Python 经验 - 类与对象

Python 中的一切皆对象，包括 class、function 等，具体表现在：

  • 可赋值给变量
  • 可添加到集合
  • 可作为函数参数
  • 可作为函数返回值

对象和类型

对象的特征：身份（即对象在内存中的地址，id）、类型、值

type、object、class

type：

  • 可以创建所有对象（类、函数、集合）的类，或返回对象的类型（type(Object) == type）
  • type 也是对象（自身类的对象），且作为类时 type 继承于 object：type.__bases__ == (object, )

object：

  • object 是 type 的实例，type 是 object 的类：type(object) == type
  • object 是所有类的基类（xxx.__bases__），自定义类默认继承 object：object.__bases__ == ()

常见内置类型

  • None：全局只有一个
  • 数值：int、float、complex、bool
  • 迭代：for ... in ...
  • 序列：list、bytes、range、tuple、str、array
  • 映射：dict
  • 集合：set、fronzenset
  • 上下文：with
  • 其他：模块（import）、class 和 object、函数、方法、代码、object、type、elipsis、notimplemented

isinstance 与 type

使用 isinstance 与 type 都可以判断对象的类型，但更推荐使用 isinstance，会检查对象类的继承链。

class A:
    pass

class B(A):
    pass

b = B()

print(isinstance(b, B))
print(isinstance(b, A))     # b属于B类也属于A类

print(type(b) is B)         # 判读的是id，要使用is
print(type(b) is A)         # b不是A类，所以是false

魔法函数

  • 在 Python 中使类获得某种功能不必通过继承基类、实现方法，而是实现魔法函数（协议）；
  • 魔法函数属于数据模型的一种特性，可以在任何对象中定义；
  • 魔法函数对 Python 原生的类型支持更好，应尽量使用原生；
  • 可迭代对象 __iter__ 会优先于 __getitem__ 且性能更好。

常用魔法函数及其实现特性

class Company(object):
    def __init__(self, employee_list):
        self.employee = employee_list

    def __getitem__(self, item):
        return self.employee[item]

    def __len__(self):
        return len(self.employee)
    
    def __str__(self):
        print("is Company")
        
    def __repr__(self):
        print("is Company(dev)")

obj = Company()

__getitem__：可遍历、切片

for i in obj:
    pass
print(obj[:2])

__len__：取长度

len(obj)

__str__：输出类信息（__repr__于交互式环境自动调用）

print(obj)

另外更多魔法函数用法见：https://rszalski.github.io/magicmethods/

类的比较操作

和其他语言（Java、C++ 的运算符重载）类似，Python 也可以通过重写魔法函数使任意类型支持运算和比较操作，下面以比较不同图形的面积大小为例：

from functools import total_ordering
from abc import abstractmethod

# 抽象基类
# 只需实现其中两种判断的魔法函数即可（自动推测出其他的比较方法）
@total_ordering
class Shape(object):

    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius
        self.pi = 3.14

    # 定义抽象方法（抽象基类 + 抽象方法 -> 接口）
    @abstractmethod
    def area(self):     
        pass
    
    # 小于 <
    def __lt__(self, obj):
        if not isinstance(obj, Shape):
            raise TypeError("Obj is not Shape!")
        return self.area() < obj.area()

    # 等于 =
    def __eq__(self, obj):
        if not isinstance(obj, Shape):
            raise TypeError("Obj is not Shape!")
        return self.area() == obj.area()

# 长方形
class Rectangle(Shape):

    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height

    def area(self):
        return self.width * self.height

# 圆形
class Circle(Shape):

    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius
        self.pi = 3.14

    def area(self):
        return self.radius ** 2 * self.pi

rectangle = Rectangle(2, 2)
circle = Circle(2)
print(rectangle > circle, rectangle == circle, rectangle < circle)    # (False, False, True)

加减乘除等运算也支持这样的操作，感兴趣的朋友可以试试。

鸭子类型

  • 变量可以指向任何类型的对象（不需要继承，也不必考虑多态）；
  • 定义了相同方法（包括魔法函数）的类，可以归为同一种类型（比如 list、set 都是可迭代对象，都可以调用 extend），以相同的方式调用该方法、也可以 for 循环迭代；
  • 缺陷是作为动态语言无法在编译时发现错误。
class Cat(object):
    def say(self):
        print("i am a cat")

class Dog(object):
    def say(self):
        print("i am a fish")

class Duck(object):
    def say(self):
        print("i am a duck")
        
animal_list = [Cat, Dog, Duck]
for animal in animal_list:
    animal().say()    # 都可以“叫”，都可以当它是动物来用，而不必区分是哪种动物

抽象基类

  • 类似 Java 中的接口（定义子类共有的方法且必须被实现），不能实例化；
  • 当希望判定某个对象的类型，或强制某个子类必须实现某方法时，可以通过定义抽象基类让子类继承；
  • collections.abc 模块包含了内部定义的抽象基类，也可以直接导入 abc 自己实现；
  • 虽然提供了抽象基类功能，但还是应该尽可能重用鸭子类型。
from collections.abc import Sized    # Sized表示实现了__len__的类型

class Company(object):
    def __init__(self, employee_list):
        self.employee = employee_list
    
    def __len__(self):
        return len(self.employee)

com = Company(["b1", "b2"])

