Python 3 入门 - 6. 类、标准库及奶酪店

目录

• 类（Class）
• • 类定义与实例化
  • 数据属性
  • 方法对象与函数
  • 类变量与实例变量
  • 继承
  • 多重继承
  • 类方法与静态方法
• 常用内置函数
• • abs()、hex()、divmod()、max()、min()
  • getattr()、hasattr()、setattr()
  • chr()、ord()
  • zip()
• 标准库
• PyPI（cheeseshop）

这是本系列最后一篇，介绍类与内置函数，以及简单提及标准库与PyPI。到此，作为一门语言，Python 的主要内容都基本介绍完了，但是要真正用 Python 干一些奇妙的事，还需要继续学习。

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类（Class）

关于 类 的详细教程请参考：https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/classes.html 。另外，在之前的文章里提到过 python 的类没有真正的 私有属性。

类定义与实例化

与函数定义 (def 语句) 一样，类定义必须先执行才能生效。
当一个类定义了 __init__() 方法时，类的实例化操作会自动为新创建的类实例发起调用 __init__()。

>>> class Complex:
...     def __init__(self, realpart, imagpart):
...         self.r = realpart
...         self.i = imagpart
...
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)

数据属性

数据属性（Data Attribute）即实例变量，数据属性不需要声明，像局部变量一样，它们将在第一次被赋值时产生。

>>> class MyClass:
...     pass
...
>>> x.counter = 1
>>> while x.counter < 10:
...     x.counter = x.counter * 2
...
>>> print(x.counter)
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方法对象与函数

下面代码中，MyClass.foo 是一个函数，而 x.foo 是一个方法对象。方法是从属于“对象”的函数。方法的特殊之处在于实例对象会作为函数的第一个参数被传入。 在下面的示例中，调用 x.foo() 其实就相当于 MyClass.foo(x)。

调用一个具有 n 个参数的方法就相当于调用再多一个参数的对应函数，这个参数值为方法所属实例对象，位置在其他参数之前。

方法的第一个参数常常被命名为 self。 这也不过就是一个约定: self 这一名称在 Python 中绝对没有特殊含义。 但是要注意，不遵循此约定会使得你的代码对其他 Python 程序员来说缺乏可读性 …

>>> class MyClass:
...     def foo(self):
...         print('Hello world.')
...
>>> x = MyClass()
>>> x.foo()
Hello world.
>>> MyClass.foo(x)
Hello world.

实例方法对象也具有属性: foo.__self__ 就是带有 foo() 方法的实例对象，而 foo.__func__ 则是该方法所对应的函数对象。

>>> x = MyClass()
>>> x.foo.__self__
<__main__.MyClass object at 0x000001DBBA66F3A0>
>>> x.foo.__self__ is x
True
>>> x.foo.__func__ is MyClass.foo
True

类变量与实例变量

一般来说，实例变量用于每个实例的唯一数据，而类变量用于类的所有实例共享的属性和方法。

class Dog:

    kind = 'canine'         # 类变量

    def __init__(self, name):
        self.name = name    # 实例变量

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> e.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> d.name                  # unique to d
'Fido'
>>> e.name                  # unique to e
'Buddy'

共享数据可能在涉及 mutable 对象例如列表和字典的时候导致令人惊讶的结果。例如以下代码中的 tricks 列表不应该被用作类变量，因为所有的 Dog 实例将只共享一个单独的列表:

class Dog:

    tricks = []             # mistaken use of a class variable

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

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks                # unexpectedly shared by all dogs
['roll over', 'play dead']

正确的类设计应该使用实例变量:

class Dog:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.tricks = []    # creates a new empty list for each dog

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

如果同样的属性名称同时出现在实例和类中，则属性查找会优先选择实例:

>>> class Person:
...     name = 'John'
...
>>> a = Person()
>>> a.name = 'Tom'
>>> b = Person()
>>> print(a.name, b.name)
Tom John

每个值都是一个对象，因此具有 类 （也称为 类型），并存储为 object.__class__ 。

>>> a.__class__

>>> 'Hello'.__class__

>>> (1, 2, 3).__class__

>>> int('1').__class__

继承

作为面向对象的语言，Python当然支持继承。

class SubClass(ClassA): # 继承自 ClassA
    ...

在C++中，有三个概念：Overload、Override、Overwrite：

• Overload 是指同一个类中多个同名函数拥有不同参数，叫做 重载；
• Override 是指派生类中定义了与基类 名称相同且参数相同 的 virtual 函数，叫做 覆盖；
• Overwrite 是指派生类中的函数在 同名不同参 等情况下隐藏了基类同名函数的情况，叫做 改写。

具体可参考：C++中的Overload、Override和Overwrite

Python类中，所有的方法都是 virtual 方法，即可以被 “覆盖”。基类方法如果调用了同一基类中定义的另一方法，最终可能会调用覆盖它的派生类的方法。例如：

class ClassA:
    
    def foo(self):
        print("foo in class A.")

    def bar(self):
        print("bar in class A.")
        self.foo()        # 调用实例方法 foo()

class SubClass(ClassA):

    def foo(self):
        print("foo in sub-class.")


>>> x = SubClass()
>>> x.foo()
foo in sub-class.
>>> x.bar()
bar in class A.
foo in sub-class.

