Python知识回顾 —— 面向对象
博客转载自
http://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/4766801.html
http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6204014.html
一、类的成员
类的成员可以分为三大类：字段、方法、属性
注：所有成员中，只有普通字段的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。
一、字段
字段包括：普通字段和静态字段，他们在定义和使用中有所区别，而最本质的区别是内存中保存的位置不同。
普通字段属于对象，静态字段属于类
class Province: # 静态字段 country ＝ '中国' def __init__(self, name): # 普通字段 self.name = name # 直接访问普通字段 obj = Province('河北省') print obj.name # 直接访问静态字段 Province.country
由上述代码可以看出，普通字段需要通过对象来访问，静态字段通过类访问，在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图：
由上图可知：
- 静态字段在内存中只保存一份，在对象中，有一个类对象指针指向类中的静态字段
- 普通字段在每个对象中都要保存一份
应用场景： 通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段。
二、方法
方法包括：普通方法、静态方法和类方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同。
- 普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；
- 类方法：由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
- 静态方法：由类调用；无默认参数；
class Foo: def __init__(self, name): self.name = name def ord_func(self): """ 定义普通方法，至少有一个self参数 """ # print self.name print '普通方法' @classmethod def class_func(cls): """ 定义类方法，至少有一个cls参数 """ print '类方法' @staticmethod def static_func(): """ 定义静态方法 ，无默认参数""" print '静态方法' # 调用普通方法 f = Foo() f.ord_func() # 调用类方法 Foo.class_func() # 调用静态方法 Foo.static_func()
相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。
不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。
三、属性
如果你已经了解Python类中的方法，那么属性就非常简单了，因为Python中的属性其实是普通方法的变种。
对于属性，有以下三个知识点：
- 属性的基本使用
- 属性的两种定义方式
1）属性的基本使用
# ############### 定义 ############### class Foo: def func(self): pass # 定义属性 @property def prop(self): pass # ############### 调用 ############### foo_obj = Foo() foo_obj.func() foo_obj.prop #调用属性
由属性的定义和调用要注意一下几点：
- 定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
- 定义时，属性仅有一个self参数
- 调用时，无需括号
方法：foo_obj.func()
属性：foo_obj.prop
注意：属性存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象
属性由方法变种而来，如果Python中没有属性，方法完全可以代替其功能。
实例：对于主机列表页面，每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上，而是通过分页的功能局部显示，所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即：limit m,n），这个分页的功能包括：
- 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
- 根据m 和 n 去数据库中请求数据
# ############### 定义 ############### class Pager: def __init__(self, current_page): # 用户当前请求的页码（第一页、第二页...） self.current_page = current_page # 每页默认显示10条数据 self.per_items = 10 @property def start(self): val = (self.current_page - 1) * self.per_items return val @property def end(self): val = self.current_page * self.per_items return val # ############### 调用 ############### p = Pager(1) p.start 就是起始值，即：m p.end 就是结束值，即：n
从上述可见，Python的属性的功能是：属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。
2）属性的两种定义方式
属性的定义有两种方式：
- 装饰器 即：在方法上应用装饰器
- 静态字段 即：在类中定义值为property对象的静态字段
装饰器方式：在类的普通方法上应用@property装饰器
#我们知道Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（ 如果类继object，那么该类是新式类 ） #经典类，具有一种@property装饰器（如上一步实例） # ############### 定义 ############### class Goods: @property def price(self): return "wupeiqi" # ############### 调用 ############### obj = Goods() result = obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值 #新式类，具有三种@property装饰器 # ############### 定义 ############### class Goods(object): @property def price(self): print '@property' @price.setter def price(self, value): print '@price.setter' @price.deleter def price(self): print '@price.deleter' # ############### 调用 ############### obj = Goods() obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值 obj.price = 123 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将 123 赋值给方法的参数 del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
注：经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法
由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Goods(object): def __init__(self): # 原价 self.original_price = 100 # 折扣 self.discount = 0.8 @property def price(self): # 实际价格 = 原价 * 折扣 new_price = self.original_price * self.discount return new_price @price.setter def price(self, value): self.original_price = value @price.deleter def price(self, value): del self.original_price obj = Goods() obj.price # 获取商品价格 obj.price = 200 # 修改商品原价 del obj.price # 删除商品原价
静态字段方式，创建值为property对象的静态字段
当使用静态字段的方式创建属性时，经典类和新式类无区别
class Foo: def get_bar(self): return 'wupeiqi' BAR = property(get_bar) obj = Foo() reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值 print reuslt
property的构造方法中有个四个参数
- 第一个参数是方法名，调用
对象.属性时自动触发执行方法 - 第二个参数是方法名，调用
对象.属性 ＝ XXX时自动触发执行方法 - 第三个参数是方法名，调用
del 对象.属性时自动触发执行方法 - 第四个参数是字符串，调用
对象.属性.__doc__，此参数是该属性的描述信息
class Foo： def get_bar(self): return 'wupeiqi' # *必须两个参数 def set_bar(self, value): return return 'set value' + value def del_bar(self): return 'wupeiqi' BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...') obj = Foo() obj.BAR # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar obj.BAR = "alex" # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入 del Foo.BAR # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法 obj.BAE.__doc__ # 自动获取第四个参数中设置的值：description...
