python继承抽象测试类

Ⅰ python类的继承与多态详细介绍

类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。

类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。

类有一个名为 __init__() 的特殊方法（构造方法），该方法在类实例化时会自动调用

self:self 代表的是类的实例，代表当前对象的地址，而 self.class 则指向类。

类调用 Car.weight

实例化 car01=Car(5)

实例对象调用 car01.weght

我们在构造类时，Python3默认我们继承了object这个基类，我个人理解object就是个空的类，可以不用管为何要在括号中写上object，这是Python3的特性，在python2中如果你没有写object的话不会默认继承了object这个基类。

同样的我们自己希望继承的父类只需要把objetc改为我们自己定义的类名即可。子类中可以拥有父类中所有的公有属性和方法，但是可以通过在变量名前加下划线使其变为私有，这样子类就不可以访问父类中的成员了。

以下三个公交车类的父类均为客车类，我们可以写一个funcs方法使得每次调用funcs方法时，传入不同的对象以执行不同的func方法，具体实现如下：

主函数 ：

可以看到，我将小 汽车 实例化为带有重量为5t的一个具体对象，将客车实例化为带有重量为20t的一个具体对象，将三个公交车实例化为带有重量为15t的一个具体对象.

如上图所示，我每次在调用funcs方法时都传入了一个实例化对象，funcs根据不同的对象执行相应的内部方法。

Ⅱ Python类的多重继承问题深入分析

Python类的多重继承问题深入分析
首先得说明的是,Python的类分为经典类 和 新式类
经典类是python2.2之前的东西,但是在2.7还在兼容,但是在3之后的版本就只承认新式类了
新式类在python2.2之后的版本中都可以使用
经典类和新式类的区别在于:
经典类是默认没有派生自某个基类的,而新式类是默认派生自object这个基类的:
代码如下:
# old style
class A():pass
# new style
class A(obejct):pass
2.经典类在类多重继承的时候是采用从左到右深度优先原则匹配方法的..而新式类是采用C3算法(不同于广度优先)进行匹配的
3.经典类是没有__MRO__和instance.mro()调用的,而新式类是有的.
为什么不用经典类，要更换到新式类
因为在经典类中的多重继承会有些问题...可能导致在继承树中的方法查询绕过后面的父类:
代码如下:
class A():
def foo1(self):
print "A"
class B(A):
def foo2(self):
pass
class C(A):
def foo1(self):
print "C"
class D(B, C):
pass
d = D()
d.foo1()
按照经典类的查找顺序从左到右深度优先的规则，在访问d.foo1()的时候,D这个类是没有的..那么往上查找,先找到B,里面没有,深度优先,访问A,找到了foo1(),所以这时候调用的是A的foo1()，从而导致C重写的foo1()被绕过.
所以python引入了新式类的概念,每个基类都继承自object并且,他的匹配规则也从深度优先换到了C3
C3算法
C3算法是怎么做匹配的呢..在问答版块上面讨论之后,归结如下:
C3算法的一个核心是merge.
在merge列表中，如果第一个序列mro的第一个类是出现在其它序列，并且也是第一个，或者不出现其它序列，那么这个类就会从这些序列中删除，并合到访问顺序列表中
比如:(引用问题中zhuangzebo的回答@zhuangzebo)
代码如下:
class A(O):pass
class B(O):pass
class C(O):pass
class D(A,B):pass
class E(C,D):pass

首先需要知道 O(object)的mro(method resolution order)列表是[O,]
那么接下来是:
代码如下:
mro(A) = [A, O]
mro(B) = [B, O]
mro(C) = [C, O]
mro(D) = [D] + merge(mro(A), mro(B), [A, B])
= [D] + merge([A, O], [B, O], [A, B])
= [D, A] + merge([O], [B, O], [B])
= [D, A, B] + merge([O], [O])
= [D, A, B, O]
mro(E) = [E] + merge(mro(C), mro(D), [C, D])
= [E] + merge([C, O], [D, A, B, O], [C, D])
= [E, C] + merge([O], [D, A, B, O], [D])
= [E, C, D] + merge([O], [A, B, O])
= [E, C, D, A, B] + merge([O], [O])
= [E, C, D, A, B, O]

然后还有一种特殊情况:
比如：
merge(DO,CO,C) 先merge的是D
merge(DO,CO,C) 先merge的是C
意思就是.当出现有 一个类出现在两个序列的头(比如C) 这种情况和 这个类只有在一个序列的头(比如D) 这种情况同时出现的时候,按照顺序方式匹配。
新式类生成的访问序列被存储在一个叫MRO的只读列表中..
你可以使用instance.__MRO__或者instance.mro()来访问
最后匹配的时候就按照MRO序列的顺序去匹配了
C3和广度优先的区别:
举个例子就完全明白了:
代码如下:
class A(object):pass
class B(A):pass
class C(B):pass
class D(A):pass
class E(D):pass
class F(C, E):pass

