一,类和实例
1,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;
class Student(object):
pass
定义类:定义类是通过class
关键字,class
后面紧接着是类名,即Student
,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object)
,
表示该类是从哪个类继承下来的,通常,如果没有合适的继承类,就使用object
类,这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Student
类,就可以根据Student
类创建出Student
的实例,创建实例是通过类名+()实现的:
bart = Student()
2,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;
方法就是类的功能,也就是定义在类里面的函数,它实现了某个功能
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
由于类可以起到模板的作用,因此,可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__
方法,在创建实例的时候,就把name
,score
等属性绑上去:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):#构造函数:就是类在实例化的时候做的某些初始化操作
self.name = name
self.score = score
def __del__(self):#析构函数:析构函数就是这个实例在销毁的时候做的一些操作。
self.cur.close()
self.coon.close()
注意到__init__
方法的第一个参数永远是self
,表示创建的实例本身,因此,在__init__
方法内部,就可以把各种属性绑定到self
,因为self
就指向创建的实例本身。
有了__init__
方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__
方法匹配的参数,但self
不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:
bart = Student(‘Bart Simpson‘, 59)
print(bart.name)
print(bart.score)
和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self
,并且,调用时,不用传递该参数。
除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
实例:
import pymysql
class OpMySql1: #经典类
pass
class OpMySql(object):#新式类
def __init__(self,host,user,password,db,port=3306,charset=‘utf8‘):#构造函数,就是类在实例化的时候做的某些初始化操作
schema = {
‘user‘:user,
‘host‘:host,
‘password‘:password,
‘db‘:db,
‘port‘:port,
‘charset‘:charset
}
try:
self.coon = pymysql.connect(**schema)
except Exception as e:
print(‘数据库连接异常!%s‘%e)
quit(‘数据库连接异常!%s‘%e)
else:#没有出异常的情况下,建立游标
self.cur = self.coon.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
def execute(self,sql):#类的方法
try:
self.cur.execute(sql)
except Exception as e:
print(‘sql有错误%s‘%e)
return e
if sql[:6].upper()==‘SELECT‘:
return self.cur.fetchall()
else:#其他sql语句的话
self.coon.commit()
return ‘ok‘
def __del__(self):#析构函数:析构函数就是这个实例在销毁的时候做的一些操作。
self.cur.close()
self.coon.close()
res = OpMySql(‘211.149.218.16‘,‘jxz‘,‘123456‘,db=‘jxz‘) #实例化
print(res.execute(‘select * from stu;‘))
print(res.execute(‘select * from stu;‘))
print(res.execute(‘select * from stu;‘))
二,数据封装
把一些功能的实现细节不对外暴露,类中对数据的赋值、内部调用对外部用户是透明的,这使类变成了一个胶囊或容器,里面包含着类的数据和方法。
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):#类的方法
print(‘%s: %s‘ % (self.name, self.score))
要定义一个方法,除了第一个参数是self
外,其他和普通函数一样。要调用一个方法,只需要在实例变量上直接调用,除了self
不用传递,其他参数正常传入:
print(bart.print_score())
这样一来,我们从外部看Student
类,就只需要知道,创建实例需要给出name
和score
,而如何打印,都是在Student
类的内部定义的,这些数据和逻辑被“封装”起来了,调用很容易,但却不用知道内部实现的细节。
封装的另一个好处是可以给Student
类增加新的方法,比如get_grade
:
class Student(object): ... def get_grade(self): if self.score >= 90: return ‘A‘ elif self.score >= 60: return ‘B‘ else: return ‘C‘
三,实例属性与类属性(实例变量与类变量)
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#实例变量,必须实例化之后才能用,成员变量
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‘#类变量
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
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,所有会继续查找class的name属性,输出结果:Student
print(Student.name) #打印类的name 属性,输出结果: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,因此它会屏蔽掉类属性,输出结果:Michael
print(Student.name) #但是类属性并未消失,用Student.name仍然可以访问,输出结果: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,输出结果: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。
四,访问限制(私有变量)
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
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))
改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name
和实例变量.__score
了
bart = Student(‘Bart Simpson‘, 59)
print(bart.__name)
输出结果:
AttributeError: ‘Student‘ object has no attribute ‘__name‘
五,继承和多态(python 不支持多态)
继承可以把父类的所有功能都直接拿过来,这样就不必重零做起,子类只需要新增自己特有的方法,也可以把父类不适合的方法覆盖重写
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):#对于Dog来说,Animal就是它的父类,对于Animal来说,Dog就是它的子类
pass
class Cat(Animal):
pass
继承有最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial
实现了run()
方法,因此,Dog
和Cat
作为它的子类,什么事也没干,就自动拥有了run()
方法
dog = Dog() dog.run() cat = Cat() cat.run()
输出结果:
Animal is running...
Animal is running...
class Animal(object):#父类
def run(self):
print(‘Animal is running...‘)
class Dog(Animal):#子类也可以将父类不适合的方法覆盖重写
def run(self):
print(‘Dog is running...‘)#修改
class Cat(Animal):
def run(self):
print(‘Cat is running...‘)
六,使用@property(属性方法)
在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改:
s = Student() s.score = 9999
这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()
方法来设置成绩,再通过一个get_score()
来获取成绩,这样,在set_score()
方法里,就可以检查参数:
class Student(object):
def get_score(self):
return self._score
def set_score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError(‘score must be an integer!‘)
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError(‘score must between 0 ~ 100!‘)
self._score = value
s = Student()
s.set_score(60)
print(s.get_score())#输出结果 60
s.set_score(9999)
print(s.get_score()) #输出结果: ValueError: score must between 0 ~ 100!
但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?
还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法,装饰器一样起作用。Python内置的@property
装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的:
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError(‘score must be an integer!‘)
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError(‘score must between 0 ~ 100!‘)
self._score = value@property
的实现比较复杂,我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性,只需要加上@property
就可以了,
此时,@property
本身又创建了另一个装饰器@score.setter
,负责把一个setter方法变成属性赋值,于是,我们就拥有一个可控的属性操作:
s = Student()
s.score = 60
print(s.score) #输出结果:60
s.score = 9999
print(s.score) #输出结果:ValueError: score must between 0 ~ 100!
注意到这个神奇的@property
,我们在对实例属性操作的时候,就知道该属性很可能不是直接暴露的,而是通过getter和setter方法来实现的。
还可以定义只读属性,只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性:
class Student(object): @property def birth(self): return self._birth @birth.setter def birth(self, value): self._birth = value @property def age(self): return 2015 - self._birth
上面的birth
是可读写属性,而age
就是一个只读属性,因为age
可以根据birth
和当前时间计算出来
小结
@property
广泛应用在类的定义中,可以让调用者写出简短的代码,同时保证对参数进行必要的检查,这样,程序运行时就减少了出错的可能性。
七,静态方法和类方法
@staticmethod #静态方法
def other():
print(‘我是other‘)
@classmethod#类方法,也不需要实例化,直接就能用。它静态方法高级一点
#它可以使用类变量和类方法。
def class_fun(cls):
print(cls.xiaohei)
cls.class_fun2()
@classmethod
def class_fun2(cls):
print(‘我是类方法2‘)
静态方法
不需要实例化就能直接用的,其实和类没有什么关系,就是一个普通的函数
写在了类里面而已,也用不了self的那些东西,也调用不类里面的其他函数。