Python面向对象
概述
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。
面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合,即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计,面向过程把函数继续切分为子函数,即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。
而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合,而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息,并处理这些消息,计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。
在Python中,所有数据类型都可以视为对象,当然也可以自定义对象。自定义的对象数据类型就是面向对象中的类(Class)的概念。
面向对象的设计思想是从自然界中来的,因为在自然界中,类(Class)和实例(Instance)的概念是很自然的。
数据封装、继承和多态是面向对象的三大特点。
类和实例
类和实例
面向对象最重要的概念就是类(Class)和实例(Instance),必须牢记类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。
以Student类为例,在Python中,定义类是通过class关键字:
1 | class Student(object): |
class后面紧接着是类名,即Student,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object),表示该类是从哪个类继承下来的,继承的概念我们后面再讲,通常,如果没有合适的继承类,就使用object类,这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Student类,就可以根据Student类创建出Student的实例,创建实例是通过类名+()实现的:
1 | >>> bart = Student() |
可以看到,变量bart指向的就是一个Student的实例,后面的0x10a67a590是内存地址,每个object的地址都不一样,而Student本身则是一个类。
可以自由地给一个实例变量绑定属性,比如,给实例bart绑定一个name属性:
1 | >>> bart.name = 'Bart Simpson' |
由于类可以起到模板的作用,因此,可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法,在创建实例的时候,就把name,score等属性绑上去:
1 | class Student(object): |
注意:特殊方法“__init__”前后分别有两个下划线!
注意到__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。
有了__init__方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__方法匹配的参数,但self不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:
1 | >>> bart = Student('Bart Simpson', 59) |
和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self,并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
数据封装
面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中,每个实例就拥有各自的name和score这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据,比如打印一个学生的成绩:
1 | >>> def print_score(std): |
但是,既然Student实例本身就拥有这些数据,要访问这些数据,就没有必要从外面的函数去访问,可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数,这样,就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的,我们称之为类的方法:
1 | class Student(object): |
要定义一个方法,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:
1 | >>> bart.print_score() |
这样一来,我们从外部看Student类,就只需要知道,创建实例需要给出name和score,而如何打印,都是在Student类的内部定义的,这些数据和逻辑被“封装”起来了,调用很容易,但却不用知道内部实现的细节。
封装的另一个好处是可以给Student类增加新的方法,比如get_grade:
1 | class Student(object): |
小结
类是创建实例的模板,而实例则是一个一个具体的对象,各个实例拥有的数据都互相独立,互不影响;
方法就是与实例绑定的函数,和普通函数不同,方法可以直接访问实例的数据;
通过在实例上调用方法,我们就直接操作了对象内部的数据,但无需知道方法内部的实现细节。
和静态语言不同,Python允许对实例变量绑定任何数据,也就是说,对于两个实例变量,虽然它们都是同一个类的不同实例,但拥有的变量名称都可能不同:
访问限制
在Class内部,可以有属性和方法,而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据,这样,就隐藏了内部的复杂逻辑。
但是,从前面Student类的定义来看,外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性:
1 | >>> bart = Student('Bart Simpson', 59) |
如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__,在Python中,实例的变量名如果以__开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:
1 | class Student(object): |
改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了:
1 | >>> bart = Student('Bart Simpson', 59) |
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和score怎么办?可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法:
1 | class Student(object): |
如果又要允许外部代码修改score怎么办?可以再给Student类增加set_score方法:
1 | class Student(object): |
你也许会问,原先那种直接通过bart.score = 99也可以修改啊,为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:
1 | class Student(object): |
需要注意的是,在Python中,变量名类似__xxx__的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,不能用__name__、__score__这样的变量名。
有些时候,你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name,这样的实例变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢?其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name,所以,仍然可以通过_Student__name来访问__name变量:
1 | >>> bart._Student__name |
但是强烈建议你不要这么干,因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。
总的来说就是,Python本身没有任何机制阻止你干坏事,一切全靠自觉。
最后注意下面的这种错误写法:
1 | >>> bart = Student('Bart Simpson', 59) |
表面上看,外部代码“成功”地设置了__name变量,但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量!内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name,而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试:
1 | >>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name |
继承和多态
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)。
1 | class Animal(object): |
当我们需要编写Dog和Cat类时,就可以直接从Animal类继承:
1 | class Dog(Animal): |
对于Dog来说,Animal就是它的父类,对于Animal来说,Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。
继承有什么好处?最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial实现了run()方法,因此,Dog和Cat作为它的子类,什么事也没干,就自动拥有了run()方法:
1 | dog = Dog() |
当然,也可以对子类增加一些方法,比如Dog类:
1 | class Dog(Animal): |
继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了,无论是Dog还是Cat,它们run()的时候,显示的都是Animal is running…,符合逻辑的做法是分别显示Dog is running…和Cat is running…,因此,对Dog和Cat类改进如下:
1 | class Dog(Animal): |
当子类和父类都存在相同的run()方法时,我们说,子类的run()覆盖了父类的run(),在代码运行的时候,总是会调用子类的run()。这样,我们就获得了继承的另一个好处:多态。
要理解什么是多态,我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候,我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型,比如str、list、dict没什么两样:
1 | a = list() # a是list类型 |
判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断:
1 | >>> isinstance(a, list) |
看来a、b、c确实对应着list、Animal、Dog这3种类型。
但是等等,试试:
1 | >>> isinstance(c, Animal) |
看来c不仅仅是Dog,c还是Animal!
