Python完全采用了面向对象的思想,是真正面向对象的编程语言,完全支持面向对象的基本功能,例如:继承、多态、封装等。
Python中,一切皆对象。我们在前面学习的数据类型、函数等,都是对象。
- 面向对象(Object oriented Programming,OOP)编程的思想主要是针对大型软件设计而来的。
- 面向对象编程使程序的扩展性更强、可读性更好,使编程可以像搭积木一样简单。
- 面向对象编程将数据和操作数据相关的方法封装到对象中,组织代码和数据的方式更加接近人的思维,从而大大提高了编程的效率。
- Python支持面向过程、面向对象、函数式编程等多种编程范式。
面向过程和面向对象都是对软件分析、设计和开发的一种思想,它指导着人们以不同的方式去分析、设计和开发软件。C语言是一种典型的面向过程语言,Java是一种典型的面向对象语言。
面向过程适合简单、不需要协作的事务,重点关注如何执行。面向过程时,我们首先思考“怎么按步骤实现?”。比如,如何开车?我们很容易就列出实现步骤:
点火、发动 → 挂挡 → 踩油门 → 出发
但是当我们思考比较复杂的设计任务时,比如“如何造车?”,就会发现列出1234这样的步骤,是不可能的。那是因为,造车太复杂,需要很多协作才能完成。此时面向对象思想就应运而生了。
面向对象(Oriented-Object)思想更契合人的思维模式。我们首先思考的是"怎么设计这个事物?”。比如思考造车,我们就会先思考“车怎么设计?”,而不是“怎么按步骤造车的问题”。这就是思维方式的转变。
面向对象可以帮助我们从宏观上把握、从整体上分析整个系统。 但是,具体到实现部分的微观操作(就是一个个方法),仍然需要面向过程的思路去处理。
不要把面向过程和面向对象对立起来。他们是相辅相成的。面向对象离不开面向过程!
都是解决问题的思维方式,都是代码组织的方式。
面向过程是一种“执行者思维",解决简单问题可以使用面向过程
面向对象是一种“设计者思维”,解决复杂、需要协作的问题可以使用面向对象
面向对象离不开面向过程:
- 宏观上:通过面向对象进行整体设计
- 微观上:执行和处理数据,仍然是面向过程
类可以看做是一个模版,或者图纸,系统根据类的定义来造出对象。我们要造一个汽车,怎么样造?类就是这个图纸,规定了汽车的详细信息,然后根据图纸将汽车造出来。
类:我们叫做class
。 对象:我们叫做object
,instance
(实例)。以后我们说某个类的对象,某个类的实例。是一样的意思。
我们通过类定义数据类型的属性(数据)和方法(行为),也就是说,“类将行为和状态打包在一起”。
对象是类的具体实体,一般称为“类的实例”。类看做“饼干模具”,对象就是根据这个“模具”制造出的“饼干”。
从一个类创建对象时,每个对象会共享这个类的行为(类中定义的方法),但会有自己的属性值(不共享状态)。更具体一点:“方法代码是共享的,属性数据不共享”。
Python中,“一切皆对象”。类也称为“类对象”,类的实例也称为“实例对象”。
一个典型的类的定义
class Student:
def __init__(self,name,score): #构造方法第一个参数必须为self
self.name = name #实例属性
self.score = score
def say_score(self): #实例方法
print("{0}的分数是{1}".format(self.name,self.score))
s1 = Student('张三',80) #s1是实例对象,自动调用__init__()方法
s1.say_score()
pass
为空语句。就是表示什么都不做,只是作为一个占位符存在。当你写代码时,遇到暂时不知道往方法或者类中加入什么时,可以先用pass占位,后期再补上。
类是抽象的,也称之为“对象的模板”。我们需要通过类这个模板,创建类的实例对象,然后才能使用类定义的功能。
Python对象包含三个部分:id
(identity识别码)、type
(对象类型)、value
(对象的值)。
现在,我们可以更进一步的说,一个Python对象包含如下部分:
__init__
构造方法和__new__
方法 初始化对象,我们需要定义构造函数__init__()
方法。构造方法用于执行“实例对象的初始化工作”,即对象创建后,初始化当前对象的相关属性,无返回值。
构造方法是负责初始化(装修),不是建对象(房子)。
__init__()
的要点如下:
名称固定,必须为:__init__()
第一个参数固定,必须为:self
。 self
指的就是刚刚创建好的实例对象
构造函数通常用来初始化实例对象的实例属性,如下代码就是初始化实例属性:name
和score
def __init__(self,name,score):
self.name = name #实例属性
self.score = score
通过“类名(参数列表)”来调用构造函数。调用后,将创建好的对象返回给相应的变量。 比如:s1 = Student('张三', 80)
__init__()
方法:初始化创建好的对象,初始化指的是:“给实例属性赋值”
__new__()
方法: 用于创建对象,但我们一般无需重定义该方法
如果我们不定义__init__
方法,系统会提供一个默认的__init__
