2020-11-27

访问属性
可以使用点号 . 来访问对象的属性。使用如下类的名称访问类变量:

emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

实例

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
 
"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
执行以上代码输出结果如下:

Name :  Zara ,Salary:  2000
Name :  Manni ,Salary:  5000
Total Employee 2
你可以添加,删除,修改类的属性,如下所示:

emp1.age = 7  # 添加一个 'age' 属性
emp1.age = 8  # 修改 'age' 属性
del emp1.age  # 删除 'age' 属性
你也可以使用以下函数的方式来访问属性:

getattr(obj, name[, default]) : 访问对象的属性。
hasattr(obj,name) : 检查是否存在一个属性。
setattr(obj,name,value) : 设置一个属性。如果属性不存在,会创建一个新属性。
delattr(obj, name) : 删除属性。
hasattr(emp1, 'age')    # 如果存在 'age' 属性返回 True。
getattr(emp1, 'age')    # 返回 'age' 属性的值
setattr(emp1, 'age', 8) # 添加属性 'age' 值为 8
delattr(emp1, 'age')    # 删除属性 'age'

Python内置类属性
dict : 类的属性(包含一个字典,由类的数据属性组成)
doc :类的文档字符串
name: 类名
module: 类定义所在的模块(类的全名是’main.className’,如果类位于一个导入模块mymod中,那么className.module 等于 mymod)
bases : 类的所有父类构成元素(包含了一个由所有父类组成的元组)
Python内置类属性调用实例如下:

实例

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
 
print "Employee.__doc__:", Employee.__doc__
print "Employee.__name__:", Employee.__name__
print "Employee.__module__:", Employee.__module__
print "Employee.__bases__:", Employee.__bases__
print "Employee.__dict__:", Employee.__dict__
执行以上代码输出结果如下:

Employee.doc: 所有员工的基类
Employee.name: Employee
Employee.module: main
Employee.bases: ()
Employee.dict: {‘module’: ‘main’, ‘displayCount’: <function displayCount at 0x10a939c80>, ‘empCount’: 0, ‘displayEmployee’: <function displayEmployee at 0x10a93caa0>, ‘doc’: ‘\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x91\x98\xe5\xb7\xa5\xe7\x9a\x84\xe5\x9f\xba\xe7\xb1\xbb’, ‘init’: <function init at 0x10a939578>}
python对象销毁(垃圾回收)
Python 使用了引用计数这一简单技术来跟踪和回收垃圾。

在 Python 内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。
一个内部跟踪变量,称为一个引用计数器。

当对象被创建时, 就创建了一个引用计数, 当这个对象不再需要时, 也就是说, 这个对象的引用计数变为0 时, 它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的, 由解释器在适当的时机,将垃圾对象占用的内存空间回收。

a = 40 # 创建对象 <40>
b = a # 增加引用, <40> 的计数
c = [b] # 增加引用. <40> 的计数

del a # 减少引用 <40> 的计数
b = 100 # 减少引用 <40> 的计数
c[0] = -1 # 减少引用 <40> 的计数
垃圾回收机制不仅针对引用计数为0的对象,同样也可以处理循环引用的情况。循环引用指的是,两个对象相互引用,但是没有其他变量引用他们。这种情况下,仅使用引用计数是不够的。Python 的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。作为引用计数的补充, 垃圾收集器也会留心被分配的总量很大(即未通过引用计数销毁的那些)的对象。 在这种情况下, 解释器会暂停下来, 试图清理所有未引用的循环。

实例
析构函数 del ,__del__在对象销毁的时候被调用,当对象不再被使用时,__del__方法运行:

实例

class Point:
   def __init__( self, x=0, y=0):
      self.x = x
      self.y = y
   def __del__(self):
      class_name = self.__class__.__name__
      print class_name, "销毁"
 
pt1 = Point()
pt2 = pt1
pt3 = pt1
print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的id
del pt1
del pt2
del pt3

以上实例运行结果如下:

