python7:面向对象编程

采用面向对象的程序设计思想,我们首选思考的不是程序的执行流程,而是Student这种数据类型应该被视为一个对象,这个对象拥有namescore这两个属性Property)。如果要打印一个学生的成绩,首先必须创建出这个学生对应的对象,然后,给对象发一个print_score消息,让对象自己把自己的数据打印出来。

class Student(object):

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

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

给对象发消息实际上就是调用对象对应的关联函数,我们称之为对象的方法(Method)。面向对象的程序写出来就像这样:

bart = Student('Bart Simpson', 59)
lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
bart.print_score()
lisa.print_score()

类和实例

面向对象最重要的概念就是类(Class)实例(Instance),必须牢记类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。

仍以Student类为例,在Python中,定义类是通过class关键字:

class Student(object):
    pass

class后面紧接着是类名,即Student,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object),表示该类是从哪个类继承下来的,继承的概念我们后面再讲,通常,如果没有合适的继承类,就使用object类,这是所有类最终都会继承的类。

定义好了Student类,就可以根据Student类创建出Student的实例,创建实例是通过类名+()实现的:

>>> bart = Student()
>>> bart
<__main__.Student object at 0x10a67a590>
>>> Student
<class '__main__.Student'>

可以看到,变量bart指向的就是一个Student的实例,后面的0x10a67a590是内存地址,每个object的地址都不一样,而Student本身则是一个类。

可以自由地给一个实例变量绑定属性,比如,给实例bart绑定一个name属性:

>>> bart.name = 'Bart Simpson'
>>> bart.name
'Bart Simpson'

由于类可以起到模板的作用,因此,可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法,在创建实例的时候,就把namescore等属性绑上去:

class Student(object):

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

注意到__init__方法的第一个参数永远是self,表示创建的实例本身,因此,在__init__方法内部,就可以把各种属性绑定到self,因为self就指向创建的实例本身。

有了__init__方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__方法匹配的参数,但self不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59

和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self,并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然可以用默认参数可变参数关键字参数命名关键字参数

  • 数据封装

面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在类的内部做输出处理的操作:

class Student(object):

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

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

在类的内部要定义一个方法,除了第一个参数是self外,其他和普通函数一样。要调用一个方法,只需要在实例变量上直接调用,除了self不用传递,其他参数正常传入:

>>> bart.print_score()
Bart Simpson: 59

这样一来,我们从外部看Student类,就只需要知道,创建实例需要给出namescore,而如何打印,都是在Student类的内部定义的,这些数据和逻辑被“封装”起来了,调用很容易,但却不用知道内部实现的细节。

访问限制

从安全性来讲,外部最好不能修改类内部的一些参数.如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__,在Python中,实例的变量名如果以__开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.__name = name
        self.__score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))

改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name实例变量.__score了:
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。
如果想要访问内部的参数怎么办?
可以给Student类增加get_nameget_score这样的方法:

#类似OC的get方法
class Student(object):
    ...

    def get_name(self):
        return self.__name

    def get_score(self):
        return self.__score

如果又要允许外部代码修改score怎么办?可以再给Student类增加set_score方法:

#类似OC的set方法
class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        self.__score = score

为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:

class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self.__score = score
        else:
            raise ValueError('bad score')

继承和多态

静态语言 vs 动态语言

对于静态语言(例如Java)来说,如果需要传入Animal类型,则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类,否则,将无法调用run()方法。

对于Python这样的动态语言来说,则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了:

class Animal(object):
    def run(self):
        print('Animal is running...')
class tiwce(object):
    def run(self):
        print('123')
def run_twice(animal):#静态语言必须传入Animal的类型或者它的子类型,但是动态语言传入有run()方法的类型就可以
    animal.run()
    animal.run()

run_twice(tiwce())

这就是动态语言的“鸭子类型”,它并不要求严格的继承体系,一个对象只要“看起来像鸭子,走起路来像鸭子”,那它就可以被看做是鸭子。

获取对象信息

当我们拿到一个对象的引用时,如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢?

  • 使用type()
    首先,我们来判断对象类型,使用type()函数:
    基本类型都可以用type()判断:
>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>
  • 使用isinstance()
    对于class的继承关系来说,使用type()就很不方便。我们要判断class的类型,可以使用isinstance()函数。
object -> Animal -> Dog -> Husky

那么,isinstance()就可以告诉我们,一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象:

>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()
>>> isinstance(h, Husky)
True
>>> isinstance(h, Dog)
True
>>> isinstance(h, Animal)
True
>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True
  • 使用dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法,可以使用dir()函数,它返回一个包含字符串的list,比如,获得一个str对象的所有属性和方法:

>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

仅仅把属性和方法列出来是不够的,配合getattr()setattr()以及hasattr(),我们可以直接操作一个对象的状态:

>>> class MyObject(object):
...     def __init__(self):
...         self.x = 9
...     def power(self):
...         return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()

紧接着,可以测试该对象的属性:

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗?
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19

如果试图获取不存在的属性,会抛出AttributeError的错误:

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

可以传入一个default参数,如果属性不存在,就返回默认值:

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z',如果不存在,返回默认值404
404

也可以获得对象的方法:

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗?
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81

要注意的是,只有在不知道对象信息的时候,我们才会去获取对象信息。如果知道就直接写:

sum = obj.x + obj.y

一个正确的用法的例子如下:

def readImage(fp):
    if hasattr(fp, 'read'):
        return readData(fp)
    return None

假设我们希望从文件流fp中读取图像,我们首先要判断该fp对象是否存在read方法,如果存在,则该对象是一个流,如果不存在,则无法读取。hasattr()就派上了用场。

实例属性和类属性

给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self变量:

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
s = Student('Bob')
s.score = 90

但是,如果Student类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student类所有:

class Student(object):
    name = 'Student'

当我们定义了一个类属性后,这个属性虽然归类所有,但类的所有实例都可以访问到。来测试一下

>>> class Student(object):
...     name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性,因为实例并没有name属性,所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高,因此,它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失,用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name,由于实例的name属性没有找到,类的name属性就显示出来了
Student

从上面的例子可以看出,在编写程序的时候,千万不要把实例属性和类属性使用相同的名字,因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性,但是当你删除实例属性后,再使用相同的名称,访问到的将是类属性。

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