Python学习—面向对象编程基础篇

python面向对象编程已经学完了，有必要进行一下记录总结，加深一下理解，不然似懂非懂容易忘记；面向对象的知识点很多，其中面向对象的高级篇：元类，需要另外一篇博客来写，最后还要手撸一个简单版本的ORM框架。废话不多说，开始吧。

类的产生

类即类别、种类，是面向对象设计最重要的概念，对象是特征与技能的结合体，而类则是一系列对象相似的特征与技能的结合体
在现实世界中：先有对象，再有类
世界上肯定是先出现各种各样的实际存在的物体，然后随着人类文明的发展，人类站在不同的角度总结出了不同的种类，如人类、动物类、植物类等概念；对象是具体的存在，而类仅仅只是一个概念，并不真实存在
在程序中：务必保证先定义类，后产生对象

定义类的关键字：class

面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），类是抽象的模板，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同
用class关键字定义类

#python2中定义经典类
class Foo:
    pass
#python2中定义新式类
class Foo1(object)
    pass
#python3定义类
class Foo2:
    pass

当前类或者父类继承了object，则为新式类，否则为经典类。由于python2中不会默认继承object类，所以要想在python2中定义新式类需要显示继承object类。python3默认都会继承object类，所以Python3中定义的类都是新式类。

类的名称空间

看以下类定义

class OldboyStudent:
    school='oldboy'
    def learn(self):
        print('is learning')      
    def eat(self):
        print('is eating')
    def sleep(self):
        print('is sleeping')
'''
1.类中可以有任意python代码，这些代码在类定义阶段便会执行
2.因而会产生新的名称空间，用来存放类的变量名与函数名，可以通过OldboyStudent.__dict__查看
3.对于经典类来说我们可以通过该字典操作类名称空间的名字（新式类有限制），但python为我们提供专门的"."语法
4.点是访问属性的语法，类中定义的名字包括函数名，都是类的属性
程序中类的用法
“.”专门用来访问属性，本质操作的就是类的名称空间__dict__
OldboyStudent.school #等于经典类的操作OldboyStudent.__dict__['school']
OldboyStudent.school='Oldboy' #等于经典类的操作OldboyStudent.__dict__['school']='Oldboy'
OldboyStudent.x=1 #等于经典类的操作OldboyStudent.__dict__['x']=1
del OldboyStudent.x #等于经典类的操作OldboyStudent.__dict__.pop('x')
#python为类内置的特殊属性
类名.__name__# 类的名字(字符串)
类名.__doc__# 类的文档字符串
类名.__base__# 类的第一个父类(在讲继承时会讲)
类名.__bases__# 类所有父类构成的元组(在讲继承时会讲)
类名.__dict__# 类的字典属性
类名.__module__# 类定义所在的模块
类名.__class__# 实例对应的类(仅新式类中)
'''

此时关于类的操作都是直接以类名的方式进行操作，还未实例化一个具体的对象，如果安装以上类型定义实例化对象

s1=OldboyStudent()
s2=OldboyStudent()
s3=OldboyStudent()

这3个对象的属性就完全一样了，如果想要每个实例对象都不一样怎么办呢？这就要用到对象的初始化方法了。

类实例化对象

class OldboyStudent:
    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex

s1=OldboyStudent('李坦克','男',18) 
#先调用类产生空对象s1，然后调用OldboyStudent.__init__(s1,'李坦克','男',18)，以下类似
s2=OldboyStudent('王大炮','女',38)
s3=OldboyStudent('牛榴弹','男',78)

#程序中对象的用法
#执行__init__,s1.name='牛榴弹'，很明显也会产生对象的名称空间
s2.__dict__
{'name': '王大炮', 'age': '女', 'sex': 38}
s2.name #s2.__dict__['name']
s2.name='王三炮' #s2.__dict__['name']='王三炮'
s2.course='python' #s2.__dict__['course']='python'
del s2.course #s2.__dict__.pop('course')

#总结：类体中__init__方法是以：类名()，方式触发调用，__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。
#执行__init__方法时会产生对象的名称空间，且此方式不能有返回值
#在创建实例的时候，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去
#类的方法和普通函数没有什么区别，所以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。
#至此，产生了类的名称空间以及对象的名称空间，类的名称空间，实例对象可以访问，对象名称空间，通过类名不可访问

对象访问限制

为对象的私有属性增加访问限制

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))
'''
如果要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，
'''

如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get和set这样的方法

class Student(object):
    def get_name(self):
        return self.__name
    def get_score(self):
        return self.__score
    def set_score(self, score):
        self.__score = score
    def set_score(self, score):
        self.__score = score
'''
需要注意的是，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。
有些时候，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，
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是不是一定不能从外部访问呢？
其实也不是；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，
所以仍然可以通过_Student__name来访问__name变量
'''
#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。
'''

