Maison > Article > développement back-end > Syntaxe de base de l'orientation objet et des classes en python
Quand j'ai découvert que je voulais écrire de la programmation orientée objet en Python, j'étais hésitant et agité. Je me suis demandé : comment dois-je gravir ce trou ? Parce qu'il y a beaucoup de contenu orienté objet en python, si vous souhaitez l'expliquer en détail, il est préférable de réapprendre le contenu précédent en utilisant la pensée orientée objet. Ce gouffre est si grand. Après bien des hésitations, reprenons simplement le contenu important. Le contenu insuffisant ne peut être complété que par tout le monde.
En règle générale, la version que j'utilise est python2.7, et il peut y avoir des différences entre les versions.
D'accord, avant de commencer, réfléchissons à une question et regardons le code :
Pourquoi est-ce que je crée et attribue uniquement une valeur à un ? Utiliser une méthode que je n'ai pas encore écrite ?
Certains amis diront peut-être : Parce que a est un objet chaîne en ce moment, vous pouvez bien sûr utiliser des méthodes chaîne Quant à ces méthodes, elles sont écrites à l'avance par Python.
D'accord, changeons la question, pourquoi python sait-il qu'il s'agit d'un objet chaîne ?
Avant d'aborder ce problème en profondeur, rappelez-vous une phrase : tout en Python est un objet, et les objets sont créés par des classes.
Alors, c'est quoi un cours ? Je vais vous donner un exemple ici.
Un jour, je marchais dans la rue et j'ai soudain vu un ennemi devant moi. À ce moment-là, je voulais le frapper, mais les forces interagissaient les unes avec les autres et mon poing me ferait mal si je le frappais. Hé, à ce moment-là, j'ai trouvé une pierre sur le bord de la route. La taille et la forme étaient parfaites. Peu importe ce que pensait le policier, c'était un bon choix. Ensuite, j'ai ramassé la pierre et j'ai accompli certaines actions sur mon ennemi qu'un bon garçon ne peut pas imiter. Ensuite, j'ai caché mon mérite et ma renommée, j'ai mis fin à mes jours et je suis rentré chez moi.
Dans ce processus, pourquoi sait-on que la chose est une pierre ?
Parce qu'elle a l'apparence de la pierre !
Pourquoi sait-on que les pierres peuvent frapper les gens ?
Parce que la pierre est dure !
Pourquoi sait-on que les roches sont dures ?
Parce que... eh bien... mon père me l'a dit quand j'étais petite.
À ce stade, nous pouvons tirer une conclusion : nous savons ce qu'est une chose et quelles fonctions elle a parce que nous avons déjà une idée de cette chose dans notre esprit. Ce concept peut être connu des aînés, ou il peut être résumé par soi-même après diverses expériences. Semblables à notre compréhension des « trous noirs », ils sont issus de diverses études menées par des scientifiques.
Comment implémenter l'exemple de frapper quelqu'un avec une pierre dans le code :
class Stone(object): # 我创建一个叫Stone的类 def attack(self): print '把头伸过来,我给你加个buff' a = Stone() # 我用类创建了一个对象,也称为类的实例化 a.attack() # 我使用这个对象的方法
Super, c'est ce dont nous avions besoin.
Si on crée d'autres objets :
Évidemment, Python n'existe pas Aucune méthode d’attaque n’est préparée pour nous, nous ne pouvons donc pas l’utiliser.
La soi-disant classe n'est qu'une définition abstraite, tandis que les instances sont des objets concrets. La différence entre eux est comme la pierre dans mon esprit et la pierre dans ma main, seule cette dernière est réelle. Bien sûr, ne me parlez pas d’idéalisme ou quoi que ce soit de ce genre ici.
En voyant cela, la relation entre les classes et les objets devrait être plus claire. Certains étudiants peuvent se demander : tous les cours en Python ont été écrits par nos soins à l'avance. Existe-t-il un moyen de laisser Python générer automatiquement des cours et ensuite utiliser ces cours à des moments précis ? Félicitations, camarade de classe, vous avez peut-être touché le seuil de l'intelligence artificielle. Si cela peut être réalisé, ne serait-ce pas similaire à notre capacité d'apprentissage humaine ? Eh bien, ce n'est qu'une de mes idées. Je ne sais pas comment parvenir à une véritable intelligence artificielle, je ne l'ai pas encore étudiée à un niveau aussi élevé. Cependant, en tant que programmeur, être capable de programmer l'intelligence artificielle peut le faire. être une quête de toute une vie.
Après avoir parlé de ce que sont les classes et l'instanciation, jetons un coup d'œil à la syntaxe de base des classes.
Tout d'abord, comme def pour définir des fonctions, class est le mot-clé pour définir une classe.
