• 面向对象编程（进阶）

    目录

    类的继承

    什么是继承

    • 继承是一种新建类的方式，新建的类称为子类，被继承的类称为父亲

    • 继承的特性是：子类会遗传父亲的属性

    • 继承是类与类之间的关系

    为什么用继承

    • 使用继承可以减少代码的冗余

    对象的继承

    • Python中支持一个类同时继承多个父类
    class Parent1:
    pass


class Parent2:
    pass


class Sub1(Parent1, Parent2):
    pass
    • 使用__bases__方法可以获取对象继承的类
    print(Sub1.__bases__)

    (<class '__main__.Parent1'>, <class '__main__.Parent2'>)

    • 在Python3中如果一个类没有继承任何类，则默认继承object类

    • 在Python2中如果一个类没有继承任何类，不会继承object类

    print(Parent1.__bases__)

    (<class 'object'>,)

    类的分类

    新式类

    • 继承了object的类以及该类的子类，都是新式类

    • Python3中所有的类都是新式类

    经典类

    • 没有继承object的类以及该类的子类，都是经典类

    • 只有Python2中才有经典类

    继承与抽象

    继承描述的是子类与父类之间的关系，是一种什么是什么的关系。要找出这种关系，必须先抽象再继承，抽象即抽取类似或者说比较像的部分。

    继承：基于抽象的结果，通过编程语言去实现它，肯定是先经历抽象这个过程，才能通过继承的方式去表达出抽象的结构。

    抽象只是分析和设计的过程中，一个动作或者说一种技巧，通过抽象可以得到类。

    继承的应用

    • 牢记对象是特征与功能的集合体
    class PekingPeople:
    '''由于学生和老师都是人，因此人都有姓名、年龄、性别'''
    school = 'peking'

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


class PekingStudent(PekingPeople):
    def choose_course(self):
        print(f'{self.name} is choosing course')


class PekingTeacher(PekingPeople):
    def score(self, stu_obj, num):
        print(f'{self.name} is scoring')
        stu_obj.score = num


stu1 = PekingStudent('tom', 18, 'male')
tea1 = PekingTeacher('jerry', 18, 'male')
    • 对象查找属性的顺序：对象自己 --> 对象的类 --> 父类 --> 父类。。。
    print(stu1.school)

    peking

    print(tea1.school)

    peking

    print(stu1.__dict__)

    {'name': 'tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}

    tea1.score(stu1, 99)

    jerry is scoring

    print(stu1.__dict__)

    {'name': 'tom', 'age': 18, 'gender': 'male', 'score': 99}

    属性查找练习

    class Foo:
    def f1(self):
        print('Foo.f1')

    def f2(self):
        print('Foo.f2')
        self.f1()


class Bar(Foo):
    def f1(self):
        print('Bar.f1')


# 对象查找属性的顺序：对象自己 $rightarrow$ 对象的类 --> 父类 --> 父类。。。
obj = Bar()   # self是obj本身，即找到Bar的f1()
obj.f2()

    Foo.f2
Bar.f1

    类的派生

    派生

    • 派生：子类中新定义的属性的这个过程叫做派生，并且需要记住子类在使用派生的属性时始终以自己的为准

    派生方法一

    • 指名道姓访问某一个类的函数：该方式与继承无关
    class PekingPeople:
    '''由于学生和老师都是人，因此人都有姓名、年龄、性别'''
    school = 'peking'

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


class PekingStudent(PekingPeople):
    '''由于学生类没有独自的__init__()方法，因此不需要声明继承父类的__init__()方法，会自动继承'''

    def choose_course(self):
        print(f'{self.name} is choosing course')


class PekingTeacher(PekingPeople):
    '''由于老师类有独自的__init__()方法，因此需要声明继承父类的__init__()'''

    def __init__(self, name, age, gender, level):
        PekingPeople.__init__(self, name, age, gender)
        self.level = level  # 派生

    def score(self, stu_obj, num):
        print(f'{self.name} is scoring')
        stu_obj.score = num


stu1 = PekingStudent('tom', 18, 'male')
tea1 = PekingTeacher('jerry', 18, 'male', 10)


    print(stu1.__dict__)


    {'name': 'tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}


    print(tea1.__dict__)


