Python OOP精讲
本文深入浅出地讲解了Python面向对象编程(OOP)的核心概念，包括类和对象的定义、实例化、成员变量和函数，以及继承、封装、多态等面向对象编程的三大要素。同时介绍了Python中类的静态变量、实例变量、静态函数和类方法的使用，以及抽象类、单例模式的设计思想。
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作者 | 天元浪子
责编 | 刘静
出品 | 优快云 博客
前言
光棍节就要到了，一说介绍对象，我猜你一定想到了派森大叔家的克蕾丝（class）小姐姐和黛夫（def）小哥哥。别想入非非了，严肃点儿！我们今天的的话题，不是介绍男女朋友，而是讲解如何面向对象编程，也就是程序员常说的OOP啦。
不知道前辈们为什么会把 Object Oriented Programming 翻译成面向对象编程，搞得单身程序员经常心猿意马地产生幻觉，以为屏幕上的俊男美女就是自己将来要面对的对象了。说到这里，我觉得还是台湾同行的计算机术语翻译得较为恰当。比如，cache，我们叫“缓存”，人家叫“快取”，音意俱佳。台湾同行把OPP翻译成“物件导向编程”——虽然同样不明觉厉，但至少可以让单身程序员暂时忘记没有“对象”的烦恼。
限盐少许，本博主正式开始为大家介绍对象。
类和对象的概念
学习面向对象编程，首先得搞明白，什么是对象？类是什么？实例化是什么意思？下图表达了我对OOP这几个基本概念的理解（实际上是妥协的结果——我和我的同事们讨论了很久，并翻墙参考了维基百科的说法）。
类是对我们要处理的客观事物的抽象。类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。对象是类在内存的实例，一个类可以实例化为多个对象。类是抽象的，不占用内存，而对象是具体的，占用存储空间。
类的成员
作为Python初学者，大可不必把精力花费在令人费解的概念上，只需要掌握使用类的基本要素就可以了。未来的日子里，你有足够多的时间慢慢体会OOP的博大精深。随着经验的积累，OOP会自然而然地成为你的思维工具。
下面的代码，定义了一个名为A的类。所有的类，都有构造函数和析构函数，此外，还可以包含成员函数和成员变量。我喜欢把成员函数叫做类的方法，把成员变量叫做类的属性。
class A:
def __init__(self):
""" 构造函数"""
self.a = 10 # 定义了一个成员变量a
def getA(self):
"""成员函数"""
print("a=%d" % self.a)
def __del__():
"""析构函数"""
print("delete object")
a = A()
a.getA()
当类被实例化为对象时，首先执行构造函数，当对象被销毁时，会自动执行析构函数。一般的，我们会在构造函数中进行初始化工作，在析构函数中进行清理工作。
读到这里，有很多初学者一定会说：我定义类的时候，写过构造函数，但从没有写过析构函数，你为什么说所有的类都有构造函数和析构函数呢？没错，定义类的时候，即便我们不写构造函数和析构函数，这两个方法也照样存在（析构函数稍微有点特殊，我们不能直接看到它——除非是我们自己定义的）。如果我们自己定义了构造函数和析构函数，则将会取代系统自动赋予的这两个函数。下面的例子清晰地说明了其中的奥秘：类A既没有构造函数，也没有析构函数，类B只有析构函数，两个类都可以生成类实例，也都可以销毁，且 del b 时首先调用了自定义的析构函数。
>>> class A:
pass
>>> a = A()
>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#70>", line 1, in <module>
a
NameError: name 'a' is not defined
>>> class B:
def __del__(self):
print('执行析构函数，清理现场')
>>> b = B()
>>> del b
执行析构函数，清理现场
>>> b
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#75>", line 1, in <module>
b
NameError: name 'b' is not defined
新式类和旧式类
在PY2中，类有新式类和旧式类两种。新式类需要继承自虚类Object，旧式类则不需要。PY2中类的写法有三种：
class A(object)：新式类写法
class A()：旧式类写法
class A：旧式类写法
在PY3中，只有新式类，不再支持旧式类。你如果习惯继承Object的写法，也完全没有问题。上面三种写法在PY3中都被解释成新式类。新式类和旧式类的主要区别是：
新式类可以继承Object的构造函数和析构函数，如果类的构造和析构函数没有特别的工作，可以省略。而旧式类则不能：
class A():
def print(self):
print("I am A")
class B(A):
def __init__(self):
A.__init__(self)
b = B()
此时用PY2运行，会出现错误：AttributeError: class A has no attribute '__init__'，使用PY3不会出现此错误。若改成新式类写法：
class A(object):
def print(self):
print("I am A")
class B(A):
def __init__(self):
A.__init__(self)
b = B()
仍然用PY2运行，则都不会出错。
新式类可以使用super:
class A(object):
def print(self):
print("I am A")
class B(A):
def __init__(self):
super(A, self).__init__()
b = B()
多重继承时，各父类的初始化和函数查找顺序不同：旧式类为深度优先继承，新式类为广度优先继承。
