1. 类的成员

python 类的成员有三种:字段、方法、属性

字段

字段包括:普通字段和静态字段,他们在定义和使用中有所区别,而最本质的区别是内存中保存的位置不同,

  • 普通字段 

    属于对象,只有对象创建之后,才会有普通字段,而且只能通过对象来调用

  • 静态字段 

    属于类,解释器在加载代码的时候已经创建,对象和类都可以调用

  • 例子:

  1. class Province:

  2.  country = '中国'           #静态字段

  3.  def __init__(self,name):

  4.      self.name = name            #普通字段

  5. #调用字段:

  6. obj = Province('河南')   #创建对象

  7. res1 = obj.name   #对象调用普通字典

  8. res2 = obj.country    #对象调用静态字段

  9. print('对象调用普通字典:',res1)

  10. print('对象调用静态字段:',res2)

  11. res3 = Province.country   #类调用静态字段

  12. res4 = Province.name    #类调用普通字段,会报错

  13. print('类调用静态字段:',res3)

  14. print('类调用普通字段:',res4)   #报错

  15. 输出结果:

  16. 对象调用普通字典: 河南

  17. 对象调用静态字段: 中国

  18. 类调用静态字段: 中国

  19. Traceback (most recent call last):

  20. File "D:/study-file/git/gitlab/study/code/day08/成员.py", line 24, in <module>

  21. res4 = Province.name  # 类调用普通字段,会报错

  22. AttributeError: type object 'Province' has no attribute 'name'

  23. 因为对象没有创建,所以在内存中并没有name这个字段,所以,类直接调用会报错

总结:静态字段在内存中只保存一份 普通字段在每个对象中都要保存一份 应用场景: 通过类创建对象时,如果每个对象都具有相同的字段,那么就使用静态字段。普通字段只能用对象访问,静态字段对象和类都可以访问(优先使用类访问)

方法

方法包括:普通方法、静态方法和类方法,三种方法在内存中都归属于类,区别在于调用方式不同

  • 普通方法

    属于类,由对象去调用执行,参数至少有一个self,执行普通方法时,自动将调用该方法的对象赋值给self;

  • 静态方法

    属于类,由类直接调用.当方法内部不需要对象中封装的值时,可以将方法写成静态,并且使用 @staticmethoe装饰,并且参数中不带self,参数可有可无

  • 类方法

    静态方法的特殊形式,至少有一个cls参数 由类执行 @classmethoe装饰,执行类方法时,自动将调用该方法的类复制给cls

  • 举例:

  1. class Province:

  2. country = '中国'  # 静态字段

  3. def __init__(self, name):

  4.    self.name = name  # 普通字段

  5. def show(self):             #普通方法

  6.    print(self.country,self.name)

  7. @staticmethod

  8. def f1(arg):                    #静态方法

  9.    print(arg)

  10. @classmethod

  11. def f2(cls):            #类方法   cls为类名

  12.    print(cls)

  13. # 调用字段:

  14. obj = Province('河南')  # 创建对象

  15. obj.show()        #类调用普通方法执行

  16. obj.f1('对象调用静态方法执行')

  17. Province.f1('类调用静态方法执行')

  18. Province.f2()    #类调用类方法执行,返回类名

  19. 执行结果:

  20. 中国 河南

  21. 对象调用静态方法执行

  22. 类调用静态方法执行

  23. <class '__main__.Province'>

总结 相同点:对于所有的方法而言,均属于类(非对象)中,所以,在内存中也只保存一份。不同点:方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。

属性

属性是普通方法的变种,使用 @property来装饰,所以具有方法的表现形式,使用字段调用的方法来调用方法,所以也具有字段的访问形式。由对象来调用

  • 属性的基本使用

    从执行结果中可以看出,常规类中方法的调用是obj.方法()的形式,但是此时调用属性是obj.方法,不加括号,这种形式和静态字段调用的形式一样,所以说有静态字段的调用方法;而在代码中看,属性的表现形式都是普通方法的形式,即函数,然后使用property来装饰,所以说有普通方法的表现形式

  1. class Province:

  2.    country = '中国'  # 静态字段

  3.    def __init__(self, name):

  4.        self.name = name  # 普通字段

  5.    def show(self):             #普通方法

  6.        print(self.country,self.name)

  7.    @staticmethod

  8.    def f1(arg):                    #静态方法

  9.        print(arg)

