Python 从设计之初就已经是一门面向对象的语言, 正因为如此, 在 Python 中创建一个类和对象是很容易的. 所以, 这篇文章我们来记录下 Python 的面向对象编程. 如果你以前没有接触过面向对象的编程语言, 那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征, 在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念, 这样有助于你更容易的学习 Python 的面向对象编程. 接下来我们先来简单的了解下面向对象的一些基本特征. 首先我们来看下面向对象技术的简介:
类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合. 它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法. 对象是类的实例.
类变量: 类变量在整个实例化的对象中是公用的. 类变量定义在类中且在函数体之外. 类变量通常不作为实例变量使用.
数据成员: 类变量或者实例变量, 用于处理类及其实例对象的相关的数据.
方法重写: 如果从父类继承的方法不能满足子类的需求, 可以对其进行改写, 这个过程叫方法的覆盖(override), 也称为方法的重写.
实例变量: 定义在方法中的变量, 只作用于当前实例的类.
继承: 即一个派生类 (derived class) 继承基类 (base class) 的字段和方法. 继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待. 例如, 有这样一个设计: 一个 Dog 类型的对象派生自 Animal 类, 这是模拟 "是一个(is-a)" 关系(例图, Dog 是一个 Animal).
实例化: 创建一个类的实例, 类的具体对象.
方法: 类中定义的函数.
对象: 通过类定义的数据结构实例. 对象包括两个数据成员 (类变量和实例变量) 和方法.
了解了上面的内容之后, 我们就来使用 class 语句来创建一个新类, class 之后为类的名称并以冒号结尾:
- class ClassName:
- '类的帮助信息' #类文档字符串
- class_suite #类体
类的帮助信息可以通过 ClassName.__doc__查看. class_suite 由类成员, 方法, 数据属性组成. 以下是一个简单的 Python 类的例子:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Employee: '所有员工的基类' empCount = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def displayCount(self): print "Total Employee %d" % Employee.empCount def displayEmployee(self): print "Name :", self.name, ", Salary:", self.salary
empCount 变量是一个类变量, 它的值将在这个类的所有实例之间共享. 你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问.
第一种方法__init__()方法是一种特殊的方法, 被称为类的构造函数或初始化方法, 当创建了这个类的实例时就会调用该方法
self 代表类的实例, self 在定义类的方法时是必须有的, 虽然在调用时不必传入相应的参数.
我们要知道, self 代表的是类的实例, 而非类. 类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 -- 它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self.
class Test: def prt(self): print(self) print(self.__class__) t = Test() t.prt()
以上实例执行结果为:
- <__main__.Test instance at 0x10d066878>
- __main__.Test
从执行结果可以很明显的看出, self 代表的是类的实例, 代表当前对象的地址, 而 self.class 则指向类. self 不是 python 关键字, 我们把他换成 luyaran 也是可以正常执行的:
class Test: def prt(luyaran): print(luyaran) print(luyaran.__class__) t = Test() t.prt()
以上实例执行结果为:
- <__main__.Test instance at 0x10d066878>
- __main__.Test
我们再来创建实例对象. 实例化类其他编程语言中一般用关键字 new, 但是在 Python 中并没有这个关键字, 类的实例化类似函数调用方式. 以下使用类的名称 Employee 来实例化, 并通过 __init__ 方法接收参数:
- "创建 Employee 类的第一个对象"
- emp1 = Employee("Zara", 2000)
- "创建 Employee 类的第二个对象"
- emp2 = Employee("Manni", 5000)
我们可以使用点号 . 来访问对象的属性. 使用如下类的名称访问类变量:
emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
来看个完整的实例:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Employee: '所有员工的基类' empCount = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def displayCount(self): print "Total Employee %d" % Employee.empCount def displayEmployee(self): print "Name :", self.name, ", Salary:", self.salary "创建 Employee 类的第一个对象" emp1 = Employee("Zara", 2000) "创建 Employee 类的第二个对象" emp2 = Employee("Manni", 5000) emp1.displayEmployee() emp2.displayEmployee() print "Total Employee %d" % Employee.empCount
执行以上代码输出结果如下:
- Name : Zara ,Salary: 2000
- Name : Manni ,Salary: 5000
Total Employee 2
我们也可以添加, 删除, 修改类的属性, 如下所示:
- emp1.age = 7 # 添加一个'age' 属性
- emp1.age = 8 # 修改'age' 属性
- del emp1.age # 删除'age' 属性
我们可以使用以下函数的方式来访问属性:
getattr(obj, name[, default]) : 访问对象的属性.
