我只是使用一个python mixin来实现python milters的单元测试。通常情况下，milter会与MTA交谈，这使得单元测试变得困难。测试mixin覆盖了与MTA对话的方法，并创建了一个由测试用例驱动的模拟环境。

所以，你使用一个未修改的milter应用程序，比如spfmilter，然后mixin TestBase，像这样:

class TestMilter(TestBase,spfmilter.spfMilter):
  def __init__(self):
    TestBase.__init__(self)
    spfmilter.config = spfmilter.Config()
    spfmilter.config.access_file = 'test/access.db'
    spfmilter.spfMilter.__init__(self)

然后，在milter应用程序的测试用例中使用TestMilter:

def testPass(self):
  milter = TestMilter()
  rc = milter.connect('mail.example.com',ip='192.0.2.1')
  self.assertEqual(rc,Milter.CONTINUE)
  rc = milter.feedMsg('test1',sender='good@example.com')
  self.assertEqual(rc,Milter.CONTINUE)
  milter.close()

http://pymilter.cvs.sourceforge.net/viewvc/pymilter/pymilter/Milter/test.py?revision=1.6&view=markup

也许ruby中的一个例子会有所帮助:

你可以包含mixin Comparable并定义一个函数"<=>(other)"， mixin提供了所有这些函数:

<(other)
>(other)
==(other)
<=(other)
>=(other)
between?(other)

它通过调用<=>(other)并返回正确的结果来实现这一点。

"instance <=> other"如果两个对象相等则返回0，如果instance大于other则返回小于0，如果other大于0则返回大于0。

这个概念来自Steve 's Ice Cream，这是一家由Steve Herrell于1973年在马萨诸塞州萨默维尔创立的冰淇淋店，在那里混合(糖果、蛋糕等)被混合成基本的冰淇淋口味(香草、巧克力等)。

受到Steve 's Ice Cream的启发，Lisp对象系统Flavors的设计者第一次在编程语言中包含了这个概念，其中mix-in是用于增强其他类的小型辅助类，flavour是大型独立类。

因此，主要的思想是mix-in是一个可重用的扩展(“可重用”而不是“独占”;' extension '而不是' base ')。

这个概念与单一或多个继承以及抽象或具体类的概念是正交的。混合类可以用于单个或多个继承，可以是抽象类也可以是具体类。混合类有不完整的接口，抽象类有不完整的实现，具体类有完整的实现。

Mix-in类名通常以' -MixIn '、' -able '或' -ible '作为后缀，以强调它们的性质，就像Python标准库中socketserver模块的ThreadingMixIn和ForkingMixIn类，以及集合的Hashable、Iterable、Callable、Awaitable、AsyncIterable和可逆类一样。美国广播公司(abc)模块。

下面是一个mix-in类的例子，用于扩展Python内置list和dict类的日志记录功能:

import logging

class LoggingMixIn:
    def __setitem__(self, key, value):
        logging.info('Setting %r to %r', key, value)
        super().__setitem__(key, value)
    def __delitem__(self, key):
        logging.info('Deleting %r', key)
        super().__delitem__(key)

class LoggingList(LoggingMixIn, list):
    pass

class LoggingDict(LoggingMixIn, dict):
    pass

>>> logging.basicConfig(level=logging.INFO)
>>> l = LoggingList([False])
>>> d = LoggingDict({'a': False})
>>> l[0] = True
INFO:root:Setting 0 to True
>>> d['a'] = True
INFO:root:Setting 'a' to True
>>> del l[0]
INFO:root:Deleting 0
>>> del d['a']
INFO:root:Deleting 'a'

这个答案旨在通过以下例子解释mixin:

自包含:简短，不需要知道任何库来理解示例。 Python，而不是其他语言。 可以理解，这里有来自其他语言(如Ruby)的例子，因为这个术语在这些语言中更常见，但这是一个Python线程。

它还应审议有争议的问题:

对于mixin的特征来说，多重继承是必要的还是不必要的?

