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《流暢的Python》一書值得反復回看，可以溫故知新。最近我偶然翻到書中一個有點詭異的知識點，因此準備來聊一聊這個話題——子類化內置類型可能會出問題?!

 1、內置類型有哪些?

在正式開始之前，我們首先要科普一下：哪些是 Python 的內置類型?

根據官方文檔的分類，內置類型(Built-in Types)主要包含如下內容：

詳細文檔：https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html

其中，有大家熟知的數字類型、序列類型、文本類型、映射類型等等，當然還有我們之前介紹過的布爾類型、...對象 等等。

在這么多內容里，本文只關注那些作為可調用對象(callable)的內置類型，也就是跟內置函數(built-in function)在表面上相似的那些：int、str、list、tuple、range、set、dict……

這些類型(type)可以簡單理解成其它語言中的類(class)，但是 Python 在此并沒有用習慣上的大駝峰命名法，因此容易讓人產生一些誤解。

在 Python 2.2 之后，這些內置類型可以被子類化(subclassing)，也就是可以被繼承(inherit)。

2、內置類型的子類化

眾所周知，對于某個普通對象 x，Python 中求其長度需要用到公共的內置函數 len(x)，它不像 Java 之類的面向對象語言，后者的對象一般擁有自己的 x.length() 方法。(PS：關于這兩種設計風格的分析，推薦閱讀 這篇文章)

現在，假設我們要定義一個列表類，希望它擁有自己的 length() 方法，同時保留普通列表該有的所有特性。

實驗性的代碼如下(僅作演示)：

# 定義一個list的子類 
class MyList(list): 
    def length(self): 
        return len(self) 

我們令 MyList這個自定義類繼承 list，同時新定義一個 length() 方法。這樣一來，MyList 就擁有 append()、pop() 等等方法，同時還擁有 length() 方法。

# 添加兩個元素 
ss = MyList() 
ss.append("Python") 
ss.append("貓") 
 
print(ss.length())   # 輸出：2 

前面提到的其它內置類型，也可以這樣作子類化，應該不難理解。

順便發散一下，內置類型的子類化有何好處/使用場景呢?

有一個很直觀的例子，當我們在自定義的類里面，需要頻繁用到一個列表對象時(給它添加/刪除元素、作為一個整體傳遞……)，這時候如果我們的類繼承自 list，就可以直接寫 self.append()、self.pop()，或者將 self 作為一個對象傳遞，從而不用額外定義一個列表對象，在寫法上也會簡潔一些。

還有其它的好處/使用場景么?歡迎大家留言討論~~

3、內置類型子類化的“問題”

終于要進入本文的正式主題了:)

通常而言，在我們教科書式的認知中，子類中的方法會覆蓋父類的同名方法，也就是說，子類方法的查找優先級要高于父類方法。

下面看一個例子，父類 Cat，子類 PythonCat，都有一個 say() 方法，作用是說出當前對象的 inner_voice：

# Python貓是一只貓 
class Cat(): 
    def say(self): 
        return self.inner_voice() 
    def inner_voice(self): 
        return "喵" 
class PythonCat(Cat): 
    def inner_voice(self): 
        return "喵喵" 

當我們創建子類 PythonCat 的對象時，它的 say() 方法會優先取到自己定義出的 inner_voice() 方法，而不是 Cat 父類的 inner_voice() 方法：

my_cat = PythonCat() 
# 下面的結果符合預期 
print(my_cat.inner_voice()) # 輸出：喵喵 
print(my_cat.say())         # 輸出：喵喵 

這是編程語言約定俗成的慣例，是一個基本原則，學過面向對象編程基礎的同學都應該知道。

然而，當 Python 在實現繼承時，似乎不完全會按照上述的規則運作。它分為兩種情況：

• 符合常識：對于用 Python 實現的類，它們會遵循“子類先于父類”的原則
• 違背常識：對于實際是用 C 實現的類(即str、list、dict等等這些內置類型)，在顯式調用子類方法時，會遵循“子類先于父類”的原則;但是，**在存在隱式調用時，**它們似乎會遵循“父類先于子類”的原則，即通常的繼承規則會在此失效

