前言

最近在學習深度學習，已經跑出了幾個模型，但Pyhton的基礎不夠扎實，因此，開始補習Python了，大家都推薦廖雪峰的課程，因此，開始了學習，但光學有沒有用，還要和大家討論一下，因此，寫下這些帖子，廖雪峰的課程連接在這里：廖雪峰
Python的相關介紹，以及它的歷史故事和運行機制，可以參見這篇：python介紹
Python的安裝可以參見這篇：Python安裝
Python的運行模式以及輸入輸出可以參見這篇：Python IO
Python的基礎概念介紹，可以參見這篇：Python 基礎
Python字符串和編碼的介紹，可以參見這篇：Python字符串與編碼
Python基本數據結構：list和tuple介紹，可以參見這篇：Python list和tuple
Python控制語句介紹：ifelse，可以參見這篇：Python 條件判斷
Python控制語句介紹：循環實現，可以參見這篇：Python循環語句
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Python高階函數：Python高階函數
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Python偏函數：Python偏函數
Python模塊：Python模塊
Python面向對象編程（1）：Python面向對象
Python面向對象編程（2）：Python面向對象（2）
Python面向對象編程（3）：Python面向對象（3）
Python面向對象編程（4）：Pyhton面向對象（4）
目錄：

• 前言
• 面向對象高級編程
• 使用slots
• 使用@property
• 多重繼承
  • MixIn
  • 小結

面向對象高級編程

數據封裝、繼承和多態只是面向對象程序設計中最基礎的3個概念。在Python中，面向對象還有很多高級特性，允許我們寫出非常強大的功能。
我們會討論多重繼承、定制類、元類等概念。

使用slots

正常情況下，當我們定義了一個class，創建了一個class的實例后，我們可以給該實例綁定任何屬性和方法，這就是動態語言的靈活性。先定義class：

class Student(object):pass

然后，嘗試給實例綁定一個屬性：

>>> s = Student() >>> s.name = 'Mike' # 動態給實例綁定一個屬性 >>> print(s.name) Mike

還可以嘗試給實例綁定一個方法：

>>> def set_age(self, age): # 定義一個函數作為實例方法 ... self.age = age ... >>> from types import MethodType >>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 給實例綁定一個方法 >>> s.set_age(25) # 調用實例方法 >>> s.age # 測試結果 25

但是，給一個實例綁定的方法，對另一個實例是不起作用的：
對于實例，方法私有

>>> s2 = Student() # 創建新的實例 >>> s2.set_age(25) # 嘗試調用方法 Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'

為了給所有實例都綁定方法，可以給class綁定方法：

>>> def set_score(self, score): ... self.score = score ... >>> Student.set_score = set_score

給class綁定方法后，所有實例均可調用：

>>> s.set_score(100) >>> s.score 100 >>> s2.set_score(99) >>> s2.score 99

通常情況下，上面的set_score方法可以直接定義在class中，但動態綁定允許我們在程序運行的過程中動態給class加上功能，這在靜態語言中很難實現。

使用__slots__

但是，如果我們想要限制實例的屬性怎么辦？比如，只允許對Student實例添加name和age屬性。

為了達到限制的目的，Python允許在定義class的時候，定義一個特殊的_slots_變量，來限制該class實例能添加的屬性：

class Student(object):__slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定義允許綁定的屬性名稱

然后，我們試試：

>>> s = Student() # 創建新的實例 >>> s.name = 'Michael' # 綁定屬性'name' >>> s.age = 25 # 綁定屬性'age' >>> s.score = 99 # 綁定屬性'score' Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

由于’score’沒有被放到slots中，所以不能綁定score屬性，試圖綁定score將得到AttributeError的錯誤。
如果加入了方法，比如

def set_age(self, age): # 定義一個函數作為實例方法self.age = age

雖然沒有增加，age這個屬性，但因為有了set_age方法，還是會增加age這個屬性。
使用slots要注意，slots定義限制屬性僅對當前類實例起作用，對繼承的子類是不起作用的：

