8、python基础：类

前言

余生平，怎一个懒字了得。

一、初探类

1.1、类定义语法：

在实践中，类定义内的语句通常都是函数定义，但也允许有其他语句，有时还很有用 — 我们会稍后再回来说明这个问题。 在类内部的函数定义通常具有一种特别形式的参数列表，这是方法调用的约定规范所指明的 — 这个问题也将在稍后再说明。
当进入类定义时，将创建一个新的命名空间，并将其用作局部作用域 — 因此，所有对局部变量的赋值都是在这个新命名空间之内。 特别的，函数定义会绑定到这里的新函数名称。
当（从结尾处）正常离开类定义时，将创建一个 类对象。 这基本上是一个包围在类定义所创建命名空间内容周围的包装器；我们将在下一节了解有关类对象的更多信息。 原始的（在进入类定义之前起作用的）局部作用域将重新生效，类对象将在这里被绑定到类定义头所给出的类名称 (在这个示例中为 ClassName)。

class ClassName:
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

1.2、类对象：

类对象支持两种操作：属性引用和实例化。
属性引用 使用 Python 中所有属性引用所使用的标准语法: obj.name。 有效的属性名称是类对象被创建时存在于类命名空间中的所有名称。 因此，如果类定义是这样的:

class MyClass:
    """A simple example class"""
    i = 12345

    def f(self):
        return 'hello world'

那么 MyClass.i 和 MyClass.f 就是有效的属性引用，将分别返回一个整数和一个函数对象。 类属性也可以被赋值，因此可以通过赋值来更改 MyClass.i 的值。 doc 也是一个有效的属性，将返回所属类的文档字符串: “A simple example class”。

类的 实例化 使用函数表示法。 可以把类对象视为是返回该类的一个新实例的不带参数的函数。 举例来说（假设使用上述的类）

x = MyClass()

创建类的新 实例 并将此对象分配给局部变量 x。

实例化操作（“调用”类对象）会创建一个空对象。 许多类喜欢创建带有特定初始状态的自定义实例。 为此类定义可能包含一个名为 init() 的特殊方法，就像这样:

def __init__(self):
    self.data = []

当一个类定义了 init() 方法时，类的实例化操作会自动为新创建的类实例发起调用 init()。 因此在这个示例中，可以通过以下语句获得一个经初始化的新实例:

x = MyClass()

当然，init() 方法还可以有额外参数以实现更高灵活性。 在这种情况下，提供给类实例化运算符的参数将被传递给 init()。 例如

>>> class Complex:
...     def __init__(self, realpart, imagpart):
...         self.r = realpart
...         self.i = imagpart
...
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)

1.3、实例对象

现在我们能用实例对象做什么？ 实例对象所能理解的唯一操作是属性引用。 有两种有效的属性名称：数据属性和方法。

数据属性 对应于 Smalltalk 中的“实例变量”，以及 C++ 中的“数据成员”。 数据属性不需要声明；像局部变量一样，它们将在第一次被赋值时产生。 例如，如果 x 是上面创建的 MyClass 的实例，则以下代码段将打印数值 16，且不保留任何追踪信息:

x.counter = 1
while x.counter < 10:
    x.counter = x.counter * 2
print(x.counter)
del x.counter

另一类实例属性引用称为 方法。 方法是“从属于”对象的函数。 （在 Python 中，方法这个术语并不是类实例所特有的：其他对象也可以有方法。 例如，列表对象具有 append, insert, remove, sort 等方法。 然而，在以下讨论中，我们使用方法一词将专指类实例对象的方法，除非另外显式地说明。）

实例对象的有效方法名称依赖于其所属的类。 根据定义，一个类中所有是函数对象的属性都是定义了其实例的相应方法。 因此在我们的示例中，x.f 是有效的方法引用，因为 MyClass.f 是一个函数，而 x.i 不是方法，因为 MyClass.i 不是函数。 但是 x.f 与 MyClass.f 并不是一回事 — 它是一个 方法对象，不是函数对象。

