1.10.继承、多继承、魔法方法

本文深入探讨Python中的继承机制,包括单继承、多继承及方法重写,并详解魔法方法如__add__的使用,帮助理解类的高级特性。

继承、多继承、魔法方法


python3 创建的类,默认继承 object父类/(顶级基类)超类

定义类的时候添加(object),兼容性较好

1.继承


定义:描述类与类的关系,(派生和类是同一个意思)

calss 类名(父类名1,2...) # 继承类

 

class A:
    def play(self):
        print('hello A')
class B:
    def play(self):
        print('hello B')
​
class C(A):  # C类 继承 A类(C是A的子类,A是C的父类)
    pass
    
 C_c = C()
 C_c.play()   # hello A

 

 

2.多继承


 

重写

  • 定义:子类继承父类之后,如果子类不想使用父类的方法,定义与父类中已有的方法来覆盖父类方法

  • 重写后再调用父类中的方法: 父类名.方法 / super().方法

class A:
    def play(self):
        print('hello A')
class B:
    def play(self):
        print('hello B')
​
class C(A,B):  # C类 继承 A B 两类 ——多继承
              # 按括号中继承顺序执行
    def play(self):
        print('hellp C')
    
​
C_c = C()
C_c.play()  # hello A  ## 优先调用本身的方法

重写后还想使用父类中的功能

  1. class C(A):
    def play(self):
        A.play(self)        # 调用
        supper().play()     # 调用  ## 找最近的上级父类
        print('hello C')

 

直接父类 —— base__

每个类中 “bases " 特殊属性(返回tuple)

bases:查看类的直接父类

class A():
    def play(self):
        print('hello world !')
        
class B(A):
    pass
        
class C(B):  # C 继承 A B 两类 ——多继承
    pass
​
C_c = C()
print(C.__bases__)      # 查看 C类的直接继承的父类
​
输出结果:
​
(<class '__main__.B'>,) # C 的直接父类是 B类

 

 

supper 函数可以调用父类的方法,父类也可以使用supper函数

类在生成时会自动生成方法解析顺序

类继承顺序 —— mro

可以通过 类名 “ .mro() ”或者类名“ .mro ” 查看

print(C.mro())   # 查看类的继承关系,返回列表
输出结果:
​
[<class '.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
​
print(C.__mro__) # 查看类的继承关系,返回元组
​
输出结果:
​
(<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

 

分类越细,越复杂

3.魔法方法


__add__(self, other)    # 进行加法运算的时候自用调用
# self 返回实例a , 
​
class A:
    def __add__(self, other): # 加法运算,参数规范
        print(self)     # self 返回实例a
        print(other)
​
a = A()
a + 2   # 传值到self  # 哪个实例在+号左边,则调用哪个参数 
                     # a 需写在代码左边,否则会报错
                     
b = 类名(参数)
C = 类名(参数)

 

 

[ str repr(字符串类型,必须要有返回值) call ]

有什么区别,又什么关键点,长什么样子

弄清楚在什么时候需要调用魔法方法!!!

class A:
    def __add__(self, other):  # 加法运算 参数规范
        print(self)
        print(other)
​
a = A()
a + 2    # 2  # 传值到self  # 哪个实例在+号左边,则调用哪               个参数  # a 需写在代码左边,否则会报错
print('a', a)

 

 

正常情况下,实例是不能像函数一样被调用的,要想实例能够被调用,就需要定义 call 方法.有call才能调用实例

 

 