定义

我还没有看到一个“权威”来源的引用清楚地说明什么是Python中的mixin。

我已经看到了mixin的两种可能的定义(如果它们被认为不同于其他类似的概念，如抽象基类)，人们并不完全同意哪一种是正确的。

不同语言之间的共识可能有所不同。

定义1:无多重继承

mixin是这样一个类，该类的一些方法使用了类中没有定义的方法。

因此，该类并不意味着要被实例化，而是作为基类使用。否则，实例将具有在不引发异常的情况下无法调用的方法。

一些源代码添加的约束是类不能包含数据，只能包含方法，但我不明白为什么这是必要的。然而在实践中，许多有用的mixin没有任何数据，没有数据的基类使用起来更简单。

一个经典的例子是从<=和==中实现所有比较运算符:

class ComparableMixin(object):
    """This class has methods which use `<=` and `==`,
    but this class does NOT implement those methods."""
    def __ne__(self, other):
        return not (self == other)
    def __lt__(self, other):
        return self <= other and (self != other)
    def __gt__(self, other):
        return not self <= other
    def __ge__(self, other):
        return self == other or self > other

class Integer(ComparableMixin):
    def __init__(self, i):
        self.i = i
    def __le__(self, other):
        return self.i <= other.i
    def __eq__(self, other):
        return self.i == other.i

assert Integer(0) <  Integer(1)
assert Integer(0) != Integer(1)
assert Integer(1) >  Integer(0)
assert Integer(1) >= Integer(1)

# It is possible to instantiate a mixin:
o = ComparableMixin()
# but one of its methods raise an exception:
#o != o 

这个特殊的例子可以通过functools. total_ordered()装饰器来实现，但这里的游戏是重新发明轮子:

import functools

@functools.total_ordering
class Integer(object):
    def __init__(self, i):
        self.i = i
    def __le__(self, other):
        return self.i <= other.i
    def __eq__(self, other):
        return self.i == other.i

assert Integer(0) < Integer(1)
assert Integer(0) != Integer(1)
assert Integer(1) > Integer(0)
assert Integer(1) >= Integer(1)

定义2:多重继承

mixin是一种设计模式，其中基类的一些方法使用了它没有定义的方法，并且该方法应该由另一个基类实现，而不是像定义1中那样由派生类实现。

术语mixin类指的是打算在该设计模式中使用的基类(TODO是使用该方法的基类，还是实现该方法的基类?)

判断一个给定的类是否为mixin并不容易:方法可以只是在派生类上实现，在这种情况下，我们回到定义1。你必须考虑作者的意图。

这种模式很有趣，因为它可以用不同的基类选择重新组合功能:

class HasMethod1(object):
    def method(self):
        return 1

class HasMethod2(object):
    def method(self):
        return 2

class UsesMethod10(object):
    def usesMethod(self):
        return self.method() + 10

class UsesMethod20(object):
    def usesMethod(self):
        return self.method() + 20

class C1_10(HasMethod1, UsesMethod10): pass
class C1_20(HasMethod1, UsesMethod20): pass
class C2_10(HasMethod2, UsesMethod10): pass
class C2_20(HasMethod2, UsesMethod20): pass

assert C1_10().usesMethod() == 11
assert C1_20().usesMethod() == 21
assert C2_10().usesMethod() == 12
assert C2_20().usesMethod() == 22

# Nothing prevents implementing the method
# on the base class like in Definition 1:

class C3_10(UsesMethod10):
    def method(self):
        return 3

assert C3_10().usesMethod() == 13

权威的Python事件

在官方的收藏文档展上。abc的文档明确使用术语Mixin方法。

它指出，如果一个类:

实现__next__ 继承自单个类Iterator

然后该类免费获得一个__iter__ mixin方法。

因此，至少在文档的这一点上，mixin不需要多重继承，并且与定义1一致。

文档在不同的地方当然可能是矛盾的，其他重要的Python库可能在它们的文档中使用其他定义。

本页还使用了术语Set mixin，这清楚地表明像Set和Iterator这样的类可以称为mixin类。

其他语言

Ruby:很明显，mixin不需要多重继承，就像主要的参考书如Programming Ruby和The Ruby Programming Language中提到的那样 c++:设为=0的虚方法是纯虚方法。 定义1与抽象类(具有纯虚方法的类)的定义一致。 该类不能被实例化。 定义2可以通过虚拟继承实现:两个派生类的多重继承

Mixin提供了一种在类中添加功能的方法，即您可以通过将模块包含在所需的类中来与模块中定义的方法进行交互。虽然ruby不支持多重继承，但提供了mixin作为实现这一目标的替代方案。

下面是一个示例，说明如何使用mixin实现多重继承。

module A    # you create a module
    def a1  # lets have a method 'a1' in it
    end
    def a2  # Another method 'a2'
    end
end

module B    # let's say we have another module
    def b1  # A method 'b1'
    end
    def b2  #another method b2
    end
end

class Sample    # we create a class 'Sample'
    include A   # including module 'A' in the class 'Sample' (mixin)
    include B   # including module B as well

    def S1      #class 'Sample' contains a method 's1'
    end
end

samp = Sample.new    # creating an instance object 'samp'

