python study 4

七 面向对象编程

面向对象编程 ——Object Oriented Programming，简称OOP，是一种程序设计思想。OOP 把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。

面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合，即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计，面向过程把函数继续切分为子函数，即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。

而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。

在 Python 中，所有数据类型都可以视为对象，当然也可以自定义对象。自定义的对象数据类型就是面向对象中的类（Class）的概念。

我们以一个例子来说明面向过程和面向对象在程序流程上的不同之处。

假设我们要处理学生的成绩表，为了表示一个学生的成绩，面向过程的程序可以用一个 dict 表示：

Copy
std1 = { 'name': 'Michael', 'score': 98 }
std2 = { 'name': 'Bob', 'score': 81 }

而处理学生成绩可以通过函数实现，比如打印学生的成绩：

Copy
def print_score(std):
print('%s: %s' % (std['name'], std['score']))

如果采用面向对象的程序设计思想，我们首选思考的不是程序的执行流程，而是 Student 这种数据类型应该被视为一个对象，这个对象拥有 name 和 score 这两个属性（Property）。如果要打印一个学生的成绩，首先必须创建出这个学生对应的对象，然后，给对象发一个 print_score 消息，让对象自己把自己的数据打印出来。

Copy
class Student(object):

def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score

def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))

给对象发消息实际上就是调用对象对应的关联函数，我们称之为对象的方法（Method）。面向对象的程序写出来就像这样：

Copy
bart = Student('Bart Simpson', 59)
lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
bart.print_score()
lisa.print_score()

面向对象的设计思想是从自然界中来的，因为在自然界中，类（Class）和实例（Instance） 的概念是很自然的。Class 是一种抽象概念，比如我们定义的 Class——Student，是指学生这个概念，而实例（Instance）则是一个个具体的 Student，比如，Bart Simpson 和 Lisa Simpson 是两个具体的 Student。

所以，面向对象的设计思想是抽象出 Class，根据 Class 创建 Instance。

面向对象的抽象程度又比函数要高，因为一个 Class 既包含数据，又包含操作数据的方法。

数据封装、继承和多态是面向对象的三大特点

类和实例
面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如 Student 类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的 **“对象”**，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。

仍以 Student 类为例，在 Python 中，定义类是通过 class 关键字：

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class Student(object):
pass

class 后面紧接着是类名，即 Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是 (object)，表示该类是从哪个类继承下来的。通常，如果没有合适的继承类，就使用 object 类，这是所有类最终都会继承的类。

定义好了 Student 类，就可以根据 Student 类创建出 Student 的实例，创建实例是通过 ** 类名 +()** 实现的：

Copy
>>> bart = Student()
>>> bart
<__main__.Student object at 0x10a67a590>
>>> Student
<class '__main__.Student'>

可以看到，变量 bart 指向的就是一个 Student 的实例，后面的 0x10a67a590 是内存地址，每个 object 的地址都不一样，而 Student 本身则是一个类。

可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例 bart 绑定一个 name 属性：

Copy
>>> bart.name = 'Bart Simpson'
>>> bart.name
'Bart Simpson'

由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把 name，score 等属性绑上去：

Copy
class Student(object):

def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score

注意：特殊方法 “init” 前后分别有两个下划线！！！
注意到__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到 self，因为self 就指向创建的实例本身。

有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但 self 不需要传，Python 解释器自己会把实例变量传进去：

Copy
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59

和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量 self，并且，调用时不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。

数据封装
面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的 Student 类中，每个实例就拥有各自的 name 和 score 这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据，比如打印一个学生的成绩：

Copy
>>> def print_score(std):
... print('%s: %s' % (std.name, std.score))
...
>>> print_score(bart)
Bart Simpson: 59

但是，既然 Student 实例本身就拥有这些数据，要访问这些数据，就没有必要从外面的函数去访问，可以直接在 Student 类的内部定义访问数据的函数，这样，就把 “数据” 给封装起来了。这些封装数据的函数是和 Student 类本身是关联起来的，我们称之为类的方法：

