熟悉了传统的 C++/Java 类定义的风格，来感受一下 Python 是如何定义类的。本篇是阅读 《The Quick Python Book》第二版关于类定义的笔记，由原书内容进一步引申，不过是依照本人的思考顺序来组织的。在理解 Python 类定义的同时头脑中应该闪现出 JavaScript/Java 如何定义类的情景。
最简单的类定义
class MyClass:
pass
由于 class MyClass 后面要有个冒号，而冒号后总得有点东西才能表示该类定义结束了，于是放个 pass 当占位符。Python 也像 Java 一样，有一个根类，叫做 object，例如上面的定义
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>>> MyClass.__bases__ (<class 'object'>,) >>> import inspect >>> inspect.getmro(MyClass) (<class '__main__.MyClass'>, <class 'object'>) |
我们能看到它隐式的基类是 object, 而不用显式的声明为 class MyClass(object)。看到 __bases__ 属性是一个 Tuple, 意识到 Python 是支持多重继承的。
实例的属性
Python 实例的属性不需要像 Java 那样放在类中方法外来定义，我们可以随时随地它实例新增属性，或在类定义外删除某个属性，俗话是 on the fly。这个特性有点像 JavaScript 的类。
用下面的代码来解释说明
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class Circle: pass my_circle = Circle() #1 my_circle.radius = 5 #2 print(my_circle.radius) #3 my_circle.hello = lambda name: print(name) my_circle.hello('World') #4 输出 'World' del my_circle.radius #5 hello 也是个属性，所以也能 del my_circle.hello print(my_circle.radius) #6 |
我们首先创建一个最粗糙的类 Circle
- #1, 创建 Circle 实例的方式是类名后加上括号当方法用，没有 new 关键字，有点类似 Scala 的 case class 的实例创建。后面我们会知道 Circle() 会映射到对
__init__方法的调用 - #2，新创建的 my_circle 没有任何自定的属性，想要加新属性直接用点号添加就行，该属性不存在就会创建
- #3, 输出新加的属性，输出 5
- 用 Lambda 随时增加一个方法也不是事，但是这个 Lambda 却不知如何访问当前实例 my_circle 中的成员了
- #4，
del关键字还能删除实例的属性 - #5，属性已删除，因此会报出 AttributeError: 'Circle' object has no attribute 'radius' 的错误
看看下面的实例方法也可以操作实例的属性
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class Circle: def __init__(self): self.radius = 1 def foo(self): #实践中不建议下面的操作，实例属性应该在构建函数 __init__ 中声明 del self.radius self.color = 'red' my_circle = Circle() print(my_circle.radius) # 1 # print(my_circle.color) # AttributeError: 'Circle' object has no attribute 'color' my_circle.foo() # 调用该方法才创建 my_circle 的 color 属性 print(my_circle.color) # 'red' print(my_circle.radius) # AttributeError: 'Circle' object has no attribute 'radius' |
简单的来讲，Python 的实例属性就是绑定在 self 上的属性。
上方代码只是演示了 Python 提供了那些特性，实际编码中应该在 __init__ 中引入属性，而不应该恶意使用 Python 的这一便利，上帝打开一扇窗不一定允许你翻窗进来。
关于实例方法
在其他面向对象语言中，一提到实例方法我们都会说，调用时会传递一个隐式参数表示调用者实例本身，一般用 this 表示，如 Java/C++/C# 等，JavaScript 就把 this 搞得更复杂无比。比如我们在 Java 中用反射来调用一个方法时 method.invoke(object, parms...) 不得不显式的传入当前实例。
而 Python 中的实例方法就不再对调用者参数遮遮掩掩，明确的声明为第一个参数，通常命名为 self, 你想改成别的名称也无妨，比如 me，当然最好不要给别人造成太大的冲击。实例方法的第一个参数写在那里，但调用的时候却不用显式传入，而是实参与方法的形参依序后推。
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class MyClass: def foo(self, a, b, c): self.a = a print(b, c) |
调用实例方法
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mc = MyClass() mc.foo(5, 6, 7) #5, 6, 7 分别对应到上面的 a, b, c |
定义 foo 方法式，把 self 放在第一个参数方便我们访问当前实例的成员。Python 的实例方法用了 self 之后在访问成员变量与局部变量不在模棱两可。例如在 Java 中
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public void foo() { //String name = "World"; System.out.println(name); this.name = name; } |
