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一篇文章带你搞懂Python类的相关知识

时间:2021-06-21 python教程 查看: 828

一、什么是类

类(class),作为代码的父亲,可以说它包裹了很多有趣的函数和方法以及变量,下面我们试着简单创建一个吧。

这样就算创建了我们的第一个类了。大家可以看到这里面有一个self,其实它指的就是类aa的实例。每个类中的函数只要你不是类函数或者静态函数你都得加上这个self,当然你也可以用其他的代替这个self,只不过这是python中的写法,就好比Java 中的this。

二、类的方法

1.静态方法,类方法,普通方法

类一般常用有三种方法,即为static method(静态方法),class method(类方法)和self(普通方法)。下面我们来看看他们之间的区别吧。

从这里可以看出我们的三种方法有一个共同点,那就是既可以在实例中访问,也可以直接用类访问。不同的是,类实例访问时是不会执行init方法的,也就是没有进行初始化。如果用类直接访问,可以清楚看到它的运行轨迹。如果想在一个方法里调用其他方法则只需:实例名.方法名 或者 类名.方法名 即可。

2.安全方法,私有方法,安全变量,私有变量

安全方法一般是为了保护类的安全性,为了限制访问权限而设立的。一般只需在方法前加单下划线即可,那么私有方法怎么访问呢?和其他方法访问方法一样。

安全方法:可以在外部进行调用并且其他方法也能访问到,它允许本身的任何方法进行访问,并可在外部调用,安全属性也是;

私有方法:只能在私有方法内部调用,不能通过类名或者类的实例名来调用,所以你可以在其他方法中通过self.ww来调用或者cls.ww来调用,这样就做到了私有的功能。

三、类的特性

类的特性,相信接触过面向对象的小伙伴应该都知道,封装、继承和多态。

1.封装

讲的就是将一个功能封装到类中,这个很好理解。

2.继承

就是一个类和另一个类的主体结构一致,就好比父亲和儿子的区别,儿子继承父亲所有的特点,这使得他可以少做一些重复劳动,并且他还有自己的一套,这就叫继承,下面我们通过实例说明:

可以看出我们实现了继承,就是简单的在子类中添加了父类的名字,并且写了个spuer,用来继承父类的所有的特性。虽然父类的所有东西我们都能继承,但并不是说所有的你都能用的,比如说父类的私有方法或者私有属性:

那么如果你想要使用它们那该怎么办呢?很简单,你只需将私有方法或者属性添加到父类某个可以公开访问的类中,然后子类就能使用这些父类定义的私有方法或者属性了。

当然,除了单一继承,还有多继承,它可以继承两个类的所有属性和方法,只不过写法与其他编程语言有点不同,它的多继承就是递归继承,不能同时继承,也就是:

这样就实现了多继承,多继承可以大大简化代码量。我们可以通过一些魔法方法来获得父类的名称以及说明。

__bases__  #查看类的所有父类
__base__  #查看类的父类
__doc__    #查看类的使用文档,在类中以三引号扩起来的部分都是文档内容

我们注意到,只需继承一个类就实现了多继承,这是因为son类之前继承过father类,所以现在你必须通过son类继承father类,后面给它初始化,如果是两个没有任何关联的类,则需要写两个类名进去,并且初始化。

3.多态

多态的应用使得类更灵活,它可以共享某个方法,给所有的类对象使用。我们来看看:

这里是通过对一个函数传一个对象,使得它拥有了类的特征功能,这也就是鸭子类型。

4.动态修改值

当一个类需要大量创建实例时,可以通过魔法方法slots来声明。这样可以减少内存消耗。但是它只是动态的修改,并没有绑定到类的实例中,而且类只能访问slots里设定的值。

可以看到访问不了值,因为没有这个属性,我们再来看看没slots的时候:

现在正常了,另外,子类的slots为它本身和父类的slots,父类只是本身。这样极大省内存,但是这样好像还不够Python,因为他的局限性,让我决定使用property。property有两种创建方式,我们来看看:

装饰器

直接在方法上运用装饰器,十分方便。他有设置,获取,删除三个属性,例如:

可以看到,非常简单就实现了功能,少写了很多代码哦。

在类中定义值为property对象的类属性

使用property函数来实现:

可以看到,这样就实现,那么现在我们写一个稍微复杂点的,可以进行交互的动态修改属性吧。

可以看到,我输入属性名和属性值,如果你想做的更好,可以给它加其他功能,比如私有方法私有属性,访问其他类。总之功能多多,需要你自己动手亲自实践。

四、总结

通过对类的解读,让大家明白了,代码的简洁美观有多重要,为了我们的程序不那么low,请学好类。

到此这篇关于一篇文章带你搞懂Python类的相关知识的文章就介绍到这了,更多相关Python类内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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