面向对象编程(Object-oriented Programming
,简称OOP
),是一种封装代码的方法。
面向对象中,常用术语包括:
- 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。比如,前面编写的 tortoise 表示的只是乌龟这个物种,通过它可以创建出无数个实例来代表各种不同特征的乌龟(这一过程又称为类的实例化)。
- 对象:类并不能直接使用,通过类创建出的实例(又称对象)才能使用。这有点像汽车图纸和汽车的关系,图纸本身(类)并不能为人们使用,通过图纸创建出的一辆辆车(对象)才能使用。
-
属性:类中的所有变量称为属性。例如,
tortoise
这个类中,bodyColor
、footNum
、weight
、hasShell
都是这个类拥有的属性。 -
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(后续会做详细介绍)。例如,tortoise
类中,crawl()
、eat()
、sleep()
、protect()
都是这个类所拥有的方法,类方法无法单独使用,只能和类的对象一起使用
定义类
Python
中使用类的顺序是:先创建(定义)类,然后再创建类的实例对象,通过实例对象实现特定的功能。
Python
中,创建一个类使用**class
关键字**实现,其基本语法格式如下:
class 类名:
零个到多个类属性...
零个到多个类方法...
从上面定义来看,Python
的类定义有点像函数定义,都是以**冒号(:)
**作为类体的开始,以统一缩进的部分作为类体的。区别只是函数定义使用def
关键字,而类定义则使用 class
关键字。
class Person :
'''这是一个学习Python定义的一个Person类'''
# 下面定义了一个类属性
hair = 'black'
# 下面定义了一个say方法
def say(self, content):
print(content)
__init__()类构造方法
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。
def __init__(self,...):
代码块
此方法的方法名中,开头和结尾各有2
个下划线,且中间不能有空格。
__init__()
方法可以包含多个参数,但必须包含一个名为self
的参数,且必须作为第一个参数。也就是说,类的构造方法最少也要有一个self
参数。
class Person :
'''这是一个学习Python定义的一个Person类'''
def __init__(self):
print("调用构造方法")
zhangsan = Person()
"""运行结果
调用构造方法
"""
class Person :
'''这是一个学习Python定义的一个Person类'''
def __init__(self,name,age):
print("这个人的名字是:",name," 年龄为:",age)
#创建 zhangsan 对象,并传递参数给构造函数
zhangsan = Person("张三",20)
"""运行结果
这个人的名字是: 张三 年龄为: 20
"""
类对象的创建和使用
创建类对象的过程又称为类的实例化。
对已创建的类进行实例化,其语法格式如下:
类名(参数)
当创建类时,若没有显式创建__init()__
构造方法或者该构造方法中只有一个self
参数,则创建类对象时的参数可以省略不写
class Person :
'''这是一个学习Python定义的一个Person类'''
# 下面定义了2个类变量
name = "zhangsan"
age = "20"
def __init__(self,name,age):
#下面定义 2 个实例变量
self.name = name
self.age = age
print("这个人的名字是:",name," 年龄为:",age)
# 下面定义了一个say实例方法
def say(self, content):
print(content)
# 将该Person对象赋给p变量
p = Person("张三",20)
类对象的使用
创建对象之后,接下来即可使用该对象了。Python
的对象大致有以下作用:
- 操作对象的实例变量,包括访问、修改实例变量的值、以及给对象添加或删除实例变量)。
- 调用对象的方法,包括调用对象的方法,已经给对象动态添加方法。
类对象访问变量或方法
格式如下:
对象名.变量名 # 使用已创建好的类对象访问类中实例变量
对象名.方法名(参数) # 使用类对象调用类中方法
对象名和变量名以及方法名之间用点"."
连接。
# 输出p的name、age实例变量
print(p.name, p.age)
# 访问p的name实例变量,直接为该实例变量赋值
p.name = '李刚'
# 调用p的say()方法,声明say()方法时定义了2个形参,但第一个形参(self)不需要传值,因此调用该方法只需为第二个形参指定一个值
p.say('Python语言很简单,学习很容易!')
# 再次输出p的name、age实例变量
print(p.name, p.age)
"""运行结果
这个人的名字是: 张三 年龄为: 20
张三 20
Python语言很简单,学习很容易!
