面向对象概念
面向过程
也就是过程，解决过程的流程，相当于流水线一样的
把问题流程化
优点：
将复杂的流程简单化
缺点：
可扩展性差
面向对象
对象：特征与技能的结合体
有点：
可扩展性强
缺点：
编程复杂高
应用场景：
用户需求经常变化，游戏，企业内的应用
类就是一系列对象相似特征与技能的结合体
强调：站在不同的角度中，得到的分离是不同的
在现实世界：现有对象后总结出来类
在编程世界：先定义类，后调用类来产生对象
# 抽象： 抽取相同的地方
一切接对象
站在不同的角度上 定义的类是不同的
现实中的类不等于程序中的类 现实中的公司类，在程序中要拆分到部门，业务
有是为了编程需求 程序中定义的类在现实中是不存在的，比如策略类 显示中是不存在的，但是在程序中非常常见
python 一切皆对象 在python3中的统一类类型的概念
比如：
class list 类 只是继承了 列表相似的功能进去
# 这两对象实例化是一个不同过的对象
# 那么对象中的方法也是不同
l1 = [1,2,3] # l = list([1,2,3])
l2 = [1,2,4] # l = list([1,2,4])
那么 l 变量就是list class类的实例化对象 name l 就可以使用list中的那个方法
比如： l.append()
Class基础语法关键字
class 类名：
def 方法名(self,参数1，参数2.....):
pass
执行类：
对象 实例化类
实例对象=类名()
实例对象.方法名(参数1，参数2...)
案例：
class Name(object): # 创建对象
def get_name(self): # 创建对象中的方法
return 'name'
# name 对象 Name() 实例化类
name = Name()
# 利用对象调用内部方法
name.get_name()
1.初始化方法init
在实例化对象时,会自动触发__init__方法
class 中的 name = Name() 被称为实例化对象
1.init方法的定义
class 类名：
def __init(self):
pass
2.对实例变量进行定义(当前类下的全部方法都可以使用)
class C：
def __init(self,val):
# 参数的传递：1.通过实例对象传递 2.通过自定义传递
self.val = val # val是在实例化对象时传入参数123 实例变量
self.a = '777' # 自行定义的实例变量
C('123')
3.__init__的过程
1.执行class()实例化
2.在执行对class进行实例化时 会限制性__new__(cls)方法 创建一个内存区域 cls参数就是当前类本身
3.才会执行__init__(self,)方法self 是内部提供的参数，内部存储的是基于实例化的一个内存区域（默认为空），使用__init__方法可以将数据存储在方法中，通过self进行调用存储的数据
4.self 是个参数接收了class的实例化在new方法执行完毕创建内存区域后,init方法接收并且将方法参数存储到内存区域，使用self进行调用
4.当实例化两个对象时 内存地址时不同的
class Name(object): # 创建对象
def __init__(self):
print('我是init方法') # 后执行
def __new__(cls, *more):
print('我是new方法') # 先执行
return super().__new__(cls, *more)
# name 对象 Name() 实例化类
name = Name()
print(id(name)) # 2140846747360
name2 = Name()
print(id(name2)) # 2140846747120
实例化时 将对象当成参数传入到self中，self内是一个内存区域，存放着类中的方法和数据。
2.class的成员修饰符
1.成员 类变量 实例变量
实例变量：封装到实例化对象中,只有实例化对象才能调用,在类中属于局部变量
类变量: 封装到类中,类可以调用同时实例化对象也可以调用,在类中属于全局变量
class N(object):
age = 18 # 类变量
def __init__(self, name):
self.name = name # 实例变量
n = N('zss') # 实例化对象
print(n.age) # 实例化对象调用age 打印18
print(n.name) # 实例化对象调用name 打印zss
print(N.age) # 类只能调用类变量无法调用实例变量
# 备注：
优先去实例变量中找，找不到，去类变量找
2.对类内部的变量进行添加与修改
class N(object):
age = 18
def __init__(self, name):
self.name = name
n = N('zss')
n.name = '修改实例变量' # 修改
n.type = '添加一个实例变量' # 添加
N.age = 999 # 修改类变量
N.pee = '添加类变量' # 添加类变量
通过 n.__dict__ 查看实例对象中全部的内容(只有__init__的变量)
通过 N.__dict__ 查看类中的全部内容(不包过__init__的变量)
读：如果实例变量中没有，就去类变量中找
写：类添加和实例变量添加，不受影响，使用类名就是类添加变量，使用对象就是实例变量添加
2.成员修饰符
# 区别
公有：任何地方都可以调用
私有：只能在自己类中使用
定义：__双下划线定义
class N(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name # 公有的实例变量，任何地方都可以调用
self.__age = age # 私有的实例变量，只能在内部使用
