__(name)
    
    class Grandson(Son1, Son2):
        def __init__(self, name, age, gender):
            print("Grandson")
            super().__init__(name, age, gender)
    
    print(Grandson.mro())
    print("+" * 30)
    
    grand_son = Grandson('王明', 14, '男')
    
    print("+" * 30)
    print(grand_son.name, grand_son.age, grand_son.gender)
    

    程序运行结果:

    ++++++++++++++++++++++++++++++
    Grandson
    Son1
    Son2
    father
    ++++++++++++++++++++++++++++++
    王明 14 男
    

多态

1. 多态

所谓的多态就是同一类事物有不同的形态,(一个抽象类有多个子类,因而多态的概念依赖于继承)

  • 序列类型有多种形态:字符串,列表,元组
  • 动物有多种形态:猫,狗
# 多态:同一种事物的多种形态,动物分为猫类,狗类(在定义角度)
class Animal():
    def __init__(self, name, foods):
        self.name = name
        self.foods = foods

    def eat(self):
        print("%s的食物是%s" % (self.name, self.foods))

    def run(self):
        print("%s跑的很快" % self.name)

    def call(self):
        pass


class Dog(Animal):
    def call(self):
        print("%s:汪汪大叫" % self.name)


class Cat(Animal):
    def call(self):
        print("%s:喵喵大叫" % self.name)


dog = Dog("哈士奇", "狗粮")
dog.eat()
dog.call()

cat = Cat("九命妖猫", "仙露")
cat.eat()
cat.run()

2. 多态性

什么是多态性(注意:多态与多态性是两种概念)

  • 多态性是指具有不同功能的函数可以使用相同的函数名,这样就可以用一个函数名调用不同内容的函数。
  • 在面向对象方法中一般是这样表述多态性:向不同的对象发送同一条消息,不同的对象在接收时会产生不同的行为(即方法)。
  • 也就是说,每个对象可以用自己的方式去响应共同的消息。所谓消息,就是调用函数,不同的行为就是指不同的实现,即执行不同的函数。
# 多态性依赖于:继承
##多态性:定义统一的接口,
#多态性:一种调用方式,不同的执行效果(多态性)
def func(obj): # obj这个参数没有类型限制,可以传入不同类型的值
	obj.eat()  #调用的逻辑都一样,执行的结果却不一样

func(dog)
func(cat)

为什么要用多态性(多态性的好处)

其实大家从上面多态性的例子可以看出,我们并没有增加上面新的知识,也就是说Python本身就是支持多态性的,这么做的好处是什么呢?

  • 增加了程序的灵活性
    以不变应万变,不论对象千变万化,使用者都是同一种形式去调用,如func(animal)
  • 增加了程序额可扩展性
    通过继承animal类创建了一个新的类,使用者无需更改自己的代码,还是用func(animal)去调用
  • 多态:同一种事物的多种形态,动物分为猫类,狗类(在定义角度)
  • 多态性:一种调用方式,不同的执行效果(多态性)

类型判断

当我们拿到一个对象的引用时,如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢?

使用type()

首先,我们来判断对象类型,使用type()函数:

基本类型都可以用type()判断:

>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>

如果一个变量指向函数或者类,也可以用type()判断:

>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>

但是type()函数返回的是什么类型呢?它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断,就需要比较两个变量的type类型是否相同:

>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False

判断基本数据类型可以直接写intstr等,但如果要判断一个对象是否是函数怎么办?可以使用types模块中定义的常量:

>>> import types
>>> def fn():
...     pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True

使用isinstance()

对于class的继承关系来说,使用type()就很不方便。我们要判断class的类型,可以使用isinstance()函数。

我们回顾上次的例子,如果继承关系是:

object -> Animal -> Dog -> Husky

那么,isinstance()就可以告诉我们,一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象:

>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()

然后,判断:

>>> isinstance(h, Husky)
True

没有问题,因为h变量指向的就是Husky对象。

再判断:

>>> isinstance(h, Dog)
True

h虽然自身是Husky类型,但由于Husky是从Dog继承下来的,所以,h也还是Dog类型。换句话说,isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身,或者位于该类型的父继承链上。

因此,我们可以确信,h还是Animal类型:

>>> isinstance(h, Animal)
True

同理,实际类型是Dog的d也是Animal类型:

>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True

但是,d不是Husky类型:

>>> isinstance(d, Husky)
False

能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断:

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True

并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种,比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple:

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

总是优先使用isinstance()判断类型,可以将指定类型及其子类“一网打尽”。

使用dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法,可以使用dir()函数,它返回一个包含字符串的list,比如,获得一个str对象的所有属性和方法:

>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的,比如__len__方法返回长度。在Python中,如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度,实际上,在len()函数内部,它自动去调用该对象的__len__()方法,所以,下面的代码是等价的:

>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3

我们自己写的类,如果也想用len(myObj)的话,就自己写一个__len__()方法:

>>> class MyDog(object):
...     def __len__(self):
...         return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100

剩下的都是普通属性或方法,比如lower()返回小写的字符串:

>>> 'ABC'.lower()
'abc'

仅仅把属性和方法列出来是不够的,配合getattr()setattr()以及hasattr(),我们可以直接操作一个对象的状态:

>>> class MyObject(object):
...     def __init__(self):
...         self.x = 9
...     def power(self):
...         return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()

紧接着,可以测试该对象的属性:

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗?
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19

如果试图获取不存在的属性,会抛出AttributeError的错误:

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

可以传入一个default参数,如果属性不存在,就返回默认值:

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z',如果不存在,返回默认值404
404

也可以获得对象的方法:

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗?
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
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访问权限

在Class内部,可以有属性和方法,而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据,这样,就隐藏了内部的复杂逻辑。

