Python 面向对象（进阶篇）

上一篇 《Python 面向对象（初级篇）》 文章介绍了面向对象基本知识：

• 面向对象是一种编程方式，此编程方式的实现是基于对 类 和 对象 的使用；
• 类 是一个模板，模板中包装了多个“函数”供使用（可以讲多函数中公用的变量封装到对象中）；
• 对象，根据模板创建的实例（即：对象），实例用于调用被包装在类中的函数；
• 面向对象三大特性：封装、继承和多态。

本篇将详细介绍Python 类的成员、成员修饰符、类的特殊成员。

类的成员

类的成员可以分为三大类：字段、方法和属性。

一、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 。
• 静态字段属于 类 。

字段的定义和使用：

class Province:      # 静态字段     country ＝ '中国'      def __init__(self, name):          # 普通字段         self.name = name   # 直接访问普通字段 obj = Province('河北省') print obj.name  # 直接访问静态字段 Province.country

由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】，在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图：

由上图可是：

• 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。

二、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：由 对象 调用；至少一个 self 参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的 对象 赋值给 self ；
• 类方法：由 类 调用； 至少一个 cls 参数；执行类方法时，自动将调用该方法的 类 复制给 cls ；
• 静态方法：由 类 调用；无默认参数；

方法的定义和使用：

class Foo:      def __init__(self, name):         self.name = name      def ord_func(self):         """ 定义普通方法，至少有一个self参数 """          # print self.name         print '普通方法'      @classmethod     def class_func(cls):         """ 定义类方法，至少有一个cls参数 """          print '类方法'      @staticmethod     def static_func():         """ 定义静态方法 ，无默认参数"""          print '静态方法'   # 调用普通方法 f = Foo() f.ord_func()  # 调用类方法 Foo.class_func()  # 调用静态方法 Foo.static_func()

• 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。

三、属性

如果你已经了解Python类中的方法，那么属性就非常简单了，因为Python中的属性其实是 普通方法 的变种。

对于属性，有以下三个知识点：

• 属性的基本使用；
• 属性的两种定义方式。

1、属性的基本使用

属性的定义和使用：

# ############### 定义 ############### class Foo:      def func(self):         pass      # 定义属性     @property     def prop(self):         pass # ############### 调用 ############### foo_obj = Foo()  foo_obj.func() foo_obj.prop   #调用属性

由属性的定义和调用要注意一下几点：

• 定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
• 定义时，属性 仅有一个 self 参数
• 调用时，无需 括号
  • 方法： foo_obj.func()
  • 属性： foo_obj.prop

注意：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。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。

实例：对于主机列表页面，每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上，而是通过分页的功能局部显示，所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即：limit m,n），这个分页的功能包括：

• 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n；
• 根据m 和 n 去数据库中请求数据。

Code：

# ############### 定义 ############### class Pager:      def __init__(self, current_page):         # 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）         self.current_page = current_page         # 每页默认显示10条数据         self.per_items = 10        @property     def start(self):         val = (self.current_page - 1) * self.per_items         return val      @property     def end(self):         val = self.current_page * self.per_items         return val  # ############### 调用 ###############  p = Pager(1) p.start 就是起始值，即：m p.end   就是结束值，即：n

从上述可见，Python的属性的功能是：属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。

2、属性的两种定义方式

属性的定义有两种方式：

• 装饰器 即：在方法上应用装饰器；
• 静态字段 即：在类中定义值为property对象的静态字段。

装饰器方式：在类的普通方法上应用@property装饰器。

我们知道Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（ 如果类继object，那么该类是新式类 ） 经典类 ，具有一种 @property 装饰器（如上一步实例）。

Code：

# ############### 定义 ###############     class Goods:      @property     def price(self):         return "wupeiqi" # ############### 调用 ############### obj = Goods() result = obj.price  # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值

新式类，具有三种 @property 装饰器。

Code ：

# ############### 定义 ############### class Goods(object):      @property     def price(self):         print '@property'      @price.setter     def price(self, value):         print '@price.setter'      @price.deleter     def price(self):         print '@price.deleter'  # ############### 调用 ############### obj = Goods()  obj.price          # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值  obj.price = 123    # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将  123 赋值给方法的参数  del obj.price      # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法

注：

• 经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法。
• 新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被 @property 、 @方法名.setter 、 @方法名.deleter 修饰的方法；

由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除。

实例：

class Goods(object):      def __init__(self):         # 原价         self.original_price = 100         # 折扣         self.discount = 0.8      @property     def price(self):         # 实际价格 = 原价 * 折扣         new_price = self.original_price * self.discount         return new_price      @price.setter     def price(self, value):         self.original_price = value      @price.deltter     def price(self, value):         del self.original_price  obj = Goods() obj.price         # 获取商品价格 obj.price = 200   # 修改商品原价 del obj.price     # 删除商品原价

