python面向对象编程(1)

作者: 疾风先生 | 来源:发表于2017-10-09 15:13 被阅读106次
    面向对象编程OOP

    python类

    • 继承:继承顶层类的通用属性,并且在通用情况下实现一次,目的是提高代码重用性
    • 组合:由多个组件对象组合而成,通过多个对象来协作完成相应指令,每个组件都可以写成类来定义自己的属性和行为
    • 与模块的区别:内存中模块只有一个实例,只能通过重载以获取其最新的代码,而类有多个实例

    python类具体特征

    • 多重实例
      • 类是产生对象实例的工厂
      • 每调用一次类,便会产生独立命名空间的新对象
      • 每个对象存储的数据是不一样
    • 通过继承进行定制
      • 在类的外部重新定义其属性
      • 建立命名空间的层次结构来定义类创建的对象所使用的变量名称
    • 运算符重载
      • 根据提供特定的协议方法,可以定义对象来响应在内置类型上的几种运算

    python多重实例

    • s1:定义类模板和创建实例对象
    ## person.py
    ## 定义类模板
    class Person:
        ## python函数中在默认第一个有参数之后的任何参数都必须拥有默认值
        def __init__(self,name,job=None,pay=0):
            self.name = name
            self.job = job
            self.pay = pay
            
        def __str__(self):
            return "the name[%s] - the job[%s] - the pay[%d]" % (self.name,self.job,self.pay)
    
    ## 创建实例并测试
    tom = Person("tom")
    jack = Person("jack",job="market",pay=20)
    print(tom)
    print(jack)
    
    >>> python person.py
    the name[tom] - the job[None] - the pay[0]
    the name[jack] - the job[market] - the pay[20]
    
    ## 小结:
    1)创建实例的时候使用了默认值参数以及关键字参数
    2)tom和jack从技术的角度而言是属于不同的对象命名空间,都拥有类创建的独立副本
    3)不足在要导入其他的python文件也会把print的信息也输出
    
    ## 更改存放测试代码的位置,在文件底部添加如下代码
    if __name__ == '__main__':
        tom = Person("tom")
        jack = Person("jack",job="market",pay=20)
        print(toml)
        print(jackl)
    
    >>> python person.py
    the name[toml] - the job[None] - the pay[0]
    the name[jackl] - the job[market] - the pay[20]
    
    >>> import person
    ## 没有任何输出
    
    • s2:添加行为方法
    ## python OOP编程也应当遵循封装的特性,即细节隐藏,外部访问方法
    
    ## 非OOP的方式获取last name
    print(jack.name.split()[-1])
    
    ## OOP的准则为添加方法
    class Person:
        ....
        
        def getLastName(self):
            return self.name.split()[-1]
    
    ## 外部调用
    print(jack.getLastName()
    
    • s3:运算符重载
    ## 上述测试实例对象每次都需要去调用相应的属性名称打印显示出来,重写__str__方法来显示一个对象属性的信息
    class Person:
        ...
        def __str__(self):
            list = []
            for k,v in self.__dict__.items():       ## 通过动态获取实例对象的属性信息,而不是直接将属性名以及值直接硬编码
                list.append("%s -- %s" % (k,v))
            str =  ",".join(list)
            return "Person[%s]" % str
            
    ## 上述打印出所有的对象属性信息出来
    >>> print(tom)
    Person[pay -- 0,name -- tom,job -- None]
    
    • s4:通过子类定制行为
    ## 扩展父类的方法,而不是去重写或者修改父类方法
    class Person:
        ....
        def giveRaise(self,percent):
            self.pay = self.pay * (1 + percent)
    
    class Manager(Person):
         def giveRaise(self,percent,bouns=.10):
            ## 调用类的方法并传递self参数,这里不能用self,self本身指当前类实例对象本身,会导致循环引用而内存耗尽
            Person.giveRaise(self,percent + bouns)      
        
