Python多重继承可能是非常有用的方法。然而，当项目达到某种程度的复杂性之后，过程代码通常会暴露出其根本缺陷。下面让我们直接进入一个示例的面向对象版本，并看看这样有何变化。

#!/usr/bin/env python    from subprocess import Popen, PIPE   import re    class DiskMonitor():       “””Disk Monitoring Class”””       def __init__(self,                   pattern=”2[0-9]%”,                   message=”CAPACITY WARNING”,                   cmd = “df -h”):           self.pattern = pattern           self.message = message           self.cmd = cmd        def disk_space(self):           “””Disk space capacity flag method”””           ps = Popen(self.cmd, shell=True,stdout=PIPE,stderr=PIPE)           output_lines = ps.stdout.readlines()           for line in output_lines:               lineline = line.strip()               if re.search(self.pattern,line):                   print “%s %s” % (self.message,line)    class MyDiskMonitor(DiskMonitor):       “””Customized Disk Monitoring Class”””        def disk_space(self):           ps = Popen(self.cmd, shell=True,stdout=PIPE,stderr=PIPE)           print “RAW DISK REPORT:”           print ps.stdout.read()    if __name__ == “__main__”:      d = MyDiskMonitor()       d.disk_space()

    查看该代码的面向对象版本，可以看到代码变得更加抽象。有时，太多的抽象会导致设计问题，但是在此例中，它允许您将问题分离为更多可重用的部分。DiskMonitor类具有__init__ method，您可以在其中定义新的参数，并且disk_space函数现在是该类中的一个方法。

　　使用这种新的样式，您无需更改原始代码即可容易地重用和自定义各个部分，而使用过程代码时则通常必须更改原始代码。Python 多重继承面向对象的设计的一个更加功能强大、通常也被过度使用的方面是继承。继承允许您在新的类中重用和自定义现有的代码。让我们在下一个示例中看看继承可能像什么样子。

　　此输出与前面带标记的版本区别非常大，因为它只是使用顶部注入的print语句来打印的未经筛选的df–h命令结果。通过重写 MyDiskMonitor类中的方法，您能够完全改变disk_space方法的意图。

　　允许您重用其他类中的属性的Python多重继承是这个“MyDiskMonitor(DiskMonitor)”语句。您只需在定义新类的名称时，将先前的类的名称放在括号内。一旦完成此步骤，您立即可以访问其他类属性来做自己希望的事情。但是乐趣不仅于此。通过添加另一个通过电子邮件来发送标记消息的方法。

　　也许是将其命名为disk_alert，这样就可以进一步自定义新类。这是面向对象的设计的美妙之处；它允许有经验的开发人员不断重用已编写的代码，从而节省大量的时间。 遗憾的是，面向对象的编程也有其不利的一面。所有这些抽象都是以复杂性为代价的，如果抽象过度，可能会彻底地弄巧成拙。

　　由于Python多重继承，抽象可以达到相当有害的复杂程度。您是否能够想象只是为了编写一个方法也要查看多个文件的情况？无论相信与否，这种情况的确会发生，并且代表了面向对象编程的不幸现实。