静态字段方式，创建值为property对象的静态字段。

当使用静态字段的方式创建属性时，经典类和新式类无区别。

Code：

class Foo:      def get_bar(self):         return 'wupeiqi'      BAR = property(get_bar)  obj = Foo() reuslt = obj.BAR        # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值 print reuslt

property的构造方法中有个四个参数。

• 第一个参数是 方法名 ，调用 对象.属性 时自动触发执行方法；
• 第二个参数是 方法名 ，调用 对象.属性 ＝ XXX 时自动触发执行方法；
• 第三个参数是 方法名 ，调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法；
• 第四个参数是 字符串 ，调用 对象.属性.__doc__ ，此参数是该属性的描述信息。

Code：

class Foo：      def get_bar(self):         return 'wupeiqi'      # *必须两个参数     def set_bar(self, value):          return return 'set value' + value      def del_bar(self):         return 'wupeiqi'      BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')  obj = Foo()  obj.BAR              # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar obj.BAR = "alex"     # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入 del Foo.BAR          # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法 obj.BAE.__doc__      # 自动获取第四个参数中设置的值：description...

由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除。

实例：

class Goods(object):      def __init__(self):         # 原价         self.original_price = 100         # 折扣         self.discount = 0.8      def get_price(self):         # 实际价格 = 原价 * 折扣         new_price = self.original_price * self.discount         return new_price      def set_price(self, value):         self.original_price = value      def del_price(self, value):         del self.original_price      PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')  obj = Goods() obj.PRICE         # 获取商品价格 obj.PRICE = 200   # 修改商品原价 del obj.PRICE     # 删除商品原价

注意：Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性。

Django源码：

class WSGIRequest(http.HttpRequest):     def __init__(self, environ):         script_name = get_script_name(environ)         path_info = get_path_info(environ)         if not path_info:             # Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing             # the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to             # operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force             # the path like this, but should be harmless.             path_info = '/'         self.environ = environ         self.path_info = path_info         self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/'))         self.META = environ         self.META['PATH_INFO'] = path_info         self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name         self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper()         _, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', ''))         if 'charset' in content_params:             try:                 codecs.lookup(content_params['charset'])             except LookupError:                 pass             else:                 self.encoding = content_params['charset']         self._post_parse_error = False         try:             content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH'))         except (ValueError, TypeError):             content_length = 0         self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length)         self._read_started = False         self.resolver_match = None      def _get_scheme(self):         return self.environ.get('wsgi.url_scheme')      def _get_request(self):         warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or '                       '`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2)         if not hasattr(self, '_request'):             self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET)         return self._request      @cached_property     def GET(self):         # The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent.         raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '')         return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding)      # ############### 看这里看这里  ###############     def _get_post(self):         if not hasattr(self, '_post'):             self._load_post_and_files()         return self._post      # ############### 看这里看这里  ###############     def _set_post(self, post):         self._post = post      @cached_property     def COOKIES(self):         raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '')         return http.parse_cookie(raw_cookie)      def _get_files(self):         if not hasattr(self, '_files'):             self._load_post_and_files()         return self._files      # ############### 看这里看这里  ###############     POST = property(_get_post, _set_post)      FILES = property(_get_files)     REQUEST = property(_get_request)

所以，定义属性共有两种方式，分别是【装饰器】和【静态字段】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。

类成员的修饰符

类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：

• 公有成员，在任何地方都能访问；
• 私有成员，只有在类的内部才能方法。

私有成员和公有成员的定义不同：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）

class C:      def __init__(self):         self.name = '公有字段'         self.__foo = "私有字段"

私有成员和公有成员的访问限制不同：

静态字段

• 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问。
• 私有静态字段：仅类内部可以访问。

公有静态字段：

class C:      name = "公有静态字段"      def func(self):         print C.name  class D(C):      def show(self):         print C.name   C.name         # 类访问  obj = C() obj.func()     # 类内部可以访问  obj_son = D() obj_son.show() # 派生类中可以访问

私有静态字段：

class C:      __name = "公有静态字段"      def func(self):         print C.__name  class D(C):      def show(self):         print C.__name   C.__name       # 类访问            ==> 错误  obj = C() obj.func()     # 类内部可以访问     ==> 正确  obj_son = D() obj_son.show() # 派生类中可以访问   ==> 错误

普通字段

• 公有普通字段：对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问。
• 私有普通字段：仅类内部可以访问。

ps：如果想要强制访问私有字段，可以通过 【 对象._类名__私有字段明 】访问（如： obj._C__foo ），不建议强制访问私有成员。

公有字段：

class C:      def __init__(self):         self.foo = "公有字段"      def func(self):         print self.foo 　#　类内部访问  class D(C):      def show(self):         print self.foo　＃　派生类中访问  obj = C()  obj.foo     # 通过对象访问 obj.func()  # 类内部访问  obj_son = D(); obj_son.show()  # 派生类中访问

私有字段：

class C:      def __init__(self):         self.__foo = "私有字段"      def func(self):         print self.foo 　#　类内部访问  class D(C):      def show(self):         print self.foo　＃　派生类中访问  obj = C()  obj.__foo     # 通过对象访问    ==> 错误 obj.func()  # 类内部访问        ==> 正确  obj_son = D(); obj_son.show()  # 派生类中访问  ==> 错误

