《Python 基础篇》六:面向对象

news/2024/9/29 23:51:04

Author: ACatSmiling

Since: 2024-09-27

什么是对象

对象:是内存中专门用来存储数据的一块区域。

对象中可以存放各种数据,比如:数字、布尔值、代码。

对象由三部分组成:

  • 对象的标识(id)
  • 对象的类型(type)
  • 对象的值(value)

面向对象(oop)

Python 是一门面向对象的编程语言。所谓的面向对象的语言,简单理解就是语言中的所有操作都是通过对象来进行的。

  • 面向过程的编程的语言
    • 面向过程指将我们的程序的逻辑分解为一个一个的步骤,通过对每个步骤的抽象,来完成程序。
    • 例子:孩子上学,可能有以下过程。
      1. 妈妈起床。
      2. 妈妈洗漱。
      3. 妈妈做早饭。
      4. 妈妈叫孩子起床。
      5. 孩子要洗漱。
      6. 孩子吃饭。
      7. 孩子背着书包上学校。
    • 面向过程的编程思想将一个功能分解为一个一个小的步骤,我们通过完成一个一个的小的步骤来完成一个程序。
    • 这种编程方式,符合我们人类的思维,编写起来相对比较简单。
    • 但是这种方式编写代码的往往只适用于一个功能,如果要在实现别的功能,即使功能相差极小,也往往要重新编写代码,所以它可复用性比较低,并且难于维护 。
  • 面向对象的编程语言
    • 面向对象的编程语言,关注的是对象,而不关注过程。
    • 对于面向对象的语言来说,一切都是对象。
    • 面向对象的编程思想,将所有的功能统一保存到对应的对象中。比如,妈妈的功能保存到妈妈的对象中,孩子的功能保存到孩子对象中,要使用某个功能,直接找到对应的对象即可。
    • 这种方式编写的代码,比较容易阅读,并且比较易于维护,容易复用。
    • 但是这种方式编写,不太符合常规的思维,编写起来稍微麻烦一点。
  • 简单归纳一下,面向对象的思想:
    • 第一步:创建对象。
    • 第二步:处理对象。

类的简介

我们目前所学习的对象都是 Python 内置的对象,但是内置对象并不能满足所有的需求,所以我们在开发中经常需要自定义一些对象。

:简单理解它就相当于一个图纸,在程序中我们需要根据类来创建对象。

  • 类就是对象的图纸!

  • 我们也称对象是类的实例(instance)

  • 如果多个对象是通过一个类创建的,我们称这些对象是一类对象。

  • 像 int(),float(),bool(),str(),list(),dict()等,这些都是类。

    • a = int(10) # 创建一个 int 类的实例 等价于 a = 10
  • 我们自定义的类都需要使用大写字母开头,使用大驼峰命名法(帕斯卡命名法)来对类命名。

  • 类也是一个对象!

  • 类就是一个用来创建对象的对象!

  • 类是 type 类型的对象,定义类实际上就是定义了一个 type 类型的对象。

  • 使用类创建对象的流程:

    image-20210926155702330

    • 第一步:创建一个变量。
    • 第二步:在内存中创建一个新对象。
    • 第三步:将对象的 id 赋值给变量。

语法:

class 类名([父类]):代码块
  • 如果没有父类,() 可以省略。

示例:

a = int(10)  # 创建一个 int 类的实例
b = str('hello')  # 创建一个 str 类的实例
print(a, type(a))  # 10 <class 'int'>
print(b, type(b))  # hello <class 'str'># 定义一个简单的类
# 使用 class 关键字来定义类,语法和函数很像!
# class 类名([父类]):
#   代码块
# <class '__main__.MyClass'>
class MyClass():  # 如果没有父类,() 可以省略passprint(MyClass)  # <class '__main__.MyClass'># 使用 MyClass 创建一个对象
# 使用类来创建对象,就像调用一个函数一样
mc = MyClass()  # mc 就是通过 MyClass 创建的对象,mc 是 MyClass 的实例
print(mc, type(mc))  # <__main__.MyClass object at 0x000001B009813E50> <class '__main__.MyClass'>
mc_2 = MyClass()
mc_3 = MyClass()
mc_4 = MyClass()
# mc mc_2 mc_3 mc_4 都是 MyClass 的实例,它们都是一类对象
# isinstance() 用来检查一个对象是否是一个类的实例
result = isinstance(mc_2, MyClass)
print(result)  # True
result = isinstance(mc_2, str)
print(result)  # False# 类是一个 type 类型的对象
print(id(MyClass), type(MyClass))  # 1560257906784 <class 'type'># 现在我们通过 MyClass 这个类创建的对象都是一个空对象
# 也就是对象中实际上什么都没有,就相当于是一个空的盒子
# 可以向对象中添加变量,对象中的变量称为属性
# 语法:对象.属性名 = 属性值
mc.name = '孙悟空'
print(mc.name)  # 孙悟空
mc_2.name = '猪八戒'
print(mc_2.name)  # 猪八戒