Copy
class Student(object):

def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score

def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))

要定义一个方法，除了第一个参数是 self 外，其他和普通函数一样。要调用一个方法，只需要在实例变量上直接调用，除了 self 不用传递，其他参数正常传入。

这样一来，我们从外部看 Student 类，就只需要知道，创建实例需要给出 name 和 score，而如何打印，都是在 Student 类的内部定义的，这些数据和逻辑被 “封装” 起来了，调用很容易，但却不用知道内部实现的细节。

封装的另一个好处是可以给 Student 类增加新的方法，比如 get_grade：

Copy
class Student(object):
...

def get_grade(self):
if self.score >= 90:
return 'A'
elif self.score >= 60:
return 'B'
else:
return 'C'

同样的，get_grade 方法可以直接在实例变量上调用，不需要知道内部实现细节

小结
1 类是创建实例的模板，而实例则是一个一个具体的对象，各个实例拥有的数据都互相独立，互不影响；

2 方法就是与实例绑定的函数，和普通函数不同，方法可以直接访问实例的数据；

3 通过在实例上调用方法，我们就直接操作了对象内部的数据，但无需知道方法内部的实现细节。

4 和静态语言不同，Python 允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同：

Copy
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
>>> bart.age = 8
>>> bart.age
8
>>> lisa.age
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'

访问限制
在 Class 内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。

但是，从前面 Student 类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的 name、score 属性：

Copy
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.score
59
>>> bart.score = 99
>>> bart.score
99

如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在 Python 中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把 Student 类改一改：

Copy
class Student(object):

def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score

def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))

改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name 和实例变量.__score 了：

Copy
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'

这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。

但是如果外部代码要获取 name 和 score 怎么办？可以给 Student 类增加get_name和get_score这样的方法：

Copy
class Student(object):
...

def get_name(self):
return self.__name

def get_score(self):
return self.__score

如果又要允许外部代码修改 score 怎么办？可以再给 Student 类增加set_score方法：

Copy
class Student(object):
...

def set_score(self, score):
self.__score = score

你也许会问，原先那种直接通过 bart.score = 99 也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：

Copy
class Student(object):
...

def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')

需要注意的是，在 Python 中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是 private 变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。

有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。

双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问__name 是因为 Python 解释器对外把__name 变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name 来访问__name 变量：

Copy
>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'

但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的 Python 解释器可能会把__name 改成不同的变量名。

总的来说就是，Python 本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。

最后注意下面的这种错误写法：

Copy
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！
>>> bart.__name
'New Name'

表面上看，外部代码 “成功” 地设置了__name 变量，但实际上这个__name 变量和 class 内部的__name 变量不是一个变量！内部的__name 变量已经被 Python 解释器自动改成了_Student__name，而外部代码给 bart新增了一个__name 变量。

Copy
>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'

继承和多态

在 OOP 程序设计中，当我们定义一个 class 的时候，可以从某个现有的 class 继承，新的 class 称为子类（Subclass），而被继承的 class 称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。

比如，我们已经编写了一个名为 Animal 的 class，有一个 run () 方法可以直接打印：

Copy
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')

当我们需要编写 Dog 和 Cat 类时，就可以直接从 Animal 类继承：

Copy
class Dog(Animal):
pass

class Cat(Animal):
pass

对于 Dog 来说，Animal 就是它的父类，对于 Animal 来说，Dog 就是它的子类。Cat 和 Dog 类似。

继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于 Animial 实现了 run () 方法，因此，Dog 和 Cat 作为它的子类，什么事也没干，就自动拥有了 run () 方法：

Copy
dog = Dog()
dog.run()

cat = Cat()
cat.run()

运行结果如下：

Copy
Animal is running...
Animal is running...