  10.    @classmethod

  11.    def f2(cls):            #类方法   cls为类名

  12.        print(cls)

  13.    @property

  14.    def f3(self):  # 属性

  15.        print(self.name)

  16.    @f3.deleter

  17.    def f3(self):

  18.        print('del  f3')

  19.    @f3.setter

  20.    def f3(self,arg):

  21.        print('set f3',arg)

  22. #调用属性

  23. obj = Province('河南')  # 创建对象

  24. obj.f3    #调用属性,自动执行@f3.getter装饰的方法   此形态类似于静态字段的调用

  25. del obj.f3   #自动执行@f3.deleter装饰的方法,类似于静态字段的del

  26. obj.f3 = '123'  #自动执行@f3.setter装饰的方法,类似静态字段的set方法

  27. 执行结果:

  28. 河南

  29. del  f3

  30. set f3 123

属性的表现形式
  • 装饰器:

即在一个方法上应用@property装饰器,使方法变为一个属性

  ```  class Foo:      @property      def f1(self):          pass      @f1.deleter      def f1(self):          pass       @f1.setter       def f3(self):          pass   ``` * 静态字段: 在类中定义値为property对象的静态字段      ```      class Province:            country = '中国'  # 静态字段            def __init__(self, name):                self.name = name  # 普通字段            def show(self):             #普通方法                print(self.country,self.name)            @staticmethod            def f1(arg):                    #静态方法                print(arg)            @classmethod            def f2(cls):            #类方法   cls为类名                print(cls)            def f4(self):                print(1234)            def f5(self,arg):                print('执行set')            def f6(self):                print('执行del')            foo = property(fget=f4, fset=f5, fdel=f6)  # 属性的静态字段表达方式         #调用属性        obj = Province('河南')  # 创建对象        obj.foo    #自动执行f4方法        del obj.foo  #自动执行f6方法        obj.foo = '123'   #自动执行f5方法        输出结果:        1234        执行del        执行set      ```
  • 总结:

    属性存在意义是:访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象,按字段的操作来执行对象类中定义的属性中特定的方法,如执行obj.foo会自动执行f4方法,del obj.foo 会自动执行f6方法,此映射关系都使用foo = property(fget=f4, fset=f5, fdel=f6)定义好,属性只是伪造了字段的操作方式而已,不会删除对应的东西,只是根据字段的操作方式来执行对应的方法,而具体执行什么方法,方法有什么功能,这都是自己灵活定义 

    属性由方法变种而来,如果Python中没有属性,方法完全可以代替其功能。

2. 类的成员修饰符

类的成员修饰符使用类的所有成员,包括如下:

  • 公有:在任何地方都能访问和调用

  • 私有:只能在类内部进行调用

    “` 

    class Foo: 
    contry = ‘china’ #公有静态字段 
    __contry1 = ‘china’ #私有静态字段

    def __init__(self,name):    self.name = name    #公有普通字段    self.__name1 = name   #私有普通字段def __f1(self):         #私有方法    print(self.name)def f2(self):           #公有方法    print(self.__contry)    self.__f1()

    “`

    • 特例 

      如果想要强制访问私有字段,可以通过 对象._类名__ 私有成员名访问 
      如:obj._Foo__\f1, obj_Foo__contry1, 不建议强制访问私有成员

    • 定义:私有成员命名时,前两个字符是下划线。(特殊成员除外,例如:initcalldict 等)

3. 类的特殊成员

python的特殊成员是采用__方法名__ 表示含有特殊意义的成员

  • init 构造方法,该方法在对象创建时自动创建

  1. class Foo:

  2.  def __init__(self,name):

  3.      self.name = name    #公有普通字段

del 析构方法。

当对象在内存中被释放时,自动触发执行,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

  • doc 表示类的描述信息

  class Foo:    """ 描述类信息,牛逼的python """    def func(self):        passprint(Foo.__doc__) #输出:类的描述信息输出结果:    描述类信息,牛逼的python
  • module 和 class

module 表示当前操作的对象在那个模块

class 表示当前操作的对象的类是什么

  class Foo:    def f1(self):        pass
  from test import Foo  obj = Foo()  print(obj.__class__)  print(obj.__module__)  输出:  
  test
  • call

对象后面加括号,触发执行。注:构造方法的执行是由创建对象触发的,即:对象 = 类名() ;而对于 call 方法的执行是由对象后加括号触发的,即:对象() 或者 类()()

  class Foo:      def __init__(self):          pass      def __call__(self, *args, **kwargs):          print('__call__')  obj = Foo() # 执行 __init__  obj()       # 执行 __call__
  • dict 类或对象中的所有成员

 class Foo:    def __init__(self):        self.name = 123    def f1(self):        passprint(Foo.__dict__)   #打印类的所有成员obj = Foo()print(obj.__dict__)     #打印对象中的所有成员输出结果:{'__init__': 
, '__module__': '__main__', '__weakref__': 
, '__dict__': 
, '__doc__': None, 'f1': 
}{'name': 123}
  • str 指定print对象的时候输出的内容