對照 PythonCat 的例子，相當于說，直接調用 my_cat.inner_voice() 時，會得到正確的“喵喵”結果，但是在調用 my_cat.say() 時，則會得到超出預期的“喵”結果。

下面是《流暢的Python》中給出的例子(12.1章節)：

class DoppelDict(dict):  
    def __setitem__(self, key, value):  
        super().__setitem__(key, [value] * 2) 
 
dd = DoppelDict(one=1)  # {'one': 1} 
dd['two'] = 2           # {'one': 1, 'two': [2, 2]} 
dd.update(three=3)      # {'three': 3, 'one': 1, 'two': [2, 2]} 

在這個例子中，dd['two'] 會直接調用子類的__setitem__()方法，所以結果符合預期。如果其它測試也符合預期的話，最終結果會是{'three': [3, 3], 'one': [1, 1], 'two': [2, 2]}。

然而，初始化和 update() 直接調用的分別是從父類繼承的__init__()和__update__()，再由它們隱式地調用__setitem__()方法，此時卻并沒有調用子類的方法，而是調用了父類的方法，導致結果超出預期!

官方 Python 這種實現雙重規則的做法，有點違背大家的常識，如果不加以注意，搞不好就容易踩坑。

那么，為什么會出現這種例外的情況呢?

4、內置類型的方法的真面目

我們知道了內置類型不會隱式地調用子類覆蓋的方法，接著，就是Python貓的刨根問底時刻：為什么它不去調用呢?

《流暢的Python》書中沒有繼續追問，不過，我試著胡亂猜測一下(應該能從源碼中得到驗證)：內置類型的方法都是用 C 語言實現的，事實上它們彼此之間并不存在著相互調用，所以就不存在調用時的查找優先級問題。

也就是說，前面的“__init__()和__update__()會隱式地調用__setitem__()方法”這種說法并不準確!

這幾個魔術方法其實是相互獨立的!__init__()有自己的 setitem 實現，并不會調用父類的__setitem__()，當然跟子類的__setitem__()就更沒有關系了。

從邏輯上理解，字典的__init__()方法中包含__setitem__()的功能，因此我們以為前者會調用后者，**這是慣性思維的體現，**然而實際的調用關系可能是這樣的：

左側的方法打開語言界面之門進入右側的世界，在那里實現它的所有使命，并不會折返回原始界面查找下一步的指令(即不存在圖中的紅線路徑)。不折返的原因很簡單，即 C 語言間代碼調用效率更高，實現路徑更短，實現過程更簡單。

同理，dict 類型的 get() 方法與__getitem__()也不存在調用關系，如果子類只覆蓋了__getitem__()的話，當子類調用 get() 方法時，實際會使用到父類的 get() 方法。(PS：關于這一點，《流暢的Python》及 PyPy 文檔的描述都不準確，它們誤以為 get() 方法會調用__getitem__())

也就是說，Python 內置類型的方法本身不存在調用關系，盡管它們在底層 C 語言實現時，可能存在公共的邏輯或能被復用的方法。

我想到了“Python為什么”系列曾分析過的《Python 為什么能支持任意的真值判斷?》。在我們寫if xxx時，它似乎會隱式地調用__bool__()和__len__()魔術方法，然而實際上程序依據 POP_JUMP_IF_FALSE 指令，會直接進入純 C 代碼的邏輯，并不存在對這倆魔術方法的調用!

因此，在意識到 C 實現的特殊方法間相互獨立之后，我們再回頭看內置類型的子類化，就會有新的發現：

父類的__init__()魔術方法會打破語言界面實現自己的使命，然而它跟子類的__setitem__()并不存在通路，即圖中紅線路徑不可達。

特殊方法間各行其是，由此，我們會得出跟前文不同的結論：實際上 Python 嚴格遵循了“子類方法先于父類方法”繼承原則，并沒有破壞常識!

