关于python:Python面向对象基础

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类的定义

类的定义的语法

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

示例代码

class Door:
    def __init__(self, number, status):
        self.number = number
        self.status = status

<!–more–>

类的实例化

class Door:
    def __init__(self, number, status):
        self.number = number
        self.status = status

door = Door(1001, 'open')
door.number
door.status
  • 创建对象应用 类名(__init__ 函数除第一个参数外的参数列表)
  • 创建对象的时候理论执行了 __init__函数
  • __init__ 函数并不会创建对象

函数创立及初始化的过程

  1. 首先创建对象
  2. 对象作为 self 参数传递给 __init__ 函数
  3. 返回 self

作用域

类变量

示例代码

In [1]: class A:
   ...:         NAME = 'A'  # 类的间接上级作用域 叫做类变量
   ...:         def __init__(self, name):
   ...:             self.name = name  # 关联到实例的变量 叫做实例变量
   ...:          

In [2]: a = A('a')

In [3]: a.NAME
Out[3]: 'A'

In [4]: a.name
Out[4]: 'a'

In [5]: A.NAME
Out[5]: 'A'

In [6]: A.name
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-61c1cc534250> in <module>()
----> 1 A.name

AttributeError: type object 'A' has no attribute 'name'

In [7]: a2 = A('a2')

In [8]: a2.NAME
Out[8]: 'A'

In [9]: a2.NAME = 'A2'  # 给示例 a2 的类变量 NAME 赋值

In [10]: a2.NAME
Out[10]: 'A2'

In [11]: a.NAME
Out[11]: 'A'

In [12]: A.NAME  # 类变量没有变动
Out[12]: 'A'

In [13]: a2.xxx = 3

In [14]: a2.xxx  # 赋值之后 a2 多了 xxx 属性
Out[14]: 3

In [15]: A.NAME = 'AA'  # 间接批改类的类变量

In [16]: A.NAME
Out[16]: 'AA'

In [17]: a.NAME  # 对应的实例的类变量也产生了扭转
Out[17]: 'AA'

In [18]: a2.NAME  # a2 的类变量在之前的赋值被笼罩了,因而扭转类变量的并不会影响 a2
Out[18]: 'A2'

所以

  • 类变量对类和实例都可见
  • 所有实例共享类变量
  • 当给实例的类变量赋值时,相当于动静的给这个实例减少了一个属性,笼罩了类变量

属性查找程序

  • __dict__:实例变量的字典
  • __class__:失去实例对应的类
  • 先查找 __dict__ 在查找__class__

代码

In [1]: class A:
   ...:     NAME = 'A'
   ...:     def __init__(self, name):
   ...:         self.name = name
   ...:         

In [2]: a = A('a')

In [3]: a.NAME
Out[3]: 'A'

In [4]: a.__class__.NAME
Out[4]: 'A'

In [5]: a.__dict__
Out[5]: {'name': 'a'}

In [6]: a.__class__  # a.__class__示意实例对应的类
Out[6]: __main__.A

In [7]: a.NAME = 'AA'

In [8]: a.__dict__  # 笼罩类变量之后__dict__减少了一个键值对
Out[8]: {'NAME': 'AA', 'name': 'a'}

In [9]: a.__dict__['NAME'] = 'AAA'  # 能够间接批改__dict__

In [10]: a.__dict__
Out[10]: {'NAME': 'AAA', 'name': 'a'}

In [11]: a.__class__.NAME
Out[11]: 'A'

In [12]: a.__class__.__dict__
Out[12]: 
mappingproxy({'NAME': 'A',
              '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>,
              '__doc__': None,
              '__init__': <function __main__.A.__init__>,
              '__module__': '__main__',
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>})

类装璜器

参数是一个类,并且返回一个类的函数就能够是一个类装璜器。

类装璜器通常用于给类减少属性,如果减少办法,则都是类级的办法。

代码 1:给类减少属性

函数办法减少:定义 set_name 函数给类 F 减少一个 NAME 属性

In [1]: class F:
   ...:     pass
   ...: 

