Python青少年简明教程：类和对象入门

Python支持多种编程范式（programming paradigms），即支持多种不同的编程风格和方法。初学者开始重点学习关注的编程范式，一般而言是面向过程编程和面向对象编程。面向过程编程（Procedural Programming）它关注于通过过程（或称为函数、子程序）来组织程序的逻辑。它是命令式编程（Imperative Programming）的一种具体风格。

【Python也支持函数式编程（Functional Programming）的一些特性，如lambda函数、map()、filter()等。

Python也支持事件驱动编程（Event-Driven Programming），这编程范式特别适用于创建响应式和交互式的应用程序。Python提供了多种方式来实现事件驱动编程：使用标准的（内置的）库tkinter（Python的标准GUI库，适合创建简单的桌面应用）， 标准库中的asyncio模块（提供了对异步编程的支持。它可以处理事件循环、协程、任务和事件驱动编程）， 一些第三方库（如PyQt用于创建GUI应用，pygame：用于游戏开发）等。】

前面的介绍的编程，主要是面向过程编程（Procedural Programming）它关注于通过过程（或称为函数、子程序）来组织程序的逻辑。它是命令式编程（Imperative Programming）的一种具体风格。

作为对比，先概括面向过程编程风格的特点。面向过程编程是命令式编程的一种具体风格。它主要关注于：

    将程序分解为一系列的过程（也称为函数或子程序）

    这些过程按顺序执行，每个过程执行特定的任务

    强调代码的重用和模块化

示例：

def calculate_area(length, width):return length * widthdef calculate_perimeter(length, width):return 2 * (length + width)# 使用函数
room_length = 5
room_width = 4
area = calculate_area(room_length, room_width)
perimeter = calculate_perimeter(room_length, room_width)print(f"房间面积：{area}平方米")
print(f"房间周长：{perimeter}米")

面向对象编程呢？这是另一种重要的范式，它主要关注于：

    将数据和操作数据的方法组织到对象中

    使用类来创建对象

    支持封装、继承和多态等概念

示例：

class Room:def __init__(self, length, width):self.length = lengthself.width = widthdef calculate_area(self):return self.length * self.widthdef calculate_perimeter(self):return 2 * (self.length + self.width)# 使用类
my_room = Room(5, 4)
print(f"房间面积：{my_room.calculate_area()}平方米")
print(f"房间周长：{my_room.calculate_perimeter()}米")

下面将介绍Python面向对象编程知识。

Python是一种面向对象编程（OOP）的语言，类和对象是其核心概念。

类（Class）

类 是对象的蓝图或模板，它定义了一组属性和方法，这些属性和方法被具体的对象实例所共享。

基本语法:

class ClassName:
    # 类体
    pass

【注：pass 是一个特殊语句，它主要用作占位符，不会改变程序的执行流程，但pass 是一个语句，是一个语法上的无操作语句，它的出现能避免不写任何语句时的语法错误。】

下面给出定义类的包含比较全面的语法：
class ClassName:
    # 类属性
    class_attribute = value

    # 初始化方法
    def __init__(self, parameter1, parameter2):
        self.instance_attribute1 = parameter1
        self.instance_attribute2 = parameter2

