Python中面向?qū)ο竽銘?yīng)該知道的一下知識
0x00 is與==
==運算符是比較兩個對象的內(nèi)容是否相等,默認(rèn)情況是調(diào)用對象的__eq__方法進行比較;而is是比較兩個對象是否一樣,它比較的兩個對象的id,即它們的內(nèi)存地址是否相同。
>>> a = [1,2,3] >>> b = [1,2,3] >>> a == b True # a和b是否是同一個對象 >>> a is b False # a和b的地址其實是不一樣的 >>> id(a) 4498717128 >>> id(b) 4446861832
在比較時但也有例外。Python對一些常用的值進行緩存優(yōu)化,例如在區(qū)間[-5,256]的整數(shù),它們在創(chuàng)建時,無論創(chuàng)建多少個對象,它們的id是一樣的,即它們在底層中只保存一份內(nèi)存。
>>> a = -5 >>> b = -5 >>> a == b True >>> a is b True >>> a = -6 >>> b = -6 >>> a == b True >>> a is b False
對一些短的字符串也是如此,因此并不是所有字符串都會創(chuàng)建新的實例
>>> a='123' >>> b='123' >>> a==b True >>> a is b True >>> id(a) 4446903800 >>> id(b) 4446903800 >>> x = 'long char' >>> y = 'long char' >>> x == y True >>> x is y False
0x01 __repr__與__str__
每個類都應(yīng)該提供一個__repr__方法。__repr__方法和__str__方法有什么不一樣呢?
簡單的說,__repr__可以反映一個對象的類型以及包含的內(nèi)容,而__str__主要是用于打印一個對象的內(nèi)容。例如看一下Python中的日期類datetime
import datetime >>> today = datetime.date.today() >>> today datetime.date(2019, 7, 7) >>> print(today) 2019-07-07 >>> str(today) '2019-07-07' >>> repr(today) 'datetime.date(2019, 7, 7)'
__str__在字符串連接,打印等操作會用到,而__repr__主要是面向開發(fā)者,它能反饋的信息比較多,例如在交互環(huán)境下輸入today這個變量會打印出datetime.date(2019, 7, 7),不僅可以看出today代表的是今天的日期信息,還可以看出它的類型信息。更重要的是你可以直接復(fù)制這段打印出來的信息,直接構(gòu)造一個“相同”的對象出來。
例如
>>> now = datetime.date(2019, 7, 7) >>> now datetime.date(2019, 7, 7)
0x02 對象復(fù)制
對象的復(fù)制或說對象拷貝可以分為淺拷貝和深拷貝。
淺拷貝與深拷貝
我們通過代碼來說明,就很好理解
如果要拷貝的對象是基本數(shù)據(jù)類型,那么深拷貝和淺拷貝的區(qū)別不是很大。
>>> a = [1,2,3] >>> b = list(a) >>> a[1]=200 >>> a [1, 200, 3] >>> b [1, 2, 3]
修改a中的元素并不會影響到b
但如果要拷貝的對象包含了另一個對象,那么就要考慮深拷貝和淺拷貝的問題了。
>>> a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>> b = list(a) >>> a == b True >>> a is b False
這里有一個列表a,里面有三個子列表,即列表里包含的是對象。
我們使用list工廠方法創(chuàng)建了一個a的拷貝b,這個b就是a的淺拷貝,為什么呢?
>>> a[1][2]='x' >>> a [[1, 2, 3], [4, 5, 'x'], [7, 8, 9]] >>> b [[1, 2, 3], [4, 5, 'x'], [7, 8, 9]]
把a[1][2]的元素修改成了x,這時候b列表中也響應(yīng)了相同的修改。所以這是淺拷貝,因為沒有把子對象進行拷貝,只是拷貝了指向子對象的引用。
知道淺拷貝,那么深拷貝就很好理解了。執(zhí)行拷貝之后,拷貝對象和原對象是完全獨立的,修改任何一個對象都不會影響到另一個對象
如何深拷貝一個對象
這時候就需要copy模塊了,該模塊有兩個重要的方法deepcopy和copy。不錯,就是分別代表深拷貝和淺拷貝。
>>> import copy >>> a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>> b = copy.deepcopy(a) >>> a [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> b [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> a[1][2]='change' >>> a [[1, 2, 3], [4, 5, 'change'], [7, 8, 9]] >>> b [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
執(zhí)行深拷貝之后,對a的修改并不會影響到b。
0x03 Abstract Base Classes(ABC)
抽象基類的使用
為了說明為什么要使用ABC,我們先看下不使用ABC的情況
# 定義了基類Base >>> class Base: def foo(self): raise NotImplemented def bar(self): raise NotImplemented # 定義實現(xiàn)類 >>> class Concrete(Base): def foo(self): print('called foo') # 實現(xiàn)類并沒有實現(xiàn)bar方法 >>> c = Concrete() >>> c.foo() called foo >>> c.bar() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#391>", line 1, in <module> c.bar() File "<pyshell#384>", line 5, in bar raise NotImplemented TypeError: exceptions must derive from BaseException
可以看到?jīng)]有實現(xiàn)基類bar方法的Concrete類,依然可以使用,并沒有在第一時間拋出錯誤。
要解決這個問題,就要用到我們abc模塊了。