方法。如果我们定义了带参的__init__
方法,系统不创建默认的__init__
方法
Python中的
self
相当于C++中的self指针
,JAVA和C#中的this
关键字。Python中,self
必须为构造函数的第一个参数,名字可以任意修改。但一般惯例,都叫做self
实例属性是从属于实例对象的属性,也称为“实例变量”。他的使用有如下几个要点:
实例属性一般在__init__()
方法中通过如下代码定义:
self.实例属性名 = 初始值
在本类的其他实例方法中,也是通过self
进行访问: self.实例属性名
创建实例对象后,通过实例对象访问:
obj01 = 类名()
#创建和初始化对象,调用__init__()
初始化属性
obj01.实例属性名 = 值
#可以给已有属性赋值,也可以新加属性
class Student:
def __init__(self,name,score):
self.name = name #增加name属性
self.score = score #增加score属性
def say_score(self):
self.age = 18 #增加age属性
print("{0}的分数是{1}".format(self.name,self.score))
s1 = Student("张三",80)
s1.say_score()
print(s1.age)
s1.salary = 3000 #s1对象增加salary属性
s2 = Student("李四",90)
s2.say_score()
print(s2.age)
实例方法是从属于实例对象的方法。实例方法的定义格式如下:
def 方法名(self [, 形参列表]):
函数体
方法的调用格式如下: 对象.方法名([实参列表])
要点:
self
。和前面一样,self
指当前的实例对象。self
传参。s
elf
由解释器自动传参
dir(obj)
可以获得对象的所有属性、方法obj.__dict__
对象的属性字典pass
空语句isinstance(对象,类型)
判断“对象”是不是“指定类型”
类定义格式中,class 类名:
。实际上,当解释器执行class
语句时,就会创建一个类对象
测试类对象的生成
class Student:
pass #空语句
print(type(Student))
print(id(Student))
Stu2 = Student
s1 = Stu2()
print(s1)
执行结果如下:
51686328
<__main__.Student object at 0x0000000002B5FDD8>
我们可以看到实际上生成了一个变量名就是类名Student
的对象。我们通过赋值给新变量Stu2
,也能实现相关的调用。说明,确实创建了“类对象”。
类属性是从属于“类对象”的属性,也称为“类变量”。由于,类属性从属于类对象,可以被所有实例对象共享。
类属性的定义方式:
class 类名:
类变量名= 初始值
在类中或者类的外面,我们可以通过:类名.类变量名
来读写
内存分析实例对象和类对象创建过程
以下面代码为例,分析整个创建过程
class Student:
company = "VS" # 类属性
count = 0 # 类属性
def __init__(self, name, score):
self.name = name # 实例属性
self.score = score
Student.count = Student.count + 1
def say_score(self): # 实例方法
print("我的公司是:", Student.company)
print(self.name, '的分数是:', self.score)
s1 = Student('高淇', 80) # s1是实例对象,自动调用__init__()方法
s2 = Student('张三', 70)
s1.say_score()
print('一共创建{0}个Student对象'.format(Student.count))
类方法是从属于“类对象”的方法。类方法通过装饰器@classmethod
来定义,格式如下:
@classmethod
def 类方法名(cls [,形参列表]) :
方法体
要点如下:
@classmethod
必须位于方法上面一行cls
必须有;cls
指的就是“类对象”本身类名.类方法名(参数列表)
。 参数列表中,不需要也不能给cls
传值cls
是子类对象,而非父类对象类方法使用测试
class Student:
company = "SXT" #类属性
@classmethod
def printCompany(cls):
print(cls.company)
Student.printCompany()
Python中允许定义与“类对象”无关的方法,称为“静态方法”。
“静态方法”和在模块中定义普通函数没有区别,只不过“静态方法”放到了“类的名字空间里面”,需要通过“类调用”。
静态方法通过装饰器@staticmethod来定义,格式如下:
@staticmethod
def 静态方法名([形参列表]) :
方法体
要点如下:
@staticmethod
必须位于方法上面一行类名.静态方法名(参数列表)
