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从封装本身的意思去理解,封装就好像是拿来一个麻袋,把小猫,小狗,小王八,还有alex一起装进麻袋,然后把麻袋封上口子。照这种逻辑看,封装=‘隐藏’,这种理解是相当片面的
在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来(设置成私有的)
#其实这仅仅这是一种变形操作且仅仅只在类定义阶段发生变形 #类中所有双下划线开头的名称如__x都会在类定义时自动变形成:_类名__x的形式: class A: __N=0 #类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N,会变形为_A__N def __init__(self): self.__X=10 #变形为self._A__X def __foo(self): #变形为_A__foo print(‘from A‘) def bar(self): self.__foo() #只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到. #A._A__N是可以访问到的,#这种,在外部是无法通过__x这个名字访问到。
这种变形需要注意的问题是:
1.这种机制也并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性,知道了类名和属性名就可以拼出名字:_类名__属性,然后就可以访问了,如a._A__N,即这种操作并不是严格意义上的限制外部访问,仅仅只是一种语法意义上的变形,主要用来限制外部的直接访问。
2.变形的过程只在类的定义时发生一次,在定义后的赋值操作,不会变形
3.在继承中,父类如果不想让子类覆盖自己的方法,可以将方法定义为私有的
#正常情况 >>> class A: ... def fa(self): ... print(‘from A‘) ... def test(self): ... self.fa() ... >>> class B(A): ... def fa(self): ... print(‘from B‘) ... >>> b=B() >>> b.test() from B #把fa定义成私有的,即__fa >>> class A: ... def __fa(self): #在定义时就变形为_A__fa ... print(‘from A‘) ... def test(self): ... self.__fa() #只会与自己所在的类为准,即调用_A__fa ... >>> class B(A): ... def __fa(self): ... print(‘from B‘) ... >>> b=B() >>> b.test() from A
1:封装数据:将数据隐藏起来这不是目的。隐藏起来然后对外提供操作该数据的接口,然后我们可以在接口附加上对该数据操作的限制,以此完成对数据属性操作的严格控制。
class Teacher: def __init__(self,name,age): # self.__name=name # self.__age=age self.set_info(name,age) def tell_info(self): print(‘姓名:%s,年龄:%s‘ %(self.__name,self.__age)) def set_info(self,name,age): if not isinstance(name,str): raise TypeError(‘姓名必须是字符串类型‘) if not isinstance(age,int): raise TypeError(‘年龄必须是整型‘) self.__name=name self.__age=age t=Teacher(‘egon‘,18) t.tell_info() t.set_info(‘egon‘,19) t.tell_info()
2:封装方法:目的是隔离复杂度
封装方法举例:
1. 你的身体没有一处不体现着封装的概念:你的身体把膀胱尿道等等这些尿的功能隐藏了起来,然后为你提供一个尿的接口就可以了(接口就是你的。。。,),你总不能把膀胱挂在身体外面,上厕所的时候就跟别人炫耀:hi,man,你瞅我的膀胱,看看我是怎么尿的。
2. 电视机本身是一个黑盒子,隐藏了所有细节,但是一定会对外提供了一堆按钮,这些按钮也正是接口的概念,所以说,封装并不是单纯意义的隐藏!!!
