本系列主要介绍《Effective Python》所推荐的最佳实践，经验丰富的程序员应该对这些实践都比较熟悉了。文中有些补充信息是我自己的理解，请大家多指教！具体分析还请参考原书内容。

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三：类与继承（7条建议）

1. 尽量用辅助类维护程序状态，不要用字典和元组；

如果保存内部状态的字典变得比较复杂，应该拆解为多个辅助类。

2. 简单的接口应该接受函数，而不是类的实例；

在 Python 中，函数是一等对象（first class），可以作为参数传递，我们可以利用这个特性简单实现策略模式（有需要可以参考上一个系列的文章：Python与设计模式），典型的例子是 sorted()方法。

不过，传递函数的情况只适用于比较简单的状态，如果需要保存状态，用函数也可以实现，即使用闭包，但可读性会差一些，建议还是使用辅助类。实现 __call__ 方法之后的类，实例是可调用的。

3. 以 @classmethod 形式实现类的多态；

一般只用 _init_ 方法，不够用的时候可以用这个方法添加构造器。

4. 用 super() 初始化父类；

多重继承情况下，直接调用父类进行初始化可能会出现冲突，super() 经过特殊处理，可以根据方法解析顺序进行初始化。

5. 只在使用 Mix-in 形式组件制作工具类时进行多重继承；

设计原则：多用组合，少用继承。

6. 多用 public 属性，少用 private 属性；

理论上说，Python 中的类属性前加两个下划线就是私有属性，使用者没法直接调用。但如果确实要调用，也有绕过规则的办法，所以，Python 的私有属性是不严格的。实践中一般用单下划线前缀表示受保护的属性，不是特殊情况不允许调用，也算一种社区“潜规则”。

使用私有属性的问题是，之后要继承这个类进行扩展或优化的时候，调用这个属性很麻烦，因此一般认为是得不偿失的。作者建议，只有在子类不受自己控制时，才用私有属性避免命名冲突。

7. 实现自定义容器时，应该继承 collections.abc 里的抽象基类；

作者的观点是，简单的容器还是直接继承 Python 的容器类型，比如列表或字典，比较复杂时可以继承抽象基类，主要理由是可以少写一些方法。

四：元类与属性（7条建议）

1. 用纯属性取代 get 和 set 方法；

用@property | @attr_name.setter | @attr_name.getter 来替代其它语言中的 getter 和 setter。

2. 考虑用 @property 来代替属性重构；

取消旧属性的时候，可以考虑用这个修饰器来支持调用原来的类的旧代码继续运作，但这个修饰器用得多了，显然也不合理，最后还是要重构旧代码的。

3. 用描述符来改写需要复用的 @property 方法；

描述符类即实现了__get__、__set__ 或 __del__ 方法的类，用描述符类来改写一些属性方法比较少见，而且似乎并不直观，不过，作者的观点理论上是对的。

4. 用 __getattr__、__getattribute__和__setattr__实现按需生成的属性；

这个地方需要注意，长相上看，__getattr__和__setattr__比较像，但__getattr__ 是在检查实例字典，并且没有找到对应值之后才调用的，__getattribute__ 和__setattr__则会一开始就调用，所以谁和谁是一对比较让人费解。

另外，由于__getattribute__和__setattr__会在获取和设置属性值的时候直接调用，所以写这两个函数时要小心，避免调用自身，造成无限递归。

5. 用元类来验证子类；

元类是处理类的生成过程的，控制元类的__new__方法，可以对类的生成过程做一些验证。一般情况下，类也可以控制自己的__new__方法，但类自身的__new__方法控制的是实例的生成过程。

加载模块时，Python 会在类的 class 语句处理完毕之后，执行其元类的__new__方法。所以，错误的，或者说，不符合我们需求的类定义语句会在这时被我们验证出来。这个时间点要比调用类生成实例要早多了。

元类是一个比较高级，也比较少用的特性，这里借用《流程的Python》中引用的Tim Peters的一句话：

（元类）是深奥的知识，99%的用户都无需关注。如果你想知道是否需要使用元类，我告诉你，不需要（真正需要使用元类的人确信他们需要，无需解释原因）。

之后的两个建议也都是元类的具体使用场景，理解了元类的概念和具体执行的时间点，自然就好理解了。

6. 用元类来注册子类；

7. 用元类来注解类的属性；