python基础系列:类
类相关概念:
- 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,素以Dog也是一个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
类和实例
面向对象最重要的概念就是类(Class)和实例(Instance),必须牢记类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。
仍以Student类为例,在Python中,定义类是通过class
关键字:
class Student(object):
pass
class
后面紧接着是类名,即Student
,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object)
,表示该类是从哪个类继承下来的,继承的概念我们后面再讲,通常,如果没有合适的继承类,就使用object
类,这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Student
类,就可以根据Student
类创建出Student
的实例,创建实例是通过类名+()实现的:
>>> bart = Student()
>>> bart
<__main__.Student object at 0x10a67a590>
>>> Student
<class '__main__.Student'>
可以看到,变量bart
指向的就是一个Student
的实例,后面的0x10a67a590
是内存地址,每个object的地址都不一样,而Student
本身则是一个类。
可以自由地给一个实例变量绑定属性,比如,给实例bart
绑定一个name
属性:
>>> bart.name = 'Bart Simpson'
>>> bart.name
'Bart Simpson'
由于类可以起到模板的作用,因此,可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__
方法,在创建实例的时候,就把name
,score
等属性绑上去:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
注意到__init__
方法的第一个参数永远是self
,表示创建的实例本身,因此,在__init__
方法内部,就可以把各种属性绑定到self
,因为self
就指向创建的实例本身。
有了__init__
方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__
方法匹配的参数,但self
不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59
和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self
,并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
数据封装
面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student
类中,每个实例就拥有各自的name
和score
这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据,比如打印一个学生的成绩:
>>> def print_score(std):
... print('%s: %s' % (std.name, std.score))
...
>>> print_score(bart)
Bart Simpson: 59
但是,既然Student
实例本身就拥有这些数据,要访问这些数据,就没有必要从外面的函数去访问,可以直接在Student
类的内部定义访问数据的函数,这样,就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student
类本身是关联起来的,我们称之为类的方法:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))
要定义一个方法,除了第一个参数是self
外,其他和普通函数一样。要调用一个方法,只需要在实例变量上直接调用,除了self
不用传递,其他参数正常传入:
>>> bart.print_score()
Bart Simpson: 59
这样一来,我们从外部看Student
类,就只需要知道,创建实例需要给出name
和score
,而如何打印,都是在Student
类的内部定义的,这些数据和逻辑被“封装”起来了,调用很容易,但却不用知道内部实现的细节。
封装的另一个好处是可以给Student
类增加新的方法,比如get_grade
:
class Student(object):
...
def get_grade(self):
if self.score >= 90:
return 'A'
elif self.score >= 60:
return 'B'
else:
return 'C'
同样的,get_grade
方法可以直接在实例变量上调用,不需要知道内部实现细节:
小结
类是创建实例的模板,而实例则是一个一个具体的对象,各个实例拥有的数据都互相独立,互不影响;
方法就是与实例绑定的函数,和普通函数不同,方法可以直接访问实例的数据;
通过在实例上调用方法,我们就直接操作了对象内部的数据,但无需知道方法内部的实现细节。
和静态语言不同,Python允许对实例变量绑定任何数据,也就是说,对于两个实例变量,虽然它们都是同一个类的不同实例,但拥有的变量名称都可能不同:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
>>> bart.age = 8
>>> bart.age
8
>>> lisa.age
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'
访问限制
在Class内部,可以有属性和方法,而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据,这样,就隐藏了内部的复杂逻辑。
但是,从前面Student类的定义来看,外部代码还是可以自由地修改一个实例的name
、score
属性:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.score
59
>>> bart.score = 99
>>> bart.score
99
如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__
,在Python中,实例的变量名如果以__
开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name
和实例变量.__score
了:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和score怎么办?可以给Student类增加get_name
和get_score
这样的方法:
class Student(object):
...
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
如果又要允许外部代码修改score怎么办?可以再给Student类增加set_score
方法:
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
self.__score = score
你也许会问,原先那种直接通过bart.score = 99
也可以修改啊,为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')
需要注意的是,在Python中,变量名类似__xxx__
的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,不能用__name__
、__score__
这样的变量名。
有些时候,你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name
,这样的实例变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢?其实也不是。不能直接访问__name
是因为Python解释器对外把__name
变量改成了_Student__name
,所以,仍然可以通过_Student__name
来访问__name
变量:
>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'
但是强烈建议你不要这么干,因为不同版本的Python解释器可能会把__name
改成不同的变量名。
总的来说就是,Python本身没有任何机制阻止你干坏事,一切全靠自觉。
最后注意下面的这种错误写法:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量!
