标签：isp __init__ 完全 函数定义 prot put add 密码 pop
5.9——封装
如何隐藏
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）
#其实这仅仅是一种变形操作 #类中所有双下划线开头的名称如_x都会自动形成：_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(‘form 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是可以访问的到的，即这种操纵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
这种自动变形的特点：
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
2、变形的过程只在类的定义是发生一次,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
封装不是单纯意义的隐藏
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 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
#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()
封装方法的其他举例：
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。
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
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）
成人的BMI数值：
过轻：低于18.5
正常：18.5-23.9
过重：24-27
肥胖：28-32
非常肥胖, 高于32
体质指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）
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(‘egin‘,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area和perimeter不能被赋值
.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，但是中文都是叫”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‘
封装与扩展性
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()
5.10——绑定方法与非绑定方法
类中定义的函数分成两大类
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class method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
（其实对象也可以调用，但仍将类作为第一个参数传入）
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static method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，但是没有自动传入那么一说。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static method装饰的方法，不管谁来调用，都没有自动传值一说。
绑定方法
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
settings.py HOST=‘127.0.0.1‘ PORT=3306 DB_PATH=r‘C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\面向对象编程\test1\db‘ #test.py import 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
非绑定方法
在类内部用static method装饰的函数即非绑定方法就是普通函数
static method不与类和对象绑定，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
class method与static method的对比
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
5.11——内置方法
一、isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)
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)
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)
二、反射
1.什么是反射？
反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力（自省）。这概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序的设计领域所采用，并在Lisp和对象方面取得了成绩。
2.python面向对象的反射;通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事务都是对象（都可以使用反射）
四个可以实现自省的函数 下列方法适用与类和对象（一切皆对象，类本身也是一个对象）
hasattr(object,name)
判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
gesattr(object,name,default=None)
def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr """ getattr(object, name[, default]) -> value Get a named attribute from an object; getattr(x, ‘y‘) is equivalent to x.y. When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn‘t exist; without it, an exception is raised in that case. """ pass
setattr(x,y,v)
def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Sets the named attribute on the given object to the specified value. setattr(x, ‘y‘, v) is equivalent to ``x.y = v‘‘ """ pass
delattr(x,y)
def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Deletes the named attribute from the given object. delattr(x, ‘y‘) is equivalent to ``del x.y‘‘ """ pass
四个方法的使用演示
class BlackMedium: feature=‘Ugly‘ def __init__(self,name,addr): self.name=name self.addr=addr def sell_house(self): print(‘%s 黑中介卖房子啦,傻逼才买呢,但是谁能证明自己不傻逼‘ %self.name) def rent_house(self): print(‘%s 黑中介租房子啦,傻逼才租呢‘ %self.name) b1=BlackMedium(‘万成置地‘,‘回龙观天露园‘) #检测是否含有某属性 print(hasattr(b1,‘name‘)) print(hasattr(b1,‘sell_house‘)) #获取属性 n=getattr(b1,‘name‘) print(n) func=getattr(b1,‘rent_house‘) func() # getattr(b1,‘aaaaaaaa‘) #报错 print(getattr(b1,‘aaaaaaaa‘,‘不存在啊‘)) #设置属性 setattr(b1,‘sb‘,True) setattr(b1,‘show_name‘,lambda self:self.name+‘sb‘) print(b1.__dict__) print(b1.show_name(b1)) #删除属性 delattr(b1,‘addr‘) delattr(b1,‘show_name‘) delattr(b1,‘show_name111‘)#不存在,则报错 print(b1.__dict__)
