Python编程-面向对象基础与入门到实践一书的内容拓展

2024-01-01 16:44

本文主要是介绍Python编程-面向对象基础与入门到实践一书的内容拓展,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Python编程-面向对象基础与入门到实践一书的内容拓展

通过编程,模拟现实生活中的事物编程,叫做面向对象编程,此过程也叫做实例化编程

简单类的创建

class Test():def __init__ (self,id):self.id = iddef print_id(self):print(self.id)

这里建立了一个名为test的类,其中有两个函数,__init__print_id,有一个数据成员id

  • __init__函数

__init__是一种特殊方法,用于创建类时的初始化,其中带有两个参数selfid,其中__init__初始化类对象时,将参数全部自动传递给self(无需我们手动传参),self相当于为每个对象划定了一个用于存放数据成员的位置,保证每个对象的数据成员独立且不受干扰,需要注意的是**self必须放置在最前面**,而后面的id就是我们需要传递的参数,并且它的数量是任意的(需要多少个,参数就写多少个)

  • 成员函数访问数据

在一个类中的成员函数使用对应对象的数据成员时,必须要使用self获取对应的数据成员,如self.id

熟悉c++的同学应该看出来了,这和c++的构造函数是类似的

  • 拓展思维

既然成员是函数(虽然类中叫方法),那么能否使用关键字实参默认值不定参数呢?当然是可以的,后文实验源码将会写到

__init__的使用

我们先看如下代码:

class Base():def fun(self):self.a = 1self.data = 2def print_all(self):print(self.id, self.data)op = Base()
op.print_all()

我们定义了上述代码,通过运行我们会发现,这几行代码是没有办法运行的,解释器会丢出以下错误:

在这里插入图片描述

可以看到,解释器提示我们,缺少了对应的属性,原因就是因为我们没有使用__init__来创建对应的self数据,类中并没有存储我们的iddata,但是没有该方法,代码能不能跑呢,答案是可以,如下的特殊情况:

class Base():def fun(self,x,y):return x,yop = Base()
print(op.fun(1,2))

可以看到运行是正常的,但是我们进行类创建时最好加上__init__,不然实例化将失去意义

此处注意一个细节,建立无参类的对象时需要加上(),例如 op = Base()

创建与访问对象

class Test():def __init__ (self,id_):self.id = id_self.age = 16def print_id(self):print(self.id)a = Test(11)
a.print_id()
a.id = 12
print(a.id)
print(a.age)

我们的__init__函数中传入了一个id_,所以传入了一个参数11,而我们要访问对应对象的数据或函数成员则需要.运算符,同理要修改某一成员时,也需要用.运算符操作,并且我们还可以为对象指定默认参数,如上述代码中的self.age = 16

子类继承

通常一个大类下可能有,多个有差异的子类,此时则需要继承操作,我们注意到,前面的Test的对象后面有一个括号,在未进行继承时该括号可以省略

无参构造的继承

class Base():def __init__(self):self.id = 1self.data = 2def print_all(self):print(self.id, self.data)class Dome(Base):def __init__(self):super().__init__()self.a = 3def print_all(self):print(self.id, self.data, self.a)object = Dome()
object.print_all()

如上代码中的无参数类继承,这里需要提出几个关键点:

  • 在C++中在继承时无参数基类是可以省略派生类与基类的构造,但是python不能够省略
  • 派生类的super().__init__()也不能省略,它是用来链接基类与派生类的,省略后将无法从基类继承

对于第二点有以下情况,当我们不使用基类继承成员时能否省略super().__init__()呢?我们运行以下代码:

class Base():def __init__(self):print("yes")  # 我们加入了基类构造提示self.id = 1self.data = 2def print_all(self):print(self.id, self.data)class Dome(Base):def __init__(self):# super().__init__()  # 将之注释掉self.a = 3def print_all(self):print(self.a)object = Dome()
object.print_all()

通过上述代码运行结果可知,此代码并没有进行继承操作,仅仅只是输出了a的值,即class Dome(Base)失去意义,如果我们取消注释,那么它又将正常继承

有参构造的继承

class Base():def __init__(self, id, data):self.id = idself.data = datadef print_all(self):print(self.id, self.data)class Dome(Base):def __init__(self, id, data, a):super().__init__(id, data)self.a = adef print_all(self):print(self.id, self.data, self.a)object = Dome(1, 2, 3)
object.print_all()