    # 实例方法
    def instance_method(self):
        # 方法体
        pass

    # 类方法
    @classmethod
    def class_method(cls):
        # 方法体
        pass

    # 静态方法
    @staticmethod
    def static_method():
        # 方法体
        pass

类和对象的说明：

属性 (Attributes): 对象具有的数据。

方法 (Methods): 对象可以执行的操作。

实例化 (Instantiation): 使用类创建对象的过程。

self: 在方法定义中，self 代表当前对象，用于访问修改对象的属性和方法。

实例属性：定义在 __init__ 方法中的属性，用 self 引用。每个对象都有自己独立的实例属性。

类属性：在类体内直接定义，用 ClassName.attribute 或 self.__class__.attribute 引用。所有对象共享类属性。

实例方法：定义在类内部，以 self 作为第一个参数的方法。用于操作对象实例的属性。

类方法：使用 @classmethod 装饰器定义，以 cls 作为第一个参数的方法。用于操作类属性。

静态方法：使用 @staticmethod 装饰器定义，不需要 self 或 cls 参数。通常与类或实例无关。

必须的部分：

class ClassName: 这是定义类的基本语法，是必须的。

常用但不是必须的部分：

__init__ 方法：虽然不是严格必需的，但在大多数情况下都会定义，用于初始化对象。

实例属性：通常在 __init__ 中定义，但也可以在其他方法中定义。

可选但常见的部分：

类属性：不是必须的，但在需要所有实例共享某些属性时很有用。

实例方法：定义对象的行为，是面向对象编程的核心，但并非每个类都必须有。

类方法和静态方法：这些是更高级的概念，根据具体需求使用。

另外，Python 使用命名约定（如单下划线前缀）来表示私有或保护成员，而不是严格的访问控制。

需要注意，重要的是理解这些组件的作用，并根据具体情况选择使用。过度设计（如在不需要的地方使用类方法或静态方法）可能会使代码不必要地复杂。

Python类中各种成员的用途和注意事项：

☆类属性（Class Attributes）

用途：

    存储所有实例共享的数据

    定义类级别的常量

    跟踪类的全局状态

注意事项：

    可以通过类名或实例访问

    修改时要小心，因为会影响所有实例

    可能被实例属性覆盖

☆实例属性（Instance Attributes）

用途：

    存储每个实例特有的数据

    定义对象的状态

注意事项：

    通常在__init__方法中初始化，使用self定义的变量

    只能通过实例访问

    每个实例可以有不同的值

☆实例方法（Instance Methods）

用途：

    定义对象的行为

    操作实例的状态

注意事项：

    第一个参数总是self，代表实例本身

    可以访问和修改实例属性

    通过实例调用

☆类方法（Class Methods）

用途：

    操作类属性

    实现替代构造器

注意事项：

    使用@classmethod装饰器

    第一个参数通常命名为cls，代表类本身

    可以通过类或实例调用

    不能直接访问实例属性

☆静态方法（Static Methods）

用途：

    实现与类相关但不需要访问类或实例状态的功能

    组织代码结构

注意事项：

    使用@staticmethod装饰器

    不需要特殊的首参数

    可以通过类或实例调用（不建议通过实例调用）

    不能访问类或实例属性

☆魔术方法（Magic Methods），也称为特殊方法

用途：

    定制类的特殊行为，用于实现特定的功能，如对象初始化、字符串表示、运算符重载等。

注意事项：

    以双下划线开始和结束，如__init__、str、__len__等

    在特定情况下自动调用

    可以极大地增强类的功能和灵活性

☆属性装饰器（Property Decorators）

用途：

    将方法调用伪装成属性访问（可以像访问属性一样访问）

    实现计算属性

    控制属性的访问、设置和删除

注意事项：

    使用@property装饰器

    可以定义getter、setter和deleter

    提供了一种优雅的方式来封装数据访问

☆内部类（Nested Classes）

用途：

    将相关类组织在一起

    封装辅助类

注意事项：

    定义在另一个类的内部

    可以访问外部类的属性

    通常用于实现辅助功能或数据结构

☆私有成员（Private Members）

用途：

    隐藏实现细节

    防止直接访问和修改

注意事项：

    以双下划线__开头

    Python通过名称改写机制实现

    可以通过特殊方式访问，不是绝对私有

☆保护成员（Protected Members）

用途：

    表示应该被视为内部使用的成员

    在继承中使用

注意事项：

    以单下划线_开头

    这只是一个约定，并不强制执行，实际可以被外部访问，但不应该

特别提示，实际使用时，合理使用各种成员类型，有些部分不一定出现，选择合适的类型可以使您的代码更加清晰和高效。

Python类的成员类型和概念很多，一次性全部掌握是有难度的。这是很正常的学习过程，可以先集中精力关注您不需要一次掌握所有内容。随着您编写更多的Python代码，这些概念会变得越来越清晰。最常用的部分，如实例属性、实例方法、类方法和静态方法。基础示例：

