面向对象三大特征介绍

Python 是面向对象的语言，也支持面向对象编程的三大特性：继承、封装（隐藏）、多态。

封装（隐藏）

隐藏对象的属性和实现细节，只对外提供必要的方法。相当于将“细节封装起来”，只对外暴露“相关调用方法”。

通过前面的学习的“私有属性、私有方法”的方式，实现 “封装”。Python 追求简洁的语句密码，没有严格的语法级别的“访问控制符”，更多的是依靠程序员自觉实践。

继承

继承可以让子类具有父类的特性，提高了代码的重用性。

从设计上是一种增量进化，原有弗雷设计不变的情况下，可以增加新的功能，或者改进已有的算法。

多态

多态是指同一份方法调用由于对象不同或产生不同的行为。生活中这样的例子比比皆是：同样是休息方法。人不同休息方法不同。

继承

继承是面向对象程序设计的重要特征，也是实现“代码复用”的重要手段。

如果一个新类继承自一个设计好的类，就直接具备了已有类的特征，就大大降低了工作难度。已有的类，我们成为“父类或者基类”，新的类，我们称为 “子类或者派生类”。

语法格式

Python 支持多重继承，一个子类可以继承多个父类，继承的语法格式如下：

    　　class 子类类名(父类1[，父类2，...])：

    　　        类体

如果在类定义中没有指定父类，则默认父类是Object 类。也就是说，object 是所有类的父类，里面定义了一些所有类公有的默认实现，比如__new__()。

定义子类时，必须在其构造函数中调用父类的构造函数。调用格式如下：

class Person:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.__age = age
    def say_age(self):
        print(self.name,"的年龄是：",self.__age)
class Student(Person):
    def __init__(self,name,age,score):
        self.score = score
        Person.__init__(self,name,age)  #构造函数中包含调用父类构造函数。根据需要，
                            不是必须。 子类并不会自动调用父类的__init__()，我们必须显式的调用它。
s1 = Student("张三",15,85)
s1.say_age()
print(dir(s1))

运行结果：

张三 的年龄是： 15

['_Person__age', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name', 'say_age', 'score']

类成员的继承和重写

1. 成员继承：子类继承了父类除构造方法之外的所有成员。
2. 方法重写：子类可以重新定义父类中的方法，这样就会覆盖父类的方法，也称 为“重写”

【操作】继承和重写的案例

class Person:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age
  
    def say_age(self):
        print(self.name,"的年龄是：",self.age)
  
    def say_name(self):
       print("我是",self.name)
  
  
class Student(Person):
  
    def __init__(self,name,age,score):
        self.score = score
        Person.__init__(self,name,age)  #构造函数中包含调用父类构造函数
  
    def say_score(self):
        print(self.name,"的分数是：",self.score)
  
    def say_name(self):      #重写父类的方法
        print("报告老师，我是",self.name)
  
s1 = Student("张三",15,85)
s1.say_score()
s1.say_name()
s1.say_age()

执行结果：

张三 的分数是： 85

报告老师，我是 张三

张三 的年龄是： 15

查看类的继承层次结构

通过类的方法mro（）或者类的属性__mro__可以输出这类的继承层次结构。

【操作】查看类的继承层次结构

class A:pass
class B(A):pass
class C(B):pass
  
print(C.mro())

执行结果；

	[<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>] 

object 根类

object 类是所有类的父类，因此所有的类都有 object 类的属性和方法。我们显然有不要深入研究一下object 类的结构。对于我们继续深入学习Python 很有好处。

dir（）查看对象属性

为了深入学习对象，我们先学习内置函数dir（），它可以让我们方便的看到指定对象所有的属性。

【测试】查看对象所有属性以及和object进行比较

class Person:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age
 
    def say_age(self):
        print(self.name,"的年龄是：",self.age)
 
 
obj = object()
print(dir(obj))
 
s2 = Person("高淇",18)
print(dir(s2))

执行结果：

['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'name', 'say_age']

从上面我们可以发现这样几个要点：

1. Person 对象增加了六个属性：

    __dict__ __module__ __weakref__ age name say_age
   

2. object 的所有属性，Person 类作为 object子类，显然包含了所有的属性。

3. 我们打印age、name、say_age，发现say_age虽然是方法，实际上也是属性。只不过，这个属性的类型是“method”而已。

              age <class 'int'>
   
              name <class 'str'>
   
              say_age <class 'method'>
   

注意：关于object 这些属性的详细学习，会在后面学习中逐个涉及。在此，无法一一展开。

重写__str__()方法

object 有一个__str__（）方法，用于返回一个对于“对象的描述”，对应于内置函数str（）经常用于 print（）方法，帮助我们查看对象的信息__str__()可以重写。

class Person:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.__age = age
 
    def __str__(self):
        '''将对象转化成一个字符串，一般用于print方法'''
        return "名字是：{0},年龄是{1}".format(self.name,self.__age)
 
p = Person("高淇",18)
print(p)