如上述代码,我们在子类Dome的括号内填入基类的的名字,Dome中的第一个__init__用于初始化传入派生类的值super函数用于连接基类与派生类,其后跟随的__init__用于向基类传递参数,并且不加self(作为实参,调用基类的__init__),并且在为基类构造时,派生类的构造函数参数数量至少要大于或等于基类参数的数量,否则将构建失败

重写基类成员

有时候我们需要对于派生类与基类的不同之处做出不同的行为,但是为了保证代码的可读性,我们要派生类调用同名函数,于是我们有以下操作:

class Base():def __init__ (self,id_):self.id = id_def print_id(self):print(self.id)class Dome(Base):def __init__ (self,id_):super().__init__(id_)self.a = 12def print_id(self):print(self.a)object = Dome(11)
object.print_id()

运行上述代码,使用与基类中同名的函数得到子类中a的值

在子类中调用基类方法

class Base():def __init__ (self,id_):self.id = id_def print_id(self):print(self.id)class Dome(Base):def __init__ (self,id_):super().__init__(id_)self.a = 12def print_id(self):super().print_id()object = Dome(11)
object.print_id()

运行上述代码,使用与基类中同名的函数得到基类中id的值

多继承的super参数处理

class BaseClass:def __init__(self, base_param):self.base_param = base_paramprint("BaseClass constructor with base_param:", self.base_param)class Mixin1(BaseClass):def __init__(self, mixin1_param, **kwargs):super().__init__(**kwargs)  # 调用父类的构造函数self.mixin1_param = mixin1_paramprint("Mixin1 constructor with mixin1_param:", self.mixin1_param)class Mixin2(BaseClass):def __init__(self, mixin2_param, **kwargs):super().__init__(**kwargs)  # 调用父类的构造函数self.mixin2_param = mixin2_paramprint("Mixin2 constructor with mixin2_param:", self.mixin2_param)class MyClass(Mixin1, Mixin2):def __init__(self, base_param, mixin1_param, mixin2_param):super().__init__(base_param=base_param, mixin1_param=mixin1_param, mixin2_param=mixin2_param)print("MyClass constructor")# 创建实例
obj = MyClass(base_param="BaseParam", mixin1_param="Mixin1Param", mixin2_param="Mixin2Param")

在这个例子中,每个类的构造函数都接收一些参数,并使用 super().__init__(**kwargs) 来调用父类的构造函数。在 MyClass 中,通过使用 super() 来确保调用了 Mixin1Mixin2 的构造函数,并传递了适当的参数。

类的嵌套

总所周知python中套娃是非常普遍的,通常情况下,我们在构建一个实例时,实例的属性是非常复杂的,我们为了简化代码,需要为某些特定属性建立一个类:

class build:def __init__(self):self.time = 1998def print_time(self):print(self.time)class Base:def __init__ (self,id_):self.id = id_self.build = build()def print_id(self):print(self.id)ob = Base(22)
ob.build.print_time()

如上,我们为Base类建立了一个嵌套的子类build,用于存储建立的时间,但是访问time时时我们需要注意:要通过Base对象去访问build中的成员print_time

类的访问权限

Python中对类中数据的访问权限并没有C++那样严格,可以暂时认为只有私有公有两种权限(先暂时这样理解,后文将细说)

公有权限

class Test:def __init__(self,a):self.a = adef print_(self):print(self.a)object = Test(22)
print(object.a)
object.a = 33
print(object.a)

如上,定义一个简单的类,然后访问并且修改它,可以看到修改成功,即按上述代码进行编写代码,所有数据都是公有的,外界可以修改

私有权限

class Test:def __init__(self,a):self.__a = adef print_(self):print(self.__a)ob = Test(22)
print(ob.__a)

先看如上错误代码,我们运行后可以发现会抛出如下错误:

在这里插入图片描述

它会提示我们,Test类中没有这个属性,原来我们在成员前加上__后解释器对数据成员进行了一个类似于重命名的操作,不同版本的解释的方式也不同,如果我们要强行访问,也可以想办法找到对应解释器的重构规则进行访问,一般这类成员我们通过成员方法进行访问

class Test:def __init__(self,a):self.__a = adef print_(self):print(self.__a)ob = Test(22)
ob.print_()

需要注意的是:

  • 类似于__init__这类前后带有双下划线的,在python中是特殊的变量,可以直接访问
  • 从上面可知,python中的权限实际上是没有限制的,只要你有对应的访问方式
  • 和C++类似,python的方法和C++的函数一样是可以作为私有成员的,如下套娃代码
class Test:def __init__(self,a):self.__a = adef __print_(self):print(self.__a)def printf(self):self.__print_()ob = Test(22)
ob.printf()

保护权限

python中实际上是没有保护权限的,但是有一种约定俗成的规定,即在变量前加 _,这类成员实际上仍然是公有的,但是约定为保护成员

class Test:def __init__(self,a):self._a = adef print_(self):print(self._a)object = Test(22)
print(object._a)
object.a = 33
print(object._a)

通过上述讲解,我们可以将继承进行拓展,即在继承时,实际上是继承了所有成员,但是由于我们不知道对应变量的变量名,而变得难以访问对应成员

单类模块使用

和函数一样,python也支持将类装进一个模块,我们建立一个Test模块进行使用

# test.py
class Test:def __init__(self,a):self._a = adef print_(self):print(self._a)

这个模块包含了一个Test类,其中有一个数据成员_a和一个函数print_

使用该模块可以通过如下引入:from [模块文件名] import [对应类名]

则引入方式为 from test import Test

多类模块的引入

通常在构建项目时,会建立多个类的模块,可能会包含多个同等地位的类,子类嵌套或继承,此时引入方式和上述仍然一致:

# test.py
class Test_one:def __init__(self,a):self._a = adef print_(self):print(self._a)class Test_two:def __init__(self,a):self._a = adef print_(self):print(self._a)

如上建立同等地位的类,我们的访问方式没有太多变化:

from test import Test_one
from test import Test_two

访问带有子类嵌套的类模块

# test.py
class Test_one:def __init__(self, x, y):self.a = xself.b = Test_two(y)def print_(self):print(self.a)class Test_two:def __init__(self, x):self.a = xdef print_(self):print(self.a)

定义类如上,接下来我们进行访问:

from test import Test_oneobject = Test_one(22, 33)
print(object.a, object.b.a)

我们注意到运行是正常的,即python在引入带子类的类Test_one后初始化其对象时,会自动创建其子类,但是并没有自动为文件引入模块中的子类,即如下操作是错误的:

from test import Test_oneobject = Test_two(22)

访问带有继承类模块

# test.py
class Base():def __init__(self, id, data):self.id = idself.data = datadef print_all(self):print(self.id, self.data)class Dome(Base):def __init__(self, id, data, a):super().__init__(id, data)self.data = dataself.a = adef print_all(self):print(self.id, self.data, self.a)

建立如上模块,进行以下操作:

from test import Domeobject = Dome(1, 2, 3)
object.print_all()

正常运行,并且访问带有继承类模块时,导入其派生类不会自动导入基类

还有一点,类模块和函数一样也是可以取别名的,就像以下操作:

from test import Dome as dobject = d(1, 2, 3)
object.print_all()

其他导入情况

我们经常会遇到下述情况:

  • 使用同一模块中的所有类
  • 使用同一模块中的两个或两个以上的类

这方面和函数类似,我们依次介绍

使用同一模块中的所有类

from test import *

此操作将取出该模块中所有类,并且不使用.运算符操作

格式from [模块名] import *

import test

此操作导入了整个模块,需要使用.运算符操作

格式import [模块名]

类与函数混合模块的导入

在python中可以将函数与类放在同一模块下,如下:

# test.py
class Base():def __init__(self, id, data):self.id = idself.data = datadef print_all(self):print(self.id, self.data)class Dome(Base):def __init__(self, id, data, a):super().__init__(id, data)self.data = dataself.a = adef print_all(self):print(self.id, self.data, self.a)def hello_world():print(("hello World").title())

但是我们使用时仍然是一致的:

from test import *object = Dome(1, 2, 3)
object.print_all()hello_world()

实验源码

# Chicken.py
class Person:def __init__(self, name, time, *show): # 不定参数self.name = nameself.time = timedef print_all(self):print(self.name, self.time)class PersonShow(Person):def __init__(self, name, time, *show):super().__init__(name=name, time=time) # 关键字实参self.showList = []for i in range(0, len(show)):self.showList.append(show[i])def print_all(self):byte_str = bytes.fromhex('e894a1e5be90e59da4')string = byte_str.decode('utf-8')print("我是练习时长"+str(self.time)+"的个人练习生"+str(self.name))print("喜欢", self.showList)if self.name == string:print("鸡 你 太 美")print("喜欢的话 请多多为我投票吧")
from Chicken import *if __name__ == "__main__" :player = PersonShow("蔡徐坤","两年半","唱","跳","RAP","篮球")player.print_all()

