python|python 类相关概念理解 python类相关概念理解

什么是类，对象，实例，类## 标题变量（类属性），实例变量（实例属性）
类变量和类属性的分类
类调用实例方法
类的封装（enclosure），继承和多态
迭代，迭代器（iterator），可迭代对象（iterable object），生成器（generator）
总结

什么是类，对象，实例，类## 标题变量（类属性），实例变量（实例属性）面向对象编程（Object-oriented Programming，简称 OOP），是一种封装代码的方法。比如说，将乱七八糟的数据扔进列表中，这就是一种简单的封装，是数据层面的封装；把常用的代码块打包成一个函数，这也是一种封装，是语句层面的封装。面向对象编程，也是一种封装的思想，把描述特征的数据和代码块（函数）封装到一起。
面向对象中，常用术语包括类，对象，属性，方法：

类：可以理解是一个模板，通过它可以创建出无数个具体实例（又称对象）。
对象（实例）：类并不能直接使用，通过类创建出的实例才能使用。
属性：类中的所有变量称为属性。
方法：类中的所有函数通常称为方法。不过，和函数所有不同的是，类方法至少要包含一个 self 参数。类方法无法单独使用，只能和类的对象一起使用。

类变量和类属性的分类无论是类属性还是类方法，都无法像普通变量或者函数那样，在类的外部直接使用它们。我们可以将类看做一个独立的空间，则类属性其实就是在类体中定义的变量，类方法是在类体中定义的函数。

在类体中，根据变量定义的位置不同，以及定义的方式不同，类属性又可细分为以下 3 种类型：
类体中、所有函数之外：此范围定义的变量，称为类属性或类变量；
类体中，所有函数内部：以“self.变量名”的方式定义的变量，称为实例属性或实例变量；
类体中，所有函数内部：以“变量名=变量值”的方式定义的变量，称为局部变量。

和类属性一样，类方法也可以进行更细致的划分，具体可分为类方法、实例方法和静态方法。在实际编程中，几乎不会用到类方法和静态方法，因为我们完全可以使用函数代替它们实现想要的功能，但在一些特殊的场景中（例如工厂模式中），使用类方法和静态方法也是很不错的选择。

和类属性的分类不同：
类方法：采用 @classmethod 修饰的方法
静态方法：采用 @staticmethod> 修饰的方法
实例方法：不用任何修改的方法

构造方法：在创建类时，我们可以手动添加一个 init() 方法，该方法是一个特殊的类实例方法，称为构造方法（或构造函数）。构造方法用于创建对象时使用，每当创建一个类的实例对象时，Python 解释器都会自动调用它。

类调用实例方法实例方法的调用方式其实有 2 种，既可以采用类对象调用，也可以直接通过类名调用。

class CLanguage :# 下面定义了2个类变量name = "python语言"add = "http://c.biancheng.net.python"# __init__是构造方法，也属于实例方法def __init__(self,name,add):#下面定义 2 个实例变量self.name = nameself.add = addprint(name,"网址为：",add)# 下面定义了一个say实例方法def say(self, content):print(content)#下面定义了一个count实例方法def count(self,money):#下面定义了一个局部变量salesale = 0.8*moneyprint("优惠后的价格为：",sale)#下面定义了一个类方法@classmethoddef info(cls):print("正在调用类方法",cls)#下面定义了一个静态方法@staticmethoddef info(name,add):print(name,add)# 将该CLanguage对象赋给clanguage变量# 通过类名直接调用实例方法# CLanguage.say("通过类名直接调用实例方法")会报错，必须手动将 clang 这个类对象传给self 参数clang = CLanguage("C语言中文网1","http://c.biancheng.net")#传入的参数要和init的一样CLanguage.say(clang, "通过类名直接调用实例方法")# 通过类对象直接调用实例方法clang2 = CLanguage("C语言中文网2","http://c.biancheng.net")clang2.say("通过类对象直接调用实例方法")

#输出C语言中文网1 网址为： http://c.biancheng.net通过类名直接调用实例方法C语言中文网2 网址为： http://c.biancheng.net通过类对象直接调用实例方法

类的封装（enclosure），继承和多态 1.封装
简单的理解封装（Encapsulation），即在设计类时，刻意地将一些属性和方法隐藏在类的内部，这样在使用此类时，将无法直接以“类对象.属性名”（或者“类对象.方法名(参数)”）的形式调用这些属性（或方法），而只能用未隐藏的类方法间接操作这些隐藏的属性和方法。

