Python 面向对象(进阶篇)

dong4j 7/29/2017 Python

Python 面向对象进阶部分

原文出处: 武沛齐 cnblog

面向对象是一种编程方式, 此编程方式的实现是基于对类和对象的使用
类是一个模板, 模板中包装了多个“函数”供使用（可以讲多函数中公用的变量封装到对象中）
对象, 根据模板创建的实例（即: 对象）, 实例用于调用被包装在类中的函数
面向对象三大特性: 封装、继承和多态

本篇将详细介绍Python 类的成员、成员修饰符、类的特殊成员.

类的成员

类的成员可以分为三大类: 字段、方法和属性

*注: 所有成员中, 只有普通字段的内容保存对象中, 即: 根据此类创建了多少对象, 在内存中就有多少个普通字段. 而其他的成员, 则都是保存在类中, 即: 无论对象的多少, 在内存中只创建一份. *

字段

字段包括: 普通字段和静态字段, 他们在定义和使用中有所区别, 而最本质的区别是内存中保存的位置不同,

普通字段属于对象
静态字段属于类

class Province:
 
    # 静态字段
    country ＝ '中国'
 
    def __init__(self, name):
 
        # 普通字段
        self.name = name
 
# 直接访问普通字段
obj = Province('河北省')
print obj.name
 
# 直接访问静态字段
Province.country

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字段的定义和使用

由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】, 在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的. 其在内容的存储方式类似如下图:

由上图可是:

静态字段在内存中只保存一份
普通字段在每个对象中都要保存一份

应用场景: 通过类创建对象时, 如果每个对象都具有相同的字段, 那么就使用静态字段

方法

方法包括: 普通方法、静态方法和类方法, 三种方法在内存中都归属于类, 区别在于调用方式不同.

普通方法: 由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时, 自动将调用该方法的对象赋值给self；
类方法: 由类调用；至少一个cls参数；执行类方法时, 自动将调用该方法的类复制给cls；
静态方法: 由类调用；无默认参数；

class Foo:
 
    def __init__(self, name):
        self.name = name
 
    def ord_func(self):
        """ 定义普通方法, 至少有一个self参数 """
 
        # print self.name
        print '普通方法'
 
    @classmethod
    def class_func(cls):
        """ 定义类方法, 至少有一个cls参数 """
 
        print '类方法'
 
    @staticmethod
    def static_func():
        """ 定义静态方法 , 无默认参数"""
 
        print '静态方法'
 
# 调用普通方法
f = Foo()
f.ord_func()
 
# 调用类方法
Foo.class_func()
 
# 调用静态方法
Foo.static_func()

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方法的定义和使用

相同点: 对于所有的方法而言, 均属于类（非对象）中, 所以, 在内存中也只保存一份.

不同点: 方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同.

属性

如果你已经了解Python类中的方法, 那么属性就非常简单了, 因为Python中的属性其实是普通方法的变种.

对于属性, 有以下三个知识点:

属性的基本使用
属性的两种定义方式

属性的基本使用

# ############### 定义 ###############
class Foo:
 
    def func(self):
        pass
 
    # 定义属性
    @property
    def prop(self):
        pass
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()
 
foo_obj.func()
foo_obj.prop   #调用属性

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属性的定义和使用

由属性的定义和调用要注意一下几点:

定义时, 在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
定义时, 属性仅有一个self参数
调用时, 无需括号方法: foo_obj.func() 属性: foo_obj.prop

注意: 属性存在意义是: 访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象

属性由方法变种而来, 如果Python中没有属性, 方法完全可以代替其功能.

实例: 对于主机列表页面, 每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上, 而是通过分页的功能局部显示, 所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即: limit m,n）, 这个分页的功能包括:

根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
根据m 和 n 去数据库中请求数据

# ############### 定义 ###############
class Pager:
 
    def __init__(self, current_page):
        # 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
        self.current_page = current_page
        # 每页默认显示10条数据
        self.per_items = 10 
 
    @property
    def start(self):
        val = (self.current_page - 1) * self.per_items
        return val
 
    @property
    def end(self):
        val = self.current_page * self.per_items
        return val
 
# ############### 调用 ###############
 
p = Pager(1)
p.start 就是起始值, 即: m
p.end   就是结束值, 即: n

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从上述可见, Python的属性的功能是: 属性内部进行一系列的逻辑计算, 最终将计算结果返回.

