Python类三种方法,函数传参,类与实例变量(一)

本文深入探讨了Python中的函数传递机制,解析了可变与不可变对象的区别,并介绍了元类的概念及其实现方式。此外,还详细讲解了静态方法、类方法与实例方法的区别及其应用场景,最后对比了类变量与实例变量的特点。
1 Python的函数传递:

首先所有的变量都可以理解为内存中一个对象的‘引用’

a = 1
def func(a):
    a = 2
func(a)
print(a) # 1

a = 1
def fun(a):
    print("函数里",id(a))   # 函数里 41322472
    a = 2
    print("赋值后",id(a), id(2))   # 赋值后 41322448 41322448
print("函数外",id(a), id(1))  # 函数外 41322472 41322472
fun(a)
print(a)  # 1

可以看到,在执行完a = 2之后,a引用中保存的值,即内存地址发生变化,由原来1对象的所在的地址变成了2这个实体对象的内存地址。下面我们来看另一个例子:

a = []
def fun(a):
    a.append(1)
fun(a)
print a  # [1]

a = []
def fun(a):
    print("函数里",id(a))  # 函数里 53629256
    a.append(1)
print("函数外",id(a))     # 函数外 53629256
fun(a)
print(a) # [1]

注意:

  1. 类型是属于对象的,而不是变量。而对象有两种,“可更改”(mutable)与“不可更改”(immutable)对象。
  2. strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象,而 list, dict, set 等则是可修改的对象。
  3. 当一个引用传递给函数的时候,函数自动复制一份引用,这个函数里的引用和外边的引用没有半毛关系了.所以第一个例子里函数把引用指向了一个不可变对象number,当函数返回的时候,外面的引用没半毛感觉.而第二个例子就不一样了,函数内的引用指向的是可变对象list,指向了列表的内存地址,因此调用并不会改变list内存地址.
2 python中元类

Python中的类也是对象。元类就是用来创建这些类(对象)的,元类就是类的类

MyClass = MetaClass()    #元类创建
MyObject = MyClass()     #类创建实例
实际上MyClass就是通过type()来创建出MyClass类,它是type()类的一个实例;同时MyClass本身也是类,也可以创建出自己的实例,这里就是MyObject

类就是创建类这种对象的东西, type就是Python的内建元类,当然了,你也可以创建自己的元类。

age = 35
age.__class__
#输出:<type 'int'>
name = 'bob'
name.__class__
#输出:<type 'str'>
def foo(): 
    pass
foo.__class__
#输出:<type 'function'>
class Bar(object): 
    pass
b = Bar()
b.__class__
#输出:<class '__main__.Bar'>

对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢?
a.__class__.__class__
#输出:<type 'type'>
age.__class__.__class__
#输出:<type 'type'>
foo.__class__.__class__
#输出:<type 'type'>
b.__class__.__class__
#输出:<type 'type'>
3 静态方法(@staticmethod)和类方法(@classmethod)

Python其实有3个方法,即静态方法(staticmethod),类方法(classmethod)和实例方法

def foo(x): #常规方法
    print("executing foo(%s)"%(x))

class A(object):
    #实例方法
    def foo(self,x):  #默认第一个参数为实例对象
        print("executing foo(%s,%s)"%(self,x))
    #类方法
    @classmethod
    def class_foo(cls,x):  #默认第一个参数为类对象
        print ("executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x))
    #静态方法
    @staticmethod    #不需要绑定,调用注意
    def static_foo(x):
        print("executing static_foo(%s)"%x)
a=A()

函数参数里面的self和cls.这个self和cls是对实例或者类的绑定

  1. 对于一般的函数来说我们可以这么调用foo(x),这个函数就是最常用的,它的工作跟任何东西(类,实例)无关.
  2. 对于实例方法,我们知道在类里每次定义方法的时候都需要绑定这个实例,就是foo(self, x),因为实例方法的调用离不开实例,我们需要把实例自己传给函数,调用的时候是这样的a.foo(x)(其实是foo(a, x)).
  3. 类方法一样,只不过它传递的是类而不是实例,A.class_foo(x).注意这里的self和cls可以替换别的参数,但是python的约定是这俩
  4. 对于静态方法其实和普通的方法一样,不需要对谁进行绑定,唯一的区别是调用的时候需要使用a.static_foo(x)或者A.static_foo(x)来调用.不管是 类调用,还是实例调用静态方法,都是指向同一个函数对象
#实例方法类方法静态方法
a = A()a.foo(x)a.class_foo(x)a.static_foo(x)
A不可用A.class_foo(x)A.static_foo(x)
4 类变量与实例变量

