Python 3 面向对象
Python 从设计之初就已经是一门面向对象的语言，Python 中所有的东西都是对象
如果你以前没有接触过面向对象的编程语言，那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
面向对象
下表列出了一些面向对象最重要的概念
| 术语 | 说明 |
|---|---|
| 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（例如 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 |
Python 中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖基类中的任何方法，方法中可以调用基类中的同名方法
对象可以包含任意数量和类型的数据
创建类
class 关键字用来创建一个类
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
下面的代码创建了一个简单的 Employee 类
#!/usr/bin/python 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 )
其中
-
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
可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问
-
init() 是一个特殊的方法，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
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()
运行以上 Python 代码，输出结果如下
<__main__.Test instance at 0x10d066878> __main__.Test
从结果可以看出，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，我们把它换成 ins 也是可以正常执行的
class Test: def prt(ins): print(ins) print(ins.__class__) t = Test() t.prt()
运行以上 Python 代码，输出结果如下
<__main__.Test instance at 0x10d066878> __main__.Test
创建类的实例对象
我们已经创建好了一个类 Employee，如果要创建这个类的实例，只需要使用 类名+() 即可
就像调用函数一样
类的实例会通过 __init__() 方法接受参数
'''创建 Employee 类的第一个对象''' e1 = Employee("Li Bai", 2000) '''创建 Employee 类的第二个对象''' e2 = Employee("Du Pu", 5000)
访问属性和调用方法
有了类的实例后，我们就可以访问实例对象的属性和调用方法了
Python 通过使用点(.)来访问对象的属性和调用方法
点(.) 也使用如下类的名称访问类的方法和属性
e1.displayEmployee() e2.displayEmployee() print ( "Total Employee %d" % Employee.empCount )
范例
下面的代码创建和实例化了一个类，并访问实例的方法
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''' e1 = Employee("Zara", 2000) '''创建 Employee 类的第二个对象''' e2 = Employee("Manni", 5000) e1.displayEmployee() e22.displayEmployee() print ( "Total Employee %d" % Employee.empCount )
运行以上 Python 代码，输出结果如下
Name : Zara ,Salary: 2000 Name : Manni ,Salary: 5000 Total Employee 2
Python 还可以动态的给实例对象添加，删除，修改属性
e1.age = 7 # 添加一个 'age' 属性 e1.age = 8 # 修改 'age' 属性 del e1.age # 删除 'age' 属性
我们还可以使用以下函数的方式来访问属性
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| 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 |
范例
hasattr(e1, 'age') # 如果存在 'age' 属性返回 True。 getattr(e1, 'age') # 返回 'age' 属性的值 setattr(e1, 'age', 8) # 添加属性 'age' 值为 8 delattr(el, 'age') # 删除属性 'age'
Python 类内置属性
下表列出了 Python 类的通用内置属性，这些属性可以通过类或者类的实例对象访问
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| __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' 如果类位于一个模块 mod 中，那么 className.module 等于 mod |
| __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） |
范例
#!/usr/bin/python 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__ )
运行以上 Python 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>}
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
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
析构方法 __del__()
__del__() 方法会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
运行以上 Python 代码，输出结果如下
3083401324 3083401324 3083401324 Point 销毁
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
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
Python 中继承中的一些特点
- 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
- 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
- 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 )
范例
#!/usr/bin/python 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
运行以上 Python 代码，输出结果如下
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
多重继承
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"
class SubClassName (ParentClass1[, ParentClass2, ...]): 'Optional class documentation string' class_suite
下面的代码演示了如何继承多个类
class A: # 定义类 A ..... class B: # 定义类 B ..... class C(A, B): # 继承类 A 和 B .....
继承关系
可以使用 issubclass() 或者 isinstance() 方法来检测两个类之间的和类与实例之间的关系
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| issubclass(sub,sup) | 判断一个类是另一个类的子类或者子孙类 |
| isinstance(obj, Class) | 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 |
方法重写
如果父类方法的功能不能满足需求，可以在子类重写父类的方法
#!/usr/bin/python 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
运行以上 Python 代码，输出结果如下
调用子类方法
基础重载方法
下表列出了一些通用的功能，可以在子类里重写这些方法的实现
| 方法 | 描述 | 使用方式 |
|---|---|---|
| __init__ ( self [,args...] ) | 构造函数 | obj = className(args) |
| __del__( self ) | 析构方法 ,删除一个对象 | del obj |
| __repr__( self ) | 转化为供解释器读取的形式 | repr(obj) |
| __str__( self ) | 将值转化为适于人阅读的形式 | str(obj) |
| __cmp__ ( self, x ) | 对象比较 | cmp(obj, x) |
类的私有方法和私有属性
类中任何方和属性，如果以两个下划线开头 ( __ ) 即为类的私有属性和私有方法
私有属性和私有方法只能在类的内部调用 ，不能在类的外部调用
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
运行以上 Python 代码，输出结果如下
1 2 2 Traceback (most recent call last): File "main.py", line 14, in <module> print (counter.__secretCount) # 报错，实例不能访问私有变量 AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'
范例 2
class Site: def __init__(self, name, url): self.name = name # public self.__url = url # private def who(self): print('name : ', self.name) print('url : ', self.__url) def __foo(self): # 私有方法 print('这是私有方法') def foo(self): # 公共方法 print('这是公共方法') self.__foo() x = Site('简单教程', 'www.twle.cn') x.who() # 正常输出 x.foo() # 正常输出 x.__foo() # 报错
运行以上 Python 代码，输出结果如下
$ python3 main.py name : 简单教程 url : www.twle.cn 这是公共方法 这是私有方法 Traceback (most recent call last): File "main.py", line 21, in <module> x.__foo() # 报错 AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'
类的专有方法
下表列出了 Python 类的专有方法
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| __init__ | 构造函数，在生成对象时调用 |
| __del__ | 析构函数，释放对象时使用 |
| __repr__ | 打印，转换 |
| __setitem__ | 按照索引赋值 |
| __getitem__ | 按照索引获取值 |
| __len__ | 获得长度 |
| __cmp__ | 比较运算 |
| __call__ | 函数调用 |
| __add__ | 加运算 |
| __sub__ | 减运算 |
| __mul__ | 乘运算 |
| __div__ | 除运算 |
| __mod__ | 求余运算 |
| __pow__ | 乘方 |
运算符重载
Python 同样支持运算符重载
重载运算符其实就是对类中相应的方法进行重载
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)
运行以上 Python 代码，输出结果如下
Vector(7,8)