    {'name': 'jerry', 'age': 18, 'gender': 'male', 'level': 10}

    派生方法二

    • 严格以继承属性查找关系

    • super()会得到一个特殊的对象，该对象就是专门用来访问父类中的属性的（按照继承的关系）

    • super().__init__(不用为self传值)

    • super的完整用法是super（自己的类名，self），在Python2中需要写完整，而Python3中可以简写为super()

    class PekingPeople:
    school = 'peking'

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


class PekingStudent(PekingPeople):
    def __init__(self, name, age, gender, stu_id):

        super().__init__(name, age, gender)
        self.stu_id = stu_id

    def choose_course(self):
        print(f'{self.name} is choosing course')


stu1 = PekingStudent('tom', 19, 'male', 1)


    print(stu1.__dict__)


    {'name': 'tom', 'age': 19, 'gender': 'male', 'stu_id': 1}

    类的组合

    什么是组合

    • 组合就是一个类的对象具备某一个属性，该属性的值是指向另外一个类的对象

    为什么用组合

    • 组合是用来解决类与类之间代码冗余的问题
    class PekingPeople:
    school = 'peking'

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


class PekingStudent(PekingPeople):
    def __init__(self, name, age, gender, stu_id):
        PekingPeople.__init__(self, name, age, gender)
        self.stu_id = stu_id

    def choose_course(self):
        print(f'{self.name} is choosing course')


class PekingTeacher(PekingPeople):
    def __init__(self, name, age, gender, level):
        PekingPeople.__init__(self, name, age, gender)
        self.level = level

    def score(self, stu, num):
        stu.score = num
        print(f'老师{self.name}为学生{stu.name}打分{num}')


stu1 = PekingStudent('tom', 19, 'male', 1)
tea1 = PekingTeacher('jerry', 18, 'male', 10)


    stu1.choose_course()


    tom is choosing course


    tea1.score(stu1, 100)


    老师jerry为学生tom打分100


    print(stu1.__dict__)


    {'name': 'tom', 'age': 19, 'gender': 'male', 'stu_id': 1, 'score': 100}
    • 上面这个选课系统需要修改、扩展，我们需要修改上述的代码

    如何用组合

    • 需求：假如我们需要给学生增添课程属性，但是又不是所有学生一进学校就有课程属性，课程属性时学生来学校后选出来的，也就是说课程需要后期学生们添加进去的

    • 实现思路：如果直接在学生中添加课程属性，那么学生刚被定义就需要添加课程属性，这就不符合我们的要求，因此我们可以使用组合能让学生未来添加课程属性

    class Course:
    def __init__(self, name, period, price):
        self.name = name
        self.period = period
        self.price = price

    def tell_info(self):
        msg = f'''
        课程名：{self.name}
        课程周期：{self.period}
        课程价钱：{self.price}
        '''
        print(msg)


class PekingPeople:
    school = 'peking'

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


class PekingStudent(PekingPeople):
    def __init__(self, name, age, gender, stu_id):
        PekingPeople.__init__(self, name, age, gender)
        self.stu_id = stu_id

    def choose_course(self):
        print(f'{self.name} is choosing course')


class PekingTeacher(PekingPeople):
    def __init__(self, name, age, gender, level):
        PekingPeople.__init__(self, name, age, gender)
        self.level = level

    def score(self, stu, num):
        stu.score = num
        print(f'老师{self.name}为学生{stu.name}打分{num}')


    # 创造课程
python = Course('python全栈开发', '5mons', 3000)
python.tell_info()


            课程名：python全栈开发
        课程周期：5mons
        课程价钱：3000

    ​

    linux = Course('linux运维', '5mons', 800)
linux.tell_info()


            课程名：linux运维
        课程周期：5mons
        课程价钱：800

    ​

    # 创造学生与老师
stu1 = PekingStudent('tom', 19, 'male', 1)
tea1 = PekingTeacher('jerry', 18, 'male', 10)
    • 组合
    # 将学生、老师与课程对象关联/组合
stu1.course = python
tea1.course = linux


    stu1.course.tell_info()


            课程名：python全栈开发
        课程周期：5mons
        课程价钱：3000

    ​

    tea1.course.tell_info()


            课程名：linux运维
        课程周期：5mons
        课程价钱：800

    ​

    • 组合可以理解成多个人去造一个机器人，有的人造头、有的人造脚、有的人造手、有的人造驱赶，大家都完工后，造躯干的人把头、脚、手拼接到自己的躯干上，因此一个机器人便造出来了

