上一篇《面向对象基础》文章介绍了面向对象基本知识：
- 面向对象是一种编程方式，此编程方式的实现是基于对 类 和 对象 的使用
- 类 是一个模板，模板中包装了多个“函数”供使用（可以讲多函数中公用的变量封装到对象中）
- 对象，根据模板创建的实例（即：对象），实例用于调用被包装在类中的函数
- 面向对象三大特性：封装、继承和多态
本篇将详细介绍Python 类的成员、成员修饰符、类的特殊成员。
一、类的成员
类的成员可以分为三大类：属性、方法和包装
(很重要的一句话，实例可以访问实例属性和方法包括类中的所有属性和方法，但是类不可以访问实例中的属性和方法，实例中的属性和方法需要实例化后才能调用和访问，但类依然不可以访问和调用方法)
注：所有成员中，只有实例属性的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个实例属性。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。
一、属性
属性包括：实例属性和类属性，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
- 实例属性属于对象
- 类属性属于类
属性的定义和使用
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class
Province:
# 类属性
country ＝
'中国'
def
__init__(
self
, name):
# 实例属性
self
.name
=
name
# 实例属性需要类实例化,然后通过对象访问
obj
=
Province(
'河北省'
)
print
obj.name
# 直接访问类属性,访问类属性则不需要实例化
Province.country
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由上述代码可以看出【实例属性需要通过对象来访问】【类属性通过类访问】，在使用上可以看出实例属性和类属性的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图：
由上图可是：
- 类属性在内存中只保存一份
- 实例属性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属性，那么就使用类属性
二、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：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；self是实例的变量名；(类不能调用实例的方法)
- 静态方法：由类调用；默认无参数，可以任意参数；(对象也能调用)
- 类方法： 由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；cls其实是类名，类方法其实是静态方法的一个变种；(对象也能调用)
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class
Province:
country
=
"中国"
def
__init__(
self
,name):
self
.name
=
name
def
show(
self
):
"""普通方法，由对象调用执行（方法属于类）,实例化才能调用"""
print
(
self
.name)
@staticmethod
def
f1(arg1,arg2):
"""静态方法，由类调用执行,可以没有参数，或者任意参数"""
print
(arg1,arg2)
@classmethod
def
f2(
cls
):
"""类方法至少要有cls一个参数,cls就是类名，python自动会传，就像self"""
print
(
cls
)
obj
=
Province(
'python'
)
# 类实例化成对象
print
(obj.name)
# 通过对象访问实例属性
obj.show()
# 通过对象执行实例方法
Province.f1(
1111
,
2222
)
# 静态方法，通过类调用
Province.f2()
# 类方法，通过类调用
obj.f1(
'python'
,
'linux'
)
# 对象也能调用静态方法
obj.f2()
# 对象也能调用类方法
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三、包装
如果你已经了解Python类中的方法，那么包装就非常简单了，因为Python中的包装其实是实例方法的变种。包装是将方法包装成属性，属性通过对象调用，包装后的方法也是通过一样的方式调用，并且无需()
对于包装，有以下三个知识点：
- 包装的基本使用
- 包装的两种定义方式
1、包装的基本使用
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# ############### 定义 ###############
class
Foo:
def
func(
self
):
pass
# 设置包装
@property
def
prop(
self
):
print
(
"将方法包装成属性访问即包装"
)
return
123
# ############### 调用 ###############
foo_obj
=
Foo()
foo_obj.func()
ret
=
foo_obj.prop
#调用属性并接收返回值
print
(ret)
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由包装的定义和调用要注意一下几点：
- 定义时，在实例方法的基础上添加 @property 装饰器；
- 定义时，仅有一个self参数
- 调用时，无需括号
方法：foo_obj.func()
属性：foo_obj.prop
注意：包装存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象
包装由方法变种而来，如果Python中没有包装，方法完全可以代替其功能。
实例：对于主机列表页面，每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上，而是通过分页的功能局部显示，所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即：limit m,n），这个分页的功能包括：
- 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
- 根据m 和 n 去数据库中请求数据
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# ############### 定义 ###############
class
Pager:
def
__init__(
self
, current_page):
# 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
self
.current_page
=
current_page
# 每页默认显示10条数据
self
.per_items
=
10
@property
def
start(
self
):
val
=
(
self
.current_page
-
1
)
*
self
.per_items
return
val
@property
def
end(
self
):
val
=
self
.current_page
*
self
.per_items
return
val
# ############### 调用 ###############
p
=
Pager(
1
)
p.start 就是起始值，即：m
p.end 就是结束值，即：n
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2、包装的两种定义方式
包装的定义有两种方式：
- 装饰器 即：在方法上应用装饰器
- 类属性 即：在类中定义值为property对象的类属性
(1)装饰器方式：在类的实例方法上应用@property装饰器
我们知道Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（ 如果类继承object，那么该类是新式类 ）
经典类，具有一种@property装饰器（如上一步实例）
经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
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# ############### 定义 ###############
class
Goods:
@property
def
price(
self
):
return
"python"
# ############### 调用 ###############
obj
=
Goods()
result
=
obj.price
# 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
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新式类，具有三种@property装饰器
新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法
我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
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class
Pager:
def
__init__(
self
,all_count):
self
.all_count
=
all_count
@property
def
all_pager(
self
):
a1,a2
=
divmod
(
self
.all_count,
10
)
if
a2
=
=
0
:
return
a1
else
:
return
a1
+
1
@all_pager
.setter
def
all_pager(
self
,value):
print
(value)
@all_pager
.deleter
def
all_pager(
self
):
print
(
'del all_page'
)
p
=
Pager(
101
)
ret
=
p.all_pager
print
(ret)
p.all_pager
=
115
del
p.all_pager
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(2)类属性方式：创建值为property对象的类方法(经典类与新式类无差别)
property的构造方法中有个四个参数:
- 第一个参数是方法名，调用
对象.方法时自动触发执行方法 - 第二个参数是方法名，调用
对象.方法 ＝ XXX时自动触发执行方法 - 第三个参数是方法名，调用
del 对象.方法时自动触发执行方法 - 第四个参数是字符串，调用
对象.方法.__doc__，此参数是该属性的描述信息
可以根据他们几个方法的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
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class
Pager:
def
__init__(
self
,all_count):
self
.all_count
=
all_count
def
f1(
self
):
return
123
def
f2(
self
,value):
print
(value)
def
f3(
self
):
print
(
"del p.foo"
)
foo
=
property
(fget
=
f1,fset
=
f2,fdel
=
f3)
p
=
Pager(
101
)
result
=
p.foo
# 自动调用第一个参数中定义的方法：f1方法,result用于接收返回值
print
(result)
p.foo
=
"python"
# 自动调用第二个参数中定义的方法：f2方法，并将"python"当作参数传入
del
p.foo
# 自动调用第二个参数中定义的方法：f3方法
p.foo.__doc__
# 自动获取第四个参数中设置的值：description...
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注意：Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的类属性的方式创建的方法
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class
WSGIRequest(http.HttpRequest):
def
__init__(
self
, environ):
script_name
=
get_script_name(environ)
path_info
=
get_path_info(environ)
if
not
path_info:
# Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing
# the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to
# operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force
# the path like this, but should be harmless.
path_info
=
'/'
self
.environ
=
environ
self
.path_info
=
path_info
self
.path
=
'%s/%s'
%
(script_name.rstrip(
'/'
), path_info.lstrip(
'/'
))
self
.META
=
environ
self
.META[
'PATH_INFO'
]
=
path_info
self
.META[
'SCRIPT_NAME'
]
=
script_name
self
.method
=
environ[
'REQUEST_METHOD'
].upper()
_, content_params
=
cgi.parse_header(environ.get(
'CONTENT_TYPE'
, ''))
if
'charset'
in
content_params:
try
:
codecs.lookup(content_params[
'charset'
])
except
LookupError:
pass
else
:
self
.encoding
=
content_params[
'charset'
]
self
._post_parse_error
=
False
try
:
content_length
=
int
(environ.get(
'CONTENT_LENGTH'
))
except
(ValueError, TypeError):
content_length
=
0
self
._stream
=
LimitedStream(
self
.environ[
'wsgi.input'
], content_length)
self
._read_started
=
False
self
.resolver_match
=
None
def
_get_scheme(
self
):
return
self
.environ.get(
'wsgi.url_scheme'
)
def
_get_request(
self
):
warnings.warn(
'`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or '
'`request.POST` instead.'
, RemovedInDjango19Warning,
2
)
if
not
hasattr
(
self
,
'_request'
):
self
._request
=
datastructures.MergeDict(
self
.POST,
self
.GET)
return
self
._request
@cached_property
def
GET(
self
):
# The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent.
raw_query_string
=
get_bytes_from_wsgi(
self
.environ,
'QUERY_STRING'
, '')
return
http.QueryDict(raw_query_string, encoding
=
self
._encoding)
# ############### 看这里看这里 ###############
def
_get_post(
self
):
if
not
hasattr
(
self
,
'_post'
):
self
._load_post_and_files()
return
self
._post
# ############### 看这里看这里 ###############
def
_set_post(
self
, post):
self
._post
=
post
@cached_property
def
COOKIES(
self
):
raw_cookie
=
get_str_from_wsgi(
self
.environ,
'HTTP_COOKIE'
, '')
return
http.parse_cookie(raw_cookie)
def
_get_files(
self
):
if
not
hasattr
(
self
,
'_files'
):
self
._load_post_and_files()
return
self
._files
# ############### 看这里看这里 ###############
POST
=
property
(_get_post, _set_post)
FILES
=
property
(_get_files)
REQUEST
=
property
(_get_request)
|
所以，定义包装共有两种方式，分别是【装饰器】和【类属性】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
二、类成员的修饰符
类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：
- 公有成员，在任何地方都能访问
- 私有成员，只有在类的内部才能方法
私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）
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class
C:
age
=
12
# '公有类属性'
__age
=
35
# "私有类属性"
def
__init__(
self
):
self
.name
=
'公有实例属性'
self
.__foo
=
"私有实例属性"
|
私有成员和公有成员的访问限制不同：
- 公有属性(公有类属性和公有实例属性)：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有属性(私有类属性和私有实例属性)：仅类内部可以访问；派生类中无法访问
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class
C:
age
=
12
# '公有类属性'
__age1
=
35
# "私有类属性"
def
__init__(
self
):
self
.name
=
'公有实例属性'
self
.__name1
=
"私有实例属性"
def
f1(
self
):
"""实例方法"""
print
(C.age)
print
(C.__age1)
print
(
self
.name)
print
(
self
.__name1)
@staticmethod
def
f2():
"""类方法"""
print
(C.age)
print
(C.__age1)
obj
=
C()
print
(C.age)
# 类外部直接访问公有类属性
#print(C.__age1) # 错误,私有类属性外部无法访问
C.f2()
# 通过类内部的静态方法方法属性
print
(obj.age)
# 类外部直接访问类的公有属性
#print(obj.__age1) # 错误，对象没法在外部访问类属性
print
(obj.name)
# 类外部直接访问公有实例属性
#print(obj.__name1) # 错误,对象也没法在外部访问实例属性
obj.f1()
# 通过内部的实例方法可以访问类属性和实例属性
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如果想要强制访问私有字段，可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问（如：obj._C__foo），不建议强制访问私有成员。
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class
C:
def
__init__(
self
):
self
.foo
=
"公有属性"
self
.__foo1
=
"私有属性"
def
func(
self
):
print
(
self
.foo)
# 类内部访问
print
(
self
.__foo1)
class
D(C):
def
show(
self
):
print
(
self
.foo)
# 派生类中访问公有属性
print
(
self
.__foo1)
# 私有属性派生类中也无法访问
obj
=
C()
print
(obj.foo)
# 通过对象访问
print
(obj._C__foo1)
#访问私有属性
obj.func()
# 类内部访问
obj_son
=
D()
#obj_son._show() # 会报错
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方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用
ps：非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名
三、类的特殊成员
上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有属性、方法和包装三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：
1. __doc__
表示类的描述信息
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class
Foo:
""" 描述类信息，这是用于看片的神奇 """
def
func(
self
):
pass
print
Foo.__doc__
#输出：类的描述信息
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2. __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
例如lib/aa.py
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class
C:
def
__init__(
self
):
self
.name
=
"python"
|
index.py
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from
lib.aa
import
C
obj
=
C()
print
obj.__module__
# 输出 lib.aa，即：输出模块
print
obj.__class__
# 输出 lib.aa.C，即：输出类
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3. __init__
构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。
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class
Foo:
def
__init__(
self
, name):
self
.name
=
name
self
.age
=
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obj
=
Foo(
'python'
)
# 自动执行类中的 __init__ 方法
|
4. __del__
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
注：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的。
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class
Foo:
def
__del__(
self
):
pass
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5. __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()()
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class
Foo:
def
__init__(
self
,name,age):
print
(
'init'
)
self
.name
=
name
self
.age
=
age
def
__call__(
self
,
*
args,
*
*
kwargs):
print
(
"call"
)
obj
=
Foo(
'python'
,
27
)
obj()
# 对象() 会执行类中__call__方法
Foo(
'python'
,
27
)()
# 这一句相当于上两句
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6. __dict__
类或对象中的所有成员
上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类，即：
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class
Province:
country
=
'China'
def
__init__(
self
, name, count):
self
.name
=
name
self
.count
=
count
def
func(
self
,
*
args,
*
*
kwargs):
print
'func'
# 获取类的成员，即：类属性、方法、
print
(Province.__dict__)
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}
obj1
=
Province(
'HeBei'
,
10000
)
print
(obj1.__dict__)
