京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python面向对象编程中的类和对象学习教程
Python中一切都是对象。类提供了创建新类型对象的机制。这篇教程中,我们不谈类和面向对象的基本知识,而专注在更好地理解Python面向对象编程上。假设我们使用新风格的python类,它们继承自object父类。
定义类
class 语句可以定义一系列的属性、变量、方法,他们被该类的实例对象所共享。下面给出一个简单类定义:
类定义引入了以下新对象:
类对象
实例对象
方法对象
类对象
程序执行过程中遇到类定义时,就会创建新的命名空间,命名空间包含所有类变量和方法定义的名称绑定。注意该命名空间并没有创建类方法可以使用的新局部作用域,因此在方法中访问变量需要全限定名称。上一节的Account类演示了该特性;尝试访问num_of_accounts变量的方法需要使用全限定名称Account.num_of_accounts,否则,如果没有在__init__方法中使用全限定名称,会引发如下错误:
类定义执行的最后,会创建一个类对象。在进入类定义之前有效的那个作用域现在被恢复了,同时类对象被绑定到类定义头的类名上。
先偏离下话题,你可能会问如果创建的类是对象,那么类对象的类是什么呢?。与一切都是对象的python哲学一致,类对象确实有个类,即python新风格类中的type类。
让你更迷惑一点,Account类型的类型是type。type类是个元类,用于创建其他类,我们稍后教程中再介绍。
类对象支持属性引用和实例化。属性通过标准的点语法引用,即对象后跟句点,然后是属性名:obj.name。有效的属性名是类对象创建后类命名空间中出现的所有变量和方法名。例如:
类实例化使用函数表示法。实例化会像普通函数一样无参数调用类对象,如下文中的Account类:
类对象实例化之后,会返回实例对象,如果类中定义了__init__方法,就会调用,实例对象作为第一个参数传递过去。这个方法会进行用户自定义的初始化过程,比如实例变量的初始化。Account类为例,账户name和balance会被设置,实例对象的数目增加1。
实例对象
如果类对象是饼干切割刀,饼干就是实例化类对象的结果。实例对象上的全部有效操作为对属性、数据和方法对象的引用。
方法对象
方法对象和函数对象类似。如果x是Account类的实例,x.deposit就是方法对象的例子。方法定义中有个附加参数,self。self指向类实例。为什么我们需要把实例作为参数传递给方法?方法调用能最好地说明:
实例方法调用时发生了什么?你应该注意到x.inquiry()调用时没有参数,虽然方法定义包含self参数。那么这个参数到底发生了什么?
特殊之处在于方法所作用的对象被作为函数的第一个参数传递过去。在我们的例子中,对x.inquiry()的调用等价于Account.f(x)。一般,调用n参数的方法等同于将方法的作用对象插入到第一个参数位置。
python教程上讲:
当引用的实例属性不是数据属性时,就会搜索类。如果名称表示一个合法的函数对象,实例对象和函数对象将会被打包到一个抽象对象,即方法对象中。包含参数列表的方法对象被调用时,将会根据实例对象和参数列表创建一个新的参数列表,然后函数对象将会使用新的参数列表被调用。
这适用于所有的实例方法对象,包括__init__方法。self参数其实不是一个关键字,任何有效的参数名都可以使用,如下Account类定义所示:
静态和类方法
类中定义的方法默认由实例调用。但是,我们也可以通过对应的@staticmethod和@classmethod装饰器来定义静态或类方法。
静态方法
静态方式是类命名空间中的普通函数。引用类的静态方法返回的是函数类型,而不是非绑定方法类型:
使用@staticmethod装饰器来定义静态方法,这些方法不需要self参数。静态方法可以更好地组织与类相关的代码,也可以在子类中被重写。
类方法
类方法由类自身来调用,而不是实例。类方法使用@classmethod装饰器定义,作为第一个参数被传递给方法的是类而不是实例。
类方法一个常见的用法是作为对象创建的工厂。假如Account类的数据格式有很多种,比如元组、json字符串等。由于Python类只能定义一个__init__方法,所以类方法在这些情形中就很方便。以上文Account类为例,我们想根据一个json字符串对象来初始化一个账户,我们定义一个类工厂方法from_json,它读取json字符串对象,解析参数,根据参数创建账户对象。另一个类实例的例子是dict.fromkeys 方法,它从一组键和值序列中创建dict对象。
Python特殊方法
