12 類 · Python基礎（英泰）

# Python 面向對象 Python從設計之初就已經是一門面向對象的語言，正因為如此，在Python中創建一個類和對象是很容易的。本章節我們將詳細介紹Python的面向對象編程。如果你以前沒有接觸過面向對象的編程語言，那你可能需要先了解一些面向對象語言的一些基本特征，在頭腦里頭形成一個基本的面向對象的概念，這樣有助于你更容易的學習Python的面向對象編程。接下來我們先來簡單的了解下面向對象的一些基本特征。 ## 面向對象技術簡介 * 類(Class):用來描述具有相同的屬性和方法的對象的集合。它定義了該集合中每個對象所共有的屬性和方法。對象是類的實例。 * 類變量：類變量在整個實例化的對象中是公用的。類變量定義在類中且在函數體之外。類變量通常不作為實例變量使用。 * 數據成員：類變量或者實例變量, 用于處理類及其實例對象的相關的數據。 * 方法重寫：如果從父類繼承的方法不能滿足子類的需求，可以對其進行改寫，這個過程叫方法的覆蓋（override），也稱為方法的重寫。 * 局部變量：定義在方法中的變量，只作用于當前實例所屬類的該方法。 * 實例變量：在類的聲明中，屬性是用變量來表示的。這種變量就稱為實例變量，是在類聲明的內部但是在類的其他成員方法之外聲明的。 * 繼承：即一個派生類（derived class）繼承基類（base class）的字段和方法。繼承也允許把一個派生類的對象作為一個基類對象對待。例如，有這樣一個設計：一個Dog類型的對象派生自Animal類，這是模擬"是一個（is-a）"關系（例圖，Dog是一個Animal）。 * 實例化：創建一個類的實例，類的具體對象。 * 方法：類中定義的函數。 * 對象：通過類定義的數據結構實例。對象包括兩個數據成員（類變量和實例變量）和方法。 * ## 創建類使用 class 語句來創建一個新類，class 之后為類的名稱并以冒號結尾: ~~~ class ClassName: '類的幫助信息' #類文檔字符串 class_suite #類體 ~~~ 類的幫助信息可以通過ClassName.\_\_doc\_\_查看。 class\_suite 由類成員，方法，數據屬性組成。 ### 實例以下是一個簡單的 Python 類的例子: ``` #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Employee: '所有員工的基類' empCount = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def displayCount(self): print "Total Employee %d" % Employee.empCount def displayEmployee(self): print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary ``` * empCount 變量是一個類變量，它的值將在這個類的所有實例之間共享。你可以在內部類或外部類使用 Employee.empCount 訪問。 * 第一種方法\_\_init\_\_()方法是一種特殊的方法，被稱為類的構造函數或初始化方法，當創建了這個類的實例時就會調用該方法 * self 代表類的實例，self 在定義類的方法時是必須有的，雖然在調用時不必傳入相應的參數。 ### self代表類的實例，而非類類的方法與普通的函數只有一個特別的區別——它們必須有一個額外的**第一個參數名稱**, 按照慣例它的名稱是 self。 ``` class Test: def prt(self): print(self) print(self.__class__) t = Test() t.prt() ``` 以上實例執行結果為： ~~~ <__main__.Test instance at 0x10d066878> __main__.Test ~~~ 從執行結果可以很明顯的看出，self 代表的是類的實例，代表當前對象的地址，而self.\_\_class\_\_則指向類。 self 不是 python 關鍵字，我們把他換成 yingtai也是可以正常執行的: ## 實例 ``` class Test: def prt(yingtai): print(yingtai) print(yingtai.__class__) t = Test() t.prt() ``` 以上實例執行結果為： ~~~ <__main__.Test instance at 0x10d066878> __main__.Test ~~~ ## 創建實例對象實例化類其他編程語言中一般用關鍵字 new，但是在 Python 中并沒有這個關鍵字，類的實例化類似函數調用方式。以下使用類的名稱 Employee 來實例化，并通過 \_\_init\_\_ 方法接收參數。 ~~~ "創建 Employee 類的第一個對象" emp1 = Employee("Zara", 2000) "創建 Employee 類的第二個對象" emp2 = Employee("Manni", 5000) ~~~ ## 訪問屬性您可以使用點號.來訪問對象的屬性。使用如下類的名稱訪問類變量: ~~~ emp1.displayEmployee() emp2.displayEmployee() print "Total Employee %d" % Employee.empCount ~~~ 完整實例： ``` #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Employee: '所有員工的基類' empCount = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def displayCount(self): print "Total Employee %d" % Employee.empCount def displayEmployee(self): print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary "創建 Employee 類的第一個對象" emp1 = Employee("Zara", 2000) "創建 Employee 類的第二個對象" emp2 = Employee("Manni", 5000) emp1.displayEmployee() emp2.displayEmployee() print "Total Employee %d" % Employee.empCount ``` 執行以上代碼輸出結果如下： ~~~ Name : Zara ,Salary: 2000 Name : Manni ,Salary: 5000 Total Employee 2 ~~~ 你可以添加，刪除，修改類的屬性，如下所示： ~~~ emp1.age = 7 # 添加一個 'age' 屬性 emp1.age = 8 # 修改 'age' 屬性 del emp1.age # 刪除 'age' 屬性 ~~~ 你也可以使用以下函數的方式來訪問屬性： * getattr(obj, name\[, default\]) : 訪問對象的屬性。 * hasattr(obj,name) : 檢查是否存在一個屬性。 * setattr(obj,name,value) : 設置一個屬性。如果屬性不存在，會創建一個新屬性。 * delattr(obj, name) : 刪除屬性。 ``` hasattr(emp1, 'age') # 如果存在 'age' 屬性返回 True。 getattr(emp1, 'age') # 返回 'age' 屬性的值 setattr(emp1, 'age', 8) # 添加屬性 'age' 值為 8 delattr(emp1, 'age') # 刪除屬性 'age' ``` ## Python內置類屬性 * \_\_dict\_\_ : 類的屬性（包含一個字典，由類的數據屬性組成） * \_\_doc\_\_ :類的文檔字符串 * \_\_name\_\_: 類名 * \_\_module\_\_: 類定義所在的模塊（類的全名是'\_\_main\_\_.className'，如果類位于一個導入模塊mymod中，那么className.\_\_module\_\_ 等于 mymod） * \_\_bases\_\_ : 類的所有父類構成元素（包含了一個由所有父類組成的元組） Python內置類屬性調用實例如下： ``` #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Employee: '所有員工的基類' empCount = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def displayCount(self): print "Total Employee %d" % Employee.empCount def displayEmployee(self): print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary print "Employee.__doc__:", Employee.__doc__ print "Employee.__name__:", Employee.__name__ print "Employee.__module__:", Employee.__module__ print "Employee.__bases__:", Employee.__bases__ print "Employee.__dict__:", Employee.__dict__ ``` 執行以上代碼輸出結果如下： ``` Employee.__doc__: 所有員工的基類 Employee.__name__: Employee Employee.__module__: __main__ Employee.__bases__: () Employee.__dict__: {'__module__': '__main__', 'displayCount': <function displayCount at 0x10a939c80>, 'empCount': 0, 'displayEmployee': <function displayEmployee at 0x10a93caa0>, '__doc__': '\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x91\x98\xe5\xb7\xa5\xe7\x9a\x84\xe5\x9f\xba\xe7\xb1\xbb', '__init__': <function __init__ at 0x10a939578>} ``` ## python對象銷毀(垃圾回收) Python 使用了引用計數這一簡單技術來跟蹤和回收垃圾。在 Python 內部記錄著所有使用中的對象各有多少引用。一個內部跟蹤變量，稱為一個引用計數器。當對象被創建時，就創建了一個引用計數，當這個對象不再需要時，也就是說，這個對象的引用計數變為0 時，它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的，由解釋器在適當的時機，將垃圾對象占用的內存空間回收。 ``` a = 40 # 創建對象 <40> b = a # 增加引用， <40> 的計數 c = [b] # 增加引用. <40> 的計數 del a # 減少引用 <40> 的計數 b = 100 # 減少引用 <40> 的計數 c[0] = -1 # 減少引用 <40> 的計數 ``` 垃圾回收機制不僅針對引用計數為0的對象，同樣也可以處理循環引用的情況。循環引用指的是，兩個對象相互引用，但是沒有其他變量引用他們。這種情況下，僅使用引用計數是不夠的。Python 的垃圾收集器實際上是一個引用計數器和一個循環垃圾收集器。作為引用計數的補充，垃圾收集器也會留心被分配的總量很大（及未通過引用計數銷毀的那些）的對象。在這種情況下，解釋器會暫停下來，試圖清理所有未引用的循環。 ### 實例析構函數 \_\_del\_\_ ，\_\_del\_\_在對象銷毀的時候被調用，當對象不再被使用時，\_\_del\_\_方法運行： ``` #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Point: def __init__( self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y def __del__(self): class_name = self.__class__.__name__ print class_name, "銷毀" pt1 = Point() pt2 = pt1 pt3 = pt1 print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印對象的id del pt1 del pt2 del pt3 ``` 以上實例運行結果如下： ``` 3083401324 3083401324 3083401324 Point 銷毀 ``` **注意：**通常你需要在單獨的文件中定義一個類，