（五）Python面向对象编程

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。

如果要打印一个学生的成绩，首先必须创建出这个学生对应的对象，然后，给对象发一个print_score消息，让对象自己把自己的数据打印出来。

class Stduent(object):

    def __init__(self,name,score):

        self.name=name

        self.score=score

    def print_score(self):

        print('%s:%s'%(self.name,self.score))

Bart=Stduent('Bart Simpson',87)

Lisa=Stduent('Lisa Simpson',87)

Bart.print_score()

Lisa.print_score()

1.类和实例

类是创建实例的模板，而实例则是一个一个具体的对象，各个实例拥有的数据都互相独立，互不影响；

方法就是与实例绑定的函数，和普通函数不同，方法可以直接访问实例的数据；

通过在实例上调用方法，我们就直接操作了对象内部的数据，但无需知道方法内部的实现细节。

和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同：



>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)

>>> lisa = Student('Lisa Simpson', 87)

>>> bart.age = 8

>>> bart.age

8

>>> lisa.age

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'

注意：特殊方法“init”前后分别有两个下划线！！！

2. 访问限制

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))

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

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，所以，不能用__name__、

__score__这样的变量名。

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”。

双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？

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：

最后注意下面的这种错误写法：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)

>>> 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。

3. 继承和多态

3.1继承

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...')

    def eat(self):

        print('Eating meat...')

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。

3.2 多态

a = list() # a是list类型

b = Animal() # b是Animal类型

c = Dog() # c是Dog类型

判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断：

>>> isinstance(a, list)

True

>>> isinstance(b, Animal)

True

>>> isinstance(c, Dog)

True

不过仔细想想，这是有道理的，因为Dog是从Animal继承下来的，当我们创建了一个Dog的实例c时，我们认为c的数据类型是Dog没错，但c同时也是Animal也没错，Dog本来就是Animal的一种！

所以，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：

你会发现，新增一个Animal的子类，不必对run_twice()做任何修改，实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。

多态的好处就是，当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思：

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run_twice()等函数。

静态语言 vs 动态语言

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：

class Timer(object):

    def run(self):

        print('Start...')

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。

Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象，它有一个read()方法，返回其内容。但是，许多对象，只要有read()方法，都被视为“file-like object“。许多函数接收的参数就是“file-like object“，你不一定要传入真正的文件对象，完全可以传入任何实现了read()方法的对象。

4.获取对象信息

使用type()

基本类型都可以用type()判断：

>>> type(123)

<class 'int'>

>>> type('str')

<class 'str'>

>>> type(None)

<type(None) 'NoneType'>

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。

总是优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“一网打尽”。

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__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

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'

可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404

404

也可以获得对象的方法

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？

True

>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'

<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>

>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn

>>> fn # fn指向obj.power

<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>

>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的

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通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个Python对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：

sum = obj.x + obj.y

就不要写：

sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

一个正确的用法的例子如下：

def readImage(fp):

    if hasattr(fp, 'read'):

        return readData(fp)

    return None

假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该fp对象是否存在read方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。hasattr()就派上了用场。

请注意，在Python这类动态语言中，根据鸭子类型，有read()方法，不代表该fp对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。

5.实例属性和类属性

由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。

给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量：

class Student(object):

    def __init__(self, name):

        self.name = name

s = Student('Bob')

s.score = 90

但是，如果Student类本身需要绑定一个属性呢？可以直接在class中定义属性，这种属性是类属性，归Student类所有：

class Student(object):

    name = 'Student'

当我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。来测试一下：



>>> class Student(object):

...     name = 'Student'

...

>>> s = Student() # 创建实例s

>>> print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性

Student

>>> print(Student.name) # 打印类的name属性

Student

>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性

>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性

Michael

>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问

Student

>>> del s.name # 如果删除实例的name属性

>>> print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了

Student

从上面的例子可以看出，在编写程序的时候，千万不要对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。