面向对象进阶

一,面向对象结构与成员

1,1 面向对象结构分析:

如下面的图所示:面向对象整体大致分两块区域:

那么每个大区域又可以分为多个小部分:

class A:

    company_name = '老男孩教育'  # 静态变量(静态字段)
    __iphone = '1353333xxxx'  # 私有静态变量(私有静态字段)


    def __init__(self,name,age): #特殊方法

        self.name = name  #对象属性(普通字段)
        self.__age = age  # 私有对象属性(私有普通字段)

    def func1(self):  # 普通方法
        pass

    def __func(self): #私有方法
        print(666)


    @classmethod  # 类方法
    def class_func(cls):
        """ 定义类方法，至少有一个cls参数 """
        print('类方法')

    @staticmethod  #静态方法
    def static_func():
        """ 定义静态方法 ，无默认参数"""
        print('静态方法')

    @property  # 属性
    def prop(self):
        pass

类有这么多的成员,那么我们先从那些地方研究呢? 可以从私有与公有部分,方法的详细分类两个方向去研究.

1,2面向对象的私有与公有

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访问限制不同：

静态字段(静态变量)

• 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


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 = "私有静态字段"

    def func(self):
        print C.__name

class D(C):

    def show(self):
        print C.__name


C.__name       # 不可在外部访问

obj = C()
obj.__name  # 不可在外部访问
obj.func()     # 类内部可以访问   

obj_son = D()
obj_son.show() #不可在派生类中可以访问  

普通字段(对象属性)

• 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；

class C:
    
    def __init__(self):
        self.foo = "公有字段"

    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()

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()

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:

• 公有方法:对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
• 私有方法:仅类内部可以访问；

class C:

    def __init__(self):
        pass
    
    def add(self):
        print('in C')

class D(C):

    def show(self):
        print('in D')
        
    def func(self):
        self.show()
obj = D()
obj.show()  # 通过对象访问
obj.func()  # 类内部访问
obj.add()  # 派生类中访问

class C:

    def __init__(self):
        pass

    def __add(self):
        print('in C')

class D(C):

    def __show(self):
        print('in D')

    def func(self):
        self.__show()
obj = D()
obj.__show()  # 通过不能对象访问
obj.func()  # 类内部可以访问
obj.__add()  # 派生类中不能访问

 

总结:

对于这些私有成员来说,他们只能在类的内部使用,不能再类的外部以及派生类中使用.

ps：非要访问私有成员的话，可以通过 对象._类__属性名,但是绝对不允许!!!

为什么可以通过._类__私有成员名访问呢?因为类在创建时,如果遇到了私有成员(包括私有静态字段,私有普通字段,私有方法)它会将其保存在内存时自动在前面加上_类名.

1.3面向对象的成员

1.3.1 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

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：

由上图可是：

• 静态字段在内存中只保存一份
• 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

1.3.2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。

实例方法

    定义：第一个参数必须是实例对象，该参数名一般约定为“self”，通过它来传递实例的属性和方法（也可以传类的属性和方法）；

    调用：只能由实例对象调用。

类方法

    定义：使用装饰器@classmethod。第一个参数必须是当前类对象，该参数名一般约定为“cls”，通过它来传递类的属性和方法（不能传实例的属性和方法）；

    调用：实例对象和类对象都可以调用。

静态方法

    定义：使用装饰器@staticmethod。参数随意，没有“self”和“cls”参数，但是方法体中不能使用类或实例的任何属性和方法；

    调用：实例对象和类对象都可以调用。

实例方法

简而言之，实例方法就是类的实例能够使用的方法。这里不做过多解释。

类方法

使用装饰器@classmethod。

原则上，类方法是将类本身作为对象进行操作的方法。假设有个方法，且这个方法在逻辑上采用类本身作为对象来调用更合理，那么这个方法就可以定义为类方法。另外，如果需要继承，也可以定义为类方法。

如下场景：

假设我有一个学生类和一个班级类，想要实现的功能为：
    执行班级人数增加的操作、获得班级的总人数；
    学生类继承自班级类，每实例化一个学生，班级人数都能增加；
    最后，我想定义一些学生，获得班级中的总人数。