静态变量和实例变量
在构造函数中定义的变量，我们称之为实例变量。实例变量只能在实例化后使用<对象名.变量名>的方式访问。静态变量一般定义在类的开始位置，独立于构造函数之外。静态变量既可以<对象名.变量名>的方式访问，也可以<类名.变量名>的方式访问。通常，类的静态变量一般用于保存类的静态属性，该属性可被类的方法使用，但不应该被类的方法修改。
>>> class A:
static_x = 10 # 静态变量
def __init__(self):
self.instance_y = 5 # 实例变量
>>> a = A()
>>> a.static_x
10
>>> a.instance_y
5
>>> A.static_x
10
>>> A.instance_y
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#89>", line 1, in <module>
A.instance_y
AttributeError: type object 'A' has no attribute 'instance_y'
静态函数
与其他语音的静态函数不同，Python的静态函数有两种，都是用装饰器实现的：
class A:
static_x= 10
def __init__(self):
self.y = 10
@staticmethod
def staticFuc():
print(A.static_x)
@classmethod
def classFuc(cls):
print(cls.static_x)
A.staticFuc()
A.classFuc()
Staticmethod 函数不能使用Self参数，因此不成访问任何成员变量，只能通过类名访问类的静态变量。
Classmethod 函数也不能使用Self参数，因此不成访问任何成员变量，但它有cls参数。cls参数不是对象的引用，而是类的引用，可以通过cls参数访问类的静态变量。
面向对象三要素
面向对象，有三大要素：继承、封装、多态。这里面概念非常多，往往越讲越糊涂。为了不至于误导读者，我尽可能不做解释，只给出例子，请自行揣摩。
(1) 继承
如果派生类只有一个父类，就是单继承。这是最常见的类定义形式。
class Animal:
def eat(self):
print('我能吃')
class Brid(Animal):
def __init__(self):
Animal.__init__(self)
def fly(self):
print('我会飞')
brid = Brid()
brid.eat()
brid.fly()
如果派生类有多个父类，就是多继承。
class Deer:
def showHorns(self):
print('我有鹿角')
class Horse:
def showFace(self):
print('我有马脸')
class Cow:
def showHoof(self):
print('我有牛蹄')
class Donkey:
def showTail(self):
print('我有驴尾')
class Milu(Deer, Horse, Cow, Donkey): # 多继承派生出一个四不像类
def __init__(self):
Deer.__init__(self)
Horse.__init__(self)
Cow.__init__(self)
Donkey.__init__(self)
milu = Milu()
milu.showHorns()
milu.showFace()
milu.showHoof()
milu.showTail()
不管是单继承还是多继承，都可以在派生类中重写父类的函数——这叫做覆盖。
(2) 封装
所谓封装，就是将类的成员变量、成员函数整合在一起，并对关键的信息进行保护或隐藏。信息保护或隐藏有三个级别：公有、保护、私有。如果你有C++的使用经验，我们先来回顾一下C++的信息隐藏规则：
公有成员：对类外部的任何代码可见;
保护成员：对类外部的任何代码都不可见，但对派生类可见;
私有成员：对类外部及派生类都不可见。
对应这三个级别，Python 是这样定义的：
-
以英文字母开头的成员为公有成员
-
以一个下划线开头的成员为保护成员
-
以两个下划线开关的成员为私有成员
下面我们试试 Python 的信息保护或隐藏规则是否有效。
>>> class A(object):
def __init__(self, a, b, c):
self.a = 10 # 公有
self._b = b # 保护
self.__c = c # 私有
def getA(self): # 公有
return self.a
def setA(self, a): # 公有
self.a = a
def getB(self): # 公有
return self._b
def _setB(self, b): # 保护
self._b = b
def getC(self): # 公有
return self.__c
def __setC(self, c): # 私有
self.__c = c
>>> a = A(10, 20, 30)
>>> class B(A):
pass
>>> b = B(10, 20, 30)
试试访问公有成员：
>>> a.a
10
>>> a.getA()
10
>>> a.setA(5)
>>> a.a
5
>>> b.a
10
>>> b.getA()
10
>>> b.setA(5)
>>> b.a
5
公有成员访问规则与C++相同。先跳过保护成员，看看私有成员：
>>> a.__c
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#85>", line 1, in <module>
a.__c
AttributeError: 'A' object has no attribute '__c'
>>> a.getC()
30
