学习Python Task 7 类、对象和魔法方法 笔记
类与对象
1. 对象=属性+方法
对象是类的实例。换句话说，类主要定义对象的结构，然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。
- 封装：信息隐蔽技术
可以用关键字class定义 Python 类，关键字后面紧跟类的名称、分号和类的实现。 - 继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制。
- 多态：不同对象对同一方法响应不同的行动。
class Animal:
def run(self):
raise AttributeError('子类必须实现这个方法')
class People(Animal):
def run(self):
print('人正在走')
class Pig(Animal):
def run(self):
print('pig is walking')
def func(animal):
animal.run()
func(Pig())
# pig is walking
2. self
Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。
class Test:
def prt(self):
print(self)
print(self.__class__)
t = Test()
t.prt()
# <__main__.Test object at 0x000000BC5A351208>
# 类的方法与普通的函数只有一个特别的区别：它们必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身）。按照惯例它的名称是 self。在调用方法时，我们无需明确提供与参数 self 相对应的参数。也不必在意 self 在括号里占用的位置。
3. Python 的魔法方法
类有一个名为__init__(self[, param1, param2...])的魔法方法，该方法在类实例化时会自动调用。
class Ball:
def __init__(self, name):
self.name = name
def kick(self):
print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)
a = Ball("球A")
a.kick()
# 我叫球A,该死的，谁踢我...
4. 公有和私有
在 Python 中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上“__”两个下划线，那么这个函数或变量就会为私有的了。
类的私有属性实例：
class JustCounter:
__secretCount = 0 # 私有变量
publicCount = 0 # 公开变量
def count(self):
self.__secretCount += 1
self.publicCount += 1
print(self.__secretCount)
counter = JustCounter()
counter.count() # 1
counter.count() # 2
print(counter.publicCount) # 2
print(counter._JustCounter__secretCount) # 2 Python的私有为伪私有
print(counter.__secretCount)
# AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'
类的私有方法实例：
class Site:
def __init__(self, name, url):
self.name = name # public
self.__url = url # private
def who(self):
print('name : ', self.name)
print('url : ', self.__url)
def __foo(self): # 私有方法
print('这是私有方法')
def foo(self): # 公共方法
print('这是公共方法')
self.__foo()
x = Site('老马的程序人生', 'https://blog.csdn.net/LSGO_MYP')
x.who()
# name : 老马的程序人生
# url : https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
x.foo()
# 这是公共方法
# 这是私有方法
x.__foo()
# AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'
5. 继承
Python 支持类的继承，派生类的定义如下所示：
class DerivedClassName(BaseClassName):
<statement-1>
.
.
<statement-N>
BaseClassName（示例中的基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用：
class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
<statement-1>
.
.
<statement-N>
如果子类中定义与父类同名的方法或属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性。
# 类定义
class people:
# 定义基本属性
name = ''
age = 0
# 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
__weight = 0
# 定义构造方法
def __init__(self, n, a, w):
self.name = n
self.age = a
self.__weight = w
def speak(self):
print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))
# 单继承示例
class student(people):
grade = ''
def __init__(self, n, a, w, g):
# 调用父类的构函
people.__init__(self, n, a, w)
self.grade = g
# 覆写父类的方法
def speak(self):
print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级" % (self.name, self.age, self.grade))
s = student('小马的程序人生', 10, 60, 3)
s.speak()
# 小马的程序人生 说: 我 10 岁了，我在读 3 年级
注意：如果上面的程序去掉：people.__init__(self, n, a, w)，则输出： 说: 我 0 岁了，我在读 3 年级，因为子类的构造方法把父类的构造方法覆盖了。
class Fish:
def __init__(self):
self.x = r.randint(0, 10)
self.y = r.randint(0, 10)
def move(self):
self.x -= 1
print("我的位置", self.x, self.y)
class GoldFish(Fish): # 金鱼
pass
class Shark(Fish): # 鲨鱼
def __init__(self):
self.hungry = True
def eat(self):
if self.hungry:
print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