思考：这个问题用类方法做比较合适，为什么？因为我实例化的是学生，但是如果我从学生这一个实例中获得班级总人数，在逻辑上显然是不合理的。同时，如果想要获得班级总人数，如果生成一个班级的实例也是没有必要的。

class ClassTest(object):
    __num = 0

    @classmethod
    def addNum(cls):
        cls.__num += 1

    @classmethod
    def getNum(cls):
        return cls.__num

    # 这里我用到魔术函数__new__，主要是为了在创建实例的时候调用人数累加的函数。
    def __new__(self):
        ClassTest.addNum()
        return super(ClassTest, self).__new__(self)


class Student(ClassTest):
    def __init__(self):
        self.name = ''

a = Student()
b = Student()
print(ClassTest.getNum())

静态方法

使用装饰器@staticmethod。

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，逻辑上属于类，但是和类本身没有关系，也就是说在静态方法中，不会涉及到类中的属性和方法的操作。可以理解为，静态方法是个独立的、单纯的函数，它仅仅托管于某个类的名称空间中，便于使用和维护。

譬如，我想定义一个关于时间操作的类，其中有一个获取当前时间的函数。

import time

class TimeTest(object):
    def __init__(self, hour, minute, second):
        self.hour = hour
        self.minute = minute
        self.second = second

    @staticmethod
    def showTime():
        return time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime())


print(TimeTest.showTime())
t = TimeTest(2, 10, 10)
nowTime = t.showTime()
print(nowTime)

如上，使用了静态方法（函数），然而方法体中并没使用（也不能使用）类或实例的属性（或方法）。若要获得当前时间的字符串时，并不一定需要实例化对象，此时对于静态方法而言，所在类更像是一种名称空间。

其实，我们也可以在类外面写一个同样的函数来做这些事，但是这样做就打乱了逻辑关系，也会导致以后代码维护困难。

1.3.2属性

什么是特性property

property是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值

例一：BMI指数（bmi是计算而来的，但很明显它听起来像是一个属性而非方法，如果我们将其做成一个属性，更便于理解）

成人的BMI数值：
过轻：低于18.5
正常：18.5-23.9
过重：24-27
肥胖：28-32
非常肥胖, 高于32
　　体质指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）
　　EX：70kg÷（1.75×1.75）=22.86

class People:
    def __init__(self,name,weight,height):
        self.name=name
        self.weight=weight
        self.height=height
    @property
    def bmi(self):
        return self.weight / (self.height**2)

p1=People('egon',75,1.85)
print(p1.bmi)

为什么要用property

将一个类的函数定义成特性以后，对象再去使用的时候obj.name,根本无法察觉自己的name是执行了一个函数然后计算出来的，这种特性的使用方式遵循了统一访问的原则

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 Foo:
    @property
    def AAA(self):
        print('get的时候运行我啊')

    @AAA.setter
    def AAA(self,value):
        print('set的时候运行我啊')

    @AAA.deleter
    def AAA(self):
        print('delete的时候运行我啊')

#只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter
f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

或者：
class Foo:
    def get_AAA(self):
        print('get的时候运行我啊')

    def set_AAA(self,value):
        print('set的时候运行我啊')

    def delete_AAA(self):
        print('delete的时候运行我啊')
    AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #内置property三个参数与get,set,delete一一对应

f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

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.deltter
    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

 

 二,面相对象的特殊成员及相关内置函数

2.1 isinstance与issubclass

isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象

class A: pass

class B(A): pass

abj = B()
print(isinstance(abj,B))  #True
print(isinstance(abj,A))  #True

issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类

class A: pass

class B(A): pass

abj = B()

print(issubclass(B,A)) #True

2.2 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。

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）

class Foo:
    f = '类的静态变量'
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age

    def say_hi(self):
        print('hi,%s'%self.name)

obj=Foo('egon',73)

#检测是否含有某属性
print(hasattr(obj,'name'))
print(hasattr(obj,'say_hi'))

#获取属性
n=getattr(obj,'name')
print(n)
func=getattr(obj,'say_hi')
func()

print(getattr(obj,'aaaaaaaa','不存在啊')) #报错

#设置属性
setattr(obj,'sb',True)
setattr(obj,'show_name',lambda self:self.name+'sb')
print(obj.__dict__)
print(obj.show_name(obj))

#删除属性
delattr(obj,'age')
delattr(obj,'show_name')
delattr(obj,'show_name111')#不存在,则报错

print(obj.__dict__)

复制代码
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')

import sys


def s1():
    print 's1'


def s2():
    print 's2'

this_module = sys.modules[__name__]

hasattr(this_module, 's1')
getattr(this_module, 's2')