由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Goods(object): def __init__(self): # 原价 self.original_price = 100 # 折扣 self.discount = 0.8 def get_price(self): # 实际价格 = 原价 * 折扣 new_price = self.original_price * self.discount return new_price def set_price(self, value): self.original_price = value def del_price(self, value): del self.original_price PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...') obj = Goods() obj.PRICE # 获取商品价格 obj.PRICE = 200 # 修改商品原价 del obj.PRICE # 删除商品原价
注意：Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性
class WSGIRequest(http.HttpRequest): def __init__(self, environ): script_name = get_script_name(environ) path_info = get_path_info(environ) if not path_info: # Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing # the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to # operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force # the path like this, but should be harmless. path_info = '/' self.environ = environ self.path_info = path_info self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/')) self.META = environ self.META['PATH_INFO'] = path_info self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper() _, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', '')) if 'charset' in content_params: try: codecs.lookup(content_params['charset']) except LookupError: pass else: self.encoding = content_params['charset'] self._post_parse_error = False try: content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH')) except (ValueError, TypeError): content_length = 0 self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length) self._read_started = False self.resolver_match = None def _get_scheme(self): return self.environ.get('wsgi.url_scheme') def _get_request(self): warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or ' '`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2) if not hasattr(self, '_request'): self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET) return self._request @cached_property def GET(self): # The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent. raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '') return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding) # ############### 看这里看这里 ############### def _get_post(self): if not hasattr(self, '_post'): self._load_post_and_files() return self._post # ############### 看这里看这里 ############### def _set_post(self, post): self._post = post @cached_property def COOKIES(self): raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '') return http.parse_cookie(raw_cookie) def _get_files(self): if not hasattr(self, '_files'): self._load_post_and_files() return self._files # ############### 看这里看这里 ############### POST = property(_get_post, _set_post) FILES = property(_get_files) REQUEST = property(_get_request)
所以，定义属性共有两种方式，分别是【装饰器】和【静态字段】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
二、类成员的修饰符
类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：
- 公有成员，在任何地方都能访问
- 私有成员，只有在类的内部才能方法
私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）
class A: def __init__(self): self.name = '公有字段' self.__foo = '私有字段'
私有成员和公有成员的访问限制不同：
静态字段
- 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有静态字段：仅类内部可以访问；
class C: name = "公有静态字段" def func(self): print (C.name) class D(C): def show(self): print (C.name) print(C.name ) # 类访问 obj = C() obj.func() # 类内部可以访问 obj_son = D() obj_son.show() # 派生类中可以访问
class C: __name = "公有静态字段" def func(self): print (C.__name) class D(C): def show(self): print (C.__name) print(C.__name) # 类访问 ==> 错误 obj = C() obj.func() # 类内部可以访问 ==> 正确 obj_son = D() obj_son.show() # 派生类中可以访问 ==> 错误
普通字段
- 公有普通字段：对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有普通字段：仅类内部可以访问；
ps：如果想要强制访问私有字段，可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问（如：obj._C__foo），不建议强制访问私有成员。
class C: def __init__(self): self.foo = "公有普通字段" def func(self): print(self.foo) # 类内部访问 class D(C): def show(self): print(self.foo) #派生类中访问 obj = C() print(obj.foo) # 通过对象访问 obj.func() # 类内部访问 obj_son = D() obj_son.show() # 派生类中访问