当然，也可以对子类增加一些方法，比如 Dog 类：

Copy
class Dog(Animal):

def run(self):
print('Dog is running...')

def eat(self):
print('Eating meat...')

继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了，无论是 Dog 还是 Cat，它们 run () 的时候，显示的都是 Animal is running...，符合逻辑的做法是分别显示 Dog is running... 和 Cat is running...，因此，对 Dog 和 Cat 类改进如下：

Copy
class Dog(Animal):

def run(self):
print('Dog is running...')

class Cat(Animal):

def run(self):
print('Cat is running...')

再次运行，结果如下：

Copy
Dog is running...
Cat is running...

当子类和父类都存在相同的 run () 方法时，我们说，子类的 run () 覆盖了父类的 run ()，在代码运行的时候，总是会调用子类的 run ()。这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。

要理解什么是多态，我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个 class 的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和 Python 自带的数据类型，比如 str、list、dict 没什么两样：

Copy
a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型

判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance() 判断：

Copy
>>> isinstance(a, list)
True
>>> isinstance(b, Animal)
True
>>> isinstance(c, Dog)
True

看来 a、b、c 确实对应着 list、Animal、Dog 这 3 种类型。
但是等等，试试：

Copy
>>> isinstance(c, Animal)
True

看来 c 不仅仅是 Dog，c 还是 Animal！

不过仔细想想，这是有道理的，因为 Dog 是从 Animal 继承下来的，当我们创建了一个 Dog 的实例 c 时，我们认为 c 的数据类型是 Dog 没错，但 c 同时也是 Animal 也没错，Dog 本来就是 Animal 的一种！

所以，在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以被看做是父类。但是，反过来就不行：

Copy
>>> b = Animal()
>>> isinstance(b, Dog)
False

Dog 可以看成 Animal，但 Animal 不可以看成 Dog。

要理解多态的好处，我们还需要再编写一个函数，这个函数接受一个 Animal 类型的变量：

Copy
def run_twice(animal):
animal.run()
animal.run()

当我们传入 Animal 的实例时，run_twice () 就打印出：

Copy
>>> run_twice(Animal())
Animal is running...
Animal is running...

当我们传入 Dog 的实例时，run_twice () 就打印出：

Copy
>>> run_twice(Dog())
Dog is running...
Dog is running...

当我们传入 Cat 的实例时，run_twice () 就打印出：

Copy
>>> run_twice(Cat())
Cat is running...
Cat is running...

看上去没啥意思，但是仔细想想，现在，如果我们再定义一个 Tortoise 类型，也从 Animal 派生：

Copy
class Tortoise(Animal):
def run(self):
print('Tortoise is running slowly...')

当我们调用 run_twice () 时，传入 Tortoise 的实例：

Copy
>>> run_twice(Tortoise())
Tortoise is running slowly...
Tortoise is running slowly...

你会发现，新增一个 Animal 的子类，不必对 run_twice () 做任何修改，实际上，任何依赖 Animal 作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。

多态的好处就是，当我们需要传入 Dog、Cat、Tortoise…… 时，我们只需要接收 Animal 类型就可以了，因为 Dog、Cat、Tortoise…… 都是 Animal 类型，然后，按照 Animal 类型进行操作即可。由于 Animal 类型有 run () 方法，因此，传入的任意类型，只要是 Animal 类或者子类，就会自动调用实际类型的 run () 方法，这就是多态的意思：

对于一个变量，我们只需要知道它是 Animal 类型，无需确切地知道它的子类型，就可以放心地调用 run () 方法，而具体调用的 run () 方法是作用在 Animal、Dog、Cat 还是 Tortoise 对象上，由运行时该对象的确切类型决定，这就是多态真正的威力：调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种 Animal 的子类时，只要确保 run () 方法编写正确，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的 “开闭” 原则：

对扩展开放：允许新增 Animal 子类；

对修改封闭：不需要修改依赖 Animal 类型的 run_twice () 等函数。

继承还可以一级一级地继承下来，就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类，最终都可以追溯到根类object，这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。

静态语言 vs 动态语言
对于静态语言（例如 Java）来说，如果需要传入 Animal 类型，则传入的对象必须是 Animal 类型或者它的子类，否则，将无法调用 run () 方法。

对于 Python 这样的动态语言来说，则不一定需要传入 Animal 类型。我们只需要保证传入的对象有一个 run () 方法就可以了：

Copy
class Timer(object):
def run(self):
print('Start...')