有时我们希望自定义类。这需要改变类对象创建和初始化的方法,或者对某些操作提供多态行为。多态行为允许定制在类定义中某些如+等python操作的自身实现。Python的特殊方法可以做到这些。这些方法一般都是__*__形式,其中*表示方法名。如__init__和__new__来自定义对象创建和初始化,__getitem__、__get__、__add__、__sub__来模拟python内建类型,还有__getattribute__、__getattr__等来定制属性访问。只有为数不多的特殊方法,我们讨论一些重要的特殊方法来做个简单理解,python文档有全部方法的列表。
进行对象创建的特殊方法
新的类实例通过两阶段过程创建,__new__方法创建新实例,__init__初始化该实例。用户已经很熟悉__init__方法的定义;但用户很少定义__new__方法,但是如果想自定义类实例的创建,也是可以的。
属性访问的特殊方法
我们可以通过实现以下方法来定制类实例的属性访问。
__getattr__(self, name)__:这个方法只有当name既不是实例属性也不能在对象的类继承链中找到时才会被调用。这个方法应当返回属性值或者引发AttributeError异常。例如,如果x是Account类的实例,尝试访问不存在的属性将会调用这个方法。
注意如果 __getattr__引用不存在的实例属性,可能会发生死循环,因为__getattr__方法不断被调用。
2.__setattr__(self, name, value)__:这个方法当属性赋值发生时调用。__setattr__将会把值插入到实例属性字典中,而不是使用self.name=value,因为它会导致递归调用的死循环。
3.__delattr__(self, name)__:del obj发生时调用。
4.__getattribute__(self, name)__:这个方法会被一直调用以实现类实例的属性访问。
类型模拟的特殊方法
对某些类型,Python定义了某些特定语法;比如,列表和元组的元素可以通过索引表示法来访问,数值可以通过+操作符来进行加法等等。我们可以创建自己的使用这些特殊语法的类,python解释器遇到这些特殊语法时就会调用我们实现的方法。我们在下面用一个简单的例子来演示这个特性,它模拟python列表的基本用法。
上面,CustomList是个真实列表的简单包装器。我们为了演示实现了一些自定义方法:
__len__(self):对CustomList实例调用len()函数时被调用。
2.__getitem__(self, value):提供CustomList类实例的方括号索引用法支持:
>>> myList = CustomList()
>>> myList.append(1)
>>> myList.append(2)
>>> myList.append(3)
>>> myList.append(4)
>>> myList[3]
4
3.__setitem__(self, key, value):当对CustomList类实例上self[key]赋值时调用。
>>> myList = CustomList()
>>> myList.append(1)
>>> myList.append(2)
>>> myList.append(3)
>>> myList.append(4)
>>> myList[3] = 100
4
>>> myList[3]
100
4.__contains__(self, key):成员检测时调用。如果包含该项就返回true,否则false。
>>> myList = CustomList()
>>> myList.append(1)
>>> myList.append(2)
>>> myList.append(3)
>>> myList.append(4)
>>> 4 in myList
True
5.__repr__(self):当用print打印self时调用,将会打印self的对象表示。
>>> myList = CustomList()
>>> myList.append(1)
>>> myList.append(2)
>>> myList.append(3)
>>> myList.append(4)
>>> print myList
[1, 2, 3, 4]
6.__add__(self, otherList):使用+操作符来计算两个CustomList实例相加时调用。
>>> myList = CustomList()
>>> otherList = CustomList()
>>> otherList.append(100)
>>> myList.append(1)
>>> myList.append(2)
>>> myList.append(3)
>>> myList.append(4)
>>> myList + otherList + otherList
[1, 2, 3, 4, 100, 100]
上面的例子演示了如何通过定义某些特殊类方法来定制类行为。可以在Python文档中查看这些自定义方法的完整列表。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12