静态方法使用测试
class Student:
company = "SXT" # 类属性
@staticmethod
def add(a, b): # 静态方法
print("{0}+{1}={2}".format(a,b,(a+b)))
return a+b
Student.add(20,30)
__del__方法
(析构函数)和垃圾回收机制 __del__()
称为“析构方法”,用于实现对象被销毁时所需的操作。比如:释放对象占用的资源,例如:打开的文件资源、网络连接等。
Python实现自动的垃圾回收,当对象没有被引用时(引用计数为0),由垃圾回收器调用__del__()
。
我们也可以通过del语句
删除对象,从而保证调用__del__()
。
系统会自动提供__del__方法
,一般不需要自定义析构方法。
#析构函数
class Person:
def __del__(self):
print("销毁对象:{0}".format(self))
p1 = Person()
p2 = Person()
del p2
print("程序结束")
运算结果:
销毁对象:<__main__.Person object at 0x02175610>
程序结束
销毁对象:<__main__.Person object at 0x021755D0>
__call__
方法和可调用对象Python 中,凡是可以将 () 直接应用到自身并执行,都称为可调用对象。
可调用对象包括自定义的函数、Python 内置函数、以及本节所讲的实例对象。
定义了__call__()
的对象,称为“可调用对象”,即该对象可以像函数一样被调用。
该方法使得实例对象可以像调用普通函数那样,以“对象名()”的形式使用。
def f1():
print("f1")
f1() #本质也是调用了__call__()方法
class Car:
def __call__(self, age,money):
print("__call__方法")
print("车龄:{0},金额:{1}".format(age,money))
f2 = Car()
f2(3,200000) #像调用函数那样调用,本质也是调用了__call__()
运行结果:
f1
车龄:3,金额:200000
如果我们在类体中定义了多个重名的方法,只有最后一个方法有效。
不要使用重名的方法!Python中方法没有重载。
- 在其他一些语言(比如:Java)中,可以定义多个重名的方法,只要保证方法签名唯一即可。方法签名包含3个部分:方法名、参数数量、参数类型。
- Python中,方法的的参数没有声明类型(调用时确定参数的类型),参数的数量也可以由可变参数控制。因此,Python中是没有方法的重载的。
#Python中没有方法的重载。定义多个同名方法,只有最后一个有效
class Person:
def say_hi(self):
print("hello")
def say_hi(self,name):
print("{0},hello".format(name))
p1 = Person()
#p1.say_hi() #不带参,报错:TypeError: say_hi() missing 1 required positional argument: 'name'
p1.say_hi("帅哥")
Python是动态语言,我们可以动态的为类添加新的方法,或者动态的修改类的已有的方法
#测试方法的动态性
class Person:
def work(self):
print("努力上班!")
def play_game(self):
print("玩游戏")
def work2(s):
print("好好工作,努力上班!")
Person.play = play_game
Person.work = work2
p = Person()
p.play()
p.work()
Person
动态的新增了play_game
方法,以及用work2
替换了work
方法
Python对于类的成员没有严格的访问控制限制,这与其他面向对象语言有区别。
关于私有属性和私有方法,有如下要点:
_类名__私有属性(方法)名
”访问私有属性(方法)【注】方法本质上也是属性!只不过是可以通过()执行而已。
所以,此处讲的私有属性和公有属性,也同时讲解了私有方法和公有方法的用法。
如下测试中,同时也包含了私有方法和公有方法的例子。
私有属性和公有属性使用测试
#测试私有属性、私有方法
class Employee:
__company = "程序员" #私有.通过dir查到_Employee__company
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.__age = age #私有实例属性
def say_company(self):
print("我的公司是:",Employee.__company) #类内部可以直接访问私有属性
print(self.name,"的年龄是:",self.__age)
self.__work()
def __work(self): #私有实例方法,通过dir可查到_Employee__work
print("工作!好好工作,好好赚钱,娶个媳妇!")