李刚 20
"""
给类对象动态添加变量
Python
支持为已创建好的对象动态增加实例变量,方法也很简单,只要为它的新变量赋值即可。
# 为p对象增加一个skills实例变量
p.skills = ['programming', 'swimming']
print(p.skills)
"""
['programming', 'swimming']
"""
# 删除p对象的name实例变量
del p.name
# 再次访问p的name实例变量
print(p.name) # 'Person' object has no attribute 'name'
给类对象动态添加方法
Python
也允许为对象动态增加方法。比如上面程序中在定义Person
类时只定义了一个say()
方法,但程序完全可以为 p 对象动态增加方法。
但需要说明的是,为p
对象动态增加的方法,Python
不会自动将调用者自动绑定到第一个参数(即使将第一个参数命名为self
也没用)。例如如下代码:
# 先定义一个函数
def info(self):
print("---info函数---", self)
# 使用info对p的foo方法赋值(动态绑定方法)
p.foo = info
# Python不会自动将调用者绑定到第一个参数,
# 因此程序需要手动将调用者绑定为第一个参数
p.foo(p) # ①
# 使用lambda表达式为p对象的bar方法赋值(动态绑定方法)
p.bar = lambda self: print('--lambda表达式--', self)
p.bar(p) # ②
上面的第 5 行和第 11 行代码分别使用函数、lambda
表达式为 p 对象动态增加了方法,但对于动态增加的方法,Python
不会自动将方法调用者绑定到它们的第一个参数,因此程序必须手动为第一个参数传入参数值,如上面程序中①
号、②
号代码所示。
self用法
同一个类可以产生多个对象,当某个对象调用类方法时,该对象会把自身的引用作为第一个参数自动传给该方法,换句话说,Python
会自动绑定类方法的第一个参数指向调用该方法的对象。如此,Python
解释器就能知道到底要操作哪个对象的方法了。
对于构造方法来说,self参数(第一个参数)代表该构造方法正在初始化的对象。
class Dog:
def __init__(self):
print(self,"在调用构造方法")
# 定义一个jump()方法
def jump(self):
print(self,"正在执行jump方法")
# 定义一个run()方法,run()方法需要借助jump()方法
def run(self):
print(self,"正在执行run方法")
# 使用self参数引用调用run()方法的对象
self.jump()
dog1 = Dog()
dog1.run()
dog2 = Dog()
dog2.run()
上面代码中,jump()
和run()
中的self
代表该方法的调用者,即谁在调用该方法,那么 self
就代表谁,因此,该程序的运行结果为:
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B12B0> 在调用构造方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B12B0> 正在执行run方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B12B0> 正在执行jump方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B1F28> 在调用构造方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B1F28> 正在执行run方法
<__main__.Dog object at 0x00000276B14B1F28> 正在执行jump方法
当Python
对象的一个方法调用另一个方法时,不可以省略self
。
class InConstructor :
def __init__(self) :
# 在构造方法里定义一个foo变量(局部变量)
foo = 0
# 使用self代表该构造方法正在初始化的对象
# 下面的代码将会把该构造方法正在初始化的对象的foo实例变量设为6
self.foo = 6
# 所有使用InConstructor创建的对象的foo实例变量将被设为6
print(InConstructor().foo) # 输出6
在InConstructor
的构造方法中,self
参数总是引用该构造方法正在初始化的对象。程序中将正在执行初始化的InConstructor
对象的foo
实例变量设为 6,这意味着该构造方法返回的所有对象的foo
实例变量都等于 6。
类变量和实例变量
类变量(类属性)
类变量指的是定义在类中,但在各个类方法外的变量。类变量的特点是:所有类的实例化对象都可以共享类变量的值,即类变量可以在所有实例化对象中作为公用资源。
注意,类变量推荐直接用类名访问,但也可以使用对象名访问。
class Address :
detail = '广州'
post_code = '510660'
def info (self):
# 尝试直接访问类变量
#print(detail) # 报错
# 通过类来访问类变量
print(Address.detail) # 输出 广州