Python解析对象的属性引用时遵循一定的顺序，首先在当前类中查找，如果找不到再递归地在基类中查找。以下代码的表现类似于C++中的 Overwrite。

class ClassA:
    
    def foo(self):
        print("foo in class A.")

    def bar(self):
        print("bar in class A.")
        self.foo()

class SubClass(ClassA):

    def foo(self):
        print("foo in sub-class.")

    def bar(self, message):    # 改写了 bar()，增加了 message 参数
        super().bar()
        print("bar in sub-class:", message)



>>> x = SubClass()
>>> x.bar('Hello')    # 调用子类方法成功
bar in class A.
foo in sub-class.
bar in sub-class: Hello
>>> x.bar()    # 调用基类方法失败
TypeError("bar() missing 1 required positional argument: 'message'")
>>> ClassA.bar(x)    # 调用基类方法成功
bar in class A.
foo in sub-class.

isinstance() 与 issubclass() 函数：

>>> print(isinstance(x, SubClass))
True
>>> print(isinstance(x, ClassA))
True
>>> print(issubclass(ClassA, ClassA))
True
>>> print(issubclass(SubClass, ClassA))
True

多重继承

Python 支持多重继承。多重继承的语法很简单，例如：

class SubClass(ClassA, ClassB) # 继承自 ClassA 与 ClassB
    ...

多重继承的一个关键问题是：当调用 super().foo() 时，到底调用的是哪个基类的方法？

对于多数应用来说，在最简单的情况下，你可以认为搜索从父类所继承属性的操作是 深度优先、从左至右 的，当层次结构中存在重叠时不会在同一个类中搜索两次。 因此，如果某一属性在 DerivedClassName 中未找到，则会到 Base1 中搜索它，然后（递归地）到 Base1 的基类中搜索，如果在那里未找到，再到 Base2 中搜索，依此类推。

真实情况比这个更复杂一些；方法解析顺序会动态改变以支持对 super() 的协同调用。 这种方式在某些其他多重继承型语言中被称为后续方法调用，它比单继承型语言中的 super 调用更强大。

可以使用 mro() 方法来查看方法解析顺序。

class ClassA:
    
    def foo(self):
        print("foo in class A.")


class ClassB:
    
    def foo(self):
        print("foo in class B.")
      
        
class SubClass(ClassA, ClassB):

    def foo(self):
        super().foo()
        print("foo in sub-class.")


>>> x = SubClass()
>>> x.foo()
foo in class A.
foo in sub-class.
>>> print(SubClass.mro())
[, , , ]
>>> print(issubclass(SubClass, ClassB))
True

类方法与静态方法

@classmethod：把方法封装成类方法。类方法隐含的第一个参数就是类，就像实例方法接收实例作为参数一样。
@staticmethod：将方法转换为静态方法。静态方法不会接收隐式的第一个参数。类似于 Java 和 C++ 中的静态方法。

class MyClass:

    name = 'A Demo Class'
    
    @classmethod
    def foo(cls, message):
        print('foo:', cls.name, message)     # 类方法可以通过 cls 访问类变量

    @staticmethod
    def bar(message):
        print('bar:', message)               # 静态方法如果要访问类变量，需要显式地使用 MyClass.name


>>> MyClass.foo('hello')
foo: A Demo Class hello
>>> MyClass.bar('hello')
bar: hello

>>> x = MyClass()
>>> x.foo('world')
foo: A Demo Class world
>>> x.bar('world')
bar: world

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常用内置函数

完整的内置函数参考：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html
其中包括了 bytes()、list()、range()、str() 等构造函数，另外之前也已经见到过 help()、id()、isinstance()、issubclass()、len()、print()、repr()、reversed()、round()、sorted()、super() 等函数。

下面再列出几个常用的内置函数：

abs()、hex()、divmod()、max()、min()

abs(x)：返回一个数的绝对值。
hex(x)：将整数转换为以“0x”为前缀的小写十六进制字符串。（注意区别于 bytes.hex() 和 bytearray.hex() ）
divmod(a,b)：返回两个数做整数除法的商和余数。
max(iterable, *[, key, default])：返回可迭代对象中最大的元素。
max(arg1, arg2, *args[, key])：返回两个及以上实参中最大的。
min(iterable, *[, key, default])：返回可迭代对象中最小的元素。
min(arg1, arg2, *args[, key])：返回两个及以上实参中最小的。

getattr()、hasattr()、setattr()

getattr(object, name[, default])：返回对象命名属性的值。
hasattr(object, name)：如果字符串 name 是对象的属性之一的名称，则返回 True，否则返回 False。
setattr(object, name, value)：给对象属性赋值。如 setattr(x, 'foobar', 123) 等价于 x.foobar = 123 。

chr()、ord()

chr(i)：返回整数 i 对应的 Unicode 字符的字符串格式。
ord(c)：返回 Unicode 字符 c 的整数码值。

>>> hex(ord('中'))
'0x4e2d'
>>> chr(0x4e2d)
'中'
>>> 'u4e2d'
'中'

zip()

zip(*iterables, strict=False)：在多个迭代器上并行迭代，从每个迭代器返回一个数据项组成元组。

>>> for item in zip([1, 2, 3], ['sugar', 'spice', 'everything nice']):
...     print(item)
...
(1, 'sugar')
(2, 'spice')
(3, 'everything nice')

>>> for a,b in zip([1, 2, 3], ['sugar', 'spice', 'everything nice']):
...     print(a,b)
...
1 sugar
2 spice
3 everything nice

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标准库

Python 3 标准库参考：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/index.html

除了前面已经讲到的内容，标准库中还提供了许多模块。如：datetime、math、random、hashlib、uuid、json、base64、http、urllib 等等。

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PyPI（cheeseshop）

https://github.com/catherinedevlin/python_learners_glossary


PyPI, pronounced “Pie-Pee-Eye” and also known as The Cheeseshop, is the “Python Packaging Index”. It is where you can publish and download open source Python packages.

PyPI 是 Python Package Index 的缩写，以前被叫做 cheeseshop，是 Python 官方的开源包索引，可以理解为 Java 的 Maven 库。使用 pip install 命令就可以安装上面的 python 包。