self.hungry = False
else:
print("太撑了，吃不下了！")
self.hungry = True
g = GoldFish()
g.move() # 我的位置 9 4
s = Shark()
s.eat() # 吃货的梦想就是天天有得吃！
s.move()
# AttributeError: 'Shark' object has no attribute 'x'
解决该问题可用以下两种方式：调用未绑定的父类方法Fish.__init__(self)和使用super函数super().__init__()，添加到def __init__(self):内。
需要注意圆括号中父类的顺序class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。且默认调用的是在括号中排前的父类的方法。
6. 组合
class Turtle:
def __init__(self, x):
self.num = x
class Fish:
def __init__(self, x):
self.num = x
class Pool:
def __init__(self, x, y):
self.turtle = Turtle(x)
self.fish = Fish(y)
def print_num(self):
print("水池里面有乌龟%s只，小鱼%s条" % (self.turtle.num, self.fish.num))
p = Pool(2, 3)
p.print_num()
# 水池里面有乌龟2只，小鱼3条
7. 类、类对象和实例对象
类对象：创建一个类，其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间，称为类对象，类对象只有一个。class A(object):
实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。a = A()
类属性：类里面方法外面定义的变量称为类属性。所有的通过该类实例化的对象都能共享类属性。
实例属性：实例属性和具体的某个实例对象有关系，实例属性只能在自己的对象里面使用，其他的对象不能直接使用，因为self是谁调用，它的值就属于该对象。
类属性和实例属性区别：
- 类属性：
类外面，可以通过实例对象.类属性和类名.类属性进行调用。
类里面，通过self.类属性和类名.类属性进行调用。 - 实例属性 ：
类外面，可以通过实例对象.实例属性调用。
类里面，通过self.实例属性调用。 - 实例属性就相当于局部变量。出了这个类或者这个类的实例对象，就没有作用了。
4.类属性就相当于类里面的全局变量，可以和这个类的所有实例对象共享。
注意：属性与方法名相同，属性会覆盖方法。
8. 什么是绑定？
Python 严格要求方法需要有实例才能被调用，这种限制其实就是 Python 所谓的绑定概念。
Python 对象的数据属性通常存储在名为.__ dict__的字典中，我们可以直接访问__dict__，或利用 Python 的内置函数vars()获取.__ dict__。
9. 一些相关的内置函数
issubclass(class, classinfo)方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。返回bool值。
一个类被认为是其自身的子类。
classinfo可以是类对象的元组，只要class是其中任何一个候选类的子类，则返回True。
class A:
pass
class B(A):
pass
print(issubclass(B, A)) # True
print(issubclass(B, B)) # True
print(issubclass(A, B)) # False
print(issubclass(B, object)) # True
isinstance(object, classinfo)方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型，返回bool值。
type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
如果第一个参数不是对象，则永远返回False。
如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元组，会抛出一个TypeError异常。hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。返回bool值。getattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。
setattr(object, name, value)对应函数 getattr()，用于设置属性值，该属性不一定是存在的。
class A(object):
bar = 1
a = A()
print(getattr(a, 'bar')) # 1
print(getattr(a, 'bar2', 3)) # 3
print(getattr(a, 'bar2'))
# AttributeError: 'A' object has no attribute 'bar2'
class A(object):
def set(self, a, b):
x = a
a = b
b = x
print(a, b)
a = A()
c = getattr(a, 'set')
c(a='1', b='2') # 2 1
delattr(object, name)用于删除属性。class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])用于在新式类中返回属性值。
fget – 获取属性值的函数
fset – 设置属性值的函数
fdel – 删除属性值函数
doc – 属性描述信息
class C(object):
def __init__(self):
self.__x = None
def getx(self):
return self.__x
def setx(self, value):
self.__x = value
def delx(self):
del self.__x
x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
cc = C()
cc.x = 2
print(cc.x) # 2
练习
按照以下要求定义一个游乐园门票的类，并尝试计算2个成人+1个小孩平日票价。
要求：平日票价100元；周末票价为平日的120%；儿童票半价。
class Ticket():
week_a = 100
weekend_a = 120
week_c = 50
weekend_c = 60
def __init__(self, adult, child, d):
self.adult = adult
self.child = child
self.d = d
def cost(self):
if (self.d == 'week'):
self.c = self.adult * self.week_a + self.child * self.week_c
if (self.d == 'weekend'):
self.c = self.adult * self.weekend_a + self.child * self.weekend_c
print(self.c)
A = Ticket(2, 1, 'week')
A.cost()
魔法方法
魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__。它们总能够在适当的时候被自动调用。魔法方法的第一个参数应为cls（类方法） 或者self（实例方法）。资料链接
1. 基本的魔法方法
