子类调用父类函数有以下方法：
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直接写类名调用
用 super(type, obj).method(arg)方法调用。
在类定义中调用本类的父类方法，可以直接用super().method(arg)
class A:
def method(self, arg):
pass
class B(A):
def method(self, arg):
# A.method(self,arg) # 1
# super(B, self).method(arg) # 2
super().method(arg) # 3
在对于python中类的使用上，我们分出了子类和父类两种。对于这二者之间的关系，我们可以简单理解为继承。不过python中加入了实例的讨论，那么对于继承后的子类来说，父类的实例是否被继承又是我们所需要思考的问题。下面我们就子类和父类进行简单介绍，然后就二者之间的继承关系重点分析。
1.概念
子类和父类主要描述的是类之间的继承关系，即所属关系。继承的类可在被继承的类的基础上添加格外的参数和行为，新类称为子类，扩展类；被继承的类称为基类、父类或者超类。
2.继承关系
子类与父类的关系是 “is” 的关系，如上 Cat 继承于 Animal 类，我们可以说：
“A”是 Animal 类的实例，但，“A”不是 Cat 类的实例。
“C”是 Animal 类的实例，“C”也是 Cat 类的实例。
判断对象之间的关系，我们可以通过 isinstance (变量,类型) 来进行判断：
print('"A" IS Animal?', isinstance(A, Animal))
print('"A" IS Cat?', isinstance(A, Cat))
print('"C" IS Animal?', isinstance(C, Animal))
print('"C" IS Cat?', isinstance(C, Cat))
Python实现子类调用父类的方法
python和其他面向对象语言类似，每个类可以拥有一个或者多个父类，它们从父类那里继承了属性和方法。如果一个方法在子类的实例中被调用，或者一个属性在子类的实例中被访问，但是该方法或属性在子类中并不存在，那么就会自动的去其父类中进行查找。
继承父类后，就能调用父类方法和访问父类属性，而要完成整个集成过程，子类是需要调用的构造函数的。
子类不显式调用父类的构造方法，而父类构造函数初始化了一些属性，就会出现问题
如果子类和父类都有构造函数，子类其实是重写了父类的构造函数，如果不显式调用父类构造函数，父类的构造函数就不会被执行，导致子类实例访问父类初始化方法中初始的变量就会出现问题。
一、实例方法,类方法,静态方法
我们首先写一个类，里面包含这三种方法。
可以看到，我们用到了两个装饰器。
我们用类和实例分别调用下类方法
我们用类和实例分别调用下静态方法
静态方法其实就是把一个普通的函数写在类里，与直接在外层写一个函数是一样的，本质上是一个函数。
为了方便理解，我们分别打印下这些方法的类型
通过type()查看对象是方法还是函数
此外，还可以通过inspect模块判断某个对象是否是某种类型，返回布尔值。
用法
小Tips：概念理解
直接def定义的，我们叫做函数
把函数放到类里，我们叫做方法
方法可以通过装饰器staticmethod转为（放在方法里的）函数
继承
一个类继承另一个类时，会自动获得另一个类的所有属性和方法，被继承的类称之为父类，新类称为子类。子类拥有父类所有的属性和方法，并且可以定义自己的属性和方法
我们以上边的Rectangle类为父类来试一下
1）完全继承
可以看到，子类完全继承父类后，可以直接调用父类的所有方法。
2）部分继承
部分继承：继承父类后，修改父类的同名方法
我们试一下，Square继承Rectangle后，修改__init__()方法
3）拓展父类的方法
在保留父类中某个方法的代码同时，对方法进行拓展
可以在方法中加入"super().方法名"来实现
4）@property
Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit] += 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。
elements()
返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。
输入：words = ["bella", "label", "roller"]
输出：["e", "l", "l"]
输入：words = ["cool", "lock", "cook"]
输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表
对列表升序操作：
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素
False
all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。
F-strings
在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~
子类继承父类时,如果父类有需要初始化的属性,那么必须在子类中调用父类的初始化方法,帮助父类进行初始化,否则,子类可以不调用父类的初始化方法
代码示例
"""
父类Car中没有属性需要初始化,所有子类中也不需要调用父类的初始化方法
"""
class Car:
def show_name(self):
print('car name')
class EeleCar(Car):
pass
car = EeleCar()
car.show_name()