print(Address.post_code) # 输出 510660
#创建 2 个类对象
addr1 = Address()
addr1.info()
addr2 = Address()
addr2.info()
# 修改Address类的类变量
Address.detail = '佛山'
Address.post_code = '460110'
addr1.info()
addr2.info()
"""运算结果
广州
510660
广州
510660
佛山
460110
佛山
460110
"""
在 Python 中,除了可以通过类名访问类属性之外,还可以动态地为类和对象添加类变量。例如,在上面代码的基础,添加以下代码:
Address.depict ="佛山很美"
print(addr1.depict)
print(addr2.depict)
"""
佛山很美
佛山很美
"""
实例变量(实例属性)
实例变量指的是定义在类的方法中的属性,它的特点是:只作用于调用方法的对象。
注意,实例变量只能通过对象名访问,无法通过类名直接访问。
class Inventory:
# 定义两个类变量
item = '鼠标'
quantity = 2000
# 定义实例方法
def change(self, item, quantity):
# 下面赋值语句不是对类变量赋值,而是定义新的实例变量
self.item = item
self.quantity = quantity
# 创建Inventory对象
iv = Inventory()
iv.change('显示器', 500)
# 访问iv的item和quantity实例变量
print(iv.item) # 显示器
print(iv.quantity) # 500
# 访问Inventory的item和quantity类变量
print(Inventory.item) # 鼠标
print(Inventory.quantity) # 2000
实例方法、静态方法和类方法详解
和类属性可细分为类属性和实例属性一样,类中的方法也可以有更细致的划分,具体可分为类方法、实例方法和静态方法。
类实例方法
通常情况下,在类中定义的方法默认都是实例方法。
class Person :
#类构造方法,也属于实例方法
def __init__(self, name = 'Charlie', age=8):
self.name = name
self.age = age
# 下面定义了一个say实例方法
def say(self, content):
print(content)
#创建一个类对象
person = Person()
#类对象调用实例方法
person.say("类对象调用实例方法")
#类名调用实例方法,需手动给 self 参数传值
Person.say(person,"类名调用实例方法")
"""
类对象调用实例方法
类名调用实例方法
"""
类方法
Python
类方法和实例方法相似,它最少也要包含一个参数,只不过,**类方法中通常将其命名为cls
,且Python
会自动将类本身绑定给cls
参数(而不是类对象)。**因此,在调用类方法时,无需显式为cls
参数传参。
除此之外,和实例方法最大的不同在于,类方法需要使用@classmethod
进行修饰,例如:
class Bird:
# classmethod修饰的方法是类方法
@classmethod
def fly (cls):
print('类方法fly: ', cls)
注意,如果没有@classmethod
,则Python
解释器会将fly()
方法认定为实例方法,而不是类方法。
类方法推荐使用类名直接调用,当然也可以使用实例对象来调用(不推荐),例如:
# 调用类方法,Bird类会自动绑定到第一个参数
Bird.fly()
b = Bird()
# 使用对象调用fly()类方法,其实依然还是使用类调用,
# 因此第一个参数依然被自动绑定到Bird类
b.fly()
"""
类方法fly: <class '__main__.Bird'>
类方法fly: <class '__main__.Bird'>
"""
类静态方法
静态方法,其实就是我们学过的函数,和函数唯一的区别是,静态方法定义在类这个空间(类命名空间)中,而函数则定义在程序所在的空间(全局命名空间)中。
静态方法没有类似self
、cls
这样的特殊参数,因此Python
解释器不会对它包含的参数做任何类或对象的绑定,也正是因为如此,此方法中无法调用任何类和对象的属性和方法,静态方法其实和类的关系不大。
静态方法需要使用@staticmethod
修饰,例如:
class Bird:
# staticmethod修饰的方法是静态方法
@staticmethod
def info (p):
print('静态方法info: ', p)
#类名直接调用静态方法
Bird.info("类名")
#类对象调用静态方法
b = Bird()
b.info("类对象")
"""
静态方法info: 类名
静态方法info: 类对象
"""
在使用Python
编程时,一般不需要使用类方法或静态方法,程序完全可以使用函数来代替类方法或静态方法。但是在特殊的场景(比如使用工厂模式)下,类方法或静态方法也是不错的选择。
类调用实例方法
使用类调用实例方法,那么该方法的第一个参数(self
)怎么自动绑定呢?
