Python3学习笔记（三）

面向对象编程

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。面向对象的抽象程度又比函数要高，因为一个Class既包含数据，又包含操作数据的方法。

class Student(object):    def __init__(self, name, score):        self.name = name        
       self.score = score    
   def print_score(self):        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

类和实例

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。__init__函数与其它函数有所不同，它的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。

数据封装

类本身拥有数据和方法，相当于将“数据”封装起来了。对于外部来说，并不需要知道内部的逻辑。

访问限制

Class可以有属性和方法，我们可以对属性和方法进行控制，以达到允许或者不允许外部访问的目的。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。

class Student(object):    def __init__(self, name, score):        self.__name = name        self.__score = score    
   def print_score(self):        print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))    
   def get_name(self):        return self.__name    
   def get_score(self):        return self.__score    
   def set_score(self, score):        if 0 <> score <> 100:            
           self.__score = score        
       else:            
           raise ValueError('bad score’)

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。

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）。

class Animal(object):    def run(self):        print('Animal is running…')
class Dog(Animal):    def run(self):        print('Dog is running...')
class Cat(Animal):    def run(self):        print('Cat is running…')

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。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。

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类型的外部函数。

鸭子类型

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。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。

获取对象信息

判断Python中对象的类型，可以用以下方法。

type()

基本类型都可以用type()判断，基本数据类型可以直接写int、str，判断是否函数需要使用types中定义的常量。

>>> import types
>>> def fn():...    pass...
>>> type(fn)==types.FunctionTypeTrue
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionTypeTrue
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaTypeTrue
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorTypeTrue

isinstance()

对于类和实例，使用type()就不是很方便，可以使用isinstance()。基本数据类型也可以使用isinstance()判断。还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种。

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))True

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。

实例属性和类属性

Python类创建的实例可以任意绑定属性，如果需要对类本身绑定属性，则需要在类中定义，这就区分了类属性和实例属性。

在编写程序的时候，千万不要把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。

面向对象高级编程

数据封装、继承和多态是面相对象程序设计中的三个基本概念，另外还有很多特性，包括多重继承、定制类等。

使用 slots()

在Python中，可以对类动态的增加属性和方法，这在静态语言中很难实现。

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-

class Student(object):     def __init__(self):          print('Instance Created')Tracy = Student()Tracy.age = 30Bob = Student()Bob.age = 41Ceaser = Student()print(Tracy.age)print(Bob.age)
def set_age(self, age):     self.age = agefrom types import MethodTypes = Student()s.set_age = MethodType(set_age, s)s.set_age(25)print(s.age)Student.set_age = set_ageCeaser.set_age(33)print(Ceaser.age)

但这也带来一个问题，属性和方法可以随意更改，如果我们要限制怎么办？可以使用__slots。Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性。使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的。

class Student(object):    __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称

使用@Property

Python中实例的属性暴露在外面可以随便修改，这样就无法保证属性的有效性符合校验规则。虽然可以通过设置Setter和Getter来进行检查，但如果属性特别多，操作起来又比较麻烦。

还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的。

class Student(object):    @property    def score(self):        return self._score    @score.setter    def score(self, value):        if not isinstance(value, int):            
   raise ValueError('score must be an integer!')        
if value 0 or value > 100:            
   raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')        
   self._score = value

@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作。

>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()60
>>> s.score = 9999Traceback (most recent call last):  ...ValueError: score must between 0 ~ 100!

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性。

class Student(object):    @property    def birth(self):        return self._birth    @birth.setter    def birth(self, value):        self._birth = value    @property    def age(self):        return 2015 - self._birth

多重继承

继承是面向对象编程的一个重要的方式，因为通过继承，子类就可以扩展父类的功能。举例来说对于动物的对象设计，可以按照“哺乳动物”、“鸟类”来设计分类对象，按照不同的维度，也可以按照“能跑的”、“能飞的”或者“宠物”、“非宠物”设计分类，如果按照单一继承的方式，类的设计就像下图，会变的非常复杂。

正确的办法是采用多重继承。一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。

class Animal(object):    pass# 大类:class Mammal(Animal):    passclass Bird(Animal):    pass# 各种动物:class Dog(Mammal):    passclass Bat(Mammal):    passclass Parrot(Bird):    passclass Ostrich(Bird):    passclass Runnable(object):    def run(self):        print('Running...')class Flyable(object):    def fly(self):        print('Flying…’)class Dog(Mammal, Runnable):    passclass Bat(Mammal, Flyable):    pass

Python自带的很多库也使用了MixIn。举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

定制类

类似于__slots__，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。

str

定义print 函数调用时的返回结果。

>>> class Student(object):...    
       def __init__(self, name):...        
           self.name = name...    
       def __str__(self):...        
           return 'Student object (name: %s)' % self.name...>>> print(Student('Michael'))Student object (name: Michael)

repr

定义返回程序开发者看到的字符串，也就是在命令行状态下执行时的返回值。

class Student(object):    def __init__(self, name):        self.name = name    
   def __str__(self):        return 'Student object (name=%s)' % self.name    
               __repr__ = __str__

iter

如果一个类想被用于for … in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

class Fib(object):    def __init__(self):        self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b    def __iter__(self):        return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己    def __next__(self):        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值        if self.a > 100000: # 退出循环的条件            raise StopIteration()        
           return self.a # 返回下一个值

getitem

Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素。

class Fib(object):    def __getitem__(self, n):        if isinstance(n, int): # n是索引            a, b = 1, 1            for x in range(n):                a, b = b, a + b            
               return a        
               if isinstance(n, slice): # n是切片                    start = n.start                    stop = n.stop            
                   if start is None:                        start = 0                        a, b = 1, 1                        L = []            
                       for x in range(stop):                
                           if x >= start:                                L.append(a)                                a, b = b, a + b            
                           return L

通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

getattr

正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。要避免这个错误，除了可以加上一个属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。

class Student(object):    def __init__(self):        self.name = 'Michael'    def __getattr__(self, attr):        if attr=='score':            
       return 99

call

任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。

class Student(object):    def __init__(self, name):        self.name = name    
   def __call__(self):        print('My name is %s.' % self.name)

使用枚举类

之前说到过，Python中其实不存在常量，但是可以通过枚举类的方式来变通实现。

from enum import EnumMonth = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
for name, member in Month.__members__.items():    
   print(name, '=>', member, ',', member.value)
   from enum import Enum, unique@unique            #@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。

class Weekday(Enum):    Sun = 0 # Sun的value被设定为0    Mon = 1    Tue = 2    Wed = 3    Thu = 4    Fri = 5    Sat = 6

这样我们就获得了Month类型的枚举类，可以直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员。

使用元类

type()

type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。

type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)…的定义。

>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数...    
       print('Hello, %s.' % name)>>> Hello = type('Hello', (object,),
       dict(hello=fn)) # 创建Hello class
>>> h = Hello()
>>> h.hello()Hello, world.
>>> print(type(Hello))class 'type'>
>>> print(type(h))class '__main__.Hello’>

要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：

1.class的名称；
2.继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
3.class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。

metaclass

metaclass，直译为元类，简单的解释就是：
当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。
但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。

# metaclass是类的模板，所以必须从`type`类型派生：

class ListMetaclass(type):    def __new__(cls, name, bases, attrs):        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)        return type.__new__(cls, name, bases, attires)

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