class C: def __init__(self): self.__foo = '私有普通字段' def func(self): print(self.__foo) # 类内部访问 class D(C): def show(self): print(self.__foo) #派生类中访问 obj = C() print(obj.__foo) # 通过对象访问 ==> 错误 obj.func() # 类内部访问 ==> 正确 obj_son = D() obj_son.show() # 派生类中访问 ==> 错误
方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用
ps：非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名
三、类的特殊成员
上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：
1. __doc__
表示类的描述信息
class Foo: """ 描述类信息，这是用于看片的神奇 """ def func(self): pass print(Foo.__doc__) # 描述类信息，这是用于看片的神奇
2. __module__ 和 __class__
__module__ 表示当前操作的对象在哪个模块
__class__ 表示当前操作的对象的类是什么
class C: def __init__(self): self.name = 'alex' obj = C() print(obj.__module__) # 输出：__main__，即：输出模块 print(obj.__class__) # 输出：<class '__main__.C'>，即：输出类
3. __init__
构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行
class Foo: def __init__(self, name): self.name = name self.age = 18 obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法
4. __del__
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
class Foo: def __del__(self): pass
5. __call__
对象后面加括号，触发执行。
注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()
class Foo: def __init__(self): pass def __call__(self, *args, **kwargs): print('__call__') obj = Foo() # 执行__init__ obj() #__call__ Foo()() #__call__
6. __dict__
类或对象中的所有成员
上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类
class Province: country = 'China' def __init__(self, name, count): self.name = name self.count = count def func(self, *args, **kwargs): print('func') # 获取类的成员，即：静态字段、方法 print(Province.__dict__) # 输出：{'__module__': '__main__', 'country': 'China', '__init__': <function Province.__init__ at 0x0000028A70F098C8>, 'func': <function Province.func at 0x0000028A70F09950>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Province' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Province' objects>, '__doc__': None} obj1 = Province('HeBei',10000) print(obj1.__dict__) # 获取 对象obj1 的成员 # 输出：{'name': 'HeBei', 'count': 10000} obj2 = Province('HeNan', 3888) print(obj2.__dict__) # 获取 对象obj2 的成员 # 输出：{'name': 'HeNan', 'count': 3888}
7. __str__
如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值
class Foo: def __str__(self): return 'wupeiqi' obj = Foo() print(obj) #wupeiqi
8、__getitem__、__setitem__、__delitem__
用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
class Foo(object): def __getitem__(self,key): print('__getitem__',key) def __setitem__(self,key,value): print('__setitem__',key,value) def __delitem__(self,key): print('__delitem__',key) obj = Foo() result = obj['k1'] # 自动触发执行 __getitem__ obj['k2'] = 'wupeiqi' # 自动触发执行 __setitem__ del obj['k1'] # 自动触发执行 __delitem__
9、__getslice__、__setslice__、__delslice__
该三个方法用于分片操作，如：列表
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- class Foo(object): def __getslice__(self, i, j): print '__getslice__',i,j def __setslice__(self, i, j, sequence): print '__setslice__',i,j def __delslice__(self, i, j): print '__delslice__',i,j obj = Foo() obj[-1:1] # 自动触发执行 __getslice__ obj[0:1] = [11,22,33,44] # 自动触发执行 __setslice__ del obj[0:2] # 自动触发执行 __delslice__
10. __iter__
用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 __iter__
class Foo(object): pass obj = Foo() for i in obj: print(i) # 报错：TypeError: 'Foo' object is not iterable
class Foo(object): def __iter__(self): pass obj = Foo() for i in obj: print(i) # 报错：TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'
class Foo(object): def __init__(self, sq): self.sq = sq def __iter__(self): return iter(self.sq) obj = Foo([11,22,33,44]) for i in obj: print(i) # 11 # 22 # 33 # 44
以上步骤可以看出，for循环迭代的其实是 iter([11,22,33,44]) ，所以执行流程可以变更为：
obj = iter([11,22,33,44]) for i in obj: print(i)
11. __new__ 和 __metaclass__
阅读以下代码：
class Foo(object): def __init__(self): pass obj = Foo() # obj是通过Foo类实例化的对象
上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。
如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。
print(type(obj)) # 输出：<class '__main__.Foo'> 表示，obj 对象由Foo类创建 print(type(Foo)) # 输出：<type 'type'> 表示，Foo类对象由 type 类创建
