在多数面向对象教材中，多态（Polymorphism）与封装、继承并称为面向对象的三大特性。然而，Python 对多态这一概念有着不同的理解与实现路径。

在 Python 中，多态并不是对象的固有属性，而是运行时调用成功的结果。

5.1 传统多态：基于类型分派

在经典面向对象体系中，多态建立在类型分派机制之上：

animal.speak();            // 运行时动态分派到 Dog.speak()

这里多态成立，依赖于以下事实：

• Dog 是 Animal 的子类型

• speak 在 Animal 接口中被声明

• 调用在编译期已被类型系统确认合法

在这种模型中，多态是类型系统的能力，调用点只是执行既定的类型规则。

对象“能做什么”，在进入运行期之前，已被类型关系严格限定。

5.2 Python 的多态：基于调用成功

Python 采用了完全不同的路径：

    return x.read()    # 不关心 x 的类型，只关心能否调用 read()

只要对象在运行时能够响应 .read()，多态就成立：

process(NetworkStream())         # 示例：任意提供 read() 的对象

Python 不要求对象继承自特定基类，不要求显式声明接口。

Python 只关心一个事实：这次调用，在运行时是否成功。

因此，在 Python 中，多态不是“类型允许的可能性”，而是“调用成功的现实”。

5.3 调用点决定多态语义

一个关键但常被忽略的事实是：多态语义由“调用点 + 对象”共同决定。

use_as_context(file_obj)    # 上下文管理器角色

从上述示例可以看出，对象本身并未改变，但调用点对对象的期待不同，多态语义也随之变化。

这意味着，在 Python 中，对象并不“携带多态”，多态发生在具体的调用表达式处。

5.4 同一调用，不同对象

多态最直观的体现是，同一调用形式，对不同对象产生合理效果。

print("hello".__len__())   # 直接调用魔术方法

这种统一性并非来自共享类型体系，而是因为这些对象都实现了 __len__ 方法，调用点只关心“能否响应这次调用”。

这正是 Python 多态的运行时本质：

行为基于实际能力，而非类型声明。

5.5 多态与接口稳定性

既然多态依赖调用成功，接口稳定性就来自使用约定，而非类型约束。

        self._update_data()

在 Python 中，接口稳定取决于调用点长期依赖哪些属性以及这些属性的语义是否一致。

只要满足：

• 调用形式不变

• 属性名称不变

• 语义承诺不变

那么多态就能持续成立，无论实现如何演化。

5.6 运行时多态的优势

由于多态发生在运行时，Python 支持更加灵活的接口组合与演进方式：

        return self.legacy.old_method()

这种方式支持：

• 灵活适配：兼容不同接口风格

• 渐进演进：新旧实现共存

• 低耦合：减少类型依赖

小结

在 Python 中，多态不是类型体系的产物，而是调用语义的结果。对象是否参与多态，不取决于它“是什么”，而取决于它在某个调用点上“能否被这样使用”。多态因此成为一种运行时事实，而非设计时承诺。

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