def __func(self): # 私有方法
pass
def func2(self): # 共有方法
pass
n = N('zss', 18)
# 怎么实现调用类中的私有方法
class N(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.__age = age
def __func(self):
pass
因为共有方法可以被外部调用,私有只能被内部调用,那么就使用外部调用内部
def func2(self): # 使用共有调用私有
self.__func()
print(self.__age)
n = N('zss', 18)
n.func2()
# 关于共有与私有的使用
1.想要外部调用就是公有
2.想要内部成员只是作为辅助其他成员 就用私有
3.成员是否作为独立功能暴露给外部，让外部调用
3.外部硬执行私有方法变量
案例：
class foo：
def __init__(self,a1,a2):
self.a1 =a1
self.__a2 =a2
def __f1(self):
pass
def f2(self):
self.__f1
obj = foo() # 实例化
#调用内部私有变量
print(obj._foo__a2) #实例化对象._类名 私有成员
#调用内部私有方法
obj._foo__f1() #实例化对象._类名 私有方法
3.使用类封装分页方法
class Pagination:
def __init__(self, current_page, per_pagr_num=10):
self.per_pagr_num = per_pagr_num #实例化默认值
if current_page.isdecimal():
# 判断起始值，如果输入的不是数字，起始值就等于1
self.current_page = 1
return
current_page = int(current_page) # 转换为init类型
if current_page < 1:
#判断起始值，如果起始值小于1，起始值等于1
self.current_page = 1
return
# 实例化起始值
self.current_page = current_page
# 在__init__ 方法中设置值，并且执行一些代码。经过判断后将起始值进行实例化
@property # 定义为属性 不要加括号进行调用执行
def start(self): # 起始位置
#返回 起始值-1*默认值，起始位置
return (self.current_page - 1) * self.per_pagr_num
@property
def end(self):
# 返会 尾部 起始*默认值
return self.current_page * self.per_pagr_num
# 每次浏览10个数据
list = [1w数据]
if __name__ == "__main__":
while True:
page = input(">>>")
pa_object=Pagination(page,10) # 获取实例化对象，将用户输入的值传进去
list_object = list[pa_object.start:pa_object.end] # 进行切片，实例化对象调用 类中的起始方法和尾部方法
for i in list_object:
print(i) # 将切片的内容进行循环打印
4.class的3大特征封装继承多态
1.封装
特征：
封装，继承，多态
1.封装
# 封装方法：隔离复杂度
# 将类内部的复杂类型给隐藏起来
# 将简单的接口暴露给用户，将复杂的流程隐藏起来
分装的扩展性：
使用者不需要知道内部的逻辑，只需要接口的怎么调用就可以
创建者，只需要将内部的逻辑编写完整，将需要暴露的外部接口暴露就可以
体现在两个方面
1.将同一类方法封装到类中 ：西瓜和苹果都是水果类的
2.将数据封装到对象中，在实例化对象时，通过__init__初始化方法封装到实例化的对象中
便于以后使用
封装的体现:
class 信息：
def __init__(self,n1)
self.n1 = n1
def 发微信（self）：
print(self.n1)
def 发短信（self）：
print(self.n1)
def 发微博（self）：
print(self.n1)
对象 = 信息（xxxxxxxxx） # 在实例化时将数据封装到类中
对象 = 信息（） 将类中的方法 封装到对象中（变量），通过对象进行调用
对象.发短信()... # 公用一个参数实现不同的效果
1.对类进行实例化时
2.执行init方法，init的n1接受传入的值
3.在将数据封装到 init方法中 self.n1 = n1
4.在内存区域开辟一个 存储 n1 = n1的数据
5.对象 会成为参数传入到self的内存中 self内部就存储这信息类的方法和数据
4.总结
总结：
1.封装：将方法，数据封装到对象中，便于以后使用
2.继承：将功能中的公共方法放到父类中，让子类继承使用
3.多态：python参数是多态的，但是内部的方法是有约束的，只有相同的方法，才可以
2.继承
1.继承
继承的作用：增加代码的复用性,类与类之间的关系，解决代码的冗余问题，重用性提高
两个类同时都有一个方法，那么可以将方法重新创建一个类，放另外两个类继承。
子类可以继承父类的方法和类变量（数据）（不属于拷贝，父类的还是父类的，子类可以用）
class Base：
def func(self):
pass
class Son(Base): son类继承了 base类
def show(self):
pass
class Func(Base):
pass
son = Son()
son.show()
func = Func()
func.show() # 优先在自己的类中去找，没有就去父级中去找.
