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Python面向对象程序设计OOP Python面向对象程序设计OOP深入分析【构造函数,组合类,工具类等】

KLeonard   2021-03-30 我要评论

本文深入分析了Python面向对象程序设计OOP。分享给大家供大家参考具体如下:

下面是一个关于OOP的实例模块文件为person.py

# File person.py(start)
class Person:
  def __init__(self, name, job=None, pay=0):
    self.name = name
    self.job = job
    self.pay = pay
  def last_name(self):
    return self.name.split()[-1]
  def give_raise(self, percent):
    self.pay = int(self.pay * (1+percent))
    print('total percent:%f' % percent)
  def __str__(self):
    return '[Person: %s, %s]' % (self.name, self.pay)
class Manager(Person):
  # 这是一种不太好的方法重载的方法实际应用中我们采用下面的方法
  def give_raise(self, percent, bonus=.1):
    self.pay = int(self.pay * (1+percent+bonus))
  # 这个方法利用了这样的一个事实:类方法总是可以在一个实例中调用。
  # 其实常规的实例调用也是转换为类的调用
  # instance.method(args...) 由Python自动地转换为 class.method(instance,args...)
  # 所以要记得直接通过类进行调用时必须手动传递实例这里就是self参数
  # 而且不能写成self.give_raise这样会导致循环调用
  #
  # 那么为什么采用这种形式呢?因为它对未来的代码的维护意义重大因为give_raise现在
  # 只在一个地方即Person的方法将来需要修改的时候我们只需要修改一个版本
  def give_raise(self, percent, bonus=.1):
    Person.give_raise(self, percent+bonus)
if __name__ == '__main__':
  # self-test code
  bob = Person('Bob Smith')
  sue = Person('Sue Jones', job='dev', pay=100000)
  print(bob)
  print(sue)
  print(bob.last_name(), sue.last_name())
  sue.give_raise(.1)
  print(sue)
  print('-'*20)
  tom = Manager('Tom Jones', 'mgr', 50000)
  tom.give_raise(.1)
  print(tom.last_name())
  print(tom)
  print('--All three--')
  for obj in (bob, sue, tom):
    obj.give_raise(.1)
    print(obj)

这个示例定义了Person类并且Person类的构造函数采用了默认关键字参数重载了__str__方法用以print输出定义了得到last_name的方法定义了give_raise涨工资方法。类Manager继承自PersonManager重新定义了自己的give_raise方法获得额外的bonus=0.1的奖金。

在代码最后写了自测试的代码if __name__ == '__main__',用以测试。输出如下:

[Person: Bob Smith, 0]
[Person: Sue Jones, 100000]
Smith Jones
total percent:0.100000
[Person: Sue Jones, 110000]
--------------------
total percent:0.200000
Jones
[Person: Tom Jones, 60000]
--All three--
total percent:0.100000
[Person: Bob Smith, 0]
total percent:0.100000
[Person: Sue Jones, 121000]
total percent:0.200000
[Person: Tom Jones, 72000]

这里也可以给Manager增加自己独有的方法。

定制构造函数

现在的代码可以正常工作但是如果仔细研究会发现当我们创建Manager对象的时候必须为它提供一个mgr工作名称似乎没有意义:这已经由类自身暗示了。

所以为了改善这点我们要重新定义Manager中的__init__方法从而提供mgr字符串而且和give_raise的定制一样通过类名的调用来运行Person中最初的__init__

def __init__(self, name, pay):
    Person.__init__(self, name, 'mgr', pay)

那么之后的实例化就变成了:

tom = Manager('Tom Jones', 50000)

OOP比我们认为的简单

这是Python的OOP机制中几乎所有重要的概念:

  1. 实例创建——填充实例属性
  2. 行为方法——在类方法中封装逻辑
  3. 运算符重载——为打印这样的内置操作提供行为
  4. 定制行为——重新定义子类中的方法以使其特殊化
  5. 定制构造函数——为超类步骤添加初始化逻辑。

组合类的其他方式

有时候我们可以以其他的方式组合类。例如一种常用的编码模式是把对象彼此嵌套以组成复合对象而不是继承。如下的替代方法使用__getattr__运算符重载方法来拦截未定义属性的访问。这时候我们的代码如下:

class Person:
  ...same...
class Manager():
  def __init__(self, name, pay):
    self.person = Person(name, 'mgr', pay)
  def give_raise(self, percent, bonus=.1):
    self.person.give_raise(percent+bonus)
  def __getattr__(self, attr):
    return getattr(self.person, attr)
  def __str__(self):
    return str(self.person)
if __name__ == '__main__':
  ...same...