    菱形继承问题

    类的分类

    新式类

    • 继承了object的类以及该类的子类，都是新式类

    • Python3中所有的类都是新式类

    经典类

    • 没有继承object的类以及该类的子类，都是经典类

    • 只有Python2中才有经典类

    菱形继承问题

    在Java和C#中子类只能继承一个父类，而Python中子类可以同时继承多个父类，如A(B,C,D)

    如果继承关系为非菱形结构，则会按照先找B这一条分支，然后再找C这一条分支，最后找D这一条分支的顺序直到找到我们想要的属性

    如果继承关系为菱形结构，即子类的父类最后继承了同一个类，那么属性的查找方式有两种：

    • 经典类：深度优先

    • 新式类：广度优先

    • 经典类：一条路走到黑，深度优先

    • 新式类：不找多个类最后继承的同一个类，直接去找下一个父类，广度优先

    class G(object):
    # def test(self):
    #    print('from G')
    pass


print(G.__bases__)


class E(G):
    #     def test(self):
    #         print('from E')
    pass


class B(E):
    #     def test(self):
    #         print('from B')
    pass


class F(G):
    # def test(self):
    #     print('from F')
    pass


class C(F):
    # def test(self):
    #     print('from C')
    pass


class D(G):
    # def test(self):
    #     print('from D')
    pass


class A(B, C, D):
    def test(self):
        print('from A')


obj = A()


    (<class 'object'>,)


    obj.test()   # A->B->E-C-F-D->G-object


    from A

    C3算法与mro()方法介绍

    python到底是如何实现继承的，对于你定义的每一个类，python会计算出一个方法解析顺序(MRO)列表，这个MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序列表，如：

    print(A.mro())  # A.__mro__


    [<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.G'>, <class 'object'>]


    for i in A.mro():
    print(i)


    <class '__main__.A'>
<class '__main__.B'>
<class '__main__.E'>
<class '__main__.C'>
<class '__main__.F'>
<class '__main__.D'>
<class '__main__.G'>
<class 'object'>

    为了实现继承，python会在MRO列表上从左到右开始查找基类，直到找到第一个匹配这个属性的类为止。

    而这个MRO列表的构造是通过一个C3线性化算法来实现的。我们不去深究这个算法的数学原理，它实际上就是合并所有父类的MRO列表并遵循如下三条准则:

    1. 子类会先于父类被检查
    2. 多个父类会根据它们在列表中的顺序被检查
    3. 如果对下一个类存在两个合法的选择，选择第一个父类

    类的多态与多态性

    多态

    • 多态是指同一种事物的多种形态（一个抽象类有多个子类，因而多态的概念依赖于继承）
    * 水 --> 冰、水蒸气、液态水

* 序列数据类型有多种形态：字符串，列表，元组

* 动物 --> 人、狗、猪

    动物的多种形态

    # 动物有多种形态：人类、猪、狗（在定义角度）
class Animal:
    def run(self):   # 子类约定俗成的必须实现这个方法
        raise AttributeError('子类必须实现这个方法')


class People(Animal):
    def run(self):
        print('人在走')


class Pig(Animal):
    def run(self):
        print('pig is walking')


class Dog(Animal):
    def run(self):
        print('dog is running')


peo1 = People()
pig1 = Pig()
dog1 = Dog()


peo1.run()
pig1.run()
dog1.run()


    人在走
pig is walking
dog is running


    import abc


class Animal(metaclass=abc.ABCMeta):   # 同一类事物:动物

    @abc.abstractmethod  # 上述代码子类是约定俗成的实现这个方法， 加上@abc.abstractmethod装饰器后严格控制子类必须实现这个方法
    def speak(self):
        raise AttributeError('子类必须实现这个方法')


class People(Animal):    # 动物的形态之一：人
    def speak(self):
        print('say hello')


class Dog(Animal):
    def speak(self):
        print('say wangwangwang')


class Pig(Animal):
    def speak(self):
        print('say aoao')


peo2 = People()
pig2 = Pig()
dog2 = Dog()


peo2.speak()
pig2.speak()
dog2.speak()


    say hello
say aoao
say wangwangwang

    文件的多种形态

    # 文件有多种形态：文件、文本文件、可执行文件（在定义角度）

import abc


# 同一类事物：文件
class File(metaclass=abc.ABCMeta):

    @abc.abstractmethod
    def click(self):
        pass


class Text(File):    # 文件的形态之一：文本文件
    def click(self):
        print('open file')


