python学习-高阶特性
python面向对象
Python是一门面向对象的语言,因此创建一个类和对象是很容易的。
回顾下面向对象的一些基本特征:
类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员:类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
方法重写:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写。
实例变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。
继承:即一个派生类(derived class)继承基类(base class)的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如,有这样一个设计:一个Dog类型的对象派生自Animal类,这是模拟"是一个(is-a)"关系(例图,Dog是一个Animal)。
实例化:创建一个类的实例,类的具体对象。
方法:类中定义的函数。
对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。
创建类
使用 class 语句来创建一个新类,class 之后为类的名称并以冒号结尾:1
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3class ClassName:
'类的帮助信息' #类文档字符串
class_suite #类体
类的帮助信息可以通过ClassName.doc查看。
class_suite 由类成员,方法,数据属性组成。1
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14class Employee:
'所有员工的基类'
empCount = 0
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1
def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary
empCount 变量是一个类变量,它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问。
第一种方法init()方法是一种特殊的方法,被称为类的构造函数或初始化方法,当创建了这个类的实例时就会调用该方法
self 代表类的实例,self 在定义类的方法时是必须有的,虽然在调用时不必传入相应的参数。
创建实例对象
实例化类其他编程语言中一般用关键字 new,但是在 Python 中并没有这个关键字,类的实例化类似函数调用方式。
以下使用类的名称 Employee 来实例化,并通过 init 方法接受参数。1
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4"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
访问属性
使用点(.)来访问对象的属性。使用如下类的名称访问类变量:1
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3emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
可以添加,删除,修改类的属性,如下所示:1
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3emp1.age = 7 # 添加一个 'age' 属性
emp1.age = 8 # 修改 'age' 属性
del emp1.age # 删除 'age' 属性
也可以使用以下函数的方式来访问属性:
getattr(obj, name[, default]) : 访问对象的属性。
hasattr(obj,name) : 检查是否存在一个属性。
setattr(obj,name,value) : 设置一个属性。如果属性不存在,会创建一个新属性。
delattr(obj, name) : 删除属性。
1 | hasattr(emp1, 'age') # 如果存在 'age' 属性返回 True。 |
Python内置类属性
__dict__ : 类的属性(包含一个字典,由类的数据属性组成)
__doc__ :类的文档字符串
__name__: 类名
__module__: 类定义所在的模块(类的全名是'__main__.className',如果类位于一个导入模块mymod中,那么className.__module__ 等于 mymod)
__bases__ : 类的所有父类构成元素(包含了一个由所有父类组成的元组)
python对象销毁(垃圾回收)
Python 使用了引用计数这一简单技术来跟踪和回收垃圾。
在 Python 内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。
一个内部跟踪变量,称为一个引用计数器。
当对象被创建时, 就创建了一个引用计数, 当这个对象不再需要时, 也就是说, 这个对象的引用计数变为0 时, 它被垃圾回收。但是回收不是”立即”的, 由解释器在适当的时机,将垃圾对象占用的内存空间回收。1
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7a = 40 # 创建对象 <40>
b = a # 增加引用, <40> 的计数
c = [b] # 增加引用. <40> 的计数
del a # 减少引用 <40> 的计数
b = 100 # 减少引用 <40> 的计数
c[0] = -1 # 减少引用 <40> 的计数
垃圾回收机制不仅针对引用计数为0的对象,同样也可以处理循环引用的情况。循环引用指的是,两个对象相互引用,但是没有其他变量引用他们。这种情况下,仅使用引用计数是不够的。Python 的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。作为引用计数的补充, 垃圾收集器也会留心被分配的总量很大(及未通过引用计数销毁的那些)的对象。 在这种情况下, 解释器会暂停下来, 试图清理所有未引用的循环。
析构函数 del,del在对象销毁的时候被调用,当对象不再被使用时,del方法运行:1
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15class Point:
def __init__( self, x=0, y=0):
self.x = x
self.y = y
def __del__(self):
class_name = self.__class__.__name__
print class_name, "销毁"
pt1 = Point()
pt2 = pt1
pt3 = pt1
print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的id
del pt1
del pt2
del pt3
以上实例运行结果如下:1
23083401324 3083401324 3083401324
Point 销毁