python基础之面向对象编程介绍、类和对象

面向对象变成介绍

面向过程编程

核心是过程（流水线式思维），过程即解决问题的步骤，面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线，考虑周全什么时候处理什么东西。主要应用在一旦完成很少修改的地方，如linux内核、git、apache服务器等

优点：极大的降低了程序的设计复杂度

缺点：可扩展性差，改动一个地方很可能要改多个地方，牵一发而动全身

面向对象编程：不是编程的全部，只是用来解决软件可扩展性的

核心是对象（上帝式思维），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。面向对象就是把计算机程序作为一个对象集合，每隔对象都能接收其他对象传来的消息，计算机程序的执行就是就是一系列消息在各个对象之间传递。主要应用在需求经常变化的软件，一般需求的变化都集中在用户层，互联网应用，企业内部软件，游戏等

优点：解决了程序的可扩展性差的问题，对某一个对象修改会立刻反映到整个程序体系，如lol对一个英雄属性的修改（万年削弱从未被加强）

缺点：可控性差，无法预测程序执行结果，如lol每局游戏的结果

类和对象

对象的概念

对象也叫做实例，是通过类产生的，对象就是数据属性和方法属性的结合体，比如lol中的英雄，一个英雄就是一个对象，具备生命值、蓝条攻击力等数据属性，又具备qwer四个技能属于方法属性。

类的概念

类包含了一组对象的相同属性部分，还是说lol中的英雄，所有的英雄都有名字、标签（坦克战士法师）、生命值、蓝条攻击力等，虽然具体的值不同，但是都可以包含在类中去生成。

在python中，用变量表示是数据属性，用函数表示方法属性。

在现实生活中，先有对象后有类，比如先有的人，后有的人类的概念，而在编程中，是先有的类，后有的对象，类生成对象。

声明一个类：和函数的定义类似

定义函数：通过def关键字

1 def functionName(args):
2      '函数文档字符串'
3       函数体 

定义类：通过cless关键字，类的名字一般开头大写，为了和函数区分

1 '''
2 class 类名:
3     '类的文档字符串'
4     类体
5 '''
6 #我们创建一个类Data类，
7 class Data:
8     pass 

示例：定义一个中国人的类

首先分析中国人的特征，首先国籍必须是属于中国，然后还要是个人，那么人都会做什么（吃喝拉撒睡说话）等等，另外每个人还有自己特有的属性，比如名字身高生日等

伪代码分析（只是分析）：

chinese
# 例如共有属性有
country='china' #国籍中国
language='chinese'  #语言为中文，地方语言、少数民族语言可列为特有属性
# 会的技能
def talk(self):
    print('is talking')
def eat(self):
    print('is eating')
def sleep(self):
    print('is eating')
def work(self):
    print('is working')
# 等一系列人类含有的技能

#特有属性
name=name
age=age
sex=sex

代码定义：__init__函数和self会在下面说明

 1 class Chinese:
 2     # 共同的特征：国籍和语言
 3     country = 'China'
 4     language = 'chinese'
 5     # __init__(p1, 'zhangsan', 'man', 73)
 6     def __init__(self,name,sex,age):
 7         #只用于初始化的活,不能有返回值，用于定义特有的属性
 8         self.name=name #p1.name='zhangsan'
 9         self.sex=sex #p1.sex='man'
10         self.age=age #p1.age=73
11     # 共同的技能
12     def talk(self):
13         print('is talking')
14     def eat(self):
15         print('is eating')
16     def sleep(self):
17         print('is eating')
18     def work(self):
19         print('is working')

类的属性引用：

1 print(Chinese.__dict__)         #以字典的方式返回Chinese的所有属性，或者用dir(类名)查询
2 print(Chinese.language)         #查看Chinese的language属性
3 print(Chinese.work)         #查看Chinese的work属性
4 Chinese.language='putonghua'    #修改类的language属性
5 Chinese.complexion='yellow'     #增加一条肤色属性
6 del Chinese.complexion          #删除肤色属性

实例化（生成实例）：__init__函数和self说明

1 p1=Chinese('zhangsan','man',73)     #生成一个实例，name='zhangsan'  sex='man'  age=73
2 print(p1.__dict__)       #以字典的方式返回p1的属性，不包含类的共同属性，只有name/sex/age

类名加上括号就是一个实例化的过程，以上生成了一个叫做p1的对象

1 print(p1.__dict__,type(p1))
2 #输出结果为
3 {'name': 'zhangsan', 'sex': 'man', 'age': 73} <class '__main__.Chinese'>

p1.__dict__输出的结果为__init__函数所执行后的结果，而__init__函数的位置参数有四个self,name,sex,age，实例化的过程中传入了'zhangsan','man',73三个参数对应name,sex,age，而self也是一个位置参数，函数部分我们知道位置参数必须要传入值，这里代码自动会把值p1传入，也就是实例的名字p1。