from abc import ABC # 定義基類,繼承于ABC >>> class Base(ABC): @abstractmethod def foo(self): pass @abstractmethod def bar(self): pass >>> class Concrete(Base): def foo(self): print("called foo") # 實現(xiàn)類并沒有實現(xiàn)bar方法 >>> c = Concrete() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#357>", line 1, in <module> c = Concrete() TypeError: Can't instantiate abstract class Concrete with abstract methods bar
可以看到,在使用Concrete構(gòu)造方法的時候,就立即拋出TypeError了。
0x04 使用namedtuple的好處
關(guān)于namedtuple的用法在前面的文章《如何在Python中表示一個對象》 也有提到。
簡單的說namedtuple是一個可以命名的tuple,他是對tuple的擴展,它有跟tuple一樣不可變的屬性。
對于一些數(shù)據(jù)類的定義,namedtuple使用起來非常方便
>>> from collections import namedtuple >>> Point = namedtuple('Point','x y z') >>> p = Point(1,3,5) >>> p Point(x=1, y=3, z=5) >>> p.x 1 >>> p.y = 3.5 AttributeError: can't set attribute # 可以看出通過namedtuple定義對象,就是一個class類型的 >>> type(p) <class '__main__.Point'>
還可以使用它內(nèi)部的一些工具方法,在實際的編碼當(dāng)中也是非常實用的。
# 轉(zhuǎn)化為dict >>> p._asdict() OrderedDict([('x', 1), ('y', 3), ('z', 5)]) # 更新或替換某個屬性值 >>> p._replace(x=111) Point(x=111, y=3, z=5) # 使用_make創(chuàng)建新對象 >>> Point._make([333,666,999]) Point(x=333, y=666, z=999)
0x05 類變量和實例變量
Python中對象的屬性類型有實例變量和類變量。
類變量是屬于類的,它存儲在“類的內(nèi)存空間”里,并能夠被它的各個實例對象共享。而實例變量是屬于某個特定實例的,它不在“類的內(nèi)存空間”中,它是獨立于各個實例存在的。
>>> class Cat: num_legs = 4 >>> class Cat: num_legs = 4 def __init__(self,name): self.name = name >>> tom = Cat('tom') >>> jack = Cat('jack') >>> tom.name,jack.name ('tom', 'jack') >>> tom.num_legs,jack.num_legs (4, 4) >>> Cat.num_legs 4
這里定義了一個貓類,它有一個實例變量name,還有一個類變量num_legs,這個是各個實例共享的。
如果對類變量進行,那么其它實例也會同步修改。而對某個實例對修改,并不會影響都類變量。
>>> Cat.num_legs = 6 >>> tom.num_legs,jack.num_legs (6, 6) >>> tom.num_legs = 2 >>> tom.num_legs,jack.num_legs (2, 6) >>> Cat.num_legs 6
tom.num_legs = 2這個語句都作用其實對tom這個實例增加了一個屬性,只不過這個屬性名稱跟類屬性的名稱是一致的。
0x06 實例方法、類方法和靜態(tài)方法
為了更好區(qū)分,我們還是來看代碼
>>> class MyClass: def method(self): print(f"instance method at {self}" ) @classmethod def classmethod(cls): print(f'classmethod at {cls}') @staticmethod def staticmethod(): print('staticmethod') >>> mc = MyClass() >>> mc.method <bound method MyClass.method of <__main__.MyClass object at 0x10c280b00>> >>> mc.classmethod <bound method MyClass.classmethod of <class '__main__.MyClass'>> >>> mc.staticmethod <function MyClass.staticmethod at 0x1090d4378>
可以看到在MyClass中分別定義實例方法(method)、類方法(classmethod)和靜態(tài)方法(staticmethod)
在Python中一切都是對象,所以我打印來一下各個方法的__repr__輸出。
對于實例方法method是綁定在MyClass的具體實現(xiàn)對象中的,而類方法classmethod是綁定在MyClass中的,而靜態(tài)方法staticmethod既不綁定在實例里,也不綁定在類中,它就是一個function對象實例方法的調(diào)用,需要傳遞一個實例對象到實例方法中,以下兩種方法的調(diào)用是等價的。
>>> mc.method() instance method at <__main__.MyClass object at 0x10910ada0> >>> MyClass.method(mc) instance method at <__main__.MyClass object at 0x10910ada0>
類方法的調(diào)用和靜態(tài)方法的調(diào)用都是使用ClassName.methodName()的方式。
>>> MyClass.classmethod() classmethod at <class '__main__.MyClass'> >>> MyClass.staticmethod() staticmethod
類方法和靜態(tài)方法有什么區(qū)別呢?
- 首先在前面可以看到類方法和靜態(tài)方法的對象是不一樣的,一個是bound method,一個是function。
- 其次類方法可以訪問到類對象MyClass,而靜態(tài)方法不能。
- 最后靜態(tài)方法其實跟一個普通的function對象一樣,只不過它是屬于類命名空間的。
0x07 總結(jié)一下
本文主要對Python中一些常見的面向?qū)ο蟮南嚓P(guān)的一些特性進行了說明。包括對象的比較、輸出、拷貝等操作,以及推薦使用namedtuple定義數(shù)據(jù)類。最后對類變量和實例變量以及類方法、實例方法和靜態(tài)方法的不同作了分析。
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