百万年薪python之路 -- 面向对象之三大特性

1.面向对象之三大特性

1.1封装

封装:就是把一堆代码和数据,放在一个空间,并且可以使用

对于面向对象的封装来说，其实就是使用构造方法将内容封装到 对象 中，然后通过对象直接或者self间接获取被封装的内容。

例如:函数,把一些类似功能封装在一个函数中

class Student:
    def __init__(self,name,sex):
        self.name = name
        self.sex = sex
zdr = Student('周道镕','Handsome_Girl')
print(zdr.sex)

1.2继承

点击这查看面向对象之继承

1.3多态

多态:一个事物可以呈现多种形态

水:固态,液态,气态

python默认支持多态

# 在java或者c#定义变量或者给函数传值必须定义数据类型，否则就报错。
def func(int a):
    print('a必须是数字')
# 而类似于python这种弱定义类语言,a可以是任意形态（str,int,object等等）。
def func(a):
    print('a是什么都可以')
# 再比如：
class F1:
    pass
class S1(F1):
    def show(self):
        print 'S1.show'
class S2(F1):
    def show(self):
        print 'S2.show'
# 由于在Java或C#中定义函数参数时，必须指定参数的类型
# 为了让Func函数既可以执行S1对象的show方法，又可以执行S2对象的show方法，所以，定义了一个S1和S2类的父类
# 而实际传入的参数是：S1对象和S2对象
def Func(F1 obj):
"""Func函数需要接收一个F1类型或者F1子类的类型"""
    print obj.show()
s1_obj = S1()
Func(s1_obj)  # 在Func函数中传入S1类的对象 s1_obj，执行 S1 的show方法，结果：S1.show
s2_obj = S2()
Func(s2_obj)  # 在Func函数中传入Ss类的对象 ss_obj，执行 Ss 的show方法，结果：S2.show
Python伪代码实现Java或C  # 的多态

2.鸭子类型

鸭子类型:python崇尚鸭子类型(一种编程思路) 看起来像鸭子,它就是鸭子

python中有一句谚语说的好，你看起来像鸭子，那么你就是鸭子。
对于代码上的解释其实很简答：
class A:
    def f1(self):
        print('in A f1')
    def f2(self):
        print('in A f2')
class B:
    def f1(self):
        print('in A f1')
    def f2(self):
        print('in A f2')
obj = A()
obj.f1()
obj.f2()
obj2 = B()
obj2.f1()
obj2.f2()
# A 和 B两个类完全没有耦合性，但是在某种意义上他们却统一了一个标准。
# 对相同的功能设定了相同的名字，这样方便开发，这两个方法就可以互成为鸭子类型。
# 这样的例子比比皆是：str  tuple list 都有 index方法，这就是统一了规范。
# str bytes 等等 这就是互称为鸭子类型。

3.类的约束

对类的约束有两种：

1.提取⽗类. 然后在⽗类中定义好⽅法. 在这个⽅法中什么都不⽤⼲. 就抛⼀个异常就可以了. 这样所有的⼦类都必须重写这个⽅法. 否则. 访问的时候就会报错.

2.使⽤元类来描述⽗类. 在元类中给出⼀个抽象⽅法. 这样⼦类就不得不给出抽象⽅法的具体实现. 也可以起到约束的效果.

第一种方式解决:

class Payment:
    """
    此类什么都不做，就是制定一个标准，谁继承我，必须定义我里面的方法。
    """
    def pay(self,money):
        raise Exception("你没有实现pay方法")
class QQpay(Payment):
    def pay(self,money):
        print('使用qq支付%s元' % money)
class Alipay(Payment):
    def pay(self,money):
        print('使用阿里支付%s元' % money)
class Wechatpay(Payment):
    def fuqian(self,money):
        print('使用微信支付%s元' % money)
def pay(obj,money):
    obj.pay(money)
a = Alipay()
b = QQpay()
c = Wechatpay()
pay(a,100)
pay(b,200)
pay(c,300)

第二种方式：引入抽象类的概念处理。(思想来自于Java的抽象接口)

from abc import ABCMeta,abstractmethod
class Payment(metaclass=ABCMeta):    # 抽象类 接口类  规范和约束  metaclass指定的是一个元类
    @abstractmethod
    def pay(self):pass  # 抽象方法
class Alipay(Payment):
    def pay(self,money):
        print('使用支付宝支付了%s元'%money)
class QQpay(Payment):
    def pay(self,money):
        print('使用qq支付了%s元'%money)
class Wechatpay(Payment):
    # def pay(self,money):
    #     print('使用微信支付了%s元'%money)
    def recharge(self):pass
def pay(a,money):
    a.pay(money)
a = Alipay()
a.pay(100)
pay(a,100)    # 归一化设计：不管是哪一个类的对象，都调用同一个函数去完成相似的功能
q = QQpay()
q.pay(100)
pay(q,100)
w = Wechatpay()
pay(w,100)   # 到用的时候才会报错
# 抽象类和接口类做的事情 ：建立规范
# 制定一个类的metaclass是ABCMeta，
# 那么这个类就变成了一个抽象类(接口类)
# 这个类的主要功能就是建立一个规范

总结: 约束. 其实就是⽗类对⼦类进⾏约束. ⼦类必须要写xxx⽅法. 在python中约束的⽅式和⽅法有两种:

1. 使⽤抽象类和抽象⽅法, 由于该⽅案来源是java和c#. 所以使⽤频率还是很少的

2. 使⽤⼈为抛出异常的⽅案. 并且尽量抛出的是NotImplementError. 这样比较专业, ⽽且错误比较明确.(推荐)

4.super的深度解析

super是严格按照类的继承顺序执行！！！

class A:
    def f1(self):
        print('in A f1')
    def f2(self):
        print('in A f2')
class Foo(A):
    def f1(self):
        super().f2()
        print('in A Foo')
obj = Foo()
obj.f1()

super()严格按照类的mro顺序执行

class A:
    def f1(self):
        print('in A')
class Foo(A):
    def f1(self):
        super().f1()
        print('in Foo')
class Bar(A):
    def f1(self):
        print('in Bar')
class Info(Foo,Bar):
    def f1(self):
        super().f1()
        print('in Info f1')
obj = Info()
obj.f1()
'''
in Bar
in Foo
in Info f1
'''
print(Info.mro())  # [<class '__main__.Info'>, <class '__main__.Foo'>, <class '__main__.Bar'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

举例:

class A:
    def f1(self):
        print('in A')
class Foo(A):
    def f1(self):
        super().f1()
        print('in Foo')
class Bar(A):
    def f1(self):
        print('in Bar')
class Info(Foo,Bar):
    def f1(self):
        super(Foo,self).f1()
        print('in Info f1')
obj = Info()
obj.f1()