# 继承的类被成为 父类和基类
# 被继承的类被成为 派生类的子类
类.__bases__ # 查看当前的继承关系
类名.mro() # 查看继承关系
2.类的查询方法
查找的方式：
深度优先 和 广度优先
只有在python2中 分为 新式类 和 经典类之分
在python2中 子类和父类没有继承object类
class A: # 经典类
pass
class B(A):
pass
在python2中继承了object类 被称为新式类
class A(object): # 新式类
pass
class B(A):
pass
在python3 默认基础object 都是新式类
class A:
pass
print(A.__bases__) # (<class 'object'>,)
新式类与经典类查找顺序不同
经典类： 是深度优先
例如：
class A(B,C,D)
pass
先从继承的B类开始一直找到B类的父类的尽头
在去继承的C类开始找找到C类父类的尽头
在去找继承D类父类的尽头
新式类： 是广度优先
最深的继承的类不会先找，而是平行到相邻类中找，到最后在找最深的继承类
3.多态
3.多态
传入的数据类型多种形态的（参数时多种形态，传入的参数都必须要有同样的方法）
方法是有约束的，参数时多态的任意类型，函数内部调用的方法规则
多态性是面向对象编程的又一个重要特征，它是指在父类中定义的属性和方法被子类继承之后，可以具有不同的数据类型或表现出不同的行为，这使得同一个属性或方法在父类及其各个子类中具有不同的含义
值的是可以不在考虑对象的类型下而直接使用对象本身
增加程序的灵活性
增加程序的扩展性
鸭子类型：
根本不用在乎多种类型的使用
例如：
开车，只要学会开车，那么全部的类型车就可以开(奥迪....)
鸭子类型:
比如：
不让子类继承父类(强制的abc.ABCMeta抽象类)
而是让子类模拟父类
代码比喻：
文件类型类 有读 和写文件
class File:
def read(slfe):
pass
def write(self):
pass
# 磁盘类
class Disk:
def read(slfe):
pass
def write(self):
pass
# text 类
class Text:
def read(slfe):
pass
def write(self):
pass
def func(obj):
obj.read()
他们有都是由两个方式 read 和 write 两种方式
text = Text()
disk = Disk()
# 这中就是鸭子类型 有相同的方法或者方式 但是没有什么直接的关系
# Python崇尚的就是 只要像鸭子，走路像，叫声像 就可以
# 不用考虑类像的具体类型
text.read()
disk.read()
5.super的用法
也就是，当自己类中派生的存在，那么就是用自己的，不在使用父类的属性
现在对象中的找对象的命名空间中，在从对象当前类中的找，在去父类中找
class A:
def __init__(self):
pass
def show(self):
print(123)
class Func(A):
name = 123 # 这就是派生属性
def show(self):
print(456)
f = Func()
f.show() 那么他就是还是用自己的类中的show方法
******* 在子类中重用父类的属性 *****
# 指明道姓的方法式进行使用初始化方法 不依赖继承
class A:
def __init__(self, name):
self.name = name
def show(self, age):
print(123)
class B(A):
#def __init__(self,name,age):
#self.name = name
#self.age = age # 子类在初始值中需要多添加一个，那么就是重写init方法
def __init__(self,name,age)
A.__init__(self,name) # 那么就是用指明道姓的方式进行调用父类原有的init方法
self.age = age
def show(self, age):
# 在子类中使用父类的方法和属性
A.show(self, age) # 1.指明道姓的使用，没有使用到继承的概念，而是使用了类名调用内部方法函数
print(4456)
b = B('123')
b.show(666)
******** super() **********
2. 第二种情况子类需要有自己的初始化方法，进行对象的独特的值
使用super可以 对象的方式进行调用父类的中的方法
使用 super() 依赖继承 具体依赖是那个类的实例化对象，他存在的mro继承关系，而不是取决于super() 存在那个类
class A:
def __init__(self, name):
self.name = name
def func(self):
print(123)
# super 是在mro列表中 进行继承 按照mro继承顺序去找方法
# super 是按照当前 实例化对象的mro 列表进行找继承关系，不是super在那个类中，他就是那个类的
class B(A):
def __init__(self, name, age):
# python2需要将自己的类名，与self实例化对象与参数传入
# super(B, self).__init__(name)
# python3 可以省略掉super内的参数
super().__init__(name)
self.age = age
def show(self):
# 子类使用super(自己的类名,当前的实例化对象self)
super(B, self).func()
b = B('HAHA',18)
b.show()
抽象类的使用与概念
python 提供了抽象类的概念，提供了一个接口的方式
模仿java 模仿 interface接口
抽象类：将全部的类抽取比较像的部分，形成一个父类，让子类继承父类必须使用当前的父类的方法,必须让继承父类的子类必须按照父类的规定进行使用
import abc # 1.导入abc模块
