Python学习之面向对象编程

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。

类和实例

定义

class Student(object):
    pass

stone = Student()
stone.name = "stone"
stone.age = 2

print(stone.name, stone.age)

 

上面代码中：

• class后面紧接的是类名，类名以大写字母开头
• (object)是该类从哪个类继承下来的
• 使用时候可以*的给实例变量绑定属性

方法

class Student(object):
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def print_info(self):
        print(self.name, self.age)
        
stone = Student("stone", 18)
stone.print_info()

 

上面代码中：

• __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。类似于java的构造函数。
• 定义一个方法，除了第一个参数是 self 外，其他和普通函数一样。要调用一个方法，只需要在实例变量上直接调用，除了 self 不用传递，其他参数正常传入。

访问限制

__
__xxx__

 

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）。和java一样。

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 Animal 中的方法。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 Animal 中的方法就可以了。

对象信息

使用type()

>>> 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

 

以上代码可以看出，判断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。

使用isinstance()

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
Tru

 

可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如上面的代码就可以判断是否是list或者tuple

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

 

我们自己写的类，如果也想用 len(myObj) 的话，就自己写一个 __len__() 方法：

>>> class MyDog(object):
...     def __len__(self):
...         return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100

 

仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合 getattr() 、 setattr() 以及 hasattr() ，我们可以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()

 

紧接着，可以测试该对象的属性：

>>> 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

 

也可以获得对象的方法：

>>> 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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实例属性和类属性

类本身需要绑定一个属性：

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

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