class User:
def walk (self):
print(self, '正在慢慢地走')
# 通过类调用实例方法
User.walk()
运行上面代码,程序会报出如下错误:
TypeError: walk() missing 1 required positional argument:'self'
如果程序依然希望使用类来调用实例方法,则必须手动为方法的第一个参数传入参数值。例如,将上面的最后一行代码改为如下形式:
u = User()
# 显式为方法的第一个参数绑定参数值
User.walk(u)
此代码显式地为walk()
方法的第一个参数绑定了参数值,这样的调用效果完全等同于执行u.walk()
。
描述符
Python
中,通过使用描述符,可以让程序员在引用一个对象属性时自定义要完成的工作。
本质上看,描述符就是一个类,只不过它定义了另一个类中属性的访问方式。换句话说,一个类可以将属性管理全权委托给描述符类。
描述符类基于以下 3 个特殊方法,换句话说,这 3 个方法组成了描述符协议:
-
__set__(self, obj, type=None)
:在设置属性时将调用这一方法(后续用setter
表示); -
__get__(self, obj, value)
:在读取属性时将调用这一方法(后续用getter
表示); -
__delete__(self, obj)
:对属性调用del
时将调用这一方法。
其中,实现了setter
和 getter
方法的描述符类被称为数据描述符;反之,如果只实现了getter
方法,则称为非数据描述符。
实际上,在每次查找属性时,描述符协议中的方法都由类对象的特殊方法 __getattribute__()
调用(注意不要和__getattr__()
弄混)。也就是说,每次使用类对象.属性(或者getattr
(类对象,属性值))的调用方式时,都会隐式地调用 __getattribute__()
,它会按照下列顺序查找该属性:
- 验证该属性是否为类实例对象的数据描述符;
- 如果不是,就查看该属性是否能在类实例对象的**
__dict__
**中找到; - 最后,查看该属性是否为类实例对象的非数据描述符。
#描述符类
class revealAccess:
def __init__(self, initval = None, name = 'var'):
self.val = initval
self.name = name
def __get__(self, obj, objtype):
print("Retrieving",self.name)
return self.val
def __set__(self, obj, val):
print("updating",self.name)
self.val = val
class myClass:
x = revealAccess(10,'var "x"')
y = 5
m = myClass()
print(m.x)
m.x = 20
print(m.x)
print(m.y)
运行结果为:
Retrieving var "x"
10
updating var "x"
Retrieving var "x"
20
5
从这个例子可以看到,如果一个类的某个属性有数据描述符,那么每次查找这个属性时,都会调用描述符的__get__()
方法,并返回它的值;同样,每次在对该属性赋值时,也会调用__set__()
方法。
注意,虽然上面例子中没有使用__del__()
方法,但也很容易理解,当每次使用del
类对象.属性(或者delattr
(类对象,属性))语句时,都会调用该方法。
定义属性
property()函数
在不破坏类封装原则的基础上,为了能够有效操作类中的属性,类中应包含读(或写)类属性的多个getter
(或setter
)方法,这样就可以通过“类对象.方法(参数)”的方式操作属性,例如:
class Rectangle:
# 定义构造方法
def __init__(self, width, height):
self.width = width
self.height = height
# 定义setsize()函数
def setsize (self , size):
self.width, self.height = size
# 定义getsize()函数
def getsize (self):
return self.width, self.height
# 定义delsize()函数
def delsize (self):
self.width, self.height = 0, 0
rect = Rectangle(3 , 4)
rect.setsize((6,8))
print(rect.getsize()) # (6,8)
Python
中提供了**property()
函数**,可以实现在不破坏类封装原则的前提下,让开发者依旧使用“类对象.属性”的方式操作类中的属性。
property()
函数的基本使用格式如下:
属性名=property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
其中,fget
参数用于指定获取该属性值的类方法;fset
