【Python】解析Python中类的使用
目录结构:
1.类的基本使用
下面是类使用的一个简单案例,
class person: "person 类的描述信息" def __init__(self,name="",age=0): self.name = name self.age = age def setName(self,name): '''设置名称''' self.name = name def getName(self): '''获取名称''' return self.name def setAge(self,age): self.age = age def getAge(self): return self.age def __del__(self): print("person (name:"+self.name+",age:"+str(self.age)+") is deleting") p = person("jame",12); #Output:jame print(p.getName()) #效果和下面的调用方式是一样的 #person.getName(p) #Output:12 print(p.getAge()) #效果和下面的调用方式是一样的 #person.getAge(self) #Output: person 类的描述信息 print(p.__doc__) #输出person类的帮助信息 print(help(person)) del p
输出:
jame
12
person (name:jame,age:12) is deleting
person 类的描述信息
Help on class person in module __main__:
class person(builtins.object)
| person 类的描述信息
|
| Methods defined here:
|
...
__init__函数是构造函数,在构造对象的时候会自动调用该函数。
__del__函数是析构函数,在使用del删除目标对象时会自动调用该方法。
Python中,类不可以定义多个构造方法,只能定义一个构造方法。所有成员实例函数的第一个参数都必须是self参数(也可以有非self参数的成员函数,下面会讲解)。python会自动创建成员属性,无需提前定义,例如self.name=name。
类属性
类属性的定义无需使用self参数,可以直接定义到类中。类属性可以直接通过类名调用。
class Person: type = "哺乳类" def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age p = Person("luyis",13) #通过类名调用类属性 print(Person.type) #通过对象调用类属性 print(p.type)
静态方法
静态方法是类中的函数,不需要实例。静态方法主要是用来存放逻辑性的代码,主要是一些逻辑属于类,但是和类本身没有交互,即在静态方法中,不会涉及到类中的方法和属性的操作。用 @staticmethod 装饰的不带 self 参数的方法,类的静态方法可以没有参数,可以直接使用类名调用。
import time class TimeTest: def __init__(self): pass #静态方法 @staticmethod def show_time(): print(time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime())) TimeTest.show_time()
类方法
类方法是将类本身作为对象进行操作的方法。默认有个 cls 参数,可以被类和对象调用,需要加上 @classmethod 装饰器。
class ClassTest: num = 0 def __init__(self,num): ClassTest.num = num #类方法 @classmethod def showNum(cls): print(cls.num) c = ClassTest(20) #通过类直接调用 ClassTest.showNum() #通过实例对象调用 c.showNum()
私有成员
Python中的私有成员,不能在类外面直接访问。私有成员只需要在成员前面加上两条下划线(__)就表明该成员是私有的了。
class Person: #__type是私有成员 __type = "哺乳类" def __init__(self,name="",age=0,country="中国"): #__name,__age是私有成员 self.__name = name self.__age = age self.__setcountry(country) def get_name(self): return self.__name def get_age(self): return self.__age def set_name(self,name): self.__name = name def set_age(self,age): self.__age = age #__setcountry是私有函数 def __setcountry(self,cty): self.country = cty @classmethod def get_type(cls): return cls.__type @classmethod def set_type(cls,type): cls.__type = type p = Person("jame",21) print(p.get_name()) print(p.get_age()) print("--------------------") p.set_name("charlse") p.set_age(31) print(p.get_name()) print(p.get_age()) print("-------------------") print(Person.get_type()) print("------------------") Person.set_type("灵长类") print(Person.get_type())
输出:
jame
21
--------------------
charlse
31
-------------------
哺乳类
------------------
灵长类
定义私有成员的格式:
__xxx:私有成员,只有类对象自己能访问,子类对象不能直接访问到这个成员,
注意:虽然不能在类外直接访问到类的私有成员,但在对象外部可以通过“ 对象名._类名__xxx ”这样的特殊方式来访问类的私有成员。应此,在Python中不存在严格意义上的私有成员。
class Person: #__type是私有成员 __type = "哺乳类" def __init__(self,name="",age=0): #__name,__age是私有成员 self.__name = name self.__age = age p = Person("Emma",32); #直接访问私有成员的值 print(p._Person__type) print(p._Person__name) print(p._Person__age) #直接修改私有成员的值 p._Person__age = 33 p._Person__name = "Angela" p._Person__type = "灵长类" print("-------------------") print(p._Person__type) print(p._Person__name) print(p._Person__age)
输出:
哺乳类
Emma
32
-------------------
灵长类
Angela
33
2.专有方法
Python除了自定义私有变量和方法外,还可以定义专有方法。专有方法是在特殊情况下或使用特殊语法时由python调用的,而不是像普通方法一样在代码中直接调用。看到形如__XXX__的变量或函数名时就需要注意下,这在python中是有特殊用途的,下面是Python中的部分专用方法:
__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
__str__: 打印,转换,适合于展示给用户看的
__repr__ : 打印,转换,适合开发者调试
__setitem__ : 按照索引赋值
__getitem__: 按照索引获取值
__len__: 获得长度
__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
__doc__: 说明文档信息
上面笔者已经讲解过__init__和__del__函数的使用了,应此笔者不再这里重复缀述了。笔者接下来讲解其它的专有方法的用法:
__str__,__repr__
都是用于将对象转化为字符串的内置方法。
但是 repr() 函数将对象转化为供解释器读取的形式,__str__只是覆盖了__repr__以得到更友好的用户显示。
例如:
>>> y = 'a string' >>> repr(y) "'a string'" >>> str(y) 'a string'
repr函数的返回字符串可以再次传递给eval函数。但是str函数的返回值传递给eval显然是不合适。
>>> y == eval(repr(y)) True >>> y == eval(str(y)) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<string>", line 1 a string ^ SyntaxError: unexpected EOF while parsing
repr返回的字符串应该是编译器能够再次解析的,str返回的字符串应该可以是易阅读的
在知道了repr和str的区别后,我们就知道该如何自定义__repr__和__str__函数了。
class person: def __init__(self,name="",age=0): self.__name = name self.__age = age def __str__(self): return "name:%s,age:%d"%(self.__name,self.__age) def __repr__(self): return "person(name='%s',age=%d)"%(self.__name,self.__age) p = person("jame",12) #Output: name:jame,age=12 print(str(p))#same as print(p) #Output: person(name='jame',age=12) print(repr(p)) p2 = eval(repr(p)) #Output: name:jame,age=12 print(p2)
__setitem__,__getitem__
用于通过下标来设置和获取值,可以直接使用[]符来操作。
class DicDecorate: def __init__(self,dic): self.__dic = dic def __getitem__(self,key): return self.__dic[key] def __setitem__(self,key,val): self.__dic[key] = val dicdec = DicDecorate({}) dicdec[0] = "hello" dicdec[1] = "word" print(dicdec[0]) print(dicdec[1])
__len__():
当调用len函数时会调用该方法。
lass DicDecorate: def __init__(self,dic): self.__dic = dic def __len__(self): return len(self.__dic); dicdec = DicDecorate({}) print(len(dicdec))
__call__()
关于 __call__ 方法,不得不先提到一个概念,就是可调用对象(callable),我们平时自定义的函数、内置函数和类都属于可调用对象,但凡是可以把一对括号()应用到某个对象身上都可称之为可调用对象,判断对象是否为可调用对象可以用函数 callable。
如果在类中实现了 __call__ 方法,那么实例对象也将成为一个可调用对象。
class Entity: def __init__(self, x, y): self.x, self.y = x, y def __call__(self, x, y): self.x, self.y = x, y def __str__(self): return "x=%s,y=%s"%(self.x,self.y) e = Entity(2, 3) # 创建实例 if(callable(e)): e(4, 5) #实例可以象函数那样执行,并传入x y值,修改对象的x y #Output:x=4,y=5 print(e)