按照广度优先遍历,F的MRO序列应该是[F,C,E,B,D,A]
但是C3是[F,E,D,C,B,A]
意思是你可以当做C3是在一条链路上深度遍历到和另外一条链路的交叉点,然后去深度遍历另外一条链路,最后遍历交叉点
新式类和经典类的super和按类名访问问题
在经典类中,你如果要访问父类的话,是用类名来访问的..
代码如下:
class A():
def __init__(self):
print "A"
class B(A):
def __init__(self):
print "B"
A.__init__(self) #python不会默认调用父类的初始化函数的

这样子看起来没三问题,但是如果类的继承结构比较复杂，会导致代码的可维护性很差..
所以新式类推出了super这个东西...
代码如下:
class A():
def __init__(self):
print "A"
class B(A):
def __init__(self):
print "B"
super(B,self).__init__()

这时候，又有一个问题:当类是多重继承的时候,super访问的是哪一个类呢?
super实际上是通过__MRO__序列来确定访问哪一个类的...实际上就是调用__MRO__中此类后面的一个类的方法.
比如序列为[F,E,D,C,B,A]那么F中的super就是E,E的就是D
super和按照类名访问 混合使用带来的坑
代码如下:
class A(object):
def __init__(self):
print "enter A"
print "leave A"
class B(object):
def __init__(self):
print "enter B"
print "leave B"
class C(A):
def __init__(self):
print "enter C"
super(C, self).__init__()
print "leave C"
class D(A):
def __init__(self):
print "enter D"
super(D, self).__init__()
print "leave D"
class E(B, C):
def __init__(self):
print "enter E"
B.__init__(self)
C.__init__(self)
print "leave E"
class F(E, D):
def __init__(self):
print "enter F"
E.__init__(self)
D.__init__(self)
print "leave F"
这时候打印出来是：
代码如下:
enter F
enter E
enter B
leave B
enter C
enter D
enter A
leave A
leave D
leave C
leave E
enter D
enter A
leave A
leave D
leave F

可以看出来D和A的初始化函数被乱入了两次！
按类名访问就相当于C语言之前的GOTO语句...乱跳,然后再用super按顺序访问..就有问题了
所以建议就是要么一直用super,要么一直用按照类名访问
最佳实现:
避免多重继承
super使用一致
不要混用经典类和新式类
调用父类的时候注意检查类层次
以上便是本人对于python类的继承的认识了，希望对大家能有所帮助

Ⅲ python的用途和优点

python的用途：

python也是一门程序语言。能写各种各样的程序。

优点：

1.支持OOP编程 从根本

上讲Python仍是一种面向对象的语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易 没有C++、java那样复杂，但不必做Python下OOp高手，够用即可。

2. 免费Python的使用是完全免费的，您可以从网络上免费下载、安装使用， Python上的其他程序包，也可下载安装使用。 Python的免费的同时又有很多的的社区对用户的提问提出快速的技术支持，学习和使用Python技术不再是一个人在战斗！

3. 可移植性 Python的实现是用ansi c编写的，可以运行在目前所有主流平台上，手机、pad上均可运行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。

4. 功能强大 从特性的观点上看，Python是一个混合体，他丰富的工具集使得他介于传统的脚本语言和系统语言之间。

拓展资料：

设计定位

Python的设计哲学是"优雅"、"明确"、"简单"。因此，Perl语言中"总是有多种方法来做同一件事"的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是"用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事"。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为"脚本语言"(script language)，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是"脚本语言"泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，很多人还把Python作为一种"胶水语言"(glue language)使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

Ⅳ python中的继承和多态

继承：在已有类的基础上创建新类，这其中的一种做法就是让一个类从另一个类那里将属性和方法直接继承下来，从而减少重复代码的编写。
1.提供继承信息的我们称之为父类，也叫超类或基类；2.得到继承信息的我们称之为子类，也叫派生类或衍生类。3.子类除了继承父类提供的属性和方法，还可以定义自己特有的属性和方法，所以子类比父类拥有的更多的能力
多态：子类在继承了父类的方法后，通过方法重写我们可以让父类的同一个行为在子类中拥有不同的实现版本，这个就是多态。

Ⅳ python下的抽象类的用途和意义

抽象方法是基类中定义的方法，但却没有任何实现。在java中，可以把方法申明成一个接口。而在python中实现一个抽象方法的简单的方法是：
class Sheep（object）：
def get_size(self):
raise NotImplementedError
任何从Sheep继承下来的子类必须实现get_size方法。否则就会产生一个错误。但这种实现方法有个缺点。定义的子类只有调用那个方法时才会抛错。这里有个简单方法可以在类被实例化后触发它。使用python提供的abc模块。
import abc
class Sheep(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
@abc.absractmethod
def get_size(self):
return
这里实例化Sheep类或任意从其继承的子类（未实现get_size）时候都会抛出异常。
因此，通过定义抽象类，可以定义子类的共同method（强制其实现）。

