Python全栈开发之路 第八篇：面向对象编程设计与开发
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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全栈开发之路 第八篇：面向对象编程设计与开发相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、继承与派生
什么是继承？
继承指的是类与类之间的关系，是一种什么是什么的关系，继承的功能之一就是用来解决代码重用问题。
继承是一种创建新的类的方式，在python中，新建的类可以继承一个或多个父类，父类又可以成为基类，或超类，新建的类称为派生类或子类。
python中类的继承分为：单继承 和 多继承
"""
继承：一种创建新类的方式
"""
class ParentClass1: #定义父类
pass
class ParentClass2: #定义父类
pass
#单继承，基类是ParentClass1，派生类是SubClass1
class SubClass1(ParentClass1):
pass
#python支持多继承，用逗号分隔开多个继承的类
class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2):
pass
# 查看 继承的父类
print(SubClass1.__bases__)
print(SubClass2.__bases__)
"""
结果:
(<class \'__main__.ParentClass1\'>,)
(<class \'__main__.ParentClass1\'>, <class \'__main__.ParentClass2\'>)
"""
经典类与新式类
1.只有在python2中才分新式类和经典类，python3中统一都是新式类 2.在python2中，没有显式的继承object类的类，以及该类的子类，都是经典类 3.在python2中，显式地声明继承object的类，以及该类的子类，都是新式类 4.在python3中，无论是否继承object，都默认继承object，即python3中所有类均为新式类
注意：如果没有指定基类，python的类会默认继承object类，object是所有python类的基类，它提供了一些常见方法（如__str__）的实现。
class ParentClass1():
pass
class ParentClass2():
pass
print(ParentClass1.__bases__)
print(ParentClass2.__bases__)
"""
结果:
(<class \'object\'>,)
(<class \'object\'>,)
"""
抽象与继承（先抽象后继承）
抽象即抽取类似或者比较像的部分。
抽象分成两个层次：
1.将奥巴马和梅西这俩对象比较像的部分抽取成类；
2.将人，猪，狗这三个类比较像的部分抽取成父类。
抽象最主要的作用是划分类别（可以隔离关注点，降低复杂度）
继承：是基于抽象的结果，通过编程语言去实现它，肯定先经历抽象这一过程，才能通过继承的方式去表达出抽象的结构。
抽象只是分析和设计的过程中，一个动作或者说一种技巧，通过抽象可以得到类。
继承与重用性
如果在编程过程中 定义了一个类A，然后又需要定义一个类B，但B的大部分内容与A相同时，这就用到了类的继承的概念。 通过继承的方式新建类B，让B继承A，B就会拥有A的所有属性（数据属性 和 函数属性），实现了代码重用。
class Hero:
def __init__(self,nickname,aggressivity,life_value):
self.nickname=nickname
self.aggressivity=aggressivity
self.life_value=life_value
def move_forward(self):
print(\'%s move forward\' %self.nickname)
def move_backward(self):
print(\'%s move backward\' %self.nickname)
def move_left(self):
print(\'%s move forward\' %self.nickname)
def move_right(self):
print(\'%s move forward\' %self.nickname)
def attack(self,enemy):
enemy.life_value-=self.aggressivity
class Garen(Hero):
pass
class Riven(Hero):
pass
g1=Garen(\'草丛伦\',100,300)
r1=Riven(\'锐雯雯\',57,200)
print(g1.life_value) #结果:300
r1.attack(g1)
print(g1.life_value) #结果:243
提示：用已经有的类建立一个新的类，这样就重用了已经有的软件中的一部分设置大部分，大大节省了编程工作量，这就是常说的软件重用，不仅可以重用自己的类，也可以继承别人的，比如标准库，来定制新的数据类型，这样就是大大缩短了软件开发周期，对大型软件开发来说，意义重大。
属性查找
class Foo:
def f1(self):
print(\'from Foo.f1\')
def f2(self):
print(\'from Foo.f2\')
self.f1() # b.f1()
class Bar(Foo):
def f1(self):
print(\'from Bar.f1\')
b=Bar()
b.f2()
\'\'\'
打印结果:
from Foo.f2
from Bar.f1
\'\'\'
派生