__add__: 加运算 __sub__: 减运算 __mul__: 乘运算 __div__: 除运算 __mod__: 求余运算 __pow__: 幂运算
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)
3. 继承
3.1 单重继承
Python继承的语法格式:
class ClassName1(ClassName2): statement
其中
ClassName1:派生类
ClassName2:基类
class Shape: def __init__(self,type,area): self.type = type self.area = area def describe(self): return "Share type:%s,area=%f"%(self.type,self.area) class Square(Shape): def __init__(self,area): super().__init__("square",area); square = Square(12.1) print(square.describe())
和其它编程语言一样,可以重写父类中的方法,可以继承父类中开放的属性和方法(不能继承父类中的私有属性和方法)。
3.2 多重继承
除了单重继承,Python还支持多重继承
class ClassName1(ClassName2,ClassName3,ClassName4...): statement
Python多重继承中顺序继承是一个非常重要的概念,如果继承的多个父类中有相同的方法名,但在派生类中使用时未指定父类名,则Python解释器将从左至右搜索,即调用先继承的类中的同名方法。
class A: def test(self): print("I am in Class A"); class B: def test(self): print("I am in Class B"); class C(A,B): def __call__(self): #调用A类中的test方法 self.test() #可以通过类名显示指定调用B类中的test方法 B.test(self) class D(B,A): def __call__(self): #调用B类的test方法 self.test() #通过类名显示指定要调用A类中的test方法 A.test(self) c = C() c() print("---------------"); d = D() d()
输出:
I am in Class A
I am in Class B
-----------------
I am in Class B
I am in Class A
通过上面的结果可以看出,子类在父类中查找方法的顺序是从左到右的。
3.3 砖石继承
砖石继承问题是Python多重继承中的典型问题,下面先通过一张图片看看什么是砖石继承。
通过这张图片看出,D继承了B和C,B和C又派生于A,在调用D类的test()方法时,会再去调用B和C的test()方法,B和C又会去调用A的test()方法,所以A类的test()方法在理论应该会被调用两次,例如:
class A: def test(self): print("I am in Class A"); class B(A): def test(self): A.test(self); print("I am in Class B") class C(A): def test(self): A.test(self); print("I am in Class C"); class D(B,C): def test(self): B.test(self) C.test(self) print("I am in Class D") d = D() d.test()
输出:
I am in Class A
I am in Class B
I am in Class A
I am in Class C
I am in Class D
从上面的输出结果可以看出,A类的test()被调用了两次。在有些情况这种逻辑将会造成极大的Bug,比如一笔银行转账记录转了两次。要避免这种情况,可以使用super()方法,当使用super()调用父类的test方法时,会转而去调用下一个重写了该super类的test方法,若没有的话才会去调用父类的test方法。
案例:
class A: def test(self): print("I am in Class A") class B(A): def test(self): super().test() #不能替换为A.test(self) print("I am in Class B") class C(A): def test(self): super().test() print("I am in Class C") class D(B,C): def test(self): super().test() #可以替换为B.test(self) print("I am in Class D") d = D() d.test()
输出:
I am in Class A
I am in Class C
I am in Class B
I am in Class D
通过上面的结果我们可以看出,super.test()和父类.test(self)是不一样的,在B类中使用super()调用父类的test()时,会去寻找B实例后的下一个类是否重写A类的test()方法,由于类D继承了类B和类C,所以类C在类B后,而且类C又重写了test()方法,应此会直接调用类C的test()方法。在类C的test()方法中,又使用了super().test()调用父类的test(),所以又会去寻找C实例后的下一个类有重写A类的test方法,因为类D只继承了B和C,并且类C是最后一个,所以C后没有实例直接重写A类的test()方法,因此直接去调用A类的test()方法。最终完整的方法压栈顺序是D->B->C->A。
下面的逻辑和上面案例中使用super()的逻辑是等同的:
class A: def test(self): print("I am in Class A") class B(A): def test(self): C.test(self)#调用C class C(A): def test(self): A.test(self)#调用A class D(B,C): def test(self): B.test(self)#调用B
上面的逻辑变成了如图所示: