Python学习-第五节:面向对象

概念：

核心是“过程”二字，“过程”指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么......，基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式。若程序一开始是要着手解决一个大的问题，面向过程的基本设计思路就是把这个大的问题分解成很多个小问题或子过程，这些子过程在执行的过程中继续分解，直到小问题足够简单到可以在一个小步骤范围内解决。

优点是：

复杂的问题流程化，进而简单化（一个复杂的问题，分成一个个小的步骤去实现，实现小的步骤将会非常简单）

举个典型的面向过程的例子， 写一个数据远程备份程序， 分三步，本地数据打包，上传至云服务器，测试备份文件可用性。

import os

def data_backup(folder):
    print("找到备份目录: %s" %folder)
    print('正在备份......')
    zip_file='/tmp/backup20181103.zip'
    print('备份成功，备份文件为: %s' %zip_file)
    return zip_file

def cloud_upload(file):
    print("\nconnecting cloud storage center...")
    print("cloud storage connected.")
    print("upload file...%s...to cloud..." %file)
    link='http://www.xxx.com/bak/%s' %os.path.basename(file)
    print('close connection.....')
    return link

def data_backup_test(link):
    print("\n下载文件: %s , 验证文件是否无损" %link)

def main():
    #步骤一：本地数据打包
    zip_file = data_backup("c:\\users\\alex\欧美100G高清无码")

    #步骤二：上传至云服务器
    link=cloud_upload(zip_file)

    #步骤三：测试备份文件的可用性
    data_backup_test(link)

if __name__ == '__main__':
    main()

缺点是：

一套流水线或者流程就是用来解决一个问题，比如生产汽水的流水线无法生产汽车，即便是能，也得是大改，改一个组件，与其相关的组件都需要修改，牵一发而动全身，扩展性极差。

比如我们修改了步骤二的函数cloud_upload的逻辑，那么依赖于步骤二结果才能正常执行的步骤三的函数data_backup_test相关的逻辑也需要修改，这就造成了连锁反应，而这一弊端会随着程序的增大而变得越发的糟糕，我们程序的维护难度将会越来越大。

面向对象的程序设计

概念：

核心是“对象”二字，要理解对象为何物，必须把自己当成上帝，在上帝眼里，世间存在的万物皆为对象，不存在的也可以创造出来。程序员基于面向对象设计程序就好比如来设计西游记，如来要解决的问题是把经书传给东土大唐，如来并没有考虑问题的解决流程，而是设计出了负责取经的师傅四人：唐僧，沙和尚，猪八戒，孙悟空，负责骚扰的一群妖魔鬼怪，以及负责保驾护航的一众神仙，这些全都是对象，然后取经开始，就是师徒四人与妖魔鬼怪神仙交互着直到完成取经任务。所以说基于面向对象设计程序就好比在创造一个世界，世界是由一个个对象组成，而你就是这个世界的上帝。

我们从西游记中的任何一个人物对象都不难总结出：对象是特征与技能的结合体。比如孙悟空的特征是：毛脸雷公嘴，技能是：七十二变、火眼金睛等。

与面向过程机械式的思维方式形成鲜明对比，面向对象更加注重对现实世界而非流程的模拟，是一种“上帝式”的思维方式。

优点是：

解决了面向过程可扩展性低的问题，，需要强调的是，对于一个软件质量来说，面向对象的程序设计并不代表全部，面向对象的程序设计只是用来解决扩展性问题。

缺点是：

编程的复杂度远高于面向过程，不了解面向对象而立即上手并基于它设计程序，极容易出现过度设计的问题，而且在一些扩展性要求低的场景使用面向对象会徒增编程难度，比如管理linux系统的shell脚本程序就不适合用面向对象去设计，面向过程反而更加适合。

类与对象的概念

类即类别、种类，是面向对象设计最重要的概念，从一小节我们得知对象是特征与技能的结合体，而类则是一系列对象相似的特征与技能的结合体。

那么问题来了，先有的一个个具体存在的对象（比如一个具体存在的人），还是先有的人类这个概念，这个问题需要分两种情况去看

• 在现实世界中：肯定是先有对象，再有类

  世界上肯定是先出现各种各样的实际存在的物体，然后随着人类文明的发展，人类站在不同的角度总结出了不同的种类，比如
  人类、动物类、植物类等概念。也就说，对象是具体的存在，而类仅仅只是一个概念，并不真实存在，比如你无法告诉我人类
  具体指的是哪一个人