类的定义

类和对象都是对现实生活中的事物或程序中的内容的抽象。

实际上所有的事物都由两部分构成:

  • 数据(属性)
  • 行为(方法)

在类的代码块中,我们可以定义变量和函数:

  • 变量会成为该类实例的公共属性,所有的该类实例都可以通过对象.属性名的形式访问。
  • 函数会成为该类实例的公共方法,所有该类实例都可以通过对象.方法名()的形式调用方法。

注意:方法调用时,默认第一个参数由解析器自动传递,所以定义方法时,至少要定义一个形参! 一般我们都会将这个参数命名为 self。(如果是函数调用,则调用时传几个参数,就会有几个实参)

实例为什么能访问到类中的属性和方法:

  • 类中定义的属性和方法都是公共的,任何该类实例都可以访问。
  • 属性和方法查找的流程:
    • 当我们调用一个对象的属性时,解析器会先在当前对象中寻找是否含有该属性,如果有,则直接返回当前的对象的属性值;如果没有,则去当前对象的类对象中去寻找,如果有,则返回类对象的属性值,如果类对象中依然没有,则报错!
  • 类对象和实例对象中都可以保存属性(方法):
    • 如果这个属性(方法)是所有的实例共享的,则应该将其保存到类对象中。
    • 如果这个属性(方法)是某个实例独有,则应该保存到实例对象中。
    • 比如,Person 类中,name 属性每个对象都不同,应该保存到各个实例对象中,而国籍假设都是中国人,是一样的,则应该保存到类对象中。
    • 一般情况下,属性保存到实例对象中,而方法需要保存到类对象中。

示例:

# 尝试定义一个表示人的类
class Person:# 在类的代码块中,我们可以定义变量和函数# 在类中我们所定义的变量,将会成为所有的实例的公共属性# 所有实例都可以访问这些变量name = 'swk'  # 公共属性,所有实例都可以访问# 在类中也可以定义函数,类中的定义的函数,我们称为方法# 这些方法可以通过该类的所有实例来访问def say_hello(self):# 方法每次被调用时,解析器都会自动传递第一个实参# 第一个参数,就是调用方法的对象本身,#   如果是 p1 调的,则第一个参数就是 p1 对象#   如果是 p2 调的,则第一个参数就是 p2 对象# 一般我们都会将这个参数命名为 self# say_hello() 这个方法,可以显示如下格式的数据:#   你好!我是 xxx#   在方法中不能直接访问类中的属性print('你好!我是 %s' % self.name) # 类似Java中的this# 创建 Person 的实例
p1 = Person()
p2 = Person()# 调用属性:对象.属性名
print(p1.name)  # swk
print(p2.name)  # swk# 调用方法:对象.方法名()
# 方法调用和函数调用的区别
#   如果是函数调用,则调用时传几个参数,就会有几个实参
#   但是如果是方法调用,默认传递一个参数,所以方法中至少要定义一个形参
p1.say_hello()  # 你好!我是 swk
p2.say_hello()  # 你好!我是 swk# 修改p1的name属性
p1.name = '猪八戒'
p2.name = '沙和尚'
print(p1.name)
print(p2.name)
p1.say_hello()  # 你好!我是 猪八戒
p2.say_hello()  # 你好!我是 沙和尚del p2.name  # 删除 p2 的 name 属性
print(p2.name)  # swk

对象的初始化

类的基本结构:

class 类名([父类]) :公共的属性... # 对象的初始化方法def __init__(self, ...):...# 其他的方法    def method_1(self, ...):...def method_2(self, ...):......

创建对象的流程,p1 = Person()

  • 第一步:创建一个变量。
  • 第二步:在内存中创建一个新对象。
  • 第三步:__init__(self)方法执行。
  • 第四步:将对象的 id 赋值给变量。

示例:

class Person:# 在类中可以定义一些特殊方法(魔术方法)# 特殊方法都是以 __ 开头,__ 结尾的方法# 特殊方法不需要我们自己调用,不要尝试去调用特殊方法# 特殊方法将会在特殊的时刻自动调用# 学习特殊方法:#   1. 特殊方法什么时候调用#   2. 特殊方法有什么作用# 创建对象的流程# p1 = Person() 的运行流程#   1. 创建一个变量#   2. 在内存中创建一个新对象#   3. __init__(self) 方法执行#   4. 将对象的 id 赋值给变量# init 会在对象创建以后立刻执行# init 可以用来向新创建的对象中初始化属性# 调用类创建对象时,类后边的所有参数都会依次传递到 init() 中def __init__(self, name):# print(self)# 通过 self 向新建的对象中初始化属性self.name = namedef say_hello(self):print('大家好,我是%s' % self.name)# 目前来讲,对于 Person 类来说 name 是必须的,并且每一个对象中的 name 属性基本上都是不同
# 而我们现在是将 name 属性在定义为对象以后,手动添加到对象中,这种方式很容易出现错误
# 我们希望,在创建对象时,必须设置 name 属性,如果不设置对象将无法创建
#   并且属性的创建应该是自动完成的,而不是在创建对象以后手动完成
# p1 = Person()
# 手动向对象添加 name 属性
# p1.name = '孙悟空'# p2 = Person()
# p2.name = '猪八戒'# p3 = Person()
# p3.name = '沙和尚'# p3.say_hello()p1 = Person('孙悟空')
p2 = Person('猪八戒')
p3 = Person('沙和尚')
p4 = Person('唐僧')
# p1.__init__() 不要这么做# print(p1.name)
# print(p2.name)
# print(p3.name)
# print(p4.name)p4.say_hello()
class Dog:'''表示狗的类'''def __init__(self, name, age, gender, height):self.name = nameself.age = ageself.gender = genderself.height = heightdef jiao(self):'''狗叫的方法'''print('汪汪汪~~~')def yao(self):'''狗咬的方法'''print('我咬你~~')def run(self):print('%s 快乐的奔跑着~~' % self.name)d = Dog('小黑', 8, 'male', 30)
print(d.name, d.age, d.gender, d.height)# 目前我们可以直接通过 对象.属性 的方式来修改属性的值,这种方式导致对象中的属性可以随意修改
#   非常的不安全,值可以任意修改,不论对错
# 现在我们就需要一种方式来增强数据的安全性
#   1. 属性不能随意修改(我让你改你才能改,不让你改你就不能改)
#   2. 属性不能修改为任意的值(年龄不能是负数)
d.name = '阿黄'
d.age = -10
d.run()print(d.age)

封装

# 封装是面向对象的三大特性之一
# 封装指的是隐藏对象中一些不希望被外部所访问到的属性或方法
# 如何隐藏一个对象中的属性?
#   - 将对象的属性名,修改为一个外部不知道的名字
# 如何获取(修改)对象中的属性?
#   - 需要提供一个 getter 和 setter 方法使外部可以访问到属性
#   - getter 获取对象中的指定属性(get_属性名)
#   - setter 用来设置对象的指定属性(set_属性名)
# 使用封装,确实增加了类的定义的复杂程度,但是它也确保了数据的安全性
#   1. 隐藏了属性名,使调用者无法随意的修改对象中的属性
#   2. 增加了 getter 和 setter 方法,很好的控制的属性是否是只读的
#       如果希望属性是只读的,则可以直接去掉 setter 方法
#       如果希望属性不能被外部访问,则可以直接去掉 getter 方法
#   3. 使用 setter 方法设置属性,可以增加数据的验证,确保数据的值是正确的
#   4. 使用 getter 方法获取属性,使用 setter 方法设置属性
#       可以在读取属性和修改属性的同时做一些其他的处理
#   5. 使用 getter 方法可以表示一些计算的属性class Dog:'''表示狗的类'''def __init__(self, name, age):self.hidden_name = nameself.hidden_age = agedef say_hello(self):print('大家好,我是 %s' % self.hidden_name)def get_name(self):'''get_name()用来获取对象的name属性'''# print('用户读取了属性')return self.hidden_namedef set_name(self, name):# print('用户修改了属性')self.hidden_name = namedef get_age(self):return self.hidden_agedef set_age(self, age):if age > 0:self.hidden_age = aged = Dog('旺财', 8)# d.say_hello()# 调用 setter 来修改 name 属性 
d.set_name('小黑')
d.set_age(-10)# d.say_hello()
print(d.get_age())
class Rectangle:'''表示矩形的类'''def __init__(self, width, height):self.hidden_width = widthself.hidden_height = heightdef get_width(self):return self.hidden_widthdef get_height(self):return self.hidden_heightdef set_width(self, width):self.hidden_width = widthdef set_height(self, height):self.hidden_height = heightdef get_area(self):return self.hidden_width * self.hidden_height# 测试
r = Rectangle(5, 2)
print(r.get_area())  # 10
r.set_width(10)
r.set_height(20)
print(r.get_area())  # 200# 可以为对象的属性使用双下划线开头,__xxx
# 双下划线开头的属性,是对象的隐藏属性,隐藏属性只能在类的内部访问,无法通过对象访问
# 其实隐藏属性只不过是 Python 自动为属性改了一个名字
#   实际上是将名字修改为了,_类名__属性名 比如 __name -> _Person__name
class Person:def __init__(self, name):self.__name = namedef get_name(self):return self.__namedef set_name(self, name):self.__name = namep = Person('孙悟空')# print(p.__name)  # __ 开头的属性是隐藏属性,无法通过对象访问
print(p._Person__name)  # 能直接访问,孙悟空
p._Person__name = '猪八戒'
print(p.get_name())  # 也能直接更改,猪八戒# 上面使用 __ 开头的属性,实际上依然可以在外部访问,所以这种方式我们一般不用
#   一般我们会将一些私有属性(不希望被外部访问的属性)以 _ 开头(实际上也可以直接访问和修改)
#   一般情况下,使用 _ 开头的属性都是私有属性,没有特殊需要不要修改私有属性
class Person:def __init__(self, name):self._name = namedef get_name(self):return self._namedef set_name(self, name):self._name = namep = Person('孙悟空')print(p._name)  # 能直接访问
p._name = '猪八戒'
print(p._name)  # 也能直接修改,猪八戒
class Person:def __init__(self, name, age):self._name = nameself._age = age# property 装饰器,用来将一个 getter 方法,转换为对象的属性# 添加为 property 装饰器以后,我们就可以像调用属性一样使用 getter 方法# 使用 property 装饰的方法,必须和属性名是一样的@propertydef name(self):print('get方法执行了~~~')return self._name# setter 方法的装饰器:@属性名.setter@name.setterdef name(self, name):print('setter方法调用了')self._name = name@propertydef age(self):return self._age@age.setterdef age(self, age):self._age = agep = Person('猪八戒', 18)print(p.name, p.age)  # 调用的就是装饰器装饰的 setter 和 getter 方法p.name = '孙悟空'
p.age = 28print(p.name, p.age)

