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Python 面向对象

Python 从设计之初就已经是一门面向对象的语言，Python 中所有的东西都是对象

如果你以前没有接触过面向对象的编程语言，那可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征，在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念，这样有助于你更容易的学习 Python 的面向对象编程

面向对象

下表列出了一些面向对象最重要的概念

术语 说明
类( Class ) 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例
类变量 类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员 类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据
方法重写 如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写
实例变量 定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类
继承 即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例如 Dog 是一个 Animal ）
实例化 创建一个类的实例，类的具体对象
方法 类中定义的函数
对象 通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法

创建类

class 关键字用来创建一个类

class 之后为类的名称并以冒号结尾

class ClassName:
   '''类的帮助信息''''   # 类文档字符串
   class_suite         # 类体

类的帮助信息可以通过 ClassName.__doc__ 查看

class_suite 由类成员，方法，数据属性组成

下面的代码创建了一个简单的 Employee 类

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:
   '''所有员工的基类'''
   empCount = 0

   def __init__(self, name, salary):
      self.name = name
      self.salary = salary
      Employee.empCount += 1

   def displayCount(self):
     print "Total Employee %d" % Employee.empCount

   def displayEmployee(self):
      print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary

其中

  1. empCount 变量是一个类变量，它的值将在这个类的所有实例之间共享

    可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问

  2. init() 是一个特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法

  3. self 代表类的实例，self 在定义类的方法时是必须有的，虽然在调用时不必传入相应的参数

self 代表类的实例，而非类

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的 第一个参数名称

按照惯例它的名称是 self

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)

t = Test()
t.prt()

运行以上 Python 代码，输出结果如下

<__main__.Test instance at 0x10d066878>
__main__.Test

从结果可以看出，self 代表的是类的实例，代表当前对象的地址，而 self.class 则指向类

self 不是 python 关键字，我们把它换成 ins 也是可以正常执行的

class Test:
    def prt(ins):
        print(ins)
        print(ins.__class__)

t = Test()
t.prt()

运行以上 Python 代码，输出结果如下

<__main__.Test instance at 0x10d066878>
__main__.Test

创建类的实例对象

我们已经创建好了一个类 Employee，如果要创建这个类的实例，只需要使用 类名+() 即可

就像调用函数一样

类的实例会通过 __init__() 方法接受参数

'''创建 Employee 类的第一个对象'''
e1 = Employee("Li Bai", 2000)

'''创建 Employee 类的第二个对象'''
e2 = Employee("Du Pu", 5000)

访问属性和调用方法

有了类的实例后，我们就可以访问实例对象的属性和调用方法了

Python 通过使用点(.)来访问对象的属性和调用方法

点(.) 也使用如下类的名称访问类的方法和属性

e1.displayEmployee()
e2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

范例

下面的代码创建和实例化了一个类，并访问实例的方法

# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:
   '''所有员工的基类'''
   empCount = 0

   def __init__(self, name, salary):
      self.name = name
      self.salary = salary
      Employee.empCount += 1

   def displayCount(self):
     print "Total Employee %d" % Employee.empCount

   def displayEmployee(self):
      print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary

'''创建 Employee 类的第一个对象'''
e1 = Employee("Zara", 2000)
'''创建 Employee 类的第二个对象'''
e2 = Employee("Manni", 5000)
e1.displayEmployee()
e22.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

运行以上 Python 代码，输出结果如下

Name :  Zara ,Salary:  2000
Name :  Manni ,Salary:  5000
Total Employee 2

Python 还可以动态的给实例对象添加，删除，修改属性

e1.age = 7  # 添加一个 'age' 属性
e1.age = 8  # 修改 'age' 属性
del e1.age  # 删除 'age' 属性

我们还可以使用以下函数的方式来访问属性

函数 说明
getattr(obj, name[, default]) 访问对象的属性
hasattr(obj,name) 检查是否存在一个属性
setattr(obj,name,value) 设置一个属性
如果属性不存在，会创建一个新属性
delattr(obj, name) 删除属性

