Bei der Vererbung übernimmt eine Unterklasse alle Attribute und Methoden ihrer Oberklasse, ergänzt eigene und kann geerbte überschreiben. Die Generalisierung fasst Gemeinsames mehrerer Klassen in einer Oberklasse zusammen, die Spezialisierung geht den umgekehrten Weg. Datei und Ordner haben beide einen Namen und eine Größe, also entsteht die Oberklasse Element. In Python steht die Oberklasse in Klammern ($\texttt{class Datei(Element):}$), und $\texttt{super().\_\_init\_\_(...)}$ ruft den Konstruktor der Oberklasse auf. Im UML-Klassendiagramm führt eine Linie mit hohlem Dreieck zur Oberklasse.

Mehrere Klassen bilden eine Klassenhierarchie, einen Baum aus Ober- und Unterklassen. Vererbung passt dort, wo ein Objekt der Unterklasse überall eingesetzt werden kann, wo die Oberklasse erwartet wird, ohne dass Erwartungen an ihr Verhalten verletzt werden (Ersetzbarkeit). Gilt nur „hat ein“, nutzt man ein Attribut statt Vererbung.

Eine abstrakte Klasse ist eine Klasse, von der man keine Objekte erzeugt. Sie legt gemeinsame Attribute und Methoden fest und deklariert abstrakte Methoden: Methoden ohne Rumpf, die jede konkrete Unterklasse selbst ausfüllen muss. So ist die Schnittstelle gesichert. Jedes Element hat eine Größe, aber wie sie entsteht, hängt von der Unterklasse ab. In Python dient das Modul $\texttt{abc}$ dazu:

$\texttt{Element()}$ bricht mit einem TypeError ab. Eine Unterklasse, die $\texttt{groesse}$ nicht überschreibt, bleibt abstrakt. In der UML schreibt man den Namen kursiv oder ergänzt $\texttt{\{abstract\}}$.

Polymorphie (Vielgestaltigkeit) heißt: Objekte verschiedener Klassen antworten auf dieselbe Nachricht jeweils auf ihre Weise. Eine Variable vom Typ der Oberklasse darf auf Objekte jeder Unterklasse verweisen. Welche Methode läuft, entscheidet die Klasse des Objekts, nicht der Typ der Variablen. Das nennt man dynamische Bindung (späte Bindung): Der Aufruf wird erst zur Laufzeit an eine Methode gebunden. Bei der statischen Bindung steht die Methode schon beim Übersetzen fest. In Java hat eine Variable einen deklarierten (statischen) Typ, das Objekt hat einen dynamischen Typ, und überschreibbare Methoden werden dynamisch gebunden. Python bindet immer dynamisch.

Ein Entwurfsmuster ist eine bewährte Lösung für ein wiederkehrendes Entwurfsproblem. Das Kompositum behandelt einzelne Objekte und Zusammensetzungen gleich. Es besteht aus einer abstrakten Oberklasse (der Komponente), Blättern für einzelne Objekte und Komposita als Containern, die eine Liste von Komponenten halten und Nachrichten an alle weitergeben. Weil der Container selbst eine Komponente ist, lassen sich Container beliebig tief verschachteln. Beispiele sind Ordner und Dateien, Gruppen von Figuren in einem Zeichenprogramm und Fenster mit Bedienelementen.

Eine Collection ist eine Klasse, die viele Objekte verwaltet, zum Beispiel eine Liste. Ein generischer Datentyp hat einen Typparameter für den Inhalt: In Java ist $\texttt{ArrayList<Buch>}$ eine Liste von Büchern, in Python schreibt man den Typhinweis $\texttt{list[Buch]}$. Die Collection wird einmal für beliebige Elementtypen geschrieben. Der Compiler in Java oder ein Prüfwerkzeug in Python lehnt es ab, ein Element des falschen Typs einzufügen. Ohne Typparameter fiele ein solcher Fehler erst bei der Entnahme zur Laufzeit auf. Python führt Typhinweise selbst nicht aus.

Bibliotheken für grafische Benutzeroberflächen sind Klassenhierarchien. In tkinter sind Beschriftung, Knopf und Rahmen Unterklassen von $\texttt{Widget}$. Ein Rahmen ($\texttt{Frame}$) ist ein Container, der Bedienelemente und weitere Rahmen enthält: ein Kompositum. Eigene Oberflächen schreibt man als Unterklasse, etwa $\texttt{class Zaehler(tk.Frame):}$, und legt die Bedienelemente im Konstruktor an. Ereignisse rufen Methoden dieses Objekts auf.

Persistenz heißt, dass Daten über das Programmende hinaus erhalten bleiben, etwa in einer Datei oder Datenbank. Beim Speichern wird der Zustand eines Objekts samt der Objekte, auf die es verweist, in ein Speicherformat umgewandelt (Serialisierung). Beim Laden entstehen daraus neue Objekte. Speicheradressen werden nicht gespeichert, denn sie gelten nur im laufenden Programm. In Python übernimmt das Modul $\texttt{pickle}$ das: $\texttt{pickle.dump(bib, f)}$ schreibt, $\texttt{pickle.load(f)}$ liest. Lade nie $\texttt{pickle}$-Dateien aus fremder Quelle, sie können beim Laden Programmcode ausführen.