Python基础理论 - 面向对象
| 一 面向对象基本理论 |
面向过程：核心是过程，过程就是解决问题的步骤，即先干什么，再干什么
基于面向过程设计程序，就好比在设计一条流水线，是一种机械思维方法
优点：复杂的问题简单化
缺点：可扩展性差(牵一发而动全身)
应用场景：扩展性低的场合，如linux内核，httpd，git
面向对象：核心是对象，要理解对象应该把自己当成上帝，在上帝眼中一切存在的事物都是对象，不存在也可以创建出来
优点：可扩展性强
缺点：无法像面向过程一样准确地知道什么阶段发生什么事，会有什么结果
应用场景：与用户交互多的，公司内部的软件，游戏，互联网软件
特征与技能的结合体就是一个对象，一系列对象共有的特征(变量的定义)与技能(函数的定义)的结合体就是类
在Python中，用变量表示特征，用函数表示技能，因而类是变量与函数的结合体，对象是变量与方法(指向类的函数)的结合体
类的定义：类是一系列对象共有的特征(变量的定义)与技能(函数的定义)的结合体
PS：在Python3中统一了类型与类的概念
定义类语法：
class 类名：
'''注释'''
类体(可以是任意代码，在定义阶段就执行，产生了作用域的概念)
类的使用：
1. 属性的引用，定义类会执行，生成名称空间
- 数据属性：Chinese.country
- 函数属性：Chinese.talk('123') # 需要几个参数，就得传几个参数，如self
2. 实例化，类是抽象的，实例化后变为对象
- p = Chinese()
对象的使用：只有一种，就是属性引用
- p.country
- p.talk() # 会把p当为一个参数传入talk(self)
对象可以有自己的特征值
def __init__(self, name, age, sex):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
类实例化本质
p1 = Chinese('Linda', 18, 'female') # Chinese.__init__(p1, 'Linda', 18, 'female')
self=p1, p1.name=name, p1.age=age, p1.sex=sex
类名称空间
- print(Chinese.__dict__) # 属性字典
对象名称空间
- print(p1.__dict__) # 属性字典
print(p1.name) # 等价于 p1.__dict__['name']，本质以变量名的字符串作为key，去调用__dict__，取得值
print(p1.__dict__['name'])
对象使用属性时，先在自己对象的名称空间，再找所属类的名称空间
小结：
1. 类具有数据属性和函数属性，而对象只有数据属性；但是对象可以调用类的方法
- Chinese.talk(123) # 类调用时，和普通方法一样，需几个参数，就传几个参数
- p1.talk() # 绑定方法，绑定的含义就是p1默认作为一个参数传入，Chinese.talk(p1)
谁来用，就是谁的效果，p1.talk()就是p1的效果，self，__main__.Chinese object
2. 定义在类内部的变量，是所有对象共有的，id全一样
3. 定义在类内部的函数，是绑定到所有对象的，是给对象来用，obj.func()会把obj本身当做一个参数
| 二 封装、继承、多态 |
什么是继承？
继承是一种创建新类的方式，新建的类可以继承一个或多个父类，父类又可称为基类或超类，新建的类称为派生类或子类
class ParentClass(object):
pass
class SubClass(ParentClass):
pass
print(SubClass.__bases__)
抽象即抽取类似或者说比较像的部分
抽象分成两个层次：
1. 将奥巴马和梅西这俩抽象比较像的部分抽取成类；
2. 将人、猪、狗这三个类比较像的部分抽取成父类。
抽象最主要的作用是划分类别(可以隔离关注点，降低复杂度)
继承：是基于抽象的结果，通过编程语言去实现它，肯定先经历抽象这个过程，
才能通过继承的方式去表达抽象的结构。
继承的好处一：减少冗余代码
class People(Animal):
def __init__(self, name, age, sex, education):
Animal.__init__(self, name, age, sex)
self.education = education
在子类定义新的属性，覆盖掉父类的属性，称为覆盖，override
s.bar(), 顺序：对象自己的__dict__，类的__dict__，父类的__dict__，....
