帮Python找“对象”

简介: 你一定会感叹:Python还缺找对象? 毕竟“一切皆对象”是人家Python的哲学理念。不过,Python > 允许程序员以纯粹的面向过程的方式来使用它,所以人们有时会忽视它那颗“找对象”的心。其实无论是面向过程,还是函数式编程,都是特殊的对象模拟出的效果。

  说是要“找对象”,我们第一个看的却是个叫作“类”的语法结构。这里的类其实和我们日常生活中的“类”的概念差不多。日常生活中,我们把相近的东西归为一类,而且给这个类起一个名字。比如说,鸟类的共同属性是有羽毛,通过产卵生育后代。任何一只特别的鸟都是建立在鸟类的原型基础上的。
  下面我们用Python 语言来记录上面的想法,描述鸟类:

class Bird(object):
feather = True
reproduction = "egg"

  在这里,我们用关键字class 来定义一个类。类的名字就是鸟(Bird)。括号里有一个关键词object,也就是“东西”的意思,即某一个个体。在计算机语言中,我们把个体称为对象。一个类别下,可以有多个个体。鸟类就可以包括邻居老王养的金丝雀、天边正飞过的那只乌鸦,以及家里养的一只小黄鸡。
  冒号和缩进说明了属于这个类的代码。在隶属于这个类别的程序块中,我们定义了两个量,一个用于说明鸟类有羽毛(feather),另一个用于说明鸟类的繁殖方式(reproduction),这两个量称为类的属性(attribute)。我们定义鸟类的方法很粗糙,鸟类只不过是“有毛能产蛋”的东西。要是生物学家看到了大概会暗自摇头,但我们毕竟迈出了模拟世界的第一步。
  我们除了用数据性的属性来分辨类别外,有时也会根据这类东西能做什么事情来区分。比如说,鸟会移动。这样,鸟就和房屋的类别就区分开了。这些动作会带来一定的结果,比如移动导致位置的变化。这样的一些“行为”属性称为方法(method)。Python 中,一般通过在类的内部定义函数来说明方法。

class Bird(object):
feather = True
reproduction = "egg"
def chirp(self, sound):
print(sound)

  我们给鸟类新增一个方法属性,就是表示鸟叫的方法chirp()。方法chirp()看起来很像一个函数。它的第一个参数是self,是为了在方法内部引用对象自身,我将在后面详细解释。需要强调的是,无论该参数是否用到,方法的第一个参数必须是用于指代对象自身的self。剩下的参数sound 是为了满足我们的需求设计的,它代表了鸟叫的内容。方法chirp()会把sound 打印出来。

对象

  我们定义了类,但和函数定义一样,这还只是打造兵器的过程。为了使用这个利器,我们需要深入到对象的层面。通过调用类,我们可以创造出这个类下面的一个对象。比如说,我养了一只小鸡,叫summer。它是个对象,且属于鸟类。我们使用前面已经定义好的鸟类,产生这个对象:

summer = Bird()

  通过这一句创建对象,并说明summer 是属于鸟类的一个对象。现在,我们就可以使用鸟类中已经写好的代码了。作为对象的summer 将拥有鸟类的属性和方法。对属性的引用是通过对象.属性(object.attribute)的形式实现的。比如说:

print(summer.reproduction) # 打印'egg'

  用上面的方式,我们得到summer 所属类的繁殖方式。
  此外,我们还可以调用方法,让summer 执行鸟类允许的动作。比如:

summer.chirp("jijiji") # 打印'jijiji'

  在调用方法时,我们只传递了一个参数,也就是字符串"jijiji"。这正是方法与函数有所区别的地方。尽管在定义类的方法时,我们必须加上这个self 参数,但self 只用能在类定义的内部,所以在调用方法时不需要对self 传入数据。通过调用chirp()方法,我的summer 就可以叫了。
  到现在为止,描述对象的数据都存储于类的属性中。类属性描述了一个类的共性,比如鸟类都有羽毛。所有属于该类的对象会共享这些属性。比如说,summer 是鸟类的一个对象,因此summer 也有羽毛。当然,我们可以通过某个对象来引用某个类属性。
  对于一个类下的全部个体来说,某些属性可能存在个体差异。比如说,我的summer 是黄色的,但并非所有的鸟儿都是黄色的。再比如说人这个类。性别是某个人的一个性质,不是所有的人类都是男,或者都是女。这个性质的值随着对象的不同而不同。李雷是人类的一个对象,性别是男。韩美美也是人类的一个对象,性别是女。
  因此,为了完整描述个体,除了共性的类属性外,我们还需要用于说明个性的对象属性。在类中,我们可以通过self 来操作对象的属性。现在我们拓展Bird 类:

class Bird(object):
def chirp(self, sound):
print(sound)
def set_color(self, color):
self.color = color


summer = Bird()
summer.set_color("yellow")
print(summer.color) # 打印'yellow'

  在方法set_color()中,我们通过self 参数设定了对象的属性color。和类属性一样,我们能通过对象.属性的方式来操作对象属性。由于对象属性依赖于self,所以我们必须在某个方法内部才能操作类属性。因此,对象属性没办法像类属性一样,在类下方直接赋初值。
  但Python 还是提供了初始化对象属性的办法。Python 定义了一系列特殊方法。特殊方法又被称为魔法方法(Magic Method)。特殊方法的方法名很特别,前后有两个下画线,比如__init__()、__add__()、__dict__()等。程序员可以在类定义中设定特殊方法。Python 会以特定的方式来处理各个特殊方法。对于类的__init__()方法,Python 会在每次创建对象时自动调用。因此,我们可以在__init__()方法内部来初始化对象属性:

class Bird(object):
def __init__(self, sound):
self.sound = sound
print("my sound is:", sound)
def chirp(self):
print(self.sound)


summer = Bird("ji")
summer.chirp() # 打印'ji'