class ExeFile(File):   # 文件的形态之二：可执行文件
    def click(self):
        print('execute file')


text = Text()
exe_file = ExeFile()

text.click()
exe_file.click()


    open file
execute file

    多态性

    注意：多态与多态性是两种概念

    多态性是指具有不同功能的函数可以使用相同的函数名，这样就可以用一个函数名调用不同内容的函数。在面向对象方法中一般是这样表达多态性：向不同的对象发送同一条消息，不同的对象在就收时会产生不同的行为（即方法）。也就是说，每个对象可以用自己的方式去响应共同的消息。所谓消息，就是调用函数，不同的行为就是指不同的实现，即执行不同的函数。

    动物形态多态性的使用

    # 多态性：一种调用方式，不同的执行效果（多态性）
def func(obj):
    obj.run()


func(peo1)
func(pig1)
func(dog1)


    人在走
pig is walking
dog is running


    # 多态性依赖于：继承
# 多态性：定义统一的接口


def func(obj):    # obj这个参数没有类型限制，可以传入不同类型的值
    obj.speak()   # 调用的逻辑都一样，执行的结果却不一样


func(peo2)
func(pig2)
func(dog2)


    say hello
say aoao
say wangwangwang

    文件形态多态性的使用

    def func(obj):
    obj.click()


func(text)
func(exe_file)


    open file
execute file

    序列数据类型多态性的使用

    def func(obj):
    print(len(obj))


func('hello')
func([1, 2, 3])
func((1, 2, 3))


    5
3
3

    综上可以说，多态性是一个接口（函数func）的多种实现,如obj.run(）,obj.speak(),obj.click(),len(obj)

    多态性的好处

    Python本身就是支持多态性的，这么做的好处是什么：

    1. 增加了程序的灵活性：以不变应万变，不论对象千变万化，使用者都是同一种形式去调用，如func(animal)

    2. 增加了程序的可扩展性：通过继承Animal类创建了一个新的类，使用者无需更改自己的代码，还是用func(animal)去调用

    class Cat(Animal):   # 属于动物的另一种形态：猫
    def speak(self):
        print('say miao')


def func(animal):   # 对于使用者来说，自己的代码根本无需改动
    animal.speak()


cat1 = Cat()  # 实例出一只猫
func(cat1)   # 甚至连调用方式也无需改变，就能调用猫的speak功能


    say miao
    • 上述代码新增了一个形态Cat，由Cat类产生的实例cat1，使用者可以在完全不需要修改自己代码的情况下。使用和人、狗、猪一样的方式调用cat1的speak方法，即func(cat1)

    小结

    多态：同一种事物的多种形态，动物分为人类，猪类（在定义角度）
    多态性：一种调用方式，不同的执行效果（多态性）

    为什么用多态

    • 多态性：
    * 继承同一个类的多个子类中有相同的方法名

* 那么子类产生的对象就可以不用考虑具体的类型而直接调用功能

    多态的应用

    • Animal() --> 强调是用来指定标准的，不能被实例化，也就是说父类中被@abc.abcstractmethod装饰的方法，子类也必须要有，如果没有的话则会报错，这个拥有被装饰的方法的类称为抽象类

    • 由于动物都叫，如果人的叫使用speak()；狗的叫使用bark()；也就是说对于不同的动物有不同的叫方法，那么对于使用者来说，使用起来非常麻烦。因此我们可以规定人、狗的叫都为speak()，那么后面使用某个动物叫的方法，只需要调用speak即可

    import abc


class Animal(metaclass=abc.ABCMeta):   # 同一类事物:动物
    @abc.abstractmethod
    def speak(self):
        print('1111')

    @abc.abstractmethod
    def eat(self):
        pass


class People(Animal):
    def speak(self):
        print('say hello')

    def eat(self):
        pass


class Dog(Animal):
    def speak(self):
        print('汪汪汪')

    def eat(self):
        pass


class Pig(Animal):
    def speak(self):
        print('哼哼哼')

    def eat(self):
        pass


peo = People()
dog = Dog()
pig = Pig()


    peo.speak()


    say hello


    dog.speak()


    汪汪汪


    pig.speak()