所有类的超类object

在Python中,所有的类都直接或间接地继承自object类,类似于Java中的Object类。不过在Python 3中一般不需要显式继承object,因为所有的类默认就是新式类。与Java的Object类类似,Python中的object类也提供了一些通用的方法,这些方法可以在自定义类中使用或者覆盖:

  1. __str__()方法: 类似于Java中的toString()方法,它返回对象的字符串表示形式。
def __str__(self):return "This is a custom object"
  1. __eq__()方法: 用于比较两个对象是否相等。默认的实现是比较对象的身份标识(identity),即是否指向同一内存地址。可以根据实际需要覆盖该方法。
def __eq__(self, other):if isinstance(other, MyClass):return self.some_value == other.some_valuereturn False
  1. __hash__()方法: 返回对象的哈希码值。与Java中的hashCode()类似,用于在散列表等数据结构中使用。
def __hash__(self):return hash(self.some_value)
  1. __repr__()方法: 返回对象的“官方”字符串表示,通常是一个可以用来重建对象的表达式。
def __repr__(self):return f"MyClass({self.some_value})"

这些方法在Python中的使用与Java中的Object类的方法类似,但是命名方式略有不同。在Python中,双下划线(__)表示特殊方法(也称为魔法方法或魔术方法),用于实现类的特殊行为。

注意事项和建议与Java类似:

  • __eq__()__hash__()一致性: 如果两个对象通过__eq__()方法相等,那么它们的__hash__()值应该相等,以确保在使用散列表等数据结构时能够正确地工作。

  • __str__()__repr__()可读性: 类似于Java中的toString()方法,这两个方法的实现应该返回清晰、简洁且可读性强的字符串。

魔术方法

你可能注意到了,上述出现的所有方法均以两个短横线开始或结束,这便是python中的魔术方法,它们大多数都来自object类,下面是一些常见的魔术方法参考表格:

魔术方法描述
__init__(self, ...)初始化对象,在创建对象时调用
__del__(self)删除对象时调用
__str__(self)返回对象的字符串表示
__repr__(self)返回对象的“官方”字符串表示,用于开发和调试
__len__(self)返回对象的长度,使用内置的len()函数时调用
__getitem__(self, key)定义获取元素的行为,例如obj[key]
__setitem__(self, key, value)定义设置元素的行为,例如obj[key] = value
__delitem__(self, key)定义删除元素的行为,例如del obj[key]
__iter__(self)定义迭代器的行为,使对象可迭代
__next__(self)定义迭代器的next方法,返回下一个迭代值
__contains__(self, item)定义成员测试行为,例如item in obj
__call__(self, ...)实例对象可调用,类似函数调用的行为
__eq__(self, other)定义相等比较的行为,例如obj == other
__ne__(self, other)定义不相等比较的行为,例如obj != other
__lt__(self, other)定义小于比较的行为,例如obj < other
__le__(self, other)定义小于等于比较的行为,例如obj <= other
__gt__(self, other)定义大于比较的行为,例如obj > other
__ge__(self, other)定义大于等于比较的行为,例如obj >= other
__add__(self, other)定义加法行为,例如obj + other
__sub__(self, other)定义减法行为,例如obj - other
__mul__(self, other)定义乘法行为,例如obj * other
__truediv__(self, other)定义真除法行为,例如obj / other
__floordiv__(self, other)定义整除法行为,例如obj // other
__mod__(self, other)定义取模行为,例如obj % other
__pow__(self, other[, modulo])定义幂运算行为,例如obj ** other
__enter__(self)在进入with语句块时调用,用于资源的初始化和分配
__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback)在离开with语句块时调用,用于资源的释放和清理
__setattr__(self, name, value)在设置属性时调用,例如obj.attr = value
__getattr__(self, name)在获取不存在的属性时调用,例如obj.nonexistent_attr