>>> a.__setC(5)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#87>", line 1, in <module>
a.__setC(5)
AttributeError: 'A' object has no attribute '__setC'
>>> b.__c
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#88>", line 1, in <module>
b.__c
AttributeError: 'B' object has no attribute '__c'
>>> b.getC()
30
>>> b.__setC()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#90>", line 1, in <module>
b.__setC()
AttributeError: 'B' object has no attribute '__setC'
私有成员的访问规则也与C++相同。那我为什么跳过保护成员了？来试试吧：
>>> a._b
20
>>> a._setB(5)
>>> a._b
5
看到这里就已经不对了，应该只有类内部的代码和派生类能使用啊，怎么可以直接用了呢？是的，Python的保护成员访问规则与C++的确实不一样。那 Python 的保护成员是什么样的机制呢？原来，在 Python 的OOP中，保护成员公有成员没有任何区别。保护规则仅适用于 from xxx import * 这一种情况。
testA.py
class A(object):
pass
class _B(object):
pass
testB.py
from testA import *
a = A()
b = _B()
执行testB.py时：
Traceback (most recent call last):
File "testB.py", line 4, in <module>
b = _B()
NameError: name '_B' is not defined
此时，保护成员_B被保护了。但这种情况仅适用于from xxx import *这一种情况。如果testB.py这样写：
testB.py
from testA import A, _B
a = A()
b = _B()
或者：
import testA
a = testA.A()
b = testA._B()
则是没有任何问题的。
(3) 多态
当父类有多个派生类，且派生类都实现了同一个成员函数，则可以实现多态：
class H2O(object):
def what(self):
print("I am H2O")
class Water(H2O):
def what(self):
print("I am water")
class Ice(H2O):
def what(self):
print("I am ice")
class WaterVapor(H2O):
def what(self):
print("I am water vapor");
def what(obj):
obj.what()
objs = [H2O(), Water(), Ice(), WaterVapor()]
for obj in objs:
what(obj)
抽象类
抽象类不能被实例化，只能作为父类被其它类继承，且派生类必须实现抽象类中所有的成员函数。抽象类应用场景是什么呢？我曾经做过很多下载数据的脚本插件，不同的数据源使用不同的脚本，所有这些脚本要求必须有名字相同的方法，此时，抽象类就派上用场了。
>>> import abc
>>> class A(object, metaclass=abc.ABCMeta):
@abc.abstractmethod
def a(self):
pass
@abc.abstractmethod
def b(self):
pass
>>> class C(A):
def a(self):
print("a")
>>> c = C()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#127>", line 1, in <module>
c = C()
TypeError: Can't instantiate abstract class C with abstract methods b
单例模式
单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时（如软件配置类，无论在软件的什么地方实例化，永远都是那一个对象），单例模式就能派上用场。比如，Python 日志模块中的日志对象，或者异步通讯框架Twisted 里面的反应堆(reactor)，都是典型的单例模式——尽管它们不一定是下面这种方法实现的。
Python可以使用装饰器的方法使用单例模式：
def Singleton(cls):
_instance = {}
def _singleton(*args, **kargs):
if cls not in _instance:
_instance[cls] = cls(*args, **kargs)
return _instance[cls]
return _singleton
@Singleton
class Config(object):
pass
cfg1 = Config()
cfg2 = Config()
print(cfg1 is cfg2)
后记
行文至此，说几句题外话。优快云 不止为我们提供了这样一个交流平台，还经常推出各类技术交流活动。近期我将在 GeekTalk 栏目，和 Python 新手共同探讨如何快速成长为基础扎实、功力强大的程序员。优快云 还为这个活动提供了一些纪念品。如果有兴趣，请扫码加入：
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