参数用于指定设置该属性值的方法;fdel
参数用于指定删除该属性值的方法;最后的doc
是一个文档字符串,用于提供说明此函数的作用。
开发者调用property()
函数时,可以传入 0 个(既不能读,也不能写的属性)、1 个(只读属性)、2 个(读写属性)、3 个(读写属性,也可删除)和 4 个(读写属性,也可删除,包含文档说明)参数。
例如,对前面的Rectangle
类做适当的修改,使用property()
函数定义一个size
属性:
class Rectangle:
# 定义构造方法
def __init__(self, width, height):
self.width = width
self.height = height
# 定义setsize()函数
def setsize (self , size):
self.width, self.height = size
# 定义getsize()函数
def getsize (self):
return self.width, self.height
# 定义getsize()函数
def delsize (self):
self.width, self.height = 0, 0
# 使用property定义属性
size = property(getsize, setsize, delsize, '用于描述矩形大小的属性')
# 访问size属性的说明文档
print(Rectangle.size.__doc__)
# 通过内置的help()函数查看Rectangle.size的说明文档
help(Rectangle.size)
rect = Rectangle(4, 3)
# 访问rect的size属性
print(rect.size) # (4, 3)
# 对rect的size属性赋值
rect.size = 9, 7
# 访问rect的width、height实例变量
print(rect.width) # 9
print(rect.height) # 7
# 删除rect的size属性
del rect.size
# 访问rect的width、height实例变量
print(rect.width) # 0
print(rect.height) # 0
"""运行结果
用于描述矩形大小的属性
Help on property:
用于描述矩形大小的属性
(4, 3)
9
7
0
0
"""
程序中,使用property()
函数定义了一个size
属性,在定义该属性时一共传入了 4 个参数,这意味着该属性可读、可写、可删除,也有说明文档。所以,该程序尝试对Rectangle
对象的size
属性进行读、写、删除操作,其实这种读、写、删除操作分别被委托给getsize()
、setsize()
和delsize()
方法来实现。
@property装饰器
get属性
Python
还提供了@property
装饰器。通过@property
装饰器,可以直接通过方法名来访问方法,不需要在方法名后添加一对“()”
小括号。
@property
的语法格式如下:
@property
def 方法名(self)
代码块
例如,定义一个矩形类,并定义用 @property 修饰的方法操作类中的 area 私有属性,代码如下:
class Rect:
def __init__(self,area):
self.__area = area
@property
def area(self):
return self.__area
rect = Rect(30)
#直接通过方法名来访问 area 方法
print("矩形的面积是:",rect.area) # 运行结果为:矩形的面积为: 30
上面程序中,使用@property
修饰了area()
方法,这样就使得该方法变成了area
属性的getter
方法。需要注意的是,如果类中只包含该方法,那么area
属性将是一个只读属性。也就是说,在使用Rect
类时,无法对area
属性重新赋值,即运行如下代码会报错:
rect.area = 90
print("修改后的面积:",rect.area)
"""运行结果
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 10, in <module>
rect.area = 90
AttributeError: can't set attribute
"""
set属性
要想实现修改area
属性的值,还需要为area
属性添加setter
方法,就需要用到setter
装饰器,它的语法格式如下:
@方法名.setter
def 方法名(self, value):
代码块
例如,为Rect
类中的area
方法添加setter
方法,代码如下:
@area.setter
def area(self, value):
self.__area = value
rect.area = 90
print("修改后的面积:",rect.area) # 运行结果为: 修改后的面积: 90
del属性
还可以使用deleter
装饰器来删除指定属性,其语法格式为:
@方法名.deleter
def 方法名(self):
代码块
例如,在Rect
