Python面向对象基础
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python面向对象基础相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
和其它编程语言相比,Python 在尽可能不增加新的语法和语义的情况下加入了类机制。
Python中的类提供了面向对象编程的所有基本功能:类的继承机制允许多个基类,派生类可以覆盖基类中的任何方法,方法中可以调用基类中的同名方法。
对象可以包含任意数量和类型的数据。
一、程序中定义类和对象
1、 定义类
定义函数时,函数只检测语法,不执行代码,但是定义类的时候,类体代码会在类定义阶段就立刻执行,并且会产生一个类的名称空间,也就是说类的本身其实就是一个容器/名称空间(__dict__),是用来存放名字的,这是类的用途之一。
语法格式如下:
class ClassName:. . .
类实例化后,可以使用其属性,实际上,创建一个类之后,可以通过类名访问其属性。
使用类名访问其属性:
# 注意类中定义变量使用驼峰体 class OldboyStudent(): school = \'oldboy\' def choose_course(self): print(\'is choosing course\') print(OldboyStudent.__dict__) # {\'__module__\': \'__main__\', \'school\': \'oldboy\', \'choose_course\':, \'__dict__\':, \'__weakref__\': print(OldboyStudent.__dict__[\'school\']) # oldboy print(OldboyStudent.__dict__[\'choose_course\']) #, \'__doc__\': None} try: OldboyStudent.__dict__[\'choose_course\']() except Exception as e: print(\'error:\', e) # error: choose_course() missing 1 required positional argument: \'self\' print(OldboyStudent.school) # oldboy print(OldboyStudent.choose_course(111)) # is choosing course print(OldboyStudent.choose_course) # OldboyStudent.country = \'China\' print(OldboyStudent.__dict__[\'country\']) # \'China\'
del OldboyStudent.school print(OldboyStudent.__dict__) # {\'__module__\': \'__main__\', \'choose_course\':, \'__dict__\': , \'__weakref__\': , \'__doc__\': None, \'country\': \'CHINA\'}
2、 定义对象
调用类即可产生对象,调用类的过程,又称为类的实例化,实例化的结果称为类的对象/实例。
stu1 = OldboyStudent() # 调用类会得到一个返回值,该返回值就是类的一个具体存在的对象/实例 print(stu1.school) # oldboy stu2 = OldboyStudent() # 调用类会得到一个返回值,该返回值就是类的一个具体存在的对象/实例 print(stu2.school) # oldboy stu3 = OldboyStudent() # 调用类会得到一个返回值,该返回值就是类的一个具体存在的对象/实例 stu3.choose_course() # is choosing course
二、定制对象独有特征
1、引入
对于上述的学生类,如果类的属性改了,则其他对象的属性也会随之改变
class OldboyStudent(): school = \'oldboy\' def choose_course(self): print(\'is choosing course\') stu1 = OldboyStudent() stu2 = OldboyStudent() OldboyStudent.school = \'OLDBOY\' print(stu1.school) # OLDBOY print(stu2.school) # OLDBOY
2、定制对象独有特征
对象本质类似于类,也是一个名称空间,但是对象的名称空间存放对象独有的名字,而类中存放的是对象们共有的名字。
因此我们可以直接为对象单独定制名字。
print(stu1.__dict__) # {} print(stu2.__dict__) # {} stu1.name = \'tank\' stu1.age = 18 stu1.gender = \'male\' print(stu1.name, stu1.age, stu1.gender) # tank 18 male try: print(stu2.name, stu2.age, stu2.gender) except Exception as e: print(e) # \'OldboyStudent\' object has no attribute \'name\' stu2.name = \'sean\' stu2.age = 19 stu2.gender = \'female\' print(stu2.name, stu2.age, stu2.gender) # sean 19 female
3、对象属性查找顺序
首先从自身查找,没找到往类中找,类中没有则会报错。即对象的属性查找顺序为:自身—>类—>父类—>报错。
class OldboyStudent: school = \'oldboy\' count = 0 aa = 10 #类的的公共变量aa def __init__(self, x, y, z): # 会在调用类时自动触发 self.name = x # stu1.name=\'耗哥\' self.age = y # stu1.age=18 self.sex = z # stu1.sex=\'male\' OldboyStudent.count += 1 # self.count += 1 self.aa = 1 #对象的私有变量aa def choose_course(self): print(\'is choosing course\') print(OldboyStudent.count) # 0 stu1 = OldboyStudent(\'nick\', 18, \'male\') print(stu1.count) # 1 stu2 = OldboyStudent(\'sean\', 17, \'male\') print(stu2.count) # 2 stu3 = OldboyStudent(\'tank\', 19, \'female\') print(stu3.count) # 3 print(OldboyStudent.count) # 3 # 由于上述修改的是类属性,类属性的count已经被修改为3,所以其他实例的count都为3 print(stu1.count) # 3 print(stu2.count) # 3 print(stu3.count) # 3 # 由于aa是私有属性,因此stu们都会用自己私有的aa,不会用类的aa。count也不属于对象 print(stu1.__dict__) # {\'name\': \'nick\', \'age\': 18, \'sex\': \'male\', \'aa\': 1} print(stu2.__dict__) # {\'name\': \'sean\', \'age\': 17, \'sex\': \'male\', \'aa\': 1} print(stu3.__dict__) # {\'name\': \'tank\', \'age\': 19, \'sex\': \'female\', \'aa\': 1}