所以，obj对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。
那么，创建类就可以有两种方式：
a). 普通方式
class Foo(object): def func(self): print('hello world')
b).特殊方式（type类的构造函数）
def func(self): print('hello world') Foo = type('Foo',(object,),{'func': func}) # type第一个参数：类名 # type第二个参数：当前类的基类 # type第三个参数：类的成员
＝＝》 类 是由 type 类实例化产生
那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？
答：类中有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由 谁 来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看 类 创建的过程。
class MyType(type): def __init__(self, what, bases=None, dict=None): super(MyType, self).__init__(what, bases, dict) def __call__(self, *args, **kwargs): obj = self.__new__(self, *args, **kwargs) self.__init__(obj) class Foo(object): __metaclass__ = MyType def __init__(self, name): self.name = name def __new__(cls, *args, **kwargs): return object.__new__(cls, *args, **kwargs) # 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类 # 第二阶段：通过Foo类创建obj对象 obj = Foo()
12. isinstance(obj,cls)和 issubclass(sub, super)
isinstance(obj,cls) 检查是否obj是否是类 cls 的对象
class Foo(object): pass obj = Foo() print(isinstance(obj,Foo)) #True
issubclass(sub, super) 检查sub类是否是 super 类的派生类
class Foo(object): pass class Bar(Foo): pass print(issubclass(Bar, Foo)) #True
三、反射
1.什么是反射
反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力（自省）。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。
2.python面向对象中的反射：通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象（都可以使用反射）
四个可以实现自省的函数
下列方法适用于类和对象（一切皆对象，类本身也是一个对象）
判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr """ getattr(object, name[, default]) -> value Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y. When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't exist; without it, an exception is raised in that case. """ pass
def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Sets the named attribute on the given object to the specified value. setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v'' """ pass
def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Deletes the named attribute from the given object. delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y'' """ pass
class BlackMedium: feature='Ugly' def __init__(self,name,addr): self.name=name self.addr=addr def sell_house(self): print('%s 黑中介卖房子啦,傻逼才买呢,但是谁能证明自己不傻逼' %self.name) def rent_house(self): print('%s 黑中介租房子啦,傻逼才租呢' %self.name) b1=BlackMedium('万成置地','回龙观天露园') #检测是否含有某属性 print(hasattr(b1,'name')) print(hasattr(b1,'sell_house')) #获取属性 n=getattr(b1,'name') print(n) func=getattr(b1,'rent_house') func() # getattr(b1,'aaaaaaaa') #报错 print(getattr(b1,'aaaaaaaa','不存在啊')) #设置属性 setattr(b1,'sb',True) setattr(b1,'show_name',lambda self:self.name+'sb') print(b1.__dict__) print(b1.show_name(b1)) #删除属性 delattr(b1,'addr') delattr(b1,'show_name') delattr(b1,'show_name111')#不存在,则报错 print(b1.__dict__)
class Foo(object): staticField = "old boy" def __init__(self): self.name = 'wupeiqi' def func(self): return 'func' @staticmethod def bar(): return 'bar' print getattr(Foo, 'staticField') print getattr(Foo, 'func') print getattr(Foo, 'bar')
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import sys def s1(): print 's1' def s2(): print 's2' this_module = sys.modules[__name__] hasattr(this_module, 's1') getattr(this_module, 's2')
导入其他模块，利用反射查找该模块是否存在某个方法
def test(): print('from the test')
import module_test as obj #obj.test() print(hasattr(obj,'test')) #True getattr(obj,'test')() #from the test
3.为什么用反射之反射的好处
好处一：实现可插拔机制
有俩程序员，一个lili，一个是egon，lili在写程序的时候需要用到egon所写的类，但是egon去跟女朋友度蜜月去了，还没有完成他写的类，lili想到了反射，使用了反射机制lili可以继续完成自己的代码，等egon度蜜月回来后再继续完成类的定义并且去实现lili想要的功能。
总之反射的好处就是，可以事先定义好接口，接口只有在被完成后才会真正执行，这实现了即插即用，这其实是一种‘后期绑定’，什么意思？即你可以事先把主要的逻辑写好（只定义接口），然后后期再去实现接口的功能
class FtpClient: 'ftp客户端,但是还么有实现具体的功能' def __init__(self,addr): print('正在连接服务器[%s]' %addr) self.addr=addr
#from module import FtpClient f1=FtpClient('192.168.1.1') if hasattr(f1,'get'): func_get=getattr(f1,'get') func_get() else: print('---->不存在此方法') print('处理其他的逻辑')
好处二：动态导入模块（基于反射当前模块成员）
