什么是类,对象,实例,类## 标题变量(类属性),实例变量(实例属性)
面向对象编程(Object-oriented Programming,简称 OOP),是一种封装代码的方法。比如说,将乱七八糟的数据扔进列表中,这就是一种简单的封装,是数据层面的封装;把常用的代码块打包成一个函数,这也是一种封装,是语句层面的封装。面向对象编程,也是一种封装的思想,把描述特征的数据和代码块(函数)封装到一起。
面向对象中,常用术语包括类,对象,属性,方法:
类:可以理解是一个模板,通过它可以创建出无数个具体实例(又称对象)。
对象(实例):类并不能直接使用,通过类创建出的实例才能使用。
属性:类中的所有变量称为属性。
方法:类中的所有函数通常称为方法。不过,和函数所有不同的是,类方法至少要包含一个 self 参数。类方法无法单独使用,只能和类的对象一起使用。
类变量和类属性的分类
无论是类属性还是类方法,都无法像普通变量或者函数那样,在类的外部直接使用它们。我们可以将类看做一个独立的空间,则类属性其实就是在类体中定义的变量,类方法是在类体中定义的函数。
在类体中,根据变量定义的位置不同,以及定义的方式不同,类属性又可细分为以下 3 种类型:
类体中、所有函数之外:此范围定义的变量,称为类属性或类变量;
类体中,所有函数内部:以“self.变量名”的方式定义的变量,称为实例属性或实例变量;
类体中,所有函数内部:以“变量名=变量值”的方式定义的变量,称为局部变量。
和类属性一样,类方法也可以进行更细致的划分,具体可分为类方法、实例方法和静态方法。在实际编程中,几乎不会用到类方法和静态方法,因为我们完全可以使用函数代替它们实现想要的功能,但在一些特殊的场景中(例如工厂模式中),使用类方法和静态方法也是很不错的选择。
和类属性的分类不同:
类方法:采用 @classmethod 修饰的方法
静态方法:采用 @staticmethod> 修饰的方法
实例方法:不用任何修改的方法
构造方法:在创建类时,我们可以手动添加一个 init() 方法,该方法是一个特殊的类实例方法,称为构造方法(或构造函数)。构造方法用于创建对象时使用,每当创建一个类的实例对象时,Python 解释器都会自动调用它。
类调用实例方法
实例方法的调用方式其实有 2 种,既可以采用类对象调用,也可以直接通过类名调用。
class CLanguage : # 下面定义了2个类变量 name = "python语言" add = "http://c.biancheng.net.python" # __init__是构造方法,也属于实例方法 def __init__(self,name,add): #下面定义 2 个实例变量 self.name = name self.add = add print(name,"网址为:",add) # 下面定义了一个say实例方法 def say(self, content): print(content) #下面定义了一个count实例方法 def count(self,money): #下面定义了一个局部变量sale sale = 0.8*money print("优惠后的价格为:",sale) #下面定义了一个类方法 @classmethod def info(cls): print("正在调用类方法",cls) #下面定义了一个静态方法 @staticmethod def info(name,add): print(name,add) # 将该CLanguage对象赋给clanguage变量 # 通过类名直接调用实例方法 # CLanguage.say("通过类名直接调用实例方法")会报错,必须手动将 clang 这个类对象传给self 参数 clang = CLanguage("C语言中文网1","http://c.biancheng.net")#传入的参数要和init的一样 CLanguage.say(clang, "通过类名直接调用实例方法") # 通过类对象直接调用实例方法 clang2 = CLanguage("C语言中文网2","http://c.biancheng.net") clang2.say("通过类对象直接调用实例方法")
#输出 C语言中文网1 网址为: http://c.biancheng.net 通过类名直接调用实例方法 C语言中文网2 网址为: http://c.biancheng.net 通过类对象直接调用实例方法
类的封装(enclosure),继承和多态
1.封装
简单的理解封装(Encapsulation),即在设计类时,刻意地将一些属性和方法隐藏在类的内部,这样在使用此类时,将无法直接以“类对象.属性名”(或者“类对象.方法名(参数)”)的形式调用这些属性(或方法),而只能用未隐藏的类方法间接操作这些隐藏的属性和方法。
Python 类如何进行封装?