属性的两种定义方式

属性的定义有两种方式:

装饰器即: 在方法上应用装饰器
静态字段即: 在类中定义值为property对象的静态字段

装饰器方式: 在类的普通方法上应用@property装饰器

我们知道Python中的类有经典类和新式类, 新式类的属性比经典类的属性丰富. （如果类继object, 那么该类是新式类） 经典类, 具有一种@property装饰器（如上一步实例）

# ############### 定义 ###############    
class Goods:

    @property
    def price(self):
        return "wupeiqi"
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
result = obj.price  # 自动执行 @property 修饰的 price 方法, 并获取方法的返回值

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新式类, 具有三种@property装饰器

# ############### 定义 ###############
class Goods(object):

    @property
    def price(self):
        print '@property'

    @price.setter
    def price(self, value):
        print '@price.setter'

    @price.deleter
    def price(self):
        print '@price.deleter'

# ############### 调用 ###############
obj = Goods()

obj.price          # 自动执行 @property 修饰的 price 方法, 并获取方法的返回值

obj.price = 123    # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法, 并将  123 赋值给方法的参数

del obj.price      # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法

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注: 经典类中的属性只有一种访问方式, 其对应被 @property 修饰的方法新式类中的属性有三种访问方式, 并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法

由于新式类中具有三种访问方式, 我们可以根据他们几个属性的访问特点, 分别将三个方法定义为对同一个属性: 获取、修改、删除

class Goods(object):

    def __init__(self):
        # 原价
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    @property
    def price(self):
        # 实际价格 = 原价 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    @price.setter
    def price(self, value):
        self.original_price = value

    @price.deltter
    def price(self, value):
        del self.original_price

obj = Goods()
obj.price         # 获取商品价格
obj.price = 200   # 修改商品原价
del obj.price     # 删除商品原价

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实例

静态字段方式, 创建值为property对象的静态字段

当使用静态字段的方式创建属性时, 经典类和新式类无区别

class Foo:

    def get_bar(self):
        return 'wupeiqi'

    BAR = property(get_bar)

obj = Foo()
reuslt = obj.BAR        # 自动调用get_bar方法, 并获取方法的返回值
print reuslt

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property的构造方法中有个四个参数

第一个参数是方法名, 调用 对象.属性 时自动触发执行方法

第二个参数是方法名, 调用 对象.属性＝ XXX 时自动触发执行方法

第三个参数是方法名, 调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法

第四个参数是字符串, 调用 对象.属性.__doc__ , 此参数是该属性的描述信息

class Foo: 

    def get_bar(self):
        return 'wupeiqi'

    # *必须两个参数
    def set_bar(self, value): 
        return return 'set value' + value

    def del_bar(self):
        return 'wupeiqi'

    BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')

obj = Foo()

obj.BAR              # 自动调用第一个参数中定义的方法: get_bar
obj.BAR = "alex"     # 自动调用第二个参数中定义的方法: set_bar方法, 并将“alex”当作参数传入
del Foo.BAR          # 自动调用第三个参数中定义的方法: del_bar方法
obj.BAE.__doc__      # 自动获取第四个参数中设置的值: description...

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由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式, 我们可以根据他们几个属性的访问特点, 分别将三个方法定义为对同一个属性: 获取、修改、删除

class Goods(object):

    def __init__(self):
        # 原价
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    def get_price(self):
        # 实际价格 = 原价 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    def set_price(self, value):
        self.original_price = value

    def del_price(self, value):
        del self.original_price

    PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')

obj = Goods()
obj.PRICE         # 获取商品价格
obj.PRICE = 200   # 修改商品原价
del obj.PRICE     # 删除商品原价

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实例

注意: Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性

class WSGIRequest(http.HttpRequest):
def __init__(self, environ):
   script_name = get_script_name(environ)
   path_info = get_path_info(environ)
   if not path_info:
       # Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing
       # the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to
       # operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force
       # the path like this, but should be harmless.
       path_info = '/'
   self.environ = environ
   self.path_info = path_info
   self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/'))
   self.META = environ
   self.META['PATH_INFO'] = path_info
   self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name
   self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper()
   _, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', ''))
   if 'charset' in content_params:
       try:
           codecs.lookup(content_params['charset'])
       except LookupError:
           pass
       else:
           self.encoding = content_params['charset']
   self._post_parse_error = False
   try:
       content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH'))
   except (ValueError, TypeError):
       content_length = 0
   self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length)
   self._read_started = False
   self.resolver_match = None

def _get_scheme(self):
   return self.environ.get('wsgi.url_scheme')

def _get_request(self):
   warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or '
                 '`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2)
   if not hasattr(self, '_request'):
       self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET)
   return self._request

@cached_property
def GET(self):
   # The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent.
   raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '')
   return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding)

# ############### 看这里看这里  ###############
def _get_post(self):
   if not hasattr(self, '_post'):
       self._load_post_and_files()
   return self._post

# ############### 看这里看这里  ###############
def _set_post(self, post):
   self._post = post

@cached_property
def COOKIES(self):
   raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '')
   return http.parse_cookie(raw_cookie)

def _get_files(self):
   if not hasattr(self, '_files'):
       self._load_post_and_files()
   return self._files

# ############### 看这里看这里  ###############
POST = property(_get_post, _set_post)

FILES = property(_get_files)
REQUEST = property(_get_request)

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Django源码

所以, 定义属性共有两种方式, 分别是【装饰器】和【静态字段】, 而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同.

