一、初识类和对象

在python3中类型就是类 
先定义类在产生相对应的对象，也就是现有了概念再有了实体

class Garen: 
camp = ‘Demacia’ 
def attack(self): 
print(‘attack’)

1、如何使用类

在python3:

1、所有的类都是新式类,即默认都是继承object类

在python2中:

1、新式类，必须明确写出继承object类 
2、经典类，没有写出继承object类

#方式一：实例化
x = int(10)
print(10)

obj = Garen()
print(obj)

#方式二：引用类的类的变量和类的函数
Garen.camp

2、如何使用对象（实例）

对象的使用方法： 
1、属性引用：对象名.属性名（对象的属性：变量和函数）

class Garen:
    camp = ‘Demacia‘
    def __init__(self, nickname):
        self.nick = nickname
    def attack(self):
        print(‘attack‘)

g1 = Garen(‘草丛伦‘) #会自动触发__init__函数
g2 = Garen(‘猥琐伦‘)

Garen.attack(123) #此处必须传参数，因为调用的是函数

调用绑定方法，会把自己作为第一个参数传入 
g1.attack() #此处不需传参就可以调用，系统会将self = g1，因为调用的是实例化后的g1对象; 
所以，只要是有对象进行调用，就会触发自动传值，将对象作为第一个对象传入，也就是将g1传入self

总结：

类： 
第一种用途-实例化 
第二种用途-引用名字(类名.变量名、类名.函数名) 
实例：引用名字(实例名.类的变量，实例名.绑定方法，实例名.实例自己的变量名)

对象（实例）： 
对象的属性：对象本身就只有特征（变量） 
对象的用法：属性引用 
s1.id、s1.name、s1.sex、s1.province

3、类与对象的名称空间及绑定方法

类与对象的名称空间

类的名称空间：Student.__dict__ 
对象的名称空间：s1.__dict__

对象在调用方法或属性时：先从对象的名称空间找，再从类的名称空间找

tips: 
类的变量是与对象共有的

类与对象的绑定方法

类的绑定方法与对象的绑定方法不共有: 
绑定方法的核心在于”绑定”，唯一绑定一个确定的对象，谁调用就作用在谁上

4、类的继承与派生

继承

1、什么是继承

#python支持多继承，__bases__查看父类

class ParentClass1:
    pass
class ParentClass2:
    pass
class SubClass1(ParentClass1):
    pass
class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2):
    pass

2、继承与抽象（先抽象再继承）： 
抽象即抽取类似或者说比较像的部分 
抽象分成两个层次： 
① 
②将人、猪、狗这三个类比较像的部分抽取成父类 
抽象最主要的作用是划分类别

继承：是基于抽象的结果，通过编程语言去实现，肯定是先经历抽象这个过程，才能通过继承的方式去表达出抽象的结构

例子：

class Animal:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age

    def walk(self):
        print(‘%s is walking‘ %self.name )

    def say(self):
        print(‘%s is saying‘ %self.name )

class People(Animal):
    pass

class Pig(Animal):
    pass

class Dog(Animal):
    pass

p1 = People(‘obama‘,50)
p1 = People(‘obama‘,50)
p1 = People(‘obama‘,50)

3、类的继承原理 
继承顺序： 
类是经典类，多继承的情况下，会按照深度优先方式查找 
类是新式类，多继承的情况下，会按照广度优先方式查找

#广度优先查找方式：
class A(object):
    def test(self):
        print(‘from A‘)

class B(A):
    def test(self):
        print(‘from B‘)

class C(A):
    def test(self):
        print(‘from C‘)

class D(B):
    def test(self):
        print(‘from D‘)

class E(C):
    def test(self):
        print(‘from E‘)

class F(D,E):
    def test(self):
        print(‘from F‘)

f1 = F()
f1.test()

print(F.__mro__) #只有新式类中有这个方法，用来查看继承顺序（方法解析顺序MRO）

#逐层注释
#F—>D—>B—>E—>C—>A—>object:广度优先

#深度优先查找方式：
class A(object):
    def test(self):
        print(‘from A‘)

class B(A):
    def test(self):
        print(‘from B‘)

class C(A):
    def test(self):
        print(‘from C‘)

class D(B):
    def test(self):
        print(‘from D‘)

class E(C):
    def test(self):
        print(‘from E‘)

class F(D,E):
    def test(self):
        print(‘from F‘)

f1 = F()
f1.test()