实际上这个Manager替代方案是一种叫做委托的常用代码模式的一个代表委托是一种基于符合的结构它管理一个包装的对象并且把方法调用传递给它。

这里Manager不是一个真正的Person因此我们必须增加额外的代码为嵌入的对象分派方法比如像__str__这样的运算符重载方法必须重新定义。所以它需要的代码量增加对于这个例子来说没有哪个明智的Python程序员会按照这种方式组织代码但是当嵌入的对象比直接定制隐藏需要与容器之间有更多有限的交互时对象嵌入以及基于其上的设计模式还是很适合的。

下述代码假设Department可能聚合其他对象以便将它们当做一个集合对待。

class Department:
  def __init__(self, *args):
    self.members = list(args)
  def add_member(self, person):
    self.members.append(person)
  def give_raise(self, percent):
    for person in self.members:
      person.give_raise(percent)
  def show_all(self):
    for person in self.members:
      print(person)
development = Department(bob,sue)
  development.add_member(tom)
  development.give_raise(.1)
  development.show_all()

这里的代码使用了继承和复合——Department是嵌入并控制其他对象的聚合的一个复合体但是嵌入的Person和Manager对象自身使用继承来定制。作为另一个例子一个GUI可能类似地使用继承来定制标签和按钮的行为或外观但也会复合以构建嵌入的挂件(如输入表单、计算器和文本编辑器)的一个更大的包。

使用内省类工具

我们定制构造函数之后的Manager类还有几点小问题如下:

  1. 打印的时候Manager会把他标记为Person。如果能够用最确切(也就是说最低层)的类来显示对象这可能会更准确些。
  2. 其次当前的显示格式只是显示了包含在__str__中的属性而没有考虑未来的目标。例如我们无法通过Manager的构造函数验证tom工作名已经正确地设置为mgr因为我们为Person编写的__str__没有打印出这一字段。更糟糕的是如果我们改变了在__init__中分配给对象的属性集合那么还必须记得也要更新__str__以显示新的名字否则将无法随着时间的推移而同步。

我们可以使用Python的内省工具来解决这两个问题它们是特殊的属性和函数允许我们访问对象实现的一些内部机制。例如在我们的代码中有两个钩子可以帮助我们解决问题:

  1. 内置的instance.__class__属性提供了一个从实例到创建它的类的链接。类反过来有一个__name__还有一个__bases__序列提供了超类的访问。我们使用这些来打印创建的一个实例的类的名字而不是通过硬编码来做到。
  2. 内置的object.__dict__属性提供了一个字典带有一个键/值对以便每个属性都附加到一个命名空间对象(包括模块、类和实例)。由于它是字典因此我们可以获取键的列表、按照键来索引、迭代其值等等。我们使用这些来打印出任何实例的每个属性而不是在定制显示中硬编码。

下面是这些工具在交互模式下的实际使用情形:

>>> from person import Person
>>> bob = Person('Bob Smith')
>>> print(bob)
[Person: Bob Smith, 0]
>>> bob.__class__
<class 'person.Person'>
>>> bob.__class__.__name__
'Person'
>>> list(bob.__dict__.keys())
['name', 'pay', 'job']
>>> for key in bob.__dict__:
...   print(key,'=>',bob.__dict__[key])
...
name => Bob Smith
pay => 0
job => None
>>> for key in bob.__dict__:
...   print(key,'=>',getattr(bob,key))
...
name => Bob Smith
pay => 0
job => None

一种通用的显示工具

新打开一个文件并编写如下代码:它是一个新的、独立的模块名为classtools.py仅仅实现了这样一个类。由于其__str__print重载用于通用的内省工具它将会对任何实例有效不管实例的属性集合是什么。并且由于这是一个类所以它自动变成一个公用的工具:得益于继承他可以混合到想要使用它显示格式的任何类中。作为额外的好处如果我们想要改变实例的显示只需要修改这个类即可。

# File classtools.py
"""Assorted class utilities and tools"""
class AttrDisplay:
  """
  Provides an inheritable print overload method that displays
  instances with their class names and a name-value pair for
  each attribute stored on the instance itself(but not attrs
  inherited from its classes).Can be mixed into any class,
  and will work on any instance.
  """
  def gatherAttrs(self):
    attrs = []
    for key in sorted(self.__dict__):
      attrs.append('%s = %s' % (key,getattr(self,key)))
    return ','.join(attrs)
  def __str__(self):
    return '[%s:%s]' % (self.__class__.__name__, self.gatherAttrs())
if __name__ == '__main__':
  class TopTest(AttrDisplay):
    count = 0
    def __init__(self):
      self.attr1 = TopTest.count
      self.attr2 = TopTest.count + 1
      TopTest.count += 2
  class SubTest(TopTest):
    pass
  x, y = TopTest(), SubTest()
  print(x)
  print(y)

注意这里的文档字符串作为通用的工具我们需要添加一些功能来产生文档。

这里定义的__str__显示了实例的类及其所有的属性名和值按照属性名排序。

[TopTest:attr1 = 0,attr2 = 1]
[SubTest:attr1 = 2,attr2 = 3]

工具类的命名考虑

最后一点需要考虑的是由于classtools模块中的AttrDisplayz类旨在和其他任意类混合的通用性工具所以我们必须注意与客户类潜在的无意的命名冲突。如果一个子类无意地自己定义了一个gatherAttrs名称它很可能会破坏我们的类。

为了减少这样的名称冲突的机会Python程序员常常对于不想做其他用途的方法添加一个【单个下划线】的前缀在我们这个例子中就是_gatherAttrs。这不是很可靠如果一个子类也定义了_gatherAttrs该如何是好?但是它通常已经够用了并且对于类内部的方法这是常用的Python命名惯例。

一种更好但是不太常用的方法是只在方法名前面使用【两个下划线】符号__gatherAttrs,Python自动扩展这样的名称以包含类的名称从而使它们变得真正唯一。这一功能通常叫做【伪私有类属性】将在以后介绍。

首先要使用打印这一通用工具所需要做的是从其模块中导入它使用继承将其混合到顶层类中并且删除我们之前编写的更专门的__str__方法。新的打印重载方法将会由Person的实例继承Manager的实例也会继承。

下面就是类的最终形式:

# File person.py(start)
from classtools import AttrDisplay
class Person(AttrDisplay):
  """
  Create and process person records
  """
  def __init__(self, name, job=None, pay=0):
    self.name = name
    self.job = job
    self.pay = pay
  def last_name(self):
    return self.name.split()[-1]
  def give_raise(self, percent):
    self.pay = int(self.pay * (1+percent))
    print('total percent:%f' % percent)
class Manager(Person):
  """
  A customized Person with special requirements
  """
  def __init__(self, name, pay):
    Person.__init__(self, name, 'mgr', pay)
  def give_raise(self, percent, bonus=.1):
    Person.give_raise(self, percent+bonus)
if __name__ == '__main__':
  # self-test code
  bob = Person('Bob Smith')
  sue = Person('Sue Jones', job='dev', pay=100000)
  print(bob)
  print(sue)
  print(bob.last_name(), sue.last_name())
  sue.give_raise(.1)
  print(sue)
  print('-'*20)
  tom = Manager('Tom Jones', 50000)
  tom.give_raise(.1)
  print(tom.last_name())
  print(tom)

在这个版本中也添加了一些新的注释来记录所做的工作和每个最佳实践惯例——使用了功能性描述的文档字符串和用于简短注释的#。现在运行这段代码将会看到对象的所有属性并且最终的问题也解决了:由于AttrDisplay直接从self实例中提取了类名所有每个对象都显示其最近的(最低的)类的名称——tom现在显示为Manager而不是Person。

[Person:job = None,name = Bob Smith,pay = 0]
[Person:job = dev,name = Sue Jones,pay = 100000]
Smith Jones
total percent:0.100000
[Person:job = dev,name = Sue Jones,pay = 110000]
--------------------
total percent:0.200000
Jones
[Manager:job = mgr,name = Tom Jones,pay = 60000]

这正是我们所追求的更有用的显示我们属性显示类已经变成了一个【通用工具】可以通过继承将其混合到任何类中从而利用它所定义的显示格式。

最后:把对象存储到数据库中

我们创建的对象还不是真正的数据库记录他们只是内存中的临时对象而没有存储到文件这样更为持久的媒介中。所以现在要使用Python的一项叫做【对象持久化】的功能把对象保存。

Pickle和Shelve

对象持久化通过3个标准的库模块来实现这3个模块在Python中都可用:

  1. pickle:任意的Python对象和字节串之间的序列化
  2. dbm:实现一个可通过键访问的文件系统以存储字符串
  3. shelve:使用另两个模块按照把Python对象存储在一个文件中。

在Shelve数据库中存储对象

让我们编写一个新的脚本把类的对象存储到shelve中。在文本编辑器中打开一个名为makedb.py的新文件导入shelve模块用一个外部文件名打开一个新的shelve把对象赋给shelve中的键当我们操作完毕之后关闭这个shelve因为已经做了修改:

# File makedb.py:store Person objects on a shelve database
from person import Person, Manager
import shelve
bob = Person('Bob Smith')
sue = Person('Sue Jones', job='dev', pay='100000')
tom = Manager('Tom Jones', 50000)
db = shelve.open('persondb')
for obj in (bob, sue, tom):
  db[obj.name] = obj
db.close()