类变量 : 是可在类的所有实例之间共享的值(也就是说,它们不是单独分配给每个实例的)。

实例变量 : 实例化之后,每个实例单独拥有的变量。

class Test(object):  
    num_of_instance = 0  #类变量
    def __init__(self, name):   #name就是实例变量
        self.name = name  
        Test.num_of_instance += 1  

if __name__ == '__main__':  
    print(Test.num_of_instance)   # 0
    t1 = Test('jack')  
    print(Test.num_of_instance)   # 1
    t2 = Test('lucy')  
    print(t1.name , t1.num_of_instance)  # jack 2
    print(t2.name , t2.num_of_instance)  # lucy 2

class Person:
    name="aaa"

p1=Person()
p2=Person()
p1.name="bbb"
print p1.name  # bbb
print p2.name  # aaa  对象名.属性
print Person.name  # aaa  类名.属性

这里p1.name="bbb"是实例调用了类变量,,类似函数传参的问题,p1.name一开始是指向的类变量name="aaa",但是在实例的作用域里把类变量的引用改变了,就变成了一个实例变量,self.name不再引用Person的类变量name了。

<think>嗯,用户问的是Python中如何给函数传参,参数是对象。首先,我需要确定用户对Python的基本概念是否了解,比如对象实例这些。可能用户是刚开始学习面向对象编程,所以需要从基础讲起。 首先,Python切皆对象,所以传递参数的时候,无论是基本型还是实例,都是传对象的引用。这点可能需要解释清楚,避免用户混淆传值和传引用的区别。比如,传递整数、字符串这样的不可变对象时,函数内部修改不会影响外部变量,但如果是可变对象比如列表或自定义实例,修改属性会影响外部对象。 接下来,应该举个例子,定义,比如Person,然后创建实例,传递给函数。在函数内部修改实例的属性,展示外部实例的变化。这样用户能直观地看到传递对象的效果。 另外,可能用户想知道如何判断参数是否是某个实例,这时候可以提到使用isinstance()函数来进行型检查,确保传入的参数符合预期。 还有,可能需要提到默认参数的问题,比如不要使用可变对象作为默认参数,但这个问题可能稍微高级点,用户当前的问题可能不涉及,不过如果有机会可以简要提及。 用户可能还关心如何传递多个对象,或者如何处理多个不同型的对象作为参数,但根据问题描述,当前的重点是传递单个对象作为参数,所以应该集中在这点上。 需要确保步骤清晰,先讲定义和创建实例,然后定义函数传递实例,再演示函数内部如何操作对象的属性,最后说明可变对象和不可变对象传参时的不同表现。 可能还需要解释“按对象引用传递”的概念,说明Python的参数传递机制,即传递的是对象的引用(似于指针),而不是对象本身的拷贝。这样在函数内部对可变对象的修改会影响到原始对象,而不可变对象则不会改变,因为任何修改都会生成新的对象。 另外,注意事项部分可以提醒用户,如果在函数内部重新绑定传入的对象,比如给参数赋新值,不会影响外部的变量,因为这只是改变了函数内部变量的引用,而不是原来的对象。 最后,总结下整个过程,强调参数传递的机制和注意事项,帮助用户巩固理解。</think>在 Python 中,当给函数传递参数为对象时,实际上传递的是对象的引用(即内存地址)。下面通过具体示例逐步说明: --- ### 、定义对象 ```python class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age # 创建 Person 实例对象 p = Person("张三", 25) ``` --- ### 二、传递对象参数的函数 ```python def modify_person(person_obj): # 通过对象引用修改属性 person_obj.age += 1 # 可以添加新属性(动态特性) person_obj.gender = "男" # 调用函数传递对象 modify_person(p) # 验证修改结果 print(p.age) # 输出: 26 print(p.gender) # 输出: 男 ``` --- ### 三、关键特性说明 1. **对象可变性** - 若对象是可变型(如自定义实例、列表、字典),函数内修改属性会直接影响原始对象 - 若参数是不可变型(如整数、字符串),修改会创建新对象,不影响原始变量 2. **参数传递本质** $$ \text{Python 的参数传递是} \ \text{按对象引用传递} \ (pass\ by\ object\ reference) $$ 示意图: ``` 原始对象 p ──────> 内存地址 0x1000 ↑ 函数参数 person_obj ─┘ ``` --- ### 四、注意事项 1. **重新绑定问题** ```python def rebind_demo(obj): obj = Person("李四", 30) # 创建新对象重新绑定参数 rebind_demo(p) print(p.name) # 仍输出"张三",原始对象未改变 ``` 2. **型检查建议** ```python def safe_modify(obj): if not isinstance(obj, Person): raise TypeError("需要 Person 型参数") # 安全操作... ``` --- ### 五、基本型对比 | 参数型 | 函数内修改结果 | |----------------|--------------------------| | 自定义对象 | 原始对象会被修改 | | 列表/字典 | 原始对象会被修改 | | 整数/字符串 | 原始对象不会被修改 | 通过理解对象引用机制,可以更准确地控制函数对参数的修改行为。
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