这就是动态语言的 “鸭子类型”，它并不要求严格的继承体系，一个对象只要 “看起来像鸭子，走起路来像鸭子”，那它就可以被看做是鸭子。

Python 的 “file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象，它有一个 read () 方法，返回其内容。但是，许多对象，只要有 read () 方法，都被视为 “file-like object“。许多函数接收的参数就是 “file-like object“，你不一定要传入真正的文件对象，完全可以传入任何实现了 read () 方法的对象。

小结
1 继承可以把父类的所有功能都直接拿过来，这样就不必重零做起，子类只需要新增自己特有的方法，也可以把父类不适合的方法覆盖重写。

2 动态语言的鸭子类型特点决定了继承不像静态语言那样是必须的。

获取对象信息
当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？

使用type()
来判断对象类型，使用 type () 函数：

基本类型都可以用 type () 判断：

Copy
>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>

如果一个变量指向函数或者类，也可以用 type () 判断：

Copy
>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>

但是 type () 函数返回的是什么类型呢？它返回对应的 Class 类型。

如果我们要在 if 语句中判断，就需要比较两个变量的 type 类型是否相同：

Copy
>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False

判断基本数据类型可以直接写 int，str 等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用 types 模块中定义的常量：

Copy
>>> import types
>>> def fn():
... pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True

使用 isinstance ()
对于 class 的继承关系来说，使用 type () 就很不方便。我们要判断 class 的类型，可以使用 isinstance () 函数。

我们回顾上次的例子，如果继承关系是：

Copy
object -> Animal -> Dog -> Husky

那么，isinstance () 就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建 3 种类型的对象：

Copy
>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()

然后，判断：

Copy
>>> isinstance(h, Husky)
True

没有问题，因为 h 变量指向的就是 Husky 对象。

再判断：

Copy
>>> isinstance(h, Dog)
True

h 虽然自身是 Husky 类型，但由于 Husky 是从 Dog 继承下来的，所以，h 也还是 Dog 类型。换句话说，isinstance () 判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上。

因此，我们可以确信，h 还是 Animal 类型：

Copy
>>> isinstance(h, Animal)
True

同理，实际类型是 Dog 的 d 也是 Animal 类型：

Copy
>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True

但是，d 不是 Husky 类型：

Copy
>>> isinstance(d, Husky)
False

能用 type () 判断的基本类型也可以用 isinstance () 判断：

Copy
>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True

并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是 list 或者 tuple：

Copy
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

总是优先使用 isinstance () 判断类型，可以将指定类型及其子类 “一网打尽”。

使用 dir ()
如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用 dir () 函数，它返回一个包含字符串的 list，比如，获得一个 str 对象的所有属性和方法：

Copy
>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

类似__xxx__的属性和方法在 Python 中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回长度。在 Python 中，如果你调用 len () 函数试图获取一个对象的长度，实际上，在 len () 函数内部，它自动去调用该对象的__len__() 方法，所以，下面的代码是等价的：

Copy
>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3

我们自己写的类，如果也想用 len (myObj) 的话，就自己写一个__len__() 方法：

Copy
>>> class MyDog(object):
... def __len__(self):
... return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100

剩下的都是普通属性或方法，比如 lower () 返回小写的字符串：

Copy
>>> 'ABC'.lower()
'abc'

仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：

Copy
>>> class MyObject(object):
... def __init__(self):
... self.x = 9
... def power(self):
... return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()

紧接着，可以测试该对象的属性：

Copy
>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19

如果试图获取不存在的属性，会抛出 AttributeError 的错误：

Copy
>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

可以传入一个 default 参数，如果属性不存在，就返回默认值：

Copy
>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404
404

也可以获得对象的方法：

Copy
>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81

小结

1 通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个 Python 对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：

Copy
sum = obj.x + obj.y

就不要写：

Copy
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

一个正确的用法的例子如下：

Copy
def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None

假设我们希望从文件流 fp 中读取图像，我们首先要判断该 fp 对象是否存在 read 方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。hasattr () 就派上了用场。

请注意，在 Python 这类动态语言中，根据鸭子类型，有 read () 方法，不代表该 fp 对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要 read () 方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。

实例属性和类属性

由于 Python 是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。

给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过 self 变量：

Copy
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name

s = Student('Bob')
s.score = 90

但是，如果 Student 类本身需要绑定一个属性呢？可以直接在 class 中定义属性，这种属性是类属性，归 Student 类所有：

Copy
class Student(object):
name = 'Student'

当我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。来测试一下：

Copy
>>> class Student(object):
... name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了
Student

在编写程序的时候，千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字，因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性，但是当你删除实例属性后，再使用相同的名称，访问到的将是类属性。

小结
1 实例属性属于各个实例所有，互不干扰；

2 类属性属于类所有，所有实例共享一个属性；

3 不要对实例属性和类属性使用相同的名字，否则将产生难以发现的错误。

八 面向对象高级编程

多重继承、定制类、元类
使用__slots__
正常情况下，当我们定义了一个 class，创建了一个 class 的实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性。先定义 class：

Copy
class Student(object):
pass

然后，尝试给实例绑定一个属性：

Copy
>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael

还可以尝试给实例绑定一个方法：

Copy
>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
... self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：

Copy
>>> s2 = Student() # 创建新的实例
>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'

为了给所有实例都绑定方法，可以给 class 绑定方法：

Copy
>>> def set_score(self, score):
... self.score = score
...
>>> Student.set_score = set_score

给 class 绑定方法后，所有实例均可调用：

Copy
>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99

通常情况下，上面的 set_score 方法可以直接定义在 class 中，但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给 class 加上功能，这在静态语言中很难实现。

使用__slots__
但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对 Student 实例添加 name 和 age 属性。

为了达到限制的目的，Python 允许在定义 class 的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该 class 实例能添加的属性：

Copy
class Student(object):
__slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称

然后，我们试试：

Copy
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

由于'score' 没有被放到__slots__中，所以不能绑定 score 属性，试图绑定 score 将得到 AttributeError 的错误。

使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的：

Copy
>>> class GraduateStudent(Student):
... pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999

除非在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__

使用 @property

在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：

Copy
s = Student()
s.score= 9999

这显然不合逻辑。为了限制 score 的范围，可以通过一个 set_score () 方法来设置成绩，再通过一个 get_score () 来获取成绩，这样，在 set_score () 方法里，就可以检查参数：

Copy
class Student(object):

def get_score(self):
return self._score

def set_score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value

现在，对任意的 Student 实例进行操作，就不能随心所欲地设置 score 了：

Copy
>>> s = Student()
>>> s.set_score(60) # ok!
>>> s.get_score()
60
>>> s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。

有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的 Python 程序员来说，这是必须要做到的！

还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python 内置的 @property 装饰器 * 就是负责把一个方法变成属性调用的：

Copy
class Student(object):

@property
def score(self):
return self._score

@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value

@property 的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个 getter 方法变成属性，只需要加上 @property 就可以了，此时，@property 本身又创建了另一个装饰器 @score.setter，负责把一个 setter 方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：

Copy
>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的 @property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过 getter 和 setter 方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义 getter 方法，不定义 setter 方法就是一个只读属性：