当然子类也可以添加自己新的属性或者在自己这里重新定义这些属性（不会影响到父类），需要注意的是，一旦重新定义了自己的属性且与父类重名，那么调用新增的属性时，就以自己为准了。
class Riven(Hero):
camp=\'Noxus\'
def attack(self,enemy): #在自己这里定义新的attack,不再使用父类的attack,且不会影响父类
print(\'from riven\')
def fly(self): #在自己这里定义新的
print(\'%s is flying\' %self.nickname)
在子类中，新建的重名的函数属性，在编辑函数内功能的时候，有可能需要重用父类中重名的那个函数功能，应该是用调用普通函数的方式，即：类名.func()，此时就与调用普通函数一样了，因此即便是self参数也要为其传值。
class Riven(Hero):
camp=\'Noxus\'
def __init__(self,nickname,aggressivity,life_value,skin):
Hero.__init__(self,nickname,aggressivity,life_value) #调用父类功能
self.skin=skin #新属性
def attack(self,enemy): #在自己这里定义新的attack,不再使用父类的attack,且不会影响父类
Hero.attack(self,enemy) #调用功能
print(\'from riven\')
def fly(self): #在自己这里定义新的
print(\'%s is flying\' %self.nickname)
r1=Riven(\'锐雯雯\',57,200,\'比基尼\')
r1.fly()
print(r1.skin)
\'\'\'
结果:
锐雯雯 is flying
比基尼
\'\'\'
继承的实现原理
对于你定义的每一个类时，python会计算出一个方法解析顺序（MRO）列表，这个MRO类表就是一个简单的所有基类的线性顺序表，例如：
>>> F.mro() #等同于F.__mro__ [<class \'__main__.F\'>, <class \'__main__.D\'>, <class \'__main__.B\'>, <class \'__main__.E\'>, <class \'__main__.C\'>, <class \'__main__.A\'>, <class \'object\'>]
为了实现继承，python会在MRO 列表上从左到右开始查找基类，直到找到第一个匹配这个属性的类为止。
而这个MRO列表的构造是通过一个C3线性化算法来实现的。我们不去深究这个算法的数学原理,它实际上就是合并所有父类的MRO列表并遵循如下三条准则：
1、子类会先于父类被检查。 2、多个父类会根据它们在列表中的顺序被检查。 3、如果对于下一个类存在两个合法的选择，选择第一个父类。
在Java和C#中子类只能继承一个父类，而Python中子类可以同时继承多个父类，如果继承了多个父类，那么属性的查找方式有两种，分别是：深度优先和广度优先。
代码示例
class A(object):
def test(self):
print(\'from A\')
class B(A):
def test(self):
print(\'from B\')
class C(A):
def test(self):
print(\'from C\')
class D(B):
def test(self):
print(\'from D\')
class E(C):
def test(self):
print(\'from E\')
class F(D,E):
# def test(self):
# print(\'from F\')
pass
f1=F()
f1.test()
print(F.__mro__) #只有新式才有这个属性可以查看线性列表，经典类没有这个属性
#新式类继承顺序:F->D->B->E->C->A
#经典类继承顺序:F->D->B->A->E->C
#python3中统一都是新式类
#pyhon2中才分新式类与经典类
在子类中调用父类的方法
在子类派生出的新方法中，往往需要重用父类的方法，我们有两种方式实现
方式一：指名道姓，即父类名.父类方法()
class Vehicle: #定义交通工具类
Country=\'China\'
def __init__(self,name,speed,load,power):
self.name=name
self.speed=speed
self.load=load
self.power=power
def run(self):
print(\'开动啦...\')
class Subway(Vehicle): #地铁
def __init__(self,name,speed,load,power,line):
Vehicle.__init__(self,name,speed,load,power) # ‘指名道姓’
self.line=line
def run(self):
print(\'地铁%s号线欢迎您\' %self.line)
Vehicle.run(self)
line13=Subway(\'中国地铁\',\'180m/s\',\'1000人/箱\',\'电\',13)
line13.run()
方式二：supper()
class Vehicle: #定义交通工具类
Country=\'China\'
def __init__(self,name,speed,load,power):
self.name=name
self.speed=speed
self.load=load
self.power=power
def run(self):
print(\'开动啦...\')
class Subway(Vehicle): #地铁
def __init__(self,name,speed,load,power,line):
