[python刷题]简单理解class的概念,python面向对象编程基础

本文详细介绍了Python的面向对象编程概念,包括类、对象、继承、方法重写等核心要素,以及如何创建类和实例化对象,是Python编程学习者不可错过的教程。

面向对象技术简介

Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言,正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。

  • 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。
  • 局部变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。
  • 实例变量:在类的声明中,属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量,是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。
  • 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(例图,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 ClassName:
   '类的帮助信息'   #类文档字符串
   class_suite  #类体

例子:

#!/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

(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。你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问。

(2)第一种方法__init__()方法是一种特殊的方法,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。

 

<think>好的,我现在要帮用户解答如何提升Python编程基础的问。首先,用户已经掌握了一些Python基础知识,但想进一步提升。我需要先理解用户的需求,他们可能处于初级阶段,希望巩固基础并进阶。 用户可能的目标是什么?可能是找工作、做项目,或者纯粹兴趣。不同的目标会影响学习路径,但不管怎样,基础是关键。需要先确保他们对Python的基本语法、数据结构、函数、模块等有扎实的理解。 接下来,用户可能需要知道如何系统性地提升。我应该分步骤来建议,比如巩固基础、实践项目、学习进阶知识、参与社区、代码优化等。每个步骤都需要具体的例子和方法,让用户有明确的行动方向。 另外,用户可能遇到的问是不知道如何练习,或者练习项目太简单或太难。需要推荐一些经典的项目,如小游戏、工具脚本,这些项目能覆盖多个知识点,同时保持趣味性。还要强调从简单到复杂,逐步提升。 然后,代码规范和设计模式可能也是用户需要了解的,特别是如果他们想写出更专业的代码。比如PEP8规范、面向对象编程,这些内容能帮助他们的代码更易读和维护。 算法和数据结构是编程基础,用户可能需要加强这方面的能力。推荐LeetCode或牛客网这样的平台,但要注意从简单开始,避免挫败感。同时,结合实际问来应用算法,这样理解更深刻。 参与开源项目可能对用户来说有点遥远,但其实有很多适合新手的项目。可以建议他们从贡献文档或简单bug修复开始,逐步积累经验。这不仅能提升技术,还能学习协作和版本控制工具的使用。 持续学习方面,用户可能需要资源推荐,比如书籍、在线课程、博客等。要选择适合他们当前水平的资料,比如《流畅的Python》适合进阶,而《Python Cookbook》提供实用技巧。 在常见误区部分,用户可能只关注语法而忽视实践,或者过度依赖复制代码。需要提醒他们避免这些陷阱,注重理解和调试能力的培养。 最后,保持耐心和兴趣很重要,编程提升需要时间。鼓励用户定期总结,参与社区讨论,这样能持续进步。 总结下来,回答需要结构清晰,步骤明确,提供具体的方法和资源,同时考虑到用户可能遇到的困难和误区,给予相应的建议。这样用户才能系统地提升他们的Python编程基础,从理论到实践,逐步进阶。</think>提升编程基础需要系统性的练习和持续积累,尤其是从“会一些基础”到“写出高质量代码”的过程中,以下是一些具体且可操作的策略,结合Python的特点整理: --- ### **一、巩固基础:查漏补缺** 1. **明确知识框架** - 对照以下核心知识点自检掌握程度: ✅ 变量与数据类型(列表/字典/集合的底层原理) ✅ 控制流(循环优化技巧,如`enumerate`替代索引) ✅ 函数(参数传递机制、闭包、装饰器) ✅ 面向对象(继承与组合的区别、`__slots__`优化内存) ✅ 异常处理(自定义异常、上下文管理器`with`) ✅ 模块与包(`__init__.py`的作用、相对导入) ✅ 文件操作(上下文管理、`pickle`序列化) 2. **刻意练习薄弱点** - 例如,若对装饰器不熟悉,尝试实现以下功能: - 记录函数执行时间的装饰器 - 带参数的装饰器(如根据参数缓存结果) ```python def timer(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) print(f"{func.