但是,从前面Student类的定义来看,外部代码还是可以自由地修改一个实例的namescore属性:

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.score
59
>>> bart.score = 99
>>> bart.score
99

如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__,在Python中,实例的变量名如果以__开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.__name = name
        self.__score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))

改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name实例变量.__score了:

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'

这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。

但是如果外部代码要获取name和score怎么办?可以给Student类增加get_nameget_score这样的方法:

class Student(object):
    ...

    def get_name(self):
        return self.__name

    def get_score(self):
        return self.__score

如果又要允许外部代码修改score怎么办?可以再给Student类增加set_score方法:

class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        self.__score = score

你也许会问,原先那种直接通过bart.score = 99也可以修改啊,为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:

class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self.__score = score
        else:
            raise ValueError('bad score')

需要注意的是,在Python中,变量名类似__xxx__的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,不能用__name____score__这样的变量名。

有些时候,你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name,这样的实例变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。

双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢?其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name,所以,仍然可以通过_Student__name来访问__name变量:

>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'

但是强烈建议你不要这么干,因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。

总的来说就是,Python本身没有任何机制阻止你干坏事,一切全靠自觉。

最后注意下面的这种错误写法

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量!
>>> bart.__name
'New Name'

表面上看,外部代码“成功”地设置了__name变量,但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量!内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name,而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试:

>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'

实例属性与类属性

由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性。

给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self变量:

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

s = Student('Bob')
s.score = 90

但是,如果Student类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student类所有:

class Student(object):
    name = 'Student'

当我们定义了一个类属性后,这个属性虽然归类所有,但类的所有实例都可以访问到。来测试一下:

>>> class Student(object):
...     name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性,因为实例并没有name属性,所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高,因此,它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失,用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name,由于实例的name属性没有找到,类的name属性就显示出来了
Student

从上面的例子可以看出,在编写程序的时候,千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字,因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性,但是当你删除实例属性后,再使用相同的名称,访问到的将是类属性。

实例方法、静态方法与类方法

1. 方法分类

先看语法,python 类语法中有三种方法,实例方法,静态方法,类方法。

pythonselfcls的区别:

  • 普通实例方法,第一个参数需要是self,它表示一个具体的实例本身。
  • 如果用了staticmethod,那么就可以无视这个self,而将这个方法当成一个普通的函数使用。
  • 而对于classmethod,它的第一个参数不是self,是cls,它表示这个类本身。
# coding:utf-8
class Foo(object):
    """类三种方法语法形式"""

    def instance_method(self):
        print("是类{}的实例方法,只能被实例对象调用".format(Foo))

    @staticmethod
    def static_method():
        print("是静态方法")

    @classmethod
    def class_method(cls):
        print("是类方法")


foo = Foo()
foo.instance_method()
foo.static_method()
foo.class_method()
print('----------------')
Foo.static_method()
Foo.class_method()

运行结果:

是类<class '__main__.Foo'>的实例方法,只能被实例对象调用
是静态方法
是类方法
----------------
是静态方法
是类方法

说明

  • 调用
    • 实例方法只能被实例对象调用
    • 静态方法(由@staticmethod装饰的方法)、类方法(由@classmethod装饰的方法),可以被类或类的实例对象调用。
  • 参数
    • 实例方法,第一个参数必须要默认传实例对象,一般习惯用self
    • 静态方法,参数没有要求。
    • 类方法,第一个参数必须要默认传类,一般习惯用cls

2. 方法调用

静态方法调用另一个静态方法,如果改用类方法调用静态方法,可以让cls代替类,让代码看起来精简一些。也防止类名修改了,不用在类定义中修改原来的类名。

# coding:utf-8
class Foo(object):
    X = 1
    Y = 2

    @staticmethod
    def averag(*mixes):
        return sum(mixes) / len(mixes)

    @staticmethod
    def static_method():  # 在静态方法中调用静态方法
        print("在静态方法中调用静态方法")
        return Foo.averag(Foo.X, Foo.Y)

    @classmethod
    def class_method(cls):  # 在类方法中使用静态方法
        print("在类方法中使用静态方法")
        return cls.averag(cls.X, cls.Y)

foo = Foo()
print(foo.static_method())
print(foo.class_method())

运行结果:

在静态方法中调用静态方法
1.5
在类方法中使用静态方法
1.5

3.继承类中的区别

从下面代码可以看出,如果子类继承父类的方法,子类覆盖了父类的静态方法:

  • 子类的实例继承了父类的static_method静态方法,调用该方法,还是调用的父类的方法和类属性。
  • 子类的实例继承了父类的class_method类方法,调用该方法,调用的是子类的方法和子类的类属性。
class Foo(object):
    X = 1
    Y = 14

    @staticmethod
    def averag(*mixes):  # "父类中的静态方法"
        return sum(mixes) / len(mixes)

    @staticmethod
    def static_method():  # "父类中的静态方法"
        print("父类中的静态方法")
        return Foo.averag(Foo.X, Foo.Y)

    @classmethod
    def class_method(cls):  # 父类中的类方法
        print("父类中的类方法")
        return cls.averag(cls.X, cls.Y)


class Son(Foo):
    X = 3
    Y = 5

    @staticmethod
    def averag(*mixes):  # "子类中重载了父类的静态方法"
        print("子类中重载了父类的静态方法")
        return sum(mixes) / len(mixes)


p = Son()
print("result of p.averag(1,5)")
print(p.averag(1, 5))
print("result of p.static_method()")
print(p.static_method())
print("result of p.class_method()")
print(p.class_method())

运行结果:

result of p.averag(1,5)
子类中重载了父类的静态方法
3.0
result of p.static_method()
父类中的静态方法
7.5
result of p.class_method()
父类中的类方法
子类中重载了父类的静态方法
4.0