# 继承metaclass=abc.ABCMeta ，那么这个子类继承当前的父类必须强制的使用内部的方法名
# 这个类只做规范，不完成具体的效果
# 通过抽象类，实现子类的规范
# 抽象类，只能被继承不能被实例化
# 抽象类，本质上还是一个类，还是可以遵从类属性的查找原则
class Animal(metaclass=abc.ABCMeta): # 2.定义抽象类，继承metaclass=abc.ABCMeta
@abc.abstractmethod # 3.强制规范继承子类的中的方法
def run(self):
pass
@abc.abstractmethod
def eat(self):
pass
# 只要子类继承了当前的父类方法 就必须实现当前内部的方法
class People(Animal):
def run(self):
print('people')
def eat(self):
pass
凡是继承当前抽象类，那么必须定义父类中的定义的方法，那怕不实现也可以
进阶使用
1.类中的3种方法
1.绑定方法 __init__(self)方法 ：对象调用
默认参数时self，self代指实例对象，内部存放着类的方法和实例变量/类变量
2.类方法 @classnethod ：类名调用
默认参数 cls ，cls就是代指这整个类。作用：在方法内部使用 类 就用类方法
3.静态方法 @staticmethod ：类名调用
无默认参数，作用：如果方法内部只是一些简单的逻辑，不适用参数，就可以使用静态方法
使用方式案例：
class foo：
def __init__(self):
pass
#绑定方法,用的最多
def show1（self）： self 指向 实例对像 a
pass
@classmethod # 类方法
def show2（cls）： # cls 指向 类名 foo
pass
@staticmethod #静态方法
def show3（）：
pass
a = foo（） # 实例化对象
a.show1（） #绑定方法调用
foo.show2（） #类方法调用 当执行时，将类当成参数 传入show2 第一个参数cls
foo.show3（） #静态方法
绑定方法的特殊
1.使用类名进行调用内部的方法函数时，需要对应的传入指定的位置参数self
而且类名调用的方法函数，就是一个普通的函数
2.绑定方法是给实例化对象使用，绑定不同的对象效果也是不同的
而对象调用内部的方法函数时，默认自动将对象本身传入到方法函数中的self中
也就是 a1.learn(a1) 将对应本身默认传入参数
总结：对象来调用自己内部的绑定方法时，会将对象本身当为第一个参数(self)传入到方法中
剩余的参数，该怎么传入就怎么传入
类中的方法函数，是给对象使用，那个对象来调用，就将他当为第一个参数传入
如果对象的名称空间中这个参数存在，那么就是用对象的名称空间中的
如果名称空间中的参数不存在，就会使用类中的参数
和函数中的局部和全局的概念是相同的意思
如果对象名称空间(局部)不存在的，那么就使用类空间中的(全局的)
当找不到也不会去类外部找
绑定方法 如果用类名调用内部的方法是不同函数 用对象调用方法是绑定函数 同时他们的内存地址是不同的
# 注意当使用类去调用内部的函数时，需要对应的传入self位置参数 类本身传递进去
# 使用对象调用，那么会自动将对象本身传递到self中
2.类中的三个特殊属性property
属性是由绑定方法和装饰器组成的。
class Func:
@property # 使用最多
def func1(self):
print('执行property')
@func1.setter # 很少 不能使用func2作为装饰对象 因为不存在
def func2(self, val): # val接收赋值
print(val)
@func1.deleter # 很少 不能使用func3作为装饰对象,因为不存在
def func3(self):
print('deleter')
a = Func()
a.func1
a.func2 = 123 # 将123赋值给val 同时执行当前函数
del a.func3 # 不是删除只是执行
方法1：
定义规则：@方法名.setter，方法中需要多加一个value参数
使用方式：a.func2 = 123 参数value可以接受 添加的值
方法2：
定义规则：在方法上加入：@property
使用方法：a.func 在调用方法时可以不用加括号
方法3：
定义规则：@方法名.deleter
使用方式：del a.func3 执行方法
3.类中的其他方法内置1
class Func:
# 初始化方法
# 实例化对象时自动触发，实例化类是时传入的参数会存放在self,self代指对象
def __init__(self, name):
self.name = name
# 构造方法
def __new__(cls, *args, **kwargs):
# 在实例化对象 先执行 __new__，创建一个空的对象，返回给 init 的 self中
return object.__new__(cls)
# 字符串方法 当进行打印类时，就会直行str方法 可以对类进行说明
def __str__(self):
return "这是一个不同的方法类" # 执行str 必须返回一个字符串，或者返回类中的变量，变量必须是字符串类型
# 字典方法 在类中定义后调用返回当前定义的内容
@property
def __dict__(self):
return '7788'
# 如果不在类中使用 那么会将init 初始化的变量以字典形式返回
'''
例如:
class A:
def __init__(self,a1,a2):
self.a1 =a1
self.a2 =a2
A = A(11,12)
print(A.__dict__) # {'a1': 11, 'a2': 12}
'''
a = Func('zzz')
4.类方法其他方法内置2
class Func:
def __call__(self, *args, **kwargs):
print(args, kwargs) # ('666', '777') {}
return '110'
a = Func()
print(a('666', '777')) # 打印返回值 110
call 作用使实例化对象需要加括号进行调用执行的方法
当实例对象('可以传入参数') 就会直行call方法,不会影响类中的其他方法调用
5.类方法其他方法3