In [2]: def set_name(cls, name):  # 给 cls 减少属性 NAME=name
   ...:     cls.NAME = name
   ...:     return cls
   ...: 

In [3]: F1 = set_name(F, 'F')  # 返回 F 自身,并且 F1 指向 F

In [4]: F1.NAME
Out[4]: 'F'

In [5]: f1 = F1()

In [6]: f1.NAME
Out[6]: 'F'

In [7]: F1.__dict__
Out[7]: 
mappingproxy({'NAME': 'F',
              '__dict__': <attribute '__dict__' of 'F' objects>,
              '__doc__': None,
              '__module__': '__main__',
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'F' objects>})

In [8]: f1.__dict__
Out[8]: {}

In [9]: f1.__class__
Out[9]: __main__.F

In [10]: F.__dict__  # 实质上减少的还是类 F
Out[10]: 
mappingproxy({'NAME': 'F',
              '__dict__': <attribute '__dict__' of 'F' objects>,
              '__doc__': None,
              '__module__': '__main__',
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'F' objects>})

对 set_name 函数进行柯里化,实现带参数的类装璜器

In [2]: def set_name(name):   # 传入参数 name
   ...:     def wrap(cls):   # 装璜器是 wrap
   ...:         cls.NAME = name
   ...:         return cls
   ...:     return wrap
   ...: 

In [3]: @set_name('G')
   ...: class G:
   ...:     pass
   ...: 

In [4]: G.NAME
Out[4]: 'G'

In [5]: class G:
   ...:     pass
   ...: 

In [6]: G = set_name('G')(G)  # 装璜器的函数调用办法

In [7]: G.NAME
Out[7]: 'G'

代码 2:给类减少办法

类装璜器 get_name 给类 H 减少一个办法__get_name__

In [1]: def get_name(cls):
   ...:     def _get_name(self):
   ...:         return cls.__name__
   ...:     cls.__get_name__ = _get_name  # 给 cls 减少__get_name__指向_get_name
   ...:     return cls
   ...: 

In [2]: @get_name
   ...: class H:
   ...:     pass
   ...: 

In [3]: h = H()

In [4]: h.__get_name__()
Out[4]: 'H'

In [5]: H.__dict__
Out[5]: 
mappingproxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'H' objects>,
              '__doc__': None,
              '__get_name__': <function __main__.get_name.<locals>._get_name>,
              '__module__': '__main__',
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'H' objects>})

类办法 / 静态方法

办法的定义都是类级的,然而有的办法应用实例调用,有的办法应用类来调用

  • 类办法:当一个办法,被 classmethod 装璜时,第一个参数会变成类自身,这样的办法叫类办法
  • 当一个办法,被 staticmethod 装璜的时候,不会主动传递第一个参数,这样的办法叫静态方法

代码

class I:
    def print(self):  # 实例办法
        print('instance method')

    @classmethod
    def class_print(cls):  # 类办法
        print(id(cls))
        print('class method')

    @staticmethod 
    def static_print():  # 静态方法
        print('static method')

    def xxx_print():  # 一个一般办法
        print('this is a function')
  • 实例办法只能由实例调用
  • 类办法能够被类和实例应用,并且被实例应用时,传入的第一个参数还是类
  • 静态方法能够被类和实例应用,都不会传入第一个参数
  • 类中的一般办法,因为没有传入 self,因而只能被类应用,实例无奈应用
  • 各种办法依据首参来决定。