3083401324 3083401324 3083401324
Point 销毁
注意:通常你需要在单独的文件中定义一个类,

类的继承
面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用,实现这种重用的方法之一是通过继承机制。

通过继承创建的新类称为子类或派生类,被继承的类称为基类、父类或超类。

继承语法

class 派生类名(基类名)

在python中继承中的一些特点:

1、如果在子类中需要父类的构造方法就需要显式的调用父类的构造方法,或者不重写父类的构造方法。详细说明可查看: python 子类继承父类构造函数说明。
2、在调用基类的方法时,需要加上基类的类名前缀,且需要带上 self 参数变量。区别在于类中调用普通函数时并不需要带上 self 参数
3、Python 总是首先查找对应类型的方法,如果它不能在派生类中找到对应的方法,它才开始到基类中逐个查找。(先在本类中查找调用的方法,找不到才去基类中找)。
如果在继承元组中列了一个以上的类,那么它就被称作"多重继承" 。

语法:

派生类的声明,与他们的父类类似,继承的基类列表跟在类名之后,如下所示:

class SubClassName (ParentClass1[, ParentClass2, ...]):
    ...
实例

class Parent:        # 定义父类
   parentAttr = 100
   def __init__(self):
      print "调用父类构造函数"
 
   def parentMethod(self):
      print '调用父类方法'
 
   def setAttr(self, attr):
      Parent.parentAttr = attr
 
   def getAttr(self):
      print "父类属性 :", Parent.parentAttr
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def __init__(self):
      print "调用子类构造方法"
 
   def childMethod(self):
      print '调用子类方法'
 
c = Child()          # 实例化子类
c.childMethod()      # 调用子类的方法
c.parentMethod()     # 调用父类方法
c.setAttr(200)       # 再次调用父类的方法 - 设置属性值
c.getAttr()          # 再次调用父类的方法 - 获取属性值

以上代码执行结果如下:

调用子类构造方法
调用子类方法
调用父类方法
父类属性 : 200
你可以继承多个类

class A: # 定义类 A

class B: # 定义类 B

class C(A, B): # 继承类 A 和 B

你可以使用issubclass()或者isinstance()方法来检测。

issubclass() - 布尔函数判断一个类是另一个类的子类或者子孙类,语法:issubclass(sub,sup)
isinstance(obj, Class) 布尔函数如果obj是Class类的实例对象或者是一个Class子类的实例对象则返回true。
方法重写
如果你的父类方法的功能不能满足你的需求,你可以在子类重写你父类的方法:

实例:

实例

#!/usr/bin/python
class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print '调用父类方法'
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print '调用子类方法'
 
c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重写方法

执行以上代码输出结果如下:

调用子类方法
基础重载方法
下表列出了一些通用的功能,你可以在自己的类重写:

序号 方法, 描述 & 简单的调用

1	__init__ ( self [,args...] )
构造函数
简单的调用方法: obj = className(args)
2	__del__( self )
析构方法, 删除一个对象
简单的调用方法 : del obj
3	__repr__( self )
转化为供解释器读取的形式
简单的调用方法 : repr(obj)
4	__str__( self )
用于将值转化为适于人阅读的形式
简单的调用方法 : str(obj)
5	__cmp__ ( self, x )
对象比较
简单的调用方法 : cmp(obj, x)
感谢你提供的列名信息,我们可以看到: - `"...1"`:可能是 Excel 中第一列无标题的自动命名(比如行号或空列),可以忽略。 - `"STATION"`:站点编号 - `"NAME"`:站点名称 - `"LATITUDE"`:纬度 - `"LONGITUDE"`:经度 - `"ELEVATION"`:海拔 - `"statement"`:可能是一个状态或注释字段 - 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据(共31天) --- ### ✅ 目标更新: 你要做的是:**根据给定的 SHP 范围裁剪站点,保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是适配你实际列名的完整 R 语言代码,并处理好坐标、投影和数据结构问题。 ```r # 加载所需包 library(sf) library(readxl) library(dplyr) # ------------------- 参数设置 ------------------- excel_file <- "your_wind_station_data.xlsx" # 替换为你的实际文件路径 sheet_name <- "Sheet1" # 替换为你的工作表名 shp_file <- "your_boundary.shp" # 替换为你的SHP文件路径 # ------------------- 步骤1: 读取Excel数据 ------------------- df <- read_excel(excel_file, sheet = sheet_name) # 查看列名确认 names(df) <- make.names(names(df)) # 确保列名是合法的(防止空格等问题) cat("原始列名:\n"); print(names(df)) # ------------------- 步骤2: 提取空间信息并创建sf对象 ------------------- # 使用 LATITUDE 和 LONGITUDE 创建空间点(注意:顺序是 LON, LAT) stations_sf <- st_as_sf(df, coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE"), # 经度在前,纬度在后 crs = 4326, # WGS84 地理坐标系 dim = "XY") # ------------------- 步骤3: 读取SHP边界并确保其CRS ------------------- boundary <- st_read(shp_file) # 如果boundary不是投影坐标系(如EPSG:32649),则需要检查并转换 # 假设你知道目标投影是 UTM Zone 49N (EPSG:32649),我们统一到这个坐标系进行空间操作 if (is.na(st_crs(boundary))) { stop("SHP文件没有坐标系信息,请先定义正确的CRS!") } # 将站点数据重投影到与SHP相同的坐标系下进行空间判断 stations_projected <- st_transform(stations_sf, crs = st_crs(boundary)) # ------------------- 步骤4: 空间裁剪 —— 找出在SHP范围内的站点 ------------------- # 使用 st_intersects 或 st_within 进行空间子集提取 # 这里使用 [s,t] 语法:返回落在任意多边形内的站点 stations_clipped <- stations_projected[boundary, , op = st_intersects] # 若你想更严格地要求“完全包含”,可用 st_within,但通常 st_intersects 更通用 # ------------------- 步骤5: 转回原始经纬度并提取属性表格 ------------------- # 将结果转回WGS84以便保留原始经纬度格式输出 stations_wgs84 <- st_transform(stations_clipped, crs = 4326) # 去掉geometry列,恢复为普通data.frame,同时保留原始所有列(包括每日数据) result_df <- st_drop_geometry(stations_wgs84) # 可选:重新排序列,把时间序列放在后面 date_cols <- grep("^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", names(result_df), value = TRUE) non_date_cols <- setdiff(names(result_df), date_cols) final_df <- select(result_df, c(non_date_cols, date_cols)) # 按逻辑排序 # ------------------- 步骤6: 导出结果 ------------------- write.csv(final_df, "clipped_stations_202001.csv", row.names = FALSE, na = "") cat("共保留了", nrow(final_df), "个站点在SHP范围内。\n") ``` --- ### ✅ 关键说明: | 功能 | 说明 | |------|------| | `coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE")` | 必须是 **经度在前,纬度在后**,否则位置错误! | | `crs = 4326` | 表示输入的经纬度使用 WGS84 坐标系 | | `st_transform(...)` | 将点从地理坐标(度)转为投影坐标(米),确保与 SHP 在同一空间参考下比较 | | `st_intersects` | 判断点是否与多边形相交(即落在内部),适用于大多数情况 | | `st_drop_geometry()` | 移除空间结构,得到纯数据框用于导出 | > 💡 输出的 CSV 文件将包含原始所有列,包括 `STATION`, `NAME`, `LATITUDE`, `LONGITUDE`, `ELEVATION`, `statement` 和所有日期列(如 `2020-01-01` 等),仅保留位于 SHP 范围内的站点。 --- ### ✅ 示例输出片段(final_df 头几行): ``` ...1 STATION NAME LATITUDE LONGITUDE ELEVATION statement 2020-01-01 2020-01-02 ... 1 1 101 Beijing 39.90 116.4 50.0 good 3.2 4.1 2 2 102 Tianjin 39.08 117.2 10.0 good 5.0 3.8 ... ``` --- ###
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