继承与多态

继承是一种创建新类的方式，新建的类可以继承一个或多个父类（python支持多继承），父类又可称为基类或超类，新建的类称为派生类或子类。子类会“”遗传”父类的属性，从而解决代码重用问题
python中类的继承分为：单继承和多继承

class ParentClass1: #定义父类
    pass
class ParentClass2: #定义父类
    pass
class SubClass1(ParentClass1): #单继承，基类是ParentClass1，派生类是SubClass
    pass
class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2): #python支持多继承，用逗号分隔开多个继承的类
    pass
>>> SubClass1.__bases__ #__base__只查看从左到右继承的第一个子类，__bases__则是查看所有继承的父类
(<class '__main__.ParentClass1'>,)
>>> SubClass2.__bases__
(<class '__main__.ParentClass1'>, <class '__main__.ParentClass2'>)
>>> ParentClass1.__bases__
(<class 'object'>,)
>>> ParentClass2.__bases__
(<class 'object'>,)
'''
1.只有在python2中才分新式类和经典类，python3中统一都是新式类
2.在python2中，没有显式的继承object类的类，以及该类的子类，都是经典类
3.在python2中，显式地声明继承object的类，以及该类的子类，都是新式类
3.在python3中，无论是否继承object，都默认继承object，即python3中所有类均为新式类
'''

继承描述的是子类与父类之间的关系，是一种什么是什么的关系。要找出这种关系，必须先抽象再继承
基于抽象的结果，通过编程语言去实现它，肯定是先经历抽象这个过程，才能通过继承的方式去表达出抽象的结构。
继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能。
继承的第二个好处：多态

class Animal(object):
    def run(self):
        print('Animal is running...')
class Dog(Animal):
    pass
class Cat(Animal):
    pass

无论是Dog还是Cat，它们run()的时候，显示的都是Animal is running…，符合逻辑的做法是分别显示Dog is running…和Cat is running…，因此，对Dog和Cat类改进如下：

class Dog(Animal):
    def run(self):
        print('Dog is running...')
class Cat(Animal):
    def run(self):
        print('Cat is running...')

当子类和父类都存在相同的run()方法时，我们说，子类的run()覆盖了父类的run()，在代码运行的时候，总是会调用子类的run()。这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。
要理解什么是多态，我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型，比如str、list、dict没什么两样。
判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断：

>>> isinstance(a, list)
True
>>> isinstance(b, Animal)
True
>>> isinstance(c, Dog)
True
>>> isinstance(c, Animal)
True
>>> b = Animal()
>>> isinstance(b, Dog)
False
'''
因为Dog是从Animal继承下来的，当我们创建了一个Dog的实例c时，我们认为c的数据类型是Dog没错，
但c同时也是Animal也没错，Dog本来就是Animal的一种！
所以，在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以被看做是父类。但是反过来就不行
'''

要理解多态的好处，我们还需要再编写一个函数，这个函数接受一个Animal类型的变量：

def run_twice(animal):
    animal.run()
    animal.run()

当我们传入Animal的实例时，run_twice()就打印出：

>>> run_twice(Animal())
Animal is running...
Animal is running...

当我们传入Dog的实例时，run_twice()就打印出：

>>> run_twice(Dog())
Dog is running...
Dog is running...

当我们传入Cat的实例时，run_twice()就打印出：

>>> run_twice(Cat())
Cat is running...
Cat is running...

看上去没啥意思，但是仔细想想，现在，如果我们再定义一个Tortoise类型，也从Animal派生：

class Tortoise(Animal):
    def run(self):
        print('Tortoise is running slowly...')

当我们调用run_twice()时，传入Tortoise的实例：

>>> run_twice(Tortoise())
Tortoise is running slowly...
Tortoise is running slowly...

新增一个Animal的子类，不必对run_twice()做任何修改，实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。
多态的好处就是，当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思：
对于一个变量，我们只需要知道它是Animal类型，无需确切地知道它的子类型，就可以放心地调用run()方法，而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上，由运行时该对象的确切类型决定，这就是多态真正的威力：调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Animal的子类时，只要确保run()方法编写正确，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则：
对扩展开放：允许新增Animal子类；
对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。

静态语言 vs 动态语言

对于静态语言（例如Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。对于Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了：

class Timer(object):
    def run(self):
        print('Start...')