__name__}执行耗时: {time.time() - start:.2f}s") return result return wrapper ``` --- ### **二、项目驱动:从“玩具代码”到实战** 1. **经典小项目分层训练** - **Level 1**(巩固语法): - 猜数字游戏、简易计算器、文件批量重命名工具 - **Level 2**(综合应用): - 爬虫:用`requests`+`BeautifulSoup`抓取豆瓣电影Top250数据 - 数据分析:用`pandas`分析CSV文件并生成可视化图表(Matplotlib/Seaborn) - 自动化:用`selenium`模拟浏览器操作(如自动填写表单) - **Level 3**(工程化思维): - 用Flask/Django搭建一个博客系统(含用户认证、数据库操作) - 开发命令行工具(如用`argparse`实现文件格式转换工具) 2. **模仿优秀代码** - 在GitHub上搜索“Python awesome projects”,研究代码结构(例如: - 学习`requests`库的API设计(简洁优雅的链式调用) - 分析`tqdm`进度条的实现(上下文管理+终端控制) --- ### **三、进阶能力:写出“Pythonic”代码** 1. **掌握Python特有语法糖** - 列表推导式 vs 生成器表达式 ```python # 低效写法 squares = [] for i in range(10): squares.append(i**2) # Pythonic写法 squares = [i**2 for i in range(10)] ``` - 使用`collections`模块(`defaultdict`处理缺失键、`Counter`统计频率) - 活用`itertools`(如`groupby`分组、`product`多重循环优化) 2. **代码优化技巧** - 避免全局变量(使用类或闭包封装状态) - 用`functools.lru_cache`缓存递归函数结果 - 利用`sys`模块分析内存占用(如`sys.getsizeof`) --- ### **四、算法与数据结构:提升内功** 1. **针对性训练** - **必分类**: - 字符串处理(反转、子串查找、正则表达式) - 链表操作(反转、环检测) - 二叉树遍历(递归与非递归实现) - 排序算法(手写快排/归并排序,分析时间复杂度) - **Python实现技巧**: - 用`heapq`模块实现优先队列 - 用`bisect`模块替代手动二分查找 2. **策略** - 第一遍:按类型专项突破(如一周专注动态规划) - 第二遍:随机目训练(模拟面试场景) - 推荐平台:LeetCode(Python标签)、Codewars(分等级挑战) --- ### **五、工程化思维:超越脚本小子** 1. **代码规范与工具链** - 强制使用PEP8规范(配置`flake8`或`black`自动格式化) - 编写单元测试(`pytest`框架,覆盖率≥80%) - 使用`logging`替代`print`调试 - 掌握Git基础操作(分支管理、冲突解决) 2. **设计模式实践** - 实现常见模式: - 单例模式(限制类实例化次数) - 观察者模式(实现事件驱动系统) - 工厂模式(动态创建对象) - 示例:用策略模式实现多种排序算法切换 ```python class SortStrategy: def sort(self, data): raise NotImplementedError class QuickSort(SortStrategy): def sort(self, data): # 实现快排逻辑 pass class Sorter: def __init__(self, strategy): self.strategy = strategy def execute_sort(self, data): return self.strategy.sort(data) ``` --- ### **六、学习资源推荐** - **书籍**: - 《Effective Python》(90个改善Python编程的实用技巧) - 《Python Cookbook》(解决实际问的代码片段) - **视频**: - Corey Schafer的Python教程(YouTube/B站) - 哈佛CS50 Python(edX) - **社区**: - Stack Overflow(提问时提供MCVE) - Real Python(深度技术文章) - Python官方邮件列表 --- ### **七、避免常见误区** 1. **不要“收藏即学会”**:每个教程至少敲一遍代码 2. **警惕复制粘贴**:理解每行代码的作用,尝试改写 3. **拒绝完美主义**:先写出能运行的代码,再逐步优化 4. **注重调试能力**:熟练使用`pdb`或PyCharm调试器 --- ### **附:30天提升计划示例** | 周次 | 重点 | 具体任务 | |------|-----------------------|----------------------------------------| | 1 | 基础强化 | 每天2小时重学一个核心知识点+配套练习 | | 2 | 小项目实战 | 完成爬虫+数据分析+自动化脚本各1个 | | 3 | 算法训练 | LeetCode每日2(Easy/Medium) | | 4 | 工程化实践 | 为已有项目添加单元测试+文档+日志系统 | --- 编程能力的提升如同肌肉训练,需要持续的高质量输入(学习)和输出(编码)。建议每天保持至少1小时的高效编程时间,坚持3个月后会明显感受到质变。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值