欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  后端开发

Python中关于类和继承以及多态的示例详解

程序员文章站 2022-04-27 21:47:31
...
本文通过实例给大家详细解释了Python 的类、继承和多态的定义和用法,非常实用,有需要的小伙伴可以参考下

类的定义

假如要定义一个类 Point,表示二维的坐标点:

# point.py
class Point:
  def init(self, x=0, y=0):
    self.x, self.y = x, y

最最基本的就是 init 方法,相当于 C++ / Java 的构造函数。带双下划线 的方法都是特殊方法,除了 init 还有很多,后面会有介绍。

参数 self 相当于 C++ 的 this,表示当前实例,所有方法都有这个参数,但是调用时并不需要指定。

>>> from point import *
>>> p = Point(10, 10) # init 被调用
>>> type(p)
<class 'point.Point'>
>>> p.x, p.y
(10, 10)

几乎所有的特殊方法(包括 init)都是隐式调用的(不直接调用)。

对一切皆对象的 Python 来说,类自己当然也是对象:

>>> type(Point)
<class 'type'>
>>> dir(Point)
['class', 'delattr', 'dict', ..., 'init', ...]
>>> Point.class
<class 'type'>

Point 是 type 的一个实例,这和 p 是 Point 的一个实例是一回事。

现添加方法 set:

class Point:
  ...
  def set(self, x, y):
    self.x, self.y = x, y
>>> p = Point(10, 10)
>>> p.set(0, 0)
>>> p.x, p.y
(0, 0)

p.set(...) 其实只是一个语法糖,你也可以写成 Point.set(p, ...),这样就能明显看出 p 就是 self 参数了:

>>> Point.set(p, 0, 0)
>>> p.x, p.y
(0, 0)

值得注意的是,self 并不是关键字,甚至可以用其它名字替代,比如 this:

class Point:
  ...
  def set(this, x, y):
    this.x, this.y = x, y

与 C++ 不同的是,“成员变量”必须要加 self. 前缀,否则就变成类的属性(相当于 C++ 静态成员),而不是对象的属性了。

访问控制

Python 没有 public / protected / private 这样的访问控制,如果你非要表示“私有”,习惯是加双下划线前缀。

class Point:
  def init(self, x=0, y=0):
    self.x, self.y = x, y

  def set(self, x, y):
    self.x, self.y = x, y

  def f(self):
    pass

x、y 和 f 就相当于私有了:

>>> p = Point(10, 10)
>>> p.x
...
AttributeError: 'Point' object has no attribute 'x'
>>> p.f()
...
AttributeError: 'Point' object has no attribute 'f'

_repr_

尝试打印 Point 实例:

>>> p = Point(10, 10)
>>> p
<point.Point object at 0x000000000272AA20>

通常,这并不是我们想要的输出,我们想要的是:

>>> p
Point(10, 10)

添加特殊方法 repr 即可实现:

class Point:
  def repr(self):
    return 'Point({}, {})'.format(self.x, self.y)

不难看出,交互模式在打印 p 时其实是调用了 repr(p):

>>> repr(p)
'Point(10, 10)'

_str_

如果没有提供 str,str() 缺省使用 repr() 的结果。
这两者都是对象的字符串形式的表示,但还是有点差别的。简单来说,repr() 的结果面向的是解释器,通常都是合法的 Python 代码,比如 Point(10, 10);而 str() 的结果面向用户,更简洁,比如 (10, 10)。

按照这个原则,我们为 Point 提供 str 的定义如下:

class Point:
  def str(self):
    return '({}, {})'.format(self.x, self.y)

_add_

两个坐标点相加是个很合理的需求。

>>> p1 = Point(10, 10)
>>> p2 = Point(10, 10)
>>> p3 = p1 + p2
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Point' and 'Point'

添加特殊方法 add 即可做到:

class Point:
  def add(self, other):
    return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)
>>> p3 = p1 + p2
>>> p3
Point(20, 20)

这就像 C++ 里的操作符重载一样。
Python 的内建类型,比如字符串、列表,都“重载”了 + 操作符。

特殊方法还有很多,这里就不逐一介绍了。

继承

举一个教科书中最常见的例子。Circle 和 Rectangle 继承自 Shape,不同的图形,面积(area)计算方式不同。

# shape.py

class Shape:
  def area(self):
    return 0.0
    
class Circle(Shape):
  def init(self, r=0.0):
    self.r = r

  def area(self):
    return math.pi * self.r * self.r

class Rectangle(Shape):
  def init(self, a, b):
    self.a, self.b = a, b

  def area(self):
    return self.a * self.b

用法比较直接:

>>> from shape import *
>>> circle = Circle(3.0)
>>> circle.area()
28.274333882308138
>>> rectangle = Rectangle(2.0, 3.0)
>>> rectangle.area()
6.0

如果 Circle 没有定义自己的 area:

class Circle(Shape):
  pass

那么它将继承父类 Shape 的 area:

>>> Shape.area is Circle.area
True

一旦 Circle 定义了自己的 area,从 Shape 继承而来的那个 area 就被重写(overwrite)了:

>>> from shape import *
>>> Shape.area is Circle.area
False

通过类的字典更能明显地看清这一点:

>>> Shape.dict['area']
<function Shape.area at 0x0000000001FDB9D8>
>>> Circle.dict['area']
<function Circle.area at 0x0000000001FDBB70>

所以,子类重写父类的方法,其实只是把相同的属性名绑定到了不同的函数对象。可见 Python 是没有覆写(override)的概念的。

同理,即使 Shape 没有定义 area 也是可以的,Shape 作为“接口”,并不能得到语法的保证。

甚至可以动态的添加方法:

class Circle(Shape):
  ...
  # def area(self):
    # return math.pi * self.r * self.r

# 为 Circle 添加 area 方法。
Circle.area = lambda self: math.pi * self.r * self.r

动态语言一般都是这么灵活,Python 也不例外。

Python 官方教程「9. Classes」第一句就是:

Compared with other programming languages, Python's class mechanism adds classes with a minimum of new syntax and semantics.

Python 以最少的新的语法和语义实现了类机制,这一点确实让人惊叹,但是也让 C++ / Java 程序员感到颇为不适。

多态

如前所述,Python 没有覆写(override)的概念。严格来讲,Python 并不支持「多态」。

为了解决继承结构中接口和实现的问题,或者说为了更好的用 Python 面向接口编程(设计模式所提倡的),我们需要人为的设一些规范。

请考虑 Shape.area() 除了简单的返回 0.0,有没有更好的实现?

以内建模块 asyncio 为例,AbstractEventLoop 原则上是一个接口,类似于 Java 中的接口或 C++ 中的纯虚类,但是 Python 并没有语法去保证这一点,为了尽量体现 AbstractEventLoop 是一个接口,首先在名字上标志它是抽象的(Abstract),然后让每个方法都抛出异常 NotImplementedError。

class AbstractEventLoop:
  def run_forever(self):
    raise NotImplementedError
  ...

纵然如此,你是无法禁止用户实例化 AbstractEventLoop 的:

loop = asyncio.AbstractEventLoop()
try:
  loop.run_forever()
except NotImplementedError:
  pass

C++ 可以通过纯虚函数或设构造函数为 protected 来避免接口被实例化,Java 就更不用说了,接口就是接口,有完整的语法支持。

你也无法强制子类必须实现“接口”中定义的每一个方法,C++ 的纯虚函数可以强制这一点(Java 更不必说)。

就算子类「自以为」实现了“接口”中的方法,也不能保证方法的名字没有写错,C++ 的 override 关键字可以保证这一点(Java 更不必说)。

静态类型的缺失,让 Python 很难实现 C++ / Java 那样严格的多态检查机制。所以面向接口的编程,对 Python 来说,更多的要依靠程序员的素养。

回到 Shape 的例子,仿照 asyncio,我们把“接口”改成这样:

class AbstractShape:
  def area(self):
    raise NotImplementedError

这样,它才更像一个接口。

super

有时候,需要在子类中调用父类的方法。

比如图形都有颜色这个属性,所以不妨加一个参数 color 到 init:

class AbstractShape:
  def init(self, color):
    self.color = color

那么子类的 init() 势必也要跟着改动:

class Circle(AbstractShape):
  def init(self, color, r=0.0):
    super().init(color)
    self.r = r

通过 super 把 color 传给父类的 init()。其实不用 super 也行:

class Circle(AbstractShape):
  def init(self, color, r=0.0):
    AbstractShape.init(self, color)
    self.r = r

但是 super 是推荐的做法,因为它避免了硬编码,也能处理多继承的情况。

以上就是Python中关于类和继承以及多态的示例详解的详细内容,更多请关注其它相关文章!