p1 = Employee("pig",32)
print(p1.name)
print(dir(p1)) #
p1.say_company()
print(p1._Employee__age) #通过这种方式可以直接访问到私有属性 。通过dir可以查到属性:_Employee__age
#print(p1.__age) #直接访问私有属性,报错
#p1.__sleep() #直接访问私有方法,报错
执行结果:
pig
['_Person__age', '_Person__leg_num', '_Person__sleep', '__class__', '__delattr__',
'__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__',
'__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__',
'__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__',
'__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name', 'say_age']
腿的数目: 2
pig 的年龄是: 18
睡觉
18
从打印的
Person
对象所有属性我们可以看出。私有属性__age
在实际存储时是按照_Person__age
这个属性来存储的。这也就是为什么我们不能直接使用__age
而可以使用_Person__age
的根本原因。
@property
装饰器 @property
可以将一个方法的调用方式变成“属性调用”。
@property
主要用于帮助我们处理属性的读操作、写操作。对于某一个属性,我们可以直接通过:
emp1.salary = 30000
如上的操作读操作、写操作。但是,这种做法不安全。比如,我需要限制薪水必须为1-10000
的数字。这时候,我们就需要通过使用装饰器@property
来处理。
# test @property
class Employee:
def __init__(self,name,salary):
self.name = name
self.__salary = salary
@property
def salary(self):
print("月薪为{0},年薪为{1}".format(self.__salary,(12*self.__salary)))
return self.__salary
@salary.setter
def salary(self,salary):
if 0 < salary < 1000000:
self.__salary = salary
else:
print("薪水录入错误!只能在0-1000000之间")
emp1 = Employee("me",100)
print(emp1.salary)
emp1.salary = 500
print(emp1.salary)
emp1.salary = -200
print(emp1.salary)
运行结果:
月薪为100,年薪为1200
100
月薪为500,年薪为6000
500
薪水录入错误!只能在0-1000000之间
月薪为500,年薪为6000
500
_xxx
:保护成员,不能用from module import *
导入,只有类对象和子类对象能访问这些成员。__xxx__
:系统定义的特殊成员__xxx
: 类中的私有成员,只有类对象自己能访问,子类对象也不能访问。(但,在类外部可以通过对象名. _类名__xxx
这种特殊方式访问。Python不存在严格意义的私有成员)⚠️ 再次强调,方法和属性都遵循上面的规则。
NULL
的,取而代之的是None
。None
是一个特殊的常量,表示变量没有指向任何对象。None
本身实际上也是对象,有自己的类型NoneType
。None
赋值给任何变量,但我们不能创建NoneType
类型的对象obj = None
obj2 = None
print(type(None))
print(id(None))
print(id(obj))
print(id(obj2))
执行结果:
140717958924280
140717958924280
140717958924280
None不是False,None不是0,None不是空字符串。None和任何其他的数据类型比较永远返回False。
a = None
if a is None and a==None:
print("a是None") #会执行
if a==False or a==0:
print("None不等于False") #不会被打印
==
和is
判断时,空列表、空字符串不会自动转成False
a=[];b=();c={};d="";e=0;f=None
if (not a) and (not b) and (not c) and (not d) and (not e) and (not f):
print("if判断时,空列表[]、空字符串、0、None等代表空和无的对象会被转换成False")
a=[];b=();c={};d="";e=0;
if (a==False or d==False):
print("==时,空列表、空字符串不是False!") #不会执行
if(e==False):
print("==时,0会转成False")
Python是面向对象的语言,支持面向对象编程的三大特性:继承、封装(隐藏)、多态。
隐藏对象的属性和实现细节,只对外提供必要的方法。相当于将“细节封装起来”,只对外暴露“相关调用方法”。
通过前面学习的“私有属性、私有方法”的方式,实现“封装”。Python追求简洁的语法,没有严格的语法级别的“访问控制符”,更多的是依靠程序员自觉实现。
继承可以让子类具有父类的特性,提高了代码的重用性。
从设计上是一种增量进化,原有父类设计不变的情况下,可以增加新的功能,或者改进已有的算法。
继承是面向对象编程的三大特征之一。继承让我们更加容易实现类的扩展。实现代码的重用,不用再重新发明轮子(don’t reinvent wheels)。
如果一个新类继承自一个设计好的类,就直接具备了已有类的特征,就大大降低了工作难度。已有的类,我们称为“父类或者基类”,新的类,我们称为“子类或者派生类”。
Python支持多重继承,一个子类可以继承多个父类。继承的语法格式如下:
class 子类类名(父类1[,父类2,...]):
类体
如果在类定义中没有指定父类,则默认父类是
object类
。也就是说,object
是所有类的父类,里面定义了一些所有类共有的默认实现,比如:__new__()
关于构造函数:
__init__
,实例化子类时,会自动调用父类定义的 __init__
。__init__
时,实例化子类,就不会调用父类已经定义的 __init__
__init__
时,要使用父类的构造方法,可以使用 super
关键字,也可以使用如下格式调用:父类名.__init__(self, 参数列表)
class Person:
def __init__(self,name,age):
print("Person的构造方法")
self.name = name
self.age = age
def say_age(self):
