Python9.类

9.4. 补充说明¶

数据属性会覆盖掉具有相同名称的方法属性；为了避免会在大型程序中导致难以发现的错误的意外名称冲突，明智的做法是使用某种约定来最小化冲突的发生几率。 可能的约定包括方法名称使用大写字母，属性名称加上独特的短字符串前缀（或许只加一个下划线），或者是用动词来命名方法，而用名词来命名数据属性。

数据属性可以被方法以及一个对象的普通用户（“客户端”）所引用。 换句话说，类不能用于实现纯抽象数据类型。 实际上，在 Python 中没有任何东西能强制隐藏数据 --- 它是完全基于约定的。 （而在另一方面，用 C 语言编写的 Python 实现则可以完全隐藏实现细节，并在必要时控制对象的访问；此特性可以通过用 C 编写 Python 扩展来使用。）

客户端应当谨慎地使用数据属性 --- 客户端可能通过直接操作数据属性的方式破坏由方法所维护的固定变量。 请注意客户端可以向一个实例对象添加他们自己的数据属性而不会影响方法的可用性，只要保证避免名称冲突 --- 再次提醒，在此使用命名约定可以省去许多令人头痛的麻烦。

在方法内部引用数据属性（或其他方法！）并没有简便方式。 我发现这实际上提升了方法的可读性：当浏览一个方法代码时，不会存在混淆局部变量和实例变量的机会。

方法的第一个参数常常被命名为 self。 这也不过就是一个约定: self 这一名称在 Python 中绝对没有特殊含义。 但是要注意，不遵循此约定会使得你的代码对其他 Python 程序员来说缺乏可读性，而且也可以想像一个 类浏览器 程序的编写可能会依赖于这样的约定。

任何一个作为类属性的函数都为该类的实例定义了一个相应方法。 函数定义的文本并非必须包含于类定义之内：将一个函数对象赋值给一个局部变量也是可以的。 例如:

# Function defined outside the class
deff1(self,x,y):
returnmin(x,x+y)
classC:
f=f1
defg(self):
return'hello world'
h=g

现在 f, g 和 h 都是 C 类的引用函数对象的属性，因而它们就都是 C 的实例的方法 --- 其中 h 完全等同于 g。 但请注意，本示例的做法通常只会令程序的阅读者感到迷惑。

方法可以通过使用 self 参数的方法属性调用其他方法:

classBag:
def__init__(self):
self.data=[]
defadd(self,x):
self.data.append(x)
defaddtwice(self,x):
self.add(x)
self.add(x)

方法可以通过与普通函数相同的方式引用全局名称。 与方法相关联的全局作用域就是包含其定义的模块。 （类永远不会被作为全局作用域。） 虽然我们很少会有充分的理由在方法中使用全局作用域，但全局作用域存在许多合法的使用场景：举个例子，导入到全局作用域的函数和模块可以被方法所使用，在其中定义的函数和类也一样。 通常，包含该方法的类本身是在全局作用域中定义的，而在下一节中我们将会发现为何方法需要引用其所属类的很好的理由。

每个值都是一个对象，因此具有 类 （也称为 类型），并存储为 object.__class__ 。

9.5. 继承¶

当然，如果不支持继承，语言特性就不值得称为“类”。派生类定义的语法如下所示:

classDerivedClassName(BaseClassName):
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>

名称 BaseClassName 必须定义于包含派生类定义的作用域中。 也允许用其他任意表达式代替基类名称所在的位置。 这有时也可能会用得上，例如，当基类定义在另一个模块中的时候:

classDerivedClassName(modname.BaseClassName):

派生类定义的执行过程与基类相同。 当构造类对象时，基类会被记住。 此信息将被用来解析属性引用：如果请求的属性在类中找不到，搜索将转往基类中进行查找。 如果基类本身也派生自其他某个类，则此规则将被递归地应用。

派生类的实例化没有任何特殊之处: DerivedClassName() 会创建该类的一个新实例。 方法引用将按以下方式解析：搜索相应的类属性，如有必要将按基类继承链逐步向下查找，如果产生了一个函数对象则方法引用就生效。

派生类可能会重载其基类的方法。 因为方法在调用同一对象的其他方法时没有特殊权限，调用同一基类中定义的另一方法的基类方法最终可能会调用覆盖它的派生类的方法。 （对 C++ 程序员的提示：Python 中所有的方法实际上都是 virtual 方法。）

在派生类中的重载方法实际上可能想要扩展而非简单地替换同名的基类方法。 有一种方式可以简单地直接调用基类方法：即调用 BaseClassName.methodname(self,arguments)。 有时这对客户端来说也是有用的。 （请注意仅当此基类可在全局作用域中以 BaseClassName 的名称被访问时方可使用此方式。）

Python有两个内置函数可被用于继承机制：

• 使用 isinstance() 来检查一个实例的类型: isinstance(obj,int) 仅会在 obj.__class__ 为 int 或某个派生自 int 的类时为 True。

• 使用 issubclass() 来检查类的继承关系: issubclass(bool,int) 为 True，因为 bool 是 int 的子类。 但是，issubclass(float,int) 为 False，因为 float 不是 int 的子类。

classDerivedClassName(Base1,Base2,Base3):
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>

