抽象基类(了解)

- 说明:
- 抽象基类就是为了统一接口而存在的
- 它不能进行实例化
- 继承自抽象类的子类必须实现抽象基类的抽象方法
- 示例:
from abc import ABC, abstractmethod # 抽象基类
class Animal(ABC):
# 定义抽象方法:规定接口
@abstractmethod
def run(self):
pass # 抽象基类不能实例化
# a = Animal() class Cat(Animal):
# 必须实现基类中规定的抽象方法,才能实例化
def run(self):
print('猫喜欢走猫步') c = Cat() 内置函数 - 构造和析构
__init__、__del__
- 属性操作
__getattr__、__setattr__、__delattr__
- 支持字典操作
__getitem__、__setitem__、__delitem__
- 像函数一样调用
__call__
- 打印输出
__str__
- 对象的字符串表示
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age # print/str都会自动触发该方法
def __str__(self):
print('__str__')
return '姓名:{},年龄:{}'.format(self.name, self.age) # 通常用来返回对象的字符串表示形式
# 调用repr方法时会自动触发
def __repr__(self):
return 'Person("{}", {})'.format(self.name, self.age) xiaoming = Person('小明', 20)
# print(xiaoming)
# s = str(xiaoming)
# print(s) r = repr(xiaoming)
print(r)
# eval:可以指向有效python字符串
x = eval(r)
print(x)
print(type(x)) - 算术运算符重载
- 示例
class Number:
def __init__(self, num):
self.num = num def __str__(self):
return str(self.num) # 对象出现在'+'的左边时自动触发
def __add__(self, other):
print('__add__')
return self.num + other # 对象出现在'+'的右边时自动触发
def __radd__(self, other):
return self.num + other # +=运算时会自动触发,若没有则会调用__add__方法
def __iadd__(self, other):
return Number(self.num + other) n = Number(10)
# ret = n + 10
# ret = 20 + n
n += 50 # n = n + 50
print(n) - 自行测试
加法:__add__、__radd__、__iadd__
减法:__sub__、__rsub__、__isub__
乘法:__mul__、__rmul__、__imul__
除法:__truediv__、__rtruediv__、__itruediv__
求余:__mod__、__rmod__、__imod__
- 关系运算符重载
class Number:
def __init__(self, num):
self.num = num # 大于:>
def __gt__(self, other):
return self.num > other # 小于:<
def __lt__(self, other):
return self.num < other # 等于,==会触发,不实现__ne__时,!=也会触发该方法
def __eq__(self, other):
print('__eq__')
return self.num == other # 大于等于:>=
def __ge__(self, other):
return self.num >= other # 小于等于:<=
def __le__(self, other):
return self.num <= other # 不等于:!=
def __ne__(self, other):
return self.num != other n = Number(20)
print(n > 10)
print(n < 10)
print(n != 10) 内存管理 - 引用计数
- python中所有的变量都是通过对象完成的,对象的管理时通过引用计数解决的。
- 当创建一个对象赋值给一个变量时,引用为1,当多一个变量指向对象时,计数值加1;当少一个变量指向对象时,计数值减1,减到0时调用对象__del__方法,释放对象相关资源
- 不可变变量的引用计数值是没有意义的
- 通过函数sys.getrefcount(lt)可以查看对象的引用计数,该函数本身会对对象的引用计数加1
- 函数传参
- 对不可变的变量来说,传递的值,函数中不会改变传递进来的变量。
- 对于可变对象、自定义对象来说,传递的是引用,函数中操作的就是原对象。
- 示例:
def test(n):
n += 10 num = 2
test(num)
print(num) def test2(lt):
lt[0] = 20 lt = [1, 2, 3]
test2(lt)
print(lt) - 深浅拷贝
- 不可变的类型不存在深浅拷贝
- 浅拷贝只会拷贝对象本身,其中的元素只会增加引用
- 深拷贝不但会拷贝对象本身,还会对其中的元素进行拷贝
- 示例:
import copy lt = [[1, 11], 2, 3]
# lt2 = lt
# 浅拷贝:只拷贝对象本身,里面的元素只增加引用
# lt2 = lt.copy()
# 浅拷贝
# lt2 = copy.copy(lt)
# 深拷贝:拷贝对象本身,对象中的元素也进行拷贝
lt2 = copy.deepcopy(lt)
lt2[0] = 100
print(id(lt))
print(id(lt2)) # 判断是否是同一对象的引用
print(lt is lt2)
print(lt) 数据持久化存储 - 说明:持久化存储方案,普通文件、数据库、序列化
- 示例:
import pickle class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age def __str__(self):
return 'name:{},age:{}'.format(self.name, self.age) xiaoming = Person('xiaoming', 20) # 序列化,会将对象转换为bytes
# s = pickle.dumps(xiaoming)
# print(s) # 从字节流中加载转换为对象
# xm = pickle.loads(s)
# print(xm)
# print(type(xm)) # 直接保存到文件中
# fp = open('data.txt', 'wb')
# pickle.dump(xiaoming, fp) # 从文件中读取对象
fp = open('data.txt', 'rb')
xm = pickle.load(fp)
print(xm)
print(type(xm))

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