引言
像大多数人一样，我在对一直传统的面向过程语言C一知半解之后，走进了面向对象的世界，尽管对OOP一无所知，还好Python还保留有函数式编程，这使得我才不那么抵触，直到现在，习惯了面向对象之后，也习惯了接口这些叫法，而不是函数。
在看到len(collection)与collection.len(),也越来越习惯后者，他所代表的强大的思想，（其实是调用的collection对象的内部__len__方法），这种设计思想完全体现在 Python 的数据模型上，而数据模型所描述的 API，为使用最地道的语言特性来构建你自己的
对象提供了工具。数据模型其实是对 Python 框架的描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类等。
一、私有和被保护的属性
类的私有属性：
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问。 在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
类的方法:
在类地内部，使用def关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数self,且为第一个参数
类的私有方法 :
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类地外部调用。 在类的内部调用 self.__private_methods
默认情况下，Python中的成员函数和成员变量都是公开的(public),在python中没有类似public,private等关键词来修饰成员函数和成员变量。
在python中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上 ”__“两个下划线，那么这个函数或变量就是私有的了。
在内部，python使用一种 name mangling 技术，将 __membername替换成 _classname__membername，也就是说，类的内部定义中,
所有以双下划线开始的名字都被"翻译"成前面加上单下划线和类名的形式。
例如：为了保证不能在class之外访问私有变量，Python会在类的内部自动的把我们定义的__spam私有变量的名字替换成为
_classname__spam(注意，classname前面是一个下划线，spam前是两个下划线)，因此，用户在外部访问__spam的时候就会
提示找不到相应的变量。 python中的私有变量和私有方法仍然是可以访问的；访问方法如下：
私有变量:实例._类名__变量名 私有方法:实例._类名__方法名()
1 class people(): 2 __place = "nanjing" 3 _age1 = 20 4 5 def __init__(self, name): 6 self.name = name 7 8 def __sayhello(self): 9 print("%s say hello" % self.name) 10 11 class teacher(people): 12 pass 13 14 t1 = teacher("cmz") 15 print(t1._people__place) # 访问私有变量 16 t1._people__sayhello() # 访问私有方法 17 18 结果是 19 nanjing 20 cmz say hello 21 22 python私有属性和方法案例
其实，Python并没有真正的私有化支持，但可用下划线得到伪私有。 尽量避免定义以下划线开头的变量！
（1）_xxx "单下划线" 开始的成员变量叫做保护变量，意思是只有类实例和子类实例能访问到这些变量，
需通过类提供的接口进行访问；不能用'from module import *'导入
（2）__xxx 类中的私有变量/方法名 （Python的函数也是对象，所以成员方法称为成员变量也行得通。）,
" 双下划线 " 开始的是私有成员，意思是只有类对象自己能访问，连子类对象也不能访问到这个数据。
（3）__xxx__ 系统定义名字，前后均有一个“双下划线” 代表python里特殊方法专用的标识，如 __init__（）代表类的构造函数。
1 class people(): 2 __place = "nanjing" 3 _age = 20 4 5 def __init__(self, name): 6 self.name = name 7 8 def _test(self): 9 print("from people test") 10 11 def __sayhello(self): 12 print("%s say hello" % self.name) 13 14 class teacher(people): 15 pass 16 17 t1 = teacher("cmz") 18 print(t1._age) 19 print(people._age) 20 t1._test() 21 people._test(t1) # 传入对象t1 22 23 结果是 24 20 25 20 26 from people test 27 from people test
1 class people(): 2 __place = "nanjing" 3 _age = 20 4 5 def __init__(self, name): 6 self.name = name 7 8 def __sayhello(self): 9 print("%s say hello" % self.name) 10 11 class teacher(people): 12 pass 13 14 t1 = teacher("cmz") 15 print(t1._people__place) 16 t1._people__sayhello() 17 18 结果是 19 nanjing 20 cmz say hello
二、搭建一摞pythonic的纸牌
python的另一强大之处就是丰富的标准库，还有许许多多的第三方库，这使得不用重复造轮子
import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
class FrenchDeck:
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')
suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()
def __init__(self):
self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits
for rank in self.ranks]
def __len__(self):
return len(self._cards)
def __getitem__(self, position):
return self._cards[position]
deck = FrenchDeck()
for i in deck[:10]: # 其实这里调用的是deck这个可迭代对象背后其实用的是 iter(x)，而这个函数的背后则是 x.__iter__() 方法
print(i)
#打印十张纸牌
Card(rank='2', suit='spades') Card(rank='3', suit='spades') Card(rank='4', suit='spades') Card(rank='5', suit='spades') Card(rank='6', suit='spades') Card(rank='7', suit='spades') Card(rank='8', suit='spades') Card(rank='9', suit='spades') Card(rank='10', suit='spades') Card(rank='J', suit='spades')
# 对纸牌进行排序
suit_values = dict(spades=3, hearts=2, diamonds=1, clubs=0) def spades_high(card): rank_value = FrenchDeck.ranks.index(card.rank) return rank_value * len(suit_values) + suit_values[card.suit] for card in sorted(deck, key=spades_high): print(card) Card(rank='2', suit='clubs') Card(rank='2', suit='diamonds') Card(rank='2', suit='hearts') ... (46 cards ommitted) Card(rank='A', suit='diamonds') Card(rank='A', suit='hearts') Card(rank='A', suit='spades')
三、特殊方法
下面来看看特殊方法
beer_card = Card('7', 'diamonds') >>> beer_card Card(rank='7', suit='diamonds')
len()方法与特殊方法__len__，
特殊方法的存在是为了被 Python 解释器调用的，你自己并不需要调用它们。也就是说没有 my_object.__len__() 这种写法，而应该使用 len(my_object)。在执行 len(my_object) 的时候，如果my_object 是一个自定义类的对象，那么 Python 会自己去调用其中由
你实现的 __len__ 方法。abs也是同理，
如果是 Python 内置的类型，比如列表（list）、字符串（str）、字节序列（bytearray）等，那么 CPython 会抄个近路，__len__ 实际上会直接返回 PyVarObject 里的 ob_size 属性。PyVarObject 是表示内存中长度可变的内置对象的 C 语言结构体。直接读取这
个值比调用一个方法要快很多。
>>> deck = FrenchDeck() >>> len(deck) 52
从一叠牌中抽取特定的一张纸牌，比如说第一张或最后一张，是很容易的：deck[0] 或 deck[-1]。这都是由 __getitem__ 方法提供的
字典中也有这种用法，类似dic[k], 其背后也是__getitem__在默默支持，不过这里返回的值而是键k所对应的值value
>>> deck[0] Card(rank='2', suit='spades') >>> deck[-1] Card(rank='A', suit='hearts'
3.1、运算符重载
说到特殊方法来看一下运算符重载，运算符重载只是意味着在类方法中拦截内置的操作——当类的实例出现在内置操作中，Python自动调用你的方法，并且你的方法的返回值变成了相应操作的结果。
# Number类提供了一个方法来拦截实例的构造函数(__init__)，此外还有一个方法捕捉减法表达式(__sub__)。这种特殊的方法是钩子，可与内置运算绑定。
>>> class Number: def __init__(self,start): self.data = start def __sub__(self,other): return Number(self.data - other) >>> X = Number(5) >>> X.data 5 >>> Y = X - 2 >>> Y.data 3
3.2、 方法重载
overloading method：是在一个类里面，方法名字相同，而参数不同。返回类型呢？可以相同也可以不同。重载是让类以统一的方式处理不同类型数据的一种手段。
函数重载主要是为了解决两个问题。
1.可变参数类型。
2.可变参数个数。
对于情况 2 ，函数功能相同，但参数个数不同，python 如何处理？大家知道，答案就是缺省参数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。因为你假设函数功能相同，那么那些缺少的参数终归是需要用的。
鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案，python 自然就不需要函数重载了。
子类不想原封不动地继承父类的方法，而是想作一定的修改，这就需要采用方法的重写。方法重写（overriding method）又称方法覆盖。
3.3、常见的特殊方法
当然也可以使用dir内置函数来查看常见并比较的数据结构的特殊方法，如list，dict等。
dir(list) ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
dir(tuple) ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']