运行结果：
　　 名字是：高淇,年龄是18

多重继承

Python 支持多继承，一个子类可以有多个 “直接父类”，这样，就具备了 “多个父类”的特点，但是由于，这样会被“类的整体层次”搞的异常复杂，计量避免使用。

运算结果；

            　　cc

            　　bb

            　　aa

MRO（）

Python 支持多继承，如果父类中有相同名字的方法，在子类没有指定父类名时，解释器将“从左到右”按顺序搜索。

MRO（Method Resolution Order）：方法解析顺序。我们可以通过mro（）方法获得 “类的层次结构”，方法解析顺序也是按照这个 “类的层次结构”寻找的。

super（）获得父类定义

在子类中，如果想要获得父类的方法时 ，我们可以通过 super（）来做。

super（）代表父类的定义，不是父类对象。

运行结果：

    　　say AAA

    　　say BBB

多态

多态（polymorphism）是指同一个方法调用由于对象不同可能会产生不同的行为。在现实生活中，我们有很多例子，比如：同样是调用人的休息方法，张三的休息是睡觉，李四的休息是玩游戏，高淇老师是敲代码。同样是吃饭的方法，中国人用筷子吃饭，英国人用刀叉吃饭，印度人用手吃饭。

关于多态要注意以下 2点：

1. 多态是方法的多态，属性没有多态。
2. 多态的存在有2个必要条件：继承、方法重写。

#多态
 
class Animal:
    def shout(self):
        print("动物叫了一声")
 
class Dog(Animal):
    def shout(self):
        print("小狗，汪汪汪")
 
 
class Cat(Animal):
 
    def shout(self):
        print("小猫，喵喵喵")
 
 
def animalShout(a):
    if isinstance(a,Animal):
        a.shout()    #传入的对象不同，shout方法对应的实际行为也不同。
 
 
animalShout(Dog())
animalShout(Cat())

运行结果：

    　　小狗，汪汪汪

    　　小猫，喵喵喵、

特殊方法和运算符重载

Python 的运算符实际上是通过调用对象的特殊方法实现的。比如：

a = 20            
b = 30
c = a+b
d = a.__add__(b)
print("c=",c)
print("d=",d)

运算结果：

c= 50
d= 50

常见的特殊方法统计如下：

每个运算符实际上都对应了相应的方法，统计如下：

我们可以重写上面的特殊方法，即实现了 “运算符重载”。

#测试运算符的重载
class Person:
    def __init__(self,name):
        self.name = name
 
    def __add__(self, other):
        if isinstance(other,Person):
            return "{0}--{1}".format(self.name,other.name)
        else:
            return "不是同类对象，不能相加"
 
    def __mul__(self, other):
        if isinstance(other,int):
            return  self.name*other
        else:
            return "不是同类对象，不能相乘"
 
p1 = Person("高淇")
p2 = Person("高希希")
 
x = p1 + p2
print(x)
 
print(p1*3)

运行结果：

高淇--高希希
高淇高淇高淇

特殊属性

python 对象中白喊了很多双下划线开始和结束的属性，这些是特殊属性就，有特殊用法，这里我们列出了常见的特殊属性：

#测试特殊属性                
class A:
    pass
class B:
                    pass
class C(B,A):
    def __init__(self,nn):
        self.nn = nn
    def cc(self):
        print("cc")
c = C(3)
print(dir(c))
print(c.__dict__)
print(c.__class__)
print(C.__bases__)
print(C.mro())
print(A.__subclasses__())

运行结果：

['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'cc', 'nn']

{'nn': 3}

<class '__main__.C'>

(<class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>)

[<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

[<class '__main__.C'>]

对象的浅拷贝和深拷贝

• 变量的赋值操作
  只是形成两个变量 ，实际上还是指向统一个对象。

• 浅拷贝
  Python 拷贝一般是浅拷贝。拷贝时，对象包含的子对象内容不拷贝。因此，源对象和拷贝对象会引用一个子对象。

• 深拷贝
  使用copy模块的 deepcopy 函数，递归拷贝对象中包含的子对象。源对象和拷贝对象所有的子对象也不同。

#测试对象的引用赋值、浅拷贝、深拷贝
import copy
 
class MobilePhone:
    def __init__(self,cpu,screen):
        self.cpu = cpu
        self.screen = screen
 
 
class CPU:
 
    def calculate(self):
        print("计算，算个12345")
        print("CPU对象:",self)
 
class Screen:
    def show(self):
        print("显示一个好看的画面，亮瞎你的钛合金大眼")
        print("屏幕对象：",self)
 
 
c = CPU()
s = Screen()
m = MobilePhone(c,s)
 
m.cpu.calculate()
 
n = m               #两个变量，但是指向了同一个对象
print(m,n)
 
m2 = copy.copy(m)   #m2是新拷贝的另一个手机对象
print(m,m2)
 