#逐层注释
#D—>B—>A—>E—>C:深度优先

子类中调用父类的方法 
方法一：父类名.父类方法

方法二：super() 
不使用super()的惨痛教训

super()在python2中的用法： 
1、super(自己的类，self).父类的函数名 
2、super()只能用于新式类

派生

需求：子类派生的新方法是在父类的基础上变更，而不是整个重写 
派生：子类继承了父类的属性，然后衍生出自己新的属性， 
如果子类衍生出的新属性与父类的某个属性名字相同， 
那么再调用子类的这个属性，就以子类自己这里的为准了 
解决：父类名.方法

5、组合

代码重用的关系： 
1、继承——什么’是’什么 
2、组合——什么’有’什么

class Teacher:
    def __init__(self,name,sex,course):
        self.name = name
        self.sex = sex
        self.course = course

class Course:
    def __init__(self,name,price,peroid):
        self.name = name
        self.price = price
        self.peroid = peroid

#课程
python_obj = Course(‘python‘,15800,‘7m‘)
#老师‘有‘课程
t = Teacher(‘egon‘,‘male‘,python_obj)

6、接口与归一化设计与抽象类

接口

什么是接口: 
python中没有接口的概念，用继承的方式来模拟接口

接口的好处：归一化设计

例：

class Animal:
    def run(self):
        pass

    def speak(self):
        pass

class People(Animal):
    def run(self):
        print(‘people is running!‘)

    def speak(self):
        print(‘people is speaking!‘)

class Pig(Animal):
    def run(self):
        print(‘pig is running!‘)

    def speak(self):
        print(‘pig is speaking!‘)

抽象类

import abc

class Animal(metaclass=abc.ABCMeta):
    @abc.abstractmethod #表示这个方法必须被子类实现
    def run(self):
        pass

    @abc.abstractmethod #表示这个方法必须被子类实现
    def speak(self):
        pass

以上所有都是为了让python模拟实现类似于java中接口的功能，也就是定义一个接口类，接口类中有方法，所有继承接口类的子类必须定义接口类中的方法，不然报错

6、多态与多态性

多态：指一类事物的多种形态，就叫多态，并用继承的形式体现

多态性：定义统一的接口-可以传入不同类型的值，但是调用的逻辑都一样，执行的结果却不一样

多态性的好处： 
1、增加灵活性 
2、增加扩展性

#多态
class Animal:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age

    def walk(self):
        print(‘%s is walking‘ %self.name )

    def say(self):
        print(‘%s is saying‘ %self.name )

class People(Animal):
    pass

class Pig(Animal):
    pass

class Dog(Animal):
    pass

peo1 = People()
pig1 = Pig()

#多态性
def func(obj):
    obj.run()

func(peo1)
func(pig1)

结:

多态：定义角度而言 
多态性：使用角度而言

7、封装

要封装什么：数据的封装、方法的封装 
为什么要封装： 
封装数据的主要原因是:保护隐私 
封装方法的主要原因是:隔离复杂度

封装分为两个层面： 
1、第一个层面的封装（什么都不用做）：创建类和对象会分别创建二者的名称空间，我们只能用类名.或者obj.的方式去访问里面的名字，这本身就是一种封装 
2、第二个层面的封装：类中把某些属性和方法隐藏起来(或者说定义成私有的)，只在类的内部使用、外部无法访问，或者留下少量接口（函数）供外部访问。

__名字，这种语法，只在定义的时候才会有变形的效果，如果类或者对象已经产生了，就不会有变形效果了

__名字形式，不能被子类覆盖，因为在定义阶段名字的形式会变形，变为_类名名字，因为类名是父类的类名，子类不能改写，所以不能被子类覆盖

8、property(特性)

什么是特性（property） 
property是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值

被property装饰的属性，如sex，分成三种 
1、property 
2、sex.setter 
3、sex,deleter

一旦一个属性被修饰之后，它就优先于对象

import math
class Circle:
    def __init__(self,radius):
        self.radius = radius

    def area(self):
        return math.pi * self.radius ** 2 #计算面积

    def perimeter(self):
        return 2 * math.pi * self.radius #计算周长

c = Circle(7)
print(c.radius)

print(c.area())
print(c.perimeter())

上面的代码中，面积和周长应该是圆的一个属性，而不是一种绑定方法

改：
import math
class Circle:
    def __init__(self,radius):
        self.radius = radius

    @property #area=property(area)
    def area(self):
        return math.pi * self.radius ** 2 #计算面积

    @property
    def perimeter(self):
        return 2 * math.pi * self.radius #计算周长

加上装饰器（property）之后就变成了一个属性，不需要用()进行调用，而是直接和调用属性的方式一样
print(c.area)
print(c.perimeter)

另一种玩法：

class People:
    def __init__(self,name):
        self.__Name = name

    @property
    def name(self):
        return self.__Name

p1 = People(‘cobila‘)
print(p1.name)

p1.name = ‘egon‘ #报错的,因为它真实存在的位置是self.__Name

#需求：被property装饰过的方法，用户想要主动修改

class People:
    def __init__(self,name，sex):
        self.__Name = name
        self.__Sex = sex

    @property
    def sex(self):
        return self.__Sex

    @sex.setter
    def sex(self,value):
        #设定value的值为字符串
        if not isinstance(value,str):
            raise TypeError("性别必须是字符串类型！")
        self.__Sex = value


p1 = People(‘cobila‘,‘male‘)
p1.sex = ‘female‘
print(p1.sex)

类比：还有@sex.deleter

9、staticmethod（静态方法）

statimethod特点： 
statimethod不与类或对象绑定，谁都可以调用，没有自动传值效果

statimethod作用： 
python为我们内置了函数staticmethod来把类中的函数定义成静态方法， 
statimethod修饰过的方法就是给类用的，不与任何对象绑定，也就是说不是对象的绑定方法，对象不能调用(实际上也可以调用的到)，就算对象调用了也是用类来调用的

class Foo:
    def spam(self,x,y,z):
        print(x,y,z)

Foo.spam(123)

class Foo:
    @staticmethod
    def spam(x,y,z):
        print(x,y,z)

Foo.spam(1,2,3)

 

但凡是定义在类的内部，并且没有被任何修饰器修饰过的方法，都是绑定方法，有自动传值功能

但凡是定义在类的内部，并且staticmethod修饰器修饰过的方法，都是解除绑定方法，实际上就是函数，没有自动传值的功能

10、classmethod（类方法）

例子中用于子类继承父类之后，调用方法的是父类，而应该是子类，所以要用到classmethod

class Foo:
    @classmethod #把一个方法绑定给类，类.绑定到类的方法()，会把类本身当做第一个参数自动传递给绑定到类的方法
    def test(cls,x):
        print(cls,x) #拿到一个类的内存地址后，可以实例化或者引用类的属性

Foo.test(123)

__str__的用法：
定义在类内部，必须返回一个字符串类型
什么时候触发__str__执行：打印由这个类产生的对象时会触发执行

class People:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age
    def __str__(self):
        return "<name:%s,age:%s>"%(self.name,self.age)

p1 = People(‘egon‘,18)
print(p1)

*11、反射

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

class Foo(object):
    pass

obj = Foo()

isinstance(obj, Foo)

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

class Foo(object):
    pass

class Bar(Foo):
    pass

issubclass(Bar, Foo)

三、反射：通过字符串的形式操作对象相关的属性；python中的一切事物都是对象（都可以使用反射） 
反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力（自省）。

class People:
    country = ‘China‘
    def __init__(self,name):
        self.name = name

p1 = People(‘egon‘)
People.country

反射的概念就是用字符串的形式来访问(调用)属性 
1、

hasattr(p,‘name‘)
#判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
print(‘name‘ in p.__dict__)

print(hasattr(p,‘name‘))

2、

getattr(object, name, default=None)
getattr(p,‘xxxxx‘)

• 1
• 2

3、setattr(x, y, v)

4、delattr(x, y)

5、反射当前模块属性

import sys

this_module = sys.modules[__name__] #拿到当前模块的对象

hasattr(thsi_module,‘xxx‘)
getattr(thsi_module,‘xxx‘)
delattr(thsi_module,‘xxx‘)

四、反射的应用

反射的精髓：通过字符串获取需要的属性 
好处一：

def add():
    print(‘add‘)

def change():
    print(‘change‘)

def search():
    print(‘search‘)

def delete():
    print(‘delete‘)

func_dict={
    ‘add‘:add,
    ‘change‘:change,
    ‘search‘:search,
    ‘delete‘:delete
}

while True:
    cmd = input(">>>").strip()
    if not cmd : continue
    if cmd in func_dict:  #hasattr()
        func = func_dict.get(cmd) #getattr()
        func()