3. 快门就是傻瓜相机为傻瓜们提供的方法,该方法将内部复杂的照相功能都隐藏起来了
提示:在编程语言里,对外提供的接口(接口可理解为了一个入口),可以是函数,称为接口函数,这与接口的概念还不一样,接口代表一组接口函数的集合体。
#取款是功能,而这个功能有很多功能组成:插卡、密码认证、输入金额、打印账单、取钱 #对使用者来说,只需要知道取款这个功能即可,其余功能我们都可以隐藏起来,很明显这么做 #隔离了复杂度,同时也提升了安全性 class ATM: def __card(self): print(‘插卡‘) def __auth(self): print(‘用户认证‘) def __input(self): print(‘输入取款金额‘) def __print_bill(self): print(‘打印账单‘) def __take_money(self): print(‘取款‘) def withdraw(self): self.__card() self.__auth() self.__input() self.__print_bill() self.__take_money() a=ATM() a.withdraw() 隔离复杂度的例子
3: 了解
python并不会真的阻止你访问私有的属性,模块也遵循这种约定,如果模块名以单下划线开头,那么from module import *时不能被导入,但是你from module import _private_module依然是可以导入的
其实很多时候你去调用一个模块的功能时会遇到单下划线开头的(socket._socket,sys._home,sys._clear_type_cache),这些都是私有的,原则上是供内部调用的,作为外部的你,一意孤行也是可以用的,只不过显得稍微傻逼一点点
python要想与其他编程语言一样,严格控制属性的访问权限,只能借助内置方法如__getattr__,详见面向对象进阶
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
例一:BMI指数(bmi是计算而来的,但很明显它听起来像是一个属性而非方法,如果我们将其做成一个属性,更便于理解)
class People: def __init__(self,name,weight,height): self.name=name self.weight=weight self.height=height @property def bmi(self): return self.weight / (self.height**2) p1=People(‘egon‘,75,1.85) print(p1.bmi)
例二:圆的周长和面积
import math class Circle: def __init__(self,radius): #圆的半径radius self.radius=radius @property 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 c=Circle(10) print(c.radius) print(c.area) #可以向访问数据属性一样去访问area,会触发一个函数的执行,动态计算出一个值 print(c.perimeter) #同上 ‘‘‘ 输出结果: 314.1592653589793 62.83185307179586 ‘‘‘
#注意:此时的特性arear和perimeter不能被赋值 c.area=3 #为特性area赋值 ‘‘‘ 抛出异常: AttributeError: can‘t set attribute ‘‘‘
为什么要用property
将一个类的函数定义成特性以后,对象再去使用的时候obj.name,根本无法察觉自己的name是执行了一个函数然后计算出来的,这种特性的使用方式遵循了统一访问的原则
除此之外,看下
ps:面向对象的封装有三种方式:
【public】
这种其实就是不封装,是对外公开的
【protected】
这种封装方式对外不公开,但对朋友(friend)或者子类(形象的说法是“儿子”,但我不知道为什么大家 不说“女儿”,就像“parent”本来是“父母”的意思,但中文都是叫“父类”)公开
【private】
这种封装对谁都不公开
python并没有在语法上把它们三个内建到自己的class机制中,在C++里一般会将所有的所有的数据都设置为私有的,然后提供set和get方法(接口)去设置和获取,在python中通过property方法可以实现
class Foo: def __init__(self,val): self.__NAME=val #将所有的数据属性都隐藏起来 @property def name(self): return self.__NAME #obj.name访问的是self.__NAME(这也是真实值的存放位置) @name.setter def name(self,value): if not isinstance(value,str): #在设定值之前进行类型检查 raise TypeError(‘%s must be str‘ %value) self.__NAME=value #通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME @name.deleter def name(self): raise TypeError(‘Can not delete‘) f=Foo(‘egon‘) print(f.name) # f.name=10 #抛出异常‘TypeError: 10 must be str‘ del f.name #抛出异常‘TypeError: Can not delete‘
class Foo: def __init__(self,val): self.__NAME=val #将所有的数据属性都隐藏起来 def getname(self): return self.__NAME #obj.name访问的是self.__NAME(这也是真实值的存放位置) def setname(self,value): if not isinstance(value,str): #在设定值之前进行类型检查 raise TypeError(‘%s must be str‘ %value) self.__NAME=value #通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME def delname(self): raise TypeError(‘Can not delete‘) name=property(getname,setname,delname) #不如装饰器的方式清晰 了解:一种property的古老用法
封装在于明确区分内外,使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码;而外部使用用者只知道一个接口(函数),只要接口(函数)名、参数不变,使用者的代码永远无需改变。这就提供一个良好的合作基础——或者说,只要接口这个基础约定不变,则代码改变不足为虑。
#类的设计者 class Room: def __init__(self,name,owner,width,length,high): self.name=name self.owner=owner self.__width=width self.__length=length self.__high=high def tell_area(self): #对外提供的接口,隐藏了内部的实现细节,此时我们想求的是面积 return self.__width * self.__length #使用者 >>> r1=Room(‘卧室‘,‘egon‘,20,20,20) >>> r1.tell_area() #使用者调用接口tell_area #类的设计者,轻松的扩展了功能,而类的使用者完全不需要改变自己的代码 class Room: def __init__(self,name,owner,width,length,high): self.name=name self.owner=owner self.__width=width self.__length=length self.__high=high def tell_area(self): #对外提供的接口,隐藏内部实现,此时我们想求的是体积,内部逻辑变了,只需求修该下列一行就可以很简答的实现,而且外部调用感知不到,仍然使用该方法,但是功能已经变了 return self.__width * self.__length * self.__high #对于仍然在使用tell_area接口的人来说,根本无需改动自己的代码,就可以用上新功能 >>> r1.tell_area()