#super(Subway,self) 就相当于实例本身 在python3中super()等同于super(Subway,self)
super().__init__(name,speed,load,power)
self.line=line
def run(self):
print(\'地铁%s号线欢迎您\' %self.line)
super(Subway,self).run()
class Mobike(Vehicle):#摩拜单车
pass
line13=Subway(\'中国地铁\',\'180m/s\',\'1000人/箱\',\'电\',13)
line13.run()
这两种方式的区别：方式一是跟继承没有关系的，而方式二的 super() 是依赖于继承的，并且即使没有直接继承关系，super仍然会按照 MRO 继续往后查找 。
#A没有继承B,但是A内super会基于C.mro()继续往后找
class A:
def test(self):
super().test()
class B:
def test(self):
print(\'from B\')
class C(A,B):
pass
c=C()
c.test() #打印结果:from B
print(C.mro())
#[<class \'__main__.C\'>, <class \'__main__.A\'>, <class \'__main__.B\'>, <class \'object\'>]
二、组合
组合指的是，在一个类中以另外一个类的对象作为数据属性，称为类的组合。
组合与继承：
1、继承的方式 通过继承建立了派生类与基类之间的关系，它是一种\'是\'的关系，比如白马是马，人是动物。 当类之间有很多相同的功能，提取这些共同的功能做成基类，用继承比较好，比如老师是人，学生是人。 2、组合的方式 用组合的方式建立了类与组合的类之间的关系，它是一种 ‘有’ 的关系，比如教授有生日，教授教python和linux课程，教授有学生s1、s2、s3...
示例：继承与组合
class People:
def __init__(self,name,age,sex):
self.name=name
self.age=age
self.sex=sex
class Course:
def __init__(self,name,period,price):
self.name=name
self.period=period
self.price=price
def tell_info(self):
print(\'<%s %s %s>\' %(self.name,self.period,self.price))
class Teacher(People):
def __init__(self,name,age,sex,job_title):
People.__init__(self,name,age,sex)
self.job_title=job_title
self.course=[]
self.students=[]
class Student(People):
def __init__(self,name,age,sex):
People.__init__(self,name,age,sex)
self.course=[]
egon=Teacher(\'egon\',18,\'male\',\'沙河霸道金牌讲师\')
s1=Student(\'牛榴弹\',18,\'female\')
python=Course(\'python\',\'3mons\',3000.0)
linux=Course(\'python\',\'3mons\',3000.0)
#为老师egon和学生s1添加课程
egon.course.append(python)
egon.course.append(linux)
s1.course.append(python)
#为老师egon添加学生s1
egon.students.append(s1)
#使用
for obj in egon.course:
obj.tell_info()
class People: school=\'luffycity\' def __init__(self,name,age,sex): self.name=name self.age=age self.sex=sex class Teacher(People): def __init__(self,name,age,sex,level,salary,): super().__init__(name,age,sex) self.level=level self.salary=salary def teach(self): print(\'%s is teaching\' %self.name) class Student(People): def __init__(self, name, age, sex, class_time,): super().__init__(name,age,sex) self.class_time=class_time def learn(self): print(\'%s is learning\' % self.name) class Course: def __init__(self,course_name,course_price,course_period): self.course_name = course_name self.course_price = course_price self.course_period = course_period def tell_info(self): print(\'课程名<%s> 课程价钱<%s> 课程周期<%s>\' %(self.course_name,self.course_price,self.course_period)) class Date: def __init__(self,year,mon,day): self.year=year self.mon=mon self.day=day def tell_info(self): print(\'%s-%s-%s\' %(self.year,self.mon,self.day)) # teacher1=Teacher(\'alex\',18,\'male\',10,3000,) # teacher2=Teacher(\'egon\',28,\'male\',30,3000,) # python=Course(\'python\',3000,\'3mons\') # linux=Course(\'linux\',2000,\'4mons\') # print(python.course_name) # teacher1.course=python # teacher2.course=python # print(python) # print(teacher1.course) # print(teacher2.course) # print(teacher1.course.course_name) # print(teacher2.course.course_name) # teacher1.course.tell_info() # student1=Student(\'张三\',28,\'female\',\'08:30:00\') # student1.course1=python # student1.course2=linux # student1.course1.tell_info() # student1.course2.tell_info() # student1.courses=[] # student1.courses.append(python) # student1.courses.append(linux) student1=Student(\'张三\',28,\'female\',\'08:30:00\') d=Date(1988,4,20) python=Course(\'python\',3000,\'3mons\') student1.birh=d student1.birh.tell_info() student1.course=python student1.course.tell_info()
总结：
当类之间有显著的不同时，并且较小的类是较大的类所需要的组件时，用 组合 比较好。
三、抽象类
抽象基类的核心定义在一个名为 abc 的模块中。抽象类是一个特殊的类，它的特殊之处在于只能被继承，不能被实例化。
抽象类与普通类的不同之处在于：抽象类中只能有抽象方法（没有实现功能），该类不能被实例化，只能被继承，且子类必须实现抽象方法。
一个抽象类具有以下特性：
1、抽象意味着这些类 中不包括我们需要的所有方法的定义。为了让它成为一个真正有用的子类，我们需要提供一些方法定义。
2、基类意味着其他类会把它当成基类来使用。
3、抽象类本身提供了一些方法的定义。更重要的是，抽象基类为缺失的方法函数提供了方法签名。子类必须提供正确的方法来创建符合抽象类定义的接口的具体类。
在python中实现抽象类：
#一切皆文件
import abc #利用abc模块实现抽象类
class All_file(metaclass=abc.ABCMeta): # 只能被继承，不能被实例化
all_type=\'file\'
@abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
def read(self):
\'子类必须定义读功能\'
pass
@abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
def write(self):
\'子类必须定义写功能\'
pass
# class Txt(All_file):
# pass
#
# t1=Txt() #报错,子类没有定义抽象方法
class Txt(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
def read(self):
print(\'文本数据的读取方法\')
def write(self):
print(\'文本数据的读取方法\')
class Sata(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
def read(self):
print(\'硬盘数据的读取方法\')
def write(self):
print(\'硬盘数据的读取方法\')
class Process(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
def read(self):
print(\'进程数据的读取方法\')
def write(self):
print(\'进程数据的读取方法\')
wenbenwenjian=Txt()
yingpanwenjian=Sata()
jinchengwenjian=Process()
#这样大家都是被归一化了,也就是一切皆文件的思想
wenbenwenjian.read()
yingpanwenjian.write()
jinchengwenjian.read()
print(wenbenwenjian.all_type)
print(yingpanwenjian.all_type)
print(jinchengwenjian.all_type)
抽象类与接口
抽象类的本质还是类，指的是一组类的相似性，包括数据属性（如all_type）和函数属性（如read、write），而接口只强调函数属性的相似性。
抽象类是一个介于类和接口直接的一个概念，同时具备类和接口的部分特性，可以用来实现归一化设计。
四、多态与多态性
多态性是指在不考虑实例类型的情况下使用实例，多态性分为静态多态性 和 动态多态性。
