在前面,我用了3篇文章解釋python的面向對象:html
本篇是第4篇,用一個完整的示例來解釋面向對象的一些細節。python
例子的模型是父類Employe和子類Manager,從類的定義開始,一步步完善直到類變得完整。網絡
如今,假設Employe類有3個屬性:名字name、職稱job和月薪水pay。數據結構
定義這個類:app
class Employe(): def __init__(self, name, job=None, pay=0): self.name = name self.job = job self.pay = pay
這裏爲__init__()
的job參數提供了默認值:None,表示這個員工目前沒有職稱。對於沒有職稱的人,pay固然也應該是0。這樣建立Employe對象的時候,能夠只給參數name。ide
例如:函數
if __name__ == "__main__": longshuai = Employe("Ma Longshuai") xiaofang = Employe("Gao Xiaofang", job="accountant", pay=15000)
上面的if判斷表示這個py文件若是看成可執行程序而不是模塊,則執行if內的語句,若是是以模塊的方式導入這個文件,則if內的語句不執行。這種用法在測試模塊代碼的時候很是方便。工具
運行該py文件,獲得結果:測試
<__main__.Employe object at 0x01321690> <__main__.Employe object at 0x01321610>
每一個Employe對象的name屬性由姓、名組成,中間空格分隔,如今想取出每一個對象的名。對於普通的姓 名
字符串,可使用字符串工具的split()函數來處理。ui
例如:
>>> name = "Ma Longshuai" >>> name.split()[-1] 'Longshuai'
因而能夠在longshuai和xiaofang這兩個Employe對象上:
print(longshuai.name.split()[-1]) print(xiaofang.name.split()[-1])
結果:
Longshuai Xiaofang
與之相似的,若是想要爲員工按10%加薪水,能夠在每一個Employe對象上:
xiaofang.pay *= 1.1 print(xiaofang.pay)
不管是截取name的名部分,仍是加薪水的操做,都是Employe共用的,每一個員工均可以這樣來操做。因此,更合理的方式是將它們定義爲類的方法,以便後續的代碼複用:
class Employe(): def __init__(self, name, job=None, pay=0): self.name = name self.job = job self.pay = pay def lastName(self): return self.name.split()[-1] def giveRaise(self, percent): self.pay = int(self.pay * (1 + percent)) if __name__ == "__main__": longshuai = Employe("Ma Longshuai") xiaofang = Employe("Gao Xiaofang", job="accountant", pay=15000) print(longshuai.lastName()) print(xiaofang.lastName()) xiaofang.giveRaise(0.10) print(xiaofang.pay)
上面的giveRaise()方法中使用了int()進行類型轉換,由於整數乘以一個小數,返回結果會是一個小數(例如15000 * 0.1 = 1500.0
)。這裏咱們不想要這個小數,因此使用int()轉換成整數。
如今定義Employe的子類Manager。
class Manager(Employe):
Manager的薪水計算方式是在原有薪水上再加一個獎金白分別,因此要重寫父類的giveRaise()方法。有兩種方式能夠重寫:
雖然有了父類的方法,拷貝修改很方便,但第一種重寫方式仍然是不合理的。合理的方式是採用第二種。
下面是第一種方式重寫:
class Manager(Employe): def giveRaise(self, percent, bonus=0.10): self.pay = int(self.pay * (1 + percent + bonus))
這種重寫方式邏輯很簡單,可是徹底否認了父類的giveRaise()方法,完徹底全地從新定義了本身的方法。這種方式不合理,由於若是修改了Employe中的giveRaise()計算方法,Manager中的giveRaise()方法也要修改。
下面是第二種在父類方法基礎上擴展,這是合理的重寫方式。
class Manager(Employe): def giveRaise(self, percent, bonus=0.10): Employe.giveRaise(self, percent + bonus)
第二種方式是在本身的giveRaise()方法中調用父類的giveRaise()方法。這樣的的好處是在須要修改薪水計算方式時,要麼只需修改Employe中的,要麼只需修改Manager中的,不會同時修改多個。
另外注意,上面是經過硬編碼的類名Employe來調用父類方法的,雖然不適合後期維護。但好在並無任何影響。由於調用時明確指定了第一個參數爲self,而self表明的是對象自身,因此邏輯上仍然是對本對象的屬性self.pay進行修改。
Python支持另外一隻更好的調用父類方法的方式:super()。這個函數有點複雜,但對於基本的調用父類方法來講,用法無比的簡單。修改上面的Manager類:
class Manager(Employe): def __init__(self, name, pay): super().__init__(name, "mgr", pay) def giveRaise(self, percent, bonus=0.10): super().giveRaise(percent + bonus)
測試下:
if __name__ == "__main__": wugui = Manager("Wu Xiaogui", "mgr", 15000) wugui.giveRaise(0.1, 0.1) print(wugui.pay)
通常在重寫方法的時候,只要容許,就應該選擇在父類基礎上進行擴展重寫。若是真的須要定義徹底不一樣的方法,能夠不要重寫,而是在子類中定義新的方法。固然,若是真的有需求要重寫,且又要否認父類方法,那也沒辦法,不過這種狀況基本上都是由於在類的設計上不合理。
對於子類Manager,每次建立對象的時候其實沒有必要去傳遞一個參數"job=mgr"的參數,由於這是這個子類天然具有的。因而,在構造Manager對象的時候,可讓它自動設置"job=mgr"。
因此,在Manager類中重寫__init__()
。既然涉及到了重寫,就有兩種方式:(1)徹底否認父類方法,(2)在父類方法上擴展。不管什麼時候,總應當選第二種。