用反射改进：

def add():
    print(‘add‘)

def change():
    print(‘change‘)

def search():
    print(‘search‘)

def delete():
    print(‘delete‘)

this_module = sys.modules[__name__]

while True:
    cmd = input(">>>").strip()
    if not cmd : continue
    if hasattr(this_module,cmd):
        func = getattr(this_module,cmd)
        func()

好处二：实现可插拔机制 
有俩程序员，一个lili，一个是egon，lili在写程序的时候需要用到egon所写的类，但是egon去跟女朋友度蜜月去了，还没有完成他写的类， 
lili想到了反射，使用了反射机制lili可以继续完成自己的代码，等egon度蜜月回来后再继续完成类的定义并且去实现lili想要的功能。 
总之反射的好处就是，可以事先定义好接口，接口只有在被完成后才会真正执行，这实现了即插即用，这其实是一种‘后期绑定’，什么意思？ 
即你可以事先把主要的逻辑写好（只定义接口），然后后期再去实现接口的功能

好处三：动态导入模块（基于反射当前模块成员）

12、attr系列

__setattr__、__delattr__、__getattr__

class Foo:
    x=1
    def __init__(self,y):
        self.y=y

    def __getattr__(self, item):
        print(‘----> from getattr:你找的属性不存在‘)


    def __setattr__(self, key, value):
        print(‘----> from setattr‘)
        # self.key=value #这就无限递归了,你好好想想
        # self.__dict__[key]=value #应该使用它

    def __delattr__(self, item):
        print(‘----> from delattr‘)
        # del self.item #无限递归了
        self.__dict__.pop(item)

#__setattr__添加/修改属性会触发它的执行
f1=Foo(10)
print(f1.__dict__) # 因为你重写了__setattr__,凡是赋值操作都会触发它的运行,你啥都没写,就是根本没赋值,除非你直接操作属性字典,否则永远无法赋值
f1.z=3
print(f1.__dict__)

#__delattr__删除属性的时候会触发
f1.__dict__[‘a‘]=3#我们可以直接修改属性字典,来完成添加/修改属性的操作
del f1.a
print(f1.__dict__)

#__getattr__只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发
f1.xxxxxx

三者的用法演示：

①定制自己的数据类型 
二次加工标准类型 
基于继承的原理：来定制自己的数据类型(继承标准类型)

class List(list):
    def append(self,p_object):
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError(‘must be int‘)
        super().append(p_object) #派生，调用父类的方法


l = List([1,2,3])
print(l)
l.append(4)
print(l)

需求：不能用继承来实现open的功能
基于授权的原理：实现授权的关键点就是覆盖__getattr__方法
f = open(‘a.txt‘,‘w‘)
print(f)


class Open:
    def __init__(self,filepath,m=‘r‘,encode=‘utf-8‘):
        self.x = open(filepath,mode=m,encoding=encode)
        self.filepath = filepath
        self.mode = mode
        self.encoding = encoding

    def write(self,line):
        t=time.strftime(‘%Y-%m-%d %X‘)
        self.x.write(t,line)

    def __getattr__(self,item): #找不到的时候触发getattr,去真实的文件句柄中去找
        return getattr(self.x,item)

f = Open(‘b.txt‘,‘w‘)
print(f)
f.write(‘1111\n‘)
print(f.read())

授权：授权是包装的一个特性, 包装一个类型通常是对已存在的类型的一些定制,这种做法可以新建,修改或删除原有产品的功能。 
其它的则保持原样。授权的过程,即是所有更新的功能都是由新类的某部分来处理,但已存在的功能就授权给对象的默认属性。 
实现授权的关键点就是覆盖getattr方法

练习一

class List:
    def __init__(self,seq):
        self.seq=seq

    def append(self, p_object):
        ‘ 派生自己的append加上类型检查，覆盖原有的append‘
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError(‘must be int‘)
        self.seq.append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        ‘新增自己的方法‘
        index=len(self.seq)//2
        return self.seq[index]

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)

l=List([1,2,3])
print(l)
l.append(4)
print(l)
# l.append(‘3333333‘) #报错，必须为int类型

print(l.mid)

#基于授权，获得insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)

练习二

class List:
    def __init__(self,seq,permission=False):
        self.seq=seq
        self.permission=permission
    def clear(self):
        if not self.permission:
            raise PermissionError(‘not allow the operation‘)
        self.seq.clear()

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)
l=List([1,2,3])
# l.clear() #此时没有权限，抛出异常


l.permission=True
print(l)
l.clear()
print(l)

#基于授权，获得insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)