  在上面的类定义中,我们通过__init__()方法说明了这个类的初始化方式。每当对象建立时,比如创建summer 对象时,__init__()方法就会被调用。它会设定sound 这个对象属性。在后面的chirp()方法中,就可以通过self 调用这一对象属性。除了设定对象属性外,我们还可以在__init__()中加入其他指令。这些指令会在创建对象时执行。在调用类时,类的后面可以跟一个参数列表。这里放入的数据将传给__init__()的参数。通过__init__()方法,我们可以在创建对象时就初始化对象属性。
  除了操作对象属性外,self 参数还有另外一个功能,就是能让我们在一个方法内部调用同一类的其他方法,比如:

class Bird(object):
def chirp(self, sound):
print(sound)

def chirp_repeat(self, sound, n):
for i in range(n):
self.chirp(sound)

summer = Bird()
summer.chirp_repeat("ji", 10) # 重复打印'ji'10 次

  在方法chirp_repeat()中,我们通过self 调用了类中的另一个方法chirp()。

  Python的对象很多也很有趣,比如前面的文章《那些Python意想不到的对象》。若与这些对象深入交往,你会发现Python更多的魔力。更多内容可见《从Python开始学编程》一书。

  本文选自《从Python开始学编程》,点此链接可在博文视点官网查看此书。
                     图片描述

  想及时获得更多精彩文章,可在微信中搜索“博文视点”或者扫描下方二维码并关注。
                       图片描述

相关文章
|
8月前
|
安全 大数据 程序员
Python operator模块的methodcaller:一行代码搞定对象方法调用的黑科技
`operator.methodcaller`是Python中处理对象方法调用的高效工具,替代冗长Lambda,提升代码可读性与性能。适用于数据过滤、排序、转换等场景,支持参数传递与链式调用,是函数式编程的隐藏利器。
252 4
|
9月前
|
安全 JavaScript Java
Python中None与NoneType的真相:从单例对象到类型系统的深度解析
本文通过10个真实场景,深入解析Python中表示“空值”的None与NoneType。从单例模式、函数返回值,到类型注解、性能优化,全面揭示None在语言设计与实际编程中的核心作用,帮助开发者正确高效地处理“无值”状态,写出更健壮、清晰的Python代码。
838 3
|
9月前
|
Python
解决Python中AttributeError:'image'对象缺少属性'read_file'的问题策略。
通过上述策略综合考虑,您将能够定位问题并确定如何解决它。记住,Python社区很庞大,也很乐于帮助解决问题,因此不要害怕在求助时提供尽可能多的上下文和您已经尝试过的解决方案。
238 0
|
Python
解决Python报错:DataFrame对象没有concat属性的多种方法(解决方案汇总)
总的来说,解决“DataFrame对象没有concat属性”的错误的关键是理解concat函数应该如何正确使用,以及Pandas库提供了哪些其他的数据连接方法。希望这些方法能帮助你解决问题。记住,编程就像是解谜游戏,每一个错误都是一个谜题,解决它们需要耐心和细心。
603 15
|
安全 测试技术 开发者
Python中的“空”:对象的判断与比较
在Python开发中,判断对象是否为“空”是常见操作,但其中暗藏诸多细节与误区。本文系统梳理了Python中“空”的判定逻辑,涵盖None类型、空容器、零值及自定义对象的“假值”状态,并对比不同判定方法的适用场景与性能。通过解析常见误区(如混用`==`和`is`、误判合法值等)及进阶技巧(类型安全检查、自定义对象逻辑、抽象基类兼容性等),帮助开发者准确区分各类“空”值,避免逻辑错误,同时优化代码性能与健壮性。掌握这些内容,能让开发者更深刻理解Python的对象模型与业务语义交集,从而选择最适合的判定策略。
503 5
|
人工智能 Python
[oeasy]python083_类_对象_成员方法_method_函数_function_isinstance
本文介绍了Python中类、对象、成员方法及函数的概念。通过超市商品分类的例子,形象地解释了“类型”的概念,如整型(int)和字符串(str)是两种不同的数据类型。整型对象支持数字求和,字符串对象支持拼接。使用`isinstance`函数可以判断对象是否属于特定类型,例如判断变量是否为整型。此外,还探讨了面向对象编程(OOP)与面向过程编程的区别,并简要介绍了`type`和`help`函数的用法。最后总结指出,不同类型的对象有不同的运算和方法,如字符串有`find`和`index`方法,而整型没有。更多内容可参考文末提供的蓝桥、GitHub和Gitee链接。
348 11
|
缓存 监控 算法
Python内存管理:掌握对象的生命周期与垃圾回收机制####
本文深入探讨了Python中的内存管理机制,特别是对象的生命周期和垃圾回收过程。通过理解引用计数、标记-清除及分代收集等核心概念,帮助开发者优化程序性能,避免内存泄漏。 ####
499 35
|
存储 数据处理 Python
Python如何显示对象的某个属性的所有值
本文介绍了如何在Python中使用`getattr`和`hasattr`函数来访问和检查对象的属性。通过这些工具,可以轻松遍历对象列表并提取特定属性的所有值,适用于数据处理和分析任务。示例包括获取对象列表中所有书籍的作者和检查动物对象的名称属性。
348 2
|
存储 缓存 Java
深度解密 Python 虚拟机的执行环境:栈帧对象
深度解密 Python 虚拟机的执行环境:栈帧对象
414 13
|
索引 Python
Python 对象的行为是怎么区分的?
Python 对象的行为是怎么区分的?
211 3

推荐镜像

更多