#一个模块中的代码
def test():
    print('from the test')
"""
程序目录：
    module_test.py
    index.py
 
当前文件：
    index.py
"""
# 另一个模块中的代码
import module_test as obj

#obj.test()

print(hasattr(obj,'test'))

getattr(obj,'test')()

2.3 __len__

class A:
    def __init__(self):
        self.a = 1
        self.b = 2

    def __len__(self):
        return len(self.__dict__)
a = A()
print(len(a))

2.4__hash__

class A:
    def __init__(self):
        self.a = 1
        self.b = 2

    def __hash__(self):
        return hash(str(self.a)+str(self.b))
a = A()
print(hash(a))

 2.5 __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 A:
    def __init__(self):
        pass
    def __str__(self):
        return '太白'
a = A()
print(a)
print('%s' % a)

 2.6 __repr__

如果一个类中定义了__repr__方法，那么在repr(对象) 时，默认输出该方法的返回值。

class A:
    def __init__(self):
        pass
    def __repr__(self):
        return '太白'
a = A()
print(repr(a))
print('%r'%a)

2.7__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__

2.8__eq__

class A:
    def __init__(self):
        self.a = 1
        self.b = 2

    def __eq__(self,obj):
        if  self.a == obj.a and self.b == obj.b:
            return True
a = A()
b = A()
print(a == b)

2.9__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。

 2.10__new__

class A:
    def __init__(self):
        self.x = 1
        print('in init function')
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print('in new function')
        return object.__new__(A, *args, **kwargs)

a = A()
print(a.x)

class A:
    __instance = None
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if cls.__instance is None:
            obj = object.__new__(cls)
            cls.__instance = obj
        return cls.__instance

单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统资源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。
【采用单例模式动机、原因】
对于系统中的某些类来说，只有一个实例很重要，例如，一个系统中可以存在多个打印任务，但是只能有一个正在工作的任务；一个系统只能有一个窗口管理器或文件系统；一个系统只能有一个计时工具或ID(序号)生成器。如在Windows中就只能打开一个任务管理器。如果不使用机制对窗口对象进行唯一化，将弹出多个窗口，如果这些窗口显示的内容完全一致，则是重复对象，浪费内存资源；如果这些窗口显示的内容不一致，则意味着在某一瞬间系统有多个状态，与实际不符，也会给用户带来误解，不知道哪一个才是真实的状态。因此有时确保系统中某个对象的唯一性即一个类只能有一个实例非常重要。
如何保证一个类只有一个实例并且这个实例易于被访问呢？定义一个全局变量可以确保对象随时都可以被访问，但不能防止我们实例化多个对象。一个更好的解决办法是让类自身负责保存它的唯一实例。这个类可以保证没有其他实例被创建，并且它可以提供一个访问该实例的方法。这就是单例模式的模式动机。
【单例模式优缺点】
【优点】
一、实例控制
单例模式会阻止其他对象实例化其自己的单例对象的副本，从而确保所有对象都访问唯一实例。
二、灵活性
因为类控制了实例化过程，所以类可以灵活更改实例化过程。
【缺点】
一、开销
虽然数量很少，但如果每次对象请求引用时都要检查是否存在类的实例，将仍然需要一些开销。可以通过使用静态初始化解决此问题。
二、可能的开发混淆
使用单例对象（尤其在类库中定义的对象）时，开发人员必须记住自己不能使用new关键字实例化对象。因为可能无法访问库源代码，因此应用程序开发人员可能会意外发现自己无法直接实例化此类。
三、对象生存期
不能解决删除单个对象的问题。在提供内存管理的语言中（例如基于.NET Framework的语言），只有单例类能够导致实例被取消分配，因为它包含对该实例的私有引用。在某些语言中（如 C++），其他类可以删除对象实例，但这样会导致单例类中出现悬浮引用

2.11 item系列

class Foo:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __getitem__(self, item):
        print(self.__dict__[item])

    def __setitem__(self, key, value):
        self.__dict__[key]=value
    def __delitem__(self, key):
        print('del obj[key]时,我执行')
        self.__dict__.pop(key)
    def __delattr__(self, item):
        print('del obj.key时,我执行')
        self.__dict__.pop(item)

f1=Foo('sb')
f1['age']=18
f1['age1']=19
del f1.age1
del f1['age']
f1['name']='alex'
print(f1.__dict__)