一:绑定方法(绑定给谁,谁来调用就自动将它本身当作第一个参数传入):
1. 绑定到类的方法:用classmethod装饰器装饰的方法。
为类量身定制
类.boud_method(),自动将类当作第一个参数传入
(其实对象也可调用,但仍将类当作第一个参数传入)
2. 绑定到对象的方法:没有被任何装饰器装饰的方法。
为对象量身定制
对象.boud_method(),自动将对象当作第一个参数传入
(属于类的函数,类可以调用,但是必须按照函数的规则来,没有自动传值那么一说)
二:非绑定方法:用staticmethod装饰器装饰的方法
1. 不与类或对象绑定,类和对象都可以调用,但是没有自动传值那么一说。就是一个普通工具而已
注意:与绑定到对象方法区分开,在类中直接定义的函数,没有被任何装饰器装饰的,都是绑定到对象的方法,可不是普通函数,对象调用该方法会自动传值,而staticmethod装饰的方法,不管谁来调用,都没有自动传值一说
绑定给对象的方法(略)
绑定给类的方法(classmethod)
classmehtod是给类用的,即绑定到类,类在使用时会将类本身当做参数传给类方法的第一个参数(即便是对象来调用也会将类当作第一个参数传入),python为我们内置了函数classmethod来把类中的函数定义成类方法
HOST=‘127.0.0.1‘ PORT=3306 DB_PATH=r‘C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\面向对象编程\test1\db‘
mport settings class MySQL: def __init__(self,host,port): self.host=host self.port=port @classmethod def from_conf(cls): print(cls) return cls(settings.HOST,settings.PORT) print(MySQL.from_conf) #<bound method MySQL.from_conf of <class ‘__main__.MySQL‘>> conn=MySQL.from_conf() conn.from_conf() #对象也可以调用,但是默认传的第一个参数仍然是类
在类内部用staticmethod装饰的函数即非绑定方法,就是普通函数
statimethod不与类或对象绑定,谁都可以调用,没有自动传值效果
import hashlib import time class MySQL: def __init__(self,host,port): self.id=self.create_id() self.host=host self.port=port @staticmethod def create_id(): #就是一个普通工具 m=hashlib.md5(str(time.time()).encode(‘utf-8‘)) return m.hexdigest() print(MySQL.create_id) #<function MySQL.create_id at 0x0000000001E6B9D8> #查看结果为普通函数 conn=MySQL(‘127.0.0.1‘,3306) print(conn.create_id) #<function MySQL.create_id at 0x00000000026FB9D8> #查看结果为普通函数
import settings class MySQL: def __init__(self,host,port): self.host=host self.port=port @staticmethod def from_conf(): return MySQL(settings.HOST,settings.PORT) # @classmethod #哪个类来调用,就将哪个类当做第一个参数传入 # def from_conf(cls): # return cls(settings.HOST,settings.PORT) def __str__(self): return ‘就不告诉你‘ class Mariadb(MySQL): def __str__(self): return ‘<%s:%s>‘ %(self.host,self.port) m=Mariadb.from_conf() print(m) #我们的意图是想触发Mariadb.__str__,但是结果触发了MySQL.__str__的执行,打印就不告诉你: mariadb是mysql
定义MySQL类
1.对象有id、host、port三个属性
2.定义工具create_id,在实例化时为每个对象随机生成id,保证id唯一
3.提供两种实例化方式,方式一:用户传入host和port 方式二:从配置文件中读取host和port进行实例化
4.为对象定制方法,save和get_obj_by_id,save能自动将对象序列化到文件中,文件路径为配置文件中DB_PATH,文件名为id号,保存之前验证对象是否已经存在,若存在则抛出异常,;get_obj_by_id方法用来从文件中反序列化出对象
原文链接:http://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2011/10/10/2205200.html Python官方Doc:《20.15. uuid — UUID objects according to RFC 4122》 UUID的算法介绍:《A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace》 概述: UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示。 它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为: UUID —— Universally Unique IDentifier Python 中叫 UUID GUID —— Globally Unique IDentifier C# 中叫 GUID 它通过MAC地址、时间戳、命名空间、随机数、伪随机数来保证生成ID的唯一性。 UUID主要有五个算法,也就是五种方法来实现: 1、uuid1()——基于时间戳 由MAC地址、当前时间戳、随机数生成。可以保证全球范围内的唯一性, 但MAC的使用同时带来安全性问题,局域网中可以使用IP来代替MAC。 2、uuid2()——基于分布式计算环境DCE(Python中没有这个函数) 算法与uuid1相同,不同的是把时间戳的前4位置换为POSIX的UID。 实际中很少用到该方法。 3、uuid3()——基于名字的MD5散列值 通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到,保证了同一命名空间中不同名字的唯一性, 和不同命名空间的唯一性,但同一命名空间的同一名字生成相同的uuid。 4、uuid4()——基于随机数 由伪随机数得到,有一定的重复概率,该概率可以计算出来。 5、uuid5()——基于名字的SHA-1散列值 算法与uuid3相同,不同的是使用 Secure Hash Algorithm 1 算法 使用方面: 首先,Python中没有基于DCE的,所以uuid2可以忽略; 其次,uuid4存在概率性重复,由无映射性,最好不用; 再次,若在Global的分布式计算环境下,最好用uuid1; 最后,若有名字的唯一性要求,最好用uuid3或uuid5。 编码方法: # -*- coding: utf-8 -*- import uuid name = "test_name" namespace = "test_namespace" print uuid.uuid1() # 带参的方法参见Python Doc print uuid.uuid3(namespace, name) print uuid.uuid4() print uuid.uuid5(namespace, name) 创建唯一id之UUID