hasattr(obj,name) : 检查是否存在一个属性.
setattr(obj,name,value) : 设置一个属性. 如果属性不存在, 会创建一个新属性.
delattr(obj, name) : 删除属性.
hasattr(emp1, 'age') # 如果存在'age' 属性返回 True. getattr(emp1, 'age') # 返回'age' 属性的值 setattr(emp1, 'age', 8) # 添加属性'age' 值为 8 delattr(emp1, 'age') # 删除属性'age'
我们再来看下 python 的内置类属性:
__dict__ : 类的属性(包含一个字典, 由类的数据属性组成)
__doc__ : 类的文档字符串
__name__: 类名
__module__: 类定义所在的模块(类的全名是'__main__.className', 如果类位于一个导入模块 mymod 中, 那么 className.__module__ 等于 mymod)
__bases__ : 类的所有父类构成元素(包含了一个由所有父类组成的元组)
Python 内置类属性调用实例如下:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Employee: '所有员工的基类' empCount = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def displayCount(self): print "Total Employee %d" % Employee.empCount def displayEmployee(self): print "Name :", self.name, ", Salary:", self.salary print "Employee.__doc__:", Employee.__doc__ print "Employee.__name__:", Employee.__name__ print "Employee.__module__:", Employee.__module__ print "Employee.__bases__:", Employee.__bases__ print "Employee.__dict__:", Employee.__dict__
执行以上代码输出结果如下:
Employee.__doc__: 所有员工的基类
- Employee.__name__: Employee
- Employee.__module__: __main__
- Employee.__bases__: ()
- Employee.__dict__: {'__module__': '__main__', 'displayCount': <function displayCount at 0x10a939c80>, 'empCount': 0, 'displayEmployee': <function displayEmployee at 0x10a93caa0>, '__doc__': '\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x91\x98\xe5\xb7\xa5\xe7\x9a\x84\xe5\x9f\xba\xe7\xb1\xbb', '__init__': <function __init__ at 0x10a939578>}
我们再来看下 python 的对象销毁也就是通常所说的垃圾回收. Python 使用了引用计数这一简单技术来跟踪和回收垃圾. 在 Python 内部记录着所有使用中的对象各有多少引用. 一个内部跟踪变量, 称为一个引用计数器. 当对象被创建时, 就创建了一个引用计数, 当这个对象不再需要时, 也就是说, 这个对象的引用计数变为 0 时, 它被垃圾回收. 但是回收不是 "立即" 的, 由解释器在适当的时机, 将垃圾对象占用的内存空间回收.