# 如果没有基类，就需要hasattr来判断对象是否存在某个方法
hasattr(com, "__len__")  

# 继承抽象基类的类，只需要根据对象其基类即可判断是否存在某方法
isinstance(com, Sized)  # Sized抽象基类肯定存在 __len__ 方法，所以可以放心调用 len

实例：

import abc

class CacheBase(metaclass=abc.ABCMeta):
    
    @abc.abstractmethod     # 如果子类没有实现该方法，则会抛出异常
    def get(self, key):     
        pass
    
    @abc.abstractmethod
    def set(self, key, value):
        pass

class RedisCache(CacheBase):
    pass

r = RedisCache()

类属性和实例属性

定义在类和实例中的变量与方法

class A:
    aa = 1
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

a = A(2,3)

a.aa = 100      # 修改的是实例变量，不会影响类变量
print(a.x, a.y, a.aa)
print(A.aa)

b = A(3,5)
print(b.aa)

查找顺序：

  • 由下而上，先检查实例是否存在该属性，不存在再从类中查找；
  • 多继承时，采用 C3 算法在父类中查找。
class D:
    pass

class E:
    pass

class C(E):
    pass

class B(D):
    pass

class A(B, C):
    pass

print(A.__mro__)

静态方法、类方法、对象方法

class Date:
    # 构造函数
    def __init__(self, year, month, day):
        self.year = year
        self.month = month
        self.day = day

    # 实例方法
    def tomorrow(self):
        self.day += 1

    @staticmethod
    def parse_from_string(date_str):
        year, month, day = tuple(date_str.split("-"))
        return Date(int(year), int(month), int(day))

    # 静态方法（与普通函数没什么区别，只是封装在类中，与类交互时要指定类名）
    @staticmethod
    def valid_str(date_str):
        year, month, day = tuple(date_str.split("-"))
        return int(year)>0 and (int(month) >0 and int(month)<=12) and (int(day) >0 and int(day)<=31)

    # 类方法（隐含参数为类本身，不依赖于类名）
    @classmethod
    def from_string(cls, date_str):
        year, month, day = tuple(date_str.split("-"))
        return cls(int(year), int(month), int(day))

    # 实例方法
    def __str__(self):
        return "{year}/{month}/{day}".format(year=self.year, month=self.month, day=self.day)

if __name__ == "__main__":
    new_day = Date(2018, 12, 31)
    new_day.tomorrow()
    print(new_day)

    # 2018-12-31
    date_str = "2018-12-31"
    year, month, day = tuple(date_str.split("-"))
    new_day = Date(int(year), int(month), int(day))
    print (new_day)

    # 用 staticmethod 完成初始化
    new_day = Date.parse_from_string(date_str)
    print(new_day)

    # 用 classmethod 完成初始化
    new_day = Date.from_string(date_str)
    print(new_day)
    print(Date.valid_str("2018-12-32"))

数据封装与私有属性

  • 以双下划线开头的私有属性不可以直接通过对象直接访问，而应该定义 get、set 方法进行有条件的读写；
  • 以单下划线开头的私有属性不能用 from module import * 导入，其他方面和公有属性访问方式一样；
  • 私有属性仍然可以通过 obj._classname__field 访问，所以不是绝对安全的；
  • 利用这个机制，可以解决类继承后私有变量重名的问题。
from x.class_method import Date
class User:
    def __init__(self, birthday):
        self.__birthday = birthday     

    def get_age(self):
        return 2018 - self.__birthday.year    # 返回年龄

if __name__ == "__main__":
    user = User(Date(1990,2,1))
    print(user._Student__birthday)
    print(user.__birthday)    # 报错
    print(user.get_age())

自省机制

自省是指对象创建后可以通过一定的机制查询和修改其内部结构（如运行时能够获得对象的类型、为对象添加方法）。

from x.class_method import Date

class Person:
    name = "user"

class Student(Person):
    def __init__(self, scool_name):
        self.scool_name = scool_name

if __name__ == "__main__":
    user = Student("ywh")

    print(user.__dict__)    # 通过__dict__查询实例具有的属性（C实现，性能很高）
    user.__dict__["school_addr"] = "北京市"      # 动态修改对象
    print(user.school_addr)
    print(Person.__dict__)
    print(user.name)      # 自动向上查找
    a = [1, 2]
    print(dir(a))

super 函数

  • 子类继承自父类，有时不需要在子类中执行变量赋值：self.name = name，只需要执行父类初始化方法即可；
  • super 执行顺序：MRO 顺序（而不是调用父类构造方法）
from threading import Thread
class MyThread(Thread):
    def __init__(self, name, user):
        self.user = user
        super().__init__(name=name)

class A:
    def __init__(self):
        print ("A")

class B(A):
    def __init__(self):
        print ("B")
        super().__init__()      # 获取父类，调用其初始化方法

class C(A):
    def __init__(self):
        print ("C")
        super().__init__()
        
class D(B, C):
    def __init__(self):
        print ("D")
        super(D, self).__init__()

if __name__ == "__main__":
    print(D.__mro__)
    d = D()

多继承设计（暂时没理解）

建议使用 Mixin 模式：

  • Mixin 类功能尽量单一
  • 不和基类关联，可以和任意基类组合，基类可以不和 Mixin 关联就能初始化成功
  • 在 Mixin 中不要使用 super 这种用法（不能按照 MRO 顺序）
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