# we can access methods from module A and B in our class(power of mixin)

samp.a1     # accessing method 'a1' from module A
samp.a2     # accessing method 'a2' from module A
samp.b1     # accessing method 'b1' from module B
samp.b2     # accessing method 'a2' from module B
samp.s1     # accessing method 's1' inside the class Sample

mixin与多重继承的区别是什么?这只是语义上的问题吗?

mixin是一种有限形式的多重继承。在某些语言中，向类中添加mixin的机制(就语法而言)与继承的机制略有不同。

特别是在Python上下文中，mixin是一个父类，它为子类提供功能，但并不打算自己被实例化。

你可能会说，“这只是多重继承，而不是真正的mixin”，因为可能被混淆为mixin的类实际上可以被实例化和使用——所以这确实是语义上的，而且非常真实的区别。

多重继承示例

这个例子，来自文档，是一个OrderedCounter:

类OrderedCounter(计数器，OrderedDict): “计数器，记住第一次遇到的顺序元素” def __repr__(自我): 返回'%s(%r)' % (self.__class__. zip)。__name__ OrderedDict(自我) def __reduce__(自我): 回归自我。__class__进行(OrderedDict(自我),)

它从集合模块继承了Counter和OrderedDict。

Counter和OrderedDict都打算被实例化并单独使用。然而，通过将它们都子类化，我们可以拥有一个有序的计数器，并重用每个对象中的代码。

这是一种重用代码的强大方法，但也可能产生问题。如果发现其中一个对象存在bug，那么不加注意地修复它可能会在子类中创建一个bug。

Mixin的例子

mixin通常被推广为一种获得代码重用的方式，而不会出现协作多重继承(如OrderedCounter)可能存在的潜在耦合问题。当您使用mixin时，您使用的功能与数据不是紧密耦合的。

与上面的例子不同，mixin不打算单独使用。它提供了新的或不同的功能。

例如，标准库在socketserver库中有两个mixin。

可以创建每种类型服务器的分叉和线程版本 使用这些混合类。例如，ThreadingUDPServer是 创建如下: 类ThreadingMixIn, UDPServer: 通过 mix-in类首先出现，因为它覆盖了定义在 UDPServer。设置各种属性还会改变的行为 底层服务器机制。

在这种情况下，mixin方法覆盖UDPServer对象定义中的方法，以实现并发性。

重写的方法似乎是process_request，它还提供了另一个方法process_request_thread。这是来自源代码:

class ThreadingMixIn: """Mix-in class to handle each request in a new thread.""" # Decides how threads will act upon termination of the # main process daemon_threads = False def process_request_thread(self, request, client_address): """Same as in BaseServer but as a thread. In addition, exception handling is done here. """ try: self.finish_request(request, client_address) except Exception: self.handle_error(request, client_address) finally: self.shutdown_request(request) def process_request(self, request, client_address): """Start a new thread to process the request.""" t = threading.Thread(target = self.process_request_thread, args = (request, client_address)) t.daemon = self.daemon_threads t.start()

一个虚构的例子

这是一个主要用于演示目的的mixin -大多数对象将会进化到超出这个repr的有用性:

class SimpleInitReprMixin(object):
    """mixin, don't instantiate - useful for classes instantiable
    by keyword arguments to their __init__ method.
    """
    __slots__ = () # allow subclasses to use __slots__ to prevent __dict__
    def __repr__(self):
        kwarg_strings = []
        d = getattr(self, '__dict__', None)
        if d is not None:
            for k, v in d.items():
                kwarg_strings.append('{k}={v}'.format(k=k, v=repr(v)))
        slots = getattr(self, '__slots__', None)
        if slots is not None:
            for k in slots:
                v = getattr(self, k, None)
                kwarg_strings.append('{k}={v}'.format(k=k, v=repr(v)))
        return '{name}({kwargs})'.format(
          name=type(self).__name__,
          kwargs=', '.join(kwarg_strings)
          )

用法是:

class Foo(SimpleInitReprMixin): # add other mixins and/or extend another class here
    __slots__ = 'foo',
    def __init__(self, foo=None):
        self.foo = foo
        super(Foo, self).__init__()

和用法:

>>> f1 = Foo('bar')
>>> f2 = Foo()
>>> f1
Foo(foo='bar')
>>> f2
Foo(foo=None)