字典支持 对象["xx"]取值 对象["xx"] =123 赋值 del 对象["xx"] 删除键值对
__setitem__ __getitem__ __delitem__
class Func:
def __setitem__(self, key, value):
'''字典赋值操作'''
print(key, value)
def __getitem__(self, item):
'''字典get操作'''
print(item)
def __delitem__(self, key):
'''字典的删除操作'''
print(key)
a = Func()
a['666'] = 777 # 执行setitem
a['666'] # 执行getitem
del a['666'] # 执行delitem
当时实例对象按照字典形式执行方式时 会触发当前三个方法
6.类方法其他方法4
让对象支持with 上下文语法 执行
class Func:
def __enter__(self): # 在操作之前执行操作
return '测试执行中'
def __exit__(self,*args,**kwargs): # 在操作之后在执行别的代码
print('执行结束')
a = Func()
with a as e:
print(e)
'''
1.先执行__enter__方法 返回值赋值给e
2.执行完毕__enter__方法才会执行 __exit__方法
'''
让两个实例对象进行加减
#让两个实例对象进行相加
class A():
def__add__(self,other):
return # 想让他返回什么就返回是什么，v3获得返回值
a = A() # 实例化
a1= A() # 实例化
v3 = a+a1 # 当两个对象相加时执行add方法 +号后面的对象当成参数传入 other中
# v3 等于 add 返回的结果
7.类方法其他方法5
迭代器的定义：
1.在定义类 中 必须有__iter__ 和__next__两个方法
2.__iter__ 返回对象本身 就是 self，将self返回
3.__next__ 返回下一个数据，没有数据就执行 stopiteration异常
迭代器的定义：
1.在定义类 中 必须有__iter__ 和__next__两个方法
2.__iter__ 返回对象本身 就是 self，将self返回
3.__next__ 返回下一个数据，没有数据就执行 stopiteration异常
迭代器类
class A(object)：
def __init__(self):
self.count = 0
def __iter__(self): # 条件1
return self # 条件3
def __next__(self): # 条件2
self.count +=1
if self.count == 3:
raise stopiteration()
return self.count
# 符合三个条件
a = A() # 迭代器对象
# 方法1：
v1 = next(a) 1
v2 = next(a) 2
v3 = next(a) 抛出异常
# 方法2：
for i in a ： # for循环内部自动执行next
print（i）
#先执行 __iter__ 方法 获取返回值 self
#for循环内部自动执行next
#当结束后，抛出异常
#for循环依赖于迭代器一个个取值
#内部先执行 __iter__ 并获取迭代器对象，不断的执行迭代器对象next方法
生成器
生成器属于迭代器的一种
def func():
yield 1
# 创建生成器对象(根据生成器类generator创建对象)
# 内部声明两个方法： __iter__ 和__next__两个方法
# 可以通过 next() 取值 也可以通过for循环取值
#for 循环取值
#内部先执行 __iter__ 并获取迭代器对象，不断的执行迭代器对象next方法
可迭代对象
# 定义：如果类中有 __iter__ 且返回一个迭代对象，就成为这个类是可迭代对象
class A(object)：
def __iter__(self):
return #迭代器对象 也可以返回生成器对象
a = A()
#a 被成为可迭代对象
# 可以被for 循环
for i in a ：
pass
可迭代对象和迭代器组合
class A(object)：
def __init__(self):
self.count = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.count +=1
if self.count == 3:
raise stopiteration()
return self.count
class A1(object)：
def __iter__(self):
return A()可迭代对象
for i in A1():
print(i)
8.类中的内置方法总结
1.@classmethod 类方法 参数cls
2.@staticmethod 静态方法 无参数
3.@property 在执行类中的方法时不用加括号
4.callable(函数名) 判断执行对象是否后面可以加括号
5.super() 按照mro的方法向上找到父类成员关系(优先取找父级的方法) 如果父类没有，就会报错
6.type ，获取对象的类型
7.isinstance(实例化对象，父类) 判断对象是不是某个类的继承或者子类 返回True/False
8.issubclass() 判断是否是类的子孙类 返回True/False
9.类使用嵌套
class student(object):
#学生
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.aeg = age
def messaage(self):
data = "{},{}".format(self.name ,self.aeg)
print(data)
class classes(object):
#班级
def __init__(self,title):
self.title = title
self.student_list = []
def add_student(self,stu_object): # 传入单个值
self.student_list.append(stu_object)
