Python 面向对象课程笔记
前言
Python 面向对象
正文
基本概念
- 什么是对象:
- 万物皆对象
- 对象是具体物体:
- OOP(Object Oriented Programming)面向对象编程:
- 面向对象 or 面向过程:都是解决问题的思路
- 面向过程:关注解决问题每一个过程
- 面向对象:关注解决问题所需要的对象
- 对象 抽象出 类; 类 实例化 对象。
- 经典类 和 新式类:是(新)否(旧)继承了 object
- 面向对象的三大特性:
属性
- 属性和变量的区别
- 变量是可以改变的量值(存在不同访问权限)
- 属性表示对象的特性(只能通过对象访问,对象通过变量引用,因此和变量一样存在不同的访问权限)
- 类属性和对象属性
- 对象属性:仅属于对象
- 查看对象所有属性
obj.__dict__
,返回字典。
- 添加对象属性
obj.age = 18
- 通过对象可以访问到类属性:查询逻辑是优先查找对象自身,如果没找到则根据class找到对象对应的类,从类中寻找。
- 通过对象只能访问类属性,而不能修改。
- 只能删除对象本身属性(直系属性)
- 类属性:属于该类的所有对象
- 类也是对象
- 增改查删
- 查询:和对象查询一样
.__dict__
- 删除:
del class_name.xxx
-
类的属性无法修改(只读),对象的属性可以直接修改。
- 类属性被各对象所共享
-
__slots__ = ['xxx']
:表示该类创建的对象只能添加指定('xxx')属性
方法
- 方法划分:
- 实例方法:类实例化出来的实例对象,默认第一个参数必须收到一个实例
- 类方法:默认第一个参数必须收到一个类
- 静态方法:第一个参数不默认接收
- 注意
- 一个目标的行为动作
-
@classmethod
装饰器,类方法
-
@staticmethod
静态方法
- 方法的使用:根据规则和调用,来针对不同的问题设计不同的方法
- 装饰器的作用:在保证原本函数不改变的前提下,直接给函数增加功能
- 元类:类是由另外一个类所创建出来的,因此存在创建类对象的类。(type)
- 因此可以用 type 来手动创建类型
- 元类根据
__metaclass__
来指明
- 可以通过
.__base__
查看父类
class Person:
__metaclass__ = xxx
- 类的创建流程:
- 检测类对象是否有明确的mateclass属性。
- 检测父类中是否存在mateclass属性。
- 检测模块中是否存在mateclass属性。
- 通过内置的 type 这个元类来创建这个类对象。
- 类的描述:方便合作开发(标准注释)
- 生成项目文档
- 方法 1:内置模块 pydoc
- 方法 2:第三方模块(Sphinx;epydoc;doxygen)
- 私有化属性(伪私有,python 没有私有化):
- x:共有
- _x:受保护,类内部,子类内部,模块其他位置或者跨模块访问会被 warm,跨模块时如果
from xxx import *
会失败,本模块__all__ = ["xxx"]
表示其他模块中可以导入。
- **x:受保护,只有类内部能用。但对于在类外的
**
和\_
效果一样
- 因为伪私有,还是可以强行访问,比如
xxx.__dict__
- 私有化方法:和私有化属性类似
-
__init__
创建实例对象后自动调用该方法
- 只读属性:
- 方式 1:
- 方式 2:可以以
@property
使用属性的方式来使用该方法
- 获得使用@property,修改使用@xxx.setter,删除使用@xxx.deleter
- 经典类 和 新式类的区别:
-
setattr
,通过实例.属性 = v 时,会调用该方法、通过该方法 来判断是否将属性添加到dict字典
- 内置特殊属性:
- 类属性:
-
__dict__
:类属性
-
__bases__
:类所有父类的元组
-
__doc__
:类的文档字符串
-
__name__
:类名
-
__module__
:类定义所在的模块
- 实例属性:
-
__dict__
:实例的属性
-
__class__
:实例对应的类
- 参数:*args,**kwargs
- 内置特殊方法:
- 生命周期方法:
- others:
- 信息格式化:
-
__str__
:print 当前类时,会直接调用`str也可以通过 str(实例)获得.(面向用户)
-
__repr__
:str 的次选项,也可以通过 repr()直接调用或者直接输出实例(交互环境)(面向开发)
- 调用操作:
__call__
:让实例具备被调用的能力
- 索引操作:通过实现三个内置方法
__setitem__
__getitem__
__delitem__
- 切片操作:python3 中统一由索引操作实现了
- 比较大小:
- 相等:
__eq__
== or != ,也可以再写__ne__
针对不等单独定义
- 大于 gt
- 大于等于 ge
- 小于 lt
- 小于等于 le
- 对于相反操作,如果只定义了其中一个,解释器会自动反向操作
-
@functools.total_ordering
会自动补全组合操作
- 布尔值:
__bool__
- 遍历操作:
- 实现 for in 遍历:
-
__getitem__
,记得设置停止条件 raise StopIteration("xxx")
-
__iter__
,优先级更高
-
__next__
,变成迭代器,注意设置终止条件
- 迭代器必须有 iter 和 next 方法,可迭代对象只需要实现 iter.可迭代对象一定可以通过 for in 访问,但可以通过 for in 迭代不一定是可迭代对象.