类中,给area()
方法添加deleter
方法,实现代码如下:
@area.deleter
def area(self):
self.__area = 0
del rect.area
print("删除后的area值为:",rect.area) # 运行结果为: 删除后的area值为: 0
封装机制
封装(Encapsulation
)是面向对象的三大特征之一(另外两个是继承和多态),它指的是将对象的状态信息隐藏在对象内部,不允许外部程序直接访问对象内部信息,而是通过该类所提供的方法来实现对内部信息的操作和访问。
封装机制保证了类内部数据结构的完整性,因为使用类的用户无法直接看到类中的数据结构,只能使用类允许公开的数据,很好地避免了外部对内部数据的影响,提高了程序的可维护性。
为了实现良好的封装,需要从以下两个方面来考虑:
- 将对象的属性和实现细节隐藏起来,不允许外部直接访问。
- 把方法暴露出来,让方法来控制对这些属性进行安全的访问和操作。
因此,实际上封装有两个方面的含义:把该隐藏的隐藏起来,把该暴露的暴露出来。
python中,只要将 Python 类的成员命名为以双下画线开头的,Python 就会把它们隐藏起来。
class User :
def __hide(self):
print('示范隐藏的hide方法')
def getname(self):
return self.__name
def setname(self, name):
if len(name) < 3 or len(name) > 8:
raise ValueError('用户名长度必须在3~8之间')
self.__name = name
name = property(getname, setname)
def setage(self, age):
if age < 18 or age > 70:
raise ValueError('用户名年龄必须在18在70之间')
self.__age = age
def getage(self):
return self.__age
age = property(getage, setage)
# 创建User对象
u = User()
# 对name属性赋值,实际上调用setname()方法
u.name = 'fk' # 引发 ValueError: 用户名长度必须在3~8之间
u.name = 'fkit'
u.age = 25
print(u.name) # fkit
print(u.age) # 25
# 尝试调用隐藏的__hide()方法
u.__hide() # AttributeError:'User' object has no attribute 'hide'
上面程序将User
的两个实例变量分别命名为**__name
和__age
,这两个实例变量就会被隐藏起来,这样程序就无法直接访问__name
、__age
**变量,只能通过setname()
、getname()
、setage()
、getage()
这些访问器方法进行访问,而setname()
、setage()
会对用户设置的 name
、age
进行控制,只有符合条件的name
、age
才允许设置。
Python
其实没有真正的隐藏机制,双下画线只是Python
的一个小技巧,Python 会“偷偷”地改变以双下画线开头的方法名,会在这些方法名前添加单下画线和类名。因此上面的__hide()
方法其实可以按如下方式调用(通常并不推荐这么干):
# 调用隐藏的__hide()方法
u._User__hide() # 示范隐藏的hide方法
继承机制
继承是面向对象的三大特征之一,也是实现代码复用的重要手段。继承经常用于创建和现有类功能类似的新类,又或是新类只需要在现有类基础上添加一些成员(属性和方法),但又不想直接将现有类代码复制给新类。
Python 中,实现继承的类称为子类,被继承的类称为父类(也可称为基类、超类)。子类继承父类的语法是:在定义子类时,将多个父类放在子类之后的圆括号里。语法格式如下:
class 类名(父类1, 父类2, ...):
#类定义部分
注意,Python 的继承是多继承机制,即一个子类可以同时拥有多个直接父类。
class Fruit:
def info(self):
print("我是一个水果!重%g克" % self.weight)
class Food:
def taste(self):
print("不同食物的口感不同")
# 定义Apple类,继承了Fruit和Food类
class Apple(Fruit, Food):
pass
# 创建Apple对象
a = Apple()
a.weight = 5.6
# 调用Apple对象的info()方法
a.info()
# 调用Apple对象的taste()方法
a.taste()
"""运行结果
我是一个水果!重5.6克
不同食物的口感不同
"""
子类如何找到父类的属性和方法
方法解析顺序(Method Resolution Order
),简称**MRO
**。对于只支持单继承的编程语言来说,MRO
很简单,就是从当前类开始,逐个搜索它的父类;而对于Python
,它支持多继承,MRO
相对会复杂一些。
Python
