首页 > Python资料 博客日记
面向对象编程:一切皆对象
2024-08-22 01:00:06Python资料围观73次
面向对象(OOP)是一种编程范式,它使用''对象''来设计软件。对象可以包含数据和代码:数据代表对象的状态,而代码代表操作数据的方式。在面向对象编程中,一切皆对象,这意味着将现实世界事务使用类与实例来模拟,如灯,汽车,导弹,杯子,都可以用类和实例来模拟。
一 、类与实例
类
类是对现实世界描述的一种类型。它定义了一组具有相同属性和方法的对象的结构。类名通常使用大驼峰命名法,例如 ElectricCar
。
class ElectricCar:
pass
类是抽象的,约定了未来实例应该有的内容,是实例的模板。
实例
实例是类的具现化。通过调用类来生成实例:
class ElectricCar:
pass
my_car = ElectricCar()
实例是具体的,具有具体的数据。实例的内容依赖于类。
二、self
self
是类的一个特殊变量,用于代表未来的实例。在类的内部,self
用于访问类的属性和方法。
初始化函数
__init__
是一个特殊的方法,称为构造器,用于初始化新创建的对象。
class ElectricCar:
def __init__(self, make, model):
self.make = make
self.model = model
魔法函数
Python 提供了一系列特殊的方法,称为魔法函数,例如 __str__
、__len__
和比较方法 __eq__
等。
# 内部编写所有魔法方法的使用案例
'''
以双下滑线开头和结尾的为魔法函数
__init__: 用于初始化对象。
__str__: 返回实例用字符串表示,自定义内容
__len__:当使用 len() 函数时调用,返回容器类型的长度。
实例与实例之间也可以比较了
__eq__ :==触发
__ne__ :!=触发
__gt__ :>触发
__ge__ :>=触发
__lt__ :< 触发
__le__ :<=触发
__add__ :+触发
__sub__ :-触发
__mul__ :*触发
__truediv:/触发
__floordiv__://触发
__mod__:%触发
__divmod__:div(x,y)触发
'''
# class Myclass:
# def __init__(self, name, age):
# print('初始化函数执行了')
# self.name = name
# self.age = age
#
# def __str__(self):
# return f'姓名:{self.name},年龄:{self.age}'
#
# def __len__(self):
# return len(self.name)
#
# def __gt__(self, other):
# '''
# 用>来判断年龄大小
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age > other.age
#
# def __lt__(self, other):
# '''
# 用<来判断 年龄大小
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age < other.age
#
# def __ge__(self, other):
# '''
# 用>=来判断 年龄大小
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age >= other.age
#
# def __le__(self, other):
# '''
# 用<=来判断 年龄大小
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age <= other.age
#
# def __eq__(self, other):
# '''
# 判断两个实例age和name是否完全相等
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age == other.age and self.name == other.name
#
# def __ne__(self, other):
# '''
# 判断两个实例 age 或者 name 是否有一方不相等
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age != other.age or self.name != other.name
#
# def __add__(self, other):
# '''
# 返回两个实例的age相加
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age + other.age
#
# def __mul__(self, other):
# '''
# 返回两个实例的age乘积
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age * other.age
#
# def __divmod__(self, other):
# '''
# 先求除 再求余
# :param other:
# :return:
# '''
# return divmod(self.age, other.age)
#
# def __mod__(self, other):
# '''
# 返回两个实例的
# :param other:
# :return:
# '''
# return self.age % other.age
#
#
# mc = Myclass('亲亲亲', 18)
# print(mc)
# # __len__
# print(len(mc))
#
# mc2 = Myclass('顺子', 18)
# # __str__
# print(mc2)
# __gt__
# print(mc > mc2)
# # __lt__
# print(mc < mc2)
# # __ge__
# print(mc >= mc2)
# __le__
# print(mc <= mc2)
# __eq__
# print(mc == mc2)
# # __nq__
# print(mc != mc2)
# # __add__
# print(mc + mc2)
# # __mul__
# print(mc * mc2)
# __mod__
# print(mc % mc2)
# __divmod__
# print(divmod(mc, mc2))
构造函数与析构函数
构造函数用于创建实例,返回实例,通过父类来创建实例,super()._new()而析构函数在实例不再使用时执行,用于清理资源。
"""
构造函数:创建并且返回实例(self)
初始化函数: self已经创建完成,可以向self中添加数据
析构函数: 销毁实例 清理实例内存 实例不在使用则回收实例内存之前汇执行对应的析构函数
"""
# class MyClass:
# def __new__(cls, *args, **kwargs):
# # 调用父类的new方法创建一个实例
# instance = super().__new__(cls)
# print(f"构造函数执行了", id(instance))
# # 将创建好的实例返回 返回给初始化函数
# return instances
#
# def __init__(self, name):
# print(f"初始化函数执行了", id(self))
# self.name = name
#
# def __del__(self):
# print(f"析构函数执行了")
#
#
# mc1 = MyClass("阿拉伯")
# print(id(mc1), id(None), mc1 is None)
#
# mc1 = None
# print("程序执行完毕 将要退出")
# # 程序退出执行析构mc1
class MyOpen:
def __init__(self, filename, mode="r", encoding="utf8"):
self.f = open(filename, mode=mode, encoding=encoding)
def read_all(self):
return self.f.read()
def __del__(self):
self.f.close()
mo = MyOpen("./65.魔法函数.py")
print(mo.read_all())
三、三大特性
封装
封装是将数据(属性)和操作数据的方法组合在一起的过程。封装确保了数据的安全性,只能通过特定的方法来访问和修改。
# 装饰器:一个函数,用于增强或修改另一个函数的行为,通常通过返回一个新的函数来实现。
import random
import time
datas = [random.randint(0, 10000) for i in range(10000)]
# 通过浅拷贝 得到一模一样的列表
datas_copy = datas.copy()
def time_cost(f):
def calc():
stat = time.time()
f()
print(f'{f}花费的时间开销为:{time.time() - stat}')
return calc
@time_cost
def my_fun1():
datas.sort()
print(datas)
my_fun1()
@time_cost
def my_fun2():
new_list = sorted(datas_copy)
print(new_list)
my_fun2()
import random
import time
datas = [random.randint(0, 10000) for i in range(10000)]
# 通过浅拷贝 得到一模一样的列表
datas_copy = datas.copy()
def time_cost(f):
def calc():
stat = time.time()
f()
print(f'{f.__name__}花费的时间开销为:{time.time() - stat}')
return calc
def fun1():
datas.sort()
print(datas)
fun1 = time_cost(fun1)
fun1() # 此时的fun1()不是fun1()而是calc()
def fun2():
new_list = sorted(datas_copy)
print(new_list)
fun2 = time_cost(fun2)
fun2() # 此时的fun2()不是fun2()而是calc()
继承
继承允许新创建的类(子类)继承现有类(父类)的属性和方法。
- __base__ :获取父类
- __bases__ :获取父类元组
- __class__ :返回实例对应的类
多继承
继承多个父类-java,c# 只支持单继承,通过接口等来实现多继承的功能,Python直接就可以有多个父类。
# 多继承 继承多个父类
class SpeakAble:
def __init__(self, la):
self.la = la
def speak(self):
return print(f'I can speak {self.la}')
class SpeedAble:
def __init__(self, speed):
self.speed = speed
def move(self):
print(f'Moving at a speed of {self.speed} km/h')
class Person(SpeedAble, SpeakAble):
def __init__(self, name, la, speed):
self.name = name
SpeedAble.__init__(self, speed)
SpeakAble.__init__(self, la)
def __str__(self):
return f'name: {self.name}, language: {self.la}, speed: {self.speed}'
class ATM(Person):
def __init__(self, name, speed, la, skill):
super().__init__(name, la, speed)
self.skill = skill
def show(self):
return print(f'{self.name},{self.speed},{self.la},{self.skill}')
def attack(self):
print(f'{self.name} is attacking with a skill: {self.skill}')
atmo = ATM('赛罗', 1000, '光环语言', '赛罗光纤')
atmo.show()
atmo.move()
atmo.speak()
atmo.attack()
# 多继承 mro : method(方法) retrieval(检索) order(顺序)
# Python3 使用广度优先
# print(ATM.mro())
多态
多态允许同一个接口接受不同的数据类型。在Python中,多态是隐式实现的,不需要显式定义。
# 同名不同参数
# def my_fun(a):
# print(a)
#
#
# def my_fun(a, b):
# print(a, b)
#
#
# # 后一个的my_fun()覆盖掉了上方的my_fun
# my_fun(10, 2)
# 在面向对象编程中,子类可以重写父类的方法,当调用子类实例的方法时,将执行子类中的方法定义。
class Animal:
def walk(self, speed):
print('walk')
class Dog(Animal):
def walk(self, speed):
print('run')
class Cat(Animal):
def walk(self, speed):
print('sheep')
# 类似于多态!结果以元组的形式输出
def my_fun(*args):
print(args)
my_fun(10)
my_fun(10, 11)
my_fun(10, 11, 22)
my_fun(10, 11, 22, 33)
抽象类
抽象类是一种特殊的类,它不能被实例化,但可以包含抽象方法。子类继承抽象类时,必须实现这些抽象方法。
'''
抽象类是一种不能被实例化的类
'''
from abc import ABC, abstractmethod
class Animal(ABC):
'''
通过装饰器abstractmethod把walk变为抽象方法
'''
@abstractmethod
def walk(self):
pass
def eat(self):
print('可以吃')
class Dog(Animal):
def walk(self):
print('dog can walk')
class Cat(Animal):
def walk(self):
print('cat can walk')
dog = Dog()
dog.walk() # 输出: Woof!