>>> bart.__name
'New Name'
表面上看,外部代码“成功”地设置了__name
变量,但实际上这个__name
变量和class内部的__name
变量不是一个变量!内部的__name
变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name
,而外部代码给bart
新增了一个__name
变量。不信试试:
>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'
练习
请把下面的Student
对象的gender
字段对外隐藏起来,用get_gender()
和set_gender()
代替,并检查参数有效性:
继承和多态
在OOP程序设计中,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class继承,新的class称为子类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Base class、Super class)。
比如,我们已经编写了一个名为Animal
的class,有一个run()
方法可以直接打印:
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
当我们需要编写Dog
和Cat
类时,就可以直接从Animal
类继承:
class Dog(Animal):
pass
class Cat(Animal):
pass
对于Dog
来说,Animal
就是它的父类,对于Animal
来说,Dog
就是它的子类。Cat
和Dog
类似。
继承有什么好处?最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial
实现了run()
方法,因此,Dog
和Cat
作为它的子类,什么事也没干,就自动拥有了run()
方法:
dog = Dog()
dog.run()
cat = Cat()
cat.run()
运行结果如下:
Animal is running...
Animal is running...
当然,也可以对子类增加一些方法,比如Dog类:
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
def eat(self):
print('Eating meat...')
继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了,无论是Dog
还是Cat
,它们run()
的时候,显示的都是Animal is running...
,符合逻辑的做法是分别显示Dog is running...
和Cat is running...
,因此,对Dog
和Cat
类改进如下:
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
class Cat(Animal):
def run(self):
print('Cat is running...')
再次运行,结果如下:
Dog is running...
Cat is running...
当子类和父类都存在相同的run()
方法时,我们说,子类的run()
覆盖了父类的run()
,在代码运行的时候,总是会调用子类的run()
。这样,我们就获得了继承的另一个好处:多态。
要理解什么是多态,我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候,我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型,比如str、list、dict没什么两样:
a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型
判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()
判断:
>>> isinstance(a, list)
True
>>> isinstance(b, Animal)
True
>>> isinstance(c, Dog)
True
看来a
、b
、c
确实对应着list
、Animal
、Dog
这3种类型。
但是等等,试试:
>>> isinstance(c, Animal)
True
看来c
不仅仅是Dog
,c
还是Animal
!
不过仔细想想,这是有道理的,因为Dog
是从Animal
继承下来的,当我们创建了一个Dog
的实例c
时,我们认为c
的数据类型是Dog
没错,但c
同时也是Animal
也没错,Dog
本来就是Animal
的一种!
所以,在继承关系中,如果一个实例的数据类型是某个子类,那它的数据类型也可以被看做是父类。但是,反过来就不行:
>>> b = Animal()
>>> isinstance(b, Dog)
False
Dog
可以看成Animal
,但Animal
不可以看成Dog
。
要理解多态的好处,我们还需要再编写一个函数,这个函数接受一个Animal
类型的变量:
def run_twice(animal):
animal.run()
animal.run()
当我们传入Animal
的实例时,run_twice()
就打印出:
>>> run_twice(Animal())
Animal is running...
Animal is running...
当我们传入Dog
的实例时,run_twice()
就打印出:
>>> run_twice(Dog())
Dog is running...
Dog is running...
当我们传入Cat
的实例时,run_twice()
就打印出:
>>> run_twice(Cat())
Cat is running...
Cat is running...
看上去没啥意思,但是仔细想想,现在,如果我们再定义一个Tortoise
类型,也从Animal
派生:
class Tortoise(Animal):
def run(self):
print('Tortoise is running slowly...')
当我们调用run_twice()
时,传入Tortoise
的实例:
>>> run_twice(Tortoise())
Tortoise is running slowly...
Tortoise is running slowly...
