Python 点滴 IV

【继承示意图】

类是实例的工厂, OOP就是在树中搜索属性,类事实上就是变量名与函数打成的包

. 每一个class语句会生成一个新的类对象

. 每次类调用时，就会生成一个新的实例对象

. 实例自己主动连接到创建这些实例的类

. 类连接到超类的方式是，将超类列在类头部(),其从左到右的顺序会决定树中的次序

有几点须要注意:

. 属性一般是在class语句中通过赋值语句加入在类中，而不是嵌入函数的def语句中

. 属性一般是在类中，对传给函数的特殊參数self。做赋值运算而加入在实例中的

【方法调用的两种方式】

def 语句出如今类中。通常称为方法:

通过实例调用:bob.giveRise()

通过类来调用:Employee.giveRise(bob)

【类与模块】

从最底层来看，类差点儿就是命名空间，非常像模块。但和模块不同的之处是:

1. 类也支持多个对象的产生（多态）

2. 命名空间继承（继承）

3. 运算符重载（重载）

【PYTHON类的主要特点】

. class语句创建对象并将其赋值给变量名(类似于def)

. class语句内的赋值语句会创建类的属性(属性获得:object.name)

. 类属性提供对象的状态和行为

【类的实例概要】

. 像函数那样调用对象会创建新的实例对象

. 每一个实例对象继承类的属性并获得自己的命名空间

. 在方法内对self属性做赋值运算会产生每一个实例自己的属性

【第一个样例】

class FirstClass:              #定义类的对象

    def setdata(self,value):   #定义类方法

        self.data = value      #self是个实例

    def display(self):

        print self.data        #self-data: 每一个实例共享

创建两个实例，每一个实例拥有自己的命名空间

>>> x = FirstClass()

>>> y = FirstClass()

会产生三个对象: 两个实例，一个类

>>> x.setdata('Hello')     #调setdata方法,self就是x本身

>>> y.setdata(100)         #执行: FirstClass.setdata(y,100)

x,y创建不同实例对象的命名空间,所以虽然都调用display方法，值却不同

>>> x.display()            #self.data在每一个实例中不一样

Hello

>>> y.display()

100

还有一种调用方式:

>>> x.data = "New Value"   #可以获得或设置属性

>>> x.display()

New Value

也能够设置成一个全新的属性

>>> x.anothername = 'spam'

【PYTHON类继承的核心观点】

. 超类列在类开头的括号里

. 类从超类中继承属性,当读入属性时，假设不存在于子类中，PYTHON会自己主动搜索这个属性

. 实例会继承全部可读取类的属性. 搜索路径: 实例 ==> 创建实例的类 ==> 全部超类

. 每一个object.attribute都会开启新的独立搜索

. 逻辑的改动是通过创建子类，而不是改动超类

这样的搜索的结果及主要目的就是:

第一: 类支持了程序的分解和定制。比迄今为止所见到的其它不论什么语言工具都要好。

第二: 能够把程序的冗余度降到最低。降低维护成本。也就是把操作分解为单一，共享的实现

第三: 这样敲代码时。也能够让我们队现有的程序代码进行定制，而不是实地改动或从头開始

【第二个样例】

class SecondClass(FirstClass):     #继承FirstClass类中的setdata方法

    def display(self):             #改动display方法,也叫方法的重载

        print 'Current value = %s' % self.data

搜索从实例開始==>子类==>超类，直到找到第一个为止,所以display会覆盖父类方法

>>> z = SecondClass()

>>> z.setdata('Hello,World!')      #从FirstClass中发现setdata方法

>>> z.display()                    #SecondClass中发现display方法

Current value = Hello,World!

NOTE:作为一条规则，由于继承能够让我们在外部组件内(也就是在子类内)进行改动。类所支持的扩展和重用通常比函数或模块更好！

【第三个样例】: 关于运算符重载

定义SecondClass的子类，实现三个特殊名称的属性，让PYTHON自己主动调用:

当新的实例构造时，会调用__init__(self是新的ThirdClass对象)

当ThirdClass实例出如今+或*表达式中时。则分别调用__add__和__mul__

class ThirdClass(SecondClass):                 #ThirdClass类，继承自SecondClass

    def __init__(self,value):                  #ThirdClass类中的值

        self.data = value

    def __add__(self,other):                   #注意这样的调用方式 self + other

        return ThirdClass(self.data + other)

    def __mul__(self,other):

        self.data = self.data * other          #self * other

运行结果:

>>> a = ThirdClass('AB')                       #调用__init__构造函数

>>> a.display()                                #继承的方法

Current value = AB

>>> b = a + 'XY'                               #新的__add__:造一个新的实例

>>> b.display()

Current value = ABXY

>>> a * 3                                      #新的__mul__:在当地改变实例

>>> a.display()

Current value = ABABAB

NOTE:

__add__方法创建并返回这个类的新的实例对象

__mul__方法会在原处改动当前的实例对象

【OOP最重要的两个概念】

方法函数中的特殊self參数和__init__构造器方法是PYTHON中OOP的两个基石

【最经常使用的运算符重载】

运算符重载是由特定名称的方法写成的。

这些方法的开头和结尾都是双下划线，通过这样的方法使其变得独特。这些不是内置或保留字。

当实例出如今相应的运算中时。PYTHON就会自己主动运行它们。

PYTHON为这些运算和特殊方法的名称定义了相应的关系。

__init__构造器是最经常使用的。差点儿每一个类都使用这种方法为实例属性进行初始化，以及运行其它的启动任务。

【变量名同样的样例】

class MixedNames:                  #定义类:MixedNames

data = 'spam'              #赋值类属性:data



def __init__(self,value):  #赋值方法名:  

self.data = value  #赋值实例属性:data



def display(self):

print MixNames.data,self.data   #类属性,实例属性

输出结果:

>>> ins1 = MixedNames(1)       #类工厂造两个实例对象x,y

>>> ins2 = MixedNames(2)       #每一个实例对象有自己的数据

>>> ins1.display();ins2.display() #self.data不同,subclass.data却是同样的。都是从data = 'spam'继承而来

spam 1

spam 2

>>> MixedNames.display(ins1)   #这样的写也是能够的

【还有一个样例】

message = 'Global Message!'

class NextClass:

    message = 'Class Message'



    def printer(self,value):

self.message = value

print 'message', message

print 'NextClass.message',NextClass.message

print 'self.message',self.message

输出结果:

>>> x = NextClass()                     #造实例

>>> x.printer('Instance Message!')      #调实例的方法

message is:            Global Message!

NextClass.message is:  Class Message!

self.message is:       Instance Message!

其它调用:

>>> NextClass.printer(x,'class call')    #正确:直接调用类

>>> NextClass.printer('class call')      #错误:必须在第一个位置放实例名

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: unbound method printer() must be called with NextClass instance as first argument (got str instance instead)

【调用超类的构造器】

假设除了想调用自身的构造函数。还想调用超类的。那么就必须用以下的方式

class Super:

def __init__(self,x):

pass



class Sub(Super):

def __init__(self,x,y):

Super.__init__(self.x)

pass

I = Sub(1,2)

【继承方法的专有化】

继承树搜索模式是将系统专有化的最好的方式。继承会先在子类中寻找变量名，然后才查找超类。子类能够对超类的属性又一次定义来代替默认的行为。

实际上，能够把整个系统做成类的层次，再新增外部的子类来对其进行扩展，而不是在原处改动已重载的逻辑。

. 子类能够全然代替继承的属性

. 子类能够找到并获得超类属性

. 子类能够通过已覆盖的方法回调超类来扩展超类的方法

class Super:

def method(self):

print 'start Super.method'



class Sub(Super):

def method(self):                           #重写方法

print 'starting Sub.method'         #添加行为

Super.method(self)                  #执行默认的行为,NOTE:self的使用

print 'ending Super.method'

直接调用超类方法是这里的重点。Sub类代替了Super的方法函数.可是。代替时。Sub又回调了Super所导出的版本号，从而实现了默认的行为。也就是说：Sub.method仅仅是扩展了Super.method的行为，而不是全然代替。

输出结果:

>>> x = Super()                                     #造一个Super实例

>>> x.method()                                      #调Super类中的method方法

Start Super.method

>>> x = Sub()                                       #造一个Sub实例

>>> x.method()                                      #调Sub类中的method,当中又回调了父类的方法

Start Sub.method

Start Super.method

Ending Super.method

【类接口技术】

扩展仅仅是一种同超类接口的方式。以下示范了specialize.py文件定义了多个类，示范了一些经常使用的技巧

Super:     定义了一个method函数以及一个delegate函数

Inheritor: 没有提供不论什么新的变量名，因此会获得Super中定义的一切内容

Replacer:  用自己的版本号来覆盖Super的method

Extender:  覆盖并回调默认的method。从而定制Super的method

Provider:  实现Super的delegate方法预期的action方法

#File:  specialize.py

<span style="font-family:SimHei;font-size:14px;">class Super:
	def method(self):
		print 'in Super.method'
	def delegate(self):
		self.action()

class Inheritor(Super):
	pass

class Replacer(Super):
	def method(self):
		print 'in Replacer.method'

class Extender(Super):
	def method(self):
		print 'starting Extender.method'
		Super.method(self)
		print 'ending Extender.method'

class Provider(Super):
	def action(self):
		print 'in Provider.action'

if __name__=='__main__':
	for klass in (Inheritor,Replacer,Extender):
		print '\n' + klass.__name__ + '...'
		klass().method()
		print '\nProvider...'
		x = Provider()
		x.delegate()</span>

NOTE:

1. 末尾的自我測试代码在for循环中建立三个不同类的实例

2. 类也有特殊的__name__属性，就像模块。

它默认类首行中的类名称的字符串

执行结果:

D:\>python specialize.py



Inheritor...

in Super.method



Provider...

in Provider.action



Replacer...

in Replacer.method



Provider...

in Provider.action



Extender...

starting Extender.method

in Super.method

ending Extender.method



Provider...

in Provider.action

【抽象超类】

上例中的Provider类中，当通过Provider实例调用delegate方法时，两个独立的继承搜索将会发生:

1. 在最初的x.delegate调用中。PYTHON会搜索Provider实例和它上层的对象，知道在Super中找到delegate的方法。实例x会像往常一样传递给这种方法的self參数

2. 在Super.delegate方法中,self.action会对self以及它上层的对象启动新的独立继承搜索。由于self指的是Provider实例，就会找到Provider子类中的action

这样的填空式的代码结构一般就是OOP的软件框架。从delegate方法的角度来看。这个样例中的超类也称为抽象类--也就是类的部分行为默认是由其子类来实现。

假设逾期的方法没有在子类中定义。当继承搜索失败时，PYTHON会引发没有定义变量名的异常。

通常会使用assert语句。使这样的子类须要更为明显，或者引发内置的异常NotImplementedError:

<span style="font-family:SimHei;font-size:14px;">class Super:

	def method(self):
		print 'In Super.method'

	def delegate(self):
		self.action

	def action(self):
		assert 0, 'action must be defined!'</span>

【运算符重载】

. 运算符重载让类拦截常规的PYTHON运算

. 类可重载全部PYTHON表达式运算符

. 类可重载打印、函数调用、属性点号运算等运算

. 重载使类实例的行为像内置类型

. 重载是通过特殊名称的类方法实现的

简单样例

<span style="font-family:SimHei;font-size:14px;">class Number:
	def __init__(self,start):                  #on Number(start)
		self.data = start

	def __sub__(self,other):                   #On instance - other
		return Number(self.data - other)   #Result is a new instance</span>

输出结果:

>>> from number import Number  #Fetch class from Module

>>> X = Number(5)              #Number.__init__(X,5)

>>> Y = X -2                   #Number.__sub__(X,2)

>>> Y.data                     #Y is new Number instance

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【常见的运算符重载】

【__getitem__拦截索引运算】

以下的类将返回索引值的平方

<span style="font-family:SimHei;font-size:14px;">class indexer:
	def __getitem__(self,index):
		return index ** 2</span>

输出结果:

<span style="font-family:SimHei;font-size:14px;">>>> X = indexer()
>>> X[2]
4
>>> for i in range(5):
...   print X[i],
...
0 1 4 9 16</span>

【__getitem__和__iter__实现迭代】

<span style="font-family:SimHei;font-size:14px;">class stepper:
	def __getitem__(self,i):
		return self.data[i]
</span>

输出结果:

<span style="font-family:SimHei;font-size:14px;">>>> X = stepper()         #X is a stepper object
>>> X.data = 'spam'
>>> X[1]                  #Indexing calls __getitem__
'p'
>>> for item in X:        #for loops call __getitem__
...   print item,         #for index items 0..N
...
s p a m</span>

其它的一些引用:

>>> 'p' in X

True

>>> [c for c in X]

['s', 'p', 'a', 'm']

>>> map(None,X)

['s', 'p', 'a', 'm']

>>> (a,b,c,d) = X

>>> a,c,d

('s', 'a', 'm')

>>> list(X);tuple(X);''.join(X)

['s', 'p', 'a', 'm']

('s', 'p', 'a', 'm')

'spam'

>>> X

<number.stepper instance at 0x00000000025EE088>

【__getattr__和__setattr__捕捉属性的引用】

__getattr__方法是拦截属性点号运算。当通过没有定义属性名称和实例进行点号运算时，就会用属性名称为字符串调用这种方法。

__getattr__样例:

class empty:

def __getattr__(self,attrname):

if attrname == "age":

return 40

else:

raise AttributeError,attrname

执行结果

>>> X = empty()

>>> X.age

40

>>> X.name

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

  File "number.py", line 6, in __getattr__

    raise AttributeError,attrname

AttributeError: name

__setattr__样例:

class accesscontrol:

def __setattr__(self,attr,value):

if attr == 'age':

self.__dict__[attr] = value

else:

raise AttributeError,attr + 'not allowed'

执行结果:

>>> X = accesscontrol()

>>> X.age = 40

>>> X.age

40

>>> X.name = 'bob'

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

  File "number.py", line 6, in __setattr__

    raise AttributeError,attr + 'not allowed'

AttributeError: namenot allowed

【__call__拦截调用】

当实例调用时，使用__call__方法。

能够让实例的外观和使用方法类似于函数。

class Prod:

def __init__(self,value):

self.value = value





def __call__(self,other):

return self.value * other

>>> X = Prod(2)

>>> X(3)

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以下的样例也能提供类似功能:

class Prod:

def __init__(self,value):

self.value = value





def comp(self,other):

return self.value * other