面向对象第四天
数据结构
内置数据结构
# {} key-value 通过key找v非常快
# [] 序列 通过index取值非常快
# () 元组
# {1,}集合
# 'sx'字符串不是python内置的
# 不是python内置的
# Queue队列 : 先进先出 FIFO(FIRST IN FIRST OUT)
# put
# get
# Stack栈 : 后进先出 LIFO(Last In First Out)
# put
# get
# 继承关系
# 完成代码的简化
# 队列
# 栈
# 自定义Pickle,借助pickle模块来完成简化的dump和load
# pickle dump
# 打开文件
# 把数据dump到文件里
# pickle load
# 打开文件
# 读数据
# 对象 = Mypickle('文件路径')
# 对象.load() 能拿到这个文件中所有的对象
# 对象.dump(要写入文件的对象)# Queue队列 : 先进先出 FIFO(FIRST IN FIRST OUT)
# put
# get
# class Queue:
# def __init__(self):
# self.l = []
# def put(self,item):
# self.l.append(item)
# def get(self):
# return self.l.pop(0)
# q = Queue()
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# 假设你希望一个类的多个对象之间 的某个属性 是各自的属性,而不是共同的属性
# 这个时候我们要把变量存储在对象的命名空间中,不能建立静态变量,
# 建立静态变量是所有的对象共同使用一个变量
# class Stack:
# def __init__(self):
# self.l = []
# def put(self,item):
# self.l.append(item)
# def get(self):
# return self.l.pop()
#
# s1 = Stack()
# s2 = Stack()
# s1.put(1)
# s2.put('a')
# s2.put('b')
# s2.put('c')
# s1.put(2)
# s1.put(3)
# print(s2.get())
# print(s1.get())
# print(s2.get())
# print(s2.get())
# print(s1.get())
# s1.put(4)
# print(s1.get())
# print(s1.get())
# 方法一
# class Foo:
# def __init__(self):
# self.l = []
#
# def put(self, item):
# self.l.append(item)
#
#
# class Queue(Foo):
# def get(self):
# return self.l.pop(0)
#
#
# class Stack(Foo):
# def get(self):
# return self.l.pop()
# 方法二:
# class Foo:
# def __init__(self):
# self.l = []
#
# def put(self,item):
# self.l.append(item)
#
# def get(self):
# return self.l.pop() if self.index else self.l.pop(0)
#
# class Queue(Foo):
# def __init__(self):
# self.index = 0
# Foo.__init__(self)
#
# class Stack(Foo):
# def __init__(self):
# self.index = 1
# Foo.__init__(self)
# 方法三
class Foo:
def __init__(self):
self.l = []
def put(self, item):
self.l.append(item)
def get(self):
return self.l.pop()
class Queue(Foo):
def get(self):
return self.l.pop(0)
class Stack(Foo):pass
class Mypickle:
pass
import pickle
class Mypickle:
def __init__(self,path):
self.file = path
def dump(self,obj):
with open(self.file, 'ab') as f:
pickle.dump(obj, f)
def load(self):
with open(self.file,'rb') as f:
while True:
try:
yield pickle.load(f)
except EOFError:
break
# def load(self):
# l = []
# with open(self.file,'rb') as f:
# while True:
# try:
# l.append(pickle.load(f))
# except EOFError:
# break
# return l
# pic = Mypickle('pickle_file')
# s1 = Stack()
# s1.put('aaa')
# s1.put(123)
# s1.put(456)
# pic.dump(s1)
# s2 = Stack()
# s2.put('aaa')
# s2.put(123)
# s2.put(456)
# pic.dump(s2)
# for i in pic.load():
# print(i.l)类的继承顺序
# 背诵
# 只要继承object类就是新式类
# 不继承object类的都是经典类
# python3 所有的类都继承object类,都是新式类
# 在py2中 不继承object的类都是经典类
# 继承object类的就是新式类了
# 经典类 :在py3中不存在,在py2中不主动继承object的类
# 在py2中
# class A:pass # 经典类
# class B(object):pass # 新式类
# 在py3中
# class A:pass # 新式类
# class B(object):pass # 新式类
# 在单继承方面(无论是新式类还是经典类都是一样的)
# class A:
# def func(self):pass
# class B(A):
# def func(self):pass
# class C(B):
# def func(self):pass
# class D(C):
# def func(self):pass
# d = D()
# 寻找某一个方法的顺序:D->C->B->A
# 越往父类走,是深度
# 多继承
class A:
def func(self):
print('A')
class B(A):
pass
# def func(self):
# print('B')
class C(A):
pass
# def func(self):
# print('C')
class D(B,C):
pass
# def func(self):
# print('D')
print(D.mro()) # 只在新式类中有,经典类没有的
# d = D()
# d.func()
# 在走到一个点,下一个点既可以从深度走,也可以从广度走的时候,总是先走广度,再走深度,广度优先
# 在经典类中，都是深度优先，总是在一条路走不通之后再换一条路，走过的点不会再走了
# C3算法
# A(O) = [AO]
# B(A) = [BAO]
# C(A) = [CAO]
# D(B) = [DBAO]
# E(C) = [ECAO]
# F(D,E) = merge(D(B) + E(C))
# = [F] + [DBAO] + [ECAO]
# F = [DBAO] + [ECAO]
# FD = [BAO] + [ECAO]
# FDB = [AO] + [ECAO]
# FDBE = [AO] + [CAO]
# FDBEC= [AO] + [AO]
# FDBECA= [O] + [O]
# FDBECAO
# 算法的内容
# 如果是单继承 那么总是按照从子类->父类的顺序来计算查找顺序
# 如果是多继承 需要按照自己本类,父类1的继承顺序,父类2的继承顺序,...
# merge的规则 :如果一个类出现在从左到右所有顺序的最左侧,并且没有在其他位置出现,那么先提出来作为继承顺序中的一个
# 或 一个类出现在从左到右顺序的最左侧,并没有在其他顺序中出现,那么先提出来作为继承顺序中的一个
# 如果从左到右第一个顺序中的第一个类出现在后面且不是第一个,那么不能提取,顺序向后继续找其他顺序中符合上述条件的类
# 经典类 - 深度优先 新式类 - 广度优先
# 深度优先要会看,自己能搞出顺序来
# 广度优先遵循C3算法,要会用mro,会查看顺序
# 经典类没有mro,但新式类有父类对子类的约束
# 普通的类
# 抽象类 是一个开发的规范 约束它的所有子类必须实现一些和它同名的方法
# 支付程序
# 微信支付 url连接,告诉你参数什么格式
# {'username':'用户名','money':200}
# 支付宝支付 url连接,告诉你参数什么格式
# {'uname':'用户名','price':200}
# 苹果支付
# class Payment: # 抽象类
# def pay(self,money):
# '''只要你见到了项目中有这种类,你要知道你的子类中必须实现和pay同名的方法'''
# raise NotImplementedError('请在子类中重写同名pay方法')
#
# class Alipay(Payment):
# def __init__(self,name):
# self.name = name
# def pay(self,money):
# dic = {'uname':self.name,'price':money}
# # 想办法调用支付宝支付 url连接 把dic传过去
# print('%s通过支付宝支付%s钱成功'%(self.name,money))
#
# class WeChat(Payment):
# def __init__(self,name):
# self.name = name
# def pay(self,money):
# dic = {'username':self.name,'money':money}
# # 想办法调用微信支付 url连接 把dic传过去
# print('%s通过微信支付%s钱成功'%(self.name,money))
#
# class Apple(Payment):
# def __init__(self,name):
# self.name = name
# def pay(self,money):
# dic = {'name': self.name, 'number': money}
# # 想办法调用苹果支付 url连接 把dic传过去
# print('%s通过苹果支付%s钱成功' % (self.name, money))
# aw = WeChat('alex')
# aw.pay(400)
# aa = Alipay('alex')
# aa.pay(400)
# 归一化设计
# def pay(name,price,kind):
# if kind == 'Wechat':
# obj = WeChat(name)
# elif kind == 'Alipay':
# obj = Alipay(name)
# elif kind == 'Apple':
# obj = Apple(name)
# obj.pay(price)
#
# pay('alex',400,'Wechat')
# pay('alex',400,'Alipay')
# pay('alex',400,'Apple')
# appa = Apple('alex')
# appa.fuqian(500)
# 实现抽象类的另一种方式,约束力强,依赖abc模块
# from abc import ABCMeta,abstractmethod
# class Payment(metaclass=ABCMeta):
# @abstractmethod
# def pay(self,money):
# '''只要你见到了项目中有这种类,你要知道你的子类中必须实现和pay同名的方法'''
# raise NotImplementedError('请在子类中重写同名pay方法')
#
# class Alipay(Payment):
# def __init__(self,name):
# self.name = name
# def pay(self,money):
# dic = {'uname':self.name,'price':money}
# # 想办法调用支付宝支付 url连接 把dic传过去
# print('%s通过支付宝支付%s钱成功'%(self.name,money))
#
# class WeChat(Payment):
# def __init__(self,name):
# self.name = name
# def pay(self,money):
# dic = {'username':self.name,'money':money}
# # 想办法调用微信支付 url连接 把dic传过去
# print('%s通过微信支付%s钱成功'%(self.name,money))
#
# WeChat('alex')
# 抽象类我已经写好了
# 要求你根据已经写好的Payment实现WeChat\Alipay多态和鸭子类型
# 多态
# def add(int a,int b):
# return a+b
#
# print(add(1,'asuhjdhDgl'))
# class Payment:pass
# class WeChat(Payment):
# def __init__(self,name):
# self.name = name
# def pay(self,money):
# dic = {'username':self.name,'money':money}
# # 想办法调用微信支付 url连接 把dic传过去
# print('%s通过微信支付%s钱成功'%(self.name,money))
#
# class Apple(Payment):
# def __init__(self,name):
# self.name = name
# def pay(self,money):
# dic = {'name': self.name, 'number': money}
# # 想办法调用苹果支付 url连接 把dic传过去
# print('%s通过苹果支付%s钱成功' % (self.name, money))
#JAVA
# def pay(Payment a, int b):
# a.pay(b)
# obj = Apple('alex')
# pay(obj,400)
# obj = WeChat('alex')
# pay(obj,400)
# 一个类型表现出来的多种状态
# 支付 表现出的 微信支付和苹果支付这两种状态
# 在java情况下: 一个参数必须制定类型
# 所以如果想让两个类型的对象都可以传,那么必须让这两个类继承自一个父类,在制定类型的时候使用父类来指定
# 鸭子类型
# class list:
# def __init__(self,*args):
# self.l = [1,2,3]
# def __len__(self):
# n = 0
# for i in self.l:
# n+= 1
# return n
# l = [1,2,3]
# l.append(4)
# def len(obj):
# return obj.__len__()
# 所有实现了__len__方法的类,在调用len函数的时候,obj都说是鸭子类型
# 迭代器协议 __iter__ __next__ 是迭代器
# class lentype:pass
# class list(lentype):pass
# class dict(lentype):pass
# class set(lentype):pass
# class tuple(lentype):pass
# class str(lentype):pass
#
# def len(lentype obj):
# pass
# len(list)
# len(dict)
# len(set)
# len(tuple)
# len(str)
# class list:
# def __len__(self):pass
# class dict:
# def __len__(self): pass
# class set:
# def __len__(self): pass
# class tuple:
# def __len__(self): pass
# class str:
# def __len__(self): pass
# def len(鸭子类型看起来有没有实现一个__len__ obj):
# return obj.__len__()
# super是重要的