• python 面向对象


    面向对象与面向过程分析

      面向过程的程序设计:核心是过程二字,过程指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么......面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线,是一种机械式的思维方式。

        优点是:复杂度的问题流程化,进而简单化(一个复杂的问题,分成一个个小的步骤去实现,实现小的步骤将会非常简单)

        缺点是:一套流水线或者流程就是用来解决一个问题,生产汽水的流水线无法生产汽车,即便是能,也得是大改,改一个组件,牵一发而动全身。

        应用场景:一旦完成基本很少改变的场景,著名的例子有Linux內核,git,以及Apache HTTP Server等。

      

      面向对象的程序设计:核心是对象二字,(要理解对象为何物,必须把自己当成上帝,上帝眼里世间存在的万物皆为对象,不存在的也可以创造出来。面向对象的程序设计好比如来设计西游记,如来要解决的问题是把经书传给东土大唐,如来想了想解决这个问题需要四个人:唐僧,沙和尚,猪八戒,孙悟空,每个人都有各自的特征和技能(这就是对象的概念,特征和技能分别对应对象的数据属性和方法属性),然而这并不好玩,于是如来又安排了一群妖魔鬼怪,为了防止师徒四人在取经路上被搞死,又安排了一群神仙保驾护航,这些都是对象。然后取经开始,师徒四人与妖魔鬼怪神仙交互着直到最后取得真经。如来根本不会管师徒四人按照什么流程去取),对象是特征与技能的结合体,基于面向对象设计程序就好比在创造一个世界,你就是这个世界的上帝,存在的皆为对象,不存在的也可以创造出来,与面向过程机械式的思维方式形成鲜明对比,面向对象更加注重对现实世界的模拟,是一种“上帝式”的思维方式。

        优点是:解决了程序的扩展性。对某一个对象单独修改,会立刻反映到整个体系中,如对游戏中一个人物参数的特征和技能修改都很容易。

        缺点:

          1. 编程的复杂度远高于面向过程,不了解面向对象而立即上手基于它设计程序,极容易出现过度设计的问题。一些扩展性要求低的场景使用面向对象会徒增编程难度,比如管理linux系统的shell脚本就不适合用面向对象去设计,面向过程反而更加适合。

          2. 无法向面向过程的程序设计流水线式的可以很精准的预测问题的处理流程与结果,面向对象的程序一旦开始就由对象之间的交互解决问题,即便是上帝也无法准确地预测最终结果。于是我们经常看到对战类游戏,新增一个游戏人物,在对战的过程中极容易出现阴霸的技能,一刀砍死3个人,这种情况是无法准确预知的,只有对象之间交互才能准确地知道最终的结果。

        应用场景:需求经常变化的软件,一般需求的变化都集中在用户层,互联网应用,企业内部软件,游戏等都是面向对象的程序设计大显身手的好地方

        面向对象的程序设计并不是全部。对于一个软件质量来说,面向对象的程序设计只是用来解决扩展性。

     类与对象

    类即类别/种类,是面向对象分析和设计的基石,如果多个对象有相似的数据与功能,那么该多个对象就属于同一种类。

    有了类的好处是:我们可以把同一类对象相同的数据与功能存放到类里,而无需每个对象都重复存一份,这样每个对象里只需存自己独有的数据即可,极大地节省了空间。所以,如果说对象是用来存放数据与功能的容器,那么类则是用来存放多个对象相同的数据与功能的容器。

    ​ 综上所述,虽然我们是先介绍对象后介绍类,但是需要强调的是:在程序中,必须要事先定义类,然后再调用类产生对象(调用类拿到的返回值就是对象)。产生对象的类与对象之间存在关联,这种关联指的是:对象可以访问到类中共有的数据与功能,所以类中的内容仍然是属于对象的,类只不过是一种节省空间、减少代码冗余的机制,面向对象编程最终的核心仍然是去使用对象。

    ​ 在了解了类与对象这两大核心概念之后,我们就可以来介绍一下面向对象编程啦。

    面向对象编程

     类的定义与实例化

    我们以开发一个清华大学的选课系统为例,来简单介绍基于面向对象的思想如何编写程序

    面向对象的基本思路就是把程序中要用到的、相关联的数据与功能整合到对象里,然后再去使用,但程序中要用到的数据以及功能那么多,如何找到相关连的呢?我需要先提取选课系统里的角色:学生、老师、课程等,然后显而易见的是:学生有学生相关的数据于功能,老师有老师相关的数据与功能,我们单以学生为例,

