面向对象技术简介

  • 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。

  • 类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。

  • 数据成员:类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。

  • 方法重写:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写。

  • 实例变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。

  • 继承:即一个派生类(derived class)继承基类(base class)的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如,有这样一个设计:一个Dog类型的对象派生自Animal类,这是模拟"是一个(is-a)"关系(例图,Dog是一个Animal)。

  • 实例化:创建一个类的实例,类的具体对象。

  • 方法:类中定义的函数。

  • 对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。

使用class语句来创建一个新类,如下实例:
class classname(object):
    def __init__(self,name,age,sex,zhiye):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex
        self.zhiye=zhiye
    def tiaochao(self):
        print("lz:%s tiaozhao zuo %s"%(self.name,self.zhiye))
        self.zhiye="python"
#创建实例对象
r1=classname("jwh",20,"male","daza")
#访问属性
print(r1.name,r1.age,r1.sex,r1.zhiye)
>>jwh 20 male daza

可以使用以下函数的方式来访问属性:

  • getattr(obj, name[, default]) : 访问对象的属性。

  • hasattr(obj,name) : 检查是否存在一个属性。

  • setattr(obj,name,value) : 设置一个属性。如果属性不存在,会创建一个新属性。

  • delattr(obj, name) : 删除属性。

Python内置类属性

  • __dict__ : 类的属性(包含一个字典,由类的数据属性组成)

  • __doc__ :类的文档字符串

  • __name__: 类名

  • __module__: 类定义所在的模块(类的全名是'__main__.className',如果类位于一个导入模块mymod中,那么className.__module__ 等于 mymod)

  • __bases__ : 类的所有父类构成元素(包含了以个由所有父类组成的元组)

Python内置类属性调用实例如下:

classname():
    (,name,age,sex,zhiye):
        .name=name
        .age=age
        .sex=sex
        .zhiye=zhiye
    tiaochao():
        (%(.name,.zhiye))
        .zhiye=(classname.)
(classname.)
(classname.)
(classname.)
(classname.)

执行以上代码输出结果如下:

__doc__
classname
__main__
(<class 'object'>,)
{'__dict__': <attribute '__dict__' of 'classname' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'classname' objects>, '__module__': '__main__', '__doc__': '__doc__', 'tiaochao': <function classname.tiaochao at 0x00585D20>, '__init__': <function classname.__init__ at 0x00585108>}

python对象销毁(垃圾回收)

同Java语言一样,Python使用了引用计数这一简单技术来追踪内存中的对象。

在Python内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。


一个内部跟踪变量,称为一个引用计数器。

当对象被创建时, 就创建了一个引用计数, 当这个对象不再需要时, 也就是说, 这个对象的引用计数变为0 时, 它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的, 由解释器在适当的时机,将垃圾对象占用的内存空间回收。

a = 40      # 创建对象  <40>b = a       # 增加引用, <40> 的计数c = [b]     # 增加引用.  <40> 的计数del a       # 减少引用 <40> 的计数b = 100     # 减少引用 <40> 的计数c[0] = -1   # 减少引用 <40> 的计数

垃圾回收机制不仅针对引用计数为0的对象,同样也可以处理循环引用的情况。循环引用指的是,两个对象相互引用,但是没有其他变量引用他们。这种情况下,仅使用引用计数是不够的。Python 的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。作为引用计数的补充, 垃圾收集器也会留心被分配的总量很大(及未通过引用计数销毁的那些)的对象。 在这种情况下, 解释器会暂停下来, 试图清理所有未引用的循环。

析构函数 __del__ ,__del__在对象销毁的时候被调用,当对象不再被使用时,__del__方法运行:

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-class Point:
   def __init__( self, x=0, y=0):
      self.x = x      self.y = y   def __del__(self):
      class_name = self.__class__.__name__      print class_name, "销毁"pt1 = Point()pt2 = pt1
pt3 = pt1print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的iddel pt1del pt2del pt3

以上实例运行结果如下:

3083401324 3083401324 3083401324Point 销毁