__init__(self[, ...])构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法。__new__(cls[, ...])在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法，在调用__init__初始化前，先调用__new__。至少要有一个参数 cls，代表要实例化的类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动提供，后面的参数直接传递给__init__。
__new__对当前类进行了实例化，并将实例返回，传给__init__的self。但是，执行了__new__，并不一定会进入__init__，只有__new__返回了当前类 cls 的实例，当前类的__init__才会进入。
若__new__没有正确返回当前类 cls 的实例，那__init__是不会被调用的，即使是父类的实例也不行，将没有__init__被调用。
可利用__new__实现单例模式。
__new__方法主要是当你继承一些不可变的 class 时（比如int, str, tuple）， 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。__del__(self)析构器，当一个对象将要被系统回收之时自动调用的方法。__str__和__repr__：
当你打印一个对象的时候，当你使用 %s 格式化的时候，str 强转数据类型的时候 都可以 触发__str__。
repr 是 str 的备胎，有__str__的时候执行__str__,没有实现__str__的时候，执行__repr__。repr(obj)内置函数对应的结果是__repr__的返回值。当使用%r格式化的时候 触发__repr__。
__str__(self)的返回结果可读性强。也就是说，__str__的意义是得到便于人们阅读的信息；__repr__(self)的返回结果应更准确，其存在的目的在于调试，便于开发者使用。
2. 算术运算符
类型工厂函数，指的是不通过类而是通过函数来创建对象。
# 这个例子中list工厂函数把一个元祖对象加工成了一个列表对象。
print(list((1, 2, 3))) # [1, 2, 3]
__add__(self, other)定义加法的行为：+
__sub__(self, other)定义减法的行为：-
class MyClass:
def __init__(self, height, weight):
self.height = height
self.weight = weight
# 两个对象的长宽相加.返回一个新的类
def __add__(self, others):
return MyClass(self.height + others.height, self.weight + others.weight)
# 两个对象的长宽相减.返回一个新的类
def __sub__(self, others):
return MyClass(self.height - others.height, self.weight - others.weight)
# 说一下自己的参数
def intro(self):
print("高为", self.height, " 重为", self.weight)
def main():
a = MyClass(height=10, weight=5)
a.intro() # 高为 10 重为 5
b = MyClass(height=20, weight=10)
b.intro() # 高为 20 重为 10
c = b - a
c.intro() # 高为 10 重为 5
d = a + b
d.intro() # 高为 30 重为 15
if __name__ == '__main__':
main()
__mul__(self, other)定义乘法的行为：*
__truediv__(self, other)定义真除法的行为：/
__floordiv__(self, other)定义整数除法的行为：//
__mod__(self, other) 定义取模算法的行为：%
__divmod__(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为
divmod(a, b)把除法和求余的运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。
__pow__(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为
__lshift__(self, other)定义按位左移位的行为：<<
__rshift__(self, other)定义按位右移位的行为：>>
__and__(self, other)定义按位与操作的行为：&
__xor__(self, other)定义按位异或操作的行为：^
__or__(self, other)定义按位或操作的行为：|
3. 反算术运算符
反运算魔方方法，与算术运算符保持一一对应，不同之处就是反运算的魔法方法多了一个“r”。当文件左操作不支持相应的操作时被调用。如：__radd__(self, other)定义加法的行为：+。
对于a + b，这里加数是a，被加数是b，因此是a主动，反运算就是如果a对象的__add__()方法没有实现或者不支持相应的操作，那么 Python 就会调用b的__radd__()方法。
class Nint(int):
def __radd__(self, other):
return int.__sub__(other, self) # 注意 self 在后面
a = Nint(5)
b = Nint(3)
print(a + b) # 8
print(1 + b) # -2
4. 增量赋值运算符
__iadd__(self, other)定义赋值加法的行为：+=
__isub__(self, other)定义赋值减法的行为：-=
__imul__(self, other)定义赋值乘法的行为：*=
__itruediv__(self, other)定义赋值真除法的行为：/=
__ifloordiv__(self, other)定义赋值整数除法的行为：//=
__imod__(self, other)定义赋值取模算法的行为：%=
__ipow__(self, other[, modulo])定义赋值幂运算的行为：**=
__ilshift__(self, other)定义赋值按位左移位的行为：<<=
__irshift__(self, other)定义赋值按位右移位的行为：>>=
__iand__(self, other)定义赋值按位与操作的行为：&=
__ixor__(self, other)定义赋值按位异或操作的行为：^=
__ior__(self, other)定义赋值按位或操作的行为：|=
5. 一元运算符
__neg__(self)定义正号的行为：+x
__pos__(self)定义负号的行为：-x
__abs__(self)定义当被abs()调用时的行为
__invert__(self)定义按位求反的行为：~x
6. 属性访问
__getattr__(self, name): 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。
__getattribute__(self, name)：定义当该类的属性被访问时的行为（先调用该方法，查看是否存在该属性，若不存在，接着去调用__getattr__）。
__setattr__(self, name, value)：定义当一个属性被设置时的行为。
__delattr__(self, name)：定义当一个属性被删除时的行为。
7. 描述符
描述符就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性。
