Python 中的面向对象和异常处理
在之前我们已经说过了 Python 中内置的主要的几种对象类型,(数,字符串,列表,元组和字典)。而面向对象的核心人物还没出场呢 。那么我们常说的对象是什么类型的呢,其实他的类型就是“类”。继承封装和多态,这是通用的面向对象编程的思想 。
继承是为了提高代码的复用性,子类可以通过继承父类来实现父类中的方法,这就是光明正大的偷懒 。举例:
class Person():
def eat(self):
print("person can eat ...")
def slepp(self):
print("person can slepp ...") calss Man(Person):
def hardWork(self):
print("man should be work hard ...") # 测试
m = Man()
m.eat()
# person can eat ...
以上一个例子,说明了很多问题,首先,定义类是使用class
关键字,定义方法使用def
,默认传入一个参数,其实这个参数不一定非要叫self
但是为了辨识性,我们这样定义,因为它代表的就是当前对象,类似 Java 中的 this 。当然还有我们的继承是通过一个括号+父类来定义的,那为什么Person没有写呢,其实这里省略了一个object
不写就表示默认继承 object
超类 。另外,Python 支持多继承,像这样即可,calss Man(Animal,Person)
一个问题需要注意,当多个父类中含有同一个方法时,以后面的为准 。但是,强烈不推荐大家使用多继承 。
封装,理解起来很简单,就是将类中的属性信息隐藏起来,提供公共的方法以备调用,我们将属性进行 ” 私有化 “,在属性的前面加上两个下划线 __name
定义一个假的私有的属性 。看例子:
class Man(): def __init(self): # 这是对象的初始化方法,创建对象是默认执行
self.__name = '' def set_name(self,name):
self.__name = name
def get_name(self):
return self.__name m = Man() # 创建对象
m.set_name('YJK923') # 设置 name 值 ( 其实是 _Man__name )
m.get_name() # 获取 name 值 ( 其实是 _Man__name )
'YJK923'
m.name = 'YJK' #注意这里是另外添加了一个属性 name
m.get_name() # 获取 name 值 ( 其实是 _Man__name )
'YJK923'
m.name # 获取的是刚刚为 m 创建的 name 的值
'YJK'
m._Man__name # 获取属性 _Man__name ,这就是 Python 猫腻的地方,其实并没有私有化,只是转化格式了 。
'YJK923'
还有就是多态了,简单理解,就是有多种状态,常见的就是同一个方法但是执行的效果却不一样,就像是同一个名字人有太多了,而每个人却又不一样,看吧,编程思想也都是来自于日常的生活 。举例吧 ,都是睡觉 ,但是有的人喜欢躺在床上,有的人喜欢睡在椅子上 。用代码怎么实现呢 ?看下面
class People():
def sleep(self):
print("人睡觉 。。。") class Roommate(People):
def sleep(self):
print('睡在椅子上 。。。')
看吧,同样是睡觉,Roommate 却是睡在椅子上,通过继承的方式实现多态只是实现多态的一种方式而已 。还可以通过其它的方式,比方说这样,方法的参数是超类。
# 不同的对象调用同样的方法,结果却一样 。
fun(obj):
print( obj.__len__() )
附加说几个比方常用的方法
# 标准模块 random 中包含一个名为 choice 的函数,用于从序列中水机选择一个元素。
from random import choice
x = choice(['Hello,world !',[1,2,'e','e',4]])
x.count('e')
2 # 随机生成的,也可能不是 2 # 判断类 A 是不是 B 的子类
issubclass(A,B) # 儿子在前,老子在后 # 查找类 A 的所有父类
A.__bases__ # 查找一个对象 A 中的所有属性
A.__dict__ # 查找对象 A 属于哪一个类
A.__class__ # 检查方法或属性是否存在与对象中
hasattr(instance,'methedName | attrName') # 设置对象的属性
setattr(instance,'attrName',value')
关于抽象类:定义了一种规则(抽象方法),继承这个类的子类必须实现抽象类中的抽象方法 。而且,抽象类是不能被实例化的 。
Python 中引入了 abc
模块来实现抽象类的定义,示例:
# 下面表示定义了一个 抽象类 Talker , 包含一个抽象方法 talk . from abc import ABC,abstractmethod class Talker(ABC):
@abstractmethod
def talk(self):
pass
插播一曲关于面向对象设计的一些思考 。
- 将相关的东西放在一起,如果一个方法要使用全局变量,那就将他作为类的属性和方法
- 不要让对象之间过于亲密 。这就是所谓的解耦和吧 。
- 慎用继承,尤其是多重继承 。
- 保持简单,让方法尽可能的短小精悍 。
如何将需求转化为具体的实体类呢 ? 我们可以尝试这样做 。
将需求描述出来记录其中的名词,动词和形容词。
在名词中找出可能的类,
在动词中找出可能的方法,
在形容词中找出可能的属性,
最后将找出的方法和属性分配给各个类。
这样类的模型就出来了,然后我们可以思考对象之间的关系,继承或是组合。
后面再思考一下对应业务有哪些可以使用的模式,待各个业务模块都思考清楚后就可以着手编程了 。
下面简单的说一下 Python 中的异常处理机制 。
抛出异常使用关键字 raise
例如,raise Exception('exception msg !')
但是需要注意的是异常的抛出只能是 Exception 或 Exception 的子类 。
捕获异常:我们可以使用try ... except : ... finally: ...
语句块来处理可能出现异常的代码 。
try
1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
print(e)
else :
print('No exception will run ...')
finally :
print('must be run ... ')
自定义异常类,定义一个类继承 Exception 类即可 。
class MyException(Exception):
pass
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