    哼哼哼


    def my_speak(animal):
    animal.speak()


my_speak(peo)
my_speak(dog)
my_speak(pig)


    say hello
汪汪汪
哼哼哼

    数据类型中多态的应用

    • 我们一一直在使用多态，列表、元组、字符串的len()方法其实就是一种多态的应用，我们不需要关心len()的数据类型，我们只要记住如果需要求一个容器类型的长度，使用len()方法就行了
    l = [1, 2, 3]
s = 'hello'
t = (1, 2, 3)


print(l.__len__())
print(s.__len__())
print(t.__len__())


# 列表、字符串、元组规定了计算这些数据类型的长度就必须使用len()方法
# def len(obj):
#     return obj.__len__()


    3
5
3


    print(len(l))
print(len(s))
print(len(t))


    3
5
3

    鸭子类型

    • Python推崇的是鸭子类型，只要你叫声像鸭子，并且你走路的样子像鸭子，那么你就是鸭子

    • Linux中一切皆文件，只要我们规定硬盘、进程、文件都是文件，都拥有读read()写write()方法，那我们就没必要定义一个抽象文件类，更没必要使用@abc.abstractmethod装饰器规定文件需要拥有这些方法，因为这不符合Python的风格

    class Disk:
    '''硬盘'''

    def read(self):
        print('disk read')

    def write(self):
        print('disk write')


class Process:
    '''进程'''

    def read(self):
        print('process read')

    def write(self):
        print('process write')


class File:
    '''文件'''

    def read(self):
        print('file read')

    def write(self):
        print('file write')


obj1 = Disk()
obj2 = Process()
obj = File()


obj1.read()
obj1.write()


    disk read
disk write

    类的封装

    什么是封装

    • 封：类的属性对外是隐藏的，但是对内是开放的，类似于一个封闭的容器

    • 装：定义类时会申请一个名称空间，往里装入一系列名字/属性

    封装什么

    • 你钱包的有什么钱（数据的封装）

    • 你吃饭具体怎么实现的（方法的封装）

    为什么要封装

    封装数据的主要原因是：保护隐私

    封装方法的主要原因是：隔离复杂度

    提示：在编程语言里，对外提供的接口（接口可理解为了一个入口），就是函数，称为接口函数，这与接口的概念还不一样，接口代表一组接口函数的集合体。

    两个层面的封装

    封装其实分为两个层面，但无论哪种层面的封装，都要对外界提供访问你内部隐藏内容的接口（接口可以理解为入口，有了这个入口，使用者无需且不能够直接访问到内部隐藏的细节，只能走接口，并且我们可以在接口的实现上附加更多的处理逻辑，从而严格控制使用者的访问）

    第一个层面

    第一个层面的封装（什么都不用做):创建类和对象会分别创建二者的名称空间，我们只能用类名，或者obj.的方法去访问里面的名字，这本身就是一种封装

    注意：对于这一层面的封装（隐藏），类名和实例名就是访问隐藏属性的接口

    第二个层面

    第二个层面的封装：类中把某些属性和方法隐藏起来(或者说定义成私有的)，只在类的内部使用、外部无法访问，或者留下少量接口（函数）供外部访问。

    在python中用双下划线的方式实现隐藏属性（设置成私有的）

    类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变形成：_类名__x的形式：

    class A:
    __N = 0   # 类的数据属性就应该是共享的，但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N，会变形成_A__N

    def __init__(self):
        self.__X = 10  # 变形为self._A__X

    def __foo(self):  # 变形为_A__foo
        print('form A')

    def bar(self):
        self.__foo()  # 只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到

    这种自动变形的特点：

    1. 类中定义的__x只能在内部使用，如self.__x，引用的就是变形的结果。
    2. 这种变形其实正是针对内部的变形，在外部是无法通过__x这个名字访问到。
    3. 在子类定义的__x不会覆盖在父类定义的__x,因为子类中变形成了：_子类名__x，而父类中形成了：_父类名__x，即双下划线开头的属性在继承给子类时，子类是无法覆盖的。

    注意：对于这一层面的封装（隐藏），我们需要在类中定义一个函数（接口函数）在它内部访问被隐藏的属性，然后外部就可以使用了

    这种变形需要注意的问题是：

    • 这种机制也并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性，知道了类属性名就可以拼出名字：_类名__属性，然后就可以访问了，如a._A__N
    a = A()
print(a._A__N)


