class dengao:
game='dota'
language='chinese'
learning='python'
def learn(self):
print('我正在学习python')
def play(self):
print('我在玩无主之地3')
def eat(self):
print('我昨天吃了烤肉')
a=dengao()
a.eat() #我昨天吃了烤肉
相当于C#里面的this指针
class Test:
def pri(self):
print(self)
print(self._class_)
t=Test()
t.pri() #
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。
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('谁踢我,%s' %self.name)
a=ball("sb")
a.kick() # 谁踢我,sb
class ball:
def __init__(self,name):
self.name=name
def kick(self,ame):
print('谁踢我,%s' %ame)
b=ball("aB")
b.kick('maybe') #谁踢我,maybe
可以看到,在调用魔法方法后可以直接在ball的括号内输入值,而不用调用相应的函数
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。
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'
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。
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。
那么如何解决子类覆盖父类方法的问题呢?
Fish.__init__(self)
class Shark(Fish): # 鲨鱼
def __init__(self):
Fish.__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
super().__init__()
class Shark(Fish): # 鲨鱼
def __init__(self):
super().__init__()
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
class Test(object):
class_attr = 100 # 类属性
def __init__(self):
self.sl_attr = 100 # 实例属性
def func(self):
print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr) # 调用类属性
print('self.类属性的值', self.class_attr) # 相当于把类属性 变成实例属性
print('self.实例属性的值', self.sl_attr) # 调用实例属性
a = Test()
a.func()
# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100
b = Test()
b.func()
# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100
a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()
# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200
b.func()
# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100
Test.class_attr = 300
a.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200
b.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 300
# self.实例属性的值 100
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__
。
class CC:
def setXY(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def printXY(self):
print(self.x, self.y)
dd = CC()
print(dd.__dict__)
# {}
print(vars(dd))
# {}
print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}
dd.setXY(4, 5)
print(dd.__dict__)
# {'x': 4, 'y': 5}
issubclass(class, classinfo)
方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。 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,类似type()。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。a = 2
print(isinstance(a, int)) # True
print(isinstance(a, str)) # False
print(isinstance(a, (str, int, list))) # True
class A:
pass
class B(A):
pass
print(isinstance(A(), A)) # True
print(type(A()) == A) # True
print(isinstance(B(), A)) # True
print(type(B()) == A) # False
hasattr(object, name)
用于判断对象是否包含对应的属性。class Coordinate:
x = 10
y = -5
z = 0
point1 = Coordinate()
print(hasattr(point1, 'x')) # True
print(hasattr(point1, 'y')) # True
print(hasattr(point1, 'z')) # True
print(hasattr(point1, 'no')) # False
getattr(object, name[, default])
用于返回一个对象属性值。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'
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
setattr(a, 'bar', 5)
print(a.bar) # 5
setattr(a, "age", 28)
print(a.age) # 28
delattr(object, name)
用于删除属性。class Coordinate:
x = 10
y = -5
z = 0
point1 = Coordinate()
print('x = ', point1.x) # x = 10
print('y = ', point1.y) # y = -5
print('z = ', point1.z) # z = 0
delattr(Coordinate, 'z')
print('--删除 z 属性后--') # --删除 z 属性后--
print('x = ', point1.x) # x = 10
print('y = ', point1.y) # y = -5
# 触发错误
print('z = ', point1.z)
# AttributeError: 'Coordinate' object has no attribute 'z'
1、以下类定义中哪些是类属性,哪些是实例属性?
class C:
num = 0 #类属性
def __init__(self):
self.x = 4 #实例属性
self.y = 5 #实例属性
C.count = 6 #实例属性
2、怎么定义私有⽅法?
在方法名称前加上两个下划线__
即可定义为私方法
3、尝试执行以下代码,并解释错误原因:
class C:
def myFun():
print('Hello!')
c = C()
c.myFun()
该代码需要缩进至前排,且在类中的方法内都需要加上self作为额外的第一个参数
4、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:
def __init__(self,kidnum,adultnum,day):
self.kidnum=kidnum
self.adultnum=adultnum
self.day=day
def price(self):
if self.day in range(6):
print(100*self.adultnum+50*self.kidnum)
else:
print((100*self.adultnum+50*self.kidnum)*1.2)
m=ticket(1,2,1)
m.price() #250
关于__init__(self[, ...])
构造器和__new__(cls[, ...])
