Python类的使用总结

心已赠人 2022-06-10 05:42 95阅读 0赞

Python是一个面向对象的解释型语言，所以当然也有类的概念。  
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。  
之前接触类的概念是在学习C++时，现在学习了python后，觉得两者还是有很大的区别的。面向对象的思想是一样的，但是python做为更高级的语言，在类的定义与使用更加简便。

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### **类的定义** ###

Python中，定义类是通过class关键字，例如我们定义一个存储学生信息的类：

class Student(object):
        pass

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。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:

>>> bart = Student()
    >>> bart
    <__main__.Student object at 0x10a67a590>
    >>> Student
    <class '__main__.Student'>

可以看到，变量bart指向的就是一个Student的实例，后面的0x10a67a590是内存地址，每个object的地址都不一样，而Student本身则是一个类。

可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例bart绑定一个name属性：

>>> bart.name = 'Bart Simpson'
    >>> bart.name
    'Bart Simpson'

这点与静态语言，比如C++是不一样的。我们可以随时给一个对象添加属性。  
在python中，类的属性就等同于c++类的成员变量，类的方法等同于c++类的成员函数。  
由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的**init**方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：

class Student(object):
    
        def __init__(self, name, score):
            self.name = name
            self.score = score

对比c++，\_\_init\_\_函数就等同于c++类得构造函数，注意：特殊方法“init”前后有两个下划线。  
注意到**init**方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在**init**方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。

有了**init**方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与**init**方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
    >>> bart.name
    'Bart Simpson'
    >>> bart.score
    59

和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是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。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。

我们可以给我们定义的Student类增加新的方法，比如get\_grade：

class Student(object):
        ...
    
        def get_grade(self):
            if self.score >= 90:
                return 'A'
            elif self.score >= 60:
                return 'B'
            else:
                return 'C'

### **访问限制** ###

在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。

但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
    >>> bart.score
    98
    >>> bart.score = 59
    >>> bart.score
    59

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，所以，我们把Student类改一改：

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))

改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量`__name`和实例变量`__score`了：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
    >>> bart.__name
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'

但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get\_name和get\_score这样的方法：

class Student(object):
        ...
    
        def get_name(self):
            return self.__name
    
        def get_score(self):
            return self.__score

如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set\_score方法：

class Student(object):
        ...
    
        def set_score(self, score):
            self.__score = score

需要注意的是，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。  
有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如\_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。

类的私有成员一定不可以在外部访问吗？其实也不是。  
不能直接访问`__name`是因为Python解释器对外把`__name`变量改成了`_Student__name`，所以，仍然可以通过`_Student__name`来访问`__name`变量：

>>> bart._Student__name
    'Bart Simpson'

但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把`__name`改成不同的变量名。  
总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。  
**最后注意下面的这种错误写法：**

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
    >>> bart.get_name()
    'Bart Simpson'
    >>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！
    >>> bart.__name
    'New Name'

表面上看，外部代码“成功”地设置了`__name`变量，但实际上这个`__name`变量和class内部的`__name`变量不是一个变量！内部的`__name`变量已经被Python解释器自动改成了`_Student__name`，而外部代码给bart新增了一个`__name`变量。不信试试：

>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
    'Bart Simpson'

### **多继承** ###

在Python中，类也是支持多继承的。只需要在定义类时的括号里把继承的所有类名写入就可以。  
例如:

class Dog(Mammal, Runnable): pass

上面的例子定义了一个名为Dog的类，同时继承了Mammal和Runnable类。

我们再看一个例子，比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：

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

当我们需要编写Dog和Cat类时，就可以直接从Animal类继承：

class Dog(Animal):
        pass
    
    class Cat(Animal):
        pass

我们再编写一个函数，这个函数接受一个Animal类型的变量：

def run_twice(animal):
        animal.run()
        animal.run()

我们传入Animal的实例时，run\_twice()就打印出：

>>> run_twice(Animal())
    Animal is running...
    Animal is running...

当我们传入Dog的实例时，同样也会打印出：

>>> run_twice(Dog())
    Animal is running...
    Animal is running...