    # 学生的数据有
    学校
    名字
    年龄
    性别
    
    # 学生的功能有
    选课

    详细的

    # 学生1:
        数据:
            学校=清华大学
            姓名=李建刚
            性别=男
            年龄=28
        功能:
            选课
    
    # 学生2:
        数据:
            学校=清华大学
            姓名=王大力
            性别=女
            年龄=18
        功能:
            选课
    
    # 学生3:
        数据:
            学校=清华大学
            姓名=牛嗷嗷
            性别=男
            年龄=38
        功能:
            选课

    我们可以总结出一个学生类,用来存放学生们相同的数据与功能

    # 学生类
        相同的特征:
            学校=清华大学
        相同的功能:
            选课

    基于上述分析的结果,我们接下来需要做的就是在程序中定义出类,然后调用类产生对象

    class Student: # 类的命名应该使用“驼峰体”
    
        school='清华大学' # 数据
    def choose(self): # 功能 print('%s is choosing a course' %("egon"))

    类体最常见的是变量的定义和函数的定义,但其实类体可以包含任意Python代码,类体的代码在类定义阶段就会执行,因而会产生新的名称空间用来存放类中定义的名字,可以打印Student.__dict__来查看类这个容器内盛放的东西

    >>> print(Student.__dict__)
    {..., 'school': '清华大学', 'choose': <function Student.choose at 0x1018a2950>, ...}

    调用类的过程称为将类实例化,拿到的返回值就是程序中的对象,或称为一个实例

    >>> stu1=Student() # 每实例化一次Student类就得到一个学生对象
    >>> stu2=Student()
    >>> stu3=Student()

    如此stu1、stu2、stu3全都一样了(只有类中共有的内容,而没有各自独有的数据),想在实例化的过程中就为三位学生定制各自独有的数据:姓名,性别,年龄,需要我们在类内部新增一个__init__方法,如下

    class Student:
        school='清华大学'
    
        #该方法会在对象产生之后自动执行,专门为对象进行初始化操作,可以有任意代码,但一定不能返回非None的值
        def __init__(self,name,sex,age):
            self.name=name
            self.sex=sex
            self.age=age
    
        def choose(self): 
            print('%s is choosing a course' %self.name)
    # 总结__init__方法
    # 1、会在调用类时自动触发执行,用来为对象初始化自己独有的数据
    # 2、__init__内应该存放是为对象初始化属性的功能,但是是可以存放任意其他代码,想要在
    #    类调用时就立刻执行的代码都可以放到该方法内
    # 3、__init__方法必须返回None

    然后我们重新实例出三位学生

    >>> stu1=Student('李建刚','',28)
    >>> stu2=Student('王大力','',18)
    >>> stu3=Student('牛嗷嗷','',38)
    # 调用类的过程又称之为实例化,发生了三件事
    # 1、先产生一个空对象
    # 2、python会自动调用类中的__init__方法然将空对象已经调用类时括号内传入的参数一同传给__init__方法
    # 3、返回初始完的对象

    单拿stu1的产生过程来分析,调用类会先产生一个空对象stu1,然后将stu1连同调用类时括号内的参数一起传给Student.__init__(stu1,’李建刚’,’男’,28)

    def __init__(self, name, sex, age):
        self.name = name  # stu1.name = '李建刚'
        self.sex = sex    # stu1.sex = '男'
        self.age = age    # stu1.age = 28

    会产生对象的名称空间,同样可以用__dict__查看

    >>> stu1.__dict__
    {'name': '李建刚', 'sex': '', 'age': 28}

    至此,我们造出了三个对象与一个类,对象存放各自独有的数据,类中存放对象们共有的内容

     属性的访问

    类属性与对象属性

    在类中定义的名字,都是类的属性,细说的话,类有两种属性:数据属性和函数属性,可以通过__dict__访问属性的值,比如Student.__dict__[‘school’],但Python提供了专门的属性访问语法

    >>> Student.school # 访问数据属性,等同于Student.__dict__['school']
    '清华大学'
    >>> Student.choose # 访问函数属性,等同于Student.__dict__['choose']
    <function Student.choose at 0x1018a2950>
    # 除了查看属性外,我们还可以使用Student.attrib=value(修改或新增属性),用del Student.attrib删除属性。

    操作对象的属性也是一样

    >>> stu1.name # 查看,等同于obj1.__dict__[‘name']
    '李建刚'
    >>> stu1.course=’python’ # 新增,等同于obj1.__dict__[‘course']='python'
    >>> stu1.age=38 # 修改,等同于obj1.__dict__[‘age']=38
    >>> del obj1.course # 删除,等同于del obj1.__dict__['course']