class Foo:    def __init__(self):        self.name = 123    def f1(self):        pass    def __str__(self):        return  "打印对象输出结果"    obj = Foo()print(obj)     #打印对象输出结果:打印对象输出结果
  • getitemsetitemdelitem

用于索引操作,如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据

 class Foo:   def __init__(self):       self.name = 123   def __getitem__(self, item):       print('__getitem__',item)   def __delitem__(self, key):       print('__delitem',key)   def __setitem__(self, key, value):       print('__setitem__',key,value)obj = Foo()result = obj['k1']      # 自动触发执行 __getitem__obj['k2'] = 'hahhahhhha'   # 自动触发执行 __setitem__del obj['k1']               ## 自动触发执行 __delitem__输出结果:__getitem__ k1__setitem__ k2 hahhahhhha__delitem k1
  • iter 用于迭代器,之所以列表、字典、元组可以进行for循环,是因为类型内部定义了 iter

class Foo:   def __init__(self,num):       self.num = num   def __iter__(self):       i = 1       while True:           if i <= self.num:               yield i               i += 1           else:               break  obj = Foo(4)  for i in obj:      print(i)  输出结果:  1  2  3  4

以上是常用的特殊成员,还有很多不常用的,不在举例

4. 面向对象其他

  • isinstance(obj, cls)

    检查是否obj是否是类 cls 的对象

class Foo(object):    passobj = Foo()isinstance(obj, Foo)
  • issubclass(sub, super)

检查sub类是否是 super 类的派生类

class Foo(object):    passclass Bar(Foo):    passissubclass(Bar, Foo)
  • 执行父类的方法

默认情况下当子类和父类的方法一样时,优先执行子类的方法,如下:

class Foo:  def f1(self):      print('Foo.f1')class Bar(Foo):  def f1(self):      print('Bar.f1')obj = Bar()obj.f1()输出结果:Bar.f1

如果想要强制执行父类的方法呢?可以使用super(子类名,self).父类方法 格式如下:

class Foo:    def f1(self):        print('Foo.f1')class Bar(Foo):    def f1(self):        super(Bar,self).f1()           #使用super 来强制执行父类的f1方法        print('Bar.f1')obj = Bar()obj.f1()输出结果:Foo.f1        #执行父类f1的结果Bar.f1
  • 应用1,扩展原来代码的功能

    需求:一个开源的web框架,在保证不改变源码的情况下,个性定制自己的环境,适应需求。这就用到了类的继承,我新扩展的功能是在原来功能的基础上进行扩展的,所以,我只需要将新功能类继承源代码的相关功能类,然后使用super强制执行父类的方法,实现基本功能,最后在新类中扩展基本功能即可。此区别于装饰器,使用装饰器需要在原来的类上应用装饰器,那就改变了源码

    如果我要扩展该功能,需要在每次f1执行前打印一个start,执行结束之后,打印一个end,看下面代码

    from test import Foo #从源代码中导入Foo类

    前端调用的时候,我直接调用自己创建的类即可,这就实现了基本的扩展,也不改变源代码

    字典key 的排序是无序的,如果要实现一个有序字典,可以根据类的继承来自己写一个有序字典类 

    实现思路: 
    1.继承dict类,使新定义的类有dict的所有方法 
    2.定一个列表,用来存放字典中的key,输出的时候循环这个列表,那么这个字典就变成有序输出 
    3.使用__setitem__特殊方法实现可以自定义key value 
    4.使用__str__特殊方法实现print字典

    代码如下:

    下面来测试

     
    • 应用2 实现有序字典

  1. obj = Mydict()              #创建一个字典

  2. obj['k1'] = 'v1'            #字典key value赋值

  3. obj['k2'] = 'v2'

  4. print(obj)              #打印字典

  5. print(type(obj))        #打印类型

  6. 输出:

  7. {

    'k1':v1,'k2':v2}

  8. <class '__main__.Mydict'>

  1. class Mydict(dict):

  2. def __init__(self):

  3.    self.li = []

  4.    super(Mydict,self).__init__()

  5. def __setitem__(self, key, value):              #获取obj['k1'] = 'v1'形式的赋值

  6.    self.li.append(key)                   #将key存入列表

  7.    super(Mydict, self).__setitem__(key,value)      #强制执行父类的__setitem__,实现字典功能

  8. def __str__(self):  

  9.    temp  = []

  10.    for key in self.li:             #循环列表中的key

  11.        value = self.get(key)

  12.        temp.append("'%s':%s" % (key,value))  #将key value 组成元组存入一个临时列表

  13.    ret = "{" + ','.join(temp) + '}'    #join 来替换key value中间的空格为冒号:,并拼接成字典形式

  14.    return ret

  1. obj = New()

  2. obj.f1()

  3. 输出效果:

  4. ===start====

  5. 源代码

  6. 基本功能执行完毕

  7. ===end===

  1. class New(Foo):

  2.    def f1(self):

  3.        print('===start====')

  4.        super(New,self).f1()

  5.        print('===end===')

  1. #这是源代码类,实现打印输出

  2. class Foo:

  3. def f1(self):

  4.    print('源代码')

  5.    print('基本功能执行完毕')

5. 设计模式-单例模式

单例模式指的是是多个对象创建时,如果每次都需要创建一个实例,在通过该实例去执行指定的方法,这样每次频繁的创建实例,对内存的读写消耗很大,如果将他们共同的实例,通过一种判断机制,如果实例不存在,则创建实例,然后调用某个方法;如果实例存在,则直接调用某个方法,那么在内存中就仅仅保留了一份实例,这样岂不更好

看下面实例,如果class Mysql 是一个数据库连接池

