Python从零单排系列(四)---面向对象编程

面向对象编程——Object Oriented Programming,简称OOP,是一种程序设计思想

Posted by Movesan on March 1, 2017 -  Views

Python从零单排系列(一)—初识Python
Python从零单排系列(二)—Python基础
Python从零单排系列(三)—Python函数
Python从零单排系列(五)—模块化以及相关库
Python从零单排系列(六)—异常处理
Python从零单排系列(七)—函数式编程
Python从零单排系列(八)—Python高级特性


引言

和Java一样,Python也是一门面向对象的语言,这也是Python与Java的一个相似之处。我们应该都了解了面向对象语言的特征,那么接下来了解下Python是如何实现面向对象编程的。


类和实例

创建类

使用class关键字可以创建一个类,实例如下:

class ClassName(Object):
    """类注释"""
    class_suite  #类体
  • ClassName为类名,通常是开头大写,驼峰命名
  • Object表示父类,如果写成Object则表示继承顶级父类,就和Java中默认顶级父类为Object一样
  • 类中第一行多数为类的注释,与Java不一样,Python中注释一般都写在里面
  • class_suite 由类成员,方法,数据属性组成
  • 类的帮助信息可以通过ClassName.__doc__查看

举个栗子

class Employee(Object):
   """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。相当于Java中的this

self代表类的实例,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 runoob 也是可以正常执行的:

class Test:
    def prt(runoob):
        print(runoob)
        print(runoob.__class__)

t = Test()
t.prt()

以上实例执行结果为:

<__main__.Test instance at 0x10d066878>
__main__.Test

创建实例对象

要创建一个类的实例,你可以使用类的名称,并通过__init__方法接受参数。

# 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)

访问对象属性

您可以使用点(.)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

完整实例:

class Employee(Object):
   """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

你可以添加,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

你也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。

如下所示:

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(empl, 'age')    # 删除属性 'age'

Python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:

class Employee(Object):
   """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>}

定制类

使用__slots__限制类属性

Python作为动态语言,具有动态语言的灵活性,可以在定义一个类后,动态的给实例绑定属性和方法。

>>> class Student(object):
...     pass
...

然后,尝试给实例绑定一个属性:

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print s.name
Michael

还可以尝试给实例绑定一个方法:

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

但是,给一个实例绑定的方法,对另一个实例是不起作用的:

>>> s2 = Student() # 创建新的实例
>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'

为了给所有实例都绑定方法,可以给class绑定方法:

>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)

给class绑定方法后,所有实例均可调用:

>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99

但是如果想要限制实例和类的属性,可以定义一个特殊的__slots__变量,来限制该class能添加的属性:

>>> class Student(object):
...     __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
...

这样就不可以像上述那样动态添加属性了。使用__slots__要注意,__slots__定义的属性仅对当前类起作用,对继承的子类是不起作用的。

使用__str__打印字符串

我们知道Java中打印对象是默认调用了对象的toString()方法,该方法为Object方法,在Python中也有类似的机制。

我们先定义一个Student类,打印一个实例:

>>> class Student(object):
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...
>>> print Student('Michael')
<__main__.Student object at 0x109afb190>

重写__str__方法,打印输出:

>>> class Student(object):
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...     def __str__(self):
...         return 'Student object (name: %s)' % self.name
...
>>> print Student('Michael')
Student object (name: Michael)

可以看到默认调用了我们的重写方法。但是你会发现直接敲变量不用print,打印出来的实例还是引用信息,这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__(), 两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串,而__repr__()返回程序开发者看到的字符串,也就是说,__repr__()是为调试服务的。

使用__iter__迭代器

如果一个类想被用于for … in循环,类似list或tuple那样,就必须实现一个__iter__()方法,该方法返回一个迭代对象,然后,Python的for循环就会不断调用该迭代对象的next() 方法拿到循环的下一个值,直到遇到StopIteration错误时退出循环。

我们以斐波那契数列为例,写一个Fib类,可以作用于for循环:

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a,b

    def __iter__(self):
        return self # 实例本身就是迭代对象,故返回自己

    def next(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
        if self.a > 100000: # 退出循环的条件
            raise StopIteration();
        return self.a # 返回下一个值

现在,把Fib实例作用于for循环:

>>> for n in Fib():
...     print n
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025

使用__getitem__下标访问

要表现得像list那样按照下标取出元素,需要实现__getitem__()方法:

class Fib(object):
    def __getitem__(self, n):
        a, b = 1, 1
        for x in range(n):
            a, b = b, a + b
        return a

现在,就可以按下标访问数列的任意一项了:

>>> f = Fib()
>>> f[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[2]
2
>>> f[3]
3
>>> f[10]
89
>>> f[100]
573147844013817084101

使用__getattr__调用未知属性

正常情况下,当我们调用类的方法或属性时,如果不存在,就会报错。比如定义Student类:

class Student(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'Michael'

调用name属性,没问题,但是,调用不存在的score属性,就有问题了:

>>> s = Student()
>>> print s.name
Michael
>>> print s.score
Traceback (most recent call last):
  ...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

错误信息很清楚地告诉我们,没有找到score这个attribute。

要避免这个错误,除了可以加上一个score属性外,Python还有另一个机制,那就是写一个__getattr__()方法,动态返回一个属性。修改如下:

class Student(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'Michael'

    def __getattr__(self, attr):
        if attr=='score':
            return 99

当调用不存在的属性时,比如score,Python解释器会试图调用__getattr__(self, ‘score’)来尝试获得属性,这样,我们就有机会返回score的值:

>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99

类的访问限制

Java中,类的访问限制通过一些private,public等关键字来设定,Python中对属性权限的控制是通过属性名来实现的,如果一个属性由双下划线开头(__), 该属性就无法被外部访问。看例子:

class Person(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self._title = 'Mr'
        self.__job = 'Student'
p = Person('Bob')
print p.name
# => Bob
print p._title
# => Mr
print p.__job
# => Error
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Person' object has no attribute '__job'

可见,只有以双下划线开头的”__job”不能直接被外部访问。同样,类的私有函数也是一样定义。

但是,如果一个属性以”__xxx__“的形式定义,那它又可以被外部访问了,以”__xxx__“定义的属性在Python的类中被称为特殊属性,有很多预定义的特殊属性可以使用,通常我们不要把普通属性用”__xxx__“定义。

如果我们需要访问内部私有属性,就需要定义get,set方法了,这就和我们熟悉的Javabean很相似了。

以单下划线开头的属性”_xxx”虽然也可以被外部访问,但是,按照习惯,他们不应该被外部访问。


类的继承

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。区别于在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)。

语法:

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,如下所示:

class SubClassName (ParentClass1[, ParentClass2, ...]):
   """Optional class documentation string"""
   class_suite

实例:

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 child method'

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
c.getAttr()          # 再次调用父类的方法

以上代码执行结果如下:

调用子类构造方法
调用子类方法 child method
调用父类方法
父类属性 : 200

Java中类的继承只允许单一继承,而Python则可以继承多个类:

class A:        # 定义类 A
.....

class B:         # 定义类 B
.....

class C(A, B):   # 继承类 A 和 B
.....

你可以使用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。

python对象销毁(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。

实例

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:

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

注意:通常你需要在单独的文件中定义一个类。


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生活只有眼前的苟且,哪有诗和远方 :(