和其它面向对象的编程语言(如 C++、Java)不同,Python 类中的变量和函数,不是公有的(类似 public 属性),就是私有的(类似 private),这 2 种属性的区别如下:
public:公有属性的类变量和类函数,在类的外部、类内部以及子类(后续讲继承特性时会做详细介绍)中,都可以正常访问;
private:私有属性的类变量和类函数,只能在本类内部使用,类的外部以及子类都无法使用。
Python 并没有提供 public、private 这些修饰符。为了实现类的封装,Python 采取了下面的方法:
默认情况下,Python 类中的变量和方法都是公有(public)的,它们的名称前都没有下划线(_);
如果类中的变量和函数,其名称以双下划线“”开头,但是没有以双下划线“”结尾,则该变量(函数)为私有变量(私有函数),其属性等同于
private。
封装的具体细节参考
2.继承和多态
在OOP(Object Oriented Programming)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)。
继承有什么好处?最大的好处是子类获得了父类的全部属性及功能。
使用 class subclass_name(baseclass_name) 来表示继承
class Person(object): def __init__(self,name,sex): self.name = name self.sex = sex def print_title(self): if self.sex == "male": print("man") elif self.sex == "female": print("woman") class Child(Person): # Child 继承 Person pass May = Child("May","female") Peter = Person("Peter","male") print(May.name,May.sex,Peter.name,Peter.sex) # 子类继承父类方法及属性 May.print_title() Peter.print_title()
#输出 May female Peter male woman man
isinstance() 及 issubclass()
Python 与其他语言不同点在于,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。
Python 有两个判断继承的函数:isinstance() 用于检查实例类型;issubclass() 用于检查类继承。参见下方示例:
class Person(object): pass class Child(Person): # Child 继承 Person pass May = Child() Peter = Person() print(isinstance(May,Child)) # True print(isinstance(May,Person)) # True print(isinstance(Peter,Child)) # False print(isinstance(Peter,Person)) # True print(issubclass(Child,Person)) # True
在说明多态是什么之前,我们在 Child 类中重写 print_title() 方法:若为male,print boy;若为female,print girl
class Person(object): def __init__(self,name,sex): self.name = name self.sex = sex def print_title(self): if self.sex == "male": print("man") elif self.sex == "female": print("woman") class Child(Person): # Child 继承 Person def print_title(self): if self.sex == "male": print("boy") elif self.sex == "female": print("girl") May = Child("May","female") Peter = Person("Peter","male") print(May.name,May.sex,Peter.name,Peter.sex) May.print_title() Peter.print_title()
当子类和父类都存在相同的 print_title()方法时,子类的 print_title() 覆盖了父类的 print_title(),在代码运行时,会调用子类的 print_title()
这样,我们就获得了继承的另一个好处:多态。
多态的好处就是,当我们需要传入更多的子类,例如新增 Teenagers、Grownups 等时,我们只需要继承 Person 类型就可以了,而print_title()方法既可以直不重写(即使用Person的),也可以重写一个特有的。这就是多态的意思。调用方只管调用,不管细节,而当我们新增一种Person的子类时,只要确保新方法编写正确,而不用管原来的代码。这就是著名的**“开闭”原则**:
对扩展开放(Open for extension):允许子类重写方法函数 对修改封闭(Closed for modification):不重写,直接继承父类方法函数
子类重写构造函数
子类可以没有构造函数,表示同父类构造一致;子类也可重写构造函数;现在,我们需要在子类 Child 中新增两个属性变量:mother 和 father,我们可以构造如下(建议子类调用父类的构造方法,参见后续代码):
class Person(object): def __init__(self,name,sex): self.name = name self.sex = sex class Child(Person): # Child 继承 Person def __init__(self,name,sex,mother,father): Person.__init__(self,name,sex) # 子类对父类的构造方法的调用 self.mother = mother self.father = father May = Child("May","female","April","June") print(May.name,May.sex,May.mother,May.father)
多重继承
多重继承的概念应该比较好理解,比如现在需要新建一个类 baby 继承 Child , 可继承父类及父类上层类的属性及方法,优先使用层类近的方法,代码参考如下:
class Person(object): def __init__(self,name,sex): self.name = name self.sex = sex def print_title(self): if self.sex == "male": print("man") elif self.sex == "female": print("woman") class Child(Person): pass class Baby(Child): pass May = Baby("May","female") # 继承上上层父类的属性 print(May.name,May.sex) # May female May.print_title() #woman 可使用上上层父类的方法 class Child(Person): def print_title(self): if self.sex == "male": print("boy") elif self.sex == "female": print("girl") class Baby(Child): pass May = Baby("May","female") May.print_title() # girl 优先使用上层类的方法