Copy
class Student(object):

@property
def birth(self):
return self._birth

@birth.setter
def birth(self, value):
self._birth = value

@property
def age(self):
return 2015 - self._birth

上面的 birth 是可读写属性，而 age 就是一个只读属性，因为 age 可以根据 birth 和当前时间计算出来。

要特别注意：属性的方法名不要和实例变量重名。例如，以下的代码是错误的：

Copy
class Student(object):

# 方法名称和实例变量均为birth:
@property
def birth(self):
return self.birth

这是因为调用 s.birth 时，首先转换为方法调用，在执行 return self.birth 时，又视为访问 self 的属性，于是又转换为方法调用，造成无限递归，最终导致栈溢出报错RecursionError。

小结
@property 广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。

多重继承
类层次仍按照哺乳类和鸟类设计：

Copy
class Animal(object):
pass

# 大类:
class Mammal(Animal):
pass

class Bird(Animal):
pass

# 各种动物:
class Dog(Mammal):
pass

class Bat(Mammal):
pass

class Parrot(Bird):
pass

class Ostrich(Bird):
pass

现在，我们要给动物再加上 Runnable 和 Flyable 的功能，只需要先定义好 Runnable 和 Flyable 的类：

Copy
class Runnable(object):
def run(self):
print('Running...')

class Flyable(object):
def fly(self):
print('Flying...')
对于需要Runnable功能的动物，就多继承一个Runnable，例如Dog：

class Dog(Mammal, Runnable):
pass

对于需要 Flyable 功能的动物，就多继承一个 Flyable，例如 Bat：

Copy
class Bat(Mammal, Flyable):
pass

通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能

MixIn
在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich 继承自 Bird。但是，如果需要 “混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让 Ostrich 除了继承自 Bird 外，再同时继承 Runnable。这种设计通常称之为MixIn。

为了更好地看出继承关系，我们把 Runnable 和 Flyable 改为 RunnableMixIn 和 FlyableMixIn。类似的，你还可以定义出肉食动物 CarnivorousMixIn 和植食动物 HerbivoresMixIn，让某个动物同时拥有好几个 MixIn：

Copy
class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):
pass

MixIn 的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个 MixIn 的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。

Python 自带的很多库也使用了 MixIn。举个例子，Python 自带了 TCPServer 和 UDPServer 这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由 ForkingMixIn 和 ThreadingMixIn 提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

比如，编写一个多进程模式的 TCP 服务，定义如下：

Copy
class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):
pass

编写一个多线程模式的 UDP 服务，定义如下：

Copy
class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):
pass

如果你打算搞一个更先进的协程模型，可以编写一个 ```
CoroutineMixIn：

Copy
class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixIn):
pass

这样一来，我们不需要复杂而庞大的继承链，只要选择组合不同的类的功能，就可以快速构造出所需的子类。

小结
1 由于 Python 允许使用多重继承，因此，MixIn 就是一种常见的设计。

2 只允许单一继承的语言（如 Java）不能使用 MixIn 的设计。

定制类
Python 的 class 中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。

str
我们先定义一个 Student 类，打印一个实例：

Copy
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
...
>>> print(Student('Michael'))
<__main__.Student object at 0x109afb190>

打印出一堆 <main.Student object at 0x109afb190>，不好看。

怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__() 方法，返回一个好看的字符串就可以了：

Copy
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
... def __str__(self):
... return 'Student object (name: %s)' % self.name
...
>>> print(Student('Michael'))
Student object (name: Michael)

这样打印出来的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据。

但是细心的朋友会发现直接敲变量不用 print，打印出来的实例还是不好看：

Copy
>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>

这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，repr() 是为调试服务的。

解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__() 和__repr__() 代码都是一样的，所以，有个偷懒的写法：

