类 class

1.Python中,类class与实例instance是两种不同的对象类型

  • 类对象是实例对象的工厂
  • 类对象与实例对象都有各自独立的命名空间
  • 类对象来自于类定义语句,实例对象来自于函数调用语句
  • 实例对象可自动存取类对象中的变量名

2.类的定义:

  1. class class_name:
  2. name1=val
  3. def method(self):
  4. pass
  • class语句类似于def语句,也是可执行语句。执行时会产生新的类对象,并将该类对象赋值给变量名(即类名)
  • class语句内的顶层赋值语句会创建类的属性。class语句创建的作用域会成为类属性的命名空间

    如果是class内的def中的赋值语句,则并不会创建类的属性

  • 类属性为所有的实例对象提供状态和行为,它是由该类创建的所有实例对象共享的

3.生成实例对象:

  1. instance_name=class_name()
  • 像函数那样调用类对象会创建新的实例对象。
    • 每次调用时,均会返回新的实例对象
    • 每个实例对象都有自己的命名空间。同一个类的实例对象不一定属性都相同
  • 每一个实例对象继承类的属性并创建了自己的命名空间
    • 类创建的实例对象是有新的命名空间。刚开始该命名空间是空的,
      但它会继承创建该实例所属类对象的属性。
    • 继承的意思是,虽然实例对象的命名空间是空的。
      但是名字查找会自动上升到类对象的名字空间去查找
  • 在类的def中,第一个参数(根据惯例称为self)会引用调用该函数的实例对象。对self的属性赋值,会创建或修改实例对象的属性,而非类的属性。

    • 可以通过方法调用: instance_name.func()
    • 也可以通过类调用: class_name.func(instance_name)

    类与实例对象

4.与C++不同,Python的class语句是一个可执行语句,且是隐式赋值的。

5.可以在class语句外创建类对象的新属性,通过向类对象直接赋值来实现。

  1. classA.attr=val

可以在class语句外创建实例对象的新属性,通过向实例对象直接赋值来实现。

  1. a=classA()
  2. a.attr=val

类与实例对象新属性

6.类可以继承。被继承的类称为超类,继承类称为子类。

  1. class childC (parentC): # childC为子类,parentC为超类
  2. pass
  • 类对象会继承其超类对象中定义的所有类属性名称。读属性时,若该属性不存在于本类中,Python会自动在超类的命名空间中寻找

    若是写属性,则会创建新属性(此时仅操作本类的命名空间)

  • 实例对象会继承所有可访问到的类的属性。读变量名时,Python会首先检查实例的命名空间,然后是类的命名空间,最后是沿继承链查找所有超类的命名空间
  • 若子类重新定义了超类的变量名(无论是在class内部定义,还是在class外部通过赋值来定义),子类会取代并定制所继承的行为。这称为重载
    类的继承

7.类对象的 .__dict__属性是类对象的命名空间,是一个类字典对象mappingproxy对象 ;
实例对象的 .__dict__属性是实例对象的命名空间,是一个字典;
通过查看它们可以轻易地查看到继承树的各属性
类与实例的命名空间

8.实例对象的.__class__属性是它所属的类
类对象的__bases__属性是它超类对象的元组
类对象的__name__属性是类名
实例所属类,以及类的超类u元组

9.在子类中调用超类的方法:superClass.func(obj,args),其中obj通常为self
子类中调用超类方法

10.Python的继承与C++继承不同。在Python中,当对象通过点号运算读取属性值时就会发生继承,而且涉及了搜索属性定义树。

  • 每次使用name.attr时(name为实例对象或者类对象),Python会从底部向上搜索命名空间树。先从本对象的命名空间开始,一直搜索到第一个找到的attr名字就停止
  • 命名空间树中较低位置处的定义会覆盖较高位置处的定义
  • 继承树的搜索仅仅发生在读取属性值的时候。在写属性值时,执行的是属性的定义(当前命名空间中该名字不存在)或赋值(当前命名空间中该名字已存在)语义。
  1. graph BT;
  2. A(实例命名空间)-->B[类命名空间];
  3. B-->C[超类1命名空间];
  4. B-->D[超类2命名空间];
  5. style A fill:#f9f,stroke:#333;

11.类对象与实例对象都是内存中的临时对象。可以通过对象持久化来把他们保存在磁盘中。

  • pickle模块:通用的对象序列化与反序列化工具。它可以将任何对象转换为字节串,以及将该字节串在内存中重建为最初的对象。pickle常用接口为:

    • 序列化:
      • pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True): 将obj对象序列化并写入file文件对象中
      • pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True):将obj对象序列化并返回对应的字节串对象(并不写入文件中)
    • 反序列化:

      • pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict"):从file对象中保存的字节串中读取序列化数据,反序列化为对象
      • pickle.loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict") :从字节串中读取序列化数据,反序列化为对象

      pickle模块

  • dbm模块:一个可以通过键访问的文件系统.它的键、值都是字节串或者字符串。它以类似字典的方式访问(但是首先要open)。
    dbm模块

  • shelve模块:以上两个模块按照键将Python对象存/取到一个文件中。shelve模块提供了一个额外的结构层。允许按照键来存储pickle处理后的对象

12.shelve模块用法:它用pickle把对象转换为字节串,并将其存储在一个dbm文件的键之下;它通过键获取pickle化的字节串,并用pickle在内存中重新创建最初的对象

  • 一个shelvepickle化对象看上去就像字典。shelve自动把字典操作映射到存储|读取在文件中的对象

    一个shelve和常规字典用法上的唯一区别:
    一开始必须打开shelve并且在最后关闭它。另外shelve不支持SQL查询工具

  • 存取语法

    • 存储的语法:

      1. import shelve
      2. db=shelve.open('filename') #打开
      3. for obj in objList:
      4. db[obj.name]=obj #写入
      5. db.close() #关闭
    • 读取的语法:

      1. import shelve
      2. db=shelve.open('filename') #打开
      3. for key in db:#像字典一样访问
      4. print(key,'=>',db[key]) #读取
      5. db.close() #关闭
  • 载入重建存储的对象时,不必import对象所属类。因为Python对一个对象进行pickle操作时,记录了self实例属性,以及实例所属类的名字和类的位置。当shelve获取实例对象并对其进行unpickle时,Python会自动重新import该类。
  • 优缺点:

    • 缺点:pickle作用的类必须在一个模块文件顶部编码,且该模块文件可通过sys.path找到
    • 优点:当类实例对象再次重建时,对类的源代码文件的修改会自动选取。

      这一般发生在两次运行时。若仅仅在一次运行中,则前面已import,再次import无效果

    shelve模块

13.类可以有文档字符串。文档字符串是位于各种结构顶部的字符串常量。

  • 文档字符串在运行时能保持
  • 可以通过.__doc__属性获取
    文档说明字符串