静态多态性：如任何类型都可以用运算符 + 进行运算
动态多态性：如下
peo=People()
dog=Dog()
pig=Pig()
#peo、dog、pig都是动物,只要是动物肯定有talk方法
#于是我们可以不用考虑它们三者的具体是什么类型,而直接使用
peo.talk()
dog.talk()
pig.talk()
#更进一步,我们可以定义一个统一的接口来使用
def func(obj):
obj.talk()
多态性的好处：
1.增加了程序的灵活性 以不变应万变，不论对象千变万化，使用者都是同一种形式去调用，如func(animal) 2.增加了程序额可扩展性 通过继承animal类创建了一个新的类，使用者无需更改自己的代码，还是用func(animal)去调用
>>> class Cat(Animal): #属于动物的另外一种形态：猫 ... def talk(self): ... print(\'say miao\') ... >>> def func(animal): #对于使用者来说，自己的代码根本无需改动 ... animal.talk() ... >>> cat1=Cat() #实例出一只猫 >>> func(cat1) #甚至连调用方式也无需改变，就能调用猫的talk功能 say miao \'\'\' 这样我们新增了一个形态Cat，由Cat类产生的实例cat1，使用者可以在完全不需要修改自己代码的情况下。使用和人、狗、猪一样的方式调用cat1的talk方法，即func(cat1) \'\'\'
鸭子类型
逗比时刻：
Python崇尚鸭子类型，即‘如果看起来像、叫声像而且走起路来像鸭子，那么它就是 \'鸭子\'。
python程序员通常根据这种行为来编写程序。例如，如果想编写现有对象的自定义版本，可以继承该对象。
也可以创建一个外观和行为像，但与它无任何关系的全新对象，后者通常用于保存程序组件的松耦合度。
例1：利用标准库中定义的各种‘与文件类似’的对象，尽管这些对象的工作方式像文件，但他们没有继承内置文件对象的方法。
#二者都像鸭子,二者看起来都像文件,因而就可以当文件一样去用
class TxtFile:
def read(self):
pass
def write(self):
pass
class DiskFile:
def read(self):
pass
def write(self):
pass
例2：序列类型有多种形态：字符串，列表，元组，但他们直接没有直接的继承关系
#str,list,tuple都是序列类型 s=str(\'hello\') l=list([1,2,3]) t=tuple((4,5,6)) #我们可以在不考虑三者类型的前提下使用s,l,t s.__len__() l.__len__() t.__len__() len(s) len(l) len(t)
五、封装
在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的）
#其实这仅仅这是一种变形操作
#类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变形成：_类名__x的形式：
class A:
__N=0 #类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N,会变形为_A__N
def __init__(self):
self.__X=10 #变形为self._A__X
def __foo(self): #变形为_A__foo
print(\'from A\')
def bar(self):
self.__foo() #只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到.
#A._A__N是可以访问到的，即这种操作并不是严格意义上的限制外部访问，仅仅只是一种语法意义上的变形
# 封装 class A: __x = 0 def __init__(self, name): self.__name = name def __foo(self): # _A__foo print("run foo") def bar(self): self.__foo() print("from bar") # print(A.__dict__) # print(A.__foo) # 报错 # print(A.__x) # 报错 # print(A) a = A(\'hyp\') # print(a.__name) # 报错 print(a.__dict__) # _A__name a.bar() """ 结果: {\'_A__name\': \'hyp\'} run foo from bar """ """ 这种变形的特点： 1.外部无法直接 obj.__AttrName 访问到 2.在类内部 obj.__AttrName 可以直接使用 """
这种自动变形的特点：
1、类中定义的__x只能在内部使用，如self.__x，引用的就是变形的结果。
2、这种变形其实正是针对外部的变形，在外部是无法通过__x这个名字访问到的。
3、在子类定义的__x不会覆盖在父类定义的__x，因为子类中变形成了：_子类名__x,而父类中变形成了：_父类名__x，即双下滑线开头的属性在继承给子类时，子类是无法覆盖的。
注意的问题：
1、这种机制也并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性，知道了类名和属性名就可以拼出名字：_类名__属性，然后就可以访问了，如a._A__N
2、变形的过程只在类的定义是发生一次,在定义后的赋值操作，不会变形。
3、在继承中，父类如果不想让子类覆盖自己的方法，可以讲方法定义为私有的。