类属性使用

在Python中,类属性是属于类而不是类的实例的属性。它们是在类定义中声明的变量,而不是在类的实例中创建的。所有属于类的实例共享相同的类属性。

class CarClass:# 类属性num_wheels: int = 4def __init__(self, make, model) -> None:# 实例属性self.make = makeself.model = modelif __name__ == "__main__":# 创建两个 Car 实例car_one: CarClass = CarClass("Toyota", "Camry")car_two: CarClass = CarClass("Honda", "Accord")# 访问实例属性print(car_one.make)  # 输出: Toyotaprint(car_two.model)  # 输出: Accord# 访问类属性(使用类名或实例都可以)print(CarClass.num_wheels)  # 输出: 4print(car_one.num_wheels)  # 输出: 4print(car_two.num_wheels)  # 输出: 4# 修改类属性(注意这会影响所有实例)CarClass.num_wheels = 6# 检查修改后的类属性print(CarClass.num_wheels)  # 输出: 6print(car_one.num_wheels)  # 输出: 6print(car_two.num_wheels)  # 输出: 6

需要注意的是:类属性不会被实例化给每个对象,而是被所有该类的实例所共享。当你创建一个类属性时,它属于类本身,而不是类的实例。所有通过该类创建的实例都可以访问和共享相同的类属性。

在Python中,实例在访问属性时首先查找实例本身是否有该属性,如果没有,它会继续查找类的属性。这就是为什么实例可以访问类属性的原因。

实例属性遮蔽

接下来考虑以下问题:

我们在 CarClass.num_wheels = 6 前增加一行代码 car_one.num_wheels = 233,此时运行代码将会的出什么结果呢?

在这里插入图片描述

当你运行 car_one.num_wheels = 233时,它会创建一个新的实例属性 num_wheels,而不是修改类属性。这是因为在 Python 中,如果你为实例赋值一个属性,它会在实例上创建一个同名的属性,而不会影响到类属性。这就是实例属性遮蔽

self引用实例对象

在 Python 中,self 是一个惯例,用于表示对象实例本身。它是在类的方法中作为第一个参数传递的,但在调用该方法时不需要显式传递。self 提供了一种引用对象实例属性和方法的方式

但是self 的命名并不是强制的,你可以使用其他名称,但 self 是一个广泛接受的约定,因此建议在大多数情况下使用它(不推荐自己定义,应使用self或团队,公司的约定)。如以下不推荐的自定义示例:

class TestClass:def __init__(my_self, value):my_self.value = valuedef printf(my_self):print(my_self.value)obj = TestClass(233)
obj.printf()

这篇关于Python编程-面向对象基础与入门到实践一书的内容拓展的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/559877

相关文章

Python将博客内容html导出为Markdown格式

《Python将博客内容html导出为Markdown格式》Python将博客内容html导出为Markdown格式,通过博客url地址抓取文章,分析并提取出文章标题和内容,将内容构建成html,再转... 目录一、为什么要搞?二、准备如何搞?三、说搞咱就搞!抓取文章提取内容构建html转存markdown

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢?我尝试一种更为智能的方法:P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整

Python Websockets库的使用指南

《PythonWebsockets库的使用指南》pythonwebsockets库是一个用于创建WebSocket服务器和客户端的Python库,它提供了一种简单的方式来实现实时通信,支持异步和同步... 目录一、WebSocket 简介二、python 的 websockets 库安装三、完整代码示例1.

揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

《揭秘PythonSocket网络编程的7种硬核用法》Socket不仅能做聊天室,还能干一大堆硬核操作,这篇文章就带大家看看Python网络编程的7种超实用玩法,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录1.端口扫描器:探测开放端口2.简易 HTTP 服务器:10 秒搭个网页3.局域网游戏:多人联机对战4.

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战:从入门到进阶优化1. MyBatis

Java并发编程必备之Synchronized关键字深入解析

《Java并发编程必备之Synchronized关键字深入解析》本文我们深入探索了Java中的Synchronized关键字,包括其互斥性和可重入性的特性,文章详细介绍了Synchronized的三种... 目录一、前言二、Synchronized关键字2.1 Synchronized的特性1. 互斥2.

Spring Boot 配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录

《SpringBoot配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录》SpringBoot的配置文件是灵活且强大的工具,通过合理的配置管理,可以让应用开发和部署更加高效,无论是简单的属性配置,还是复杂... 目录Spring Boot 配置文件详解一、Spring Boot 配置文件类型1.1 applicatio