紧接着的是类名,这个可以自定义,同样的,不能和python的内置关键字冲突。另外,建议避开python的内建类型,例如 str、int之类的名字。规范的命名应该遵从“驼峰命名法”,例如: MyClass 这里的命名,每个单词的首字母大写。
然后是一个括号,里面的参数是用于继承的,一般继承于 object,表示一个新式类。另外,你可能见过没有括号的写法,这是经典类的写法。
示例:
class NewClass(object): pass class OldClass: pass New = NewClass() # 创建一个新式类的实例 Old = OldClass() # 创建一个经典类的实例
这就是类的基本语法,当然这样还是不够的,但是在更深入之前,我想先讲一个新旧式类的差别。
在这里,我们先打印一下两个变量的类型:
print type(New) print type(Old)
可以看下两者的输出是不同的。
在早于python2.2的版本时,只有经典类这一种写法,当时,类和类型没有合并。
类是类对象,实例是实例对象,这两个对象之间没有任何关系。
这句话是什么意思?看代码:
print type(OldClass) print type(Old)
我们可以看见其输出很含糊,经典类属于类对象,无论是哪个类,都统一为“类”类型,实例属于实例类型,却不知道其是由哪个类创建的,所以的实例都统一为“实例”类型。也就是说当时的类型用 classobj 和 instance 代表了所以的类和实例,无论你是哪个类,又或是哪个类创建的实例。
这样的信息实在太少,而类和类型之间非常混乱。为了解决这种情况,在 python2.2 中引入了新式类,并进行了类和类型的同统一。
print type(NewClass) print type(New)
类的类型是 type?type 返回的对象还能像类一样创新新对象?
总结的来说:在新式类中,所以的类对象都是 type 的实例。而不同的类对象有能创建出其对应的实例。
class NewClass(object): def __init__(self, val): self.val = val New = NewClass(123) b = type(New)(321) # 对实例来说type返回的是类对象,我又可以用类对象来和创建新的实例 print b.val
构造器方法
一般可以理解类中的函数就是方法,而方法分为:实例方法,只有实例化后才能调用的,其第一个参数一般为 self,代表实例本身;类方法,其第一个参数为 cls,代表类本身;还有静态方法,就是个普通函数,没有要求参数。
1. __init__(self [,arg1,....]):
当类被调用进行实例化的时候,python会自动调用类里面的构造函数(如果有的话),在构造函数中,可以进行各种初始化的操作,最常见的就是上面的进行实例的属性的创建。
python 在示例化的时候,会检查其实行了 __init__ 方法了没有,如果没有则不对实例进行任何操作,然后返回对象。如果实行了这个方法,则自动调用这个方法,并自动将 self 传进行,也就是说我们在实例化进行传参的时候,将不用理会 self,直接传给后面的参数。
讲到属性,就必须要提一下什么是属性。属性这个对象其实更像一个变量,大多数对象都可以有属性(不包括python的内置类型),例如函数。
def Test(): pass Test.a = 123 print Test.a
因为函数也是一个对象。
属性在类中,就是一个变量,例如:
class NewClass(object): a = 123 print NewClass.a
当然,因为 python 的特性,我们可以在运作中为某个对象添加属性,而不用一开始就在类中写定。
注意,这个方法应该返回 None,也就是说我们一般不用 return 任何对象,让它默认返回就行了。
2. __new__(cls [,arg1,....]):
这也是一个构造器方法,它是一个类方法,一般在对 python 的不可变数据类型进行继承扩展的时候用的比较多。
某处拿来的代码示例:
class RoundFloat(float): def __new__(cls, val): return super(RoundFloat, cls).__new__(cls, round(val, 2)) a = RoundFloat(3.14159) print a
解构器方法
__del__(self [,arg1,....])
这个方法将会在对象所以的引用被清除后才执行,例如:
class Test(object): def __del__(self): print '我被干掉了,兄弟们为我报仇!' a = Test() # 创建了一个对象 b = a # b又引用了a c = b # c又引用了b,现在 a 所指向的对象有3次引用,相当有三条命 del a # 干掉一条命 del b # 又干掉 del c # 听说你有3条命?全部干掉!
注意,这里只输出了一次,也就是说到了最后才删除完毕。这里要注意一下几点:
1.调用 del 并不意味着完成删除某个对象,只是减少引用。
2.如果你有一个循环引用或其它的原因,让一个实例的引用逗留不去,该对象的__del__()可能永远不会被执行。
3.__del__()未捕获的异常会被忽略掉(因为一些在__del__()用到的变量或许已经被删除了)。 不要在__del__()中干与实例没任何关系的事情。
4.一般情况下并不用实现这个方法,因为这样有一定的风险。
5.如果你定义了__del__,并且实例是某个循环的一部分,垃圾回收器将不会终止这个循环— —你需要自已显式调用 del。
6.如果继承了父类,且父类中也有解构器,要记得调用。否则可能会有某些在父类中的清理方法没有调用到,出现以下无法预料的错误。
以上这篇浅谈Syntaxe de base de lorientation objet et des classes en python就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持PHP中文网。
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