Python基础篇【第7篇】: 面向对象(2)

时间:2022-04-21 09:37:57

上一篇《初识面向对象》文章介绍了面向对象基本知识:

  • 面向对象是一种编程方式,此编程方式的实现是基于对  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

面向对象类成员

类的成员可以分为三大类:字段、方法和属性

Python基础篇【第7篇】: 面向对象(2)

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。

一、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
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    #通过对象调用 # 直接访问静态字段,通过类调用
Province.country

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:

Python基础篇【第7篇】: 面向对象(2)

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

二、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:由调用; 至少一个cls参数;执行类方法时,自动将调用该方法的复制给cls
  • 静态方法:由调用;无默认参数;
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name def ord_func(self):  方法需要默认参数self
""" 定义普通方法,至少有一个self参数 """
     # print self.name
print '普通方法' @classmethod      定义方法名上添加 @classmethod,方法需要默认参数 cls
def class_func(cls):
""" 定义类方法,至少有一个cls参数 """
print '类方法' @staticmethod     定义方法名上添加 @staticmethod,方法不需要默认参数
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,由对象调用
f = Foo()
f.ord_func() # 调用类方法,由类调用
Foo.class_func() # 调用静态方法,由类调用
Foo.static_func()
方法的定义图例:
Python基础篇【第7篇】: 面向对象(2)

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。

有了类方法与静态方法后,我们在一些情况下就可以直接进行调用这个方法,而不用先去创建一个类对象,再调用,一定程度上的节省了内存空间。

三、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。可以理解为,如果一个类拥有某个普通方法,那么它就具有这个属性。只是调用和定义方法有一些区别。

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

属性定义与使用举例

# ############### 定义 ###############
class Foo: def func(self):
pass # 定义属性      定义时在方法明上添加 @property ,有默认参数self
@property
def prop(self):
pass
################ 调用 ###############
foo_obj = Foo() foo_obj.func() #调用方法
foo_obj.prop #调用属性    调用属性时不加方法后边的 ()
属性定义与调用图例:
Python基础篇【第7篇】: 面向对象(2)

由属性的定义和调用要注意一下几点:

    • 定义时,方法一:在普通方法的基础上添加 @property 装饰器;方法二:根据装饰器定义,属性的定义也可以写成property(function)
    • 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

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。

2、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

装饰器定义方式: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

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,具有三种@property装饰器,支持对属性的设置值,获取值,删除值。

################ 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

注: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

静态字段方式创建属性
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)  静态字段方式创建属性
obj = Foo()
reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法,并获取方法的返回值。直接调用静态字段属性。

print reuslt

注:这里访问静态字段属性是通过对象名.属性。实际上这种方式只有Python支持,我们推荐使用的方式为:类名.属性。所以上边的 result=Foo.BAR 这种方式为推荐方式。

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...

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

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) 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。

面向对象成员修饰符

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访问调用【类的继承(子类)也不能访问】

私有成员与公有成员不同

私有成员创建时(字段/方法/属性),在创建的目标前添加两个下划线。(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"

在外部进行访问时,会提示没有访问的对象,但是内部调用时可以访问。

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;
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 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
私有静态字段
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

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。

公有字段
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
私有字段
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

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:

1. __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

2. __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

lib/aa.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- class C: def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi'
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

3. __init__

  构造方法,通过类创建对象时,自动触发执行。

4. __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。

5. __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__,理论上这个方法是无法执行的,但是当对象的类中如果含有__call__函数时,就会执行类中的__call__函数。

6. __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:

Python基础篇【第7篇】: 面向对象(2)

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': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__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'}

 7. __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

8、__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__

9、__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__

10. __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

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'

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

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
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- obj = iter([11,22,33,44]) while True:
val = obj.next()
print val

For 循环内部语法

11. __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

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:<class '__main__.Foo'>     表示,obj 对象由Foo类创建
print type(Foo) # 输出:<type 'type'> 表示,Foo类对象由 type 类创建

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。

那么,创建类就可以有两种方式:

a). 普通方式

class Foo(object):

    def func(self):
print 'hello wupeiqi'

b).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

==》 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。

Python基础篇【第7篇】: 面向对象(2)

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()

设计模式

1. 单例模式

单例,顾名思义单个实例。在面向对象的开发中,如对数据库进行增删改查操作。我们会创建一个类,针对不同数据库,声称不同对象,将各种参数传递给对象,这样就会在内存中存在大量的功能相同的实例。存在这些对象肯定会消耗内存,如果对于这些功能相同的对象可以在内存中仅创建一个,需要时都去调用,那就会大大节省内存空间。因此单例模式应声而出。

通过面向对象的特性,构造出单例模式:

# ########### 单例类定义 ###########
class Foo(object): __instance = None @staticmethod
def singleton():
if Foo.__instance:
return Foo.__instance
else:
Foo.__instance = Foo()
return Foo.__instance # ########### 获取实例 ###########
obj = Foo.singleton()

对于Python单例模式,创建对象时不能再直接使用:obj = Foo(),而应该调用特殊的方法:obj = Foo.singleton() 。

应用举例

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from wsgiref.simple_server import make_server # ########### 单例类定义 ###########
class DbHelper(object): __instance = None def __init__(self):
self.hostname = '1.1.1.1'
self.port = 3306
self.password = 'pwd'
self.username = 'root' @staticmethod
def singleton():
if DbHelper.__instance:
return DbHelper.__instance
else:
DbHelper.__instance = DbHelper()
return DbHelper.__instance def fetch(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
pass def create(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
pass def remove(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
pass def modify(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
pass class Handler(object): def index(self):
obj = DbHelper.singleton()
print id(single)
obj.create()
return 'index' def news(self):
return 'news' def RunServer(environ, start_response):
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
url = environ['PATH_INFO']
temp = url.split('/')[1]
obj = Handler()
is_exist = hasattr(obj, temp)
if is_exist:
func = getattr(obj, temp)
ret = func()
return ret
else:
return '404 not found' if __name__ == '__main__':
httpd = make_server('', 8001, RunServer)
print "Serving HTTP on port 8001..."
httpd.serve_forever()

Web应用实例-单例模式

总结:单利模式存在的目的是保证当前内存中仅存在单个实例,避免内存浪费!!!