继承

# 继承# 定义一个类 Animal(动物)
#   这个类中需要两个方法:run() sleep()
class Animal:def run(self):print('动物会跑~~~')def sleep(self):print('动物睡觉~~~')# def bark(self):#     print('动物嚎叫~~~')# 定义一个类 Dog(狗)
#   这个类中需要三个方法:run() sleep() bark()
# class Dog:
#     def run(self):
#         print('狗会跑~~~')#     def sleep(self):
#         print('狗睡觉~~~')#     def bark(self):
#         print('汪汪汪~~~')# 有一个类,能够实现我们需要的大部分功能,但是不能实现全部功能
# 如何能让这个类来实现全部的功能呢?
#   ① 直接修改这个类,在这个类中添加我们需要的功能
#       - 修改起来会比较麻烦,并且会违反 OCP 原则
#   ② 直接创建一个新的类
#       - 创建一个新的类比较麻烦,并且需要大量的进行复制粘贴,会出现大量的重复性代码
#   ③ 直接从 Animal 类中来继承它的属性和方法
#       - 继承是面向对象三大特性之一
#       - 通过继承我们可以使一个类获取到其他类中的属性和方法
#       - 在定义类时,可以在类名后的括号中指定当前类的父类(超类、基类、super)
#           子类(衍生类)可以直接继承父类中的所有的属性和方法
#
#  通过继承可以直接让子类获取到父类的方法或属性,避免编写重复性的代码,并且也符合 OCP 原则
#   所以我们经常需要通过继承来对一个类进行扩展class Dog(Animal):def run(self):print('狗跑~~~~')def bark(self):print('汪汪汪~~~')class Hashiqi(Dog):def fan_sha(self):print('我是一只傻傻的哈士奇')d = Dog()
d.run()  # 狗跑~~~~
d.sleep()  # 动物睡觉~~~
d.bark()  # 汪汪汪~~~
print(isinstance(d, Dog))  # True
print(isinstance(d, Animal))  # Trueh = Hashiqi()
h.run()  # 狗跑~~~~
h.fan_sha()  # 我是一只傻傻的哈士奇
print(isinstance(h, Hashiqi))  # True
print(isinstance(h, Dog))  # True
print(isinstance(h, Animal))  # Trueprint('######################################')# 在创建类时,如果省略了父类,则默认父类为 object
#   object 是所有类的父类,所有类都继承自 object
class Person(object):pass# issubclass() 检查一个类是否是另一个类的子类
print(issubclass(Animal, Dog))  # False
print(issubclass(Animal, object))  # True
print(issubclass(Person, object))  # True# isinstance() 用来检查一个对象是否是一个类的实例
#   如果这个类是这个对象的父类,也会返回 True
#   所有的对象都是 object 的实例
print(isinstance(print, object))  # True
class Animal:def __init__(self, name):self._name = namedef run(self):print('动物会跑~~~')def sleep(self):print('动物睡觉~~~')@propertydef name(self):return self._name@name.setterdef name(self, name):self._name = name# 父类中的所有方法都会被子类继承,包括特殊方法,也可以重写特殊方法
class Dog(Animal):def __init__(self, name, age):# 希望可以直接调用父类的 __init__ 来初始化父类中定义的属性# super() 可以用来获取当前类的父类,#   并且通过 super() 返回对象调用父类方法时,不需要传递 selfsuper().__init__(name)self._age = agedef run(self):print('狗跑~~~~')def bark(self):print('汪汪汪~~~')@propertydef age(self):return self._age@age.setterdef age(self, age):self._age = aged = Dog('旺财', 18)print(d.name)  # 旺财
print(d.age)  # 18