def add_students(self,stu_object_list): #传入一个列表
for i in stu_object_list:
self.add_student(i)
def show_members(self):
for i in self.student_list:
print(i)
s1 = student("123",12) #s1 是一个学生对象 student类的全部的方法和变量
s2 = student("4565",13) #s1 是一个学生对象 student类的全部的方法和变量
c1 = classes("年级")
c1.add_student(s1) # 获取的结果列表中包含着对象s1，需要进行 点操作出来
c1.add_students([s1,s2])
#A类的对象，传入B类中，在B类中，可以使用A类的方法
class A(object):
# 学生
def __init__(self,name,aeg,class_object):
self.name = name
self.age = aeg
self.class_object = class_object
def message(self):
data = "{},{},{}".format(self.name,self.age,self.class_object)
print(data)
class B(object):
#班级
def __init__(self,title):
self.title = title
b =B("python全站")
b2 = B("linux云计算")
a = A("wkx","18",b.title)
a2 = A("wyx","16",b2.title)
a.message()
a2.message()
# user_list = [
# A("wkx","18",b),
# A("wyx","16",b2)
# ]
# for i in user_list:
# print(i.name,i.age,i.class_object.title)
# 类B内存中存了一个实例化变量，可以取出来 b.title b2.title
# 取出 B 类封装的值
class A(object):
# 学生
def __init__(self,name,aeg,class_object):
self.name = name
self.age = aeg
self.class_object = class_object
def message(self):
data = "{},{},{}".format(self.name,self.age,self.class_object)
print(data)
class B(object):
#班级
def __init__(self,title,C_object):
self.title = title
self.C_object = C_object
class C(object):
#校区
def __init__(self,name):
self.name = name
s1 = C("上海")
s2 = C("北京")
c1 = B("全站",s1)
c2 = B('云计算',s2)
user_list = [
A("123","18",c1),
A("123","18",c2)
]
for i in user_list:
print(i.name,i.age,i.class_object.title,i.class_object.C_object.name)
# 类的嵌套：就是将实例化的对象传入其他类中，其他类的参数接受这个对象，这个参数也具有对象的方法和值（一层一层的找）
#主要将每一个对象传出另一个类中当参数，这个对象内部有自己的变量和方法，需要时将他取出来
# 当嵌套过多时，一层一层的将赋值的变量名找到，并取出，因为每一个对象中都封装的一些数据和方法。
# i.class_object.C_object.name 在A类中取变量，在B类中取到对应的变量，在从C中取到对应的值
10.mro与c3算法确定类的基础关系
子类没有去找父类
利用方法知道父类关系
mro()：作用于找到父类关系
类.mro() 返回一个列表 类关系
类.__mro__ 返回一个元组 类关系
底层原理 ： c3 算法
规则：
mro(A) = [A]+(b,c)
mro(A) = [A,B,C]
使用方式：
mro(A) = [A]+merge(mro(B,object),mro(C,object,D,object,E，object),[B,C,D,E])
重点
1.从merge(第一个mro(元素1))对比merge(第二个mro(元素2)) 是否存
2.不存在剔除掉
3.在从merge(第一个mro(元素1))对比merge(第二个mro(元素2)) 是否存在
4.存在，保留，从merge(第二个mro(元素1)) 取其他的作为比较，不存在剔除。再从第一个mro第一个元素进行匹配
继承关系：
继承关系：从左到右，深度优先。大小钻石，留住顶端。
钻石继承：
-------D------
B--------------C
-------A-------
A-B-C-D
11.元类
# 知识点：exec
# 参数1 字符串形式的命令
# 参数2 全局作用域(字典形式) ，如果不指定就是global
# 参数3 局部作用域(字典形式),如果不使用就是locars
g = { # 定义的全局作用域的字典
'x': 10,
'y': 20
}
l = {} # 定义的局部作用域字典
# global 相当于声明了全局的变量
# x存在于g这个字典中
# m 不存在，那么就是新声明的
# z 没有声明全局，那么就是局部
exec('''
global x,mxxxx
x=100
mxxxx = 1000
z=30
''', g, l)
# print(globals()) # 输出就是 当前的全局的变量 x被修改为100，mxxx存在于全局中定义
# print(locals()) # 'l': {'z': 30}}
****** python 中一切皆对象 *****
1.都可以被引用 x = obj
2.都可以当成函数的参数传入
3.都可以作为函数返回值
4.都可以当做容器的元素 [obj.....]