这就是动态语言的“鸭子类型”，它并不要求严格的继承体系，一个对象只要“看起来像鸭子，走起路来像鸭子”，那它就可以被看做是鸭子。Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象，它有一个read()方法，返回其内容。但是，许多对象，只要有read()方法，都被视为“file-like object“。许多函数接收的参数就是“file-like object“，你不一定要传入真正的文件对象，完全可以传入任何实现了read()方法的对象。

对象属性查找顺序

类有两种属性：数据属性和函数属性
1. 类的数据属性是所有对象共享的
2. 类的函数属性是绑定给对象用的

#类的数据属性是所有对象共享的,id都一样
print(id(OldboyStudent.school))
print(id(s1.school))
print(id(s2.school))
print(id(s3.school))
'''
4377347328
4377347328
4377347328
4377347328
'''
#类的函数属性是绑定给对象使用的,obj.method称为绑定方法,内存地址都不一样
#ps:id是python的实现机制,并不能真实反映内存地址,如果有内存地址,还是以内存地址为准
print(OldboyStudent.learn)
print(s1.learn)
print(s2.learn)
print(s3.learn)
'''
<function OldboyStudent.learn at 0x1021329d8>
<bound method OldboyStudent.learn of <__main__.OldboyStudent object at 0x1021466d8>>
<bound method OldboyStudent.learn of <__main__.OldboyStudent object at 0x102146710>>
<bound method OldboyStudent.learn of <__main__.OldboyStudent object at 0x102146748>>
在obj.name会先从obj自己的名称空间里找name，找不到则去类中找，类也找不到就找父类...最后都找不到就抛出异常
'''

其实在Python解释器执行代码时，会根据类的继承关系创建一个列表，按照列表中对应的名称空间去进行属性查找，python2创建列表按照深度优先，Python3按照广度优先。

class A(object):
    def test(self):
        print('from A')
class B(A):
    def test(self):
        print('from B')
class C(A):
    def test(self):
        print('from C')
class D(B):
    def test(self):
        print('from D')
class E(C):
    def test(self):
        print('from E')
class F(D,E):
    # def test(self):
    #     print('from F')
    pass
f1=F()
f1.test()
print(F.__mro__) #只有新式才有这个属性可以查看线性列表，经典类没有这个属性
#新式类继承顺序:F->D->B->E->C->A
#经典类继承顺序:F->D->B->A->E->C
#python3中统一都是新式类
#pyhon2中才分新式类与经典类

python到底是如何实现继承的，对于你定义的每一个类，python会计算出一个方法解析顺序(MRO)列表，这个MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序列表，例如

>>> F.mro() #等同于F.__mro__
[<class '__main__.F'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

为了实现继承,python会在MRO列表上从左到右开始查找基类,直到找到第一个匹配这个属性的类为止。
而这个MRO列表的构造是通过一个C3线性化算法来实现的。我们不去深究这个算法的数学原理,它实际上就是合并所有父类的MRO列表并遵循如下三条准则:
1.子类会先于父类被检查
2.多个父类会根据它们在列表中的顺序被检查
3.如果对下一个类存在两个合法的选择,选择第一个父类

子类中调用父类的方法
方式1：

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'luke'
class Vehicle: #定义交通工具类
     Country='China'
     def __init__(self,name,speed,load,power):
         self.name=name
         self.speed=speed
         self.load=load
         self.power=power
     def run(self):
         print('开动啦...')
class Subway(Vehicle): #地铁
    def __init__(self,name,speed,load,power,line):
        Vehicle.__init__(self,name,speed,load,power)
        self.line=line
    def run(self):
        print('地铁%s号线欢迎您' %self.line)
        Vehicle.run(self)
line13=Subway('中国地铁','180m/s','1000人/箱','电',13)
line13.run()

方式2：

class Vehicle: #定义交通工具类
     Country='China'
     def __init__(self,name,speed,load,power):
         self.name=name
         self.speed=speed
         self.load=load
         self.power=power
     def run(self):
         print('开动啦...')
class Subway(Vehicle): #地铁
    def __init__(self,name,speed,load,power,line):
        #super(Subway,self) 就相当于实例本身 在python3中super()等同于super(Subway,self)
        super().__init__(name,speed,load,power)
        self.line=line
    def run(self):
        print('地铁%s号线欢迎您' %self.line)
        super(Subway,self).run()
class Mobike(Vehicle):#摩拜单车
    pass
line13=Subway('中国地铁','180m/s','1000人/箱','电',13)
line13.run()

当你使用super()函数时,Python会在MRO列表上继续搜索下一个类。只要每个重定义的方法统一使用super()并只调用它一次,那么控制流最终会遍历完整个MRO列表,每个方法也只会被调用一次（注意注意注意：使用super调用的所有属性，都是从MRO列表当前的位置往后找，千万不要通过看代码去找继承关系，一定要看MRO列表）