重写

# 继承# 定义一个类 Animal(动物)
#   这个类中需要两个方法:run() sleep()
class Animal:def run(self):print('动物会跑~~~')def sleep(self):print('动物睡觉~~~')class Dog(Animal):def bark(self):print('汪汪汪~~~')def run(self):print('狗跑~~~~')# 如果在子类中如果有和父类同名的方法,则通过子类实例去调用方法时,
#   会调用子类的方法而不是父类的方法,这个特点我们成为叫做方法的重写(覆盖,override)# 创建 Dog 类的实例
d = Dog()d.run()  # 狗跑~~~~# 当我们调用一个对象的方法时,
#   会优先去当前对象中寻找是否具有该方法,如果有则直接调用
#   如果没有,则去当前对象的父类中寻找,如果父类中有则直接调用父类中的方法,
#   如果没有,则去父类的父类中寻找,以此类推,直到找到 object,如果依然没有找到,则报错
class A(object):def test(self):print('AAA')class B(A):def test(self):print('BBB')class C(B):def test(self):print('CCC')# 创建一个c的实例
c = C()
c.test()  # CCC

多重继承

class A(object):def test(self):print('AAA')class B(object):def test(self):print('B中的test()方法~~')def test2(self):print('BBB')# 在 Python 中是支持多重继承的,也就是我们可以为一个类同时指定多个父类
#   可以在类名的 () 后边添加多个类,来实现多重继承
#   多重继承,会使子类同时拥有多个父类,并且会获取到所有父类中的方法
# 在开发中没有特殊的情况,应该尽量避免使用多重继承,因为多重继承会让我们的代码过于复杂
# 如果多个父类中有同名的方法,则会先在第一个父类中寻找,然后找第二个,然后找第三个。。。
#   前边父类的方法会覆盖后边父类的方法
class C(A, B):passc = C()
c.test()  # AAA
c.test2()  # BBB# 类名.__bases__ 这个属性可以用来获取当前类的所有父类,返回的是一个元组
print(B.__bases__)  # (<class 'object'>,)
print(C.__bases__)  # (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>)

多态

# 多态是面向对象的三大特征之一
# 多态从字面上理解是多种形态
# 狗(狼狗、藏獒、哈士奇、古牧 。。。)
# 一个对象可以以不同的形态去呈现# 定义两个类
class A:def __init__(self, name):self._name = name@propertydef name(self):return self._name@name.setterdef name(self, name):self._name = nameclass B:def __init__(self, name):self._name = namedef __len__(self):return 10@propertydef name(self):return self._name@name.setterdef name(self, name):self._name = nameclass C:passa = A('孙悟空')
b = B('猪八戒')
c = C()# 定义一个函数
# 对于 say_hello() 这个函数来说,只要对象中含有name属性,它就可以作为参数传递
#   这个函数并不会考虑对象的类型,只要有 name 属性即可 ---> 多态的提现
def say_hello(obj):print('你好 %s' % obj.name)# 在 say_hello_2 中我们做了一个类型检查,也就是只有 obj 是 A 类型的对象时,才可以正常使用,
#   其他类型的对象都无法使用该函数,这个函数就违反了多态
# 违反了多态的函数,只适用于一种类型的对象,无法处理其他类型对象,这样导致函数的适应性非常的差
# 注意,像 isinstance() 这种函数,在开发中一般是不会使用的!(使用这个函数,就表示可能违反了多态)
def say_hello_2(obj):# 做类型检查if isinstance(obj, A):print('你好 %s' % obj.name)# say_hello(b)# say_hello_2(b)# 鸭子类型(多态理论):
#   如果一个东西,走路像鸭子,叫声像鸭子,那么它就是鸭子# len()
# 之所以一个对象能通过 len() 来获取长度,是因为对象中具有一个特殊方法 __len__
# 换句话说,只要对象中具有 __len__ 特殊方法,就可以通过 len() 来获取它的长度
# 这就是多态的体现
l = [1, 2, 3]
s = 'hello'print(len(l))  # 3
print(len(s))  # 5
print(len(b))  # 10
# print(len(c))  # 报错,object of type 'C' has no len()# 面向对象的三大特征:
#   封装
#       - 确保对象中的数据安全
#   继承
#       - 保证了对象的可扩展性
#   多态
#       - 保证了程序的灵活性