__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__
__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。class A(object):
def __init__(self, value):
print("into A __init__")
self.value = value
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("into A __new__")
print(cls)
return object.__new__(cls)
class B(A):
def __init__(self, value):
print("into B __init__")
self.value = value
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("into B __new__")
print(cls)
return super().__new__(cls, *args, **kwargs)
b = B(10)
# 结果:
# into B __new__
#
# into A __new__
#
# into B __init__
该例子中先调用__new__
再调用__init__
,在每个__new__
中返回一个值(由B到A到object)。若是去掉B和A类中的return则导致__new__
没有返回值,__init__
不会被调用,不会返回into B __init__
class CapStr(str):
def __new__(cls, string):
string = string.upper()
return str.__new__(cls, string)
a = CapStr("i love lsgogroup")
print(a) # I LOVE LSGOGROUP
__del__(self)
析构器,当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。class C(object):
def __init__(self):
print('into C __init__')
def __del__(self):
print('into C __del__')
c1 = C()
# into C __init__
c2 = c1
c3 = c2
del c3
del c2
del c1
# into C __del__
__str__(self)
:当你打印一个对象的时候,触发__str__
当你使用%s格式化的时候,触发__str__
str强转数据类型的时候,触发__str__
__repr__(self)
: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
当你使用%r格式化的时候 触发__repr__
class Cat:
"""定义一个猫类"""
def __init__(self, new_name, new_age):
"""在创建完对象之后 会自动调用, 它完成对象的初始化的功能"""
self.name = new_name
self.age = new_age
def __str__(self):
"""返回一个对象的描述信息"""
return "名字是:%s , 年龄是:%d" % (self.name, self.age)
def __repr__(self):
"""返回一个对象的描述信息"""
return "Cat:(%s,%d)" % (self.name, self.age)
def eat(self):
print("%s在吃鱼...." % self.name)
def drink(self):
print("%s在喝可乐..." % self.name)
def introduce(self):
print("名字是:%s, 年龄是:%d" % (self.name, self.age))
# 创建了一个对象
tom = Cat("汤姆", 30)
print(tom) # 名字是:汤姆 , 年龄是:30
print(str(tom)) # 名字是:汤姆 , 年龄是:30
print(repr(tom)) # Cat:(汤姆,30)
tom.eat() # 汤姆在吃鱼....
tom.introduce() # 名字是:汤姆, 年龄是:30
__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,就像下面的 ‘2019-10-11’ 一样。
__repr__(self)
的返回结果应更准确。怎么说,__repr__
存在的目的在于调试,便于开发者使用。
import datetime
today = datetime.date.today()
print(str(today)) # 2019-10-11
print(repr(today)) # datetime.date(2019, 10, 11)
print('%s' %today) # 2019-10-11
print('%r' %today) # datetime.date(2019, 10, 11)
类型工厂函数,指的是“不通过类而是通过函数来创建对象”。
__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
# 两个对象的长相加,宽不变.返回一个新的类
def __add__(self, others):
return MyClass(self.height + others.height, self.weight + others.weight)
# 两个对象的宽相减,长不变.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()
b = MyClass(height=20, weight=10)
b.intro()
c = b - a
c.intro()
d = a + b
d.intro()
if __name__ == '__main__':
main()
# 高为 10 重为 5
# 高为 20 重为 10
# 高为 10 重为 5
# 高为 30 重为 15
__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)
把除数和余数运算结果结合起来,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:|
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。
__radd__(self, other)
定义加法的行为:+
__rsub__(self, other)
定义减法的行为:-
__rmul__(self, other)
定义乘法的行为:*
__rtruediv__(self, other)
定义真除法的行为:/
__rfloordiv__(self, other)
定义整数除法的行为://
__rmod__(self, other)
定义取模算法的行为:%
__rdivmod__(self, other)
定义当被 divmod() 调用时的行为
__rpow__(self, other[, module])
定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为
__rlshift__(self, other)
定义按位左移位的行为:<<
__rrshift__(self, other)
定义按位右移位的行为:>>
__rand__(self, other)
定义按位与操作的行为:&
__rxor__(self, other)
定义按位异或操作的行为:^
__ror__(self, other)
定义按位或操作的行为:|
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。
__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:|=
__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
__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。
class C:
def __getattribute__(self, item):
print('__getattribute__')
return super().__getattribute__(item)
def __getattr__(self, item):
print('__getattr__')
def __setattr__(self, key, value):
print('__setattr__')
super().__setattr__(key, value)
def __delattr__(self, item):
print('__delattr__')
super().__delattr__(item)
c = C()
c.x
# __getattribute__
# __getattr__
c.x = 1
# __setattr__
del c.x
# __delattr__
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。
class MyDecriptor:
def __get__(self, instance, owner):
print('__get__', self, instance, owner)
def __set__(self, instance, value):
print('__set__', self, instance, value)
def __delete__(self, instance):
print('__delete__', self, instance)
class Test:
x = MyDecriptor()
t = Test()
t.x
# __get__ <__main__.MyDecriptor object at 0x000000CEAAEB6B00> <__main__.Test object at 0x000000CEABDC0898>
t.x = 'x-man'
# __set__ <__main__.MyDecriptor object at 0x00000023687C6B00> <__main__.Test object at 0x00000023696B0940> x-man
del t.x
# __delete__ <__main__.MyDecriptor object at 0x000000EC9B160A90> <__main__.Test object at 0x000000EC9B160B38>
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
迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。
links = {
'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
it = iter(links)
print(next(it)) # B
print(next(it)) # A
print(next(it)) # T
print(next(it)) # StopIteration
it = iter(links)
while True:
try:
each = next(it)
except StopIteration:
break
print(each)
# B
# A
# T
__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。
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 时函数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。
def myGen():
print('生成器执行!')
yield 1
yield 2
myG = myGen()
print(next(myG))
# 生成器执行!
# 1
print(next(myG)) # 2
print(next(myG)) # StopIteration
myG = myGen()
for each in myG:
print(each)
'''
生成器执行!
1
2
'''
1、上面提到了许多魔法方法,如__new__,__init__, __str__,__repr__,__getitem__,__setitem__
等等,请总结它们各自的使用方法。
__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__init__(self[, ...])
构造器,当一个实例被创建的时候调用的初始化方法__str__
用来在打印对象,用%s格式化以及强制转换数据类型时触发__repr__
也是用来rper()内置函数和用%s格式化的时候触发2、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。