Python 类如何进行封装？
和其它面向对象的编程语言（如 C++、Java）不同，Python 类中的变量和函数，不是公有的（类似 public 属性），就是私有的（类似 private），这 2 种属性的区别如下：

public：公有属性的类变量和类函数，在类的外部、类内部以及子类（后续讲继承特性时会做详细介绍）中，都可以正常访问；

private：私有属性的类变量和类函数，只能在本类内部使用，类的外部以及子类都无法使用。

Python 并没有提供 public、private 这些修饰符。为了实现类的封装，Python 采取了下面的方法：
默认情况下，Python 类中的变量和方法都是公有（public）的，它们的名称前都没有下划线（_）；
如果类中的变量和函数，其名称以双下划线“”开头，但是没有以双下划线“”结尾，则该变量（函数）为私有变量（私有函数），其属性等同于
private。

封装的具体细节参考
2.继承和多态
在OOP（Object Oriented Programming）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）。

继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部属性及功能。

使用 class subclass_name(baseclass_name) 来表示继承

class Person(object):def __init__(self,name,sex):self.name = nameself.sex = sexdef print_title(self):if self.sex == "male":print("man")elif self.sex == "female":print("woman")class Child(Person):# Child 继承 PersonpassMay = Child("May","female")Peter = Person("Peter","male")print(May.name,May.sex,Peter.name,Peter.sex)# 子类继承父类方法及属性May.print_title()Peter.print_title()

#输出May female Peter malewomanman

isinstance() 及 issubclass()

Python 与其他语言不同点在于，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。
Python 有两个判断继承的函数：isinstance() 用于检查实例类型；issubclass() 用于检查类继承。参见下方示例：

class Person(object):passclass Child(Person):# Child 继承 PersonpassMay = Child()Peter = Person()print(isinstance(May,Child))# Trueprint(isinstance(May,Person))# Trueprint(isinstance(Peter,Child))# Falseprint(isinstance(Peter,Person))# Trueprint(issubclass(Child,Person))# True

在说明多态是什么之前，我们在 Child 类中重写 print_title() 方法：若为male，print boy；若为female，print girl

class Person(object):def __init__(self,name,sex):self.name = nameself.sex = sexdef print_title(self):if self.sex == "male":print("man")elif self.sex == "female":print("woman")class Child(Person):# Child 继承 Persondef print_title(self):if self.sex == "male":print("boy")elif self.sex == "female":print("girl")May = Child("May","female")Peter = Person("Peter","male")print(May.name,May.sex,Peter.name,Peter.sex)May.print_title()Peter.print_title()

当子类和父类都存在相同的 print_title()方法时，子类的 print_title() 覆盖了父类的 print_title()，在代码运行时，会调用子类的 print_title()
这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。
多态的好处就是，当我们需要传入更多的子类，例如新增 Teenagers、Grownups 等时，我们只需要继承 Person 类型就可以了，而print_title()方法既可以直不重写（即使用Person的），也可以重写一个特有的。这就是多态的意思。调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Person的子类时，只要确保新方法编写正确，而不用管原来的代码。这就是著名的**“开闭”原则**：

对扩展开放（Open for extension）：允许子类重写方法函数对修改封闭（Closed for modification）：不重写，直接继承父类方法函数

子类重写构造函数

子类可以没有构造函数，表示同父类构造一致；子类也可重写构造函数；现在，我们需要在子类 Child 中新增两个属性变量：mother 和 father，我们可以构造如下（建议子类调用父类的构造方法，参见后续代码）：

class Person(object):def __init__(self,name,sex):self.name = nameself.sex = sexclass Child(Person):# Child 继承 Persondef __init__(self,name,sex,mother,father):Person.__init__(self,name,sex)# 子类对父类的构造方法的调用self.mother = motherself.father = fatherMay = Child("May","female","April","June")print(May.name,May.sex,May.mother,May.father)

多重继承

多重继承的概念应该比较好理解，比如现在需要新建一个类 baby 继承 Child ，可继承父类及父类上层类的属性及方法，优先使用层类近的方法，代码参考如下：

class Person(object):def __init__(self,name,sex):self.name = nameself.sex = sexdef print_title(self):if self.sex == "male":print("man")elif self.sex == "female":print("woman")class Child(Person):passclass Baby(Child):passMay = Baby("May","female")# 继承上上层父类的属性print(May.name,May.sex)# May femaleMay.print_title()#woman 可使用上上层父类的方法class Child(Person):def print_title(self):if self.sex == "male":print("boy")elif self.sex == "female":print("girl")class Baby(Child):passMay = Baby("May","female")May.print_title()# girl 优先使用上层类的方法