    ## 对于python调用父类方法,一般是通过类.方法(self,parameters)来显示调用,像其他编程语言,如java调用父类是通过super.方法来显示调用,这是区别
    
    ## 多态
    p1 = Person("p1",job="dev",pay=11000)
    p2 = Manager("p2",job="dev",pay=11000)
    >>> print(p1.giveRaise(.10))        
    >>> print(p2.giveRaise(.10))
    Person[name -- p1,job -- dev,pay -- 12100.000000000002]
    Person[name -- p2,job -- dev,pay -- 13200.0]
    
    ## 小结:
    1)python的多态和其他编程语言略有差异,只要方法名称一样便会覆盖顶层类相应的方法,不管参数个数还是参数类型
    2)原因在于python的属性以及行为是根据搜索树来遍历获取最近的属性或者方法
    3)python参数类型是在赋值的时候才知道的,没有预先定义的类型
    
    • s5:定制构造函数
    ## 定制Manager类,使其特殊化
    class Manager(Person):
        def __init__(self,name,pay = 0):
            Person.__init__(self,name,job = "manager",pay = pay)
    
    >>> tom = Manager("tomk",pay=11000)
    >>> print(tom)
    Person[pay -- 13200.0,name -- tomk,job -- manager]
    
    • s6:使用内省工具(类似其他编程语言的"反射")

      • 问题描述1:Manager打印显示的信息是Person,然后实际中应当是显示Manager的信息
      • 问题描述2:Manager如果在init增加属性,如果是硬编码的话则通过打印出来的信息就无法显示新的属性信息
    ## 问题1的解决方案:
    实例对象到创建它的类的链接通过instance.__class__属性
    反过来,可以通过一个__name__或者是__bases__序列提供超类的访问    
    
    p1 = Person("p1",job="dev",pay=11000)
    p2 = Manager("p2",pay=11000)
    >>> print(p1.__class__.__name__)
    Person
    >>> print(p1.__class__.__bases__)
    (<class 'object'>,)
    
    >>> print(p2.__class__.__name__)
    Manager
    >>> print(p2.__class__.__bases__)
    (<class '__main__.Person'>,)
    
    
    ## 问题2的解决方案:
    通过内置的object.__dict__字典来显示实例对象的所有属性信息
    
    ## 在上述person已经使用__dict__属性来显示实例属性信息
    >>> print(p1)
    Person[job -- dev,name -- p1,pay -- 11000]
    
    ## 新增加对象属性
    p1.age = 10            
    p1.hobby = "maths"      
    >>> print(p1)
    Person[pay -- 11000,hobby -- maths,age -- 10,job -- dev,name -- p1]
    
    ## 将上述Person改造成通用的工具显示
    class Person:
        def get_all_attrs(self):
            attrs = []
            for key,value in self.__dict__.items():
                attrs.append("%s==%s" % (key,value))
            return ",".join(attrs)
    
        def __str__(self):
            return "%s[%s]" % (self.__class__.__name__,self.get_all_attrs())
    
    >>> print(p1)
    Person[hobby==maths,name==p1,job==dev,pay==11000,age==10]
    >>> print(p2)
    Manager[name==p2,pay==11000,job==manager]
    
    ## 显示类和实例对象的所有属性使用dir方法
    
    ## 一份完整的OOP
    https://github.com/xiaokunliu/python-code/tree/master/01base/OOP
    
    • s7:对象持久化
      • pickle:任意python对象和字节串之间的序列化
      • dbm:实现一个可通过键访问的文件系统,以存储字符串
      • shelve:使用上述两个模块把python对象存储到一个文件中,即按键存储pickle处理后的对象并存储在dbm的文件中
    ## pickle
    ## 将对象序列化到文件
    f1 = open("pickle.db","wb+")
    pickle.dump(p1,f1)  ## 这里不能一步到位,即open("pickle.db","wb+"),会导致pickle在读取的时候抛出EOFError: Ran out of input 
    f1.close()
    