注意这里我们把对象的名字用作键从而把他们赋给shelve这么做只是为了方便在shelve中键可以是任何的字符串唯一的规则是键必须是字符串并且是唯一的。这样我们就可以针对每个键只存储一个对象。然而我们在键之下的值可以是几乎任何类型的Python对象:像字符串、列表和字典这样的内置对象用户定义的类实例以及所有这些嵌套式的组合。

运行这段代码没有输出意味着他可能有效。

交互式探索shelve

此时当前的目录下会有一个或多个真实的文件它们的名字都以‘persondb'开头。这就是我们存储的文件也就是我们的数据库是我们备份或移动存储的时候需要复制和转移的内容。

在交互式命令窗口中可以查看这些文件:

>>> import glob
>>> glob.glob('person*')
['person.py', 'person2.py', 'persondb.bak', 'persondb.dat', 'persondb.dir']
>>> print(open('persondb.dir').read())
'Tom Jones', (1024, 91)
'Sue Jones', (512, 100)
'Bob Smith', (0, 80)
>>> print(open('persondb.dat','rb').read())
b'\x80\x03cperson\nPerson\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\x03\x00\x00\x00jobq\x03NX\x03\x00\x00\x00payq\x04K\x00X\x04\x00\x00\x00nameq\x05X\t\x00\x00\x00Bob
...more omitted...

这些内容无法解读但是我们可以用常规的Python语法和开发模式来处理它即通过shelve来打开这些文件。

>>> import shelve
>>> db = shelve.open('persondb')
>>> for key in db:
...   print(key, '=>', db[key])
...
Bob Smith => [Person:job = None,name = Bob Smith,pay = 0]
Tom Jones => [Manager:job = mgr,name = Tom Jones,pay = 50000]
Sue Jones => [Person:job = dev,name = Sue Jones,pay = 100000]
>>> len(db)
3
>>> bob = db['Bob Smith']
>>> bob.last_name()
'Smith'

在这里为了载入或使用存储的对象我们不一定必须导入Person或Manager类。因为Python对一个类实例进行pickle操作它记录了其self实例属性以及实例所创建于的类的名字和类的位置。

这种方法的结果就是类实例在未来导入的时候会自动地获取其所有的类行为。

更新Shelve中的对象

现在介绍最后一段脚本编写一个程序在每次运行的时候更新一个实例以此证实我们的对象真的是持久化的。如下的updatadb.py打印出数据库并且每次把我们所存储的对象之一增加一次跟踪它的变化:

Bob Smith => [Person:job = None,name = Bob Smith,pay = 0]
Sue Jones => [Person:job = dev,name = Sue Jones,pay = 110000]
Tom Jones => [Manager:job = mgr,name = Tom Jones,pay = 50000]
Tom Jones => [Manager:job = mgr,name = Tom Jones,pay = 50000]
Sue Jones => [Person:job = dev,name = Sue Jones,pay = 121000]
Bob Smith => [Person:job = None,name = Bob Smith,pay = 0]
Bob Smith => [Person:job = None,name = Bob Smith,pay = 0]
Sue Jones => [Person:job = dev,name = Sue Jones,pay = 133100]
Tom Jones => [Manager:job = mgr,name = Tom Jones,pay = 50000]

未来方向

通过这个例子我们可以看到了Python的OOP的所有基本机制的实际运作并且学习了在代码中避免冗余性及其相关可维护性问题的方法还构建了功能完备的类来完成实际的工作。此外我们还通过把对象存储到Python的shelve中创建了正式的数据库记录从而使它们的信息持久地存在。

这之后还有更多的内容可以探讨比如扩展使用工具的范围包括Python附带的工具以及开源世界中可以免费获取的工具:

GUI:添加图形化的用户界面来浏览和更新数据库记录。可以构建能够移植到Python的tkinter的GUI或者可以移植到WxPython和PyQt这样的第三方工具的GUI。tkinter是Python自带的允许我们快速地构建简单的GUI并且是学习GUI编程技巧的理想工具。

Web站点:尽管GUI方便而且很快但Web在易用性方面胜出。Web站点可以用Python自带的基本CGI脚本编程工具来构建也可以用像Django、TurboGears、Pylons、web2Py、Zope或Google's App Engine这样的全功能的第三方Web开发框架来完成。

数据库:如果数据库变得更大或者更关键我们可以将其从shelve转移到像开源的ZODB面向对象数据库系统(OODB)这样一个功能更完备的存储机制中或者像MySQL、Oracle、PostgreSQL或SQLLite这样的一个更传统的基于SQL的数据库系统中。Python自身带有一个内置的、正在使用的SQLLite数据库。

ORM:如果我们真的迁移到关系数据库中进行存储不一定要牺牲Python的OOP工具。可以用SQLObject和SQLAlchemy这样的对象关系映射器(ORM)。

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。


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