python面向对象

本文深入探讨Python面向对象编程的核心概念,包括类的定义、属性封装、方法类型、继承与多态,以及如何实现子类对父类的重写。通过具体示例,展示如何创建类、实例化对象、调用方法,并解释了装饰器和静态方法的使用。

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#类
class Sup:
	"""父类"""
	#属性---------------------------

	#默认就是公开属性
	name="公开属性"
	#私有属性:属性名前面加两个下划线。
	__age=0

	#构造方法-----------------------
	def __init__(self, arg):
		self = arg

	#封装的两种方式-----------------
	#第一种:装饰器
    #使用装饰器封装getter方法要写在setter方法前面
	#get方法
	@property
	def age(self):
		return self.__age

	#set方法
	@age.setter
	def age(self,agr):
		self.__age=agr

	#第二种:写get/set方法
	def getAge(self):
		return self.__age

	def setAge(self,agr):
		self.__age=agr

	#方法---------------------------
	#方法分为对象方法、类方法、静态方法
	
	#1.对象方法
	def myObjeectMethod(self):
		"""对象方法"""
		print("这是对象方法")

	#2.类方法:
	@classmethod
	def myClassMethod(self):
		"""类方法"""
		print("这是类方法")

	@staticmethod
	def myStaticMethod():
		"""静态方法
		   注意:静态方可以不用带默认参数self,但是静态方法定义了几个参数那么在调用的时候就必须传入几个参数。
		"""
		print("这是静态方法")


#-------------------------------------------
#实例sup对象
sup=Sup(5)

#方法调用------------------------------------

#调用装饰器方法:不能加括号,和属性使用方法类似
sup.age=10 #赋值
print(sup.age) #得值

#调用get/set方法
sup.setAge(6)
print(sup.getAge())

#对象方法调用:通过对象点方法名
sup.myObjeectMethod()

#类方法调用:通过类名直接点方法名
Sup.myClassMethod()

#静态方法调用:静态方法可以通过类名或者对象调用
sup.myStaticMethod()
Sup.myStaticMethod()


#继承---------------------------------------
#python中支持多继承 class 类名(父类名1,父类名2,......)

class Sub(Sup):
	"""子类"""
	def __init__(self):
		#通过super方法访问父类的构造方法
		super(Sup, self).__init__()

	#重写父类的myObjeectMethod()方法
	def myObjeectMethod(self):
		print("这是子类重写后的myObjeectMethod()方法")
#test---------------------------------------
sub=Sub()

sub.myObjeectMethod()

#多态--------------------------------------
#什么是多态?
#多态就是相同本质不同形态

#代码中体现多态把子类向上转型(里式替换原则)
sup=Sup(0)

sub=Sub()

sup=sub

sup.myObjeectMethod()

 

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas JProfiler 进行线上诊断性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践优化。
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