迭代,迭代器(iterator),可迭代对象(iterable object),生成器(generator)
迭代:是访问集合元素的一种方式。如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。
迭代对象: 如果类中定义了__iter__方法,且返回了一个迭代器对象, 那么称这个创建的对象为可迭代对象
字符串,列表,元祖,字典,集合等等,都是可迭代对象。
(没有__next__)
可迭代对象,则可用for循环
# 字符串,列表,元祖,字典,集合等等,都是可迭代对象 for i in [1, 2, 3]: print(i) obj = {"a": 123, "b": 456} for k in obj: print(k)
创建可迭代对象
class foo(object): def __iter__(self): return 迭代器对象(生成器对象) obj = foo() #obj是可迭代对象
#创建迭代器 class IT(object): def __init__(self): self.counter = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): self.counter += 1 if self.counter == 3: raise StopIteration() #创建可迭代器对象 class foo(object): def __iter__(self): return IT() obj = foo() #obj是可迭代对象 for item in obj: #循环可迭代对象时,内部先执行obj.__iter__()并获取迭代器对象,然后再不断的执行迭代器对象的__next__方法 print(item)
迭代器:迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
类中定义了__iter__和__next__两个方法
__iter__返回对象本身,即self
__next__返回下一个数据,如果没有,就返回一个stopiteration 的异常。
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。
迭代器有两个基本的方法(内置函数):iter() 和 next() ;内置函数 iter() 将可迭代对象转化为迭代器. 通过 next() 方法逐一读取下一个元素
创建一个迭代器
创建迭代器共有3种方法如下:
通过python内置函数iter()将可迭代对象转换为迭代器
自己创建一个迭代器, 满足(1)类中定义了__iter__和__next__两个方法(2)__next__返回下一个数据,如果没有,就返回一个stopiteration> 的异常 2个条件
通过生成器(generator)创建
# 方法1: iter()将可迭代对象转换为迭代器 list=[1, 2, 3, 4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 #使用next()遍历数据 print (next(it)) #1 print (next(it)) #2 #使用for循环遍历数据,for循环由于简洁,更常用 #for循环会执行迭代器的iter并获得返回的对象,一直反复的去执行next(对象) for x in it: print (x, end=" ") # 3 4 print (next(it)) #StopIteration # 方法2: 创建一个迭代器 class MyNumbers: def __iter__(self): self.a = 1 return self def __next__(self): if self.a <= 20: x = self.a self.a += 1 return x else: raise StopIteration #通过iter()和next()访问 myclass = MyNumbers() myiter = iter(myclass) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter)) for x in myiter: print(x) print(next(myiter))
#输出
StopIteration
1
2
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1
2
3
4
5
6
7
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9
10
11
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20
Process finished with exit code 1
生成器:使用了 yield 的 函数 被称为生成器(generator)
具体细节参考https://www.jb51.net/article/63929.htm
相比迭代器,生成器最明显的优势就是节省内存空间,即它不会一次性生成所有的数据,而是什么时候需要,什么时候生成。
创建一个生成器
定义一个以 yield 关键字标识返回值的函数;
调用刚刚创建的函数,即可创建一个生成器
要想使生成器函数得以执行,或者想使执行完 yield 语句立即暂停的程序得以继续执行,有以下 2 种方式:
通过生成器(上面程序中的 num)调用 next() 内置函数或者 next() 方法;
通过 for 循环遍历生成器。
#创建了一个 num 生成器对象。显然,和普通函数不同,intNum() 函数的返回值用的是 yield 关键字,而不是 return 关键字,此类函数又成为生成器函数。 #创建生成器函数 def intNum(): print("开始执行") for i in range(5): yield i print("继续执行") #创建生成器对象num num = intNum() #调用 next() 内置函数 print(next(num)) #0 #调用 __next__() 方法 print(num.__next__()) #1 #通过for循环遍历生成器 for i in num: #2 , 3, 4 print(i)
#输出
开始执行
0
继续执行
1
继续执行
2
继续执行
3
继续执行
4
继续执行Process finished with exit code 0
除此之外,还可以使用 list() 函数和 tuple() 函数,直接将生成器能生成的所有值存储成列表或者元组的形式
num = intNum() print(list(num)) num = intNum() print(tuple(num)
#输出
开始执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
[0, 1, 2, 3, 4]
开始执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
(0, 1, 2, 3, 4)Process finished with exit code 0
参考:
1. C语言中文网
2.Python生成器(Generator)详解
3.Python迭代用法实例教程
总结
本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!