- a = 40 # 创建对象 <40>
- b = a # 增加引用, <40> 的计数
- c = [b] # 增加引用. <40> 的计数
- del a # 减少引用 <40> 的计数
- b = 100 # 减少引用 <40> 的计数
- c[0] = -1 # 减少引用 <40> 的计数
垃圾回收机制不仅针对引用计数为 0 的对象, 同样也可以处理循环引用的情况. 循环引用指的是, 两个对象相互引用, 但是没有其他变量引用他们. 这种情况下, 仅使用引用计数是不够的. Python 的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器. 作为引用计数的补充, 垃圾收集器也会留心被分配的总量很大 (及未通过引用计数销毁的那些) 的对象. 在这种情况下, 解释器会暂停下来, 试图清理所有未引用的循环. 我们来看下析构函数 __del__ ,__del__在对象销毁的时候被调用, 当对象不再被使用时,__del__方法运行:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Point: def __init__( self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y def __del__(self): class_name = self.__class__.__name__ print class_name, "销毁" pt1 = Point() pt2 = pt1 pt3 = pt1 print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的 id del pt1 del pt2 del pt3
以上实例运行结果如下:
3083401324 3083401324 3083401324
Point 销毁
在这里要注意下, 通常我们需要在单独的文件中定义一个类. 然后就来看重要的一点, 就是类的继承. 面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用, 实现这种重用的方法之一是通过继承机制. 继承完全可以理解成类之间的类型和子类型关系. 需要注意的地方: 继承语法 class 派生类名(基类名)://... 基类名写在括号里, 基本类是在类定义的时候, 在元组之中指明的. 我们来看在 python 中继承中的一些特点:
1: 在继承中基类的构造 (__init__() 方法)不会被自动调用, 它需要在其派生类的构造中亲自专门调用.
2: 在调用基类的方法时, 需要加上基类的类名前缀, 且需要带上 self 参数变量. 区别在于类中调用普通函数时并不需要带上 self 参数
3:Python 总是首先查找对应类型的方法, 如果它不能在派生类中找到对应的方法, 它才开始到基类中逐个查找.(先在本类中查找调用的方法, 找不到才去基类中找).
还有就是如果在继承元组中列了一个以上的类, 那么它就被称作 "多重继承". 派生类的声明, 与他们的父类类似, 继承的基类列表跟在类名之后, 语法如下所示:
- class SubClassName (ParentClass1[, ParentClass2, ...]):
- 'Optional class documentation string'
- class_suite
接下来看个实例:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Parent: # 定义父类 parentAttr = 100 def __init__(self): print "调用父类构造函数" def parentMethod(self): print '调用父类方法' def setAttr(self, attr): Parent.parentAttr = attr def getAttr(self): print "父类属性 :", Parent.parentAttr class Child(Parent): # 定义子类 def __init__(self): print "调用子类构造方法" def childMethod(self): print '调用子类方法' c = Child() # 实例化子类 c.childMethod() # 调用子类的方法 c.parentMethod() # 调用父类方法 c.setAttr(200) # 再次调用父类的方法 - 设置属性值 c.getAttr() # 再次调用父类的方法 - 获取属性值
以上代码执行结果如下:
调用子类构造方法
调用子类方法
调用父类方法
父类属性 : 200
我们还可以继承多个类:
- class A: # 定义类 A
- .....
- class B: # 定义类 B
- .....
- class C(A, B): # 继承类 A 和 B
- .....
我们可以使用 issubclass()或者 isinstance()方法来检测:
issubclass() - 布尔函数判断一个类是另一个类的子类或者子孙类, 语法: issubclass(sub,sup)
isinstance(obj, Class) 布尔函数如果 obj 是 Class 类的实例对象或者是一个 Class 子类的实例对象则返回 true.