类也是对象
class Foo(object): staticField = "old boy" def __init__(self): self.name = ‘wupeiqi‘ def func(self): return ‘func‘ @staticmethod def bar(): return ‘bar‘ print getattr(Foo, ‘staticField‘) print getattr(Foo, ‘func‘) print getattr(Foo, ‘bar‘)
反射当前模块成员
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import sys def s1(): print ‘s1‘ def s2(): print ‘s2‘ this_module = sys.modules[__name__] hasattr(this_module, ‘s1‘) getattr(this_module, ‘s2‘)
导入其他模块。利用反射查找该模块是否存在某个方法
module_test.py
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 程序目录： module_test.py index.py 当前文件： index.py """ import module_test as obj #obj.test() print(hasattr(obj,‘test‘)) getattr(obj,‘test‘)()
3. 为什么用反射之反射的好处
好处一：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
egon还没有实现全部功能
class FtpClient: ‘ftp客户端，但是还没有实现具体的功能‘ def _init_(self,addr): print(‘正在连接服务器[%s]‘%addr) self.addr=addr
不影响lil的代码编写
#from module import FtpClient f1=FtpClient(‘192.168.1.1‘) if hasattr(f1,‘get‘): func_get=getattr(f1,‘get‘) func_get() else: print(‘---->不存在此方法‘) print(‘处理其他的逻辑‘)
好处二：动态导入模块（基于反射当前模块成员）
三_setattr_,_delattr_,_getattr_
三者的用法演示
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
四 二次加工标准类型（包装）
包装：python为大家提供了标准数据类型，以及丰富的内置方法，其实在很多场景下我们都需要基于标准数据类型来定制我们自己的数据类型，新增/改写方法，这就用到刚学到的继承/派生知识（其他的标准类型均可以通过下面的方式进行二次加工）
class LIst(list):#继承list所有的属性，也可以派生出自己新的，比如append和mid def append(self,p_object): ‘派生自己的append:加上类型检查‘ if not isinstance(p_object,int‘): raise TupeError(‘must be int); super().append(p_object) @property def miid(self) ‘新增自己的属性‘ index=len(self)//2 return self[index] l=List([1,2,3,4]) print(l) l.append(5) print(l) #l.append(‘1111111‘)#报错，必须为int类型 print（l.mid) #其余的方法都继承list的 l.inster(0，-123） print（l) l.clesr() print(l)
五 _getattribute_
回顾_getattr_
class Foo； def _init_(self,x): self.x=x def _getattr_(self,item): print（‘执行的是我’） #return self._dict_[item] f1=Foo(10) print(f1.x) f1.xxxxxx#不存在的属性访问；触发_getattr_
getattribute
class Foo: def __init__(self,x): self.x=x def __getattribute__(self, item): print(‘不管是否存在,我都会执行‘) f1=Foo(10) f1.x f1.xxxxxx
两者同时出现
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = ‘Linhaifeng‘ class Foo: def __init__(self,x): self.x=x def __getattr__(self, item): print(‘执行的是我‘) # return self.__dict__[item] def __getattribute__(self, item): print(‘不管是否存在,我都会执行‘) raise AttributeError(‘哈哈‘) f1=Foo(10) f1.x f1.xxxxxx #当__getattribute__与__getattr__同时存在,只会执行__getattrbute__,除非__getattribute__在执行过程中抛出异常AttributeError
六 描述符（_get_._set_,_delete_)
1 描述符是什么:描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了__get__(),__set__(),__delete__()中的一个,这也被称为描述符协议 __get__():调用一个属性时,触发 __set__():为一个属性赋值时,触发 __delete__():采用del删除属性时,触发
定义一个描述符
class Foo: #在python3中Foo是新式类,它实现了三种方法,这个类就被称作一个描述符 def __get__(self, instance, owner): pass def __set__(self, instance, value): pass def __delete__(self, instance): pass
2 描述符是干什么的:描述符的作用是用来代理另外一个类的属性的(必须把描述符定义成这个类的类属性，不能定义到构造函数中)
引子:描述符类产生的实例进行属性操作并不会触发三个方法的执行
class Foo: def __get__(self, instance, owner): print(‘触发get‘) def __set__(self, instance, value): print(‘触发set‘) def __delete__(self, instance): print(‘触发delete‘) #包含这三个方法的新式类称为描述符,由这个类产生的实例进行属性的调用/赋值/删除,并不会触发这三个方法 f1=Foo() f1.name=‘egon‘ f1.name del f1.name #疑问:何时,何地,会触发这三个方法的执行
描述符
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print(‘Str调用‘) def __set__(self, instance, value): print(‘Str设置...‘) def __delete__(self, instance): print(‘Str删除...‘) #描述符Int class Int: def __get__(self, instance, owner): print(‘Int调用‘) def __set__(self, instance, value): print(‘Int设置...‘) def __delete__(self, instance): print(‘Int删除...‘) class People: name=Str() age=Int() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age #何地？：定义成另外一个类的类属性 #何时？：且看下列演示 p1=People(‘alex‘,18) #描述符Str的使用 p1.name p1.name=‘egon‘ del p1.name #描述符Int的使用 p1.age p1.age=18 del p1.age #我们来瞅瞅到底发生了什么 print(p1.__dict__) print(People.__dict__) #补充 print(type(p1) == People) #type(obj)其实是查看obj是由哪个类实例化来的 print(type(p1).__dict__ == People.__dict__)
标签：isp __init__ 完全 函数定义 prot put add 密码 pop
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