python面向对象进阶

1. 类的成员

python 类的成员有三种：字段、方法、属性

字段

字段包括：普通字段和静态字段，他们在定义和使用中有所区别，而最本质的区别是内存中保存的位置不同，普通字段属于对象，只有对象创建之后，才会有普通字段，而且只能通过对象来调用静态字段属于类，解释器在加载代码的时候已经创建，对象和类都可以调用例子：

class Province:

country = '中国'           #静态字段

def __init__(self,name):

self.name = name            #普通字段

#调用字段：

obj = Province('河南')   #创建对象

res1 = obj.name   #对象调用普通字典

res2 = obj.country    #对象调用静态字段

print('对象调用普通字典:',res1)

print('对象调用静态字段:',res2)

res3 = Province.country   #类调用静态字段

res4 = Province.name    #类调用普通字段，会报错

print('类调用静态字段:',res3)

print('类调用普通字段:',res4)   #报错

输出结果：

对象调用普通字典: 河南

对象调用静态字段: 中国

类调用静态字段: 中国

Traceback (most recent call last):

File "D:/study-file/git/gitlab/study/code/day08/成员.py", line 24, in <module>

res4 = Province.name  # 类调用普通字段，会报错

AttributeError: type object 'Province' has no attribute 'name'

因为对象没有创建，所以在内存中并没有name这个字段，所以，类直接调用会报错

总结：静态字段在内存中只保存一份 普通字段在每个对象中都要保存一份 应用场景： 通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段。普通字段只能用对象访问，静态字段对象和类都可以访问(优先使用类访问)

方法

方法包括：普通方法、静态方法和类方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同普通方法属于类,由对象去调用执行,参数至少有一个self，执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；静态方法属于类,由类直接调用.当方法内部不需要对象中封装的值时,可以将方法写成静态，并且使用 @staticmethoe装饰,并且参数中不带self,参数可有可无类方法静态方法的特殊形式,至少有一个cls参数 由类执行 @classmethoe装饰，执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls举例：

class Province:

country = '中国'  # 静态字段

def __init__(self, name):

self.name = name  # 普通字段

def show(self):             #普通方法

print(self.country,self.name)

@staticmethod

def f1(arg):                    #静态方法

print(arg)

@classmethod

def f2(cls):            #类方法   cls为类名

print(cls)

# 调用字段：

obj = Province('河南')  # 创建对象

obj.show()        #类调用普通方法执行

obj.f1('对象调用静态方法执行')

Province.f1('类调用静态方法执行')

Province.f2()    #类调用类方法执行，返回类名

执行结果：

中国 河南

对象调用静态方法执行

类调用静态方法执行

<class '__main__.Province'>

总结 相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。

属性

属性是普通方法的变种，使用 @property来装饰，所以具有方法的表现形式,使用字段调用的方法来调用方法，所以也具有字段的访问形式。由对象来调用属性的基本使用

从执行结果中可以看出，常规类中方法的调用是obj.方法()的形式，但是此时调用属性是obj.方法,不加括号，这种形式和静态字段调用的形式一样，所以说有静态字段的调用方法；而在代码中看，属性的表现形式都是普通方法的形式，即函数，然后使用property来装饰，所以说有普通方法的表现形式

class Province:

country = '中国'  # 静态字段

def __init__(self, name):

    self.name = name  # 普通字段

def show(self):             #普通方法

    print(self.country,self.name)

@staticmethod

def f1(arg):                    #静态方法

    print(arg)

@classmethod

def f2(cls):            #类方法   cls为类名

    print(cls)

@property

def f3(self):  # 属性

print(self.name)

@f3.deleter

def f3(self):

print('del  f3')

@f3.setter

def f3(self,arg):

print('set f3',arg)