因为Dog类继承了Animal类，是Animal的子类，在执行run函数时，由于Dog类实例没有定义自己的run函数，执行的是Animal类的run函数。  
但是如果我们传入一个跟Animal类没有任何关系的一个类实例时，会出现什么情况呢？  
我们定义一个Timer的类，该类也有一个名为run的方法。

class Timer(object):
        def run(self):
            print('Start...')

传入run\_twice函数：

run_twice(Timer())
    Start... Start...

我们会发现该函数仍可以正常运行。

对于静态语言（例如C++）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。

### **获取对象类型** ###

当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？

#### **使用type** ####

首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：  
基本类型都可以用type()判断：

>>> type(123)
    <class 'int'>
    >>> type('str')
    <class 'str'>
    >>> type(None)
    <type(None) 'NoneType'>

如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：

>>> type(abs)
    <class 'builtin_function_or_method'>
    >>> type(a)
    <class '__main__.Animal'>

但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：

>>> type(123)==type(456)
    True
    >>> type(123)==int
    True
    >>> type('abc')==type('123')
    True
    >>> type('abc')==str
    True
    >>> type('abc')==type(123)
    False

判断基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量：

>>> import types
    >>> def fn():
    ...     pass
    ...
    >>> type(fn)==types.FunctionType
    True
    >>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
    True
    >>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
    True
    >>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
    True

#### **使用isinstance()** ####

对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。  
如果继承关系是：`object -> Animal -> Dog -> Husky`  
那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：

>>> a = Animal()
    >>> d = Dog()
    >>> h = Husky()

然后，判断：

>>> isinstance(h, Husky)
    True

没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。  
再判断：

>>> isinstance(h, Dog)
    True

h虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，所以，h也还是Dog类型。换句话说，isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上。

#### **使用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：

>>> dir('ABC')
    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', 
    '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', 
    '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', 
    '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', 
    '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', 
    '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', 
    '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 
    'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 
    'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 
    'isnumeric', 'isprintable', 'isspace',
     'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 
    'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 
    'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 
    'zfill']

类似`__xxx__`的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如`__len__`方法返回长度。在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的`__len__()`方法，所以，下面的代码是等价的：

>>> len('ABC')
    3
    >>> 'ABC'.__len__()
    3

我们自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个**len**()方法：

>>> class MyDog(object):
    ...     def __len__(self):
    ...         return 100
    ...
    >>> dog = MyDog()
    >>> len(dog)
    100

仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：

>>> class MyObject(object):
    ...     def __init__(self):
    ...         self.x = 9
    ...     def power(self):
    ...         return self.x * self.x
    ...
    >>> obj = MyObject()

紧接着，可以测试该对象的属性：

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？
    True
    >>> obj.x
    9
    >>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
    False
    >>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
    >>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
    True
    >>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
    19
    >>> obj.y # 获取属性'y'
    19

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

### **使用\_\_slots\_\_** ###

正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性。先定义class：

class Student(object):
        pass

然后，尝试给实例绑定一个属性：

>>> s = Student()
    >>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
    >>> print(s.name)
    Michael

但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。  
为了达到限制的目的，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：

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

然后，我们试试：

>>> s = Student() # 创建新的实例
    >>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
    >>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
    >>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

由于’score’没有被放到`__slots__`中，所以不能绑定score属性，试图绑定score将得到AttributeError的错误。  
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。  
除非在子类中也定义`__slots__`，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的`__slots__`加上父类的`__slots__`。

### **使用@property** ###

在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：

s = Student() s.score = 9999

这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set\_score()方法来设置成绩，再通过一个get\_score()来获取成绩，这样，在set\_score()方法里，就可以检查参数：

class Student(object):
    
        def get_score(self):
             return self._score
    
        def set_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

现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了：

>>> s = Student()
    >>> s.set_score(60) # ok!
    >>> s.get_score()
    60
    >>> s.set_score(9999)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。  
有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！  
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

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 = 9999
    Traceback (most recent call last):
      ...
    ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

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

上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。

@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。