不过仔细想想,这是有道理的,因为Dog是从Animal继承下来的,当我们创建了一个Dog的实例c时,我们认为c的数据类型是Dog没错,但c同时也是Animal也没错,Dog本来就是Animal的一种!
所以,在继承关系中,如果一个实例的数据类型是某个子类,那它的数据类型也可以被看做是父类。但是,反过来就不行:
1 | >>> b = Animal() |
Dog可以看成Animal,但Animal不可以看成Dog。
要理解多态的好处,我们还需要再编写一个函数,这个函数接受一个Animal类型的变量:
1 | def run_twice(animal): |
当我们传入Animal的实例时,run_twice()就打印出:
1 | >>> run_twice(Animal()) |
当我们传入Dog的实例时,run_twice()就打印出:
1 | >>> run_twice(Dog()) |
当我们传入Cat的实例时,run_twice()就打印出:
1 | >>> run_twice(Cat()) |
看上去没啥意思,但是仔细想想,现在,如果我们再定义一个Tortoise类型,也从Animal派生:
1 | class Tortoise(Animal): |
当我们调用run_twice()时,传入Tortoise的实例:
1 | >>> run_twice(Tortoise()) |
你会发现,新增一个Animal的子类,不必对run_twice()做任何修改,实际上,任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行,原因就在于多态。
多态的好处就是,当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时,我们只需要接收Animal类型就可以了,因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型,然后,按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法,因此,传入的任意类型,只要是Animal类或者子类,就会自动调用实际类型的run()方法,这就是多态的意思:
对于一个变量,我们只需要知道它是Animal类型,无需确切地知道它的子类型,就可以放心地调用run()方法,而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上,由运行时该对象的确切类型决定,这就是多态真正的威力:调用方只管调用,不管细节,而当我们新增一种Animal的子类时,只要确保run()方法编写正确,不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则:
- 对扩展开放:允许新增Animal子类;
- 对修改封闭:不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。
继承还可以一级一级地继承下来,就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类,最终都可以追溯到根类object,这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树:
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run()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一个run()方法就可以了:
1 | class Timer(object): |
这就是动态语言的“鸭子类型”,它并不要求严格的继承体系,一个对象只要“看起来像鸭子,走起路来像鸭子”,那它就可以被看做是鸭子。
Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象,它有一个read()方法,返回其内容。但是,许多对象,只要有read()方法,都被视为“file-like object“。许多函数接收的参数就是“file-like object“,你不一定要传入真正的文件对象,完全可以传入任何实现了read()方法的对象。
小结
继承可以把父类的所有功能都直接拿过来,这样就不必重零做起,子类只需要新增自己特有的方法,也可以把父类不适合的方法覆盖重写。
动态语言的鸭子类型特点决定了继承不像静态语言那样是必须的。
获取对象信息
使用type()
首先,我们来判断对象类型,使用type()函数:
基本类型都可以用type()判断:
1 | >>> type(123) |
如果一个变量指向函数或者类,也可以用type()判断:
1 | >>> type(abs) |
但是type()函数返回的是什么类型呢?它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断,就需要比较两个变量的type类型是否相同:
1 | >>> type(123)==type(456) |
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:
1 | >>> import types |
使用isinstance()
对于class的继承关系来说,使用type()就很不方便。我们要判断class的类型,可以使用isinstance()函数。
如果继承关系是:object -> Animal -> Dog -> Husky
那么,isinstance()就可以告诉我们,一个对象是否是某种类型。
1 | # 先创建3种类型的对象: |
h虽然自身是Husky类型,但由于Husky是从Dog继承下来的,所以,h也还是Dog类型。换句话说,isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身,或者位于该类型的父继承链上。
能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断:
1 | >>> isinstance('a', str) |
并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种,比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple:
1 | >>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple)) |
总是优先使用isinstance()判断类型,可以将指定类型及其子类“一网打尽”。
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:
1 | >>> dir('ABC') |
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:
1 | >>> len('ABC') |