范例

hasattr(e1, 'age')    # 如果存在 'age' 属性返回 True。
getattr(e1, 'age')    # 返回 'age' 属性的值
setattr(e1, 'age', 8) # 添加属性 'age' 值为 8
delattr(el, 'age')    # 删除属性 'age'

Python 类内置属性

下表列出了 Python 类的通用内置属性，这些属性可以通过类或者类的实例对象访问

属性 说明
__dict__ 类的属性 ( 包含一个字典，由类的数据属性组成 )
__doc__ 类的文档字符串
__name__ 类名
__module__ 类定义所在的模块，类的全名是 '__main__.className'
如果类位于一个模块 mod 中，那么 className.module 等于 mod
__bases__ 类的所有父类构成元素（包含了一个由所有父类组成的元组）

范例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:
   '所有员工的基类'
   empCount = 0

   def __init__(self, name, salary):
      self.name = name
      self.salary = salary
      Employee.empCount += 1

   def displayCount(self):
     print "Total Employee %d" % Employee.empCount

   def displayEmployee(self):
      print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary

print "Employee.__doc__:", Employee.__doc__
print "Employee.__name__:", Employee.__name__
print "Employee.__module__:", Employee.__module__
print "Employee.__bases__:", Employee.__bases__
print "Employee.__dict__:", Employee.__dict__

运行以上 Python 代码，输出结果如下

Employee.__doc__: 所有员工的基类
Employee.__name__: Employee
Employee.__module__: __main__
Employee.__bases__: ()
Employee.__dict__: {'__module__': '__main__', 'displayCount': <function displayCount at 0x10a939c80>, 'empCount': 0, 'displayEmployee': <function displayEmployee at 0x10a93caa0>, '__doc__': '\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x91\x98\xe5\xb7\xa5\xe7\x9a\x84\xe5\x9f\xba\xe7\xb1\xbb', '__init__': <function __init__ at 0x10a939578>}

Python 对象销毁 ( 垃圾回收 )

Python 使用了引用计数这一简单技术来跟踪和回收垃圾

Python 内部记录着所有使用中的对象各有多少引用

一个内部跟踪变量，称为一个引用计数器

当对象被创建时， 就创建了一个引用计数， 当这个对象不再需要时， 也就是说， 这个对象的引用计数变为0 时， 它被垃圾回收

但是回收不是"立即"的，由解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收

a = 40      # 创建对象  < 40 >
b = a       # 增加引用， < 40 > 的计数
c = [b]     # 增加引用. < 40 > 的计数

del a       # 减少引用 < 40 > 的计数
b = 100     # 减少引用 < 40 > 的计数
c[0] = -1   # 减少引用 < 40 > 的计数

垃圾回收机制不仅针对引用计数为 0 的对象，同样也可以处理循环引用的情况

循环引用指的是，两个对象相互引用，但是没有其他变量引用他们

这种情况下，仅使用引用计数是不够的

Python 的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器

作为引用计数的补充， 垃圾收集器也会留心被分配的总量很大 ( 及未通过引用计数销毁的那些 ) 的对象

在这种情况下， 解释器会暂停下来， 试图清理所有未引用的循环

析构方法 __del__()

__del__() 方法会在对象销毁的时候被调用，当对象不再被使用时，__del__ 方法运行

# -*- coding: UTF-8 -*-

class Point:
   def __init__( self, x=0, y=0):
      self.x = x
      self.y = y
   def __del__(self):
      class_name = self.__class__.__name__
      print class_name, "销毁"

pt1 = Point()
pt2 = pt1
pt3 = pt1
print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的id
del pt1
del pt2
del pt3

运行以上 Python 代码，输出结果如下

3083401324 3083401324 3083401324
Point 销毁

类的继承

面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用

实现这种重用的方法之一是通过继承机制

继承完全可以理解成类之间的类型和子类型关系

继承语法

class 派生类名 ( 基类名 )：
    # ...