1.4、方法对象

通常，方法在绑定后立即被调用:

x.f()

MyClass 示例中，这将返回字符串 ‘hello world’。 但是，立即调用一个方法并不是必须的: x.f 是一个方法对象，它可以被保存起来以后再调用。 例如:

xf = x.f
while True:
    print(xf())

将持续打印 hello world，直到结束。

当一个方法被调用时到底发生了什么？ 你可能已经注意到上面调用 x.f() 时并没有带参数，虽然 f() 的函数定义指定了一个参数。 这个参数发生了什么事？ 当不带参数地调用一个需要参数的函数时 Python 肯定会引发异常 — 即使参数实际未被使用…

实际上，你可能已经猜到了答案：方法的特殊之处就在于实例对象会作为函数的第一个参数被传入。 在我们的示例中，调用 x.f() 其实就相当于 MyClass.f(x)。 总之，调用一个具有 n 个参数的方法就相当于调用再多一个参数的对应函数，这个参数值为方法所属实例对象，位置在其他参数之前。

如果你仍然无法理解方法的运作原理，那么查看实现细节可能会弄清楚问题。 当一个实例的非数据属性被引用时，将搜索实例所属的类。 如果被引用的属性名称表示一个有效的类属性中的函数对象，会通过打包（指向）查找到的实例对象和函数对象到一个抽象对象的方式来创建方法对象：这个抽象对象就是方法对象。 当附带参数列表调用方法对象时，将基于实例对象和参数列表构建一个新的参数列表，并使用这个新参数列表调用相应的函数对象。

1.5、 类和实例变量

一般来说，实例变量用于每个实例的唯一数据，而类变量用于类的所有实例共享的属性和方法:

class Dog:

    kind = 'canine'         # class variable shared by all instances

    def __init__(self, name):
        self.name = name    # instance variable unique to each instance

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> e.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> d.name                  # unique to d
'Fido'
>>> e.name                  # unique to e
'Buddy'

正如 名称和对象 中已讨论过的，共享数据可能在涉及 mutable 对象例如列表和字典的时候导致令人惊讶的结果。 例如以下代码中的 tricks 列表不应该被用作类变量，因为所有的 Dog 实例将只共享一个单独的列表:

class Dog:

    tricks = []             # mistaken use of a class variable

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

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks                # unexpectedly shared by all dogs
['roll over', 'play dead']

正确的类设计应该使用实例变量:

class Dog:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.tricks = []    # creates a new empty list for each dog

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks
['roll over']
>>> e.tricks
['play dead']

二、继承

当然，如果不支持继承，语言特性就不值得称为“类”。派生类定义的语法如下所示:

class DerivedClassName(BaseClassName):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

名称 BaseClassName 必须定义于包含派生类定义的作用域中。 也允许用其他任意表达式代替基类名称所在的位置。 这有时也可能会用得上，例如，当基类定义在另一个模块中的时候:

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

派生类定义的执行过程与基类相同。 当构造类对象时，基类会被记住。 此信息将被用来解析属性引用：如果请求的属性在类中找不到，搜索将转往基类中进行查找。 如果基类本身也派生自其他某个类，则此规则将被递归地应用。

派生类的实例化没有任何特殊之处: DerivedClassName() 会创建该类的一个新实例。 方法引用将按以下方式解析：搜索相应的类属性，如有必要将按基类继承链逐步向下查找，如果产生了一个函数对象则方法引用就生效。

派生类可能会重写其基类的方法。 因为方法在调用同一对象的其他方法时没有特殊权限，所以调用同一基类中定义的另一方法的基类方法最终可能会调用覆盖它的派生类的方法。 （对 C++ 程序员的提示：Python 中所有的方法实际上都是 virtual 方法。）