方法中的 name 可能是在引用一个局部变量(如果 name 在方法内部声明)，也可能是引用一个实例变量(方法内未声明)，只有明确用 this.name 才是对实例变量 name 的引用。然而在 Python 中没有这种情况，使用实例变量必须是 self.name, 不带 self 的话，直接 name 也一定是在使用局部变量。即使方法中要使用类变量也必须明确前缀：
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class MyClass: name = 'Hola' def foo(self, a): print(self.name, MyClass.name, self.__class__.name) print(name) #1 |
以上 #1 处会得到错误：NameError: name 'name' is not defined
私有属性与方法
Python 没有像 private 那样的关键字来表明私有属性或方法，同样是用命名约定来说告诉编译器是否是私有的。Python 约定双下划线 __ 开头，但不以 __ 结尾命名的就是私有的
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class MyClass: def __init__(self): self.__x = 12 # __x private def __bar(self): # __bar private pass def __baz__(self): # __baz__ public pass mc = MyClass() mc.__baz__() # ✔︎ print(mc.__x) # ✘ mc.__bar() # ✘ |
构造方法 __init__
Python 的构造方法可以当作是特殊名称的实例方法来看待，额外的两个特性：1）它在用类名当成方法名使用时被调用，2）隐式返回该类的一个实例，即 self。它的第一个参数也是 self, 其他参数顺推，我们认为一旦进入 __init__ 方法后，self 便创建就绪。然后可以基于 self 初始化实例成员。除此之外构造方法没有什么特别的，和其他实例方法完全一样，支持默认参数，变参等，甚至 __init__ 也能作为普通方法来调用。
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class MyClass: def __init__(self, name): self.name = name print(name) mc = MyClass('Hola') #1 x = mc.__init__('X') #2 print(x) # 输出 None |
- #1, 类名当方法名来用 MyClass(..), 会调用相应的
__init__方法，返回 MyClass 的实例 - #2, 把
__init__当成普通方法来调用，所以它返回的是None
和普通实例方法一样，构造方法也不支持重载，后声明的同名方法会把前面的方法定义覆盖掉。但 Python 可以借助于方法的默认参数来达到与 Java 等其他语言方法重载相当的效果。
类变量
既然有实例变量，Python 也有类变量，类比于其他面向对象语言，类变量就是不依赖于实例而存在的变量，并且为所有实例共享。Python 在访问类变量也是既能通过类名，也能通过实例来引用，推荐用类来引用类变量，这一点 C# 比较好，语法上杜绝用实例来引用类变量。
什么是类变量，写在类当中但游离于方法之外的变量就是类变量。例如：
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class MyClass: pi = 3.14159 def foo(self): print(self.pi, MyClass.pi, self.__class__.pi) #1 self.pi = 3.14 print(self.pi, MyClass.pi, self.__class__.pi) # print(pi) # NameError: name 'pi' is not defined mc = MyClass() mc.foo() |
以上代码输出
3.14159 3.14159 3.14159
3.14 3.14159 3.14159
这里演示了类变量可以通过实例或类来访问，上面 #1 表示的三种形式。不建议通过实例来访问类变量，因为通过实例不能明确是在访问实例变量还是类变量。由上可知 self.pi 优先访问实例变量 pi, 找不到实例变量 pi 才试图访问类变量 pi，再涉及到类的继承关系就更复杂些。因此最好是使用哪个类的类变量就明确的写出特定的类名，像这里的 MyClass.pi。
对于不同引用类变量的方式，再来看几个例子：
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class Parent: pi = 3.14159 def foo(self): return self.pi #下面的 c.foo() 调用返回的是 3.14 # 这里写成 self.__class__.pi 也是返回 3.14, 根据需求也许总是要 Parent.pi class Child(Parent): pi = 3.14 c = Child() print(c.pi) #3.14 print(c.foo()) #3.14 print(Parent.pi, Child.pi) # 3.14159 3.14 |
所以安全稳妥的方式还是 ClassName.variableName。
另外，类变量也可以动态增加或删除
类方法和静态方法
什么？Python 的类方法与静态方法还不一回事，在 Java 里只要有 static 修饰的方法即是类方法也是静态方法。相比于实例方法，Python 的类方法的第一个参数表示当前类
类方法
如果以下方式来定义一个类方法 hello
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class MyClass: def hello(cls, name): # 其实就是 def hello(self, name) print(cls, name) |
由于函数中的参数只是个名称，即使第一个参数名写成了 cls, 它于 def hello(self, name) 定义是没有区别的，所以它实际上是一个实例方法。还必须加个装饰告诉它是一个类方法而非实例方法，cls 是当前类，而非当前实例。
