Python保姆教程——Python面向对象的属性和方法

浅谈Python类的属性和方法 浅谈Python类的属性和方法 参考文献 在python中,有私有属性和公有属性,方法我们也一样,他们之间有何区别? 还有类属性和实例属性又是怎么回事? 静态方法和类方法又有什么区别? 我们在工作过程中,可能不太清楚,为什么要有私有属性,他们的意义何在? 我们对类的继承,对方法的重写又有哪些要注意的? 本着这些东西既然被设计出来了,就是为了我们更高效的工作这一角度,下面我从工作的角度,简单的说一下,这些点的区别: xx: 公有变量 _x: 单前置下划线,私有化属性或方法,from somemodule i 阅读详情

在Python面向对象编程中,属性和方法是类及其对象的重要组成部分。如果说封装、继承和多态是面向对象编程中的思想,那么类的属性和方法就是骨架,因为有属性和方法,面向对象编程才变的有血有肉。

属性

属性是类或对象所拥有的数据,它用于描述对象的特征和状态。属性可以是实例属性(对象特有的属性)或类属性(属于类本身的属性)。可以使用点运算符来访问和修改属性的值。

实例属性

实例属性(Instance Attribute)是属于对象实例的属性。每个对象实例都有自己的一组实例属性,这些属性的值可以在对象的生命周期内不断变化。

假设我们要定义一个名为"Car"的类,表示一个车的信息,有一个brand(品牌)。我们可以使用实例属性来表示这些信息。

class Car:
    def __init__(self, brand):
        self.brand = brand

在上面的代码中,我们定义了一个"Car"类,有一个实例属性:brand。在类的构造函数__init__中,我们使用self关键字来引用当前实例对象,并使用点运算符给实例属性赋值。 现在,我们可以创建一个"Car"对象,并访问其实例属性:

car1 = Car("Toyota")
print(car1.brand)  # 输出:Toyota

在上面的代码中,我们创建了一个名为"car1"的"Car"对象,并访问了其实例属性brand,输出结果"Toyota"。 可以注意到,每个实例对象都有自己独立的一组实例属性,并且可以根据具体对象的需求来进行不同的赋值。例如,我们可以创建另一个"Car"对象,给其brand属性赋予不同的值:

car2 = Car("Tesla")
print(car2.brand)  # 输出:Tesla

在上面的代码中,我们创建了一个名为"car2"的"Car"对象,并访问了其实例属性brand,输出结果"Tesla"。 通过实例属性,我们可以通过对象实例来描述其具体的特征和状态。每个实例对象具有相互独立且可以随时修改的实例属性,这使得面向对象编程更加灵活和可扩展。

类属性

类属性(Class Attribute)是属于类的属性,它是所有该类的实例所共享的属性。类属性与任何一个实例对象无关,通常用于定义类的共享数据。

假设我们要定义一个名为"Car"的类,表示汽车的信息,有一个品牌属性和一个数量属性。我们可以使用类属性来表示这些信息。

class Car:
    brand = "Toyota"
    count = 0

    def __init__(self, model):
        self.model = model
        Car.count += 1

在上面的代码中,我们定义了一个"Car"类,有两个类属性:brand和count。在类的构造函数__init__中,我们使用self关键字来引用当前实例对象,并使用点运算符给实例属性model赋值。同时,每次创建一个新的Car对象时,我们都会将count类属性的值加1,以统计Car对象的数量。 现在,我们可以创建几个"Car"对象,并访问其类属性和实例属性:

car1 = Car("Corolla")
car2 = Car("Rav4")

print(Car.brand)  # 输出:Toyota
print(Car.count)  # 输出:2

print(car1.model)  # 输出:Corolla
print(car2.model)  # 输出:Rav4

print(car1.brand)  # 输出:Toyota
print(car2.brand)  # 输出:Toyota

在上面的代码中,我们创建了两个"Car"对象"car1"和"car2"。我们首先使用类名访问类属性brand和count,输出结果分别为"Toyota"(所有"Car"对象的共享品牌属性)和2(创建的"Car"对象数量)。 然后,我们通过对象名访问实例属性model,输出结果分别为"Corolla"和"Rav4"。可以注意到,每个对象实例都有自己独立的实例属性model。最后,我们通过对象名访问类属性brand,输出结果均为"Toyota"。这是因为类属性是所有该类的实例所共享的,所以每个对象实例都可以访问和修改类属性。 通过类属性,我们可以在类层面上定义和管理共享的数据。所有该类的实例都可以通过类名来访问和修改类属性,这使得数据的共享和统一管理更加方便。

方法

方法是类中定义的函数,它与类进行绑定。方法可以访问和操作类的属性,并可被类的实例调用。方法分为实例方法、类方法和静态方法。

实例方法

实例方法(Instance Method)是定义在类中的方法,是绑定到对象实例的,实例方法可以在方法内部访问实例属性,用于操作对象实例的行为,并且可以使用self关键字来引用调用该方法的对象实例。 假设我们仍然以"Car"类为例,除了原有的实例属性之外,我们多一个速度相关的属性,并对外显示当前的速度。这个方法属于实例级别的,表示特定对象实例的行为,我们可以使用实例方法来实现。

class Car:
    def __init__(self, brand, model):
        self.brand = brand
        self.model = model
        self.speed = 0

    def accelerate(self, increment):
        self.speed += increment

    def decelerate(self, decrement):
        if self.speed >= decrement:
            self.speed -= decrement
        else:
            self.speed = 0

    def show_speed(self):
        print("Current speed:", self.speed, "km/h")