发展至今,经历了以下 3 种MRO
算法,分别是:
- 从左往右,采用深度优先搜索(
DFS
)的算法,称为旧式类的MRO
; - 自
Python 2.2
版本开始,新式类在采用深度优先搜索算法的基础上,对其做了优化; - 自
Python 2.3
版本,对新式类采用了C3
算法。由于Python 3.x
仅支持新式类,所以该版本只使用C3
算法。
旧式类MRO算法
class A:
def method(self):
print("CommonA")
class B(A):
pass
class C(A):
def method(self):
print("CommonC")
class D(B, C):
pass
print(D().method())
此程序中的 4 个类是一个“菱形”继承的关系,当使用 D 类对象访问method()
方法时,根据深度优先算法,搜索顺序为 D->B->A->C->A
。
因此,使用旧式类的MRO
算法最先搜索得到的是基类 A 中的method()
方法,即在Python 2.x
版本中,此程序的运行结果为:
CommonA
但是,这个结果显然不是想要的,我们希望搜索到的是 C 类中的method()
方法。
新式类MRO算法
Python 2.2
版本推出了新的计算新式类MRO
的方法,它仍然采用从左至右的深度优先遍历,但是如果遍历中出现重复的类,只保留最后一个。
仍以上面程序为例,通过深度优先遍历,其搜索顺序为 D->B->A->C->A
,由于此顺序中有 2 个 A,因此仅保留后一个,简化后得到最终的搜索顺序为 D->B->C->A
。
这种MRO
方式已经能够解决“菱形”继承的问题,但是可能会违反单调性原则。所谓单调性原则,是指在类存在多继承时,子类不能改变基类的MRO
搜索顺序,否则会导致程序发生异常。
class X(object):
pass
class Y(object):
pass
class A(X,Y):
pass
class B(Y,X):
pass
class C(A, B):
pass
通过进行深度遍历,得到搜索顺序为 C->A->X->object->Y->object->B->Y->object->X->object
,再进行简化(相同取后者),得到 C->A->B->Y->X->object
。
下面来分析这样的搜索顺序是否合理,我们来看下各个类中的MRO
:
- 对于
A
,其搜索顺序为A->X->Y->object
; - 对于
B
,其搜索顺序为B->Y->X->object
; - 对于
C
,其搜索顺序为C->A->B->X->Y->object
。
可以看到,B
和C
中,X
、Y
的搜索顺序是相反的,也就是说,当B
被继承时,它本身的搜索顺序发生了改变,这违反了单调性原则。
MRO C3
在Python 2.3
及后续版本中,运行程序一,得到如下结果:
CommonC
运行程序二,会产生如下异常:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\mengma\Desktop\demo.py", line 9, in <module>
class C(A, B):
TypeError: Cannot create a consistent method resolution
order (MRO) for bases X, Y
以程序一为主,C3
把各个类的MRO
记为如下等式:
- 类
A
:L[A] = merge(A , object)
- 类
B
:L[B] = [B] + merge(L[A] , [A])
- 类
C
:L[C] = [C] + merge(L[A] , [A])
- 类
D
:L[D] = [D] + merge(L[A] , L[B] , [A] , [B])
注意,以类 A 等式为例,其中merge包含的A称为L[A]的头,剩余元素(这里仅有一个object)称为尾。
这里的关键在于merge
,它的运算方式如下:
- 检查第一个列表的头元素(如
L[A]
的头),记作H
。 - 若
H
未出现在merge
中其它列表的尾部,则将其输出,并将其从所有列表中删除,然后回到步骤 1;否则,取出下一个列表的头部记作 H,继续该步骤。
重复上述步骤,直至列表为空或者不能再找出可以输出的元素。如果是前一种情况,则算法结束;如果是后一种情况,Python
会抛出异常。
由此,可以计算出类B
的MRO
,其计算过程为:
L[B] = [B] + merge(L[A],[A])
= [B] + merge([A,object],[A])
= [B,A] + merge([object])
= [B,A,object]
父类方法重写
子类扩展了父类,子类是一种特殊的父类。大部分时候,子类总是以父类为基础,额外增加新的方法。但在一些场景中,子类需要重写父类的方法。
class Bird:
# Bird类的fly()方法
def fly(self):
print("我在天空里自由自在地飞翔...")
class Ostrich(Bird):
# 重写Bird类的fly()方法
def fly(self):
print("我只能在地上奔跑...")
# 创建Ostrich对象
os = Ostrich()
