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:
class class_name:
name1=val
def method(self):
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:
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
- 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,
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)
- 可以通过方法调用:
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。
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。
a=classA()
a.attr=val
6.类可以继承。被继承的类称为超类,继承类称为子类。
class childC (parentC): # childC为子类,parentC为超类
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
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
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
9.在子类中调用超类的方法:superClass.func(obj,args)
,其中obj
通常为self
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。
graph BT;
A(实例命名空间)-->B[类命名空间];
B-->C[超类1命名空间];
B-->D[超类2命名空间];
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
- 序列化:
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
)。
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
shelve
的pickle
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:
import shelve
db=shelve.open('filename') #打开
for obj in objList:
db[obj.name]=obj #写入
db.close() #关闭
读取的语法:
import shelve
db=shelve.open('filename') #打开
for key in db:#像字典一样访问
print(key,'=>',db[key]) #读取
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
- 缺点:
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