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}
obj2
=
Province(
'HeNan'
,
3888
)
print
(obj2.__dict__)
# 获取 对象obj2 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}
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7. __str__
如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。
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class
Foo:
def
__init__(
self
,name,age):
print
(
'init'
)
self
.name
=
name
self
.age
=
age
def
__str__(
self
):
# 将实例化对象友好的输出
return
"%s - %d"
%
(
self
.name,
self
.age)
obj1
=
Foo(
'tom'
,
73
)
obj2
=
Foo(
'jerry'
,
90
)
print
(obj1)
print
(obj2)
ret
=
str
(obj1)
print
(
type
(ret),ret)
ret
=
obj1
+
obj2
print
(ret)
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8、__getitem__、__setitem__、__delitem__
用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
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class
Foo:
def
__init__(
self
,name,age):
print
(
'init'
)
self
.name
=
name
self
.age
=
age
def
__getitem__(
self
, item):
return
123
def
__setitem__(
self
, key, value):
print
(
'setitem'
)
def
__delitem__(
self
, key):
print
(
'del item'
)
obj
=
Foo(
'python'
,
27
)
ret
=
obj[
'ad'
]
# 自动触发执行 __getitem__
print
(ret)
obj[
'k1'
]
=
111
# 自动触发执行 __setitem__
del
obj[
'k1'
]
# 自动触发执行 __delitem__
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9、__getslice__、__setslice__、__delslice__(此方法只适用于python2.x)
该三个方法用于分片操作，如：列表
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class
Foo(
object
):
def
__getslice__(
self
, i, j):
print
'__getslice__'
,i,j
def
__setslice__(
self
, i, j, sequence):
print
'__setslice__'
,i,j
def
__delslice__(
self
, i, j):
print
'__delslice__'
,i,j
obj
=
Foo()
obj[
-
1
:
1
]
# 自动触发执行 __getslice__
obj[
0
:
1
]
=
[
11
,
22
,
33
,
44
]
# 自动触发执行 __setslice__
del
obj[
0
:
2
]
# 自动触发执行 __delslice__
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python3.x依然使用__getitem__、__setitem__、__delitem__
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class
Foo:
def
__init__(
self
,name,age):
print
(
'init'
)
self
.name
=
name
self
.age
=
age
def
__getitem__(
self
, item):
print
(item.start)
print
(item.stop)
print
(item.step)
return
123
def
__setitem__(
self
, key, value):
print
(
type
(key),
type
(value))
def
__delitem__(
self
, key):
print
(
type
(key))
obj
=
Foo(
'python'
,
27
)
# 语法对应关系,将'ad'赋值给__getitem__中的item
ret2
=
obj[
1
:
4
:
2
]
obj[
1
:
4
]
=
[
11
,
22
,
33
,
44
,
55
]
del
obj[
1
:
4
]
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10. __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__
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class
Foo(
object
):
def
__init__(
self
, sq):
self
.sq
=
sq
def
__iter__(
self
):
return
iter
(
self
.sq)
obj
=
Foo([
11
,
22
,
33
,
44
])
for
i
in
obj:
print
i
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或者使用yeild生成器
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class
Foo(
object
):
def
__init__(
self
, sq):
self
.sq
=
sq
def
__iter__(
self
):
return
iter
(
self
.sq)
obj
=
Foo([
11
,
22
,
33
,
44
])
for
i
in
obj:
print
i
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11. __new__ 和 __metaclass__
阅读以下代码：
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class
Foo(
object
):
def
__init__(
self
):
pass
obj
=
Foo()
# obj是通过Foo类实例化的对象
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上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。
如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。
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print
type
(obj)
# 输出：<class '__main__.Foo'> 表示，obj 对象由Foo类创建
print
type
(Foo)
# 输出：<type 'type'> 表示，Foo类对象由 type 类创建
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所以，obj对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。
那么，创建类就可以有两种方式：
a). 普通方式
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class
Foo(
object
):
def
func(
self
):
print
'hello python'
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b).特殊方式（type类的构造函数）
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def
func(
self
):
print
'hello wupeiqi'
Foo
=
type
(
'Foo'
,(
object
,), {
'func'
: func})
#type第一个参数：类名
#type第二个参数：当前类的基类
#type第三个参数：类的成员
|
＝＝》 类 是由 type 类实例化产生
那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？
答：类中有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由 谁 来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看 类 创建的过程。
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class
MyType(
type
):
def
__init__(
self
, what, bases
=
None
,
dict
=
None
):
super
(MyType,
self
).__init__(what, bases,
dict
)
def
__call__(
self
,
*
args,
*
*
kwargs):
obj
=
self
.__new__(
self
,
*
args,
*
*
kwargs)
self
.__init__(obj)
class
Foo(
object
):
__metaclass__
=
MyType
def
__init__(
self
, name):
self
.name
=
name
def
__new__(
cls
,
*
args,
*
*
kwargs):
return
object
.__new__(
cls
,
*
args,
*
*
kwargs)
# 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段：通过Foo类创建obj对象
obj
=
Foo()
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