类成员的修饰符

类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍, 对于每一个类的成员而言都有两种形式:

公有成员, 在任何地方都能访问
私有成员, 只有在类的内部才能方法

私有成员和公有成员的定义不同: 私有成员命名时, 前两个字符是下划线. （特殊成员除外, 例如: init、call、__dict__等）

class C:

	def __init__(self):
        self.name = '公有字段'
		self.__foo = "私有字段"

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私有成员和公有成员的访问限制不同:

静态字段

公有静态字段: 类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
私有静态字段: 仅类内部可以访问；

class C:

    name = "公有静态字段"

    def func(self):
        print C.name

class D(C):

    def show(self):
        print C.name

C.name         # 类访问

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问

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公有静态字段

class C:

    __name = "公有静态字段"

    def func(self):
        print C.__name

class D(C):

    def show(self):
        print C.__name

C.__name       # 类访问            错误

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问    正确

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问   错误

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私有静态字段

普通字段

公有普通字段: 对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
私有普通字段: 仅类内部可以访问；

ps: 如果想要强制访问私有字段, 可以通过【对象._类名__私有字段明】访问（如: obj._C__foo）, 不建议强制访问私有成员.

class C:

    def __init__(self):
        self.foo = "公有字段"

    def func(self):
        print self.foo 　#　类内部访问

class D(C):

    def show(self):
        print self.foo　＃　派生类中访问

obj = C()

obj.foo     # 通过对象访问
obj.func()  # 类内部访问

obj_son = D();
obj_son.show()  # 派生类中访问

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公有字段

class C:

    def __init__(self):
        self.__foo = "私有字段"

    def func(self):
        print self.foo 　#　类内部访问

class D(C):

    def show(self):
        print self.foo　＃　派生类中访问

obj = C()

obj.__foo     # 通过对象访问    错误
obj.func()  # 类内部访问        正确

obj_son = D();
obj_son.show()  # 派生类中访问  错误

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私有字段

方法、属性的访问于上述方式相似, 即: 私有成员只能在类内部使用

ps: 非要访问私有属性的话, 可以通过对象._类__属性名

类的特殊成员

上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符, 从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员, 并且成员名前如果有两个下划线, 则表示该成员是私有成员, 私有成员只能由类内部调用. 无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况, Python的类成员也是如此, 存在着一些具有特殊含义的成员, 详情如下:

. doc

表示类的描述信息

class Foo:
    """ 描述类信息, 这是用于看片的神奇 """

    def func(self):
        pass

print Foo.__doc__
#输出: 类的描述信息

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. module 和 class

module 表示当前操作的对象在那个模块

class 表示当前操作的对象的类是什么

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class C:

    def __init__(self):
        self.name = 'wupeiqi'

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lib/aa.py

from lib.aa import C

obj = C()
print obj.__module__  # 输出 lib.aa, 即: 输出模块
print obj.__class__      # 输出 lib.aa.C, 即: 输出类

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index.py

. init

构造方法, 通过类创建对象时, 自动触发执行.

class Foo:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.age = 18

obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法

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. del

析构方法, 当对象在内存中被释放时, 自动触发执行.

注: 此方法一般无须定义, 因为Python是一门高级语言, 程序员在使用时无需关心内存的分配和释放, 因为此工作都是交给Python解释器来执行, 所以, 析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的.

class Foo:

    def __del__(self):
        pass

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. call

对象后面加括号, 触发执行.

注: 构造方法的执行是由创建对象触发的, 即: 对象 = 类名() ；而对于 call 方法的执行是由对象后加括号触发的, 即: 对象() 或者类()()

class Foo:

    def __init__(self):
        pass

    def __call__(self, *args, **kwargs):

        print '__call__'

obj = Foo() # 执行 __init__
obj()       # 执行 __call__

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. dict

类或对象中的所有成员

上文中我们知道: 类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类, 即:

class Province:

    country = 'China'

    def __init__(self, name, count):
        self.name = name
        self.count = count

    def func(self, *args, **kwargs):
        print 'func'

# 获取类的成员, 即: 静态字段、方法、
print Province.__dict__
# 输出: {'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': , '__init__': , '__doc__': None}

obj1 = Province('HeBei',10000)
print obj1.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出: {'count': 10000, 'name': 'HeBei'}

obj2 = Province('HeNan', 3888)
print obj2.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出: {'count': 3888, 'name': 'HeNan'}

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. str

如果一个类中定义了__str__方法, 那么在打印对象时, 默认输出该方法的返回值.