#A没有继承B,但是A内super会基于C.mro()继续往后找
class A:
    def test(self):
        super().test()
class B:
    def test(self):
        print('from B')
class C(A,B):
    pass

c=C()
c.test() #打印结果:from B
print(C.mro())
#[<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>]

super属性查找

#指名道姓
class A:
    def __init__(self):
        print('A的构造方法')
class B(A):
    def __init__(self):
        print('B的构造方法')
        A.__init__(self)
class C(A):
    def __init__(self):
        print('C的构造方法')
        A.__init__(self)
class D(B,C):
    def __init__(self):
        print('D的构造方法')
        B.__init__(self)
        C.__init__(self)
    pass
f1=D() #A.__init__被重复调用
'''
D的构造方法
B的构造方法
A的构造方法
C的构造方法
A的构造方法
'''
#使用super()
class A:
    def __init__(self):
        print('A的构造方法')
class B(A):
    def __init__(self):
        print('B的构造方法')
        super(B,self).__init__()
class C(A):
    def __init__(self):
        print('C的构造方法')
        super(C,self).__init__()
class D(B,C):
    def __init__(self):
        print('D的构造方法')
        super(D,self).__init__()

f1=D() #super()会基于mro列表,往后找
'''
D的构造方法
B的构造方法
C的构造方法
A的构造方法
'''

获取对象信息

使用type()来判断对象类型

>>> 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'>

但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：

>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False

基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要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。
假设类的继承关系是：object -> Animal -> Dog -> Husky
那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：

>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()
>>> isinstance(h, Dog)
True
>>> isinstance(h, Dog)
True
>>> isinstance(h, Animal)
True
>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True

能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True

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”。

绑定方法

绑定方法（绑定给谁，谁来调用就自动将它本身当作第一个参数传入）：
1. 绑定到类的方法：用classmethod装饰器装饰的方法。
+ 为类量身定制
+ 类.boud_method(),自动将类当作第一个参数传入；
+ 其实对象也可调用，但仍将类当作第一个参数传入
2. 绑定到对象的方法：没有被任何装饰器装饰的方法。
+ 为对象量身定制
+ 对象.boud_method(),自动将对象当作第一个参数传入
+ 属于类的函数，类可以调用，但是必须按照函数的规则来，没有自动传值那么一说
非绑定方法：用staticmethod装饰器装饰的方法
1. 不与类或对象绑定，
2. 类和对象都可以调用，但是没有自动传值那么一说。就是一个普通工具而已
注意：与绑定到对象方法区分开，在类中直接定义的函数，没有被任何装饰器装饰的，都是绑定到对象的方法，可不是普通函数，对象调用该方法会自动传值，而staticmethod装饰的方法，不管谁来调用，都没有自动传值一说

类的组合

软件重用的重要方式除了继承之外还有另外一种方式，即：组合
组合指的是，在一个类中以另外一个类的对象作为数据属性，称为类的组合
组合与继承都是有效地利用已有类的资源的重要方式。但是二者的概念和使用场景皆不同，
1.继承的方式
+ 通过继承建立了派生类与基类之间的关系，它是一种’是’的关系，比如白马是马，人是动物。
+ 当类之间有很多相同的功能，提取这些共同的功能做成基类，用继承比较好，比如老师是人，学生是人
2.组合的方式
用组合的方式建立了类与组合的类之间的关系，它是一种‘有’的关系,比如教授有生日，教授教python和linux课程，教授有学生s1、s2、s3…

class People:
    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex
class Course:
    def __init__(self,name,period,price):
        self.name=name
        self.period=period
        self.price=price
    def tell_info(self):
        print('<%s %s %s>' %(self.name,self.period,self.price))
class Teacher(People):
    def __init__(self,name,age,sex,job_title):
        People.__init__(self,name,age,sex)
        self.job_title=job_title
        self.course=[]
        self.students=[]
class Student(People):
    def __init__(self,name,age,sex):
        People.__init__(self,name,age,sex)
        self.course=[]
egon=Teacher('egon',18,'male','沙河霸道金牌讲师')
s1=Student('牛榴弹',18,'female')
python=Course('python','3mons',3000.0)
linux=Course('python','3mons',3000.0)
#为老师egon和学生s1添加课程
egon.course.append(python)
egon.course.append(linux)
s1.course.append(python)
#为老师egon添加学生s1
egon.students.append(s1)

#使用
for obj in egon.course:
    obj.tell_info()

好啦，面向对象基础部分就写这么多，感觉面向对象要用3篇博客，第二篇应该是面向对象的高级部分反射与元类，第三篇就根据元类手写一个ORM框架，加深自己的理解。