迭代，迭代器（iterator），可迭代对象（iterable object），生成器（generator）迭代：是访问集合元素的一种方式。如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。

迭代对象: 如果类中定义了__iter__方法,且返回了一个迭代器对象, 那么称这个创建的对象为可迭代对象

字符串，列表，元祖，字典，集合等等，都是可迭代对象。
(没有__next__)
可迭代对象,则可用for循环

# 字符串，列表，元祖，字典，集合等等，都是可迭代对象for i in [1, 2, 3]:print(i)obj = {"a": 123, "b": 456}for k in obj:print(k)

创建可迭代对象

class foo(object): def __iter__(self):return 迭代器对象(生成器对象)obj = foo() #obj是可迭代对象

#创建迭代器class IT(object): def __init__(self):self.counter = 0 def __iter__(self):return self def __next__(self):self.counter += 1if self.counter == 3:raise StopIteration()#创建可迭代器对象class foo(object): def __iter__(self):return IT()obj = foo() #obj是可迭代对象for item in obj:#循环可迭代对象时,内部先执行obj.__iter__()并获取迭代器对象,然后再不断的执行迭代器对象的__next__方法 print(item)

迭代器：迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象

类中定义了__iter__和__next__两个方法
__iter__返回对象本身，即self
__next__返回下一个数据，如果没有，就返回一个stopiteration 的异常。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法(内置函数)：iter() 和 next() ；内置函数 iter() 将可迭代对象转化为迭代器. 通过 next() 方法逐一读取下一个元素

创建一个迭代器

创建迭代器共有3种方法如下:
通过python内置函数iter()将可迭代对象转换为迭代器
自己创建一个迭代器, 满足(1)类中定义了__iter__和__next__两个方法(2)__next__返回下一个数据，如果没有，就返回一个stopiteration> 的异常 2个条件
通过生成器（generator）创建

# 方法1: iter()将可迭代对象转换为迭代器list=[1, 2, 3, 4]it = iter(list)# 创建迭代器对象#使用next()遍历数据print (next(it))#1print (next(it))#2#使用for循环遍历数据,for循环由于简洁,更常用#for循环会执行迭代器的iter并获得返回的对象,一直反复的去执行next(对象)for x in it:print (x, end=" ")# 3 4print (next(it))#StopIteration# 方法2: 创建一个迭代器class MyNumbers:def __iter__(self):self.a = 1return selfdef __next__(self):if self.a <= 20:x = self.aself.a += 1return xelse:raise StopIteration#通过iter()和next()访问 myclass = MyNumbers()myiter = iter(myclass)print(next(myiter))print(next(myiter))print(next(myiter))for x in myiter:print(x)print(next(myiter))

#输出
StopIteration
1
2
3
1
2
3
4
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6
7
8
9
10
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20
Process finished with exit code 1

生成器:使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）

具体细节参考https://www.jb51.net/article/63929.htm

相比迭代器，生成器最明显的优势就是节省内存空间，即它不会一次性生成所有的数据，而是什么时候需要，什么时候生成。

创建一个生成器

定义一个以 yield 关键字标识返回值的函数；
调用刚刚创建的函数，即可创建一个生成器

要想使生成器函数得以执行，或者想使执行完 yield 语句立即暂停的程序得以继续执行，有以下 2 种方式：

通过生成器（上面程序中的 num）调用 next() 内置函数或者 next() 方法；
通过 for 循环遍历生成器。

#创建了一个 num 生成器对象。显然，和普通函数不同，intNum() 函数的返回值用的是 yield 关键字，而不是 return 关键字，此类函数又成为生成器函数。#创建生成器函数def intNum():print("开始执行")for i in range(5):yield iprint("继续执行")#创建生成器对象numnum = intNum()#调用 next() 内置函数print(next(num))#0#调用 __next__() 方法print(num.__next__())#1#通过for循环遍历生成器for i in num:#2 , 3, 4print(i)

#输出
开始执行
0
继续执行
1
继续执行
2
继续执行
3
继续执行
4
继续执行
Process finished with exit code 0

除此之外，还可以使用 list() 函数和 tuple() 函数，直接将生成器能生成的所有值存储成列表或者元组的形式

num = intNum()print(list(num))num = intNum()print(tuple(num)

#输出
开始执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
[0, 1, 2, 3, 4]
开始执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
(0, 1, 2, 3, 4)
【python|python 类相关概念理解】Process finished with exit code 0