访问控制

双下划线

  • 所有 双下划线开始,非双下划线结尾 的成员,都是公有成员
  • 严格的说,Python 里没有真正公有成员
  • Python 的公有成员是通过 改名 实现的:_类名 + 带双下划綫的属性
  • 除非真的有必要,并且革除明确的晓得会有什么结果,否则不要通过改名规定批改公有成员
In [1]: class Door:
   ...:     def __init__(self, number, status):
   ...:         self.number = number
   ...:         self.__status = status  # 双下划线开始,非双下划綫结尾的都是公有的,在类内部无法访问
   ...:     def open(self):
   ...:         self.__status = 'opening'
   ...:     def close(self):
   ...:         self.__status = 'closed'
   ...:     def status(self):
   ...:         return self.__status
   ...:     def __set_number(self, number):  # # 双下滑先开始,非双下划线结尾的办法也是公有办法
   ...:         self.number = number
   ...:         

In [2]: door = Door(1001, 'closed')

In [3]: door.__status  # 无法访问公有属性
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-d55234f04e7f> in <module>()
----> 1 door.__status

AttributeError: 'Door' object has no attribute '__status'

In [4]: door.__dict__  # door 对象含有的属性_Door__status
Out[4]: {'_Door__status': 'closed', 'number': 1001}

In [5]: door.__status = 'hahaha'  # 给对象创立了新的属性,并没有批改到__status

In [6]: door.__status
Out[6]: 'hahaha'

In [7]: door.__dict__
Out[7]: {'_Door__status': 'closed', '__status': 'hahaha', 'number': 1001}

In [8]: door.status()
Out[8]: 'closed'

In [9]: door.open()

In [10]: door.status()
Out[10]: 'opening'

In [11]: door.__set_number(1002)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-888a73f63746> in <module>()
----> 1 door.__set_number(1002)

AttributeError: 'Door' object has no attribute '__set_number'

In [12]: door._Door__status
Out[12]: 'opening'

In [13]: door._Door__status = 'hehehe'  # _类名 + 带双下划綫的属性的形式间接批改公有成员

In [14]: door.status()
Out[14]: 'hehehe'

单下划线

  • 单下划线是一种习用法,人为标记此成员为公有,然而解释器不不做任何解决
In [1]: class A:
   ...:     def __init__(self):
   ...:         self._a = 3
   ...:         

In [2]: a = A()

In [3]: a._a
Out[3]: 3

In [4]: a._a = 4

In [5]: a._a
Out[5]: 4

In [6]: a.__dict__
Out[6]: {'_a': 4}

property 装璜器

引入 property 装璜器

class Door:
    def __init__(self, number):
        self.__number = number

    def get_number(self):
        return self.__number

    def set_number(self, number):
        self.__number = number

当把 number 属性变成公有属性 __number 之后,无奈间接拜访失去,只能通过 get_numberset_number两个函数拜访 __number 属性。

如果既能限度参数拜访,又能够用相似属性这样简略的形式来拜访类的变量,这个时候就能够应用 property 装璜器了。

  • Python 内置的 @property 装璜器就是负责把一个办法变成属性调用的

property 装璜器应用

class Door:
    def __init__(self, number):
        self.__number = number

    # property 装璜器会把一个仅有 self 参数的函数,变成一个属性,属性的值,为办法的返回值
    @property
    def number(self):
        return self.__number

    # property setter 装璜器,能够把一个办法转化为对此赋值,但此办法有肯定要求
    # 1. 同名 2. 必须接管两个参数 self 和 value,value 为所赋的值
    @number.setter
    def number(self, number):
        self.__number = number

    @number.deleter
    def number(self):
        print('cannot remove number property')

door = Door(1001)
door.number  # 返回 1001
door.number = 1002
door.number  # 返回 1002
del door.number  # 输入 cannot remove number property

继承

单继承

  • 在类名后加括号 括号中是继承列表,称之为父类或者基类或者超类
  • 继承一个显著的益处就是能够获取父类的属性和办法
class Base:
    PUBLIC_CLASS_VAR = 'PUBLIC_CLASS_VAR'
    __PRIVATE_CLASS_VAR = 'PRIVATE_CLASS_VAR'

    def __init__(self):
        self.public_instance_var = 'public_instance_var'
        self.__private_instance_var = 'private__instance_var'

    @classmethod
    def public_class_method(cls):
        return 'public_class_method'