4、类定义阶段定制属性
类有一个名为 __init__() 的特殊方法(构造方法),该方法在类实例化时会自动调用。
调用类时发生两件事:
- 创造一个空对象
- 自动触发类中__init__功能的执行,将stu1以及调用类括号内的参数一同传入。
class OldboyStudent: school = \'oldboy\' def __init__(self, name, age, gender): """调用类的时候自动触发""" self.name = name self.age = age self.gender = gender print(\'*\' * 50) def choose_course(self): print(\'is choosing course\') try: stu1 = OldboyStudent() except Exception as e: print(e) # __init__() missing 3 required positional arguments: \'name\', \'age\', and \'gender\' stu1 = OldboyStudent(\'nick\', 18, \'male\') # ************************************************** print(stu1.__dict__)
# {\'name\': \'nick\', \'age\': 18, \'gender\': \'male\'} #没有school
三、对象的绑定方法
类名称空间中定义的数据属性和函数属性都是共享给所有对象用的
对象名称空间中定义的只有数据属性,而且是对象所独有的数据属性。
1、类使用对象的绑定对象
类中定义的函数是类的函数属性,类可以使用它,但使用的就是一个普通的函数而已,意味着需要完全遵循函数的参数规则,该传几个值就传几个
class OldboyStudent: school = \'oldboy\' def __init__(self, name, age, gender): self.name = name self.age = age self.sex = gender def choose_course(self): print(f\'{self.name} choosing course\') def func(self): print(\'from func\') print(OldboyStudent.choose_course) # <function OldboyStudent.choose_course at 0x00000000023AEF70> try: OldboyStudent.choose_course(123) except Exception as e: print(e) # \'int\' object has no attribute \'name\'
2、对象使用对象的绑定方法
类中定义的函数是共享给所有对象的,对象也可以使用,而且是绑定给对象用的,
绑定的效果:绑定给谁,就应该由谁来调用,谁来调用就会将谁当作第一个参数自动传入。
类中定义的函数,类确实可以使用,但其实类定义的函数大多情况下都是绑定给对象用的,所以在类中定义的函数都应该自带一个参数self。
self代表类的实例,而非类
类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self,self 代表的是类的实例。
self 不是 python 关键字,我们把他换成 aaabbb也是可以正常执行的:
class OldboyStudent: school = \'oldboy\' def __init__(self, name, age, gender): self.name = name self.age = age self.sex = gender def choose_course(self): print(f\'{self.name} choosing course\') def func(self): print(\'from func\')
stu1 = OldboyStudent(\'nick\', 18, \'male\') stu2 = OldboyStudent(\'sean\', 17, \'male\') stu3 = OldboyStudent(\'tank\', 19, \'female\') stu1.choose_course() #相当于 stu1.choose_course(stul) 对象调对象绑定的方法,会自动传参 # nick choosing course stu2.choose_course() # sean choosing course stu3.choose_course() # tank choosing course stu1.func() # from func stu2.func() # from func
四、类与数据类型
python3中统一了类与类型的概念,类就是类型
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name f = Foo(\'name\') obj = Foo() print(type(obj)) # <class \'__main__.Foo\'> lis = [1, 2, 3] # 相当于 lis = list([1,2,3]) print(type(lis)) #
lis.append(4) # 对象调对象绑定的方法,会自动传参 list.append(lis,4) # 类调用对象绑定的方法,必须得传参
对象其实就是一个高度整合的产物,整合数据与专门操作该数据的方法(绑定方法)
import pymysql class Foo: def __init__(self, host, port, db, chartset): self.host = host self.port = port self.db = db self.charset = chartset def exc1(self, sql): conn = pymysql.connect(self.host, self.port, self.db, self.charset) conn.execute(sql) return xxx def exc2(self, proc_name): conn = pymysql.connect(self.host, self.port, self.db, self.charsett) conn.call_proc(proc_name) return xxx obj1 = Foo(\'1.1.1.1\', 3306, \'db1\', \'utf-8\') obj1.exc1(\'select * from t1\') obj1.exc1(\'select * from t2\') obj2 = Foo(\'1.1.1.2\', 3306, \'db1\', \'utf-8\') obj2.exc1(\'select * from t4\')
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