__get__(self, instance, owner)用于访问属性，它返回属性的值。
__set__(self, instance, value)将在属性分配操作中调用，不返回任何内容。
__del__(self, instance)控制删除操作，不返回任何内容。
8. 定制序列
协议（Protocols）与其它编程语言中的接口很相似，它规定你哪些方法必须要定义。然而，在 Python 中的协议就显得不那么正式。事实上，在 Python 中，协议更像是一种指南。
容器类型的协议：
- 如果说你希望定制的容器是不可变的话，你只需要定义
__len__()和__getitem__()方法。 - 如果你希望定制的容器是可变的话，除了
__len__()和__getitem__()方法，你还需要定义__setitem__()和__delitem__()两个方法。
__len__(self)定义当被len()调用时的行为（返回容器中元素的个数）。
__getitem__(self, key)定义获取容器中元素的行为，相当于self[key]。
__setitem__(self, key, value)定义设置容器中指定元素的行为，相当于self[key] = value。
__delitem__(self, key)定义删除容器中指定元素的行为，相当于del self[key]。
例如：编写一个可改变的自定义列表，要求记录列表中每个元素被访问的次数。
class CountList:
def __init__(self, *args):
self.values = [x for x in args]
self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)), 0)
def __len__(self):
return len(self.values)
def __getitem__(self, item):
self.count[item] += 1
return self.values[item]
def __setitem__(self, key, value):
self.values[key] = value
def __delitem__(self, key):
del self.values[key]
for i in range(0, len(self.values)):
if i >= key:
self.count[i] = self.count[i + 1]
self.count.pop(len(self.values))
c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1]) # 3
print(c2[2]) # 6
c2[2] = 12
print(c1[1] + c2[2]) # 15
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
print(c2.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 0}
del c1[1]
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0}
9. 迭代器
迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。
迭代器只能往前不会后退。
字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：
links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
for each in links:
print('%s -> %s' % (each, links[each]))
'''
B -> 百度
A -> 阿里
T -> 腾讯
'''
for each in iter(links):
print('%s -> %s' % (each, links[each]))
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
iter(object) 函数用来生成迭代器。
next(iterator[, default]) 返回迭代器的下一个项目。
iterator -- 可迭代对象
default -- 可选，用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置，又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 __iter__() 与 __next__() 。
__iter__(self)定义当迭代容器中的元素的行为，返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
__next__() 返回下一个迭代器对象。
StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
举例：
class Fibs:
def __init__(self, n=10):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
if self.a > self.n:
raise StopIteration
return self.a
fibs = Fibs(100)
for each in fibs:
print(each, end=' ')
# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
10. 生成器
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 函数时会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
练习
利用python做一个简单的定时器类
要求:
定制一个计时器的类。
start和stop方法代表启动计时和停止计时。
假设计时器对象t1，print(t1)和直接调用t1均显示结果。
当计时器未启动或已经停止计时时，调用stop方法会给予温馨的提示。
两个计时器对象可以进行相加：t1+t2。
只能使用提供的有限资源完成。
import time
class tim():
def __init__(self):
# s = "计时未启动！"
# print(s)
self.__start = None
self.__stop = None
self.__c = 0
def __str__(self):
if self.__c == 0:
return "计时未启动！"
else:
return ("计时: %d 秒" % self.__c)
def start(self):
print("计时器启动：")
self.__start = time.time()
def stop(self):
if (not self.__start):
print("计时未启动！请start启动！")
else:
print("计时器结束！")
self.__stop = time.time()
self.__c = self.__stop - self.__start
print("计时: %d 秒" % self.__c)
return self.__c
def __add__(self, other):
print("共计时 %d 秒" % int(self.__c + other.__c))
t1 = tim()
print(t1)
t1.stop()
t1.start()
time.sleep(2)
t1.stop()
t2 = tim()
t2.start()
time.sleep(3)
t2.stop()
print(t2)
print(t1 + t2)
属性如果不定义成私有的，后面调用会出现问题。
附一个标准参考链接：链接地址