而p1的类型为<class '__main__.Chinese'>，如果查看Chinese的类型会发现和p1的一样，也就是说定义一个类也就是定义了一个类型。

对象的属性引用：

1 print(p1.language)      #p1本身并没有language属性，但是可以查到，自己本身虽然没有，但是从类里可以拿到
2 # print(p1.run())       #报错，因为自己和类里都没有这个属性
3 print(p1.work())
4 p1.city='beijing'       #增加一条属性，只是针对与对象本身，会增加到p1的属性字典里，不会对Chinese有影响
5 del p1.city             #删除一条属性

结论：

类的数据属性可以增删查改

对象的数据属性可以增删查改

对象本身并没有函数属性，只有自有的数据属性（__init__函数初始化的属性或者手动添加的属性），但是可以通过类调用到，也就是共有的特征和属性

对象里通用的数据和函数是引用类的名称空间

对象的属性，优先从自己的__dict__字典里找，如果自己的字典里没有，访问类里的，如果类里也没有，报错，自己定义的属性对其他引用了类的相同属性没有影响

对象的用法：

class Chinese:
    obj_list=[]
    count=0
    country = 'China'
    language = 'chinese'
    def __init__(self,name,sex,age):
        self.name=name
        self.sex=sex
        self.age=age
        self.obj_list.append(name)　　#每次实例化，实例都往pbj_list中添加一个名字
        self.count+=1　　　　　　　　　　#每次实例化，实例都将count+1
    def sleep(self):
        print('is eating')
    def work(self):
        print('is working')
p1=Chinese('bob','man',18)
p2=Chinese('natasha','woman',28)
p3=Chinese('hurry','man',10)
print(p1.obj_list,p1.__dict__)
print(p2.obj_list,p2.__dict__)
print(p3.obj_list,p3.__dict__)
print(Chinese.obj_list)
#######分割线君#######
print(p1.count,id(p1.count))
print(p2.count,id(p2.count))
print(p3.count,id(p3.count))
print(Chinese.count,id(Chinese.count))

输出结果：
['bob', 'natasha', 'hurry'] {'name': 'bob', 'sex': 'man', 'age': 18, 'count': 1}
['bob', 'natasha', 'hurry'] {'name': 'natasha', 'sex': 'woman', 'age': 28, 'count': 1}
['bob', 'natasha', 'hurry'] {'name': 'hurry', 'sex': 'man', 'age': 10, 'count': 1}
['bob', 'natasha', 'hurry']
1 1818604608
1 1818604608
1 1818604608
0 1818604576

结果发现：每个实例都没有obj_list，但是却有count，一个是可变，一个是不可变，所以类里可变的数据obj_list可以直接被修改，内存id不会改变，而不可变的数据count只能被重新计算，开辟新的内存空间进行引用，是建立在对象的属性中，而非类的属性

 1 class Chinese:
 2     obj_list=[]
 3     count=0
 4     country = 'China'
 5     language = 'chinese'
 6     def __init__(self,name,sex,age):
 7         self.name=name
 8         self.sex=sex
 9         self.age=age
10         Chinese.obj_list.append(name)　　#每次实例化，Chinese类都往obj_list中添加一个实例名字
11         Chinese.count+=1　　　　#每次实例化，Chinese都将count+1
12     def sleep(self):
13         print('is eating')
14     def work(self):
15         print('is working')
16 p1=Chinese('bob','man',18)
17 p2=Chinese('natasha','woman',28)
18 p3=Chinese('hurry','man',10)
19 print(p1.obj_list,p1.__dict__)
20 print(p2.obj_list,p2.__dict__)
21 print(p3.obj_list,p3.__dict__)
22 print(Chinese.obj_list)
23 #######分割线君#######
24 print(p1.count,id(p1.count))
25 print(p2.count,id(p2.count))
26 print(p3.count,id(p3.count))
27 print(Chinese.count,id(Chinese.count))
28
29 输出结果
30 ['bob', 'natasha', 'hurry'] {'name': 'bob', 'sex': 'man', 'age': 18}
31 ['bob', 'natasha', 'hurry'] {'name': 'natasha', 'sex': 'woman', 'age': 28}
32 ['bob', 'natasha', 'hurry'] {'name': 'hurry', 'sex': 'man', 'age': 10}
33 ['bob', 'natasha', 'hurry']
34 3 1818604672
35 3 1818604672
36 3 1818604672
37 3 1818604672

结果发现：在实例化的过程中，类本身做的属性修改操作，不会对对象造成任何影响，所有的对象都不包含count属性和obj_list属性，都是通过类去调用的。

 1 class Chinese:
 2     country = 'China'
 3     language = 'chinese'
 4     def __init__(self,name,sex,age):
 5         self.name=name
 6         self.sex=sex
 7         self.age=age
 8     def sleep(self):
 9         print('%s is eating' %self.name)
10     def work(self):
11         print('%s is working' %self.name)
12 p1=Chinese('bob','man',18)
13 p2=Chinese('natasha','woman',28)
14 # Chinese.work()    #抛出TypeError
15 p1.work()
16 p2.work()
17 #输出结果
18 bob is working
19 natasha is working