class Foo:

    def __str__(self):
        return 'wupeiqi'

obj = Foo()
print obj
# 输出: wupeiqi

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getitem setitem delitem

用于索引操作, 如字典. 以上分别表示获取、设置、删除数据

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class Foo(object):

    def __getitem__(self, key):
        print '__getitem__',key

    def __setitem__(self, key, value):
        print '__setitem__',key,value

    def __delitem__(self, key):
        print '__delitem__',key

obj = Foo()

result = obj['k1']      # 自动触发执行 __getitem__
obj['k2'] = 'wupeiqi'   # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1']           # 自动触发执行 __delitem__

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getslice setslice delslice

该三个方法用于分片操作, 如: 列表

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class Foo(object):

    def __getslice__(self, i, j):
        print '__getslice__',i,j

    def __setslice__(self, i, j, sequence):
        print '__setslice__',i,j

    def __delslice__(self, i, j):
        print '__delslice__',i,j

obj = Foo()

obj[-1:1]                   # 自动触发执行 __getslice__
obj[0:1] = [11,22,33,44]    # 自动触发执行 __setslice__
del obj[0:2]                # 自动触发执行 __delslice__

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. iter

用于迭代器, 之所以列表、字典、元组可以进行for循环, 是因为类型内部定义了 iter

class Foo(object):
    pass

obj = Foo()

for i in obj:
    print i

# 报错: TypeError: 'Foo' object is not iterable

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第一步

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class Foo(object):

    def __iter__(self):
        pass

obj = Foo()

for i in obj:
    print i

# 报错: TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'

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第二步

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class Foo(object):

    def __init__(self, sq):
        self.sq = sq

    def __iter__(self):
        return iter(self.sq)

obj = Foo([11,22,33,44])

for i in obj:
    print i

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第三步

以上步骤可以看出, for循环迭代的其实是 iter([11,22,33,44]) , 所以执行流程可以变更为:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

obj = iter([11,22,33,44])

for i in obj:
    print i

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

obj = iter([11,22,33,44])

while True:
    val = obj.next()
    print val

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For循环语法内部

. new 和 metaclass

阅读以下代码:

class Foo(object):

    def __init__(self):
        pass

obj = Foo()   # obj是通过Foo类实例化的对象

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上述代码中, obj 是通过 Foo 类实例化的对象, 其实, 不仅 obj 是一个对象, Foo类本身也是一个对象, 因为在Python中一切事物都是对象.

如果按照一切事物都是对象的理论: obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建, 那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的构造方法创建.

print type(obj) # 输出:      表示, obj 对象由Foo类创建
print type(Foo) # 输出:               表示, Foo类对象由 type 类创建

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所以, obj对象是Foo类的一个实例, Foo类对象是 type 类的一个实例, 即: Foo类对象是通过type类的构造方法创建.

创建类就可以有两种方式

普通方式

class Foo(object):

    def func(self):
        print 'hello wupeiqi'

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特殊方式（type类的构造函数）

def func(self):
    print 'hello wupeiqi'

Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})
#type第一个参数: 类名
#type第二个参数: 当前类的基类
#type第三个参数: 类的成员

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＝＝》类是由 type 类实例化产生

那么问题来了, 类默认是由 type 类实例化产生, type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？

答: 类中有一个属性 metaclass, 其用来表示该类由谁来实例化创建, 所以, 我们可以为 metaclass 设置一个type类的派生类, 从而查看类创建的过程.

class MyType(type):

    def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
        super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)

        self.__init__(obj)

class Foo(object):

    __metaclass__ = MyType

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        return object.__new__(cls, *args, **kwargs)

# 第一阶段: 解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段: 通过Foo类创建obj对象
obj = Foo()

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Python 面向对象(进阶篇)

# 类的成员

# 字段

# 字段的定义和使用

# 方法

# 方法的定义和使用

# 属性

# 属性的基本使用

# 属性的定义和使用

# 属性的两种定义方式

# 类成员的修饰符

# 静态字段

# 公有静态字段

# 私有静态字段

# 普通字段

# 公有字段

# 私有字段

# 类的特殊成员

# . doc

# . module 和 class

# . init

# . del

# . call

# . dict

# . str

# getitem setitem delitem

# getslice setslice delslice

# . iter

# . new 和 metaclass

# 创建类就可以有两种方式

# 普通方式

# 特殊方式（type类的构造函数）

类的成员

字段

字段的定义和使用

方法

方法的定义和使用

属性

属性的基本使用

属性的定义和使用

属性的两种定义方式

类成员的修饰符

静态字段

公有静态字段

私有静态字段

普通字段

公有字段

私有字段

类的特殊成员

. doc

. module 和 class

. init

. del

. call

. dict

. str

getitem setitem delitem

getslice setslice delslice

. iter

. new 和 metaclass

创建类就可以有两种方式

普通方式

特殊方式（type类的构造函数）