class Car:total_cars = 0  # 类属性def __init__(self, make, model):self.make = make    # 实例属性self.model = model  # 实例属性Car.total_cars += 1def display_info(self):  # 实例方法return f"{self.make} {self.model}"@classmethoddef get_total_cars(cls):  # 类方法return cls.total_cars@staticmethoddef honk():  # 静态方法return "Beep beep!"# 使用类
my_car = Car("Toyota", "Corolla")
print(my_car.display_info())  # 输出： Toyota Corolla
print(Car.get_total_cars())   # 输出： 1
print(Car.honk())             # 输出： Beep beep!

这个例子涵盖了基本的类属性、实例属性、实例方法、类方法和静态方法。您可以从这里开始，逐步理解每个概念的作用和使用场景。

Python 中类的方法确实与普通函数比较

在 Python 中，类的方法确实与普通函数在很多方面都是类似的。两张比较如下：

相似之处：

a) 定义方式：

类方法和普通函数都使用 def 关键字定义。

b) 参数传递：

两者都可以接受位置参数、关键字参数、默认参数、*args 和 **kwargs。

c) 返回值：

两者都可以有返回值，使用 return 语句。

d) 文档字符串：

两者都可以使用文档字符串（docstrings）来描述其功能。

e) 装饰器：

两者都可以使用装饰器来修改或增强功能。

主要区别：

a) self 参数：

类方法的第一个参数通常是 self，代表类的实例。普通函数没有这个要求。

b) 访问范围：

类方法可以访问类的属性和其他方法，而普通函数不能直接访问类的内部结构。

c) 调用方式：

类方法通常通过类的实例调用，而普通函数直接调用。

d) 特殊方法：

类可以有特殊方法（如 __init__, __str__ 等），这在普通函数中不存在。

让我们通过一个例子来说明这些相似点和区别：

# 普通函数
def regular_function(x, y, *args, **kwargs):"""这是一个普通函数的文档字符串"""print(f"Regular function: x={x}, y={y}, args={args}, kwargs={kwargs}")# 类定义
class ExampleClass:def __init__(self, name):self.name = namedef class_method(self, x, y, *args, **kwargs):"""这是一个类方法的文档字符串"""print(f"{self.name}: x={x}, y={y}, args={args}, kwargs={kwargs}")@staticmethoddef static_method(x, y):"""这是一个静态方法"""print(f"Static method: x={x}, y={y}")# 使用普通函数
regular_function(1, 2, 3, 4, a=5, b=6) # 输出：Regular function: x=1, y=2, args=(3, 4), kwargs={'a': 5, 'b': 6}# 使用类方法
obj = ExampleClass("MyObject")
obj.class_method(1, 2, 3, 4, a=5, b=6) # 输出：MyObject: x=1, y=2, args=(3, 4), kwargs={'a': 5, 'b': 6}# 使用静态方法
ExampleClass.static_method(1, 2) # 输出：Static method: x=1, y=2

这个例子展示了普通函数和类方法在定义和使用上的相似性，同时也突出了它们的一些区别，特别是 self 参数的使用和调用方式的不同。

总的来说，Python 的设计使得类方法在使用上感觉非常像普通函数，这是 Python 简洁和一致性设计哲学的体现。这种相似性使得从函数式编程转向面向对象编程变得相对容易。

下面介绍封装（Encapsulation）、继承（Inheritance）和多态（Polymorphism）等内容，很重要，但涉及内容广泛，在此仅作简要介绍，作为初学者可以先作为了解内容。

封装（Encapsulation）

封装是将数据（属性）和行为（方法）隐藏在类内部，只通过公开的方法访问。

私有属性和方法：通过在属性或方法名前加两个下划线 __ 实现。示例：

class Person:def __init__(self, name, age):self.__name = name  # 私有属性self.__age = agedef get_name(self):return self.__namedef get_age(self):return self.__ageperson = Person("Alice", 30)
print(person.get_name())  # 输出： Alice
print(person.get_age())  # 输出： 30
# print(person.__name)  # 会报错，无法直接访问私有属性

