类的定义
类的定义的语法
class ClassName:
.
.
.
示例代码
class Door:
def __init__(self, number, status):
self.number = number
self.status = status
类的实例化
class Door:
def __init__(self, number, status):
self.number = number
self.status = status
door = Door(1001, 'open')
door.number
door.status
- 创建对象使用
类名(__init__ 函数除第一个参数外的参数列表) - 创建对象的时候实际执行了
__init__函数 __init__函数并不会创建对象
函数创建及初始化的过程
- 首先创建对象
- 对象作为self参数传递给
__init__函数 - 返回self
作用域
类变量
示例代码
In [1]: class A:
...: NAME = 'A' # 类的直接下级作用域 叫做类变量
...: def __init__(self, name):
...: self.name = name # 关联到实例的变量 叫做实例变量
...:
In [2]: a = A('a')
In [3]: a.NAME
Out[3]: 'A'
In [4]: a.name
Out[4]: 'a'
In [5]: A.NAME
Out[5]: 'A'
In [6]: A.name
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 A.name
AttributeError: type object 'A' has no attribute 'name'
In [7]: a2 = A('a2')
In [8]: a2.NAME
Out[8]: 'A'
In [9]: a2.NAME = 'A2' # 给示例a2的类变量NAME赋值
In [10]: a2.NAME
Out[10]: 'A2'
In [11]: a.NAME
Out[11]: 'A'
In [12]: A.NAME # 类变量没有变化
Out[12]: 'A'
In [13]: a2.xxx = 3
In [14]: a2.xxx # 赋值之后a2多了xxx属性
Out[14]: 3
In [15]: A.NAME = 'AA' # 直接修改类的类变量
In [16]: A.NAME
Out[16]: 'AA'
In [17]: a.NAME # 对应的实例的类变量也发生了改变
Out[17]: 'AA'
In [18]: a2.NAME # a2的类变量在之前的赋值被覆盖了，因此改变类变量的并不会影响a2
Out[18]: 'A2'
所以
- 类变量对类和实例都可见
- 所有实例共享类变量
- 当给实例的类变量赋值时，相当于动态的给这个实例增加了一个属性，覆盖了类变量
属性查找顺序
__dict__： 实例变量的字典__class__： 得到实例对应的类- 先查找
__dict__在查找__class__
代码
In [1]: class A:
...: NAME = 'A'
...: def __init__(self, name):
...: self.name = name
...:
In [2]: a = A('a')
In [3]: a.NAME
Out[3]: 'A'
In [4]: a.__class__.NAME
Out[4]: 'A'
In [5]: a.__dict__
Out[5]: {'name': 'a'}
In [6]: a.__class__ # a.__class__表示实例对应的类
Out[6]: __main__.A
In [7]: a.NAME = 'AA'
In [8]: a.__dict__ # 覆盖类变量之后__dict__增加了一个键值对
Out[8]: {'NAME': 'AA', 'name': 'a'}
In [9]: a.__dict__['NAME'] = 'AAA' # 可以直接修改__dict__
In [10]: a.__dict__
Out[10]: {'NAME': 'AAA', 'name': 'a'}
In [11]: a.__class__.NAME
Out[11]: 'A'
In [12]: a.__class__.__dict__
Out[12]:
mappingproxy({'NAME': 'A',
'__dict__': ,
'__doc__': None,
'__init__': ,
'__module__': '__main__',
'__weakref__': })
类装饰器
参数是一个类，并且返回一个类的函数就可以是一个类装饰器。
类装饰器通常用于给类增加属性，如果增加方法，则都是类级的方法。
代码1：给类增加属性
函数方法增加：定义set_name函数给类F增加一个NAME属性
In [1]: class F:
...: pass
...:
In [2]: def set_name(cls, name): # 给cls增加属性NAME=name
...: cls.NAME = name
...: return cls
...:
In [3]: F1 = set_name(F, 'F') # 返回F本身，并且F1指向F
In [4]: F1.NAME
Out[4]: 'F'
In [5]: f1 = F1()
In [6]: f1.NAME
Out[6]: 'F'
In [7]: F1.__dict__
Out[7]:
mappingproxy({'NAME': 'F',
'__dict__': ,
'__doc__': None,
'__module__': '__main__',
'__weakref__': })
In [8]: f1.__dict__
Out[8]: {}
In [9]: f1.__class__
Out[9]: __main__.F
In [10]: F.__dict__ # 本质上增加的还是类F
Out[10]:
mappingproxy({'NAME': 'F',
'__dict__': ,
'__doc__': None,
'__module__': '__main__',
'__weakref__': })
对set_name函数进行柯里化，实现带参数的类装饰器
In [2]: def set_name(name): # 传入参数name
...: def wrap(cls): # 装饰器是wrap
...: cls.NAME = name
...: return cls
...: return wrap
...:
In [3]: @set_name('G')
...: class G:
...: pass
...:
In [4]: G.NAME
Out[4]: 'G'
In [5]: class G:
...: pass
...:
In [6]: G = set_name('G')(G) # 装饰器的函数调用方法
In [7]: G.NAME
Out[7]: 'G'
代码2：给类增加方法
类装饰器get_name给类H增加一个方法__get_name__
In [1]: def get_name(cls):
...: def _get_name(self):
...: return cls.__name__
...: cls.__get_name__ = _get_name # 给cls增加__get_name__指向_get_name
...: return cls
...:
In [2]: @get_name
...: class H:
...: pass
...:
In [3]: h = H()
In [4]: h.__get_name__()
Out[4]: 'H'
In [5]: H.__dict__
Out[5]:
mappingproxy({'__dict__': ,
'__doc__': None,
'__get_name__': ._get_name>,
'__module__': '__main__',
'__weakref__': })
类方法/静态方法
方法的定义都是类级的，但是有的方法使用实例调用，有的方法使用类来调用
- 类方法：当一个方法，被classmethod装饰时， 第一个参数会变成类本身， 这样的方法叫类方法
- 当一个方法， 被staticmethod装饰的时候，不会自动传递第一个参数， 这样的方法叫静态方法
代码
class I:
def print(self): # 实例方法
print('instance method')
@classmethod
def class_print(cls): # 类方法
print(id(cls))
print('class method')
@staticmethod
def static_print(): # 静态方法
print('static method')
def xxx_print(): # 一个普通方法
print('this is a function')
- 实例方法只能由实例调用
- 类方法可以被类和实例使用，并且被实例使用时，传入的第一个参数还是类
- 静态方法可以被类和实例使用，都不会传入第一个参数
- 类中的普通方法，因为没有传入self，因此只能被类使用，实例无法使用
- 各种方法根据首参来决定。
访问控制
双下划线
- 所有双下划线开始，非双下划线结尾的成员，都是私有成员
- 严格的说， Python里没有真正私有成员
- Python的私有成员是通过改名实现的：_类名 + 带双下划綫的属性
- 除非真的有必要，并且清除明白的知道会有什么后果，否则不要通过改名规则修改私有成员
In [1]: class Door:
...: def __init__(self, number, status):
...: self.number = number
...: self.__status = status # 双下划线开始， 非双下划綫结尾的都是私有的， 在类外部无法访问
...: def open(self):
...: self.__status = 'opening'
...: def close(self):
...: self.__status = 'closed'
...: def status(self):
...: return self.__status
...: def __set_number(self, number): # # 双下滑先开始， 非双下划线结尾的方法也是私有方法
...: self.number = number
...:
In [2]: door = Door(1001, 'closed')
In [3]: door.__status # 无法访问私有属性
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 door.__status
AttributeError: 'Door' object has no attribute '__status'
In [4]: door.__dict__ # door对象含有的属性_Door__status
Out[4]: {'_Door__status': 'closed', 'number': 1001}
In [5]: door.__status = 'hahaha' # 给对象创建了新的属性，并没有修改到__status
In [6]: door.__status
Out[6]: 'hahaha'
In [7]: door.__dict__
Out[7]: {'_Door__status': 'closed', '__status': 'hahaha', 'number': 1001}
In [8]: door.status()
Out[8]: 'closed'
In [9]: door.open()
In [10]: door.status()
Out[10]: 'opening'
In [11]: door.__set_number(1002)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 door.__set_number(1002)
AttributeError: 'Door' object has no attribute '__set_number'
In [12]: door._Door__status
Out[12]: 'opening'
In [13]: door._Door__status = 'hehehe' # _类名 + 带双下划綫的属性的方式直接修改私有成员
In [14]: door.status()
Out[14]: 'hehehe'
单下划线
- 单下划线是一种惯用法， 人为标记此成员为私有， 但是解释器不不做任何处理
In [1]: class A:
...: def __init__(self):
...: self._a = 3
...:
In [2]: a = A()
In [3]: a._a
Out[3]: 3
In [4]: a._a = 4
In [5]: a._a
Out[5]: 4
In [6]: a.__dict__
Out[6]: {'_a': 4}
property装饰器
引入property装饰器
class Door:
def __init__(self, number):
self.__number = number
def get_number(self):
return self.__number
def set_number(self, number):
self.__number = number
当把number属性变成私有属性__number之后，无法直接访问得到，只能通过get_number和set_number两个函数访问__number属性。
如果既能限制参数访问，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量，这个时候就可以使用property装饰器了。
- Python内置的
@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的
property装饰器使用
class Door:
def __init__(self, number):
self.__number = number
# property 装饰器会把一个仅有self参数的函数，变成一个属性， 属性的值，为方法的返回值
@property
def number(self):
return self.__number
# property setter 装饰器， 可以把一个方法转化为对此赋值，但此方法有一定要求
# 1.同名 2.必须接收两个参数 self 和 value， value为所赋的值
@number.setter
def number(self, number):
self.__number = number
@number.deleter
def number(self):
print('cannot remove number property')
door = Door(1001)
door.number # 返回1001
door.number = 1002
door.number # 返回1002
del door.number # 输出cannot remove number property
继承
单继承
- 在类名后加括号 括号中是继承列表， 称之为父类或者基类或者超类
- 继承一个明显的好处就是可以获取父类的属性和方法
class Base:
PUBLIC_CLASS_VAR = 'PUBLIC_CLASS_VAR'
__PRIVATE_CLASS_VAR = 'PRIVATE_CLASS_VAR'
def __init__(self):
self.public_instance_var = 'public_instance_var'
self.__private_instance_var = 'private__instance_var'
@classmethod
def public_class_method(cls):
return 'public_class_method'
@classmethod
def __private_class_method(cls):
return 'private_class_method'
@staticmethod
def public_static_method():
return 'public static method'
@staticmethod
def __private_static_method():
return 'private static method'
def public_instance_method(self):
return 'public_instance_method'
def __private_instance_method(self):
return 'private_instance_method'
class Sub(Base):
pass
sub = Sub()
sub.__dict__
# 输出
{'_Base__private_instance_var': 'private__instance_var',
'public_instance_var': 'public_instance_var'}
- 凡是公有的都能继承
- 凡是私有的都不能继承
- 原来是什么，继承过来还是什么
方法重写
- 当子类和父类有同名成员的时候， 子类的成员会覆盖父类的同名成员
- 当父类含有一个带参数的初始化方法的时候，子类一定需要一个初始化方法，并且在初始化方法中调用父类的初始化方法
- super方法：super(type, obj) =》type:类名，obj:传递给后续方法的第一个参数
class Base:
def __init__(self):
self.__a = 4
def print(self):
print('Base.print')
@classmethod
def cls_print(cls):
print('Base.cls_print')
class Sub(Base):
def print(self): ## 当子类和父类有同名成员的时候， 子类的成员会覆盖父类的同名成员
print('Sub.print')
@classmethod
def cls_print(cls):
print('Sub.cls_print')
def foo(self):
# 调用父类的print
super().print()
# super(Sub, self).print()
@classmethod
def cls_foo(cls):
#cls.cls_print()
#Base.cls_print()
super().cls_print()
class SubSub(Sub):
def print(self):
print('SubSub.print')
@classmethod
def cls_print(cls):
print('SubSub.cls_print')
def foo(self):
# 调用Base的print
super(SubSub, self).print()
# 代理 TYPE 的父类的方法， 并且使用 obj 绑定 第一个参数 指定调用谁的直接父类， 第二个参数指定当调用时，传递什么作为方法的第一个参数
super(Sub, self).print()
super(SubSub, SubSub).cls_print() # 类方法的时候可以传递类，也可以传递实例self
@classmethod
def cls_foo(cls):
# Base.cls_print()
super(Sub, cls).cls_print()
多继承与MRO
等效的类定义
class A:
pass
class A(object):
pass
class A():
passs
多继承