基类名写在括号里，基本类是在类定义的时候，在元组之中指明的

Python 中继承中的一些特点

  1. 在继承中基类的构造 ( __init__() 方法 ) 不会被自动调用，它需要在其派生类的构造中亲自专门调用
  2. 在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上 self 参数变量。区别于在类中调用普通函数时并不需要带上 self 参数
  3. Python 总是首先查找对应类型的方法，如果它不能在派生类中找到对应的方法，它才开始到基类中逐个查找 ( 先在本类中查找调用的方法，找不到才去基类中找 )

范例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Parent:        # 定义父类
   parentAttr = 100
   def __init__(self):
      print "调用父类构造函数"

   def parentMethod(self):
      print '调用父类方法'

   def setAttr(self, attr):
      Parent.parentAttr = attr

   def getAttr(self):
      print "父类属性 :", Parent.parentAttr

class Child(Parent): # 定义子类
   def __init__(self):
      print "调用子类构造方法"

   def childMethod(self):
      print '调用子类方法 child method'

c = Child()          # 实例化子类
c.childMethod()      # 调用子类的方法
c.parentMethod()     # 调用父类方法
c.setAttr(200)       # 再次调用父类的方法
c.getAttr()          # 再次调用父类的方法

运行以上 Python 代码，输出结果如下

调用子类构造方法
调用子类方法 child method
调用父类方法
父类属性 : 200

多重继承

如果在继承元组中列了一个以上的类，那么它就被称作 "多重继承"

class SubClassName (ParentClass1[, ParentClass2, ...]):
   'Optional class documentation string'
   class_suite

下面的代码演示了如何继承多个类

class A:        # 定义类 A
.....

class B:         # 定义类 B
.....

class C(A, B):   # 继承类 A 和 B
.....

继承关系

可以使用 issubclass() 或者 isinstance() 方法来检测两个类之间的和类与实例之间的关系

方法 说明
issubclass(sub,sup) 判断一个类是另一个类的子类或者子孙类
isinstance(obj, Class) 如果 obj 是 Class 类的实例对象或者是一个 Class 子类的实例对象则返回 True

方法重写

如果父类方法的功能不能满足需求，可以在子类重写父类的方法

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print '调用父类方法'

class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print '调用子类方法'

c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重写方法

运行以上 Python 代码，输出结果如下

调用子类方法

基础重载方法

下表列出了一些通用的功能，可以在子类里重写这些方法的实现

方法 描述 使用方式
__init__ ( self [,args...] ) 构造函数 obj = className(args)
__del__( self ) 析构方法 ,删除一个对象 del obj
__repr__( self ) 转化为供解释器读取的形式 repr(obj)
__str__( self ) 将值转化为适于人阅读的形式 str(obj)
__cmp__ ( self, x ) 对象比较 cmp(obj, x)

运算符重载

Python 同样支持运算符重载

#!/usr/bin/python

class Vector:
   def __init__(self, a, b):
      self.a = a
      self.b = b

   def __str__(self):
      return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)

   def __add__(self,other):
      return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)

v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
print v1 + v2

运行以上 Python 代码，输出结果如下

Vector(7,8)

类属性与方法

类的私有属性和方法

两个下划线开头的方法或者属性，用于声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问，比如 __private_attrs

在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs

类的方法

在类的内部，使用 def 关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self,且为第一个参数

# -*- coding: UTF-8 -*-

class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公开变量

    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print self.__secretCount

counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print counter.publicCount
print counter.__secretCount  # 报错，实例不能访问私有变量

Python 通过改变名称来包含类名

1
2
2
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 17, in <module>
    print counter.__secretCount  # 报错，实例不能访问私有变量
AttributeError: JustCounter instance has no attribute '__secretCount'

Python 不允许实例化的类访问私有数据，但可以使用 object._className__attrName 访问属性，将如下代码替换以上代码的最后一行代码

print counter._JustCounter__secretCount

运行以上 Python 代码，输出结果如下

1
2
2
2

单下划线、双下划线、头尾双下划线说明

  1. __foo__ : 定义的是特列方法，类似 __init__() 之类的

  2. _foo : 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于from module import *

  3. __foo : 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了。

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