print(self.name,"的年龄是:",self.age)
class Student(Person):
def __init__(self,name,age,score):
# 子类并不会自动调用父类的__init__(),我们必须显式的调用它。
# Person.__init__(self, name, age)
# super(Student,self).__init__(name,age)
print("Student的构造方法")
# self.name = name
# self.age = age
self.score = score
s1 = Student("张三",15,85)
#s1.say_age()
print(dir(s1))
运行结果:
张三 的年龄是: 15
['_Person__age', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__',
'__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__',
'__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__',
'__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__',
'__weakref__', 'name', 'say_age', 'score']
成员继承:子类继承了父类除构造方法之外的所有成员。
⚠️(私有属性、私有方法也被继承)
方法重写:子类可以重新定义父类中的方法,这样就会覆盖父类的方法,也称为“重写“
继承和重写的案例
class Person:
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
def say_age(self):
print(self.name,"的年龄是:",self.age)
def say_name(self):
print("我是",self.name)
class Student(Person):
def __init__(self,name,age,score):
Person.__init__(self,name,age)
self.score = score
def say_score(self):
print(self.name,"的分数是:",self.score)
def say_name(self): #重写父类的方法
print("报告老师,我是",self.name)
s1 = Student("张三",15,85)
s1.say_score()
s1.say_name()
s1.say_age()
执行结果:
张三 的分数是: 85
报告老师,我是 张三
张三 的年龄是: 15
通过类的方法mro()
或者类的属性__mro__
可以输出这个类的继承层次结构。
查看类的继承层次结构
class A:pass
class B(A):pass
class C(B):pass
print(C.mro())
执行结果:
[, , , ]
object
类是所有类的父类,因此所有的类都有object
类的属性和方法。我们显然有必要深入研究一下object
类的结构。对于我们继续深入学习Python很有好处。
1. dir()
查看对象属性
tips: Alt+7 可以打开模块的结构
为了深入学习对象,先学习内置函数dir()
,他可以让我们方便的看到指定对象所有的属性
查看对象所有属性以及和object
进行比对
class Person:
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
def say_age(self):
print(self.name,"的年龄是:",self.age)
obj = object()
print(dir(obj))
s2 = Person("pig",18)
print(dir(s2))
运行结果:
['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__',
'__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__',
'__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__',
'__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__',
'__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__',
'__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__',
'age', 'name', 'say_age']
Person
对象增加了六个属性:__dict__
__module__
__weakref__
age
name
say_age
object
的所有属性,Person
类作为object
的子类,显然包含了所有的属性
我们打印age
、name
、say_age
,发现say_age
虽然是方法,实际上也是属性。只不过,这个属性的类型是method
而已。
age
name
say_age
__str__()
方法object
有一个__str__()
方法,用于返回一个对于“对象的描述”。内置函数str(对象)
,调用的就是__str__()
__str__()
经常用于print()
方法,帮助我们查看对象的信息。__str__()
可以重写class Person:
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.__age = age
def __str__(self):
'''将对象转化成一个字符串,一般用于print方法'''
print("重写__str__方法")
return "名字是:{0},年龄是{1}".format(self.name,self.__age)
p = Person("me",18)
print(p)
s = str(p)
Python支持多重继承,一个子类可以有多个“直接父类”。这样,就具备了“多个父类”的特点。但是由于,这样会被“类的整体层次”搞的异常复杂,尽量避免使用。
class A:
def aa(self):
print("aa")
class B:
def bb(self):
print("bb")
class C(B,A):
def cc(self):
print("cc")
c = C()
c.cc()
c.bb()
c.aa()
Python支持多继承,如果父类中有相同名字的方法,在子类没有指定父类名时,解释器将“从左向右”按顺序搜索。
MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序。 我们可以通过mro()
方法获得“类的层次结构”,方法解析顺序也是按照这个“类的层次结构”寻找的。
class A:
def aa(self):
print("aa")
def say(self):
print("say AAA!")