cat = Cat()
cat.walk() # 输出: Meow!
四、类中内容
实例属性
向实例中添加的数据,可以通过类内 self
或类外实例来添加。
实例方法
第一个参数是 self
的方法,可以通过类内或类外实例来调用。
class Person:
def __init__(self, name, sex):
self.name = name
self.sex = sex
def set_name(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return f'类名:{self.name} 类别:{self.sex}'
p = Person('泉', '男')
print(p)
类属性
类属性可以通过类名直接访问和设置。
class MyClass:
# 类属性
class_attribute = 'I am a class attribute'
@classmethod
def class_method(cls):
print(cls.class_attribute)
@classmethod
def update_class_attribute(cls, new_value):
cls.class_attribute = new_value
print(MyClass.class_attribute) # I am a class attribute
MyClass.class_method() # I am a class attribute
类方法
使用 @classmethod
装饰器的方法,第一个参数通常是 cls
,表示类本身。
class MyClass:
@classmethod
def class_method(cls):
# cls 代表 MyClass 类
print(f"这是 {cls} 的类方法")
# 类方法可以通过类直接调用,也可以通过类的实例调用,但推荐通过类直接调用。
MyClass.class_method() # 推荐方式
# 实例也可以调用类方法,但这不是推荐的做法
my_instance = MyClass()
my_instance.class_method()
静态方法
使用 @staticmethod
装饰器的方法,没有特殊的参数,通常用于辅助功能。
# 静态方法 不需要 self 或 cls 参数,不能访问类或实例的属性。
class GamePerson:
@staticmethod
def play_name():
pass
@staticmethod
def play_age():
pass
@staticmethod
def play_sex():
pass
@staticmethod
def play_address():
pass
GamePerson.play_name()
GamePerson.play_age()
GamePerson.play_address()
GamePerson.play_sex()
五、Python的灵活性
Python 是一种解释性语言,允许动态地向类中添加内容,包括属性、方法等。
数据的访问级别
在面向对象编程中,数据的访问级别(也称为访问修饰符)用于控制类成员(属性和方法)的可见性和可访问性。Python 没有像 Java 或 C++ 那样的严格访问级别,但是它遵循一些约定来模拟访问控制。以下是 Python 中常见的数据访问级别:
公有(Public)
- 公有属性和方法没有特定的修饰符。它们可以直接从类的实例和类的外部访问。
- 公有成员通常以小写字母开头,这是 Python 的惯例。
# 公有(Public)
class Car:
def __init__(self, color):
self.color = color # 公有属性
def start(self): # 公有方法
return f'The car starts.'