Ⅵ python已经自动化了，大家一般用什么测试框架

首先我们需要明白自动化测试框架更倾向于一种设计思想 ，这种思想指导工具的使用或者自研开发，并且不是只能使用仅仅一种框架，结合被测系统本身特性一般是选择多种测试框架的组合，来满足测试和设计需求(开发、维护角度)。
录制回放测试框架

录制回放测试框架所采用的原理是通过录制应用程序产生的线性脚本进行回放从而达到自动化测试的目的。

优点：对测试人员测试开发能力要求最低，通过录制就可以得到所需脚本。

缺点：一般不具有逻辑判断的能力 ，可维护性差 ，效率低。

适应场景：不推荐，传统的UI自动化测试逐步弱化。关于U自动化，一定要清楚 被测系统是否满足开展自动化的条件，在被测系统变动频繁的项目中，开展UI自动化无疑是挖了一个很大的坑，其后期维护工作足以让大心疲惫，被迫放弃自动化测试。
测试库构架框架(The Test Library Architecture Framework )

测试库构架框架的核心思想可以概括为系统功能操作和业务逻辑的解耦。将所有的针对测试系统支持的功能操作封装在测试库中，测试脚本调用测试库的同时传递外部的测试数据，测试库的编写由自动化测试发工程编写(可以不懂业务)，负责控件的变更和维护， 测试脚本的编写可由对业务比较掌握的自动化测试开发工程编写，负责业务逻辑、测试数据的变更和维护。

优点：被测试系统无论是哪层发生变化(代码层或业务层等)，只需要相应的人员进行变更维护即可。

缺点：变更引起的维护工作同时附加在自动化测试开发工程师与业务测试人员身上，维护代码建级大。

适应场景：基于各种自动化开展方式(基于工具如Jemet或不基于工具的自研研发+持续集成)一般都会应用该框架。
数据驱动的自动化测试框架( The Data-Driven Testing Framework )

数据驱动的核心思想可以概括为数据(测试数据、配置数据)与代码解耦。该种框架的原理是采用了数据驱动脚本进行测试，数据驱动脚本是将数据输入存储在独立的数据文件中，脚本只存代码，运行时脚本的输入直接从文件中读取，如此相同的脚本(代码模版)可以运行于不同的测试用例中，实现了代码与数据的分离。

优点：对于业务人员由面向代码的开发转换为面向配置的设计(参数组合设计)， 降低了开发难度与开发成本，同时提高了测试用例的易扩展性，可以快速扩展相似测试，实现了自动化代码不随用例的增长而增

缺点：测试脚本的维护由自动化测试开发工程师负责，要求懂自动化编程和业务逻辑，初始测试脚本设计成本较大，具有一定局限性 (针对相同的测试内容并具有相同的测试逻辑).

适用场景：更适应于测试内容测试逻相重复度高，被测对象对测试用例易扩展性、可复用性要求较高的场景。
关键字或表驱动的自动化测试框架(The Keyword-Driven or Table-Driven Testing Framework )

关键字驱动是对数据驱动的逻相扩展，它的核心思想可以概括为数据代码流程(逻辑)解耦，同时完成了代码与测试描述(针对被测对象的测试描述)的映射。该框架的原理是基于数据驱动的基础上，完成了对被测对象的拆分、抽象、 封装使之映射成个个“关键词” (测试描述)，编写测试用例时，仅需要对关键词进行组合 ，即可完成不同场景的测试用例开发。

优点:对于业务手工测试人员，由面向代码或配置的开发转化为面向自然语言(测试描述)的开发，最大程度的降低了开发难度与维护成本，同时提高了测试用例的易扩展性、易组织性，实现了自动化代码不随用例的增长而增多。

缺点:对测试人员的测试开发能力以及业务了解程度要求很高。

适用场景:被测对象包含复杂业务流程(逻辑)，当然复杂的能做简单的更ok。
了解 更多可以看着这篇文章，希望对你有所帮助，欢迎关注、点赞支持。
https://www.toutiao.com/i6616242076721873416/

Ⅶ python的特性是什么

Python是一门大家都比较熟悉的一门计算机语言，也是比较简单的一门计算机语言，相对于来说更加简单一些，而且也是不少人进入行业内的首要选择。
Python是一门好用又简单易学的计算机编程语言，在近几年中，Python受到了不少IT人士的追捧，热度也是越来越高了，成为了我们入门首选的编程语言，为什么呢?因为Python具有非常广泛的应用范围，在人工智能、web开发之中具有非常好的应用，同时在金融分析、爬虫等领域也具有很大的作用。
1、Python采用C语言进行开发，但是Python不再有C语言中的指针等复杂的数据类型存在。
2、Python具有很强的面向对象特性，同时也简单化了面向对象的实现，可以消除保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素。
3、Python代码可以使用空格或者制表符缩进的方式分割代码。
4、Python仅仅只有31个保留字，而且没有分号、begin、end等标记。
5、Python是强类型的语言，变量创建之后会对应一种数据类型，出现在统一表达式中的不同类型的变量需要做类型转换。