类中的属性和方法

# 定义一个类
class A(object):# 类属性---所有实例公用的# 实例属性---每个实例私有的# 类方法# 实例方法# 静态方法# 类属性,直接在类中定义的属性是类属性#   类属性可以通过类或类的实例访问到#   但是类属性只能通过类对象来修改,无法通过实例对象修改count = 0# __init__也是实例方法def __init__(self):# 实例属性,通过实例对象添加的属性属于实例属性#   实例属性只能通过实例对象来访问和修改,类对象无法访问修改self.name = '孙悟空'  # name也是实例属性# 实例方法#   在类中定义,以 self 为第一个参数的方法都是实例方法#   实例方法在调用时,Python 会将调用对象作为 self 传入#   实例方法可以通过实例和类去调用#       当通过实例调用时,会自动将当前调用对象作为 self 传入#       当通过类调用时,不会自动传递 self,此时我们必须手动传递 selfdef test(self):print('这是test方法~~~ ', self)# 类方法#   在类内部使用 @classmethod 来修饰的方法属于类方法#   类方法的第一个参数是 cls,也会被自动传递,cls 就是当前的类对象#   类方法和实例方法的区别,实例方法的第一个参数是 self,而类方法的第一个参数是 cls#   类方法可以通过类去调用,也可以通过实例调用,没有区别@classmethoddef test_2(cls):print('这是test_2方法,他是一个类方法~~~ ', cls)print(cls.count)  # 这个访问的是类属性,与实例对象无关# 静态方法#   在类中使用 @staticmethod 来修饰的方法属于静态方法#   静态方法不需要指定任何的默认参数,静态方法可以通过类和实例去调用#   静态方法,基本上是一个和当前类无关的方法,它只是一个保存到当前类中的函数#   静态方法一般都是一些工具方法,和当前类无关(建议静态方法不要放到某个类中,或者全部放到一个工具类中)@staticmethoddef test_3():print('test_3执行了~~~')print('A ', A.count)  # 类访问类属性:0
a = A()
print('a ', a.count)  # 类的实例访问类属性:0a.count = 10  # 类的实例无法修改类属性,此操作是给 a 这个实例对象,添加了一个实例属性 count
print('A ', A.count)  # 0
print('a ', a.count)  # 10
A.count = 100  # 类可以修改类属性,但不影响类的实例中已存在的同名属性
print('A ', A.count)  # 100
print('a ', a.count)  # 10
b = A()  # b这个实例对象中,没有count实例属性,访问的是A类的属性
print('b ', b.count)  # 100# print('A ', A.name) # 类无法访问实例属性,AttributeError: type object 'A' has no attribute 'name'
print('a ', a.name)  # 孙悟空# 类和类的实例,都可以访问实例方法
a.test()  # 等价于 A.test(a):这是test方法~~~  <__main__.A object at 0x000002631BC28310># 类和类的实例,都可以访问类方法
A.test_2()  # 等价于 a.test_2():这是test_2方法,他是一个类方法~~~  <class '__main__.A'># 静态方法,与类和类的实例无关
A.test_3()  # test_3执行了~~~
a.test_3()  # test_3执行了~~~
b.test_3()  # test_3执行了~~~

垃圾回收

# 就像我们生活中会产生垃圾一样,程序在运行过程当中也会产生垃圾
# 程序运行过程中产生的垃圾会影响到程序的运行的运行性能,所以这些垃圾必须被及时清理
# 没用的东西就是垃圾
# 在程序中没有被引用的对象就是垃圾,这种垃圾对象过多以后会影响到程序的运行的性能
#   所以我们必须进行及时的垃圾回收,所谓的垃圾回收就是将垃圾对象从内存中删除
# 在 Python 中有自动的垃圾回收机制,它会自动将这些没有被引用的对象删除,
#   所以我们不用手动处理垃圾回收class A:def __init__(self):self.name = 'A类'# del 是一个特殊方法,它会在垃圾对象被回收前调用def __del__(self):print('A()对象被回收了~~~', self)a = A()
print(a.name)
# a = None  # 将 a 设置为 None,此时没有任何的变量对 A() 对象进行引用,A() 对象变成了垃圾
# 变成垃圾的 A() 对象会被回收,回收前调用 __del__()方法# del a # del 会把 a 变量删除,也会导致 A() 对象变成垃圾input('回车键退出程序...')  # 程序结束后,A() 对象即使还在被 a 变量引用,仍然会被回收