# 类的类被成为元类
默认用class定义的类，他们的原类都是type
class A:
pass
a = A()
print(type(a)) # <class '__main__.A'>
print(type(A)) # <class 'type'>
# 创建的类的方式
1.class定义
2.type定义
定义类的三要素
1.类名
2.类继承的父类
3.类的名称空间
class_name = 'A' # 类的名称
class_bases = (object,) # 类的父类
calss_boby = ''' # 声明使用type声明类的中的方法
def __init__(self,name):
self.name = name
def func(self):
pass
'''
class_dic = {}
exec(calss_boby, globals(), class_dic) # 将class_boby 声明为字典形式的局部变量
# {'__init__': <function __init__ at 0x000001E7F4B3C550>, 'func': <function func at 0x000001E7F4DAE430>}
A = type(class_name, class_bases, class_dic)
# 参数1 类名， 参数2 类的父类 参数3 类内部的方法和属性
print(class_dic) # <class '__main__.A'>
print(A.__dict__)
****** 自定义元类 控制类的创建 *******
class Mymeta(type): # 默认还是要继承type元类，因为内部需要我们自己用的方法
# 为什么要传入3个参数 因为在type() 创建类时
# 需要传入 类名， 类的父类 类的属性和方法
def __init__(self, class_name, class_bases, class_dic):
print(class_dic)
print(class_name)
print(class_bases)
if not class_name.istitle(): # 首字母大写，不大写抛异常
raise TypeError('类名首字母大写') # raise TypeError('类名首字母大写') 主动抛出异常
if '__doc__' not in class_dic or not class_dic['__doc__'].strip():
raise TypeError('必须有注释，并且不能为空') # TypeError('必须有注释，并且不能为空')
# 因为继承了原类type，当创建init是会覆盖所有要是用父列的
# 继承原类的 __init__
super().__init__(class_name, class_bases, class_dic)
# 自定义元类方法，控制类的行为
# 默认继承的原类就是metaclass = type
class Chinese(object,metaclass=Mymeta): # 将类的原类设置为自定义的原类
'''000''' # 设置类的注释 会赋值给__doc__
country = 'China'
def __init__(self):
pass
def func(self):
pass
'''
print(class_dic)
print(class_name)
print(class_bases)
打印的内容
{'__module__': '__main__',
'__qualname__': 'A', '__init__': <function A.__init__ at 0x000001B480CFE3A0>,
'func': <function A.func at 0x000001B480D17040>} # 类的方法
A 类名
(object) # 继承的父类类
'''
****** 定于元类 控制类的实例化 ******
补充
# __call__ 方法
# 当对实例化对象加()是就会调用__call__
class F: # f的元类默认是type
# 类中的方法如果存在call，那么对象就变为可别调用的 可以加()的
def __call__(self, *args, **kwargs):
print(self) # <__main__.F object at 0x0000020586886580>
print(args) # (1,)
print(kwargs) # {'a': 12}
f = F() # F() 可调用 说明type内部存在 __call__ 方法 会在调用类是触发执行
# 相当于 F.__call__(F,1,a=12)
f(1,a=12) #当对象加括号就会触发 obj.__call(对象本身,1,a=12) 可调用
自定义原类，并且初始化过程模拟
class Mymeta(type):
def __init__(self, class_name, class_bases, class_dic):
print(class_name)
if not class_name.istitle():
raise TypeError('类名首字母大写')
if '__doc__' not in class_dic or not class_dic['__doc__'].strip():
raise TypeError('必须有注释，并且不能为空')
super().__init__(class_name, class_bases, class_dic)
def __call__(self, *args, **kwargs): # obj =Chinese('wkx', 18)
# print(self) # self = Chinese
# print(args) # ('wkx', 18)
# print(kwargs) # {}
初始化过程
# 1.造空对象
# 创建类时默认会继承object类 内部存在一个new方法 new(obj) 传入的参数就是 一个对象本身自己
obj = object.__new__(self) # 初始化一个空的类对象
# print(obj) # <__main__.Chinese object at 0x0000026693B1AFA0>
# 2.初始化obj对象
self.__init__(obj, *args, **kwargs) # 初始化当前类的本身的__init__方法，将对象本身传入和参数
# 3.返回obj
return obj # 创建的对象返回
class Chinese(object, metaclass=Mymeta):
'''000'''
country = 'China'
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def func(self):
pass