你会发现,新增一个Animal
的子类,不必对run_twice()
做任何修改,实际上,任何依赖Animal
作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行,原因就在于多态。
多态的好处就是,当我们需要传入Dog
、Cat
、Tortoise
……时,我们只需要接收Animal
类型就可以了,因为Dog
、Cat
、Tortoise
……都是Animal
类型,然后,按照Animal
类型进行操作即可。由于Animal
类型有run()
方法,因此,传入的任意类型,只要是Animal
类或者子类,就会自动调用实际类型的run()
方法,这就是多态的意思:
对于一个变量,我们只需要知道它是Animal
类型,无需确切地知道它的子类型,就可以放心地调用run()
方法,而具体调用的run()
方法是作用在Animal
、Dog
、Cat
还是Tortoise
对象上,由运行时该对象的确切类型决定,这就是多态真正的威力:调用方只管调用,不管细节,而当我们新增一种Animal
的子类时,只要确保run()
方法编写正确,不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则:
对扩展开放:允许新增Animal
子类;
对修改封闭:不需要修改依赖Animal
类型的run_twice()
等函数。
继承还可以一级一级地继承下来,就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类,最终都可以追溯到根类object,这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树:
┌───────────────┐
│ object │
└───────────────┘
│
┌────────────┴────────────┐
│ │
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Animal │ │ Plant │
└─────────────┘ └─────────────┘
│ │
┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Dog │ │ Cat │ │ Tree │ │ Flower │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
静态语言 vs 动态语言
对于静态语言(例如Java)来说,如果需要传入Animal
类型,则传入的对象必须是Animal
类型或者它的子类,否则,将无法调用run()
方法。
对于Python这样的动态语言来说,则不一定需要传入Animal
类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()
方法就可以了:
class Timer(object):
def run(self):
print('Start...')
这就是动态语言的“鸭子类型”,它并不要求严格的继承体系,一个对象只要“看起来像鸭子,走起路来像鸭子”,那它就可以被看做是鸭子。
Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象,它有一个read()
方法,返回其内容。但是,许多对象,只要有read()
方法,都被视为“file-like object“。许多函数接收的参数就是“file-like object“,你不一定要传入真正的文件对象,完全可以传入任何实现了read()
方法的对象。
小结
继承可以把父类的所有功能都直接拿过来,这样就不必重零做起,子类只需要新增自己特有的方法,也可以把父类不适合的方法覆盖重写。
动态语言的鸭子类型特点决定了继承不像静态语言那样是必须的。
获取对象信息
当我们拿到一个对象的引用时,如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢?
使用type()
首先,我们来判断对象类型,使用type()
函数:
基本类型都可以用type()
判断:
>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>
如果一个变量指向函数或者类,也可以用type()
判断:
>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>
但是type()
函数返回的是什么类型呢?它返回对应的Class类型。如果我们要在if
语句中判断,就需要比较两个变量的type类型是否相同:
>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False
判断基本数据类型可以直接写int
,str
等,但如果要判断一个对象是否是函数怎么办?可以使用types
模块中定义的常量:
>>> import types
>>> def fn():
... pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True
使用isinstance()
对于class的继承关系来说,使用type()
就很不方便。我们要判断class的类型,可以使用isinstance()
函数。
我们回顾上次的例子,如果继承关系是:
object -> Animal -> Dog -> Husky
那么,isinstance()
就可以告诉我们,一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象:
>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()
然后,判断:
>>> isinstance(h, Husky)
True
没有问题,因为h
变量指向的就是Husky对象。
再判断:
>>> isinstance(h, Dog)
True
h
虽然自身是Husky类型,但由于Husky是从Dog继承下来的,所以,h
也还是Dog类型。换句话说,isinstance()
判断的是一个对象是否是该类型本身,或者位于该类型的父继承链上。
因此,我们可以确信,h
还是Animal类型:
>>> isinstance(h, Animal)
True
同理,实际类型是Dog的d
也是Animal类型:
>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True
但是,d
不是Husky类型:
>>> isinstance(d, Husky)
False
能用type()
判断的基本类型也可以用isinstance()
判断:
>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True
并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种,比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple:
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True
使用dir()
如果要获得一个对象的所有属性和方法,可以使用dir()
函数,它返回一个包含字符串的list,比如,获得一个str对象的所有属性和方法:
>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']
类似__xxx__
的属性和方法在Python中都是有特殊用途的,比如__len__
方法返回长度。在Python中,如果你调用len()
函数试图获取一个对象的长度,实际上,在len()
函数内部,它自动去调用该对象的__len__()
方法,所以,下面的代码是等价的:
>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3
我们自己写的类,如果也想用len(myObj)
的话,就自己写一个__len__()
方法:
>>> class MyDog(object):
... def __len__(self):
... return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100
剩下的都是普通属性或方法,比如lower()
返回小写的字符串:
>>> 'ABC'.lower()
'abc'
仅仅把属性和方法列出来是不够的,配合getattr()
、setattr()
以及hasattr()
,我们可以直接操作一个对象的状态:
>>> class MyObject(object):
... def __init__(self):
... self.x = 9
... def power(self):
... return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()
紧接着,可以测试该对象的属性:
>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗?