继承反映的是 一种什么是什么的关系
组合反映的是 一种什么有什么的关系
继承的实现原理 - Python3
''' E D A B C F Python3 广度优先：F - A - E - B - D - C '''
在子类调用父类的方法
super(自己类名, self).__init__() # 父类的__init__()
使用super()调用的所有属性，都是从MRO列表当前的位置往后找。
多态
同一种事物的多种形态，指的是父类
people_obj1.talk() pig_obj1.talk() dog_obj1.talk() def func(obj): obj.talk()
好处：同一种调用方式，传入不同的对象，实现不同功能
封装不是单纯的隐藏
封装数据的主要原因：保护隐私
封装方法的主要原因：隔离复杂度
封装其实分为两个层面，但无论那种层面的封装，都要对外界提供访问你内部隐藏内容的接口
第一层面的封装(什么都不用做)：创建类和对象分别创建二者的名称空间，我们只能用类名.或者obj.的方式访问里面的名字，这本身就是一种封装
第二个层面的封装：类中把某些属性和方法隐藏起来(或者说定义成私有的)，只能在类的内部使用、外部无法访问，或者留下少量(函数)供外部访问
在Python中用双下划线的方式实现隐藏属性(设置成私有的)
语法层面，定义__x时，自动变为_People__x，这种自动变形的特点：
1. 类中定义的__x只能在内部使用，如self.__x，引用的是变形后的结果
2. 这种变形其实是针对外部的变形，在外部是无法通过__x这个名字访问到的
3. 在子类定义的__x不会覆盖父类定义的__x
property 作为类函数的装饰器，把类的函数属性，变为数据属性
class Foo(object): @property def test(self): print('from Foo.test') obj = Foo() obj.test
也是一种封装，当test为名词时，更适合作为属性，而不是方法
被@property装饰的函数，是不能直接赋值的，得通过@test.setter定义单独函数来设置
class People(object): def __init__(self, name): self.__name =name @property def name(self): return self.__name @name.setter def name(self,value): self.__name = value @name.deleter def name(self): del self.__name p1 = People('Linda') print(p1.name) p1.name = 'Alex' print(p1.name) del p1.name print(p1.name) # 报错
绑定方法与非绑定方法
在类内部定义的，只要没有装饰器，就是绑定到对象的方法，给对象用的，对象默认作为第一个参数传入
在类内部定义的，有@classmethod装饰器，是绑定到类的方法，给类用的，类默认作为第一个参数传入
class Foo(object): @classmethod def test(cls): print(cls) f = Foo() Foo.test() # 类作为第一个参数传进去，结果为：<class '__main__.Foo'> f.test() # 即使是对象调用，也是把所属类传进去，结果为：<class '__main__.Foo'>
在类的定义定义的，有@staticmethod装饰器，就不是绑定方法了，不存在默认传值的问题，定义几个参数，就传几个参数即可
class Foo(object): @staticmethod def test(): print('from Foo.test') Foo.test() # from Foo.test f = Foo() f.test() # from Foo.test
分析小结：
class Foo(object): def test1(self): pass @classmethod def test2(cls): pass @staticmethod def test3(): pass f = Foo() print(f.test1) # <bound method Foo.test1 of <__main__.Foo object at 0x000000D539EB55F8>> print(Foo.test2) # <bound method Foo.test2 of <class '__main__.Foo'>> print(f.test3) # <function Foo.test3 at 0x000000D539EA6D08> print(Foo.test3) # <function Foo.test3 at 0x000000D539EA6D08>
小例子：
import settings import hashlib import time class MySQL(object): def __init__(self, host, port): self.id = self.create_id() # create_id()具有生成唯一id的功能，普通工具包而已 self.host = host self.port = port print('connecting...') @classmethod def from_conf(cls): return cls(settings.HOST, settings.PORT) # MySQL('127.0.0.1', 3306)，cls功能：实例化，得到对象 @staticmethod # 非绑定方法，普通工具包，不需传入self或者cls def create_id(): m = hashlib.md5(str(time.clock()).encode('utf-8')) return m.hexdigest() def select(self): print('select...') conn1 = MySQL('192.168.0.1', 3306) # 第一种初始化，用户输入 conn2 = MySQL.from_conf() # 第二种初始化，从配置文件读取
| 面向对象高级部分 |
1. isinstance(obj, cls)与issubclass(sub, super)
isinstance(obj, cls)检查obj是否是类cls的对象
issubclass(sub, super)检查sub是否是类super的子类
2. 反射
反射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)
Python面向对象的反射：通过字符串的形式操作对象相关属性。Python中一切事物都是对象(都可以使用发射)
四个可以实现自省的函数，下列方法适用于类和对象
