• 封装


    一 引子

    从封装本身的意思去理解,封装就好像是拿来一个麻袋,把小猫,小狗,小王八,一起装进麻袋,然后把麻袋封上口子。照这种逻辑看,封装=‘隐藏’,这种理解是相当片面的。

    其实,封装的理解,可以是 打包

    #方式一
    user_list = [
        {'name':'汤姆','age':18},    #创建dict对象,里面提供了方法如:.item  .keys  .values
        {'name':'杰克','age':20}
    ]
    
    
    
    
    #方式二
    class Option(object):
    
        def __init__(self,name,age):
            self.name = name
            self.age = age
    
        def show(self):
            print(self.name,self.age)
    
    
    user_list = [
        Option('汤姆',18),
        Option('杰克',20)
    ]
    
    for item in user_list:
        item.show()
    代码示例

    二 先看如何隐藏

    在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来(设置成私有的)

    #其实这仅仅这是一种变形操作
    #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,会变形为_A__N
        def __init__(self):
            self.__X=10 #变形为self._A__X
        def __foo(self): #变形为_A__foo
            print('from A')
        def bar(self):
            self.__foo() #只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到.
    
    #A._A__N是可以访问到的,即这种操作并不是严格意义上的限制外部访问,仅仅只是一种语法意义上的变形
    

    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外部的变形,在外部是无法通过__x这个名字访问到的。

    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,而父类中变形成了:_父类名__x,即双下滑线开头的属性在继承给子类时,子类是无法覆盖的。

    这种变形需要注意的问题是:

    1.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,知道了类名和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

    2.变形的过程只在类的定义是发生一次,在定义后的赋值操作,不会变形

    3.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
    

    三 封装不是单纯意义的隐藏

    1:封装数据:将数据隐藏起来这不是目的。隐藏起来然后对外提供操作该数据的接口,然后我们可以在接口附加上对该数据操作的限制,以此完成对数据属性操作的严格控制。

    class Foo:
        def __init__(self,name,age):
            self.__name = name
            self.__age = age
    
        def tell_info(self):
            print('姓名:{},年龄{}'.format(self.__name,self.__age))
    
        def set_into(self,name,age):
            if not isinstance(name,str):
                raise TypeError('姓名必须是字符串类型')
            if not isinstance(age,int):
                raise TypeError('年龄必须是整型')
            self.__name = name
            self.__age = age
    
    t = Foo('庞帝',20)
    t.tell_info()
    
    t.set_into(3,19)
    t.tell_info()
    

    2:封装方法:目的是隔离复杂度

    封装方法举例: 

    1. 你的身体没有一处不体现着封装的概念:你的身体把膀胱尿道等等这些尿的功能隐藏了起来,然后为你提供一个尿的接口就可以了(接口就是你的。。。,),你总不能把膀胱挂在身体外面,上厕所的时候就跟别人炫耀:hi,man,你瞅我的膀胱,看看我是怎么尿的。

    2. 电视机本身是一个黑盒子,隐藏了所有细节,但是一定会对外提供了一堆按钮,这些按钮也正是接口的概念,所以说,封装并不是单纯意义的隐藏!!!

    3. 快门就是傻瓜相机为傻瓜们提供的方法,该方法将内部复杂的照相功能都隐藏起来了

    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),可以是函数,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。

     

    #取款是功能,而这个功能有很多功能组成:插卡、密码认证、输入金额、打印账单、取钱
    #对使用者来说,只需要知道取款这个功能即可,其余功能我们都可以隐藏起来,很明显这么做
    #隔离了复杂度,同时也提升了安全性
    
    class ATM:
        def __card(self):
            print('插卡')
        def __auth(self):
            print('用户认证')
        def __input(self):
            print('输入取款金额')
        def __print_bill(self):
            print('打印账单')
        def __take_money(self):
            print('取款')
    
        def withdraw(self):
            self.__card()
            self.__auth()
            self.__input()
            self.__print_bill()
            self.__take_money()
    
    a=ATM()
    a.withdraw()
    隔离复杂度的例子

     

    3: 了解

    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,如果模块名以单下划线开头,那么from module import *时不能被导入,但是你from module import _private_module依然是可以导入的

    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,只不过显得稍微傻逼一点点

    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__,详见面向对象进阶

    四 特性(property)

    什么是特性property

    property是一种特殊的属性,访问它时会执行一段功能(函数)然后返回值

    例一:BMI指数(bmi是计算而来的,但很明显它听起来像是一个属性而非方法,如果我们将其做成一个属性,更便于理解)