class B:
def bb(self):
print("bb")
def say(self):
print("say BBB!")
class C(B,A):
def cc(self):
print("cc")
c = C()
print(C.mro()) #打印类的层次结构
c.say() #解释器寻找方法是“从左到右”的方式寻找,此时会执行B类中的say()
在子类中,如果想要获得父类的方法时,我们可以通过super()
来做。
super()
代表父类的定义,不是父类对象。
调用父类的构造方法:
super(子类名称,self).__init__(参数列表)
class A:
def __init__(self):
print("A的构造方法")
def say(self):
print("A: ",self)
print("say AAA")
class B(A):
def __init__(self):
super(B,self).__init__() #调用父类的构造方法
print("B的构造方法")
def say(self):
#A.say(self) 调用父类的say方法
super().say() #通过super()调用父类的方法
print("say BBB")
b = B()
b.say()
运行结果:
A: <__main__.B object at 0x007A5690>
say AAA
say BBB
多态(polymorphism)是指同一个方法调用由于对象不同会产生不同的行为。
#多态
class Animal:
def shout(self):
print("动物叫了一声")
class Dog(Animal):
def shout(self):
print("小狗,汪汪汪")
class Cat(Animal):
def shout(self):
print("小猫,喵喵喵")
def animalShout(a):
a.shout() #传入的对象不同,shout方法对应的实际行为也不同。
animalShout(Dog())
animalShout(Cat())
Python的运算符实际上是通过调用对象的特殊方法实现的。
a = 20
b = 30
c = a+b
d = a.__add__(b)
print("c=",c)
print("d=",d)
常见的特殊方法统计如下:
方法 | 说明 | 例子 |
---|---|---|
__init__ |
构造方法 | 对象创建和初始化:p = Person() |
__del__ |
析构方法 | 对象回收 |
__repr__ ,__str__ |
打印,转换 | print(a) |
__call__ |
函数调用 | a() |
__getattr__ |
点号运算 | a.xxx |
__setattr__ |
属性赋值 | a.xxx = value |
__getitem__ |
索引运算 | a[key] |
__setitem__ |
索引赋值 | a[key]=value |
__len__ |
长度 | len(a) |
每个运算符实际上都对应了相应的方法,统计如下:
运算符 | 特殊方法 | 说明 |
---|---|---|
+ |
__add__ |
加法 |
- |
__sub__ |
减法 |
< <= == |
__lt__ __le__ __eq__ |
比较运算符 |
> >= != |
__gt__ __ge__ __ne__ |
比较运算符 |
| ^ & |
__or__ __xor__ __and__ |
或、异或、与 |
<< >> |
__lshift__ __rshift__ |
左移、右移 |
* / % // |
__mul__ __truediv__ __mod__ __floordiv__ |
乘、浮点除、模运算(取余)、整数除 |
** |
__pow__ |
指数运算 |
我们可以重写上面的特殊方法,即实现了“运算符的重载”
#测试运算符的重载
class Person:
def __init__(self,name):
self.name = name
def __add__(self, other):
if isinstance(other,Person):
return "{0}--{1}".format(self.name,other.name)
else:
return "不是同类对象,不能相加"
def __mul__(self, other):
if isinstance(other,int):
return self.name*other
else:
return "不是同类对象,不能相乘"
p1 = Person("me")
p2 = Person("you")
x = p1 + p2
print(x)
print(p1*3)
Python对象中包含了很多双下划线开始和结束的属性,这些是特殊属性,有特殊用法。这里我们列出常见的特殊属性:
特殊属性 | 含义 |
---|---|
obj.__dict__ |
对象的属性字典 |
obj.__class__ |
对象所属的类 |
class.__bases__ |
表示类的父类(多继承时,多个父类放到一个元组中) |
class.__base __ |
类的父类 |
class.__mro __ |
类层次结构 |
class.__subclasses__() |
子类列表 |
#测试特殊属性
class A:
pass
class B:
pass
class C(B,A):
def __init__(self,nn):
self.nn = nn
def cc(self):
print("cc")
c = C(3)
print(c.__dict__)
print(c.__class__)
print(C.__bases__)
print(C.mro())
print(A.__subclasses__())
运行结果:
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__',
'__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__',