Copy
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return 'Student object (name=%s)' % self.name
__repr__ = __str__

iter
如果一个类想被用于 for ... in 循环，类似 list 或 tuple 那样，就必须实现一个__iter__() 方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python 的 for 循环就会不断调用该迭代对象的__next__() 方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

我们以斐波那契数列为例，写一个 Fib 类，可以作用于 for 循环：

Copy
class Fib(object):
def __init__(self):
self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b

def __iter__(self):
return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
if self.a > 100000: # 退出循环的条件
raise StopIteration()
return self.a # 返回下一个值

现在，试试把 Fib 实例作用于 for 循环：

Copy
>>> for n in Fib():
... print(n)
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025

getitem
Fib 实例虽然能作用于 for 循环，看起来和 list 有点像，但是，把它当成 list 来使用还是不行，比如，取第 5 个元素：

Copy
>>> Fib()[5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'Fib' object does not support indexing

要表现得像 list 那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__() 方法：

Copy
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a

现在，就可以按下标访问数列的任意一项了：

Copy
>>> f = Fib()
>>> f[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[2]
2
>>> f[3]
3
>>> f[10]
89
>>> f[100]
573147844013817084101

但是 list 有个神奇的切片方法：

Copy
>>> list(range(100))[5:10]
[5, 6, 7, 8, 9]

对于 Fib 却报错。原因是__getitem__() 传入的参数可能是一个 int，也可能是一个切片对象 slice，所以要做判断：

Copy
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int): # n是索引
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
if isinstance(n, slice): # n是切片
start = n.start
stop = n.stop
if start is None:
start = 0
a, b = 1, 1
L = []
for x in range(stop):
if x >= start:
L.append(a)
a, b = b, a + b
return L

现在试试 Fib 的切片：

Copy
>>> f = Fib()
>>> f[0:5]
[1, 1, 2, 3, 5]
>>> f[:10]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

但是没有对 step 参数作处理：

Copy
>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个__getitem__() 还是有很多工作要做的。

此外，如果把对象看成 dict，getitem() 的参数也可能是一个可以作 key 的 object，例如 str。

与之对应的是__setitem__() 方法，把对象视作 list 或 dict 来对集合赋值。最后，还有一个__delitem__() 方法，用于删除某个元素。

总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和 Python 自带的 list、tuple、dict 没什么区别，这完全归功于动态语言的 “鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

getattr
正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。比如定义 Student 类：

Copy
class Student(object):

def __init__(self):
self.name = 'Michael'

调用 name 属性，没问题，但是，调用不存在的 score 属性，就有问题了：

Copy
>>> s = Student()
>>> print(s.name)
Michael
>>> print(s.score)
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

错误信息很清楚地告诉我们，没有找到 score 这个 attribute。

要避免这个错误，除了可以加上一个 score 属性外，Python 还有另一个机制，那就是写一个__getattr__() 方法，动态返回一个属性。修改如下：

Copy
class Student(object):

def __init__(self):
self.name = 'Michael'

def __getattr__(self, attr):
if attr=='score':
return 99

当调用不存在的属性时，比如 score，Python 解释器会试图调用__getattr__(self, 'score') 来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回 score 的值：

Copy
>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99

返回函数也是完全可以的：

Copy
class Student(object):

def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25

只是调用方式要变为：

Copy
>>> s.age()
25

注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如 name，不会在__getattr__中查找。

此外，注意到任意调用如 s.abc 都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是 None。要让 class 只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出 AttributeError 的错误：

Copy
class Student(object):

def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)

这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。

这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。

call
一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用 instance.method () 来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在 Python 中，答案是肯定的。

任何类，只需要定义一个__call__() 方法，就可以直接对实例进行调用。请看示例：

Copy
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name

def __call__(self):
print('My name is %s.' % self.name)

调用方式如下：

Copy
>>> s = Student('Michael')
>>> s() # self参数不要传入
My name is Michael.

call() 还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。

如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。

那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个Callable 对象，比如函数和我们上面定义的带有__call__() 的类实例：