    @classmethod
    def __private_class_method(cls):
        return 'private_class_method'

    @staticmethod
    def public_static_method():
        return 'public static method'

    @staticmethod
    def __private_static_method():
        return 'private static method'

    def public_instance_method(self):
        return 'public_instance_method'

    def __private_instance_method(self):
        return 'private_instance_method'

class Sub(Base):
    pass

sub = Sub()
sub.__dict__
# 输入
{'_Base__private_instance_var': 'private__instance_var',
 'public_instance_var': 'public_instance_var'}
  • 但凡私有的都能继承
  • 但凡公有的都不能继承
  • 原来是什么,继承过去还是什么

办法重写

  • 当子类和父类有同名成员的时候,子类的成员会笼罩父类的同名成员
  • 当父类含有一个带参数的初始化办法的时候,子类肯定须要一个初始化办法,并且在初始化办法中调用父类的初始化办法
  • super 办法:super(type, obj) =》type: 类名,obj: 传递给后续办法的第一个参数
class Base:
    def __init__(self):
        self.__a = 4

    def print(self):
        print('Base.print')

    @classmethod
    def cls_print(cls):
        print('Base.cls_print')

class Sub(Base):
    def print(self):  ## 当子类和父类有同名成员的时候,子类的成员会笼罩父类的同名成员
        print('Sub.print')

    @classmethod
    def cls_print(cls):
        print('Sub.cls_print')

    def foo(self):
        # 调用父类的 print
        super().print()
        # super(Sub, self).print()

    @classmethod
    def cls_foo(cls):
        #cls.cls_print()
        #Base.cls_print()
        super().cls_print()

class SubSub(Sub):
    def print(self):
        print('SubSub.print')

    @classmethod
    def cls_print(cls):
        print('SubSub.cls_print')

    def foo(self):
        # 调用 Base 的 print
        super(SubSub, self).print()
        # 代理 TYPE 的父类的办法,并且应用 obj 绑定  第一个参数 指定调用谁的间接父类,第二个参数指定当调用时,传递什么作为办法的第一个参数
        super(Sub, self).print()
        super(SubSub, SubSub).cls_print()  # 类办法的时候能够传递类,也能够传递实例 self

    @classmethod
    def cls_foo(cls):
        # Base.cls_print()
        super(Sub, cls).cls_print()

多继承与 MRO

等效的类定义

class A:
    pass

class A(object):
    pass

class A():
    passs

多继承

  • 在继承列表里存在多个类的时候示意多继承
  • 多继承会把继承列表里的所有私有成员都继承过去
class A:
    def method(self):
        print('method of A')

class B:
    def method(self):
        print('method of B')

class C(A, B):
    pass

c = C()
c.method()  # 输入 method of A

MRO

定义一个多继承,如下

class A:
    def method(self):
        print('method of A')

class B:
    def method(self):
        print('method of B')

class C(A, B):
    pass

class E(A):
    def method(self):
        print('method of E')

class F(E, A):
    pass

F().method()  # 输入 method of E

如果定义类 G 继承自(A, E),如下

class G(A, E):  # 在定义的时候会间接报错
    pass

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-51-dcac33a3d00c> in <module>()
----> 1 class G(A, E):
      2     pass

TypeError: Cannot create a consistent method resolution
order (MRO) for bases E, A

报错显示:Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases E, A

办法解析程序 (MRO) 不满足报错

剖析基类 E,A 的 MRO

>>> A.__mro__
(__main__.A, object)
>>> E.__mro__
(__main__.E, __main__.A, object)
>>> F.__mro__
(__main__.F, __main__.E, __main__.A, object)