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19
如果试图获取不存在的属性,会抛出AttributeError的错误:
>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'
可以传入一个default参数,如果属性不存在,就返回默认值:
>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z',如果不存在,返回默认值404
404
也可以获得对象的方法:
>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗?
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81
小结
通过内置的一系列函数,我们可以对任意一个Python对象进行剖析,拿到其内部的数据。要注意的是,只有在不知道对象信息的时候,我们才会去获取对象信息。如果可以直接写:
sum = obj.x + obj.y
就不要写:
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
一个正确的用法的例子如下:
def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None
假设我们希望从文件流fp中读取图像,我们首先要判断该fp对象是否存在read方法,如果存在,则该对象是一个流,如果不存在,则无法读取。hasattr()
就派上了用场。
请注意,在Python这类动态语言中,根据鸭子类型,有read()
方法,不代表该fp对象就是一个文件流,它也可能是网络流,也可能是内存中的一个字节流,但只要read()
方法返回的是有效的图像数据,就不影响读取图像的功能。
实例属性和类属性
由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性。
给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self
变量:
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
s = Student('Bob')
s.score = 90
但是,如果Student
类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student
类所有:
class Student(object):
name = 'Student'
当我们定义了一个类属性后,这个属性虽然归类所有,但类的所有实例都可以访问到。来测试一下:
>>> class Student(object):
... name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性,因为实例并没有name属性,所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高,因此,它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失,用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name,由于实例的name属性没有找到,类的name属性就显示出来了
Student
从上面的例子可以看出,在编写程序的时候,千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字,因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性,但是当你删除实例属性后,再使用相同的名称,访问到的将是类属性。
练习
为了统计学生人数,可以给Student类增加一个类属性,每创建一个实例,该属性自动增加:
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面向对象三大特性
面向对象的三大特性是指:封装、继承和多态。
一、封装
封装,顾名思义就是将内容封装到某个地方,以后再去调用被封装在某处的内容。
所以,在使用面向对象的封装特性时,需要:
- 将内容封装到某处
- 从某处调用被封装的内容
self 是一个形式参数,当执行 obj1 = Foo('wupeiqi', 18 ) 时,self 等于 obj1
当执行 obj2 = Foo('alex', 78 ) 时,self 等于 obj2
所以,内容其实被封装到了对象 obj1 和 obj2 中,每个对象中都有 name 和 age 属性,在内存里类似于下图来保存。
第二步:从某处调用被封装的内容
第二步:从某处调用被封装的内容
调用被封装的内容时,有两种情况:
- 通过对象直接调用
- 通过self间接调用
1、通过对象直接调用被封装的内容
上图展示了对象 obj1 和 obj2 在内存中保存的方式,根据保存格式可以如此调用被封装的内容:对象.属性名
2、通过self间接调用被封装的内容
执行类中的方法时,需要通过self间接调用被封装的内容
class Foo: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def detail(self): print(self.name) print(self.age) obj1 = Foo('chengd', 18) obj1.detail() # Python默认会将obj1传给self参数,即:obj1.detail(obj1),所以,此时方法内部的 self = obj1,即:self.name 是 chengd ;self.age 是 18 obj2 = Foo('python', 99) obj2.detail() # Python默认会将obj2传给self参数,即:obj1.detail(obj2),所以,此时方法内部的 self = obj2,即:self.name 是 python ; self.age 是 99x 执行结果:
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/1160529/201708/1160529-20170804235433459-370325886.png)
综上所述,对于面向对象的封装来说,其实就是使用构造方法将内容封装到 对象 中,然后通过对象直接或者self间接获取被封装的内容。
练习二:游戏人生程序 1、创建三个游戏人物,分别是:
2、游戏场景,分别:
![]() # -*- coding:utf-8 -*- # ##################### 定义实现功能的类 ##################### class Person: def __init__(self, na, gen, age, fig): self.name = na self.gender = gen self.age = age self.fight =fig def grassland(self): """注释:草丛战斗,消耗200战斗力""" self.fight = self.fight - 200 def practice(self): """注释:自我修炼,增长100战斗力""" self.fight = self.fight + 200 def incest(self): """注释:多人游戏,消耗500战斗力""" self.fight = self.fight - 500 def detail(self): """注释:当前对象的详细情况""" temp = "姓名:%s ; 性别:%s ; 年龄:%s ; 战斗力:%s" % (self.name, self.gender, self.age, self.fight) print temp # ##################### 开始游戏 ##################### cang = Person('苍井井', '女', 18, 1000) # 创建苍井井角色 dong = Person('东尼木木', '男', 20, 1800) # 创建东尼木木角色 bo = Person('波多多', '女', 19, 2500) # 创建波多多角色 cang.incest() #苍井空参加一次多人游戏 dong.practice()#东尼木木自我修炼了一次 bo.grassland() #波多多参加一次草丛战斗 #输出当前所有人的详细情况 cang.detail() dong.detail() bo.detail() cang.incest() #苍井空又参加一次多人游戏 dong.incest() #东尼木木也参加了一个多人游戏 bo.practice() #波多多自我修炼了一次 #输出当前所有人的详细情况 cang.detail() dong.detail() bo.detail() 游戏人生 |
# -*- coding:utf-8 -*-
# ##################### 定义实现功能的类 #####################
class Person:
def __init__(self, na, gen, age, fig):
self.name = na
self.gender = gen
self.age = age
self.fight =fig
def grassland(self):
"""注释:草丛战斗,消耗200战斗力"""
self.fight = self.fight - 200
def practice(self):
"""注释:自我修炼,增长100战斗力"""
self.fight = self.fight + 200
def incest(self):
"""注释:多人游戏,消耗500战斗力"""
self.fight = self.fight - 500
def detail(self):
"""注释:当前对象的详细情况"""
temp = "姓名:%s ; 性别:%s ; 年龄:%s ; 战斗力:%s" % (self.name, self.gender, self.age, self.fight)
print temp
# ##################### 开始游戏 #####################
cang = Person('苍井井', '女', 18, 1000) # 创建苍井井角色
dong = Person('东尼木木', '男', 20, 1800) # 创建东尼木木角色
bo = Person('波多多', '女', 19, 2500) # 创建波多多角色
cang.incest() #苍井空参加一次多人游戏
dong.practice()#东尼木木自我修炼了一次
bo.grassland() #波多多参加一次草丛战斗
#输出当前所有人的详细情况
cang.detail()
dong.detail()
bo.detail()
cang.incest() #苍井空又参加一次多人游戏
dong.incest() #东尼木木也参加了一个多人游戏
bo.practice() #波多多自我修炼了一次
#输出当前所有人的详细情况
cang.detail()
dong.detail()
bo.detail()
游戏人生
二、继承
继承,面向对象中的继承和现实生活中的继承相同,即:子可以继承父的内容。
例如:
猫可以:喵喵叫、吃、喝、拉、撒
狗可以:汪汪叫、吃、喝、拉、撒
如果我们要分别为猫和狗创建一个类,那么就需要为 猫 和 狗 实现他们所有的功能,如下所示:
class 猫:
def 喵喵叫(self):
print '喵喵叫'
def 吃(self):
# do something
def 喝(self):
# do something
def 拉(self):
# do something
def 撒(self):
# do something
class 狗:
def 汪汪叫(self):
print '喵喵叫'
def 吃(self):
# do something
def 喝(self):
