Cet article explique en détail la définition et l'utilisation des classes Python, l'héritage et le polymorphisme à travers des exemples. Les amis dans le besoin peuvent se référer à la
Définition des classes <.>
Si vous souhaitez définir une classe Point pour représenter un point de coordonnées bidimensionnel :# point.py class Point: def init(self, x=0, y=0): self.x, self.y = x, y
constructeur de C++/Java<🎜 >. Les méthodes avec des traits de soulignement doubles sont des méthodes spéciales. En plus d'init, il en existe bien d'autres, qui seront présentées plus tard. Le paramètre self est équivalent à ceci en C++, indiquant l'instance actuelle. Toutes les méthodes ont ce paramètre, mais il n'a pas besoin d'être spécifié lors de l'appel.
Presque toutes les méthodes spéciales (y compris init) sont appelées implicitement (et non directement).>>> from point import * >>> p = Point(10, 10) # init 被调用 >>> type(p) <class 'point.Point'> >>> p.x, p.y (10, 10)
Pour Python, où tout est un objet, la classe elle-même est bien sûr aussi un objet :
Point est une instance de type, ce qui revient à p est un instance de Point.>>> type(Point) <class 'type'> >>> dir(Point) ['class', 'delattr', 'dict', ..., 'init', ...] >>> Point.class <class 'type'>
Ajoutez maintenant l'ensemble de méthodes :
class Point: ... def set(self, x, y): self.x, self.y = x, y
>>> p = Point(10, 10) >>> p.set(0, 0) >>> p.x, p.y (0, 0)
>>> Point.set(p, 0, 0) >>> p.x, p.y (0, 0)
Différent du C++, les "variables membres" doivent être préfixées par self., sinon elles deviendront des attributs de la classe (équivalents aux membres statiques C++) plutôt que des attributs de l'objet.
class Point: ... def set(this, x, y): this.x, this.y = x, y
Contrôle d'accèsPython n'a pas de contrôle d'accès public/protégé/privé Si vous insistez pour exprimer "privé", c'est d'usage. pour ajouter un préfixe de double trait de soulignement.
x, y et f sont équivalents à privé :class Point: def init(self, x=0, y=0): self.x, self.y = x, y def set(self, x, y): self.x, self.y = x, y def f(self): pass
>>> p = Point(10, 10) >>> p.x ... AttributeError: 'Point' object has no attribute 'x' >>> p.f() ... AttributeError: 'Point' object has no attribute 'f'
Essayez d'imprimer l'instance Point :
Habituellement, ce n'est pas le résultat que nous voulons, ce que nous voulons c'est :>>> p = Point(10, 10) >>> p <point.Point object at 0x000000000272AA20>
>>> p Point(10, 10)
class Point: def repr(self): return 'Point({}, {})'.format(self.x, self.y)
>>> repr(p)
'Point(10, 10)'
Si str n'est pas fourni, str() est par défaut le résultat de repr().
Les deux sont des représentations d'objets sous forme de chaîne
, mais il existe encore quelques différences. Pour faire simple, les résultats de repr() sont destinés à l'interpréteur et sont généralement du code Python légal, tel que Point(10, 10); tandis que les résultats de str() sont destinés à l'utilisateur et sont plus concis, tels que ( 10, 10). Selon ce principe, nous fournissons la définition de str pour Point comme suit :
class Point: def str(self): return '({}, {})'.format(self.x, self.y)
Il est très raisonnable d'ajouter deux points de coordonnées ont besoin.
Ajoutez la méthode spéciale add to do :>>> p1 = Point(10, 10) >>> p2 = Point(10, 10) >>> p3 = p1 + p2 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Point' and 'Point'
class Point: def add(self, other): return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)
>>> p3 = p1 + p2 >>> p3 Point(20, 20)
surcharge en C++. Les types intégrés de Python, tels que les chaînes et les listes, « surchargent » tous l’opérateur +.
Il existe de nombreuses méthodes spéciales, je ne les présenterai donc pas une par une ici.
Donnez l'un des exemples les plus courants dans les manuels scolaires. Le cercle et le rectangle héritent de la forme. Différentes formes ont des méthodes de calcul de surface différentes.