    成人的BMI数值:
    过轻:低于18.5
    正常:18.5-23.9
    过重:24-27
    肥胖:28-32
    非常肥胖, 高于32
      体质指数(BMI)=体重(kg)÷身高^2(m)
      EX:70kg÷(1.75×1.75)=22.86
     
    class People:
        def __init__(self,name,weight,height):
            self.name = name
            self.weight = weight
            self.height = height
    
        @property
        def bmi(self):
            return self.weight / (self.height**2)
    
    n = People('who',61,1.75)
    print(n.bmi)
    View Code

     

    例二: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 #计算面积
    
        @property
        def perimeter(self):
            return 2*math.pi*self.radius #计算周长
    
    c=Circle(10)
    print(c.radius)
    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
    print(c.perimeter) #同上
    '''
    输出结果:
    314.1592653589793
    62.83185307179586
    '''
    View Code
    #注意:此时的特性arear和perimeter不能被赋值
    c.area=3 #为特性area赋值
    '''
    抛出异常:
    AttributeError: can't set attribute
    '''
    

    为什么要用property

    将一个类的函数定义成特性以后,对象再去使用的时候obj.name,根本无法察觉自己的name是执行了一个函数然后计算出来的,这种特性的使用方式遵循了统一访问的原则

    除此之外,看下

    ps:面向对象的封装有三种方式:
    【public】
    这种其实就是不封装,是对外公开的
    【protected】
    这种封装方式对外不公开,但对朋友(friend)或者子类(形象的说法是“儿子”,但我不知道为什么大家 不说“女儿”,就像“parent”本来是“父母”的意思,但中文都是叫“父类”)公开
    【private】
    这种封装对谁都不公开

     

    python并没有在语法上把它们三个内建到自己的class机制中,在C++里一般会将所有的所有的数据都设置为私有的,然后提供set和get方法(接口)去设置和获取,在python中通过property方法可以实现

    class Foo:
        def __init__(self,val):
            self.__NAME=val #将所有的数据属性都隐藏起来
    
        @property
        def name(self):
            return self.__NAME #obj.name访问的是self.__NAME(这也是真实值的存放位置)
    
        @name.setter
        def name(self,value):
            if not isinstance(value,str):  #在设定值之前进行类型检查
                raise TypeError('%s must be str' %value)
            self.__NAME=value #通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME
    
        @name.deleter
        def name(self):
            raise TypeError('Can not delete')
    
    f=Foo('庞帝')
    print(f.name)
    # f.name=10 #抛出异常'TypeError: 10 must be str'
    # del f.name #抛出异常'TypeError: Can not delete'

     

    class Foo:
        def __init__(self,val):
            self.__NAME=val #将所有的数据属性都隐藏起来
    
        def getname(self):
            return self.__NAME #obj.name访问的是self.__NAME(这也是真实值的存放位置)
    
        def setname(self,value):
            if not isinstance(value,str):  #在设定值之前进行类型检查
                raise TypeError('%s must be str' %value)
            self.__NAME=value #通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME
    
        def delname(self):
            raise TypeError('Can not delete')
    
        name=property(getname,setname,delname) #不如装饰器的方式清晰
    了解:一种property的古老用法

    五 封装与扩展性

    封装在于明确区分内外,使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码;而外部使用用者只知道一个接口(函数),只要接口(函数)名、参数不变,使用者的代码永远无需改变。这就提供一个良好的合作基础——或者说,只要接口这个基础约定不变,则代码改变不足为虑。

    #类的设计者
    class Room:
        def __init__(self,name,owner,width,length,high):
            self.name=name
            self.owner=owner
            self.__width=width
            self.__length=length
            self.__high=high
        def tell_area(self): #对外提供的接口,隐藏了内部的实现细节,此时我们想求的是面积
            return self.__width * self.__length
    
    
    #使用者
    >>> r1=Room('卧室','egon',20,20,20)
    >>> r1.tell_area() #使用者调用接口tell_area
    400
    
    
    #类的设计者,轻松的扩展了功能,而类的使用者完全不需要改变自己的代码
    class Room:
        def __init__(self,name,owner,width,length,high):
            self.name=name
            self.owner=owner
            self.__width=width
            self.__length=length
            self.__high=high
        def tell_area(self): #对外提供的接口,隐藏内部实现,此时我们想求的是体积,内部逻辑变了,只需求修该下列一行就可以很简答的实现,而且外部调用感知不到,仍然使用该方法,但是功能已经变了
            return self.__width * self.__length * self.__high
    
    
    #对于仍然在使用tell_area接口的人来说,根本无需改动自己的代码,就可以用上新功能
    >>> r1.tell_area()
    8000
    View Code

     

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