#调用属性

obj = Province('河南')  # 创建对象

obj.f3   #调用属性,自动执行@f3.getter装饰的方法   此形态类似于静态字段的调用

del obj.f3   #自动执行@f3.deleter装饰的方法，类似于静态字段的del

obj.f3 = '123'  #自动执行@f3.setter装饰的方法，类似静态字段的set方法

执行结果：

河南

del  f3

set f3 123

属性的表现形式装饰器：即在一个方法上应用@property装饰器，使方法变为一个属性

  ```class Foo：@propertydef f1(self):pass@f1.deleterdef f1(self):pass@f1.setterdef f3(self):pass```* 静态字段： 在类中定义値为property对象的静态字段```class Province:country = '中国'  # 静态字段def __init__(self, name):self.name = name  # 普通字段def show(self):             #普通方法print(self.country,self.name)@staticmethoddef f1(arg):                    #静态方法print(arg)@classmethoddef f2(cls):            #类方法   cls为类名print(cls)def f4(self):print(1234)def f5(self,arg):print('执行set')def f6(self):print('执行del')foo = property(fget=f4, fset=f5, fdel=f6)  # 属性的静态字段表达方式#调用属性obj = Province('河南')  # 创建对象obj.foo    #自动执行f4方法del obj.foo  #自动执行f6方法obj.foo = '123'   #自动执行f5方法输出结果：1234执行del执行set```

总结：属性存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象，按字段的操作来执行对象类中定义的属性中特定的方法，如执行obj.foo会自动执行f4方法，del obj.foo 会自动执行f6方法，此映射关系都使用foo = property(fget=f4, fset=f5, fdel=f6)定义好，属性只是伪造了字段的操作方式而已，不会删除对应的东西，只是根据字段的操作方式来执行对应的方法，而具体执行什么方法，方法有什么功能，这都是自己灵活定义属性由方法变种而来，如果Python中没有属性，方法完全可以代替其功能。

2. 类的成员修饰符

类的成员修饰符使用类的所有成员，包括如下：公有：在任何地方都能访问和调用私有：只能在类内部进行调用“`class Foo:contry = ‘china’ #公有静态字段__contry1 = ‘china’ #私有静态字段

def __init__(self,name):self.name = name    #公有普通字段self.__name1 = name   #私有普通字段def __f1(self):         #私有方法print(self.name)def f2(self):           #公有方法print(self.__contry)self.__f1()

“`特例如果想要强制访问私有字段，可以通过 对象._类名__ 私有成员名访问如：obj._Foo__\f1, obj_Foo__contry1, 不建议强制访问私有成员定义:私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：init、call、dict 等）

3. 类的特殊成员

python的特殊成员是采用__方法名__ 表示含有特殊意义的成员init 构造方法，该方法在对象创建时自动创建

class Foo:

def __init__(self,name):

self.name = name    #公有普通字段

del 析构方法。当对象在内存中被释放时，自动触发执行，此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行doc 表示类的描述信息

class Foo:    """ 描述类信息，牛逼的python """    def func(self):        passprint(Foo.__doc__) #输出：类的描述信息输出结果：    描述类信息，牛逼的python

module 和 classmodule 表示当前操作的对象在那个模块class 表示当前操作的对象的类是什么

class Foo:def f1(self):        pass

from test import Foo  obj = Foo()  print(obj.__class__)  print(obj.__module__)  输出：  <class 'test.Foo'>  test

call对象后面加括号，触发执行。注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 call 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()

class Foo:      def __init__(self):          pass      def __call__(self, *args, **kwargs):          print('__call__')  obj = Foo() # 执行 __init__  obj()       # 执行 __call__

dict 类或对象中的所有成员

class Foo:    def __init__(self):        self.name = 123def f1(self):        passprint(Foo.__dict__)   #打印类的所有成员obj = Foo()print(obj.__dict__)     #打印对象中的所有成员输出结果：{'__init__': <function Foo.__init__ at 0x01FA1348>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>, '__doc__': None, 'f1': <function Foo.f1 at 0x01FA11E0>}{'name': 123}

str 指定print对象的时候输出的内容

class Foo:    def __init__(self):        self.name = 123def f1(self):        pass    def __str__(self):      return  "打印对象输出结果"    obj = Foo()print(obj)     #打印对象输出结果：打印对象输出结果

getitem、setitem、delitem用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据

class Foo:   def __init__(self):       self.name = 123   def __getitem__(self, item):       print('__getitem__',item)   def __delitem__(self, key):       print('__delitem',key)   def __setitem__(self, key, value):       print('__setitem__',key,value)obj = Foo()result = obj['k1']      # 自动触发执行 __getitem__obj['k2'] = 'hahhahhhha'   # 自动触发执行 __setitem__del obj['k1']               ## 自动触发执行 __delitem__输出结果：__getitem__ k1__setitem__ k2 hahhahhhha__delitem k1

iter 用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 iter

class Foo:   def __init__(self,num):       self.num = num   def __iter__(self):       i = 1       while True:           if i <= self.num:               yield i               i += 1           else:               break  obj = Foo(4)  for i in obj:      print(i)  输出结果：  1  2  3  4

以上是常用的特殊成员，还有很多不常用的，不在举例

4. 面向对象其他

isinstance(obj, cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象

class Foo(object):    passobj = Foo()isinstance(obj, Foo)

issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类

class Foo(object):    passclass Bar(Foo):    passissubclass(Bar, Foo)

执行父类的方法默认情况下当子类和父类的方法一样时，优先执行子类的方法，如下：

class Foo:  def f1(self):      print('Foo.f1')class Bar(Foo):  def f1(self):      print('Bar.f1')obj = Bar()obj.f1()输出结果：Bar.f1

如果想要强制执行父类的方法呢？可以使用super(子类名,self).父类方法 格式如下：

class Foo:def f1(self):        print('Foo.f1')class Bar(Foo):def f1(self):        super(Bar,self).f1()           #使用super 来强制执行父类的f1方法        print('Bar.f1')obj = Bar()obj.f1()输出结果：Foo.f1        #执行父类f1的结果Bar.f1

应用1，扩展原来代码的功能需求：一个开源的web框架，在保证不改变源码的情况下，个性定制自己的环境，适应需求。这就用到了类的继承，我新扩展的功能是在原来功能的基础上进行扩展的，所以，我只需要将新功能类继承源代码的相关功能类，然后使用super强制执行父类的方法，实现基本功能，最后在新类中扩展基本功能即可。此区别于装饰器，使用装饰器需要在原来的类上应用装饰器，那就改变了源码

如果我要扩展该功能，需要在每次f1执行前打印一个start，执行结束之后，打印一个end，看下面代码from test import Foo #从源代码中导入Foo类

前端调用的时候，我直接调用自己创建的类即可，这就实现了基本的扩展，也不改变源代码

字典key 的排序是无序的，如果要实现一个有序字典，可以根据类的继承来自己写一个有序字典类实现思路：1.继承dict类，使新定义的类有dict的所有方法2.定一个列表，用来存放字典中的key，输出的时候循环这个列表，那么这个字典就变成有序输出3.使用__setitem__特殊方法实现可以自定义key value4.使用__str__特殊方法实现print字典代码如下：

下面来测试

应用2 实现有序字典

obj = Mydict()              #创建一个字典

obj['k1'] = 'v1'            #字典key value赋值

obj['k2'] = 'v2'

print(obj)              #打印字典

print(type(obj))        #打印类型

输出：

{'k1':v1,'k2':v2}

<class '__main__.Mydict'>

class Mydict(dict):

def __init__(self):

self.li = []

super(Mydict,self).__init__()

def __setitem__(self, key, value):              #获取obj['k1'] = 'v1'形式的赋值

self.li.append(key)                   #将key存入列表

super(Mydict, self).__setitem__(key,value)      #强制执行父类的__setitem__，实现字典功能

def __str__(self):

temp  = []

for key in self.li:             #循环列表中的key

value = self.get(key)

temp.append("'%s':%s" % (key,value))  #将key value 组成元组存入一个临时列表

ret = "{" + ','.join(temp) + '}'    #join 来替换key value中间的空格为冒号：，并拼接成字典形式

return ret

obj = New()

obj.f1()

输出效果：

===start====

源代码

基本功能执行完毕

===end===

class New(Foo):

def f1(self):

print('===start====')

super(New,self).f1()

print('===end===')

#这是源代码类，实现打印输出

class Foo:

def f1(self):

print('源代码')

print('基本功能执行完毕')

5. 设计模式-单例模式

单例模式指的是是多个对象创建时，如果每次都需要创建一个实例，在通过该实例去执行指定的方法，这样每次频繁的创建实例，对内存的读写消耗很大，如果将他们共同的实例，通过一种判断机制，如果实例不存在，则创建实例，然后调用某个方法；如果实例存在，则直接调用某个方法，那么在内存中就仅仅保留了一份实例，这样岂不更好看下面实例，如果class Mysql 是一个数据库连接池