# do something
def 拉(self):
# do something
def 撒(self):
# do something
伪代码
class 猫: def 喵喵叫(self): print '喵喵叫' def 吃(self): # do something def 喝(self): # do something def 拉(self): # do something def 撒(self): # do something class 狗: def 汪汪叫(self): print '喵喵叫' def 吃(self): # do something def 喝(self): # do something def 拉(self): # do something def 撒(self): # do something 伪代码
上述代码不难看出,吃、喝、拉、撒是猫和狗都具有的功能,而我们却分别的猫和狗的类中编写了两次。如果使用 继承 的思想,如下实现:
动物:吃、喝、拉、撒
猫:喵喵叫(猫继承动物的功能)
狗:汪汪叫(狗继承动物的功能)
class 动物:
def 吃(self):
# do something
def 喝(self):
# do something
def 拉(self):
# do something
def 撒(self):
# do something
# 在类后面括号中写入另外一个类名,表示当前类继承另外一个类
class 猫(动物):
def 喵喵叫(self):
print '喵喵叫'
# 在类后面括号中写入另外一个类名,表示当前类继承另外一个类
class 狗(动物):
def 汪汪叫(self):
print '喵喵叫'
伪代码
class Animal:
def eat(self):
print "%s 吃 " %self.name
def drink(self):
print "%s 喝 " %self.name
def shit(self):
print "%s 拉 " %self.name
def pee(self):
print "%s 撒 " %self.name
class Cat(Animal):
def __init__(self, name):
self.name = name
self.breed = '猫'
def cry(self):
print '喵喵叫'
class Dog(Animal):
def __init__(self, name):
self.name = name
self.breed = '狗'
def cry(self):
print '汪汪叫'
# ######### 执行 #########
c1 = Cat('小白家的小黑猫')
c1.eat()
c2 = Cat('小黑的小白猫')
c2.drink()
d1 = Dog('胖子家的小瘦狗')
d1.eat()
代码实例
代码实例
所以,对于面向对象的继承来说,其实就是将多个类共有的方法提取到父类中,子类仅需继承父类而不必一一实现每个方法。
注:除了子类和父类的称谓,你可能看到过 派生类 和 基类 ,他们与子类和父类只是叫法不同而已。
学习了继承的写法之后,我们用代码来是上述阿猫阿狗的功能:
class Animal:
def eat(self):
print "%s 吃 " %self.name
def drink(self):
print "%s 喝 " %self.name
def shit(self):
print "%s 拉 " %self.name
def pee(self):
print "%s 撒 " %self.name
class Cat(Animal):
def __init__(self, name):
self.name = name
self.breed = '猫'
def cry(self):
print '喵喵叫'
class Dog(Animal):
def __init__(self, name):
self.name = name
self.breed = '狗'
def cry(self):
print '汪汪叫'
# ######### 执行 #########
c1 = Cat('小白家的小黑猫')
c1.eat()
c2 = Cat('小黑的小白猫')
c2.drink()
d1 = Dog('胖子家的小瘦狗')
d1.eat()
代码实例
代码实例
那么问题又来了,多继承呢?
- 是否可以继承多个类
- 如果继承的多个类每个类中都定了相同的函数,那么那一个会被使用呢?
1、Python的类可以继承多个类,Java和C#中则只能继承一个类
2、Python的类如果继承了多个类,那么其寻找方法的方式有两种,分别是:深度优先和广度优先
下图中B、C类继承D类,A类继承B、C类。
- 当类是经典类时,多继承情况下,会按照深度优先方式查找
- 当类是新式类时,多继承情况下,会按照广度优先方式查找
经典类和新式类,从字面上可以看出一个老一个新,新的必然包含了跟多的功能,也是之后推荐的写法,从写法上区分的话,如果 当前类或者父类继承了object类,那么该类便是新式类,否则便是经典类。
class D:
def bar(self):
print 'D.bar'
class C(D):
def bar(self):
print 'C.bar'
class B(D):
def bar(self):
print 'B.bar'
class A(B, C):
def bar(self):
print 'A.bar'
a = A()
# 执行bar方法时
# 首先去A类中查找,如果A类中没有,则继续去B类中找,如果B类中么有,则继续去D类中找,如果D类中么有,则继续去C类中找,如果还是未找到,则报错
# 所以,查找顺序:A --> B --> D --> C
# 在上述查找bar方法的过程中,一旦找到,则寻找过程立即中断,便不会再继续找了
a.bar()
经典类多继承
经典类多继承