• 在程序中：务必保证先定义类，后产生对象

  这与函数的使用是类似的：先定义函数，后调用函数，类也是一样的：在程序中需要先定义类，后调用类。不一样的是：调用
  函数会执行函数体代码返回的是函数体执行的结果，而调用类会产生对象，返回的是对象

定义类

按照上述步骤，我们来定义一个类（我们站在老男孩学校的角度去看，在座的各位都是学生）

在现实世界中，先有对象，再有类

对象1：李坦克
    特征:
        学校=oldboy
        姓名=李坦克
        性别=男
        年龄=18
    技能：
        学习
        吃饭
        睡觉

对象2：王大炮
    特征:
        学校=oldboy
        姓名=王大炮
        性别=女
        年龄=38
    技能：
        学习
        吃饭
        睡觉

对象3：牛榴弹
    特征:
        学校=oldboy
        姓名=牛榴弹
        性别=男
        年龄=78
    技能：
        学习
        吃饭
        睡觉

现实中的老男孩学生类
    相似的特征:
        学校=oldboy
    相似的技能：
        学习
        吃饭
        睡觉

在程序中，务必保证：先定义（类），后使用类（用来产生对象）

#在Python中程序中的类用class关键字定义，而在程序中特征用变量标识，技能用函数标识，因而类中最常见的无非是：变量和函数的定义
class OldboyStudent:
    school='oldboy'
    def learn(self):
        print('is learning')

    def eat(self):
        print('is eating')

    def sleep(self):
        print('is sleeping')

注意：

类中可以有任意python代码，这些代码在类定义阶段便会执行，因而会产生新的名称空间，用来存放类的变量名与函数名，可以通过OldboyStudent.__dict__查看

类中定义的名字，都是类的属性，点是访问属性的语法。

对于经典类来说我们可以通过该字典操作类名称空间的名字，但新式类有限制

类的使用

• 引用类的属性

  OldboyStudent.school #查
  OldboyStudent.school='Oldboy' #改
  OldboyStudent.x=1 #增
  del OldboyStudent.x #删

• 调用类，或称为实例化，得到程序中的对象

  s1=OldboyStudent()
  s2=OldboyStudent()
  s3=OldboyStudent()
  
  #如此，s1、s2、s3都一样了，而这三者除了相似的属性之外还各种不同的属性，这就用到了__init__

• __init__方法

  注意：该方法是在对象产生之后才会执行，只用来为对象进行初始化操作，可以有任意代码，但一定不能有返回值
  class OldboyStudent:
      ......
      def __init__(self,name,age,sex):
          self.name=name
          self.age=age
          self.sex=sex
      ......
  
  s1=OldboyStudent('李坦克','男',18) #先调用类产生空对象s1，然后调用OldboyStudent.__init__(s1,'李坦克','男',18)
  s2=OldboyStudent('王大炮','女',38)
  s3=OldboyStudent('牛榴弹','男',78)

  对象的使用

  #执行__init__,s1.name='牛榴弹'，很明显也会产生对象的名称空间可以用s2.__dict__查看，查看结果为
  {'name': '王大炮', 'age': '女', 'sex': 38}
  
  s2.name #查，等同于s2.__dict__['name']
  s2.name='王三炮' #改，等同于s2.__dict__['name']='王三炮'
  s2.course='python' #增，等同于s2.__dict__['course']='python'
  del s2.course #删，等同于s2.__dict__.pop('course')

  补充说明

  • 站的角度不同，定义出的类是截然不同的；
  • 现实中的类并不完全等于程序中的类，比如现实中的公司类，在程序中有时需要拆分成部门类，业务类等；
  • 有时为了编程需求，程序中也可能会定义现实中不存在的类，比如策略类，现实中并不存在，但是在程序中却是一个很常见的类。