面向对象编程
面向对象编程——Object Oriented Programming,简称OOP,是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元,一个对象包含了数据和操作数据的函数。
面向过程 VS 面向对象
●面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合,即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计,面向过程把函数继续切分为子函数,即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。
●而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合,而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息,并处理这些消息,计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))
# 给对象发消息[对象的方法(Method)]
bart = Student('Bart Simpson', 59)
lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
bart.print_score()
lisa.print_score()
类和实例
类中定义的函数
①可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__
方法,在创建实例的时候,就把name
,score
等属性绑上去:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
__init__
方法的第一个参数永远是self
,表示创建的实例本身,因此,在__init__
方法内部,就可以把各种属性绑定到self
,因为self
就指向创建的实例本身。
②和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self
,并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
数据封装
面向对象编程的三大特征之一。本质就是对象内部数据的操作细节对外不暴露,实例只需要进行传参就可以实现对对象的属性进行相关的操作,无需知道方法内部的实现细节。
访问限制
NO1
# 外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.score
59
>>> bart.score = 99
>>> bart.score
99
NO2
**让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__
,**在Python中,实例的变量名如果以__
开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name
和实例变量.__score
了:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。
NO3
如果外部代码要获取name和score怎么办?可以给Student类增加get_name
和get_score
这样的方法:
class Student(object):
...
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
NO4
允许外部代码修改score怎么办?可以再给Student类增加set_score
方法:
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
self.__score = score
你也许会问,原先那种直接通过
bart.score = 99
也可以修改啊,为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:class Student(object): ... def set_score(self, score): if 0 <= score <= 100: self.__score = score else: raise ValueError('bad score')
约定俗成
①在Python中,变量名类似__xxx__
的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,不能用__name__
、__score__
这样的变量名。
②你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name
,这样的实例变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量也可以从外部访问
不能直接访问
__name
是因为Python解释器对外把__name
变量改成了_Student__name
[不同版本的Python解释器可能会把__name
改成不同的变量名],所以,仍然可以通过_Student__name
来访问__name
变量:>>> bart._Student__name 'Bart Simpson'
最后注意下面的这种错误写法:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量!
>>> bart.__name
'New Name'
表面上看,外部代码“成功”地设置了__name
变量,但实际上这个__name
变量和class内部的__name
变量不是一个变量!内部的__name
变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name
,而外部代码给bart
新增了一个__name
变量。不信试试:
>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'
继承和多态
在OOP程序设计中,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class继承,新的class称为子类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Base class、Super class)。
继承可以把父类的所有功能都直接拿过来,这样就不必重零做起【继承】;子类只需要新增自己特有的方法,也可以把父类不适合的方法覆盖重写【多态】。
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
class Dog(Animal): # 由于Animial实现了run()方法,因此,Dog作为它的子类,什么事也没干,就自动拥有了父类的run()方法:
pass
class Cat(Animal):
def run(self): # 多态:实例对象调用run(),实际上调用的是自己的
print('Cat is running...')
def run_twice(animal):
animal.run()
animal.run()
class Timer(object):
def run(self):
print('Start...')
run_twice(Dog()) # 由于Animial实现了run()方法,因此,Dog作为它的子类,什么事也没干,就自动拥有了父类的run()方法
run_twice(Cat()) # 多态:实例对象调用run(),实际上调用的是自己的【子类的run()覆盖了父类的run()】
run_twice(Timer()) # 体现了“鸭子类型”,即为只要传进去的是一个对象,并且该对象有run(),就可以体现出run()的特性
获取对象信息
当我们拿到一个对象的引用时,如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢?
使用type()
基本类型都可以用type()
判断:
>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>
如果一个变量指向函数或者类,也可以用type()
判断:
>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>
①判断基本数据类型可以直接写int
,str
>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False
②判断一个对象是否是函数怎么办?可以使用types
模块中定义的常量
>>> import types
>>> def fn():
... pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True
使用isinstance()
对于class的继承关系来说,使用type()
就很不方便。我们要判断class的类型,可以使用isinstance()
函数。
涉及到一个向上继承,向下多态
继承关系是:
object -> Animal -> Dog -> Husky >>> a = Animal() >>> d = Dog() >>> h = Husky()
>>> isinstance(h, Husky) True >>> isinstance(h, Dog) True >>> isinstance(h, Animal) True >>> isinstance(d, Husky) False
并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种,比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple:
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True
总是优先使用isinstance()判断类型,可以将指定类型及其子类“一网打尽”。
使用dir()
如果要**获得一个对象的所有属性和方法,可以使用dir()
函数,它返回一个包含字符串的list**,比如,获得一个str对象的所有属性和方法:
>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']
类似__xxx__
的属性和方法在Python中都是有特殊用途的,比如__len__
方法返回长度。在Python中,如果你调用len()
函数试图获取一个对象的长度,实际上,在len()
函数内部,它自动去调用该对象的__len__()
方法,所以,下面的代码是等价的:
>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3
所以我们是可以对这些内置函数进行改写的
通过内置的一系列getattr()
、setattr()
以及hasattr()
函数,我们可以对任意一个Python对象进行剖析,拿到其内部的数据,直接操作一个对象的状态。
>>> class MyObject(object):
... def __init__(self):
... self.x = 9
... def power(self):
... return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()
>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗?
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19
>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z',如果不存在,返回默认值404
404
>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗?
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
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实际用途
def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None
假设我们希望从文件流fp中读取图像,我们首先要判断该fp对象是否存在read方法,如果存在,则该对象是一个流,如果不存在,则无法读取。hasattr()
就派上了用场。
请注意,在Python这类动态语言中,根据鸭子类型,有read()
方法,不代表该fp对象就是一个文件流,它也可能是网络流,也可能是内存中的一个字节流,但只要read()
方法返回的是有效的图像数据,就不影响读取图像的功能。
实例属性和类属性
在编写程序的时候,千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字,因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性【实例属性优先级比类属性高】,但是当你删除实例属性后,再使用相同的名称,访问到的将是类属性。
①给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self
变量:
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
s = Student('Bob')
s.score = 90
直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student
类所有:
class Student(object):
name = 'Student'
当我们定义了一个类属性后,这个属性虽然归类所有,但类的所有实例都可以访问到。来测试一下:
>>> class Student(object):
... name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性,因为实例并没有name属性,所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高,因此,它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失,用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name,由于实例的name属性没有找到,类的name属性就显示出来了
Student