Copy
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('str')
False

通过callable () 函数，我们就可以判断一个对象是否是 “可调用” 对象。

小结
Python 的 class 允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便地生成特定的类。

使用枚举类
当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：

Copy
JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12

好处是简单，缺点是类型是 int，并且仍然是变量。

更好的方法是为这样的枚举类型定义一个 class 类型，然后，每个常量都是 class 的一个唯一实例。Python 提供了Enum 类来实现这个功能：

Copy
from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

这样我们就获得了 Month 类型的枚举类，可以直接使用 Month.Jan 来引用一个常量，或者枚举它的所有成员：

Copy
for name, member in Month.__members__.items():
print(name, '=>', member, ',', member.value)

value 属性则是自动赋给成员的 int 常量，默认从 1 开始计数。

如果需要更精确地控制枚举类型，可以从 Enum 派生出自定义类：

Copy
from enum import Enum, unique

@unique
class Weekday(Enum):
Sun = 0 # Sun的value被设定为0
Mon = 1
Tue = 2
Wed = 3
Thu = 4
Fri = 5
Sat = 6

@unique 装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。

访问这些枚举类型可以有若干种方法：

Copy
>>> day1 = Weekday.Mon
>>> print(day1)
Weekday.Mon
>>> print(Weekday.Tue)
Weekday.Tue
>>> print(Weekday['Tue'])
Weekday.Tue
>>> print(Weekday.Tue.value)
2
>>> print(day1 == Weekday.Mon)
True
>>> print(day1 == Weekday.Tue)
False
>>> print(Weekday(1))
Weekday.Mon
>>> print(day1 == Weekday(1))
True
>>> Weekday(7)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: 7 is not a valid Weekday
>>> for name, member in Weekday.__members__.items():
... print(name, '=>', member)
...
Sun => Weekday.Sun
Mon => Weekday.Mon
Tue => Weekday.Tue
Wed => Weekday.Wed
Thu => Weekday.Thu
Fri => Weekday.Fri
Sat => Weekday.Sat

可见，既可以用成员名称引用枚举常量，又可以直接根据 value 的值获得枚举常量。

使用元类

type()
动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。

比方说我们要定义一个 Hello 的 class，就写一个 hello.py 模块：

Copy
class Hello(object):
def hello(self, name='world'):
print('Hello, %s.' % name)

当 Python 解释器载入 hello 模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个 Hello 的 class 对象，测试如下：

Copy
>>> from hello import Hello
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class 'hello.Hello'>

type () 函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello 是一个 class，它的类型就是 type，而 h 是一个实例，它的类型就是 class Hello。

我们说 class 的定义是运行时动态创建的，而创建 class 的方法就是使用 type () 函数。

type () 函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过 type () 函数创建出 Hello 类，而无需通过 class Hello (object)... 的定义：

Copy
>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
... print('Hello, %s.' % name)
...
>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>

要创建一个 class 对象，type () 函数依次传入 3 个参数：

1 class 的名称；
2 继承的父类集合，注意 Python 支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了 tuple 的单元素写法；
3 class 的方法名称与函数绑定，这里我们把函数 fn 绑定到方法名 hello 上。

通过 type () 函数创建的类和直接写 class 是完全一样的，因为 Python 解释器遇到 class 定义时，仅仅是扫描一下 class 定义的语法，然后调用 type () 函数创建出 class。

正常情况下，我们都用 class Xxx... 来定义类，但是，type () 函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。

metaclass
除了使用 type () 动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用 metaclass。

metaclass，直译为元类，简单的解释就是：

当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。

但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据 metaclass 创建出类，所以：先定义 metaclass，然后创建类。

连接起来就是：先定义 metaclass，就可以创建类，最后创建实例。

所以，metaclass 允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是 metaclass 创建出来的 “实例”。

metaclass 是 Python 面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用 metaclass 的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。