# 判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
# name作为字符串，获取object的属性或方法
# 设置对象x的属性y=v
# 删除对象x的属性y
class Chinese(object): country = 'China' def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age p = Chinese('Linda', 18) print(p.name) # p.__dict__('name') # p.x # 报错 'Chinese' object has no attribute 'x' print(hasattr(p, 'x')) # False # 设置 setattr(p, 'x', 112233) # {'name': 'Linda', 'x': 112233, 'age': 18} print(p.__dict__) # 检测、获取 if hasattr(p, 'x'): res = getattr(p, 'x') print(res) # 112233 # 删除 delattr(p, 'x') print(p.__dict__) # {'name': 'Linda', 'age': 18}
class Foo(object): static_field = "static_filed" def __init__(self): self.name = 'Linda' def func(self): return 'func' @staticmethod def bar(): return 'bar' print(getattr(Foo, 'static_field')) print(getattr(Foo, 'func')) print(getattr(Foo, 'bar'))
import sys def s1(): print('s1') def s2(): print('s2') this_module = sys.modules[__name__] print(hasattr(this_module, 's1')) print(getattr(this_module, 's2'))
""" 程序目录： module_test.py index.py 当前文件： index.py """ import module_test as obj # obj.test() print(hasattr(obj, 'test')) getattr(obj,'test')()
反射的好处，可以事先定义好接口，接口只有在被完成后才会真正执行
程序员A开发了一个ftp客户端，但是没有实现get方法，程序员B得调用这个客户端
# ftpclient.py class FtpClient(object): def __init__(self, addr): self.addr = addr print('正在连接[%s]...' % self.addr) # def get(self): # print('正在下载...')
import ftpclient f1 = ftpclient.FtpClient('192.168.0.1') if hasattr(f1, 'get'): func = getattr(f1, 'get') func() print('其他程序1') print('其他程序2') print('其他程序3') print('其他程序4')
类基于用户输入的字符串，反射自己是否有相应的方法，从而自动执行
class FtpClient(object): def __init__(self, addr): self.addr = addr print('正在连接[%s]....' % self.addr) def get(self, arg): print('正在下载[%s]....' % (arg[1])) def run(self): while True: inp = input('>>: ').strip() inp_list = inp.split() if hasattr(self, inp_list[0]): func = getattr(self, inp_list[0]) func(inp_list) f1 = FtpClient('192.168.0.1') f1.run()
反射另外好处，动态导入模块(基于反射当前模块成员)
m = __import__('sys') print(m.path) import importlib m2 = importlib.import_module('sys') print(m2.path)
3. __str__()
print(obj) 调用obj.__str__()
det __str__(self):
# 必须有返回值，且必须返回字符串类型
return 'xxxxxxx'
4. __del__()
析构函数，对象被删除的时候，立刻执行obj.__del__()，自动回收内存等，也可以写一些清除数据库连接等操作
class Foo(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __del__(self): # 析构函数 print('del---->') obj = Foo('Linda', 18) # del obj print('=========>')
5. __setitem__(), __getitem__(), __delitem__()
把对象模拟成字典形式操作，和字典就可以统一处理了
class Foo(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __getitem__(self, item): print('from __getitem__()') return self.__dict__[item] def __setitem__(self, key, value): print('from __setitem__') self.__dict__[key] = value def __delitem__(self, key): print('from __delitem__') self.__dict__.pop(key) obj = Foo('Linda', 18) print(obj['name']) # 触发self.__getitem__()执行 obj['name'] = 'Jonathan' # 触发self.__setitem__()执行 print(obj.name) del obj['name'] print(obj.name) # 'Foo' object has no attribute 'name'
6. __setattr__(), __getattr__(), __delattr__()
对象操作属性时，触发相应函数
class Foo(object): def __setattr__(self, key, value): print('form __setattr__') self.__dict__[key] = value def __getattr__(self, item): print('from __getattr__') def __delattr__(self, item): print('from __delattr__') obj = Foo() obj.x = 1 # 设置属性时，会触发执行__setattr__()执行 print(obj.__dict__) print(obj.yyyyy) # 没有属性yyyyy的时候才会触发 __getatrr__()执行 del obj.x # 删除属性时，会触发执行__delattr__()执行
7. 加工标准类型
