Python 是一种普遍适应性强且有效的编程语言，长期以来一直受到广泛欢迎。 Python 面向对象的特性允许执行一些高质量的功能，例如继承和多态性。在这篇文章中，我们将深入研究两种鲜为人知但迷人的技术，它们允许在 Python 中进行定制设计的继承检查：subclasscheck 和 subclasshook。
什么是 Subclasscheck 和 Subclasshook？
在 Python 中，通过使用内置的 issubclass() 函数来确定一个类是否是其他类的子类并不罕见。默认情况下，该函数检查继承树来决定课程之间的连接。然而，Python 还提供了一种使用独特的方法 subclasscheck 和 subclasshook 来覆盖此默认行为的方法。
__subclasscheck__(cls) − 通过使用 issubclass() 函数调用此技术来测试某个类别是否是所有其他类的子类。默认情况下，它返回通常继承测试的结果，但可以重写它以改变此行为。
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__subclasshook__(cls) − 可以在抽象基类 (ABC) 中定义此方法，以自定义 issubclass() 执行的子类检查。它由 ABC 中 subclasscheck 的默认实现调用。
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子类钩子方法
为了清楚地了解 subclasshook 方法的工作原理，让我们看一个示例。假设我们有一个名为“Shape”的抽象基类，它有两个必需的方法：“area”和“perimeter”。任何希望被视为“Shape”子类的类都必须实现这些方法。
第 1 步 − 使用两种特定方法确定抽象基类“形状”：“面积”和“周长”。
第 2 步 − 生成一个自定义类“Circle”，该类实现指定的方法“area”和“perimeter”。
第 3 步 − 重写 'Shape' 类中的 subclasshook 方法以指定用于确定类是否为子类的自定义标准。在这种情况下，标准是该类应该具有“面积”和“周长”方法。
第 4 步 − 使用 issubclass() 函数测试“Circle”是否是“Shape”的子类。使用自定义子类挂钩方法，结果为“True”，因为“Circle”满足自定义条件。
示例
现在，让我们创建一个实现这些方法的自定义类“Circle” -
from abc import ABCMeta, abstractmethod
class Shape(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def area(self):
pass
@abstractmethod
def perimeter(self):
pass
class Circle:
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
def area(self):
return 3.14 * self.radius * self.radius
def perimeter(self):
return 2 * 3.14 * self.radius
print(issubclass(Circle, Shape))
即使“Circle”类实现了所需的方法，issubclass() 函数在检查“Circle”是否是“Shape”的子类时仍将返回“False” -
输出
False
这就是 subclasshook 方法发挥作用的地方。我们可以在“Shape”类中重写此方法，以指定确定一个类是否为子类的自定义标准 -
示例
class Shape(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def area(self):
pass
@abstractmethod
def perimeter(self):
pass
@classmethod
def __subclasshook__(cls, other):
if cls is Shape:
if all(hasattr(other, method) for method in ['area', 'perimeter']):
return True
return NotImplemented
print(issubclass(Circle, Shape))
输出
如果我们检查“Circle”是否是“Shape”的子类，则输出如下。
True
子类检查方法
在某些情况下，您可能想要重写 subclasscheck 方法本身，而不是使用 subclasshook。这可以为继承测试提供额外的一流粒度控制。这是一个示例 −
第 1 步 − 确定覆盖子类检查方法的自定义基类“CustomBase”。我们不是测试一般的继承连接，而是测试子类是否具有可调用的“magic_attribute”方法。
第 2 步− 生成两个类，“DerivedWithMagic”和“DerivedWithoutMagic”。前者有 'magic_attribute' 方法，而后者没有。
第 3 步 − 利用 issubclass() 函数来测试“DerivedWithMagic”和“DerivedWithoutMagic”是否是“CustomBase”的子类。对于“DerivedWithMagic”，结论为“True”，因为它具有所需的“magic_attribute”方法；对于“DerivedWithoutMagic”，结论为“False”，因为它不再具有指定的方法。
示例
class CustomBase:
def __subclasscheck__(self, subclass):
return (hasattr(sub
class, "magic_attribute") and
callable(getattr(subclass, "magic_attribute")))
class DerivedWithMagic:
def magic_attribute(self):
pass
class DerivedWithoutMagic:
pass
print(issubclass(DerivedWithMagic, CustomBase))
print(issubclass(DerivedWithoutMagic, CustomBase))
输出
如果我们检查“Circle”是否是“Shape”的子类，则输出如下。
True False
实际用例
虽然 Python 中的默认继承机制适用于大多数场景，但在某些情况下，使用 __subclasscheck__ 和 __subclasshook__ 自定义子类检查可能会有所帮助 -
**协议执行** − 通过使用这些方法，您可以强制执行子类必须遵守的某些协议。在前面的实例中，我们决定任何被视为“Shape”子类的类都必须执行“area”和“perimeter”方法。
**混合课程** − Mixin 类的创建是为了向其他类提供特定的行为，但它们并不意味着用作独立的类。您可以使用 __subclasscheck__ 或 __subclasshook__ 定义自定义继承策略，通过利用 mixin 作为子类来识别类，尽管它们不会立即继承它。
**松散耦合** − 在某些情况下，最大限度地减少软件系统中组件之间的依赖关系是有益的。通过使用 __subclasscheck__ 和 __subclasshook__，您可以在类之间建立关系，而无需创建严格的继承层次结构。
结论
Python 中的 __subclasscheck__ 和 __subclasshook__ 方法提供了一种强大的方法来自定义继承检查。当您想要强制执行子类关系的特定要求或提供更灵活的继承结构时，这些方法特别有用。通过理解和利用这些特殊方法，您可以创建适应性更强、更健壮的 Python 程序。