# 执行Ostrich对象的fly()方法,将输出"我只能在地上奔跑..."
os.fly()
这种子类包含与父类同名的方法的现象被称为方法重写(Override
),也被称为方法覆盖。可以说子类重写了父类的方法,也可以说子类覆盖了父类的方法。
使用未绑定方法调用被重写的方法
如果在子类中调用重写之后的方法,Python
总是会执行子类重写的方法,不会执行父类中被重写的方法。如果需要在子类中调用父类中被重写的实例方法,则可以通过类名调用。区别在于:在通过类名调用实例方法时,Python 不会为实例方法的第一个参数 self 自动绑定参数值,而是需要程序显式绑定第一个参数 self。这种机制被称为未绑定方法。
class BaseClass:
def foo (self):
print('父类中定义的foo方法')
class SubClass(BaseClass):
# 重写父类的foo方法
def foo (self):
print('子类重写父类中的foo方法')
def bar (self):
print('执行bar方法')
# 直接执行foo方法,将会调用子类重写之后的foo()方法
self.foo()
# 使用类名调用实例方法(未绑定方法)调用父类被重写的方法
BaseClass.foo(self)
sc = SubClass()
sc.bar()
super()函数:调用父类的构造方法
Python
的子类也会继承得到父类的构造方法,但如果子类有多个直接父类,那么会优先选择排在最前面的父类的构造方法。例如如下代码:
class Employee :
def __init__ (self, salary):
self.salary = salary
def work (self):
print('普通员工正在写代码,工资是:', self.salary)
class Customer:
def __init__ (self, favorite, address):
self.favorite = favorite
self.address = address
def info (self):
print('我是一个顾客,我的爱好是: %s,地址是%s' % (self.favorite, self.address))
# Manager继承了Employee、Customer
class Manager (Employee, Customer):
pass
m = Manager(25000)
m.work() #①
#m.info() #②
上面程序中第 13 行代码定义了Manager
类,该类继承了Employee
和Customer
两个父类。接下来程序中的Manager
类将会优先使用Employee
类的构造方法(因为它排在前面),所以程序使用Manager(25000)
来创建Manager
对象。该构造方法只会初始化 salary
实例变量,因此执行上面程序中 ① 号代码是没有任何问题的。
但是当执行到 ② 号代码时就会引发错误,这是由于程序在使用Employee
类的构造方法创建Manager
对象时,程序并未初始化Customer
对象所需的两个实例变量:favorite
和address
,因此程序引发错误。
为了让 Manager 能同时初始化两个父类中的实例变量,Manager 应该定义自己的构造方法,即重写父类的构造方法。Python 要求,如果子类重写了父类的构造方法,那么子类的构造方法必须调用父类的构造方法。
子类的构造方法调用父类的构造方法有两种方式:
- 使用未绑定方法,这种方式很容易理解。因为构造方法也是实例方法,当然可以通过这种方式来调用。
- 使用
super()
函数调用父类的构造方法。
注意,当子类继承多个父类是,super()函数只能用来调用第一个父类的构造方法,而其它父类的构造方法只能使用未绑定的方式调用。
# Manager继承了Employee、Customer
class Manager(Employee, Customer):
# 重写父类的构造方法
def __init__(self, salary, favorite, address):
print('--Manager的构造方法--')
# 通过super()函数调用父类的构造方法
super().__init__(salary)
# 与上一行代码的效果相同
#super(Manager, self).__init__(salary)
# 使用未绑定方法调用父类的构造方法
Customer.__init__(self, favorite, address)
# 创建Manager对象
m = Manager(25000, 'IT产品', '广州')
m.work() #①
m.info() #②
"""运行结果
--Manager的构造方法--
普通员工正在写代码,工资是:2500。
我是一个顾客,我的爱好是:IT产品,地址是广州
"""
Python 中,由于基类不会在**__init__()
**中被隐式地调用,需要程序员显式调用它们。这种情况下,当程序中包含多重继承的类层次结构时,使用super
是非常危险的,往往会在类的初始化过程中出现问题。
多态
多态也是一个非常重要的特性,Python
是弱类型语言,即在使用变量时,无需为其指定具体的数据类型,这就可能出现,同一个变量会赋值不同的类对象,例如:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-455060.html
class Bird:
def move(self, field):
print('鸟在%s' % field)
class Dog:
def move(self, field):
print('狗在%s' % field)
a = Bird()
a.move("飞")
a = Dog()
a.move("跑")
"""运行结果
鸟在飞
狗在跑
"""
可以看到,a 可以被先后赋值为 Bird 类和 Dog 类的对象。而在此基础上,发生多态还要满足以下 2 个前提条件:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-455060.html
- 继承:多态一定是发生在子类和父类之间;
- 重写:子类重写了父类的方法。
class Animal:
def move(self,field):
print("动物在%s" % field)
class Bird(Animal):
def move(self, field):
print('鸟在%s' % field)
class Dog(Animal):
def move(self, field):
print('狗在%s' % field)
a = Animal()
a.move("叫")
a = Bird()
a.move("飞")
a = Dog()
a.move("跑")
"""运行结果
动物在叫
鸟在飞
狗在跑
"""
到了这里,关于python类和对象的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!