L'utilisation est relativement simple :# shape.py class Shape: def area(self): return 0.0 class Circle(Shape): def init(self, r=0.0): self.r = r def area(self): return math.pi * self.r * self.r class Rectangle(Shape): def init(self, a, b): self.a, self.b = a, b def area(self): return self.a * self.b
>>> from shape import * >>> circle = Circle(3.0) >>> circle.area() 28.274333882308138 >>> rectangle = Rectangle(2.0, 3.0) >>> rectangle.area() 6.0
class Circle(Shape): pass
>>> Shape.area is Circle.area True
>>> from shape import * >>> Shape.area is Circle.area False
>>> Shape.dict['area'] <function Shape.area at 0x0000000001FDB9D8> >>> Circle.dict['area'] <function Circle.area at 0x0000000001FDBB70>
De même, ce n'est pas grave même si Shape ne définit pas de zone. Shape, en tant qu'"interface", ne peut pas être garantie par la grammaire.
Vous pouvez même ajouter des méthodes de manière dynamique :
Les langages dynamiques sont généralement très flexibles, et Python ne fait pas exception.class Circle(Shape): ... # def area(self): # return math.pi * self.r * self.r # 为 Circle 添加 area 方法。 Circle.area = lambda self: math.pi * self.r * self.r
La première phrase du tutoriel officiel Python "9. Classes" est :
Comparé à d'autres langages de programmation, le mécanisme de classe de Python ajoute des classes avec un minimum de nouvelles syntaxes et sémantiques.
Python implémente le mécanisme de classe avec un minimum de nouvelles syntaxes et sémantiques, ce qui est effectivement étonnant, mais met également les programmeurs C++/Java assez mal à l'aise.
PolymorphismeComme mentionné précédemment, Python n'a pas de concept de remplacement. À proprement parler, Python ne prend pas en charge le « polymorphisme ».
Afin de résoudre le problème de l'interface et de l'implémentation dans la structure d'héritage, ou afin de mieux utiliser Python pour la programmation orientée interface (comme le préconise le
Design Pattern), il nous faut pour établir des normes artificielles. Veuillez considérer Shape.area() autrement que simplement renvoyer 0.0. Existe-t-il une meilleure implémentation ?
以内建模块 asyncio 为例,AbstractEventLoop 原则上是一个接口,类似于 Java 中的接口或 C++ 中的纯虚类,但是 Python 并没有语法去保证这一点,为了尽量体现 AbstractEventLoop 是一个接口,首先在名字上标志它是抽象的(Abstract),然后让每个方法都抛出异常 NotImplementedError。
class AbstractEventLoop: def run_forever(self): raise NotImplementedError ...
纵然如此,你是无法禁止用户实例化 AbstractEventLoop 的:
loop = asyncio.AbstractEventLoop() try: loop.run_forever() except NotImplementedError: pass
C++ 可以通过纯虚函数或设构造函数为 protected 来避免接口被实例化,Java 就更不用说了,接口就是接口,有完整的语法支持。
你也无法强制子类必须实现“接口”中定义的每一个方法,C++ 的纯虚函数可以强制这一点(Java 更不必说)。
就算子类「自以为」实现了“接口”中的方法,也不能保证方法的名字没有写错,C++ 的 override 关键字可以保证这一点(Java 更不必说)。
静态类型的缺失,让 Python 很难实现 C++ / Java 那样严格的多态检查机制。所以面向接口的编程,对 Python 来说,更多的要依靠程序员的素养。
回到 Shape 的例子,仿照 asyncio,我们把“接口”改成这样:
class AbstractShape: def area(self): raise NotImplementedError
这样,它才更像一个接口。
super
有时候,需要在子类中调用父类的方法。
比如图形都有颜色这个属性,所以不妨加一个参数 color 到 init:
class AbstractShape: def init(self, color): self.color = color
那么子类的 init() 势必也要跟着改动:
class Circle(AbstractShape): def init(self, color, r=0.0): super().init(color) self.r = r
通过 super 把 color 传给父类的 init()。其实不用 super 也行:
class Circle(AbstractShape): def init(self, color, r=0.0): AbstractShape.init(self, color) self.r = r
但是 super 是推荐的做法,因为它避免了硬编码,也能处理多继承的情况。
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