cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonPengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP) dalam Python: Kelas dan Objek Dijelaskan

Object-Oriented Programming (OOP) in Python: Classes and Objects Explained

Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP) ialah pendekatan utama yang digunakan dalam pembangunan perisian.

Dalam artikel ini, kami akan meneroka idea utama OOP, terutamanya melihat kelas, objek, warisan dan polimorfisme dalam Python.

Menjelang akhir panduan ini, anda akan memahami cara menyusun kod Python anda menggunakan prinsip OOP, menjadikan atur cara anda lebih modular, boleh digunakan semula dan lebih mudah diselenggara.


Apakah itu Pengaturcaraan Berorientasikan Objek?

Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP) menyusun reka bentuk perisian di sekitar data, atau objek, bukannya fungsi dan logik.

Objek adalah seperti bekas dengan atribut (data) dan gelagat (fungsi) unik. OOP memfokuskan pada beberapa konsep utama:

Encapsulation
Ini bermakna menggabungkan data (atribut) dan kaedah (fungsi) yang beroperasi pada data tersebut ke dalam satu unit, dipanggil kelas.

Ia juga melibatkan pengehadan akses kepada beberapa komponen objek, menjadikannya lebih selamat.

Abstraksi
Ini adalah idea untuk menyembunyikan butiran pelaksanaan yang kompleks dan hanya menunjukkan ciri penting objek.

Ia mengurangkan kerumitan dan membolehkan pengaturcara menumpukan pada interaksi peringkat lebih tinggi.

Warisan
Ini ialah mekanisme untuk mencipta kelas baharu (kelas terbitan) daripada kelas sedia ada (kelas asas).

Kelas baharu mewarisi atribut dan kaedah daripada kelas sedia ada.

Polimorfisme
Ini ialah keupayaan untuk menggunakan antara muka tunggal untuk mewakili jenis data yang berbeza.

Ia membenarkan objek dianggap sebagai tika kelas induknya dan memungkinkan untuk menentukan kaedah dalam kelas anak yang mempunyai nama yang sama dengan kaedah dalam kelas induk.


Asas OOP dalam Python: Kelas dan Objek

Di teras Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP) dalam Python ialah kelas dan objek.

Kelas
Kelas adalah seperti pelan tindakan untuk mencipta objek.

Ia mentakrifkan satu set sifat (atribut) dan tindakan (kaedah) yang akan dimiliki oleh objek.

Dalam Python, anda mencipta kelas menggunakan kata kunci kelas. Berikut ialah contoh:

class Car:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year

    def start_engine(self):
        print(f"{self.make} {self.model}'s engine started.")

Objek
Objek ialah contoh kelas.

Setelah anda mentakrifkan kelas, anda boleh mencipta berbilang objek (contoh) daripadanya.

Setiap objek boleh mempunyai nilai uniknya sendiri untuk atribut yang ditakrifkan dalam kelas.

Begini cara anda mencipta dan menggunakan objek:

my_car = Car("Toyota", "Corolla", 2020)
my_car.start_engine()  # Output: Toyota Corolla's engine started.

Dalam contoh ini, my_car ialah objek kelas Kereta.

Ia mempunyai nilai tersendiri untuk pembuatan, model dan tahun, dan anda boleh menggunakan kaedah seperti start_enjin.


Warisan dalam Python

Warisan membolehkan satu kelas (kelas anak) mengambil atribut dan kaedah kelas lain (kelas induk).

Ini bagus untuk menggunakan semula kod dan menyediakan hierarki antara kelas.

Ini contohnya:

class Vehicle:
    def __init__(self, make, model):
        self.make = make
        self.model = model

    def drive(self):
        print("Driving...")


class Car(Vehicle):
    def __init__(self, make, model, year):
        super().__init__(make, model)
        self.year = year

    def start_engine(self):
        print(f"{self.make} {self.model}'s engine started.")


my_car = Car("Honda", "Civic", 2021)
my_car.drive()  # Output: Driving...
my_car.start_engine()  # Output: Honda Civic's engine started.

Dalam contoh ini, kelas Kereta mewarisi daripada kelas Kenderaan.

Disebabkan ini, kelas Kereta boleh menggunakan kaedah pemanduan yang ditakrifkan dalam kelas Kenderaan.

Kaedah Mengatasi
Kadangkala, kelas kanak-kanak perlu menukar atau menambah gelagat kaedah yang diwarisi daripada kelas induk.

Ini dilakukan melalui kaedah mengatasi.

Ini contohnya:

class Vehicle:
    def drive(self):
        print("Driving a vehicle...")


class Car(Vehicle):
    def drive(self):
        print("Driving a car...")


my_vehicle = Vehicle()
my_vehicle.drive()  # Output: Driving a vehicle...

my_car = Car()
my_car.drive()  # Output: Driving a car...

Dalam contoh ini, kaedah pemacu dalam kelas Kereta mengatasi kaedah pemacu dalam kelas Kenderaan, membenarkan tingkah laku tersuai.

Warisan Berbilang
Python juga menyokong berbilang warisan, di mana kelas boleh mewarisi daripada lebih daripada satu kelas asas.

Ini contohnya:

class Vehicle:
    def __init__(self, make, model):
        self.make = make
        self.model = model

    def drive(self):
        print("Driving a vehicle...")


class Electric:
    def charge(self):
        print("Charging...")


class Car(Vehicle):
    def __init__(self, make, model, year):
        super().__init__(make, model)
        self.year = year

    def start_engine(self):
        print(f"{self.make} {self.model}'s engine started.")


class HybridCar(Car, Electric):
    def switch_mode(self):
        print("Switching to electric mode...")


my_hybrid = HybridCar("Toyota", "Prius", 2022)
my_hybrid.start_engine()  # Output: Toyota Prius's engine started.
my_hybrid.drive()  # Output: Driving a vehicle...
my_hybrid.charge()  # Output: Charging...
my_hybrid.switch_mode()  # Output: Switching to electric mode...

Dalam contoh ini, kelas HybridCar mewarisi kedua-dua Kereta dan Elektrik, membenarkannya mengakses kaedah daripada kedua-dua kelas induk.


Polimorfisme dalam Python

Polymorphism ialah ciri yang membenarkan kaedah melakukan tindakan berbeza berdasarkan objek yang mereka gunakan, walaupun kaedah ini mempunyai nama yang sama.

Ini amat berguna apabila berurusan dengan warisan, kerana ia membolehkan anda menggunakan nama kaedah yang sama merentas kelas yang berbeza dengan cara yang masuk akal untuk setiap kelas.

Polimorfisme dengan Fungsi
Berikut ialah contoh:

class Dog:
    def speak(self):
        return "Woof!"


class Cat:
    def speak(self):
        return "Meow!"


def make_animal_speak(animal):
    print(animal.speak())


dog = Dog()
cat = Cat()

make_animal_speak(dog)  # Output: Woof!
make_animal_speak(cat)  # Output: Meow!

Fungsi make_animal_speak menunjukkan polimorfisme dengan menerima sebarang objek dengan kaedah bercakap.

Ini membolehkan ia berfungsi dengan kedua-dua objek Anjing dan Kucing, walaupun terdapat perbezaannya.

Polimorfisme dengan Kaedah Kelas
Polimorfisme juga turut dimainkan apabila bekerja dengan kaedah dalam hierarki kelas.

Ini contohnya:

class Animal:
    def speak(self):
        raise NotImplementedError("Subclass must implement abstract method")


class Dog(Animal):
    def speak(self):
        return "Woof!"


class Cat(Animal):
    def speak(self):
        return "Meow!"


animals = [Dog(), Cat()]

for animal in animals:
    print(animal.speak())

In this example, both Dog and Cat are subclasses of Animal.

The speak method is implemented in both subclasses, allowing polymorphism to take effect when iterating through the list of animals.


Encapsulation and Data Hiding

Encapsulation is the practice of combining data and the methods that work on that data into a single unit, called a class.

It also involves restricting access to certain parts of the object, which is crucial for protecting data in Object-Oriented Programming (OOP).

Private and Public Attributes
In Python, you can indicate that an attribute is private by starting its name with an underscore.

While this doesn't actually prevent access from outside the class, it's a convention that signals that the attribute should not be accessed directly.

Here's an example:

class Account:
    def __init__(self, owner, balance=0):
        self.owner = owner
        self._balance = balance  # Private attribute

    def deposit(self, amount):
        self._balance += amount

    def withdraw(self, amount):
        if amount 



<p>In this example, the Account class has a private attribute _balance, which is manipulated through methods like deposit, withdraw, and get_balance. </p>

<p>Direct access to _balance from outside the class is discouraged.</p>


<hr>

<h2>
  
  
  Advanced OOP Concepts
</h2>

<p>For those who want to deepen their understanding of Object-Oriented Programming (OOP) in Python, here are a few advanced topics:</p>

<p><strong>Class Methods</strong><br>
These are methods that are connected to the class itself, not to individual instances of the class. </p>

<p>They can change the state of the class, which affects all instances of the class.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">class Car:
    total_cars = 0

    def __init__(self, make, model):
        self.make = make
        self.model = model
        Car.total_cars += 1

    @classmethod
    def get_total_cars(cls):
        return cls.total_cars

Static Methods
These are methods that belong to the class but do not change the state of the class or its instances.

They are defined using the @staticmethod decorator.

class MathOperations:
    @staticmethod
    def add(x, y):
        return x + y

Property Decorators
Property decorators in Python provide a way to define getters, setters, and deleters for class attributes in a more Pythonic manner.

class Employee:
    def __init__(self, name, salary):
        self._name = name
        self._salary = salary

    @property
    def salary(self):
        return self._salary

    @salary.setter
    def salary(self, value):
        if value 



<p>In this example, the salary attribute is accessed like a regular attribute but is managed by getter and setter methods.</p>


<hr>

<h2>
  
  
  Conclusion
</h2>

<p>Object-Oriented Programming (OOP) in Python is a powerful way to organize and manage your code. </p>

<p>By learning the principles of OOP, such as classes, objects, inheritance, polymorphism, and encapsulation, you can write Python programs that are well-organized, reusable, and easy to maintain. </p>

<p>Whether you're working on small scripts or large applications, using OOP principles will help you create more efficient, scalable, and robust software.</p>


          

            
        

Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP) dalam Python: Kelas dan Objek Dijelaskan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataPython dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AM

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifPenggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanTujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AM

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehPython: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalBelajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AM

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.