#settings.py内容 ‘‘‘ HOST=‘127.0.0.1‘ PORT=3306 DB_PATH=r‘E:\CMS\aaa\db‘ ‘‘‘ import settings import uuid import pickle import os class MySQL: def __init__(self,host,port): self.id=self.create_id() self.host=host self.port=port def save(self): if not self.is_exists: raise PermissionError(‘对象已存在‘) file_path=r‘%s%s%s‘ %(settings.DB_PATH,os.sep,self.id) pickle.dump(self,open(file_path,‘wb‘)) @property def is_exists(self): tag=True files=os.listdir(settings.DB_PATH) for file in files: file_abspath=r‘%s%s%s‘ %(settings.DB_PATH,os.sep,file) obj=pickle.load(open(file_abspath,‘rb‘)) if self.host == obj.host and self.port == obj.port: tag=False break return tag @staticmethod def get_obj_by_id(id): file_abspath = r‘%s%s%s‘ % (settings.DB_PATH, os.sep, id) return pickle.load(open(file_abspath,‘rb‘)) @staticmethod def create_id(): return str(uuid.uuid1()) @classmethod def from_conf(cls): print(cls) return cls(settings.HOST,settings.PORT) # print(MySQL.from_conf) #<bound method MySQL.from_conf of <class ‘__main__.MySQL‘>> conn=MySQL.from_conf() conn.save() conn1=MySQL(‘127.0.0.1‘,3306) conn1.save() #抛出异常PermissionError: 对象已存在 obj=MySQL.get_obj_by_id(‘7e6c5ec0-7e9f-11e7-9acc-408d5c2f84ca‘) print(obj.host)
其他练习
class Date: def __init__(self,year,month,day): self.year=year self.month=month self.day=day @staticmethod def now(): #用Date.now()的形式去产生实例,该实例用的是当前时间 t=time.localtime() #获取结构化的时间格式 return Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) #新建实例并且返回 @staticmethod def tomorrow():#用Date.tomorrow()的形式去产生实例,该实例用的是明天的时间 t=time.localtime(time.time()+86400) return Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) a=Date(‘1987‘,11,27) #自己定义时间 b=Date.now() #采用当前时间 c=Date.tomorrow() #采用明天的时间 print(a.year,a.month,a.day) print(b.year,b.month,b.day) print(c.year,c.month,c.day) #分割线============================== import time class Date: def __init__(self,year,month,day): self.year=year self.month=month self.day=day @staticmethod def now(): t=time.localtime() return Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) class EuroDate(Date): def __str__(self): return ‘year:%s month:%s day:%s‘ %(self.year,self.month,self.day) e=EuroDate.now() print(e) #我们的意图是想触发EuroDate.__str__,但是结果为 ‘‘‘ 输出结果: <__main__.Date object at 0x1013f9d68> ‘‘‘ 因为e就是用Date类产生的,所以根本不会触发EuroDate.__str__,解决方法就是用classmethod import time class Date: def __init__(self,year,month,day): self.year=year self.month=month self.day=day # @staticmethod # def now(): # t=time.localtime() # return Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) @classmethod #改成类方法 def now(cls): t=time.localtime() return cls(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) #哪个类来调用,即用哪个类cls来实例化 class EuroDate(Date): def __str__(self): return ‘year:%s month:%s day:%s‘ %(self.year,self.month,self.day) e=EuroDate.now() print(e) #我们的意图是想触发EuroDate.__str__,此时e就是由EuroDate产生的,所以会如我们所愿 ‘‘‘ 输出结果: year:2017 month:3 day:3 ‘‘‘
1.面向对象的程序设计看起来高大上,所以我在编程时就应该保证通篇class,这样写出的程序一定是好的程序(面向对象只适合那些可扩展性要求比较高的场景)
2.很多人喜欢说面向对象三大特性(这是从哪传出来的,封装,多态,继承?漏洞太多太多,好吧暂且称为三大特性),那么我在基于面向对象编程时,我一定要让我定义的类中完整的包含这三种特性,这样写肯定是好的程序
好家伙,我说降龙十八掌有十八掌,那么你每次跟人干仗都要从第一掌打到第18掌这才显得你会了是么:面对敌人,你打到第三掌对方就已经倒下了,你说,不行,你给老子起来,老子还没有show完...
