python面向对象1

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面向对象技术简介

• 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。

• 类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。

• 数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。

• 方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。

• 实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。

• 继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例图，Dog是一个Animal）。

• 实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。

• 方法：类中定义的函数。

• 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。

使用class语句来创建一个新类，如下实例:
class classname(object):
    def __init__(self,name,age,sex,zhiye):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex
        self.zhiye=zhiye
    def tiaochao(self):
        print("lz:%s tiaozhao zuo %s"%(self.name,self.zhiye))
        self.zhiye="python"
#创建实例对象
r1=classname("jwh",20,"male","daza")
#访问属性
print(r1.name,r1.age,r1.sex,r1.zhiye)
>>jwh 20 male daza

可以使用以下函数的方式来访问属性：

• getattr(obj, name[, default]) : 访问对象的属性。

• hasattr(obj,name) : 检查是否存在一个属性。

• setattr(obj,name,value) : 设置一个属性。如果属性不存在，会创建一个新属性。

• delattr(obj, name) : 删除属性。

Python内置类属性

• __dict__ : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成）

• __doc__ :类的文档字符串

• __name__: 类名

• __module__: 类定义所在的模块（类的全名是‘__main__.className‘，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className.__module__ 等于 mymod）

• __bases__ : 类的所有父类构成元素（包含了以个由所有父类组成的元组）

Python内置类属性调用实例如下：

classname():
    (,name,age,sex,zhiye):
        .name=name
        .age=age
        .sex=sex
        .zhiye=zhiye
    tiaochao():
        (%(.name,.zhiye))
        .zhiye=(classname.)
(classname.)
(classname.)
(classname.)
(classname.)

执行以上代码输出结果如下：

__doc__
classname
__main__
(<class ‘object‘>,)
{‘__dict__‘: <attribute ‘__dict__‘ of ‘classname‘ objects>, ‘__weakref__‘: <attribute ‘__weakref__‘ of ‘classname‘ objects>, ‘__module__‘: ‘__main__‘, ‘__doc__‘: ‘__doc__‘, ‘tiaochao‘: <function classname.tiaochao at 0x00585D20>, ‘__init__‘: <function classname.__init__ at 0x00585108>}

python对象销毁(垃圾回收)

同Java语言一样，Python使用了引用计数这一简单技术来追踪内存中的对象。

在Python内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。

一个内部跟踪变量，称为一个引用计数器。

当对象被创建时， 就创建了一个引用计数， 当这个对象不再需要时， 也就是说， 这个对象的引用计数变为0 时， 它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的， 由解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收。

a = 40      # 创建对象  <40>b = a       # 增加引用， <40> 的计数c = [b]     # 增加引用.  <40> 的计数del a       # 减少引用 <40> 的计数b = 100     # 减少引用 <40> 的计数c[0] = -1   # 减少引用 <40> 的计数

垃圾回收机制不仅针对引用计数为0的对象，同样也可以处理循环引用的情况。循环引用指的是，两个对象相互引用，但是没有其他变量引用他们。这种情况下，仅使用引用计数是不够的。Python 的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。作为引用计数的补充， 垃圾收集器也会留心被分配的总量很大（及未通过引用计数销毁的那些）的对象。 在这种情况下， 解释器会暂停下来， 试图清理所有未引用的循环。

析构函数 __del__ ，__del__在对象销毁的时候被调用，当对象不再被使用时，__del__方法运行：

#!/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, "销毁"pt1 = Point()pt2 = pt1
pt3 = pt1print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的iddel pt1del pt2del pt3

以上实例运行结果如下：

3083401324 3083401324 3083401324Point 销毁

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