#正常情况 >>> class A: ... def fa(self): ... print(\'from A\') ... def test(self): ... self.fa() ... >>> class B(A): ... def fa(self): ... print(\'from B\') ... >>> b=B() >>> b.test() from B #把fa定义成私有的，即__fa >>> class A: ... def __fa(self): #在定义时就变形为_A__fa ... print(\'from A\') ... def test(self): ... self.__fa() #只会与自己所在的类为准,即调用_A__fa ... >>> class B(A): ... def __fa(self): ... print(\'from B\') ... >>> b=B() >>> b.test() from A
封装的意义不只是隐藏
1、封装数据
将数据隐藏起来这不是目的。隐藏起来然后对外提供操作该数据的接口，然后我们可以在接口附加上对该数据操作的限制，以此完成对数据属性操作的严格控制。
class Teacher:
def __init__(self, name, age):
self.__name = name
self.__age = age
def tell_info(self):
print(\'<name>: %s; <age>: %s\' %(self.__name, self.__age))
def set_info(self, name, age):
if not isinstance(name, str):
raise TypeError(\'姓名必须是字符串类型\')
if not isinstance(age, int):
raise TypeError(\'年龄必须是整型\')
self.__name = name
self.__age = age
t = Teacher(\'hyp\', 18)
# t.tell_info()
t.set_info(\'lcy\', 20)
t.tell_info()
2、封装方法：目的是隔离复杂度
#取款是功能,而这个功能有很多功能组成:插卡、密码认证、输入金额、打印账单、取钱
#对使用者来说,只需要知道取款这个功能即可,其余功能我们都可以隐藏起来,很明显这么做
#隔离了复杂度,同时也提升了安全性
class ATM:
def __card(self):
print(\'插卡\')
def __auth(self):
print(\'用户认证\')
def __input(self):
print(\'输入取款金额\')
def __print_bill(self):
print(\'打印账单\')
def __take_money(self):
print(\'取款\')
def withdraw(self):
self.__card()
self.__auth()
self.__input()
self.__print_bill()
self.__take_money()
a=ATM()
a.withdraw()
特性
property是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值。
例一：BMI指数（bmi是计算而来的，但很明显它听起来像是一个属性而非方法，如果我们将其做成一个属性，更便于理解）
成人的BMI数值：
过轻：低于18.5
正常：18.5-23.9
过重：24-27
肥胖：28-32
非常肥胖, 高于32
体质指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）
EX：70kg÷（1.75×1.75）=22.86
class People:
def __init__(self,name,weight,height):
self.name=name
self.weight=weight
self.height=height
@property
def bmi(self):
return self.weight / (self.height**2)
p1=People(\'hyp\',75,1.85)
print(p1.bmi)
例二：圆的周长和面积
import math
class Circle:
def __init__(self,radius): #圆的半径radius
self.radius=radius
@property
def area(self):
return math.pi * self.radius**2 #计算面积
@property
def perimeter(self):
return 2*math.pi*self.radius #计算周长
c=Circle(10)
print(c.radius)
print(c.area) #可以向访问数据属性一样去访问area,会触发一个函数的执行,动态计算出一个值
print(c.perimeter) #同上
\'\'\'
输出结果:
314.1592653589793
62.83185307179586
\'\'\'
注意：此时的特性area和perimeter不能被赋值
c.area=3 #为特性area赋值 \'\'\' 抛出异常: AttributeError: can\'t set attribute \'\'\'
为什么要用property？
将一个类的函数定义成特性以后，对象再去使用的时候obj.name,根本无法察觉自己的name是执行了一个函数然后计算出来的，这种特性的使用方式遵循了统一访问的原则。
class Foo:
def __init__(self, val):
self.__name = val
@property
def name(self):
return self.__name
@name.setter
def name(self, value):
if not isinstance(value, str):
raise TypeError(\'%s must be str\' %value)
self.__name = value