9.6. 私有变量¶

那种仅限从一个对象内部访问的“私有”实例变量在 Python 中并不存在。 但是，大多数 Python 代码都遵循这样一个约定：带有一个下划线的名称 (例如 _spam) 应该被当作是 API 的非公有部分 (无论它是函数、方法或是数据成员)。 这应当被视为一个实现细节，可能不经通知即加以改变。

由于存在对于类私有成员的有效使用场景（例如避免名称与子类所定义的名称相冲突），因此存在对此种机制的有限支持，称为 名称改写。 任何形式为 __spam 的标识符（至少带有两个前缀下划线，至多一个后缀下划线）的文本将被替换为 _classname__spam，其中 classname 为去除了前缀下划线的当前类名称。 这种改写不考虑标识符的句法位置，只要它出现在类定义内部就会进行。

名称改写有助于让子类重载方法而不破坏类内方法调用。例如:

classMapping:
def__init__(self,iterable):
self.items_list=[]
self.__update(iterable)
defupdate(self,iterable):
foriteminiterable:
self.items_list.append(item)
__update=update# private copy of original update() method
classMappingSubclass(Mapping):
defupdate(self,keys,values):
# provides new signature for update()
# but does not break __init__()
foriteminzip(keys,values):
self.items_list.append(item)

上面的示例即使在 MappingSubclass 引入了一个 __update 标识符的情况下也不会出错，因为它会在 Mapping 类中被替换为 _Mapping__update 而在 MappingSubclass 类中被替换为 _MappingSubclass__update。

请注意，改写规则的设计主要是为了避免意外冲突；访问或修改被视为私有的变量仍然是可能的。这在特殊情况下甚至会很有用，例如在调试器中。

请注意传递给 exec() 或 eval() 的代码不会将发起调用类的类名视作当前类；这类似于 global 语句的效果，因此这种效果仅限于同时经过字节码编译的代码。 同样的限制也适用于 getattr(), setattr() 和 delattr()，以及对于 __dict__ 的直接引用。

9.7. 杂项说明¶

有时会需要使用类似于 Pascal 的“record”或 C 的“struct”这样的数据类型，将一些命名数据项捆绑在一起。 这种情况适合定义一个空类:

classEmployee:
pass
john=Employee()# Create an empty employee record
# Fill the fields of the record
john.name='John Doe'
john.dept='computer lab'
john.salary=1000

一段需要特定抽象数据类型的 Python 代码往往可以被传入一个模拟了该数据类型的方法的类作为替代。 例如，如果你有一个基于文件对象来格式化某些数据的函数，你可以定义一个带有 read() 和 readline() 方法从字符串缓存获取数据的类，并将其作为参数传入。

实例方法对象也具有属性: m.__self__ 就是带有 m() 方法的实例对象，而 m.__func__ 则是该方法所对应的函数对象。

9.8. 迭代器¶

到目前为止，您可能已经注意到大多数容器对象都可以使用 for 语句:

forelementin[1,2,3]:
print(element)
forelementin(1,2,3):
print(element)
forkeyin{'one':1,'two':2}:
print(key)
forcharin"123":
print(char)
forlineinopen("myfile.txt"):
print(line,end='')

这种访问风格清晰、简洁又方便。 迭代器的使用非常普遍并使得 Python 成为一个统一的整体。 在幕后，for 语句会在容器对象上调用 iter()。 该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，此方法将逐一访问容器中的元素。 当元素用尽时，__next__() 将引发 StopIteration 异常来通知终止 for 循环。 你可以使用 next() 内置函数来调用 __next__() 方法；这个例子显示了它的运作方式:

>>> s='abc'
>>> it=iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
next(it)
StopIteration

看过迭代器协议的幕后机制，给你的类添加迭代器行为就很容易了。 定义一个 __iter__() 方法来返回一个带有 __next__() 方法的对象。 如果类已定义了 __next__()，则 __iter__() 可以简单地返回 self:

classReverse:
"""Iterator for looping over a sequence backwards."""
def__init__(self,data):
self.data=data
self.index=len(data)
def__iter__(self):
returnself
def__next__(self):
ifself.index==0:
raiseStopIteration
self.index=self.index-1
returnself.data[self.index]

>>> rev=Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> forcharinrev:
... print(char)
...
m
a
p
s

defreverse(data):
forindexinrange(len(data)-1,-1,-1):
yielddata[index]

>>> forcharinreverse('golf'):
... print(char)
...
f
l
o
g

>>> sum(i*iforiinrange(10))# sum of squares
285
>>> xvec=[10,20,30]
>>> yvec=[7,5,3]
>>> sum(x*yforx,yinzip(xvec,yvec))# dot product
260
>>> frommathimportpi,sin
>>> sine_table={x:sin(x*pi/180)forxinrange(0,91)}
>>> unique_words=set(wordforlineinpageforwordinline.split())
>>> valedictorian=max((student.gpa,student.name)forstudentingraduates)
>>> data='golf'
>>> list(data[i]foriinrange(len(data)-1,-1,-1))
['f', 'l', 'o', 'g']