在 Python 中，高级封装可以属性装饰器（@property）和property()函数。

Python中的property：@property装饰器和 property() 函数，它们都是用来创建托管属性（managed properties）的机制，允许你对属性的获取、设置和删除操作进行精细控制。这两种方法本质上是实现相同功能（功能等价）的不同语法。这是一种更现代、更简洁的语法，通常在新代码中更常用。property()函数这是较早的语法，但仍然完全有效和有用。@property装饰器实际上是property()函数的语法糖。

选择哪种主要取决于个人偏好和具体的使用场景。

Python使用装饰器(@property)来实现getter和setter的功能。例如：

class Circle:def __init__(self, radius):self._radius = radius@propertydef radius(self):"""Getter for radius"""return self._radius@radius.setterdef radius(self, value):"""Setter for radius"""if value <= 0:raise ValueError("半径必须为正数")self._radius = value@propertydef area(self):"""Getter for area"""return 3.14 * self._radius ** 2circle = Circle(5)
print(circle.radius)  # 输出： 5
circle.radius = 10    # 使用setter
print(circle.radius)  # 输出： 10
print(circle.area)    # 输出： 约 314.0# circle.radius = -1  # 会抛出 ValueError: 半径必须为正数

说明（解释）：

a. @property装饰器:

    将方法转换为只读属性

    通常用作getter

b. @[属性名].setter装饰器:

    定义属性的setter方法

    允许设置属性值时进行验证或处理

c. 只读属性:

    只定义@property而不定义setter,创建只读属性

property()函数

property() 函数是 Python 内置函数，用于创建和返回 property 对象。它提供了另一种方式来定义属性，而不是使用装饰器语法。

property() 函数的基本语法是：

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

其中：

    fget：获取属性值的函数（getter）

    fset：设置属性值的函数（setter）

    fdel：删除属性的函数（可选）

    doc：属性的文档字符串（可选）

例如（一个完整的、可运行的使用property() 函数示例）：

class Circle:def __init__(self, radius):self._radius = radiusdef get_radius(self):print("Getting radius")return self._radiusdef set_radius(self, value):print("Setting radius")if value <= 0:raise ValueError("半径必须为正数")self._radius = valuedef del_radius(self):print("Deleting radius")del self._radiusradius = property(get_radius, set_radius, del_radius, "圆的半径属性")# 使用这个类
circle = Circle(5)print(circle.radius)  # 获取半径
circle.radius = 10    # 设置半径
print(circle.radius)  # 再次获取半径
del circle.radius     # 删除半径# 查看属性的文档
print(Circle.radius.__doc__)# 尝试设置无效值
try:circle.radius = -1
except ValueError as e:print(f"错误: {e}")

说明（解释）：

我们定义了 get_radius、set_radius 和 del_radius 方法。

使用 property() 函数创建了 radius 属性，将这些方法关联起来。

当我们访问、修改或删除 radius 属性时，相应的方法被调用。

我们还可以访问属性的文档字符串。

当尝试设置无效值时，会引发 ValueError。

使用 property() 函数的优点是它提供了一种更灵活的方式来定义属性，特别是在需要动态创建属性或在运行时修改属性行为时。然而，对于大多数简单的情况，使用 @property 装饰器语法通常更为简洁和常见。

运行这个程序的输出是：

Getting radius
5
Setting radius
Getting radius
10
Deleting radius
圆的半径属性
Setting radius
错误: 半径必须为正数

继承（Inheritance）

继承是面向对象编程中的一个重要概念，它允许一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法。

定义子类的语法：

class SubClass(ParentClass):
    # 子类定义
 

示例：

class Animal:def __init__(self, name):self.name = namedef speak(self):raise NotImplementedError("Subclass must implement this method")class Cat(Animal):def speak(self):return f"{self.name} says meow"class Dog(Animal):def speak(self):return f"{self.name} says woof"cat = Cat("Whiskers")
dog = Dog("Buddy")print(cat.speak())  # 输出： Whiskers says meow
print(dog.speak())  # 输出： Buddy says woof

