内容简介: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。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。
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。本章节我们将详细介绍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。
面向对象技术简介
- 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。
创建类
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,如下实例:
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。
实例
以下是一个简单的Python类实例:
#!/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
- 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。
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
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:
#!/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
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。
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:
#!/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>}
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:
#!/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
注意:通常你需要在单独的文件中定义一个类,
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。
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)。
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" 。
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
#!/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 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
你可以继承多个类
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。
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:
实例:
#!/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
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...] ) 构造函数 简单的调用方法: obj = className(args) |
2 | __del__( self ) 析构方法, 删除一个对象 简单的调用方法 : dell obj |
3 | __repr__( self ) 转化为供解释器读取的形式 简单的调用方法 : repr(obj) |
4 | __str__( self ) 用于将值转化为适于人阅读的形式 简单的调用方法 : str(obj) |
5 | __cmp__ ( self, x ) 对象比较 简单的调用方法 : cmp(obj, x) |
运算符重载
Python同样支持运算符重载,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)
类属性与方法
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。
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
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
#!/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
单下划线、双下划线、头尾双下划线说明:
- __foo__: 定义的是特列方法,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。
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 面向Python,面向对象(基础)
- 面向Python,面向对象(基础3)
- <<深入PHP面向对象、模式与实践>>读书笔记:面向对象设计和过程式编程
- 《JavaScript面向对象精要》之六:对象模式
- 《JavaScript面向对象精要》之三:理解对象
- 面向对象的程序设计之理解对象
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Web Scalability for Startup Engineers
Artur Ejsmont / McGraw / 2015-6-23 / USD 34.81
Design and build scalable web applications quickly This is an invaluable roadmap for meeting the rapid demand to deliver scalable applications in a startup environment. With a focus on core concept......一起来看看 《Web Scalability for Startup Engineers》 这本书的介绍吧!