    ## 将对象序列化为字符串
    string = pickle.dumps(p1)
    
    ## 从文件读取
    f = open("pickle.db","rb")
    p = pickle.load(f)
    
    ## 从字符串读取
    p_obj = pickle.loads(string)
    
    ## dbm
    ## 存储
    db = dbm.open("dbm","c")
    db[k1] = v1
    db.close()
    
    ## 读取
    db = dbm.open("dbm","c")
    for key in db.keys():
        print("key[%s] -- %s" % (key,db[key]))
    
    ## shelve
    import shelve
    db = shelve.open("persondb")    ## filename
    for object in [p1,p2]:
        db[object.name] = object
    db.close()  ## 必须关闭
    
    ## 从db文件中读取
    db = shelve.open("persondb")        ## db拥有和字典相同的方法,区别在于shelve需要打开和关闭操作
    for key in db.keys():
        print("from db[%s]" % db[key])
    

    python重载运算符

    • 双下划线命名的方法(__X__)是特殊的钩子
    • 当实例出现在内置运算时,这类方法会自动调用
    • 类可覆盖多数内置类型的运算
    • 运算符覆盖方法没有默认,而且也不需要
    • 运算符可以让类与Python的对象模型项集成
    ## 重载类的内置方法,一般是应用于数学类对象的计算才需要重载运算符
    class OverrideClass(ClassObject):
        def __init__(self,data):
            self.data = data
    
        def __add__(self, other):
            return OverrideClass(self.data + other)
    
        def __str__(self):
            return "[OverrideClass.data[%s]]" % self.data
    
        def mul(self,other):
            self.data *= other
            
    ## 调用
    t = OverrideClass("9090")     ## 调用__init__方法
    t2 = t+"234"                  ## 调用__add__方法,这个产生了新的对象
    print t2                      ## 调用__str__方法
    
    t2.mul(3)
    print(t2.data)
    

    python属性继承搜索,object.attribute

    • 找出attribute首次出现的实例对象
    • 然后是该对象之上的所有类带有__init__方法中定义的属性查找attribute,由下至上,由左至右,属于继承搜索树
    • 最后是定义该对象的类属性,查找方式也是由下至上,由左至右的遍历搜索

    编写类树

    • 每个class语句生成一个新的类对象
    • 每次类调用,就会生成一个新的实例对象
    • 实例对象自动连接到创建该实例对象的类
    • 类连接至超类的方式,将超类列在类的头部括号中,其从左至右的顺序会决定树中的次序
    class M1:
        def __init__(self):     ## 相当于构造器
            self.name = "m1 name"
            print("M1 class")
    
    class M2:
        def __init__(self):
            self.name = "m2 name"
            print("M2 class")
    
    class M3(M1,M2):
        pass
    
    class M4(M2,M1):
        pass
    
    #搜索树:M3 M1 M2,在多重继承中,以括号从左到右的次序会决定超类搜索的顺序
    >>> a = M3()
    >>> print(a.name) 
    M1 class
    m1 name
    
    #搜索树:M4 M2 M1
    >>> b = M4()
    >>> print(b.name)
    M2 class
    m2 name
    
    ## a.name属性的查找
    1.先查找当前实例对象的属性,定义对象属性是在一个特殊方法__init__定义,
    1.1因此会从M3 -> M1 -> M2的搜索树中查找最近定义的__init__方法
    1.2 如果__init__方法中有定义属性name则返回,否则进行下一步查找
    2.如果在对象属性中没有找到,则会从类的搜索树中查找属性值,即M3 -> M1 -> M2中查找
    2.1若找不到则抛出异常
    

    python OOP总结

    • 实例创建 -- 填充实例的属性
    • 行为方法 -- 在类方法中封装逻辑
    • 运算符重载 -- 为外部调用的程序提供自身内置方法的定制化行为
    • 定制行为 -- 重新定义子类方法以使其特殊化
    • 定制构造函数 -- 为子类添加构造逻辑特殊化

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