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class MyClass: @classmethod # 标识这是一个类方法，并且方法第一个参数为类本身，约定用 cls 表示 class def hello(cls, name): print(cls, name) MyClass.hello('hello') # 类方法的调用，MyClass 作为隐式参数对应于 cls |
静态方法
如果只简单的定义一个无参数的方法
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class MyClass: def hello(): # 这里会提示错误：Method must have a first parameter, usually called 'self' print('hello') |
无参数的方法或都方法的第一个参数既不想是 cls 也不想是 self, 那么就要用 @staticmethod 把它标识为一个静态方法
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class MyClass: @staticmethod def hello(): print('hello') @staticmethod def greeting(name): print(name) MyClass.hello() MyClass.greeting('world') |
方法的调用方式
Python 定义方法时没有学其他面向对象语言那样把 this(self) 指向实际自身的参数隐去，而是声明时写在第一个位置上，但调用时可跳过。其实 Python 调用方法时也能显式的通过第一个参数传入 self 或 cls, 这时候调用的主体就是类名。
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class MyClass: def instance_method(self, name): print('foo', name) @classmethod def class_method(cls, name): print('bar', name) @staticmethod def static_method(name): print('baz', name) mc = MyClass() mc.instance_method('instance method 1') MyClass.instance_method(mc, 'instance method 2') mc.class_method('class method 1') MyClass.class_method('class method 2') mc.static_method('static method 1') MyClass.static_method('static method 2') |
上面例子列出了三种类型方法的不同调用方式。
Python 属性 @Property
最后提一下 Python 真正叫做属性的东西，@Property，执行以下的代码
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class Temperature: def __init__(self): self._temp_fahr = 0 @property def temp(self): print("@property") return (self._temp_fahr - 32) * 5 / 9 @temp.setter def temp(self, new_temp): print("@temp.setter") self._temp_fahr = new_temp * 9/5 + 32 @temp.getter def temp(self): print("@temp.getter") return (self._temp_fahr - 32) * 5 / 9 t = Temperature() print(t.temp) t.temp = 23 |
输出为
@temp.getter
-17.77777777777778
@temp.setter
t.temp 调用了 @temp.getter 对应的取值方法，t.temp = 23 调用了 @temp.setter 对应的设值方法。你会发现这个类有两个 def temp(self) 方法定义，只是有不同的装饰， @property 对应的方法在这里没起到作用，相当于是
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@property def temp(self): pass |
其实 temp.getter 才显得多余，所以通常让 @Property 注解的方法承担 getter 的责任
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class Temperature: def __init__(self): self._temp_fahr = 0 @property def temp(self): print("@property") return (self._temp_fahr - 32) * 5 / 9 @temp.setter def temp(self, new_temp): print("@temp.setter") self._temp_fahr = new_temp * 9/5 + 32 |
@temp.getter 一般没什么用处
本文链接 https://yanbin.blog/understand-python-class-definition/, 来自 隔叶黄莺 Yanbin Blog
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这个有意思。但是工程实践中用的却不多。工程实践中更关注list,set,tuple以及map,filter,lambda,comprehension,multithreading, multiprocessing,GIL,requests,stream等东西。如果一个项目过于庞大，一个好的做法是把module组织好，实现shared modules between projects，还有就是上面写的，使用面向对象的方式来组织业务逻辑。