- 面向对象是一种编程方式，此编程方式的实现是基于对 类 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
本篇将详细介绍Python 类的成员、成员修饰符、类的特殊成员。
类的成员
类的成员可以分为三大类：字段、方法和属性
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
- 静态字段属于类
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
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 # 直接访问静态字段 Province.country |
字段的定义和使用
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：
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：由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
- 静态方法：由类调用；无默认参数；
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 |
class Foo: def __init__(self, name): self.name = name def ord_func(self): """ 定义普通方法，至少有一个self参数 """ # print self.name print ‘普通方法‘ @classmethod def class_func(cls): """ 定义类方法，至少有一个cls参数 """ print ‘类方法‘ @staticmethod 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 f = Foo() f.ord_func() # 调用类方法 Foo.class_func() # 调用静态方法 Foo.static_func() |
方法的定义和使用
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。
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。
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
1、属性的基本使用
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
# ############### 定义 ############### class Foo: def func(self): pass # 定义属性 @property def prop(self): pass # ############### 调用 ############### foo_obj = Foo() foo_obj.func() foo_obj.prop #调用属性 |
属性的定义和使用
由属性的定义和调用要注意一下几点：
- 定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
- 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
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 |
# ############### 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）Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
# ############### 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
新式类，具有三种@property装饰器
Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
# ############### 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：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
Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
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
实例
静态字段方式，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
Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
class Foo:
def get_bar(self):
return ‘wupeiqi‘
BAR = property(get_bar)
obj = Foo()
reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print reuslt
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Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
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
Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
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
实例
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
Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
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。
类成员的修饰符
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方法
私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）
Python
|
1 2 3 4 5 |
class C: def __init__(self): self.name = ‘公有字段‘ self.__foo = "私有字段" |
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；
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
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 |
公有静态字段
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
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 |
私有静态字段
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。
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
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 |
公有字段
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
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 |
私有字段
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
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
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
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 |
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- class C: def __init__(self): self.name = ‘wupeiqi‘ |
lib/aa.py
Python
|
1 2 3 4 5 |
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 |
index.py
3. __init__
构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 |
class Foo: def __init__(self, name): self.name = name self.age = 18 obj = Foo(‘wupeiqi‘) # 自动执行类中的 __init__ 方法 |
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。
Python
|
1 2 3 4 |
class Foo: def __del__(self): pass |
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()()
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
class Foo: def __init__(self): pass def __call__(self, *args, **kwargs): print ‘__call__‘ obj = Foo() # 执行 __init__ obj() # 执行 __call__ |
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
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 |
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‘: , ‘__init__‘: , ‘__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。
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
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
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
#!/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
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
#!/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__
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
class Foo(object): pass obj = Foo() for i in obj: print i # 报错：TypeError: ‘Foo‘ object is not iterable |
第一步
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
#!/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
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
#!/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：
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 |
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- obj = iter([11,22,33,44]) for i in obj: print i |
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- obj = iter([11,22,33,44]) while True: val = obj.next() print val |
For循环语法内部
11. __new__ 和 __metaclass__
阅读以下代码：
Python
|
1 2 3 4 5 6 |
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。
Python
|
1 2 |
print type(obj) # 输出： 表示，obj 对象由Foo类创建 print type(Foo) # 输出： 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
Python
|
1 2 3 4 |
class Foo(object): def func(self): print ‘hello wupeiqi‘ |
b).特殊方式（type类的构造函数）
Python
|
1 2 3 4 5 6 7 |
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
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 |
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() |
原文地址：https://www.cnblogs.com/zyber/p/9579309.html