在上面的代码中,我们定义了一个"Car"类,有三个实例属性:brand(品牌)、model(型号)和speed(速度)。另外,我们定义了三个实例方法:accelerate(加速)、decelerate(减速)和show_speed(显示速度)。 在方法内部,我们使用self关键字引用当前实例对象的属性,通过对speed属性的增减操作实现加速和减速的功能。show_speed方法用于在终端中显示当前汽车的速度信息。 现在,我们可以创建一个"Car"对象,并调用其实例方法:

car1 = Car("Toyota", "Corolla")
car1.accelerate(40)
car1.show_speed()  # 输出:Current speed: 40 km/h

car1.decelerate(20)
car1.show_speed()  # 输出:Current speed: 20 km/h

在上面的代码中,我们创建了一个名为"car1"的"Car"对象,并先后调用其accelerate和decelerate方法。然后,通过调用show_speed方法打印出了当前汽车的速度信息。

通过实例方法,我们可以为对象实例定义具体的行为。每个实例对象都可以调用实例方法,并且每次调用时,方法内部都可以根据对象实例的具体属性值来进行不同的操作。这使得我们可以方便地操控和控制对象行为,实现更加灵活和可定制的功能。在汽车示例中,我们通过实例方法实现了汽车的加速、减速和显示速度等功能。

类方法

类方法(Class Method)是绑定到类本身的方法,类方法由装饰器@classmethod标记,可以在方法内部访问和修改类属性。 类方法是定义在类中的方法,使用classmethod装饰器修饰,它与实例方法不同的是,类方法是针对整个类进行操作,不依赖于具体的实例对象。下面通过一个示例来详细说明类方法的概念和使用。

class Car:
    total_cars = 0

    def __init__(self, brand, model):
        self.brand = brand
        self.model = model
        Car.total_cars += 1

    @classmethod
    def get_total_cars(cls):
        return cls.total_cars

在上面的代码中,我们定义了一个"Car"类,有两个实例属性:brand(品牌)和model(型号),以及一个类属性total_cars(总车辆数)。另外,我们使用classmethod装饰器修饰了get_total_cars方法,将其定义为类方法。 在get_total_cars方法内部,我们通过cls关键字引用当前类对象,从而可以访问到类属性total_cars。 现在,我们可以创建多个"Car"对象,并调用类方法:

car1 = Car("Toyota", "Corolla")
car2 = Car("Honda", "Civic")
car3 = Car("Ford", "Mustang")

print(Car.get_total_cars())  # 输出:3

在上面的代码中,我们创建了三个不同的"Car"对象,并通过调用类方法get_total_cars来获取当前已创建的汽车对象数目。输出结果为3,表示目前已经创建了3个Car对象。 需要注意的是,类方法可以通过类名直接调用,不需要创建对象实例。而且,无论是通过类名调用还是通过对象实例调用类方法,它们都能够访问和操作类级别的属性和方法。 类方法经常用于处理类级别的操作,例如计数器、类属性的访问和修改等。在汽车示例中,我们使用类方法get_total_cars来获取当前已创建的汽车对象数目,因为总车辆数是整个类共享的。

静态方法

静态方法是定义在类中的方法,静态方法是类中独立于对象实例和类的方法,由装饰器@staticmethod标记,与实例方法和类方法不同的是,静态方法不需要访问实例属性或类属性,它是一种独立于实例和类的方法。

class Car:
    def __init__(self, brand, model, distance, time):
        self.brand = brand
        self.model = model
        self.distance = distance
        self.time = time

    @staticmethod
    def calculate_average_speed(distance, time):
        return distance / time

    def get_info(self):
        print(f"Brand: {self.brand}")
        print(f"Model: {self.model}")
        print(f"Distance: {self.distance} km")
        print(f"Time: {self.time} hours")
        print(f"Average Speed: {self.calculate_average_speed(self.distance, self.time)} km/h")

car = Car("Toyota", "Corolla", 400, 5)
car.get_info()

在上面的代码中,我们定义了一个"Car"类,构造函数接收品牌、型号、行驶距离和所需时间这四个参数。然后,我们使用静态方法calculate_average_speed计算平均速度,即行驶距离除以所需时间。在get_info方法中,我们打印了汽车的品牌、型号、行驶距离、所需时间和平均速度(通过调用静态方法)。

运行上述代码,将得到如下输出:

Brand: Toyota
Model: Corolla
Distance: 400 km
Time: 5 hours
Average Speed: 80.0 km/h

从输出结果中可以看到,我们成功获取了汽车的信息并计算了平均速度。通过使用静态方法,我们将计算平均速度的逻辑封装在类中,使代码更加清晰和可维护。同时,静态方法可以直接通过类名调用,无需先创建汽车对象实例。 需要注意的是,静态方法可以在类中被所有实例共享,也可以被类自身直接调用。静态方法在不需要访问实例属性或类属性的情况下,提供了一种方便的方式来执行类相关的操作。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Python_P叔
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