  ```  class Mysql:      def __init__(self):          self.host = 127.0.0.1          self.port = 3306          self.dbname = test          self.user = jeck          self.passwd = 123123      def create(self):          #执行create语句          pass      def delete(self):          #执行delete语句          pass  ```

如果用户需要操作数据库,那么需要进行下面操作 

user1 = Mysql() 
user1.create()

user2 = Mysql() 

user2.delete() 
….

发现,每来一个用户,都需要创建一个地址池实例,然后执行某个方法,这样在高并发的网站,直接就崩溃了 

换种思路,如果,我只创建一个地址池对象,用户请求来之后,先进行判断,没有实例的话,就创建,有的话就直接使用,岂不更高效。

“`

class Mysql: 

instance = False 
def init(self): 
self.host = ‘127.0.0.1’ 
self.port = 3306 
self.dbname = ‘test’ 
self.user = ‘jeck’ 
self.passwd = ‘123123’

  def create(self):      # 执行create语句      pass  def delete(self):      # 执行delete语句      pass  @classmethod  def get_instance(cls):      if cls.instance:                 #判断instence 是否有値,如果有的话,直接返回          return cls.instance      else:          obj = cls()              #instence没有値的话,创建对象,并将对象赋给instence          cls.instance = obj          return obj

obj1 = Mysql() #多例模式 

obj2 = Mysql() #多例模式

obj3 = Mysql.get_instance() #单例模式 

obj4 = Mysql.get_instance() #单例模式

#打印内存地址 

print(‘多例模式:’,obj1) 
print(‘多例模式:’,obj2) 
print(‘单例模式:’,obj3) 
print(‘单例模式:’,obj4)

输出结果: 

多例模式: <main.Mysql object at 0x013AAC70> 
多例模式: <main.Mysql object at 0x013AACD0> 
单例模式: <main.Mysql object at 0x013AAD30> 
单例模式: <main.Mysql object at 0x013AAD30> 
“`

发现使用单例模式后,第二次创建的对象和第一次创建的对象内存地址是一样的,即使再有成千上万后实例,其都是公用的一个连接池 

总结:单利模式存在的目的是保证当前内存中仅存在单个实例,避免内存浪费!

同步更新地址:http://www.cnblogs.com/pycode