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:
1 | >>> class MyDog(object): |
剩下的都是普通属性或方法,比如lower()返回小写的字符串:
1 | >>> 'ABC'.lower() |
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:
1 | >>> class MyObject(object): |
如果试图获取不存在的属性,会抛出AttributeError的错误:
1 | >>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z' |
可以传入一个default参数,如果属性不存在,就返回默认值:
1 | >>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z',如果不存在,返回默认值404 |
也可以获得对象的方法:
1 | >>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗? |
小结
通过内置的一系列函数,我们可以对任意一个Python对象进行剖析,拿到其内部的数据。要注意的是,只有在不知道对象信息的时候,我们才会去获取对象信息。如果可以直接写:
1 | sum = obj.x + obj.y |
就不要写:
1 | sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y') |
一个正确的用法的例子如下:
1 | def readImage(fp): |
假设我们希望从文件流fp中读取图像,我们首先要判断该fp对象是否存在read方法,如果存在,则该对象是一个流,如果不存在,则无法读取。hasattr()就派上了用场。
请注意,在Python这类动态语言中,根据鸭子类型,有read()方法,不代表该fp对象就是一个文件流,它也可能是网络流,也可能是内存中的一个字节流,但只要read()方法返回的是有效的图像数据,就不影响读取图像的功能。
实例属性和类属性
由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性。
给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self变量:
1 | class Student(object): |
但是,如果Student类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student类所有:
1 | class Student(object): |
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:
1 | >>> class Student(object): |
从上面的例子可以看出,在编写程序的时候,千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字,因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性,但是当你删除实例属性后,再使用相同的名称,访问到的将是类属性。
子类调用父类的方法
可能出现的问题
子类覆盖父类初始化方法而出现的不确定问题。
python和其他面向对象语言类似,每个类可以拥有一个或者多个父类,它们从父类那里继承了属性和方法。如果一个方法在子类的实例中被调用,或者一个属性在子类的实例中被访问,但是该方法或属性在子类中并不存在,那么就会自动的去其父类中进行查找。
继承父类后,就能调用父类方法和访问父类属性,而要完成整个集成过程,子类是需要调用的构造函数的。
子类不显式调用父类的构造方法,而父类构造函数初始化了一些属性,就会出现问题。
如果子类和父类都有构造函数,子类其实是重写了父类的构造函数,如果不显式调用父类构造函数,父类的构造函数就不会被执行,导致子类实例访问父类初始化方法中初始的变量就会出现问题。
1 | class A: |
在子类中,构造函数被重写,但新的构造方法没有任何关于初始化父类的namea属性的代码,为了达到预期的效果,子类的构造方法必须调用其父类的构造方法来进行基本的初始化。有两种方法能达到这个目的:调用超类构造方法的未绑定版本,或者使用super函数。
调用未绑定的超类构造方法
修改代码,多增一行:
1 | class A: |
这种方法叫做调用父类的未绑定的构造方法。在调用一个实例的方法时,该方法的self参数会被自动绑定到实例上(称为绑定方法)。但如果直接调用类的方法(比如A.__init),那么就没有实例会被绑定。这样就可以自由的提供需要的self参数,这种方法称为未绑定unbound方法。
通过将当前的实例作为self参数提供给未绑定方法,B类就能使用其父类构造方法的所有实现,从而namea变量被设置。
使用super函数
修改代码,这次需要增加在原来代码上增加2行:
1 | #父类需要继承object对象 |
如上有注释的为新增的代码,其中第一句让类A继承自object类,这样才能使用super函数,因为这是python的“新式类”支持的特性。当前的类和对象可以作为super函数的参数使用,调用函数返回的对象的任何方法都是调用超类的方法,而不是当前类的方法。
super函数会返回一个super对象,这个对象负责进行方法解析,解析过程其会自动查找所有的父类以及父类的父类。
super函数比在超类中直接调用未绑定方法更直观,但是其最大的有点是如果子类继承了多个父类,它只需要使用一次super函数就可以。然而如果没有这个需求,直接使用A.init(self)更直观一些。
强制子类重新实现父类方法
问题
- 1.父类定义方法后,并没有具体实现。
这时候子类就必须自己实现一遍,但是按照继承的规则,子类可以不实现,可以调用父类的方。
这时问题就出现了,父类没有定义,子类没有定义,这个方法还被调用了,那调用就出了问题。
为了强制子类必须实现这种方法,防止后边出错。
但是由于python是解释运行,所以这个””强制”,必须在运行时才能发现。 - 2.不让子类调用父类的一些方法
NotImplementedError
raise NotImplementedError
字面看就能看出啥意思.在父类定义方法,要求子类必须自行实现时,可以在定义函数中这样写:
1 | class first: |
如果子类没有实现就会触发 NotImplementedError 的异常,这时就知道这个方法在子类中没有实现。
本文标题:Python面向对象
文章作者:Mr Bluyee
发布时间:2018-06-20
最后更新:2019-07-15
原始链接:https://www.mrbluyee.com/2018/06/20/Python%E9%9D%A2%E5%90%91%E5%AF%B9%E8%B1%A1/
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