继承 class List(list):pass
授权 class Open(object):pass 关键点 def __getattr__():pass
class Open(object): def __init__(self, file_path, mode='r', encoding='utf-8'): self.file_path = file_path self.mode = mode self.encoding = encoding self.f = open(self.file_path, mode=self.mode, encoding=self.encoding) def __getattr__(self, item): print(item, type(item)) return getattr(self.f, item) obj = Open('a.txt',mode='r') obj.seek # seek <class 'str'>
8. __next__() 和 __iter__()实现迭代器协议
class Foo(object): def __init__(self, n, stop): self.n = n self.stop = stop def __next__(self): if self.n >= self.stop: raise StopIteration x = self.n self.n += 1 return x def __iter__(self): return self obj = Foo(0, 100) print(next(obj)) print(next(obj)) from collections import Iterator print(isinstance(obj, Iterator)) for i in obj: print(i)
9. __doc__()
class Foo: '我是描述信息' pass print(Foo.__doc__)
class Foo: '我是描述信息' pass class Bar(Foo): pass print(Bar.__doc__) #该属性无法继承给子类
10. __module__(), __class__()
__module__ 表示当前操作的对象在那个模块
__class__ 表示当前操作的对象的类是什么
11. __enter__(), __exit__()
我们知道在操作文件对象的时候可以这么写
with open('a.txt') as f: '代码块'
上述叫做上下文管理协议，即with语句，为了让一个对象兼容with语句，必须在这个对象的类中声明__enter__和__exit__方法
class Foo(object): def __enter__(self): print('__enter__') return 'aaaa' def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print('__exit__') with Foo() as f: # f = Foo()，触发def__enter__()执行 print(f) print('----->') print('----->') print('----->') pass # 最后触发 __exit__()执行
__exit__()中的三个参数分别代表异常类型，异常值和追溯信息,with语句中代码块出现异常，则with后的代码都无法执行
class Open: def __init__(self,name): self.name=name def __enter__(self): print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量') def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print('with中代码块执行完毕时执行我啊') print(exc_type) print(exc_val) print(exc_tb) with Open('a.txt') as f: print('=====>执行代码块') raise AttributeError('***着火啦,救火啊***') print('0'*100) #------------------------------->不会执行
如果__exit()返回值为True,那么异常会被清空，就好像啥都没发生一样，with后的语句正常执行
class Open: def __init__(self,name): self.name=name def __enter__(self): print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量') def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print('with中代码块执行完毕时执行我啊') print(exc_type) print(exc_val) print(exc_tb) return True with Open('a.txt') as f: print('=====>执行代码块') raise AttributeError('***着火啦,救火啊***') print('0'*100) #------------------------------->会执行
class Open: def __init__(self,filepath,mode='r',encoding='utf-8'): self.filepath=filepath self.mode=mode self.encoding=encoding def __enter__(self): # print('enter') self.f=open(self.filepath,mode=self.mode,encoding=self.encoding) return self.f def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): # print('exit') self.f.close() return True def __getattr__(self, item): return getattr(self.f,item) with Open('a.txt','w') as f: print(f) f.write('aaaaaa') f.wasdf #抛出异常，交给__exit__处理
用途或者说好处：
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使用with语句的目的就是把代码块放入with中执行，with结束后，自动完成清理工作，无须手动干预
-
在需要管理一些资源比如文件，网络连接和锁的编程环境中，可以在__exit__中定制自动释放资源的机制，你无须再去关系这个问题，这将大有用处
12. __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() # 执行 __call__
posted on 2017-10-31 18:26 Jonathan1314 阅读(298) 评论(0) 编辑 收藏 举报