>>> class GraduateStudent(Student): ... pass ... >>> g = GraduateStudent() >>> g.score = 9999

除非在子類中也定義_slots_，這樣，子類實例允許定義的屬性就是自身的_slots_加上父類的_slots_

使用@property

在綁定屬性時，如果我們直接把屬性暴露出去，雖然寫起來很簡單，但是，沒辦法檢查參數，導致可以把成績隨便改：

s = Student() s.score = 9999

這顯然不合邏輯。為了限制score的范圍，可以通過一個set_score()方法來設置成績，再通過一個get_score()來獲取成績，這樣，在set_score()方法里，就可以檢查參數：

class Student(object):def get_score(self):return self._scoredef set_score(self, value):if not isinstance(value, int):raise ValueError('score must be an integer!')if value < 0 or value > 100:raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')self._score = value現在，對任意的Student實例進行操作，就不能隨心所欲地設置score了：>>> s = Student() >>> s.set_score(60) # ok! >>> s.get_score() 60 >>> s.set_score(9999) Traceback (most recent call last):... ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是，上面的調用方法又略顯復雜，沒有直接用屬性這么直接簡單。
有沒有既能檢查參數，又可以用類似屬性這樣簡單的方式來訪問類的變量呢？對于追求完美的Python程序員來說，這是必須要做到的！
還記得裝飾器（decorator）可以給函數動態加上功能嗎？對于類的方法，裝飾器一樣起作用。Python內置的@property裝飾器就是負責把一個方法變成屬性調用的：

class Student(object):@propertydef score(self):return self._score@score.setterdef score(self, value):if not isinstance(value, int):raise ValueError('score must be an integer!')if value < 0 or value > 100:raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')self._score = value

@property的實現比較復雜，我們先考察如何使用。把一個getter方法變成屬性，只需要加上@property就可以了，此時，@property本身又創建了另一個裝飾器@score.setter，負責把一個setter方法變成屬性賦值，于是，我們就擁有一個可控的屬性操作：

>>> s = Student() >>> s.score = 60 # OK，實際轉化為s.set_score(60) >>> s.score # OK，實際轉化為s.get_score() 60 >>> s.score = 9999 Traceback (most recent call last):... ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到這個神奇的@property，我們在對實例屬性操作的時候，就知道該屬性很可能不是直接暴露的，而是通過getter和setter方法來實現的。
這個@property實現了一個非常重要的功能，根據操作動態實現了不同的函數，函數對人是一樣的，但程序對其進行了分類，實現了智能操作。
還可以定義只讀屬性，只定義getter方法，不定義setter方法就是一個只讀屬性：

class Student(object):@propertydef birth(self):return self._birth@birth.setterdef birth(self, value):self._birth = value@propertydef age(self):return 2015 - self._birth

上面的birth是可讀寫屬性，而age就是一個只讀屬性，因為age可以根據birth和當前時間計算出來。
小結
@property廣泛應用在類的定義中，可以讓調用者寫出簡短的代碼，同時保證對參數進行必要的檢查，這樣，程序運行時就減少了出錯的可能性。

多重繼承

繼承是面向對象編程的一個重要的方式，因為通過繼承，子類就可以擴展父類的功能。
在對一個實體進行分類的時候，會有各種判斷標準，如果把每個標準都用上，類的設計就太麻煩了，因此，我們可以實現一個多重繼承，主分類和特定屬性分類。
回憶一下Animal類層次的設計，假設我們要實現以下4種動物：

Dog - 狗狗；Bat - 蝙蝠；Parrot - 鸚鵡；Ostrich - 鴕鳥。

如果按照哺乳動物和鳥類歸類，我們可以設計出這樣的類的層次：

┌───────────────┐│ Animal │└───────────────┘│┌────────────┴────────────┐│ │▼ ▼┌─────────────┐ ┌─────────────┐│ Mammal │ │ Bird │└─────────────┘ └─────────────┘│ │┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐│ │ │ │▼ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ Dog │ │ Bat │ │ Parrot │ │ Ostrich │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘

但是如果按照“能跑”和“能飛”來歸類，我們就應該設計出這樣的類的層次：

┌───────────────┐│ Animal │└───────────────┘│┌────────────┴────────────┐│ │▼ ▼┌─────────────┐ ┌─────────────┐│ Runnable │ │ Flyable │└─────────────┘ └─────────────┘│ │┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐│ │ │ │▼ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ Dog │ │ Ostrich │ │ Parrot │ │ Bat │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘

如果要把上面的兩種分類都包含進來，我們就得設計更多的層次：

哺乳類：能跑的哺乳類，能飛的哺乳類； 鳥類：能跑的鳥類，能飛的鳥類。

這么一來，類的層次就復雜了：

┌───────────────┐│ Animal │└───────────────┘│┌────────────┴────────────┐│ │▼ ▼┌─────────────┐ ┌─────────────┐│ Mammal │ │ Bird │└─────────────┘ └─────────────┘│ │┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐│ │ │ │▼ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ MRun │ │ MFly │ │ BRun │ │ BFly │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘│ │ │ ││ │ │ │▼ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ Dog │ │ Bat │ │ Ostrich │ │ Parrot │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘

如果要再增加“寵物類”和“非寵物類”，這么搞下去，類的數量會呈指數增長，很明顯這樣設計是不行的。

正確的做法是采用多重繼承。首先，主要的類層次仍按照哺乳類和鳥類設計：

class Animal(object):pass# 大類: class Mammal(Animal):passclass Bird(Animal):pass# 各種動物: class Dog(Mammal):passclass Bat(Mammal):passclass Parrot(Bird):passclass Ostrich(Bird):pass

現在，我們要給動物再加上Runnable和Flyable的功能，只需要先定義好Runnable和Flyable的類：

class Runnable(object):def run(self):print('Running...')class Flyable(object):def fly(self):print('Flying...')

對于需要Runnable功能的動物，就多繼承一個Runnable，例如Dog：

class Dog(Mammal, Runnable):pass

對于需要Flyable功能的動物，就多繼承一個Flyable，例如Bat：

class Bat(Mammal, Flyable):pass

通過多重繼承，一個子類就可以同時獲得多個父類的所有功能。

MixIn

在設計類的繼承關系時，通常，主線都是單一繼承下來的，例如，Ostrich繼承自Bird。但是，如果需要“混入”額外的功能，通過多重繼承就可以實現，比如，讓Ostrich除了繼承自Bird外，再同時繼承Runnable。這種設計通常稱之為MixIn。

為了更好地看出繼承關系，我們把Runnable和Flyable改為RunnableMixIn和FlyableMixIn。類似的，你還可以定義出肉食動物CarnivorousMixIn和植食動物HerbivoresMixIn，讓某個動物同時擁有好幾個MixIn：

class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):pass

MixIn的目的就是給一個類增加多個功能，這樣，在設計類的時候，我們優先考慮通過多重繼承來組合多個MixIn的功能，而不是設計多層次的復雜的繼承關系。

Python自帶的很多庫也使用了MixIn。舉個例子，Python自帶了TCPServer和UDPServer這兩類網絡服務，而要同時服務多個用戶就必須使用多進程或多線程模型，這兩種模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通過組合，我們就可以創造出合適的服務來。

比如，編寫一個多進程模式的TCP服務，定義如下：

class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):pass

編寫一個多線程模式的UDP服務，定義如下：

class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):pass

如果你打算搞一個更先進的協程模型，可以編寫一個CoroutineMixIn：

class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixIn):pass

這樣一來，我們不需要復雜而龐大的繼承鏈，只要選擇組合不同的類的功能，就可以快速構造出所需的子類。

小結

由于Python允許使用多重繼承，因此，MixIn就是一種常見的設計。
只允許單一繼承的語言（如Java）不能使用MixIn的設計。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记：面向对象高级编程（上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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