# chines.__call__(chines,wkx,18)
# 因为 chines 继承了定制的元类，在进行调用类()是就会执行内部的call方法
# 因为自定义的元类中重写了 call方法，那么就会优先使用自定义元类的call方法，而不是默认元类的type中的call方法
obj = Chinese('wkx', 18)
'''
实例化过程
1.创建空对象
2.初始化obj
3.返回obj
而元类的过程也是一模一样的
'''
print(obj.__dict__) # {'name': 'wkx', 'age': 18}
******* 使用创建的元类进行实例化应用 *******
# 定义单利模式 实例化n次还是一个对象
class M:
__instance = None
def __init__(self):
pass
@classmethod
def singleton(cls):
if not cls.__instance:
obj = cls()
cls.__instance = obj
return cls.__instance
a = M.singleton()
b = M.singleton()
print(a is b) # True 说明使用的是同一个对象
# 元类
# 使用元类 进行单利模式
class Mymeta(type):
def __init__(self, class_name, class_bases, class_dic):
print(class_name)
if not class_name.istitle():
raise TypeError('类名首字母大写')
if '__doc__' not in class_dic or not class_dic['__doc__'].strip():
raise TypeError('必须有注释，并且不能为空')
super().__init__(class_name, class_bases, class_dic)
self.__instance = None # 创建一个变量
def __call__(self, *args, **kwargs): # obj =Chinese('wkx', 18)
if not self.__instance: # 判断是否存在这个对象
obj = object.__new__(self) # 没有创建这个对象
self.__init__(obj, *args, **kwargs) # 进行初始化
self.__instance = obj # 赋值
return self.__instance # 返回对象，每一次进行实例化，就会使用同一个对象
class M(object, metaclass=Mymeta):
'''1'''
def __init__(self):
pass
m = M()
m1 = M()
print(m is m1) # True
print(type(M)) # 他的元类就是 <class '__main__.Mymeta'> 自定义元类
Python异常处理与反射
1.异常处理
1.处理原理：
1.基本格式
try：
正常逻辑代码
except Exception as e： #捕获全部的异常
e 是一个对象 内部存放的错误信息 可以通过str进行转换
# 先执行 try内的代码，当出现异常是不会报错，会被excepr捕获，赋值给对象e
2.高级格式
try：
正常逻辑代码
except Exception as e： #捕获全部的异常
try内的代码异常触发，此处代码。
finally：
try中的代码是否报错，finally的代码都会执行。被成为释放资源
# 先执行 try内的代码，当出现异常是不会报错，会被excepr捕获，赋值给对象e 执行finally的代码
2.异常处理的细分
try：
正常逻辑代码
except 其他异常 as e：
代码
except 其他异常 as e：
代码
except 其他异常 as e：
代码
except Exception as e： 捕获全部的异常
try内的代码异常触发，此处代码。
3.自定义异常类
class 自定义异常类名（继承Exception类）：
pass 代码
try：
正确的逻辑代码
# 主动触发异常
raise 自定义议程类名() # 触发异常类 固定格式，只有raise 才能触发自己常见的异常类
except 类名 as e：
当出现异常就会创建一个异常类的对象 赋值给 e ，e自定义异常类的对象
可以将e获取错误
finally
在函数内定义finally无论遇到return 都会返回finally内的代码
案例：
# 自定义异常
class MyException(BaseException): # 继承父类异常类
def __init__(self,msg):
super().__init__() # 继承父类的初始化方法
self.msg = msg
def __str__(self): # 类被调用时执行
return self.msg
raise MyException('抛出自己的错误') # 当抛出错误，就会执行
补充
raise参数的作用：显示与引发异常的作用
当程序出现错误时，python自动触发异常，也可以使用raise进行触发异常
一旦raise触发异常后，python后面的代码就不在执行
如果加入了try，except，那么except里面的语句会被执行
try是捕获异常，当raise触发异常时，就会触发except的异常报错
例如：
try:
s = None
if s is None:
print('s是空对象')
raise NameError # 报错
print(len(s))
except Exception: # 捕获异常
print('空对象没有长度') # 触发异常
2.反射
反射：支持以字符串的行式取操作成员 执行getattr
反射的使用方式：
class A :
def __init__(self,a):
self.a = a
def show(self):
pass
a1 = A()
#获取成员内的值
v1 = getattr(a1，“a”) 等价与 a1.a
#如果a变量存在 v1就是a的值，如果不存在就是none
v1 = getattr(a1，“show”，none)() 等价与 a1.show()
# 当利用反射进行判断执行类中的方法，需要添加第三个参数 none ，当方法不存在返回none
# 反射的其他操作
1.添加成员变量
setattr(a1，“b”，“值”) # 等价与 a1.b=“值”
2.判断成员是否存在
v1 = hasattr(a1，“a”)
print(v1) #返回结果 True/False
3.删除成员
delattr(a1，“a”) # 等价与 del a1.a
# 反射的组合操作
# import_module +反射 配合是用可以增加项目代码的扩展性
1.导入模块
from importlib import import_module
2.使用模块名
对象 = import_module("模块名称") #只能导入模块这个级别
# 正常使用方式 m.名称的方法 通过这种方式调用
3.使用方法
getattr(对象,模块的方法)