@name.deleter
def name(self):
raise TypeError(\'Can not delete\')
f = Foo(\'HYP\')
# print(f.name)
f.name = \'lcy\'
print(f.name)
del f.name
封装与扩展性
封装在于明确区分内外，使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码；而外部使用用者只知道一个接口(函数)，只要接口（函数）名、参数不变，使用者的代码永远无需改变。这就提供一个良好的合作基础——或者说，只要接口这个基础约定不变，则代码改变不足为虑。
#类的设计者
class Room:
def __init__(self,name,owner,width,length,high):
self.name=name
self.owner=owner
self.__width=width
self.__length=length
self.__high=high
def tell_area(self): #对外提供的接口，隐藏了内部的实现细节，此时我们想求的是面积
return self.__width * self.__length
#使用者
>>> r1=Room(\'卧室\',\'egon\',20,20,20)
>>> r1.tell_area() #使用者调用接口tell_area
#类的设计者，轻松的扩展了功能，而类的使用者完全不需要改变自己的代码
class Room:
def __init__(self,name,owner,width,length,high):
self.name=name
self.owner=owner
self.__width=width
self.__length=length
self.__high=high
def tell_area(self): #对外提供的接口，隐藏内部实现，此时我们想求的是体积,内部逻辑变了,只需求修该下列一行就可以很简答的实现,而且外部调用感知不到,仍然使用该方法，但是功能已经变了
return self.__width * self.__length * self.__high
#对于仍然在使用tell_area接口的人来说，根本无需改动自己的代码，就可以用上新功能
>>> r1.tell_area()
六、绑定方法与非绑定方法
绑定方法：绑定给谁，谁来调用就自动把它本身当做第一个参数传入
1、绑定到类的方法：用 classmethod 装饰器的方法。 2、绑定到对象的方法：没有任何装饰器的修饰。
classmehtod是给类用的，即绑定到类，类在使用时会将类本身当做参数传给类方法的第一个参数（即便是对象来调用也会将类当作第一个参数传入），python为我们内置了函数classmethod来把类中的函数定义成类方法。
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
def tell(self):
print(\'名字是%s \' %self.name)
@classmethod
def func(cls): # cls = Foo
print(cls)
print(\'>>>>>>\')
return cls(\'None\')
@staticmethod # 非绑定方法，可以被随意调用
def func1(x, y):
print(x+y)
f = Foo(\'hyp\')
# print(Foo.tell) # 结果: <function Foo.tell at 0x0534AB70>
# Foo.tell(f)
# print(f.tell) # 结果:<bound method Foo.tell of <__main__.Foo object at 0x04FD7450>>
# f.tell()
# print(Foo.func) # 变成了 绑定方法
Foo.func() # 会把 Foo 作为第一个参数传入
# print(Foo)
# f.func() # 等价于Foo.func()
# print(Foo.func1)
# print(f.func1)
# Foo.func1(1,2)
# f.func1(1,5)
非绑定方法：用 staticmethod 装饰器的方法。
不与 类 或 对象 绑定，类和对象都可以调用，但是不能自动传值。
注意：与绑定到对象方法区分开，在类中直接定义的函数，没有被任何装饰器装饰的，都是绑定到对象的方法，可不是普通函数，对象调用该方法会自动传值，而staticmethod装饰的方法，不管谁来调用，都不能自动传值。
import settings
class MySQL:
def __init__(self,host,port):
self.host=host
self.port=port
@staticmethod
def from_conf():
return MySQL(settings.HOST,settings.PORT)
# @classmethod #哪个类来调用,就将哪个类当做第一个参数传入
# def from_conf(cls):
# return cls(settings.HOST,settings.PORT)
def __str__(self):
return \'就不告诉你\'
class Mariadb(MySQL):
def __str__(self):
return \'<%s:%s>\' %(self.host,self.port)
m=Mariadb.from_conf()
print(m) #我们的意图是想触发Mariadb.__str__,但是结果触发了MySQL.__str__的执行，打印就不告诉你：
以上是关于Python全栈开发之路 第八篇：面向对象编程设计与开发的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章