再来看下方法重写. 如果你的父类方法的功能不能满足你的需求, 你可以在子类重写你父类的方法:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Parent: # 定义父类 def myMethod(self): print '调用父类方法' class Child(Parent): # 定义子类 def myMethod(self): print '调用子类方法' c = Child() # 子类实例 c.myMethod() # 子类调用重写方法
执行以上代码输出结果如下:
调用子类方法
看下基础重载方法. 下表列出了一些通用的功能, 你可以在自己的类重写:
序号 | 方法, 描述 & 简单的调用 |
---|---|
1 | __init__ ( self [,args...] )
|
2 | __del__( self )
|
3 | __repr__( self )
|
4 | __str__( self )
|
5 | __cmp__ ( self, x )
|
还有运算符重载. 实例如下:
#!/usr/bin/python class Vector: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __str__(self): return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b) def __add__(self,other): return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b) v1 = Vector(2,10) v2 = Vector(5,-2) print v1 + v2
以上代码执行结果如下所示:
Vector(7,8)
再来看下类属性与方法. 首先是类的私有属性.__private_attrs: 两个下划线开头, 声明该属性为私有, 不能在类的外部被使用或直接访问. 在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs. 再来看类的方法. 在类的内部, 使用 def 关键字可以为类定义一个方法, 与一般函数定义不同, 类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数. 还有就是类的私有方法.__private_method: 两个下划线开头, 声明该方法为私有方法, 不能在类地外部调用. 在类的内部调用 self.__private_methods. 来看实例:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class JustCounter: __secretCount = 0 # 私有变量 publicCount = 0 # 公开变量 def count(self): self.__secretCount += 1 self.publicCount += 1 print self.__secretCount counter = JustCounter() counter.count() counter.count() print counter.publicCount print counter.__secretCount # 报错, 实例不能访问私有变量
Python 通过改变名称来包含类名:
- 1
- 2
- 2
- Traceback (most recent call last):
- File "test.py", line 17, in <module>
- print counter.__secretCount # 报错, 实例不能访问私有变量
- AttributeError: JustCounter instance has no attribute '__secretCount'
Python 不允许实例化的类访问私有数据, 但你可以使用 object._className__attrName 访问属性, 将如下代码替换以上代码的最后一行代码:
- .........................
- print counter._JustCounter__secretCount
执行以上代码, 执行结果如下:
1 2 2 2
再来看单下划线, 双下划线, 头尾双下划线说明:
__foo__: 定义的是特殊方法, 一般是系统定义名字 , 类似 __init__() 之类的.
_foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量, 即保护类型只能允许其本身与子类进行访问, 不能用于 from module import *
__foo: 双下划线的表示的是私有类型 (private) 的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了.
完事呢, 看几个小例子. 首先是 object._className__attrName 实例及解析:
- #!/usr/bin/python
- # -*- coding: UTF-8 -*-
- class JustCounter:
- __secretCount = 0 # 私有变量
- publicCount = 0 # 公开变量
- def count(self):
- self.__secretCount += 1
- self.publicCount += 1
- print self.__secretCount
- def count2(self):
- print self.__secretCount
- counter = JustCounter()
- counter.count()
- # 在类的对象生成后, 调用含有类私有属性的函数时就可以使用到私有属性.
- counter.count()
- # 第二次同样可以.
- print counter.publicCount
- print counter._JustCounter__secretCount # 不改写报错, 实例不能访问私有变量
- try:
- counter.count2()
- except IOError:
- print "不能调用非公有属性!"
- else:
- print "ok!" #现在呢! 证明是滴!
然后是新式类和经典类的区别:
- class A:
- def foo(self):
- print('called A.foo()')
- class B(A):
- pass
- class C(A):
- def foo(self):
- print('called C.foo()')
- class D(B, C,object):
- pass
- if __name__ == '__main__':
- d = D()
d.foo()
D 继承了 object 和不继承程序输出不一样, 继承 object 会调用 C 类的 foo, 否则会调用 A 的. 使用 super 进行父类构造调用那么必须使用 object 继承的新式类, 否则报错.
我们对类和对象总是很难理解, 之前学过有个比较好理解的比喻, 希望有助于理解. 如果我们把类比作一个建筑图纸(一张房子的蓝图), 那么对象就是根据这个图纸建的实实在在的房子. 而 shelf 则是这个房子对应的门牌, 这些房子可能住着不同的人, 他们需要这些门牌找到对应的家. 类中的属性和对象就像给这个房子设置的各种设施, 一套房子建好, 当然就拥有这些设施, 当然你也可以根据自己的需求要不要这些设施, 或者改装一下.
好啦, 到这里就分享完毕了. 如果感觉不错的话, 请多多点赞支持哦...
来源: https://blog.csdn.net/luyaran/article/details/79986735