- 在继承列表里存在多个类的时候表示多继承
- 多继承会把继承列表里的所有公有成员都继承过来
class A:
def method(self):
print('method of A')
class B:
def method(self):
print('method of B')
class C(A, B):
pass
c = C()
c.method() # 输出method of A
MRO
定义一个多继承，如下
class A:
def method(self):
print('method of A')
class B:
def method(self):
print('method of B')
class C(A, B):
pass
class E(A):
def method(self):
print('method of E')
class F(E, A):
pass
F().method() # 输出method of E
如果定义类G继承自(A, E)，如下
class G(A, E): # 在定义的时候会直接报错
pass
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 class G(A, E):
2 pass
TypeError: Cannot create a consistent method resolution
order (MRO) for bases E, A
报错显示：Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases E, A
> 方法解析顺序(MRO)不满足报错
分析基类E,A的MRO
>>> A.__mro__
(__main__.A, object)
>>> E.__mro__
(__main__.E, __main__.A, object)
>>> F.__mro__
(__main__.F, __main__.E, __main__.A, object)
所以，mro序列就是继承的先后顺序
那么G类的mro序列应该就是(G, A, E, object)，Python通过C3算法来确定多继承的时候是否满足mro的两个原则：
- 本地优先： 自己定义或重写的方法优先，按照继承列表，从左到右查找
- 单调性：所有子类，也要满足查找顺序
C3算法的主要作用是：在多继承时判断属性来自于哪个类，无法判断时抛出TypeError
C3算法
class B(O) ：则B的mro序列为： [B, O]
class B(A1, A2, ..., An) ：则B的mro序列为： [B] + merge(mro(A1), mro(A2), ..., mro(An), [A1, A2, ..., An, O])
merge操作就是C3算法的核心，merge步骤如下：
* 遍历列表
* 看第一个列表的首元素
* 它在其他列表中也是首元素
* 或者它在其他列表不存在
* 满足以上条件，则移除该首元素，合并到mro中
* 不满足，则抛出异常
C3算法分析F类的mro
mro(F) -> [F] + merge(mro(E), mro(A), [E, A, O])
-> [F] + merge([E, A, O], [A, O], [E, A, O])
-> [F, E] + merge([A, O], [A, O], [A, O])
-> [F, E, A] + merge([O], [O], [O])
-> [F, E, A, O]
merge操作成功，mro解析正确，最终mro为[F, E, A, O]
C3算法分析G类的mro
mro(G) -> [G] + merge(mro(A), mro(E), [A, E, O])
-> [G] + merge([A, O], [E, A, O], [A, E, O])
-> raise TypeError:
第一个列表的首元素为A，在第二个列表中存在但不是首元素，不满足merge的条件，直接抛出异常。
结论：
- 应该尽量避免多继承
- 多继承会对程序的心智负担造成非常大的压力
Mixin类
参考
在编程中，mixin是指为继承自它的class提供额外的功能, 但它自身却是不单独使用的类.。在具有多继承能力的编程语言中， mixin可以为类增加额外功能或方法。
因此，MixIn模式的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。
在Python 3.5.2 源代码 socketserver.py 中的639到643行可以看到以下四个类的定义
class ForkingUDPServer(ForkingMixIn, UDPServer): pass
class ForkingTCPServer(ForkingMixIn, TCPServer): pass
class ThreadingUDPServer(ThreadingMixIn, UDPServer): pass
class ThreadingTCPServer(ThreadingMixIn, TCPServer): pass
- BaseServer：server类的基类
- UDPServer：UDP server class，继承自BaseServer
- TCPServer：TCP server class，继承自BaseServer
- ForkingMixIn：Mix-in class to handle each request in a new process.
- ThreadingMixIn：Mix-in class to handle each request in a new thread.
Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合，就可以得到以上四个类。
这几个类之间的关系如下图：
可以看到，从BaseServer开始逐层继承的过程中，混入(MixIn)了ForkingMixIn类和ThreadingMixIn类。
这样的多重继承的技巧称为MixIn。
如果不采用MixIn技术，而是采用层次复杂的单继承实现，则类的数量会呈指数增长。
具体不采用MixIn技术设计的继承层次关系参见：廖雪峰-多重继承与MixIn中的Animal类的设计思路。
MixIn总结
MixIn其实也是一种组合的方式。通常来说，组合优于继承
Mixin 类的限制
- Mixin类不应该有初始化方法
- Mixin类通常不能独立工作
- Mixin类的祖先也应该是Mixin类
通常情况下，Mixin类总在继承列表的第一位
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