特殊方法

# 特殊方法,也称为魔术方法
# 特殊方法都是使用 __ 开头和结尾的
# 特殊方法一般不需要我们手动调用,需要在一些特殊情况下自动执行# 定义一个 Person 类
class Person(object):"""人类"""def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = age# __str__() 这个特殊方法会在尝试将对象转换为字符串的时候调用# 它的作用可以用来指定对象转换为字符串的结果(print 函数)def __str__(self):return 'Person [name=%s , age=%d]' % (self.name, self.age)# __repr__() 这个特殊方法会在对当前对象使用 repr() 函数时调用# 它的作用是指定对象在 '交互模式' 中直接输出的效果def __repr__(self):return 'Hello, this is repr'# 重写以下方法,让对象支持比较,以 __gt__() 为例说明# object.__lt__(self, other) 小于 <# object.__le__(self, other) 小于等于 <=# object.__eq__(self, other) 等于 ==# object.__ne__(self, other) 不等于 !=# object.__gt__(self, other) 大于 ># object.__ge__(self, other) 大于等于 >=# __gt__() 会在对象做大于比较的时候调用,该方法的返回值将会作为比较的结果# 它需要两个参数,一个 self 表示当前对象,other 表示和当前对象比较的对象# self > otherdef __gt__(self, other):return self.age > other.age  # 以年龄作为比较的指标# __len__() # 获取对象的长度# object.__bool__(self)# 可以通过 bool 来指定对象转换为布尔值的情况def __bool__(self):return self.age > 17# 运算的方法# object.__add__(self, other)# object.__sub__(self, other)# object.__mul__(self, other)# object.__matmul__(self, other)# object.__truediv__(self, other)# object.__floordiv__(self, other)# object.__mod__(self, other)# object.__divmod__(self, other)# object.__pow__(self, other[, modulo])# object.__lshift__(self, other)# object.__rshift__(self, other)# object.__and__(self, other)# object.__xor__(self, other)# object.__or__(self, other)# 创建两个 Person 类的实例
p1 = Person('孙悟空', 18)
p2 = Person('猪八戒', 28)# 打印 p1
# 当我们打印一个对象时,实际上打印的是对象的中特殊方法 __str__() 的返回值
# print(p1)  # 不改写 __str__() 方法的输出结果:<__main__.Person object at 0x04E95090>
print(p1)  # 改写 __str__() 方法后的输出结果:Person [name=孙悟空 , age=18]print(repr(p1))  # Hello, this is repr# 大于比较方法
print(p1 > p2)  # Falseprint(bool(p1))  # True
# 条件不清晰,p1 调用的就是 __bool__() 方法,一般不这样写
# if p1:
#     print(p1.name, '已经成年了')
# else:
#     print(p1.name, '还未成年了')

模块化

简介:

# 模块(module)
# 模块化,模块化指将一个完整的程序分解为一个一个小的模块
#   通过将模块组合,来搭建出一个完整的程序
# 不采用模块化:统一将所有的代码编写到一个文件中
# 采用模块化:将程序分别编写到多个文件中
# 模块化的优点:
#     ① 方便开发
#     ② 方便维护
#     ③ 模块可以复用!# 在 Python 中一个 py 文件就是一个模块,要想创建模块,实际上就是创建一个 python 文件
# 注意:模块名要符号标识符的规范# 在一个模块中引入外部模块:
# ① import 模块名 (模块名,就是 python 文件的名字,注意不要 .py 后缀)
# ② import 模块名 as 模块别名
#   - 可以引入同一个模块多次,但是模块的实例只会创建一个
#   - import 可以在程序的任意位置调用,但是一般情况下,import 语句都会统一写在程序的开头
#   - 在每一个模块内部都有一个 __name__ 属性,通过这个属性可以获取到模块的名字
#   - __name__ 属性值为 __main__ 的模块是主模块,一个程序中只会有一个主模块
#       主模块就是我们直接通过 python 执行的模块(当前程序所在的模块)import test_module as testprint(__name__)  # 主模块:__main__
print(test.__name__)  # 引入的外部模块:test_module
  • m.py

    # 可以在模块中定义变量,在模块中定义的变量,在引入该模块后,就可以直接使用了
    a = 10
    b = 20# 添加了 _ 的变量,只能在模块内部访问,在通过 import * 方式引入时,不会引入 _ 开头的变量
    _c = 30# 可以在模块中定义函数,同样可以通过模块访问到
    def test():print('test')def test2():print('test2')# 也可以定义类
    class Person:def __init__(self):self.name = '孙悟空'# 编写测试代码:
    #   这部分代码,只有当前模块作为主模块的时候才需要被执行
    #   而当前模块被其他模块引入时,不需要被执行
    #   此时,我们就必须要检查当前模块是否是主模块
    if __name__ == '__main__':test()test2()p = Person()print(p.name)
    
  • main.py

    import m# 访问模块中的变量:模块名.变量名
    print(m.a, m.b)  # 10 20.
    # print(m._c)  # 此方式可以访问_c 属性# 访问模块中的方法:模块名.方法名
    m.test()  # test
    m.test2()  # test2# 访问模块中的类:模块名.类名,创建类的实例
    p = m.Person()
    print(p.name)  # 孙悟空# 也可以只引入模块中的部分内容
    # 语法: from 模块名 import 变量, 变量....
    # from m import Person # 只引入 Person
    # from m import test # 只引入 test
    from m import Person, test  # 引入多个# 通过上面方式引入后,可以直接使用
    p1 = Person()
    print(p1)  # <m.Person object at 0x00000115DD088160>
    test()  # test# test2() # test2()没有引入,不能直接使用# from m import *  # 引入模块中所有内容,一般不会使用# 当前模块中,会覆盖被引入模块中的同名方法
    def test2():print('这是主模块中的test2')test2()  # 这是主模块中的 test2# 也可以为引入的变量使用别名
    # 语法:from 模块名 import 变量 as 别名
    from m import test2 as new_test2test2()  # 这是主模块中的 test2
    new_test2()  # test2# from m import *# print(_c) # _c 属性无法访问# 总结:
    # import xxx
    # import xxx as yyy
    # from xxx import yyy , zzz , fff
    # from xxx import *
    # from xxx import yyy as zz
    