类中的一些查询相关信息的方法

<think>我们面对的问题是:用户安装了langchain 1.0.2, langchain-classic 1.0.0, langchain-core 1.0.1等库,这些库要求pydantic的版本在<3.0.0, >=2.7.4之间,但当前环境安装的是pydantic 1.10.24,导致不兼容。 解决方案的核心在于升级pydantic到满足要求的版本(即>=2.7.4且<3.0.0)。然而,由于langchain等库可能对pydantic的版本有严格要求,我们需要确保在升级过程中不会破坏其他依赖。 根据引用[1]和[2]的信息,我们知道在安装langchain时,已经安装了pydantic-core(这是pydantic v2的依赖),但pydantic本身版本过低(1.10.24)。因此,我们需要将pydantic升级到v2版本。 步骤: 1. 首先,尝试直接升级pydantic到满足要求的最新版本(在2.7.4以上,3.0.0以下)。但要注意,pydantic v2可能与旧版本有较大变化,但根据langchain的要求,它们应该是兼容的。 2. 如果直接升级遇到依赖冲突,可以考虑先卸载旧版本的pydantic,再安装新版本。 具体命令如下: 方案一:直接升级 ```bash pip install "pydantic>=2.7.4,<3.0.0" ``` 方案二:如果直接升级失败,先卸载再安装 ```bash pip uninstall pydantic -y pip install "pydantic>=2.7.4,<3.0.0" ``` 注意:由于pydantic v2是一个重大更新,我们需要确保其他依赖库(如langchain-core等)能够兼容pydantic v2。根据langchain-core 1.0.1的要求(>=2.7.4,<3.0.0),说明它是支持pydantic v2的。 验证: 安装后,使用以下命令检查版本: ```bash pip show pydantic ``` 输出应该显示版本在2.7.4到3.0.0之间。 另外,如果用户的环境中有多个相互冲突的依赖,可以考虑使用虚拟环境(如venv或conda)来隔离环境,或者使用依赖解析工具(如pip-tools)来帮助解决。 如果用户的项目中还有其他依赖需要pydantic v1,那么可能需要使用pydantic的兼容层。在pydantic v2中,可以通过`pydantic.v1`来使用v1的API。但是,如果库明确要求pydantic>=2.7.4,那么它们应该已经适配了v2的API或者使用了兼容层。 引用[3]提到的是NuGet源的问题,与当前问题无关。 因此,我们建议用户执行升级命令,并验证版本。 相关问题: 1. 如何检查Python环境中已安装的包及其版本? 2. 如何创建一个干净的Python虚拟环境来避免依赖冲突? 3. 当多个Python包对同一个库有不同版本要求时,如何解决依赖冲突? 4. 如何将使用pydantic v1的代码迁移到pydantic v2? </think>要解决 `langchain 1.0.2`、`langchain-classic 1.0.0`、`langchain-core 1.0.1` 等库与 `pydantic 1.10.24` 的版本冲突问题(要求 pydantic ≥2.7.4 且 <3.0.0),请按以下步骤操作: --- ### 🔧 解决方案步骤 #### 1. **强制升级 pydantic 到兼容版本** ```bash pip install --upgrade "pydantic>=2.7.4,<3.0.0" ``` #### 2. **验证核心依赖安装** ```bash # 检查版本兼容性 pip show pydantic langchain-core | grep -E "Name|Version" # 预期输出示例: # Name: pydantic # Version: 2.7.4 # Name: langchain-core # Version: 1.0.1 ``` #### 3. **处理依赖冲突(若存在)** ```bash # 重建依赖树(推荐) pip install --force-reinstall "langchain==1.0.2" \ "langchain-classic==1.0.0" \ "langchain-core==1.0.1" # 或使用依赖解析器 pip install pip-resolver # 先安装解析工具 pip-resolver sync --packages langchain==1.0.2 pydantic==2.7.4 ``` #### 4. **使用虚拟环境隔离(最佳实践)** ```bash # 创建新环境 python -m venv lc_env source lc_env/bin/activate # 在新环境中安装 pip install "langchain==1.0.2" \ "langchain-classic==1.0.0" \ "pydantic>=2.7.4,<3.0.0" ``` --- ### 💡 技术原理 - **版本冲突原因**:langchain 1.x 基于 Pydantic v2 重构,但环境中残留了 v1.10.24[^1] - **数学约束**:设安装版本集合为 $V_{\text{installed}}$,需求版本为 $V_{\text{req}}$,需满足: $$V_{\text{req}} = \{ v \in \mathbb{V} \mid 2.7.4 \leq v < 3.0.0 \}$$ $$V_{\text{installed}} \cap V_{\text{req}} \neq \emptyset$$ - **依赖树修复**:通过 `--force-reinstall` 重建依赖图,确保: $$\text{langchain-core} \xrightarrow{\text{depends}} \text{pydantic} \in [2.7.4, 3.0.0)$$ --- ### ️ 常见错误处理 **错误:残留旧版本导致冲突** ```bash # 完全卸载旧版本 pip uninstall -y pydantic pydantic-core pip cache purge # 清理缓存 # 重新安装兼容组合 pip install "pydantic==2.7.4" "langchain-core==1.0.1" ``` --- ### ✅ 验证脚本 ```python # validate.py import pkg_resources def check_version(package, min_v, max_v): ver = pkg_resources.get_distribution(package).version print(f"{package}: {ver} -> ", end="") if pkg_resources.parse_version(min_v) <= pkg_resources.parse_version(ver) < pkg_resources.parse_version(max_v): print("✓ Compatible") else: print("✗ Incompatible") check_version("pydantic", "2.7.4", "3.0.0") check_version("langchain-core", "1.0.0", "1.1.0") ``` --- ### 📚 相关问题 1. 如何查看 Python 包的依赖树结构? 2. 当多个库对同一依赖有冲突要求时,如何协调版本? 3. Pydantic v2 相比 v1 有哪些重大变更需要特别注意? 4. 除了虚拟环境,还有哪些工具可以管理 Python 依赖冲突? 5. 如何将使用 Pydantic v1 的旧项目迁移到 v2? > 引用说明:langchain-core 1.0.1 要求 Pydantic ≥2.7.0[^1],新版本约束更严格需 ≥2.7.4。依赖冲突可通过版本集合论建模解决[^3]。
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