多重继承（Multiple Inheritance）

Python 支持多重继承，一个子类可以继承多个父类。

语法：

class SubClass(ParentClass1, ParentClass2):
    # 子类定义

示例：

class Swimmable:def swim(self):return "I can swim"class Flyable:def fly(self):return "I can fly"class Duck(Swimmable, Flyable):passduck = Duck()
print(duck.swim())  # 输出： I can swim
print(duck.fly())  # 输出： I can fly

多态（Polymorphism）

在 Python 中，多态（Polymorphism）是指不同的对象对同一操作的不同响应方式。这意味着，您可以用相同的方式处理不同类型的对象，而不需要了解它们具体的类型。多态通常通过继承与方法重写（override）来实现。例如：

class Shape:def area(self):passclass Rectangle(Shape):def __init__(self, width, height):self.width = widthself.height = heightdef area(self):return self.width * self.heightclass Circle(Shape):def __init__(self, radius):self.radius = radiusdef area(self):return 3.14 * self.radius ** 2def print_area(shape):print(f"The area is: {shape.area()}")# 创建不同的形状
rect = Rectangle(5, 4)
circ = Circle(3)# 用相同的函数处理不同的对象
print_area(rect)  # 输出: The area is: 20
print_area(circ)  # 输出: The area is: 28.26

说明，在这个例子中：

Shape 是一个基类，定义了 area 方法。

Rectangle 和 Circle 继承自 Shape，并重写了 area 方法。

print_area 函数接受一个 Shape 对象，并调用其 area 方法。

我们可以传入 Rectangle 或 Circle 的实例，print_area 函数会正确调用相应的 area 方法。

这个例子展示了如何通过继承和方法重写来实现多态，也展示了如何用相同的方式（调用 print_area 函数）处理不同类型的对象。

方法重写（Method Overriding）

子类可以重写父类的方法，提供自己的实现。

示例：

class Bird:def speak(self):return "Bird sound"class Parrot(Bird):def speak(self):return "Parrot says squawk"bird = Bird()
parrot = Parrot()print(bird.speak())  # 输出： Bird sound
print(parrot.speak())  # 输出： Parrot says squawk

最后总结一下Python中的self的作用。

self小结：

Python中的self是一个在面向对象编程中非常重要的概念。self 是一个约定俗成的名称，通常用于代表一个类的实例。它作为实例方法的第一个参数来访问对象的属性和方法。 self 的作用：

1)用于访问和修改实例变量（也称为实例的属性）。

2)用于调用其他实例方法。

示例：

class Person:def __init__(self, name, age):self.name = name  # 使用 self 设置实例变量self.age = agedef introduce(self):print(f"我是 {self.name}，今年 {self.age} 岁")  # 使用 self 访问实例变量def have_birthday(self):self.age += 1  # 使用 self 修改实例变量self.introduce()  # 使用 self 调用其他实例方法# 创建实例
person = Person("Alice", 30)
person.introduce()  # 输出：我是 Alice，今年 30 岁
person.have_birthday()  # 输出：我是 Alice，今年 31 岁

关于self重要说明

self 必须作为第一个参数传递给实例方法，但在调用时不需要传递，Python 会自动处理。

self不是Python的关键字，而是个常用约定，但你可以使用其他名称，但是不建议这样做，以保持代码的可读性和一致性。

在__init__中，self指向新创建的实例。（__init__是一个特殊方法，用于初始化新创建的对象。）

访问实例变量时总是需要使用self前缀。

实例方法的定义需要包含self，在类方法 (使用@classmethod装饰器) 和静态方法 (使用@staticmethod装饰器) 中，self 不再使用，类方法使用cls作为第一个参数；静态方法不使用特殊的第一个参数。

在子类中，self仍然指向当前实例，即使方法是从父类继承的。

附录

Python面向对象程序设计 https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/108354860

Python中的property介绍 https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/129420059