    0


    print(a._A__X)


    10


    print(A._A__N)


    0
    • 变形的过程只在类的定义时发生一次，在定义后的赋值操作，不会变形
    a = A()
print(a.__dict__)


    {'_A__X': 10}


    a.__Y = 1
print(a.__dict__)


    {'_A__X': 10, '__Y': 1}
    • 在继承中，父类如果不想让子类覆盖自己的方法，可以将方法定义为私有的
    # 正常情况
class A:
    def fa(self):
        print('from A')

    def test(self):
        self.fa()


class B(A):
    def fa(self):
        print('from B')


b = B()
b.test()


    from B


    # 把fa定义成私有的，即__fa
class A:
    def __fa(self):   # 在定义时就变形为_A__fa
        print('from A')

    def test(self):
        self.__fa()  # 只会与自己所在的类为准，即调用_A__fa


class B(A):
    def __fa(self):
        print('from B')


b = B()
b.test()


    from A

    私有模块

    python并不会真的阻止你访问私有的属性，模块也遵循这种约定，如果模块中的变量名_private_module以单下划线开头，那么from module import *时不能被导入该变量，但是你from module import _private_module依然是可以导入该变量的

    其实很多时候你去调用一个模块的功能时会遇到单下划线开头的socket._socket,sys._home,sys._clear_type_cache，这些都是私有的，原则上是供内部调用的，作为外部的你，一意孤行也是可以用的

    python要想与其他编程语言一样，严格控制属性的访问权限，只能借助内置方法如__getattr__

    注：__名字，这种语法只在定义的时候才有变形的效果，如果类或对象已经产生了，就不会有变形得效果了。

    类的property特性

    什么是property特性

    • property装饰器用于将被装饰的方法伪装成一个数据属性，在使用时可以不用加括号而直接使用
    ####### 定义 #######
class Foo:
    def func(self):
        pass

    # 定义property属性

    @property
    def prop(self):
        pass


#######  调用 #######
foo_obj = Foo()
foo_obj.func()   # 调用实例方法
foo_obj.prop  # 调用property属性

    如下的例子用于说明如何定一个简单的property属性：

    class Goods(object):

    @property
    def size(self):
        return 100


g = Goods()
print(g.size)


    100

    property属性的定义和调用要注意一下几点：

    1. 定义时，在实例方法的基础上添加@property装饰器，并且仅有一个self参数
    2. 调用时，无需括号

    简单示例

    对于京东商城中显示电脑主机的列表页面，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 这个分页的功能包括：

    1. 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
    2. 根据m 和 n 去数据库中请求数据
    ############  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


    10

    从上述可见Python的property属性的功能是：property属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。

    property属性的两种方式

    1. 装饰器 即：在方法上应用装饰器（推荐使用）
    2. 类属性 即：在类中定义值为property对象的类属性（Python2历史遗留）

    装饰器

    在类的实例化方法上应用@property装饰器

    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：

    ##########  定义  ##########
class Goods:
    @property
    def price(self):
        return 'laowang'


##########  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
print(result)


    laowang

    新式类，具有三种@property装饰器：

    # coding = utf-8
############ 定义 ##########


class Goods:
    '''
    python3中默认继承object类
    以Python2,3执行此程序的结果不同，因为只有在Python3中才有
    @xxx.setter  @ xxx.deleter
    '''

    @property
    def price(self):
        print('@property')

    @price.setter
    def price(self, value):
        print('@price.setter')

    @price.deleter
    def price(self):
        print('@price.deleter')


########## 调用 ############
obj = Goods()
obj.price       # 自动执行@property修饰price方法，并获取方法的返回值
obj.price = 123  # 自动执行@price.setter修饰的price方法，并将123赋值给方法的参数
del obj.price   # 自动执行@price.deleter修饰的price方法


    @property
@price.setter
@price.deleter

    注意：

    • 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

    • 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

    由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据它们几个属性访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除

    class Goods(object):
    def __init__(self):

        self.original_price = 100

        self.discount = 0.8

    @property
    def price(self):

        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    @price.setter
    def price(self, value):
        self.original_price = value

    @price.deleter
    def price(self):
        del self.original_price


obj = Goods()
obj.price
obj.price = 200
del obj.price

    类属性方式

    创建值为property对象的类属性

    注意：当使用类属性的方式创建property属性时，经典类和新式类无区别

    class Foo:
    def get_bar(self):
        return 'laowang'

