Python 多重繼承可能是非常有用的方法。然而，當項目達到某種程度的復雜性之后，過程代碼通常會暴露出其根本缺陷。下面讓我們直接進入上一個示例的面向對象版本，并看看這樣有何變化。

#!/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()           

查看該代碼的面向對象版本，可以看到代碼變得更加抽象。有時，太多的抽象會導致設計問題，但是在此例中，它允許您將問題分離為更多可重用的部分。DiskMonitor 類具有 __init__ method，您可以在其中定義新的參數，并且 disk_space 函數現在是該類中的一個方法。

使用這種新的樣式，您無需更改原始代碼即可容易地重用和自定義各個部分，而使用過程代碼時則通常必須更改原始代碼。Python 多重繼承面向對象的設計的一個更加功能強大、通常也被過度使用的方面是繼承。繼承允許您在新的類中重用和自定義現有的代碼。讓我們在下一個示例中看看繼承可能像什么樣子。

此輸出與前面帶標記的版本區別非常大，因為它只是使用頂部注入的 print 語句來打印的未經篩選的 df –h 命令結果。通過重寫 MyDiskMonitor 類中的方法，您能夠完全改變 disk_space 方法的意圖。 #t#

允許您重用其他類中的屬性的 Python 多重繼承是這個“MyDiskMonitor(DiskMonitor)”語句。您只需在定義新類的名稱時，將先前的類的名稱放在括號內。一旦完成此步驟，您立即可以訪問其他類屬性來做自己希望的事情。但是樂趣不僅于此。通過添加另一個通過電子郵件來發送標記消息的方法。

也許是將其命名為 disk_alert(self)，這樣就可以進一步自定義新類。這是面向對象的設計的美妙之處；它允許有經驗的開發人員不斷重用已編寫的代碼，從而節省大量的時間。 遺憾的是，面向對象的編程也有其不利的一面。所有這些抽象都是以復雜性為代價的，如果抽象過度，可能會徹底地弄巧成拙。

由于 Python 多重繼承，抽象可以達到相當有害的復雜程度。您是否能夠想象只是為了編寫一個方法也要查看多個文件的情況？無論相信與否，這種情況的確會發生，并且代表了面向對象編程的不幸現實。