结构:

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  • hello/__init__.py

    def test():print('test')
    
  • hello/a.py

    c = 30
    
  • hello/b.py

    d = 40
    
  • main.py

    # 包 Package
    # 包也是一个模块
    # 当我们模块中代码过多时,或者一个模块需要被分解为多个模块时,这时就需要使用到包
    # 普通的模块就是一个 py 文件,而包是一个文件夹
    #   包中必须要有一个 __init__.py 文件,这个文件中可以包含有包中的主要内容
    from hello import a, bprint(a.c)
    print(b.d)# __pycache__ 是模块的缓存文件
    # .py 代码在执行前,需要被解析器先转换为机器码,然后再执行
    #   所以我们在使用模块(包)时,也需要将模块的代码先转换为机器码,然后再交由计算机执行
    #   而为了提高程序运行的性能,python 会在编译过一次以后,将代码保存到一个缓存文件中
    #   这样在下次加载这个模块(包)时,就可以不再重新编译而是直接加载缓存中编译好的代码即可
    

Python 标准库

# 思想:开箱即用
# 为了实现开箱即用的思想,Python 中为我们提供了一个模块的标准库
# 在这个标准库中,有很多很强大的模块我们可以直接使用,并且标准库会随 Python 的安装一同安装# sys 模块:
#   它里面提供了一些变量和函数,使我们可以获取到 Python 解析器的信息
#   或者通过函数来操作 Python 解析器
# 引入 sys 模块:
import sysprint(sys)  # <module 'sys' (built-in)># sys.argv:
#   命令行执行代码时,获取命令行中所包含的参数
#   该属性是一个列表,列表中保存了当前命令的所有参数
#   参考 IDEA 中 Java 程序 main() 方法模块参数的引入,注意第一个参数
print(sys.argv)  # ['D:/JetBrainsWorkSpace/PycharmProjects/main.py', 'aaa', 'bbb']# sys.modules:
#   获取当前程序中引入的所有模块
#   modules 是一个字典,字典的 key 是模块的名字,字典的 value 是模块对象
print(sys.modules)  # {'sys': <module 'sys' (built-in)>, 'builtins': <module 'builtins' (built-in)>, ......}# pprint 模块:
#   print() 打印不会格式化数据
#   它给我们提供了一个方法 pprint(),该方法可以用来对打印的数据做简单的格式化
# 引入 pprint 模块:
import pprintpprint.pprint(sys.modules)# sys.path:
#   它是一个列表,列表中保存的是模块的搜索路径,不要轻易更改
# ['D:\\JetBrainsWorkSpace\\PycharmProjects',
#  'D:\\JetBrainsWorkSpace\\PycharmProjects',
#  'D:\\Program Files\\PyCharm Professional Edition with Anaconda plugin '
#  '2020.1.2\\plugins\\python\\helpers\\pycharm_display',
#  'D:\\Program\\Miniconda3\\python38.zip',
#  'D:\\Program\\Miniconda3\\DLLs',
#  'D:\\Program\\Miniconda3\\lib',
#  'D:\\Program\\Miniconda3',
#  'D:\\Program\\Miniconda3\\lib\\site-packages',
#  'D:\\Program\\Miniconda3\\lib\\site-packages\\win32',
#  'D:\\Program\\Miniconda3\\lib\\site-packages\\win32\\lib',
#  'D:\\Program\\Miniconda3\\lib\\site-packages\\Pythonwin',
#  'D:\\Program Files\\PyCharm Professional Edition with Anaconda plugin '
#  '2020.1.2\\plugins\\python\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend']
pprint.pprint(sys.path)# sys.platform:
#   表示当前 Python 运行的平台
print(sys.platform)  # win32# sys.exit():
#   函数用来退出程序
# sys.exit('程序出现异常,结束!')  # 后面的 print('hello') 语句不再执行
# print('hello')# os 模块:
#   让我们可以对操作系统进行访问
import os# os.environ:
#   通过这个属性可以获取到系统的环境变量
pprint.pprint(os.environ)  # 所有的
pprint.pprint(os.environ['path'])  # 只查看 path 环境变量# os.system():
#   可以用来执行操作系统的命令
os.system('dir')  # dir 命令
os.system('notepad')  # 打开记事本命令

命令行执行代码时的参数:

PS D:\JetBrainsWorkSpace\PycharmProjects> python main.py aaa bbb
['main.py', 'aaa', 'bbb']

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原文链接

https://github.com/ACatSmiling/zero-to-zero/blob/main/PythonLanguage/python.md

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