13、slots与迭代器协议

在写大型框架的时候会用到 
描述符(__get__,__set__,__delete__)

一、__setitem__,__getitem,__delitem__

class Foo:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __getitem__(self, item):
        print(self.__dict__[item])

    def __setitem__(self, key, value):
        self.__dict__[key]=value

    def __delitem__(self, key):
        print(‘del obj[key]时,我执行‘)
        self.__dict__.pop(key)

    def __delattr__(self, item):
        print(‘del obj.key时,我执行‘)
        self.__dict__.pop(item)

f1=Foo(‘egon‘)
f1[‘age‘]=18
f1[‘age1‘]=19
del f1.age1
del f1[‘age‘]
f1[‘name‘]=‘alex‘
print(f1.__dict__)

三、 __next__和__iter__实现迭代器协议

from collections import Iterable,Iterator

class Foo:
    def __init__(self,start):
        self.start = start

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        # 这样的缺点就是初始值0不能得到，做以下改进
        # self.start += 1
        # return self.start

        #改进版,就可以返回0这个初始值了
        if self.start > 10 :
            raise StopIteration
        n = self.start
        self.start += 1
        return n


f = Foo()
f.__iter__()
f.__next__()

print(isinstance(f,Iterable))
print(isinstance(f,Iterator))

print(next(f))  #f.__next__()

for i in f: # res = f.__iter__()  #next(res)  #直至抛出异常

obj = f.__iter__()

14、上下文管理协议

一、 __del__ 
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。 
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。

二、上下文管理协议

with open(‘a.txt‘,‘r‘) as f:
    pass

• 1
• 2

上述叫做上下文管理协议，即with语句，为了让一个对象兼容with语句，必须在这个对象的类中声明enter和exit方法

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print(‘出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量‘)
        # return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): #type、value、traceback
        print(‘with中代码块执行完毕时执行我啊‘)


with Open(‘a.txt‘) as f:  # Open(‘a.txt‘).__enter__
    print(‘=====>执行代码块‘)
    # print(f,f.name)

exc_type = 类型(异常类型)
exc_val = 值(异常值)
exc_tb = 追踪信息

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19

15、元类

typer—->类—->对象 
创建类的两种方式

方式一：使用class关键字 
方式二（就是手动模拟class创建类的过程）：将创建类的步骤拆分开，手动去创建 
准备工作：创建类主要分为三部分 
　　1 类名 
　　2 类的父类 
　　3 类体

步骤一（先处理类体->名称空间）：类体定义的名字都会存放于类的名称空间中（一个局部的名称空间）， 
我们可以事先定义一个空字典，然后用exec去执行类体的代码（exec产生名称空间的过程与真正的class过程类似， 
只是后者会将__开头的属性变形），生成类的局部名称空间，即填充字典

步骤二：调用元类type（也可以自定义）来产生类Chinense

我们看到，type 接收三个参数： 
第 1 个参数是字符串 ‘Foo’，表示类名 
第 2 个参数是元组 (object, )，表示所有的父类 
第 3 个参数是字典，这里是一个空字典，表示没有定义属性和方法 
补充：若Foo类有继承，即class Foo(Bar):…. 则等同于type(‘Foo’,(Bar,),{})

4 一个类没有声明自己的元类，默认他的元类就是type，除了使用元类type， 
用户也可以通过继承type来自定义元类（顺便我们也可以瞅一瞅元类如何控制类的创建，工作流程是什么）

自定制元类

class Mymeta(type):
    def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
        print(self)
        print(class_name)
        print(class_bases)
        print(class_dic)
        type.__init__(self,class_name,class_bases,class_dic)

class Foo(metaclass=Mymeta): #指定Foo继承自定制的元类Mymeta
    x=1
    def run(self):
        print(‘running‘)

要实现的效果:
Foo = Mymeta(‘Foo‘,(object,),{‘x‘:1,‘run‘:run的内存地址})

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实现定制类——需求：强制定义类的时候必须写注释

class Mymeta(type):
    def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
        print(self)
        print(class_name)
        print(class_bases)
        print(class_dic)
        type.__init__(self,class_name,class_bases,class_dic)

        for key in class_dic:
            if not callable(class_dic[key]):
                continue
            if not class_dic[key].__doc__:
                raise TypeError("没写注释，赶紧写！")

class Foo(metaclass=Mymeta): #指定Foo继承自定制的元类Mymeta
    x=1
    def run(self):
        print(‘running‘)