    属性的查找顺序和绑定方法

    对象的名称空间里只存放着对象独有的属性,而对象们相似的属性是存放于类中的。对象在访问属性时,会优先从对象本身的__dict__中查找,未找到,则去类的__dict__中查找

    1、类中定义的变量是类的数据属性,是共享给所有对象用的,指向相同的内存地址

    # id都一样
    print(id(Student.school)) # 4301108704
    
    print(id(stu1.school)) # 4301108704
    print(id(stu2.school)) # 4301108704
    print(id(stu3.school)) # 4301108704

    2、类中定义的函数是类的函数属性,类可以使用,但必须遵循函数的参数规则,有几个参数需要传几个参数

    Student.choose(stu1) # 李建刚 is choosing a course
    Student.choose(stu2) # 王大力 is choosing a course
    Student.choose(stu3) # 牛嗷嗷 is choosing a course

    但其实类中定义的函数主要是给对象使用的,而且是绑定给对象的,虽然所有对象指向的都是相同的功能,但是绑定到不同的对象就是不同的绑定方法,内存地址各不相同

    print(id(Student.choose)) # 4335426280
    
    print(id(stu1.choose)) # 4300433608
    print(id(stu2.choose)) # 4300433608
    print(id(stu3.choose)) # 4300433608

    绑定到对象的方法特殊之处在于,绑定给谁就应该由谁来调用,谁来调用,就会将’谁’本身当做第一个参数自动传入(方法__init__也是一样的道理)

    stu1.choose()  # 等同于Student.choose(stu1)
    stu2.choose()  # 等同于Student.choose(stu2)
    stu3.choose()  # 等同于Student.choose(stu3)

    绑定到不同对象的choose技能,虽然都是选课,但李建刚选的课,不会选给王大力,这正是”绑定“二字的精髓所在。

    #注意:绑定到对象方法的这种自动传值的特征,决定了在类中定义的函数都要默认写一个参数self,self可以是任意名字,但命名为self是约定俗成的。

    Python中一切皆为对象,且Python3中类与类型是一个概念,因而绑定方法我们早就接触过

    #类型list就是类
    >>> list
    <class 'list'>
    
    #实例化的到3个对象l1,l2,l3
    >>> l1=list([1,2,3])
    >>> l2=list(['a','b','c'])
    >>> l3=list(['x','y'])
    
    #三个对象都有绑定方法append,是相同的功能,但内存地址不同
    >>> l1.append
    <built-in method append of list object at 0x10b482b48>
    >>> l2.append
    <built-in method append of list object at 0x10b482b88>
    >>> l3.append
    <built-in method append of list object at 0x10b482bc8>
    
    #操作绑定方法l1.append(4),就是在往l1添加4,绝对不会将4添加到l2或l3
    >>> l1.append(4) #等同于list.append(l1,4)
    >>> l1
    [1,2,3,4]
    >>> l2
    ['a','b','c']
    >>> l3
    ['x','y']

    小结

    在上述介绍类与对象的使用过程中,我们更多的是站在底层原理的角度去介绍类与对象之间的关联关系,如果只是站在使用的角度,我们无需考虑语法“对象.属性"中”属性“到底源自于哪里,只需要知道是通过对象获取到的就可以了,所以说,对象是一个高度整合的产物,有了对象,我们只需要使用”对象.xxx“的语法就可以得到跟这个对象相关的所有数据与功能,十分方便且解耦合程度极高。

    对象间的交互:

    class Garen():
        camp="Demacia"   #阵营
        def __init__(self,nickname,aggressivity=58,life_value=455):
            self.nickname=nickname
            self.aggressivity=aggressivity
            self.life_value=life_value
    
        def attack(self,enemy):    #普攻,enemy敌人
            enemy.life_value-=self.aggressivity
    
    
    class Riven():
        camp="Noxus"   #阵营
        def __init__(self,nickname,aggressivity=70,life_value=400):
            self.nickname=nickname
            self.aggressivity=aggressivity
            self.life_value=life_value
    
        def attack(self,enemy):    #普攻,enemy敌人
            enemy.life_value-=self.aggressivity
    
    g1=Garen("草丛伦")
    r1=Riven("锐雯雯")
    
    print(r1.life_value)   #被攻击前生命值
    g1.attack(r1)           #盖伦攻击锐雯
    print(r1.life_value)   #被攻击后生命值
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