m.cpu.calculate()
m2.cpu.calculate()   #m2和m拥有了一样的cpu对象和screen对象
 
m3 = copy.deepcopy(m)
m3.cpu.calculate()      #m3和m拥有不一样的cpu对象和screen对象

运行结果：

计算，算个12345

CPU对象: <main.CPU object at 0x00685690>

<main.MobilePhone object at 0x00685B50> <main.MobilePhone object at 0x00685B50>

<main.MobilePhone object at 0x00685B50> <main.MobilePhone object at 0x0069B490>

计算，算个12345

CPU对象: <main.CPU object at 0x00685690>

计算，算个12345

CPU对象: <main.CPU object at 0x00685690>

计算，算个12345

CPU对象: <main.CPU object at 0x006A5DB0>

组合

is-a 关系，我们可以使用 继承。从事实现子类拥有的父类的方法和属性。 is-a 关系指的是类似这样的关系：狗是动物 dog is animal 。够累就应该继承动物类。

has-a 关系，我们可以使用 组合，也能实现一个类拥有另一个类的方法和属性。 has-a 关系指的是这样的关系：手机拥有 cpu。MobilePhone has a cpu。

#组合测试
class MobilePhone:
    def __init__(self,cpu,screen):
        self.cpu = cpu
        self.screen = screen
class CPU:
    def calculate(self):
        print("计算，算个12345")
class Screen:
    def show(self):
        print("显示一个好看的画面，亮瞎你的钛合金大眼")
c = CPU()
s = Screen()
m = MobilePhone(c,s)
m.cpu.calculate()       #通过组合，我们也能调用cpu对象的方法。相当于手机对象间接拥有了“cpu的方法”
m.screen.show()

运算结果：

    　　计算，算个12345

    　　显示一个好看的画面，亮瞎你的钛合金大眼

设计模式_工厂模式实现

设计模式是面向对象语言特有的内容，是我们在面临某一类问题时固定的做法，设计模式有很多种，比较流行的是：GOF(Goup Of Four)23种设计模式。当然，我们没有必要全部学习，学习几个常用的即可。

对于初学者，我们学习两个最常用的模式：工厂模式和到单例模式。

工厂模式实现了创建者和调用者的分离，使用专门的工厂类将选择实现类，创建对象进行统一的管理和控制。

#工厂模式
 
class CarFactory:
    def createCar(self,brand):
        if brand == "奔驰":
            return Benz()
        elif brand == "宝马":
            return BMW()
        elif brand == '比亚迪':
            return BYD()
        else:
            return "未知品牌，无法创建"
 
 
class Benz:
    pass
 
 
class BMW:
    pass
 
 
class BYD:
    pass
 
factory = CarFactory()
c1 = factory.createCar("奔驰")
c2 = factory.createCar("宝马")
print(c1)
print(c2)

运行结果：

    　　<__main__.Benz object at 0x021C5770>

    　　<__main__.BMW object at 0x021C5790>

设计模式_单例模式实现

单例模式（Singleton Pattern）的核心作用是确保一个类只有一个实例，并且提供一个访问该实例的全局访问点。

单例模式只生成一个实例对象，减少了对系统资源的开销。当一个对象的产生需要比较多的资源，如读取配置文件、产生其他依赖对象时，可以产生一个“单例对象”，然后永久驻留在内存中，从而极大的降低开销。

单例模式有多种实现的方式，我们这里推荐重写__new__()的方法。

#单例模式
 
class MySingleton:
    __obj = None
    __init_flag = True
 
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if cls.__obj == None:
            cls.__obj = object.__new__(cls)
 
        return cls.__obj
 
    def __init__(self,name):
        if MySingleton.__init_flag:
            print("init....")
            self.name = name
            MySingleton.__init_flag = False
 
a = MySingleton("aa")
print(a)
b = MySingleton("bb")
print(b)

运算结果：

            　　init....

            　　<__main__.MySingleton object at 0x01E15610>

            　　<__main__.MySingleton object at 0x01E15610>

设计模式称之为“模式”，就是一些固定的套路。我们很容易用到其他场景上，比如前面讲的工厂模式，我们需要将工厂类定义成“单例”，只需要简单的套用即可实现：

#测试工厂模式和单例模式的整合使用
class CarFactory:
    __obj = None           #类属性
    __init_flag = True
 
 
    def create_car(self,brand):
        if brand =="奔驰":
            return Benz()
        elif brand =="宝马":
            return BMW()
        elif brand == "比亚迪":
            return BYD()
        else:
            return "未知品牌，无法创建"
 
 
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if cls.__obj ==None:
            cls.__obj = object.__new__(cls)
 
        return cls.__obj
 
    def __init__(self):
        if CarFactory.__init_flag:
            print("init CarFactory....")
            CarFactory.__init_flag = False
 
class Benz:
    pass
 
class BMW:
    pass
 
class BYD:
    pass
 
factory = CarFactory()
c1 = factory.create_car("奔驰")
c2 = factory.create_car("比亚迪")
print(c1)
print(c2)
 
factory2 = CarFactory()
print(factory)
print(factory2)

运行结果：

    　　init CarFactory....

    　　<__main__.Benz object at 0x01E36E90>

    　　<__main__.BYD object at 0x01E36C30>

    　　<__main__.CarFactory object at 0x01E36730>

    　　<__main__.CarFactory object at 0x01E36730>