    BAR = property(get_bar)


obj = Foo()
result = obj.BAR   # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print(result)


    laowang

    property方法中有四个参数

    1. 第一个参数是方法名，调用 对象.属性 时自动触发执行方法

    2. 第二个参数是方法名，调用 对象.属性 = xxx时自动触发执行方法

    3. 第三个参数是方法名，调用 del 对象.属性时自动触发执行方法

    4. 第四个参数是字符串，调用 对象.属性.__doc__，此参数是属性的描述信息

    # coding = utf-8
class Foo(object):
    def get_bar(self):
        print('getter...')
        return 'laowang'

    def set_bar(self, value):
        '''必须两个参数'''
        print('setter...')
        return 'set value' + value

    def del_bar(self):
        print('deleter...')
        return 'laowang'

    BAR = property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')


obj = Foo()

obj.BAR
obj.BAR = 'alex'
desc = Foo.BAR.__doc__
print(desc)
del obj.BAR


    getter...
setter...
description...
deleter...

    • 定义property属性共有两种方式，分别是【装饰器】和【类属性】，而【装饰器】方法针对经典类和新式类又有所不同。

    • 通过使用property属性，能够简化调用者在获取数据的流程

    property + 类的属性

    class People:
    def __init__(self, name):
        self.__name = name

    @property  # 查看obj.name
    def name(self):
        return F'<名字是{self.__name}>'


peo1 = People('tom')
print(peo1.name)


    <名字是tom>


    try:
    peo1.name = 'jerry'
except Exception as e:
    print(e)


    can't set attribute

    应用

    私有属性添加getter和setter方法

    class Money(object):
    def __init__(self):
        self.__money = 0

    def getMoney(self):
        return self.__money

    def setMoney(self, value):
        if isinstance(value, int):
            self.__money = value
        else:
            print('error:不是整型数据')

    使用property升级getter和setter方法

    class Money(object):
    def __init__(self):
        self.__money = 0

    def getMoney(self):
        return self.__money

    def setMoney(self, value):
        if isinstance(value, int):
            self.__money = value
        else:
            print('error:不是整型数据')

    # 定义一个数据，当对这个money设置值时调用setMoney，当获取值时调用getMoney
    money = property(getMoney, setMoney)


a = Money()
a.money = 100   # 调用setMoney方法
print(a.money)    # 调用getMoney方法


    100

    使用property取代getter和setter方法

    重新实现一个属性的设置和读取方法，可做边界判定

    class Money(object):
    def __init__(self):
        self.__money = 0

    # 使用装饰器对money进行装饰，那么会自动添加一个叫money的属性，当调用获取money的值时，调用装饰的方法
    @property
    def money(self):
        return self.__money

    # 使用装饰器对money进行装饰，当对money设置值时，调用装饰的方法
    @money.setter
    def money(self, value):
        if isinstance(value, int):
            self.__money = value
        else:
            print("error:不是整型数字")


a = Money()
a.money = 100
print(a.money)


    100

    练习

    计算圆的周长和面积

    import math


class Circle:
    def __init__(self, radius):  # 圆的半径radius
        self.radius = radius

    @property
    def area(self):
        return math.pi * self.radius**2

    @property
    def perimeter(self):
        return 2 * math.pi * self.radius


c = Circle(10)


    print(c.radius)


    10


    print(c.area)   # 可以向访问数据属性一样去访问area，会触发一个函数的执行，动态计算出一个值


    314.1592653589793


    print(c.perimeter)


    62.83185307179586

    类与对象的绑定方法和非绑定方法

    类中定义的方法大致可以分为两类：绑定方法和非绑定方法。其中绑定方法又可以分为绑定到对象的方法和绑定到类的方法。

    绑定方法

    对象的绑定方法

    在类中没有被任何装饰器修饰的方法就是 绑定到对象的方法，这类方法专门为对象定制。

    class People:
    country = 'China'

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

    def speak(self):
        print(self.name + ',' + str(self.age))


p = People('Kitty', 18)
print(p.__dict__)


    {'name': 'Kitty', 'age': 18}


    print(People.__dict__['speak'])