- 多次重复使用需要回退
- 描述器:可以描述属性操作的对象
__set__(self,instance,owner)
__get__(self,instance,value)
__delete__(self,instance)
- 定义方式:
- property
- 先定义一个类,设定 get,set,delete.然后直接调用这个类(即描述器).调用是通过实例不是类调用.
- 只实现了 get,就是非资料描述器,实现 get 和 set 是资料描述器.
- 优先级:资料描述器 > 实例属性 > 非资料描述器
- 使用类,实现装饰器:
-
__init__
接收并保存 func,__call__
使用 func
内存管理机制
- python 的生命周期:
- 监听对象生命周期:会自动调用
-
__new__
初始化建立
-
__del__
释放
__init__
- id 函数获得对象内存地址,hex 函数获得对应的 16 进制地址
- 内存管理机制:引用计数器+垃圾回收机制
- 存储
- 引用计数器:对当前引用个数进行计数,系统会去检查那些引用计数为 0 的对象,然后清除其在内存的空间。
- 垃圾回收:找到循环引用,当内存中有不再使用的部分时,垃圾收集器就会把他们清理掉。
- 查看引用计数,需要包 import sys ,sys.getrefcount(对象),注意:这里也引用了对象,所以计数器会增加 1。
- 链式编程
三大特性
- 封装:
- 好处: 1. 使用方便 2. 使用安全 3. 便于维护
- 继承
- 继承的使用权,并非复制
- 优点:方便资源重用
- 单继承 和 多继承
- type 和 object 的区别?
python 面向对象中有两种体系,分别是父子关系和实例关系.
- type 创造(实例化)了 object(实例)
- type 也继承自 object(父子)
- 继承下的影响:
- 资源的继承:只继承公有属性和方法&内置方法&受保护的属性和方法
- 资源的使用:
- 不同继承形态的原则:
- 单继承链
- 无重叠的多继承链:优先左侧,深度优先
- 有重叠的多继承链:优先左侧,广度优先
- 新式类:C3 算法
- cls.mro()可以查看查找顺序
- 资源的覆盖
- self 和 cls,谁调用的资源,self 和 cls 就指向谁
- 资源的累加:
- 子类比父类多一些自己特有的资源
- 在被覆盖的资源上进行添加修改
- 经典类会产生重复调用的问题
- 新式类使用 super
- super(param1,param2):,沿着 mro 链条来调用 | 沿着 param2 的链条,找到 param1 的下一个节点.python3 版本都自动找了.
- 多态
- 概念:一个类所延伸的多种形态 and 调用时的多种形态.
- python 里没有真正意义上的多态.
- 补充
- 抽象类
- 抽象方法
- 无法直接实现, 需要使用 abc 库
- import abc; metaclass = abc.ABCMeta; @abc.abstractmethod
- 抽象方法如果被继承,那么子类中一定要实现
- OOP 设计原则:
- SOLID:
- S(Single Responsibility Principle):单一职责原则 - 一个类只负责一项职责
- O(Open Closed Principle):开放封闭原则 - 对扩展开放,对修改关闭
- L(Liskov Substitution Principle):里氏替换原则 - 使用基类引用的地方必须能使用继承类的方法
- I(Interface Segregation Principle):接口分离 - 如果类包含过多接口方法,尽可能的分割方法
- D(Dependency Inversion Principle):依赖倒置 - 高层模块不应该依赖底层模块