3.类有类属性,实例有实例属性,所以我们在定义class时一定要定义出那么几个类属性,想不到怎么办,那就使劲的想,定义的越多越牛逼
这就犯了一个严重的错误,程序越早面向对象,死的越早,为啥面向对象,因为我们要将数据与功能结合到一起,程序整体的结构都没有出来,或者说需要考虑的问题你都没有搞清楚个八九不离十,你就开始面向对象了,这就导致了,你在那里干想,自以为想通了,定义了一堆属性,结果后来又都用不到,或者想不通到底应该定义啥,那就一直想吧,想着想着就疯了。
你见过哪家公司要开发一个软件,上来就开始写,肯定是频繁的开会讨论计划,请看第八节
4.既然这么麻烦,那么我彻底解脱了,我们不要用面向对象编程了,你啊,你有大才,你能成事啊,傻叉。
抽象/实现
抽象指对现实世界问题和实体的本质表现,行为和特征建模,建立一个相关的子集,可以用于 绘程序结构,从而实现这种模型。抽象不仅包括这种模型的数据属性,还定义了这些数据的接口。
对某种抽象的实现就是对此数据及与之相关接口的现实化(realization)。现实化这个过程对于客户 程序应当是透明而且无关的。
封装/接口
封装描述了对数据/信息进行隐藏的观念,它对数据属性提供接口和访问函数。通过任何客户端直接对数据的访问,无视接口,与封装性都是背道而驰的,除非程序员允许这些操作。作为实现的 一部分,客户端根本就不需要知道在封装之后,数据属性是如何组织的。在Python中,所有的类属性都是公开的,但名字可能被“混淆”了,以阻止未经授权的访问,但仅此而已,再没有其他预防措施了。这就需要在设计时,对数据提供相应的接口,以免客户程序通过不规范的操作来存取封装的数据属性。
注意:封装绝不是等于“把不想让别人看到、以后可能修改的东西用private隐藏起来”
真正的封装是,经过深入的思考,做出良好的抽象,给出“完整且最小”的接口,并使得内部细节可以对外透明
(注意:对外透明的意思是,外部调用者可以顺利的得到自己想要的任何功能,完全意识不到内部细节的存在)
合成
合成扩充了对类的 述,使得多个不同的类合成为一个大的类,来解决现实问题。合成 述了 一个异常复杂的系统,比如一个类由其它类组成,更小的组件也可能是其它的类,数据属性及行为, 所有这些合在一起,彼此是“有一个”的关系。
派生/继承/继承结构
派生描述了子类衍生出新的特性,新类保留已存类类型中所有需要的数据和行为,但允许修改或者其它的自定义操作,都不会修改原类的定义。
继承描述了子类属性从祖先类继承这样一种方式
继承结构表示多“代”派生,可以述成一个“族谱”,连续的子类,与祖先类都有关系。
泛化/特化
基于继承
泛化表示所有子类与其父类及祖先类有一样的特点。
特化描述所有子类的自定义,也就是,什么属性让它与其祖先类不同。
多态与多态性
多态指的是同一种事物的多种状态:水这种事物有多种不同的状态:冰,水蒸气
多态性的概念指出了对象如何通过他们共同的属性和动作来操作及访问,而不需考虑他们具体的类。
冰,水蒸气,都继承于水,它们都有一个同名的方法就是变成云,但是冰.变云(),与水蒸气.变云()是截然不同的过程,虽然调用的方法都一样
自省/反射
自省也称作反射,这个性质展示了某对象是如何在运行期取得自身信息的。如果传一个对象给你,你可以查出它有什么能力,这是一项强大的特性。如果Python不支持某种形式的自省功能,dir和type内建函数,将很难正常工作。还有那些特殊属性,像__dict__,__name__及__doc__
很多人在学完了python的class机制之后,遇到一个生产中的问题,还是会懵逼,这其实太正常了,因为任何程序的开发都是先设计后编程,python的class机制只不过是一种编程方式,如果你硬要拿着class去和你的问题死磕,变得更加懵逼都是分分钟的事,在以前,软件的开发相对简单,从任务的分析到编写程序,再到程序的调试,可以由一个人或一个小组去完成。但是随着软件规模的迅速增大,软件任意面临的问题十分复杂,需要考虑的因素太多,在一个软件中所产生的错误和隐藏的错误、未知的错误可能达到惊人的程度,这也不是在设计阶段就完全解决的。