class D: def bar(self): print 'D.bar' class C(D): def bar(self): print 'C.bar' class B(D): def bar(self): print 'B.bar' class A(B, C): def bar(self): print 'A.bar' a = A() # 执行bar方法时 # 首先去A类中查找,如果A类中没有,则继续去B类中找,如果B类中么有,则继续去D类中找,如果D类中么有,则继续去C类中找,如果还是未找到,则报错 # 所以,查找顺序:A --> B --> D --> C # 在上述查找bar方法的过程中,一旦找到,则寻找过程立即中断,便不会再继续找了 a.bar() 经典类多继承
class D(object):
def bar(self):
print 'D.bar'
class C(D):
def bar(self):
print 'C.bar'
class B(D):
def bar(self):
print 'B.bar'
class A(B, C):
def bar(self):
print 'A.bar'
a = A()
# 执行bar方法时
# 首先去A类中查找,如果A类中没有,则继续去B类中找,如果B类中么有,则继续去C类中找,如果C类中么有,则继续去D类中找,如果还是未找到,则报错
# 所以,查找顺序:A --> B --> C --> D
# 在上述查找bar方法的过程中,一旦找到,则寻找过程立即中断,便不会再继续找了
a.bar()
新式类多继承
新式类多继承
class D(object): def bar(self): print 'D.bar' class C(D): def bar(self): print 'C.bar' class B(D): def bar(self): print 'B.bar' class A(B, C): def bar(self): print 'A.bar' a = A() # 执行bar方法时 # 首先去A类中查找,如果A类中没有,则继续去B类中找,如果B类中么有,则继续去C类中找,如果C类中么有,则继续去D类中找,如果还是未找到,则报错 # 所以,查找顺序:A --> B --> C --> D # 在上述查找bar方法的过程中,一旦找到,则寻找过程立即中断,便不会再继续找了 a.bar() 新式类多继承
经典类:首先去A类中查找,如果A类中没有,则继续去B类中找,如果B类中么有,则继续去D类中找,如果D类中么有,则继续去C类中找,如果还是未找到,则报错
新式类:首先去A类中查找,如果A类中没有,则继续去B类中找,如果B类中么有,则继续去C类中找,如果C类中么有,则继续去D类中找,如果还是未找到,则报错
注意:在上述查找过程中,一旦找到,则寻找过程立即中断,便不会再继续找了
三、多态
Pyhon不支持Java和C#这一类强类型语言中多态的写法,但是原生多态,其Python崇尚“鸭子类型”。
class F1:
pass
class S1(F1):
def show(self):
print 'S1.show'
class S2(F1):
def show(self):
print 'S2.show'
# 由于在Java或C#中定义函数参数时,必须指定参数的类型
# 为了让Func函数既可以执行S1对象的show方法,又可以执行S2对象的show方法,所以,定义了一个S1和S2类的父类
# 而实际传入的参数是:S1对象和S2对象
def Func(F1 obj):
"""Func函数需要接收一个F1类型或者F1子类的类型"""
print obj.show()
s1_obj = S1()
Func(s1_obj) # 在Func函数中传入S1类的对象 s1_obj,执行 S1 的show方法,结果:S1.show
s2_obj = S2()
Func(s2_obj) # 在Func函数中传入Ss类的对象 ss_obj,执行 Ss 的show方法,结果:S2.show
Python伪代码实现Java或C#的多态
Python伪代码实现Java或C#的多态
class F1: pass class S1(F1): def show(self): print 'S1.show' class S2(F1): def show(self): print 'S2.show' # 由于在Java或C#中定义函数参数时,必须指定参数的类型 # 为了让Func函数既可以执行S1对象的show方法,又可以执行S2对象的show方法,所以,定义了一个S1和S2类的父类 # 而实际传入的参数是:S1对象和S2对象 def Func(F1 obj): """Func函数需要接收一个F1类型或者F1子类的类型""" print obj.show() s1_obj = S1() Func(s1_obj) # 在Func函数中传入S1类的对象 s1_obj,执行 S1 的show方法,结果:S1.show s2_obj = S2() Func(s2_obj) # 在Func函数中传入Ss类的对象 ss_obj,执行 Ss 的show方法,结果:S2.show Python伪代码实现Java或C#的多态
class F1:
pass
class S1(F1):
def show(self):
print 'S1.show'
class S2(F1):
def show(self):
print 'S2.show'
def Func(obj):
print obj.show()
s1_obj = S1()
Func(s1_obj)
s2_obj = S2()
Func(s2_obj)
Python “鸭子类型”
Python “鸭子类型”
class F1: pass class S1(F1): def show(self): print 'S1.show' class S2(F1): def show(self): print 'S2.show' def Func(obj): print obj.show() s1_obj = S1() Func(s1_obj) s2_obj = S2() Func(s2_obj) Python “鸭子类型”