    <function People.speak at 0x000001C6F66D7B70>

    speak即为绑定到对象的方法，这个方法不在对象的名称空间中，而是在类的名称空间中。

    通过对象调用绑定到对象的方法，会有一个自动传值的过程，即自动将当前对象传递给方法的第一个参数（self,一般都叫self，也可以写成别的名称）；若是使用类的调用，则第一个参数需要手动传值。

    peo = People('tom', 18)
peo.speak()    # 通过对象调用


    tom,18


    People.speak(p)  # 通过类调用


    Kitty,18

    类的绑定方法

    类中使用@classmethod修饰的方法就是绑定到类的方法。这类方法专门为类定制。通过类名调用绑定到类的方法时，会将类本身当作参数传给类方法的第一个参数。

    class Operate_database():
    host = '192.168.0.5'
    port = '3306'
    user = 'abc'
    password = '123456'

    @classmethod
    def connect(cls):
        print(cls)
        print(cls.host + ':' + cls.port + ' ' + cls.user + '/' + cls.password)


Operate_database.connect()


    <class '__main__.Operate_database'>
192.168.0.5:3306 abc/123456

    通过对象也可以调用，只是默认传递的第一个参数还是这个对象对应的类。

    Operate_database().connect()  # 输出结果一致


    <class '__main__.Operate_database'>
192.168.0.5:3306 abc/123456

    非绑定方法

    在类内部使用@staticmethod修饰的方法即为非绑定方法，这类方法和普通定义的函数没有区别，不与类或对象绑定，谁都可以调用，且没有自动传值的效果。

    import hashlib


class Operate_database():
    def __init__(self, host, port, user, password):
        self.host = host
        self.port = port
        self.user = user
        self.password = password

    @staticmethod
    def get_password(salt, password):
        m = hashlib.md5(salt.encode('utf8'))  # 加盐处理
        m.update(password.encode('utf8'))
        return m.hexdigest()


hash_password = Operate_database.get_password('lala', '123456')  # 通过类调用
print(hash_password)


    f7a1cc409ed6f51058c2b4a94a7e1956


    p = Operate_database('192.168.0.5', '3306', 'abc', '123456')
hash_password = p.get_password(p.user, p.password)  # 也可以通过对象调用
print(hash_password)


    0659c7992e268962384eb17fafe88364

    非绑定方法就是将普通方法放到了类的内部。

    练习

    假设我们现在有一个需求，需要让Mysql实例化的对象可以从文件setting.py中读取数据。

    # settings.py

IP = '1.1.1.10'
PORT = 3306
NET = 27


    # test.py
import uuid


class Mysql:
    def __init__(self, ip, port, net):
        self.uid = self.create_uid()
        self.ip = ip
        self.port = port
        self.net = net

    def tell_info(self):
        """查看ip地址和端口号"""
        print('%s:%s' % (self.ip, self.port))

    @classmethod
    def from_conf(cls):
        return cls(IP, NET, PORT)

    @staticmethod
    def func(x, y):
        print('不与任何人绑定')

    @staticmethod
    def create_uid():
        """随机生成一个字符串"""
        return uuid.uuid1()


# 默认的实例化方式：类名()
obj = Mysql('10.10.0.9', 3307, 27)


    obj.tell_info()


    10.10.0.9:3307

    绑定方法小结

    如果函数体代码需要用外部传入的类，则应该将该函数定义成绑定给类的方法

    如果函数体代码需要用外部传入的对象，则应该将函数定义成绑定给对象的方法

    # 一种新的实例化方式：从配置文件中读取配置完成实例化
obj1 = Mysql.from_conf()
obj1.tell_info()


    1.1.1.10:27


    print(obj.tell_info)


    <bound method Mysql.tell_info of <__main__.Mysql object at 0x000001C6F686E080>>


    print(obj.from_conf)


    <bound method Mysql.from_conf of <class '__main__.Mysql'>>

    非绑定方法小结

    如果函数体代码既不需要外部传入的类也不需要外部传入的对象，则应该将函数定义成非绑定方法/普通函数

    obj.func(1, 2)


    不与任何人绑定


    Mysql.func(3, 4)


    不与任何人绑定


    print(obj.func)


    <function Mysql.func at 0x000001C6F672D598>


    print(Mysql.func)


    <function Mysql.func at 0x000001C6F672D598>


    print(obj.uid)


    05a7846c-94bc-11e9-8895-20898491368f
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