所以,mro 序列就是继承的先后顺序

那么 G 类的 mro 序列应该就是(G, A, E, object),Python 通过 C3 算法来确定多继承的时候是否满足mro 的两个准则

  1. 本地优先:本人定义或重写的办法优先,依照继承列表,从左到右查找
  2. 枯燥性:所有子类,也要满足查找程序

C3 算法的次要作用是:在多继承时判断属性来自于哪个类,无奈判断时抛出 TypeError

C3 算法

class B(O):则 B 的 mro 序列为:[B, O]
class B(A1, A2, ..., An):则 B 的 mro 序列为:[B] + merge(mro(A1), mro(A2), ..., mro(An), [A1, A2, ..., An, O])

merge 操作就是 C3 算法的外围,merge 步骤如下:

* 遍历列表
* 看第一个列表的首元素
    * 它在其余列表中也是首元素
    * 或者它在其余列表不存在
* 满足以上条件,则移除该首元素,合并到 mro 中
* 不满足,则抛出异样

C3 算法剖析 F 类的 mro

mro(F) -> [F] + merge(mro(E), mro(A), [E, A, O])
    -> [F] + merge([E, A, O], [A, O], [E, A, O])
    -> [F, E] + merge([A, O], [A, O], [A, O])
    -> [F, E, A] + merge([O], [O], [O])
    -> [F, E, A, O]

merge 操作胜利,mro 解析正确,最终 mro 为[F, E, A, O]

C3 算法剖析 G 类的 mro

mro(G) -> [G] + merge(mro(A), mro(E), [A, E, O])
    -> [G] + merge([A, O], [E, A, O], [A, E, O])
    -> raise TypeError:

第一个列表的首元素为 A,在第二个列表中存在但不是首元素,不满足 merge 的条件,间接抛出异样。

论断

  1. 应该尽量避免多继承
  2. 多继承会对程序的心智累赘造成十分大的压力

Mixin 类

参考

  1. 廖雪峰 - 多重继承与 MixIn
  2. 知乎 -Mixin 是什么概念?
  3. Python Cookbook- 利用 Mixins 扩大类性能

在编程中,mixin 是指为继承自它的 class 提供额定的性能, 但它本身却是不独自应用的类.。在具备多继承能力的编程语言中,mixin 能够为类减少额定性能或办法。

因而,MixIn 模式的目标就是给一个类减少多个性能,这样,在设计类的时候,咱们优先思考通过多重继承来组合多个 MixIn 的性能,而不是设计多层次的简单的继承关系。

在 Python 3.5.2 源代码 socketserver.py 中的 639 到 643 行能够看到以下四个类的定义

class ForkingUDPServer(ForkingMixIn, UDPServer): pass
class ForkingTCPServer(ForkingMixIn, TCPServer): pass

class ThreadingUDPServer(ThreadingMixIn, UDPServer): pass
class ThreadingTCPServer(ThreadingMixIn, TCPServer): pass
  • BaseServer:server 类的基类
  • UDPServer:UDP server class,继承自 BaseServer
  • TCPServer:TCP server class,继承自 BaseServer
  • ForkingMixIn:Mix-in class to handle each request in a new process.
  • ThreadingMixIn:Mix-in class to handle each request in a new thread.

Python 自带了 TCPServerUDPServer这两类网络服务,而要同时服务多个用户就必须应用多过程或多线程模型,这两种模型由 ForkingMixInThreadingMixIn提供。通过组合,就能够失去以上四个类。

这几个类之间的关系如下图:

能够看到,从 BaseServer 开始逐层继承的过程中,混入 (MixIn) 了 ForkingMixIn 类和 ThreadingMixIn 类。

这样的多重继承的技巧称为 MixIn。

如果不采纳 MixIn 技术,而是采纳档次简单的单继承实现,则类的数量会呈指数增长。

具体不采纳 MixIn 技术设计的继承档次关系参见:廖雪峰 - 多重继承与 MixIn 中的 Animal 类的设计思路。

MixIn 总结

MixIn 其实也是一种组合的形式。通常来说,组合优于继承

Mixin 类的限度

  • Mixin 类不应该有初始化办法
  • Mixin 类通常不能独立工作
  • Mixin 类的先人也应该是 Mixin 类

通常状况下,Mixin 类总在继承列表的第一位


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正文完
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