print(car.start())
私有(Private)
- 私有成员以双下划线
__
开头。它们通常只在类内部使用,不可从类的外部直接访问。 - Python 中的私有属性和方法实际上并不是真正的私有,它们可以通过
_classname__attributename
的方式访问,但这是一种约定,表明这些成员不应该从外部访问。# 私有(Private) # 私有成员以双下划线 __ 开头。 class Car: def __init__(self): # 私有属性 self.__max_spend = 200 def get_max_spend(self): # 公开私有属性的方法 return self.__max_spend car = Car() print(car.get_max_spend())
保护(Protected)
- 受保护的成员以单个下划线
_
开头。它们可以在类本身和继承的子类中访问,但不应在类的外部访问。 - 与私有成员一样,Python 中的受保护成员也不是真正的受保护,但遵循约定不应从外部访问。
# 私有(Private) # 私有成员以双下划线 __ 开头。 class Car: def __init__(self): # 私有属性 self.__max_spend = 200 def get_max_spend(self): # 公开私有属性的方法 return self.__max_spend
- 受保护的成员以单个下划线
六、属性封装
使用 @property
装饰器可以创建只读属性,使用 @属性名.setter
可以定义设置属性值的方法。
上方的代码保护(Protected)中_color
属性是一个受保护的成员,这意味着它按照惯例应该只在类内部或子类中访问。然而,由于 Python 的动态特性仍可以通过从类的外部访问和修改它。
为了更好地封装,可以使用属性装饰器 @property
来提供对属性的受控访问:
# 保护(Protected)
class Car:
def __init__(self):
self._color = 'red' # 受保护的属性
@property
def color(self):
# 只读属性,外部不能直接设置_color的值
return self._color
@color.setter
def color(self, new_color):
# 可以在这里添加验证逻辑
self._color = new_color
# 使用 setter 方法修改颜色
car = Car()
car.color = 'yellow' # 使用属性的方式调用 setter 方法
print(car.color) # 使用属性的方式获取颜色,将输出 'yellow'
在这个修改后的版本中,color
是一个属性,提供了对 _color
的受控访问。外部代码应该使用 car.color
来获取和设置颜色值,而不是直接使用 car._color
。这样,您可以在 color
的 setter 方法中添加验证逻辑,确保属性值的有效性。
单例类
单例类确保只有一个实例存在。它通过控制构造函数来实现这一点。
class Person:
pass
# 每次调用类都可以生成一个新的实例
p1 = Person()
p2 = Person()
p3 = Person()
print(p1 is p2, p2 is p3, p3 is p1)
class Manage(object):
instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
'''
对构造函数进行控制 不是每次都生成新的实例
1. 对类属性instance判断 如果为空 就构造一个实例 并且把实例赋予instance
2. 对类属性instance判断 如果不为空 则直接把他返回
'''
if not Manage.instance:
Manage.instance = super().__new__(cls)
return Manage.instance
def __init__(self):
print('初始化函数执行了')
m1 = Manage()
m2 = Manage()
print(m1 is m2, m1 is None, m2 is None)
结论
面向对象编程是一种强大的范式,它通过类和实例的概念,提供了一种自然的方式来模拟现实世界中的事务。Python 的灵活性和动态特性使得OOP在Python中得以广泛应用。通过封装、继承和多态,OOP提高了代码的可重用性、灵活性和可维护性。
标签:
相关文章
最新发布
- 【Python】selenium安装+Microsoft Edge驱动器下载配置流程
- Python 中自动打开网页并点击[自动化脚本],Selenium
- Anaconda基础使用
- 【Python】成功解决 TypeError: ‘<‘ not supported between instances of ‘str’ and ‘int’
- manim边学边做--三维的点和线
- CPython是最常用的Python解释器之一,也是Python官方实现。它是用C语言编写的,旨在提供一个高效且易于使用的Python解释器。
- Anaconda安装配置Jupyter(2024最新版)
- Python中读取Excel最快的几种方法!
- Python某城市美食商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统毕业设计论文开题报告
- 如何使用 Python 批量检测和转换 JSONL 文件编码为 UTF-8
点击排行
- 版本匹配指南:Numpy版本和Python版本的对应关系
- 版本匹配指南:PyTorch版本、torchvision 版本和Python版本的对应关系
- Python 可视化 web 神器:streamlit、Gradio、dash、nicegui;低代码 Python Web 框架:PyWebIO
- 相关性分析——Pearson相关系数+热力图(附data和Python完整代码)
- Python与PyTorch的版本对应
- Anaconda版本和Python版本对应关系(持续更新...)
- Python pyinstaller打包exe最完整教程
- Could not build wheels for llama-cpp-python, which is required to install pyproject.toml-based proj