如下是Manager類的定義:
class Manager(Employe): def __init__(self, name, pay): Employe.__init__(self, name, "mgr", pay) def giveRaise(self, percent, bonus=0.10): Employe.giveRaise(self, percent + bonus)
如今構造Manager對象的時候,只需給name和pay就能夠:
if __name__ == "__main__": wugui = Manager("Wu Xiaogui", 15000) wugui.giveRaise(0.1, 0.1) print(wugui.pay)
有些父類中的方法可能會要求子類必須重寫。
本文的這個示例很差解釋這一點。下面簡單用父類Animal、子類Horse、子類Sheep、子類Cow來講明,這個例子來源於我寫的面向對象相關的第一篇文章:從代碼複用開始。
如今要爲動物定義叫聲speak()方法,方法的做用是輸出"誰發出了什麼聲音"。看代碼便可理解:
class Animal: def __init__(self, name): self.name = name def speak(self): print(self.name + " speak " + self.sound()) def sound(self): raise NotImplementedError("you must override this method")
在這段代碼中,speak()方法調用了sound()方法,但Animal類中的sound()方法卻明確拋出異常"你必須本身實現這個方法"。
爲何呢?由於每種動物發出的叫聲不一樣,而這裏又是經過方法來返回叫聲的,不是經過屬性來表示叫聲的,因此每一個子類必須定義本身的叫聲。若是子類不定義sound(),子類對象調用self.sound()
就會搜索到父類Animal的名稱空間上,而父類的sound()會拋出錯誤。
如今在子類中重寫sound(),可是Cow不重寫。
class Horse(Animal): def sound(self): return "neigh" class Sheep(Animal): def sound(self): return "baaaah" class Cow(Animal): pass
測試:
h = Horse("horseA") h.speak() s = Sheep("sheepA") s.speak() c = Cow("cowA") c.speak()
結果正如預期,h.speak()和s.speak()都正常輸出,但c.speak()會拋出"you must override this method"的異常。
再考慮一下,若是父類中不定義sound()會如何?一樣會在c.speak()時拋出錯誤。雖然都會終止程序,可是這已經脫離了面向對象的代碼複用原則:對於對象公有的屬性,都應該抽取到類中,對於類所公有的屬性,都應該抽取到父類中。sound()顯然是每種動物都應該具有的屬性,要麼定義爲子類變量,要麼經過類的方法來返回。
以前也提到過,若是能夠,儘可能不要定義類變量,由於這破壞了面向對象的封裝原則,打開了"黑匣子"。因此最合理的方法,仍是每一個子類重寫父類的sound(),且父類中的sound()強制要求子類重寫。
若是用print()去輸出咱們自定義的類的對象,好比Employe對象,獲得的都是一個元數據信息,好比包括類型和地址。
例如:
print(longshuai) print(xiaofang) ## 結果: <__main__.Employe object at 0x01321690> <__main__.Employe object at 0x01321610>
咱們能夠自定義print()如何輸出對象,只需定義類的__str__()
方法便可。只要在類中自定義了這個方法,print()輸出對象的時候,就會自動調用這個__str__()
取得返回值,並將返回值輸出。
例如,在輸出每一個Employe對象的時候,都輸出它的name、job、pay,並以一種自定義的格式輸出。
class Employe(): def __init__(self, name, job=None, pay=0): self.name = name self.job = job self.pay = pay def lastName(self): return self.name.split()[-1] def giveRaise(self, percent): self.pay = int(self.pay * (1 + percent)) ## 重載__str__()方法 def __str__(self): return "[Employe: %s, %s, %s]" % (self.name, self.job, self.pay)
如今再print()輸出對象,將獲得這個對象的信息,而不是這個對象的元數據:
print(longshuai) print(xiaofang) ## 結果: [Employe: Ma Longshuai, None, 0] [Employe: Gao Xiaofang, accountant, 15000]
實際上,print()老是會調用對象的__str__()
,若是類中沒有定義__str__()
,就會查找父類中的__str__()
。這裏Employe的父類是祖先類object,它正好有一個__str__()
:
>>> object.__dict__["__str__"] <slot wrapper '__str__' of 'object' objects>
換句話說,當Employe中定義了__str__()
,就意味着重載了父類object的__str__()
方法。而這個方法正好是被print()調用的,因而將這種行爲稱之爲"運算符重載"。
可能從print()上感覺不到爲何是運算符,換一個例子就很好理解了。__add__()
是決定加號+
運算模式的,好比3 + 2
之因此是5,是由於int類中定義了__add__()
。
>>> a=3 >>> type(a) <class 'int'> >>> int.__dict__["__add__"] <slot wrapper '__add__' of 'int' objects>
這使得每次作數值加法運算的時候,都會調用這個__add__()
來決定如何作加法:
實際上在類中定義構造函數__init__()
也是運算符重載,它在每次建立對象的時候被調用。
還有不少運算符能夠重載,加減乘除、字符串串聯、大小比較等等和運算符有關、無關的均可以被重載。在後面,會專門用一篇文章來介紹運算符重載。
對象也是一種數據結構,數據結構能夠進行序列化。經過將對象序列化,能夠實現對象的本地持久性存儲,還能夠經過網絡套接字發送給網絡對端,而後經過反序列化能夠還原獲得徹底相同的原始數據。
序列化非本文內容,此處僅是介紹一下該功能,後面我會寫幾篇專門介紹python序列化的文章。