'__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__',
'cc', 'nn']
{'nn': 3}
(, )
[, , , ]
[]
除了继承,“组合”也能实现代码的复用!“组合”核心是“将父类对象作为子类的属性”。
is-a
关系,我们可以使用“继承”。从而实现子类拥有的父类的方法和属性。is-a
关系指的是类似这样的关系:狗是动物,dog is animal。狗类就应该继承动物类。has-a
关系,我们可以使用“组合”,也能实现一个类拥有另一个类的方法和属性。has-a
关系指的是这样的关系:手机拥有CPU。 MobilePhone has a CPU
#组合测试
class MobilePhone:
def __init__(self,cpu,screen):
self.cpu = cpu
self.screen = screen
class CPU:
def calculate(self):
print("计算,算个12345")
class Screen:
def show(self):
print("显示一个好看的画面,亮瞎你的钛合金大眼")
c = CPU()
s = Screen()
m = MobilePhone(c,s)
m.cpu.calculate() #通过组合,我们也能调用cpu对象的方法。相当于手机对象间接拥有了“cpu的方法”
m.screen.show()
设计模式是面向对象语言特有的内容,是我们在面临某一类问题时候固定的做法,设计模式有很多种,比较流行的是:GOF(Goup Of Four)23种设计模式。当然,我们没有必要全部学习,学习几个常用的即可。
这里两个最常用的模式:工厂模式和单例模式。
工厂模式实现了创建者和调用者的分离,使用专门的工厂类将选择实现类、创建对象进行统一的管理和控制。
#工厂模式
class CarFactory:
def createCar(self,brand):
if brand == "奔驰":
return Benz()
elif brand == "宝马":
return BMW()
elif brand == '比亚迪':
return BYD()
else:
return "未知品牌,无法创建"
class Benz:
pass
class BMW:
pass
class BYD:
pass
factory = CarFactory()
c1 = factory.createCar("奔驰")
c2 = factory.createCar("宝马")
print(c1)
print(c2)
单例模式(Singleton Pattern)的核心作用是确保一个类只有一个实例,并且提供一个访问该实例的全局访问点。
单例模式只生成一个实例对象,减少了对系统资源的开销。当一个对象的产生需要比较多的资源,如读取配置文件、产生其他依赖对象时,可以产生一个“单例对象”,然后永久驻留内存中,从而极大的降低开销。
单例模式有多种实现的方式,这里推荐重写
__new__()
的方法。
#单例模式
class MySingleton:
__obj = None
__init_flag = True
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if cls.__obj == None:
cls.__obj = object.__new__(cls)
return cls.__obj
def __init__(self,name):
if MySingleton.__init_flag:
print("init....")
self.name = name
MySingleton.__init_flag = False
a = MySingleton("aa")
print(a)
b = MySingleton("bb")
print(b)
运算结果:
init....
<__main__.MySingleton object at 0x01E15610>
<__main__.MySingleton object at 0x01E15610>
#测试工厂模式和单例模式的整合使用
class CarFactory:
__obj = None #类属性
__init_flag = True
def create_car(self,brand):
if brand =="奔驰":
return Benz()
elif brand =="宝马":
return BMW()
elif brand == "比亚迪":
return BYD()
else:
return "未知品牌,无法创建"
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if cls.__obj ==None:
cls.__obj = object.__new__(cls)
return cls.__obj
def __init__(self):
if CarFactory.__init_flag:
print("init CarFactory....")
CarFactory.__init_flag = False
class Benz:
pass
class BMW:
pass
class BYD:
pass
factory = CarFactory()
c1 = factory.create_car("奔驰")
c2 = factory.create_car("比亚迪")
print(c1)
print(c2)
factory2 = CarFactory()
print(factory)
print(factory2)
运算结果:
init CarFactory....
<__main__.Benz object at 0x01E36E90>
<__main__.BYD object at 0x01E36C30>
<__main__.CarFactory object at 0x01E36730>
<__main__.CarFactory object at 0x01E36730>