所以软件的开发其实一整套规范,我们所学的只是其中的一小部分,一个完整的开发过程,需要明确每个阶段的任务,在保证一个阶段正确的前提下再进行下一个阶段的工作,称之为软件工程
面向对象的软件工程包括下面几个部:
软件工程中的系统分析阶段,要求分析员和用户结合在一起,对用户的需求做出精确的分析和明确的表述,从大的方面解析软件系统应该做什么,而不是怎么去做。面向对象的分析要按照面向对象的概念和方法,在对任务的分析中,从客观存在的事物和事物之间的关系,贵南出有关的对象(对象的‘特征’和‘技能’)以及对象之间的联系,并将具有相同属性和行为的对象用一个类class来标识。
建立一个能反映这是工作情况的需求模型,此时的模型是粗略的。
根据面向对象分析阶段形成的需求模型,对每一部分分别进行具体的设计。
首先是类的设计,类的设计可能包含多个层次(利用继承与派生机制)。然后以这些类为基础提出程序设计的思路和方法,包括对算法的设计。
在设计阶段并不牵涉任何一门具体的计算机语言,而是用一种更通用的描述工具(如伪代码或流程图)来描述
根据面向对象设计的结果,选择一种计算机语言把它写成程序,可以是python
在写好程序后交给用户使用前,必须对程序进行严格的测试,测试的目的是发现程序中的错误并修正它。
面向对的测试是用面向对象的方法进行测试,以类作为测试的基本单元。
正如对任何产品都需要进行售后服务和维护一样,软件在使用时也会出现一些问题,或者软件商想改进软件的性能,这就需要修改程序。
由于使用了面向对象的方法开发程序,使用程序的维护比较容易。
因为对象的封装性,修改一个对象对其他的对象影响很小,利用面向对象的方法维护程序,大大提高了软件维护的效率,可扩展性高。
在面向对象方法中,最早发展的肯定是面向对象编程(OOP),那时OOA和OOD都还没有发展起来,因此程序设计者为了写出面向对象的程序,还必须深入到分析和设计领域,尤其是设计领域,那时的OOP实际上包含了现在的OOD和OOP两个阶段,这对程序设计者要求比较高,许多人感到很难掌握。
现在设计一个大的软件,是严格按照面向对象软件工程的5个阶段进行的,这个5个阶段的工作不是由一个人从头到尾完成的,而是由不同的人分别完成,这样OOP阶段的任务就比较简单了。程序编写者只需要根据OOd提出的思路,用面向对象语言编写出程序既可。
链接:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7341318.html
本周作业
角色:学校、学员、课程、讲师
要求:
1. 创建北京、上海 2 所学校
2. 创建linux , python , go 3个课程 , linux\py 在北京开, go 在上海开
3. 课程包含,周期,价格,通过学校创建课程
4. 通过学校创建班级, 班级关联课程、讲师
5. 创建学员时,选择学校,关联班级
5. 创建讲师角色时要关联学校,
6. 提供两个角色接口
6.1 学员视图, 可以注册, 交学费, 选择班级,
6.2 讲师视图, 讲师可管理自己的班级, 上课时选择班级, 查看班级学员列表 , 修改所管理的学员的成绩
6.3 管理视图,创建讲师, 创建班级,创建课程
7. 上面的操作产生的数据都通过pickle序列化保存到文件里
参考:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6182264.html
Python学习——02-Python基础——【8-面向对象的程序设计】——封装、绑定方法与非绑定方
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原文地址:https://www.cnblogs.com/caofu/p/8762180.html