方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用。

ps：非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名*

类的特殊成员

上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：

1. __doc__

表示类的描述信息。

Code：

class Foo:     """ 描述类信息，这是用于看片的神奇 """      def func(self):         pass  print Foo.__doc__ #输出：类的描述信息

2. __module__ 和 __class__

• __module__ 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。

lib/aa.py：

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-  class C:      def __init__(self):         self.name = 'wupeiqi'  lib/aa.py

index.py：

from lib.aa import C  obj = C() print obj.__module__  # 输出 lib.aa，即：输出模块 print obj.__class__      # 输出 lib.aa.C，即：输出类

Code：

class Foo:      def __init__(self, name):         self.name = name         self.age = 18   obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法

注：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的。

Code：

class Foo:      def __del__(self):         pass

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()() 。

Code：

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

6. __dict__

类或对象中的所有成员。

上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类，即：

Code：

class Province:      country = 'China'      def __init__(self, name, count):         self.name = name         self.count = count      def func(self, *args, **kwargs):         print 'func'  # 获取类的成员，即：静态字段、方法、 print Province.__dict__ # 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}  obj1 = Province('HeBei',10000) print obj1.__dict__ # 获取 对象obj1 的成员 # 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}  obj2 = Province('HeNan', 3888) print obj2.__dict__ # 获取 对象obj1 的成员 # 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}

Code：

class Foo:      def __str__(self):         return 'wupeiqi'   obj = Foo() print obj # 输出：wupeiqi

8、 __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。

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-  class Foo(object):      def __getitem__(self, key):         print '__getitem__',key      def __setitem__(self, key, value):         print '__setitem__',key,value      def __delitem__(self, key):         print '__delitem__',key   obj = Foo()  result = obj['k1']      # 自动触发执行 __getitem__ obj['k2'] = 'wupeiqi'   # 自动触发执行 __setitem__ del obj['k1']           # 自动触发执行 __delitem__

9、 __getslice__ 、 __setslice__ 、 __delslice__

该三个方法用于分片操作，如：列表。

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-  class Foo(object):      def __getslice__(self, i, j):         print '__getslice__',i,j      def __setslice__(self, i, j, sequence):         print '__setslice__',i,j      def __delslice__(self, i, j):         print '__delslice__',i,j  obj = Foo()  obj[-1:1]                   # 自动触发执行 __getslice__ obj[0:1] = [11,22,33,44]    # 自动触发执行 __setslice__ del obj[0:2]                # 自动触发执行 __delslice__

10. __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__ 。

第一步：

class Foo(object):     pass   obj = Foo()  for i in obj:     print i  # 报错：TypeError: 'Foo' object is not iterable

第二步：

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-  class Foo(object):      def __iter__(self):         pass  obj = Foo()  for i in obj:     print i  # 报错：TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'

第三步：

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-  class Foo(object):      def __init__(self, sq):         self.sq = sq      def __iter__(self):         return iter(self.sq)  obj = Foo([11,22,33,44])  for i in obj:     print i

以上步骤可以看出，for循环迭代的其实是 iter([11,22,33,44]) ，所以执行流程可以变更为：

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-  obj = iter([11,22,33,44])  for i in obj:     print i

For循环语法内部：

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-  obj = iter([11,22,33,44])  while True:     val = obj.next()     print val

11. __new__ 和 __metaclass__

阅读以下代码：

class Foo(object):      def __init__(self):         pass  obj = Foo()   # obj是通过Foo类实例化的对象

上述代码中， obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象， Foo 类本身也是一个对象，因为在 Python中一切事物都是对象 。

如果按照一切事物都是对象的理论： obj 对象是通过执行 Foo 类的构造方法创建，那么 Foo 类对象应该也是通过执行某个类的构造方法创建。

print type(obj) # 输出：<class '__main__.Foo'>     表示，obj 对象由Foo类创建 print type(Foo) # 输出：<type 'type'>              表示，Foo类对象由 type 类创建

所以， obj 对象是 Foo 类的一个实例 ， Foo 类对象是 type 类的一个实例 ，即： Foo 类对象是通过type类的构造方法创建。

那么，创建类就可以有两种方式：

a). 普通方式

class Foo(object):      def func(self):         print 'hello wupeiqi'

b).特殊方式（type类的构造函数）

class Foo(object):      def func(self):         print 'hello wupeiqi'

＝＝》 类 是由 type 类实例化产生。

那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生， type 类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？

答：类中有一个属性 __metaclass__ ，其用来表示该类由 谁 来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个 type 类的派生类，从而查看类创建的过程。

Code：

class MyType(type):      def __init__(self, what, bases=None, dict=None):         super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)      def __call__(self, *args, **kwargs):         obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)          self.__init__(obj)  class Foo(object):      __metaclass__ = MyType      def __init__(self, name):         self.name = name      def __new__(cls, *args, **kwargs):         return object.__new__(cls, *args, **kwargs)  # 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类 # 第二阶段：通过Foo类创建obj对象 obj = Foo()

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