在派生类中的重载方法实际上可能想要扩展而非简单地替换同名的基类方法。 有一种方式可以简单地直接调用基类方法：即调用 BaseClassName.methodname(self, arguments)。 有时这对客户端来说也是有用的。 （请注意仅当此基类可在全局作用域中以 BaseClassName 的名称被访问时方可使用此方式。
Python有两个内置函数可被用于继承机制：

• 使用 isinstance() 来检查一个实例的类型: isinstance(obj, int) 仅会在 obj.class 为int 或某个派生自 int 的类时为 True。
• 使用 issubclass() 来检查类的继承关系: issubclass(bool, int) 为 True，因为 bool是 int 的子类。 但是，issubclass(float, int) 为 False，因为 float 不是 int 的子类。

三、私有变量

那种仅限从一个对象内部访问的“私有”实例变量在 Python 中并不存在。 但是，大多数 Python 代码都遵循这样一个约定：带有一个下划线的名称 (例如 _spam) 应该被当作是 API 的非公有部分 (无论它是函数、方法或是数据成员)。 这应当被视为一个实现细节，可能不经通知即加以改变。

由于存在对于类私有成员的有效使用场景（例如避免名称与子类所定义的名称相冲突），因此存在对此种机制的有限支持，称为 名称改写。 任何形式为 __spam 的标识符（至少带有两个前缀下划线，至多一个后缀下划线）的文本将被替换为 _classname__spam，其中 classname 为去除了前缀下划线的当前类名称。 这种改写不考虑标识符的句法位置，只要它出现在类定义内部就会进行。

名称改写有助于让子类重载方法而不破坏类内方法调用。例如

class Mapping:
    def __init__(self, iterable):
        self.items_list = []
        self.__update(iterable)

    def update(self, iterable):
        for item in iterable:
            self.items_list.append(item)

    __update = update   # private copy of original update() method

class MappingSubclass(Mapping):

    def update(self, keys, values):
        # provides new signature for update()
        # but does not break __init__()
        for item in zip(keys, values):
            self.items_list.append(item)

上面的示例即使在 MappingSubclass 引入了一个 __update 标识符的情况下也不会出错，因为它会在 Mapping 类中被替换为 _Mapping__update 而在 MappingSubclass 类中被替换为 _MappingSubclass__update。

请注意，改写规则的设计主要是为了避免意外冲突；访问或修改被视为私有的变量仍然是可能的。这在特殊情况下甚至会很有用，例如在调试器中。

请注意传递给 exec() 或 eval() 的代码不会将发起调用类的类名视作当前类；这类似于 global 语句的效果，因此这种效果仅限于同时经过字节码编译的代码。 同样的限制也适用于 getattr(), setattr() 和 delattr()，以及对于 dict 的直接引用。

四、迭代器

到目前为止，您可能已经注意到大多数容器对象都可以使用 for 语句:

for element in [1, 2, 3]:
    print(element)
for element in (1, 2, 3):
    print(element)
for key in {'one':1, 'two':2}:
    print(key)
for char in "123":
    print(char)
for line in open("myfile.txt"):
    print(line, end='')

这种访问风格清晰、简洁又方便。 迭代器的使用非常普遍并使得 Python 成为一个统一的整体。 在幕后，for 语句会在容器对象上调用 iter()。 该函数返回一个定义了 next() 方法的迭代器对象，此方法将逐一访问容器中的元素。 当元素用尽时，next() 将引发 StopIteration 异常来通知终止 for 循环。 你可以使用 next() 内置函数来调用 next() 方法；这个例子显示了它的运作方式:

>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<str_iterator object at 0x10c90e650>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
    next(it)
StopIteration

看过迭代器协议的幕后机制，给你的类添加迭代器行为就很容易了。 定义一个 iter() 方法来返回一个带有 next() 方法的对象。 如果类已定义了 next()，则 iter() 可以简单地返回 self:

class Reverse:
    """Iterator for looping over a sequence backwards."""
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.data[self.index]

>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
...     print(char)
...
m
a
p
s

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python官方标准库链接