  ```class Mysql:def __init__(self):self.host = 127.0.0.1self.port = 3306self.dbname = testself.user = jeckself.passwd = 123123def create(self):#执行create语句passdef delete(self):#执行delete语句pass```

如果用户需要操作数据库，那么需要进行下面操作user1 = Mysql()user1.create()user2 = Mysql()user2.delete()….发现，每来一个用户，都需要创建一个地址池实例，然后执行某个方法，这样在高并发的网站，直接就崩溃了换种思路，如果，我只创建一个地址池对象，用户请求来之后，先进行判断，没有实例的话，就创建，有的话就直接使用，岂不更高效。“`class Mysql:instance = Falsedef init(self):self.host = ‘127.0.0.1’self.port = 3306self.dbname = ‘test’self.user = ‘jeck’self.passwd = ‘123123’

  def create(self):# 执行create语句passdef delete(self):# 执行delete语句pass@classmethoddef get_instance(cls):if cls.instance:                 #判断instence 是否有値，如果有的话，直接返回return cls.instanceelse:obj = cls()              #instence没有値的话，创建对象，并将对象赋给instencecls.instance = objreturn obj

obj1 = Mysql() #多例模式obj2 = Mysql() #多例模式obj3 = Mysql.get_instance() #单例模式obj4 = Mysql.get_instance() #单例模式#打印内存地址print(‘多例模式:’,obj1)print(‘多例模式:’,obj2)print(‘单例模式:’,obj3)print(‘单例模式:’,obj4)输出结果：多例模式: <main.Mysql object at 0x013AAC70>多例模式: <main.Mysql object at 0x013AACD0>单例模式: <main.Mysql object at 0x013AAD30>单例模式: <main.Mysql object at 0x013AAD30>“`发现使用单例模式后，第二次创建的对象和第一次创建的对象内存地址是一样的，即使再有成千上万后实例，其都是公用的一个连接池总结：单利模式存在的目的是保证当前内存中仅存在单个实例，避免内存浪费！同步更新地址：http://www.cnblogs.com/pycode