最后值得一提的是，__missing__()是一個特例。《流暢的Python》僅僅簡單而含糊地寫了一句，沒有過多展開。

經過初步實驗，我發現當子類定義了此方法時，get() 讀取不存在的 key 時，正常返回 None;但是 __getitem__() 和 dd['xxx'] 讀取不存在的 key 時，都會按子類定義的__missing__()進行處理。

我還沒空深入分析，懇請知道答案的同學給我留言。

5、內置類型子類化的最佳實踐

綜上所述，內置類型子類化時并沒有出問題，只是由于我們沒有認清特殊方法(C 語言實現的方法)的真面目，才會導致結果偏差。

那么，這又召喚出了一個新的問題：如果非要繼承內置類型，最佳的實踐方式是什么呢?

首先，如果在繼承內置類型后，并不重寫(overwrite)它的特殊方法的話，子類化就不會有任何問題。

其次，如果繼承后要重寫特殊方法的話，記得要把所有希望改變的方法都重寫一遍，例如，如果想改變 get() 方法，就要重寫 get() 方法，如果想改變 __getitem__()方法，就要重寫它……

但是，如果我們只是想重寫某種邏輯(即 C 語言的部分)，以便所有用到該邏輯的特殊方法都發生改變的話，例如重寫__setitem__()的邏輯，同時令初始化和update()等操作跟著改變，那么該怎么辦呢?

我們已知特殊方法間不存在復用，也就是說單純定義新的__setitem__()是不夠的，那么，怎么才能對多個方法同時產生影響呢?

PyPy 這個非官方的 Python 版本發現了這個問題，它的做法是令內置類型的特殊方法發生調用，建立它們之間的連接通路。

官方 Python 當然也意識到了這么問題，不過它并沒有改變內置類型的特性，而是提供出了新的方案：UserString、UserList、UserDict……

除了名字不一樣，基本可以認為它們等同于內置類型。

這些類的基本邏輯是用 Python 實現的，相當于是把前文 C 語言界面的某些邏輯搬到了 Python 界面，在左側建立起調用鏈，如此一來，就解決了某些特殊方法的復用問題。

對照前文的例子，采用新的繼承方式后，結果就符合預期了：

from collections import UserDict 
 
class DoppelDict(UserDict): 
    def __setitem__(self, key, value):  
        super().__setitem__(key, [value] * 2) 
 
dd = DoppelDict(one=1)  # {'one': [1, 1]} 
dd['two'] = 2           # {'one': [1, 1], 'two': [2, 2]} 
dd.update(three=3)      # {'one': [1, 1], 'two': [2, 2], 'three': [3, 3]} 

顯然，如果要繼承 str/list/dict 的話，最佳的實踐就是繼承collections庫提供的那幾個類。

6、小結

寫了這么多，是時候作 ending 了~~

在本系列的前一篇文章中，Python貓從查找順序與運行速度兩方面，分析了“為什么內置函數/內置類型不是萬能的”，本文跟它一脈相承，也是揭示了內置類型的某種神秘的看似是缺陷的行為特征。

本文雖然是從《流暢的Python》書中獲得的靈感，然而在語言表象之外，我們還多追問了一個“為什么”，從而更進一步地分析出了現象背后的原理。

簡而言之，內置類型的特殊方法是由 C 語言獨立實現的，它們在 Python 語言界面中不存在調用關系，因此在內置類型子類化時，被重寫的特殊方法只會影響該方法本身，不會影響其它特殊方法的效果。

如果我們對特殊方法間的關系有錯誤的認知，就可能會認為 Python 破壞了“子類方法先于父類方法”的基本繼承原則。(很遺憾《流暢的Python》和 PyPy 都有此錯誤的認知)

為了迎合大家對內置類型的普遍預期，Python 在標準庫中提供了 UserString、UserList、UserDict 這些擴展類，方便程序員來繼承這些基本的數據類型。

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