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目录
面向对象三要素：...3
类对象及类属性：...4
实例化：...6
instance实例对象：...10
装饰一个类：...13
类方法、静态方法：...14
访问控制：...16
猴子补丁：...19
面向对象
语言的分类：
面向机器：
抽象成机器的指令，机器容易理解；
代表：汇编语言；
面向过程：
流程式，第1步，第2步...；
问题规模小，可以步骤化，按部就班处理；
代表：C语言；
面向对象：
随着计算机需要解决的问题的规模扩大，情况越来越复杂，需要很多人、很多部门协作，面向过程编程不太适合了；
代表：C++、java、python；
什么是面向对象？
一种认识世界，分析世界的方法论，将万事万物抽象为类；
class类，是抽象的概念，是万事万物的抽象，是一类事物的共同特征的集合；
用计算机语言来描述类，就是属性和方法的集合；
instance实例，或，object对象，是类的具象，是一个实体；
对于我们每个人这个个体，都是抽象概念人类的不同的实体；
例：
你吃鱼：
你，就是对象；
鱼，也是对象；
吃，就是动作；
你是具体的人，是具体的对象，你属于人类，人类是个抽象的概念，是无数具体的个体的抽象；
鱼也是具体的对象，就是你吃的这一条具体的鱼，这条鱼属于鱼类，是无数的鱼抽象出来的概念；
注：
数据<-->属性；
动作<-->方法；
属性和方法的集合体；
python中函数和方法要加以区分；
属性也决定着方法的多少，有一些方法是为内部属性作操作的，有一些方法是对外的；
项目有多复杂，数据结构就有多复杂；
类是数据和动作，即属性和方法的集合；
抽象？（数据和动作的集合）；
具象？
吃，是动作，是操作，也是方法，这个吃是你的动作，也就是人类具有的方法；如果反过来，鱼吃人，吃就是鱼类的动作了；
吃，这个动作，很多动物都具有，人类和鱼类都属于动物类，而动物类是抽象的概念，是动物都有吃的动作，但吃法不同而已；
你驾驶车，这个车是车类的具体的对象（实例），驾驶这个动作是鱼类不具有的，是人类具有的方法；
属性，是对象状态的抽象，用数据结构来描述；
操作（方法），是对象行为的抽象，用操作名和实现该操作的方法来描述；
每个人都有名字、身高、体重等信息，这些信息是个人的属性，但这些信息不能保存在人类中，因为人类是抽象的概念，不能保留具体的值；
而人类的实例，是具体的人，他可以存储这些具体的属性，而且不同人有不同的属性；
哲学：
一切皆对象；
对象是数据（属性）和操作（方法）的封装；
对象是独立的，但对象之间可相互作用；
目前，面向对象是最接近人类认知的编程范式；
UML，unified modeling language，统一建模语言；
1、封装：
组装：将数据和操作组装到一起；
隐藏数据：对外只暴露一些接口，通过接口访问对象；（如驾驶员使用汽车，不需要了解汽车的构造细节，只需要知道使用什么部件怎么驾驶就行，踩了油门就能跑，可以不了解背后的机动原理）；
encapsulation封装：
面向对象的三要素之一；
将数据和操作组织到类中，即属性和方法；
将数据隐藏起来，给使用者提供操作，使用者通过操作就可获取或修改数据，getter，setter；
通过访问控制，暴露适当的数据和操作给用户，该隐藏的隐藏起来，保护成员或私有成员；
2、继承：
多复用，继承是为了复用，继承来的就不需要自己写了；
多继承少修改，ocp，open-closed-principle开闭原则，使用继承来改变，来体现个性；
多继承慎用，问题失控，计算机所用技术，简单就是美的；
注：
函数复用，如yield from；
3、多态：
面向对象编程最灵活的地方，动态绑定；
python运行时才绑定（知道）类型；
人类就是封装；
人类继承自动物类，孩子继承父母的特征，分为单一继承、多继承；
多态，继承自动物类的人类，猫类的操作“吃”不同；
其它语言的继承、多态与python不一样，仅封装一样；
在面向对象中，父类、子类通过继承联系在一起，如果可通过一套方法，就可实现不同表现，就是多态；
一个类继承自多个类，就是多继承，它将具有多个类的特征；
python的类：
定义：
class ClassName:
语句块
必须使用class关键字；
类名必须用大驼峰（首字母大写）命名，习惯，不是语法强制；
类定义完成后，就产生了一个类对象，绑定到了ClassName上；
注：
区分：类对象和类的对象；
例：
class MyClass:
'''a example class'''
x = 'abc' #类属性，另有对象属性（类的实例的属性）
def foo(self): #类属性foo（单从标识符讲，foo是类属性），同时也是方法，self必须作为第1个参数
print(self.x)
return 'My class'
print(MyClass)
print(type(MyClass))
print(MyClass.__name__)
print(MyClass.x) #不是内存地址，高级语言对能简化的就简化了
print(MyClass.foo) #内存地址
print(MyClass().foo())
print(MyClass.__doc__)
输出：
MyClass
abc
abc
My class
a example class
类对象，类的定义就会生成一个类对象；
类的标识符：
类的属性，类中定义的变量和类中定义的方法都是类的属性；
类变量，上例中x是MyClass的变量；
MyClass中，x、foo都是类的属性，__doc__也是类的属性；
foo方法是类的属性，如同吃是人类的方法，但是每一个具体的人才能吃东西，也就是说吃是人类的实例才能调用的方法；
foo是method方法对象，不是普通的function函数对象，它必须至少有一个参数，且第一个参数必须是self（self可换名字），这个参数位置就留给了self；
self指代当前实例本身，self这个名字只是一个惯例，它可以修改，但请不要修改，否则影响代码的可读性；
注：
inspect中，isfunction()、ismethod()；
def bar():
class MyClass:
example = bar #语法虽允许，但不要这样写，破坏了封装，不符合编程规范，方法就写在类内部
例：
class MyClass:
'''a example class'''
x = 'abc'
def foo(self):
# print(self.x)
print(self)
# return 'My class'
# print(MyClass)
# print(type(MyClass))
# print(MyClass.__name__)
# print(MyClass.x)
# print(MyClass.foo)
print(MyClass().foo())
# print(MyClass.__doc__)
print(MyClass.foo(1)) #不判断self的类型，1、None
mycls = MyClass() #实例化、初始化
print(mycls.foo()) #对象调用方法，相当于悄悄的把mycls放入foo(mycls)中
print(mycls.x) #实例可拿走类属性
print(mycls.foo) #对象绑定方法
输出：
<__main__.MyClass object at 0x7f338d4ff438>
None
1
None
<__main__.MyClass object at 0x7f338d4ff438>
None
abc
例：
class MyClass:
'''a example class'''
x = 'abc'
def foo(self): #self可改名
# print(self.x)
# print(self)
print(id(self))
# return 'My class'
# return self
mycls = MyClass()
print(mycls.foo())
# print(mycls.x)
# print(mycls.foo)
print(id(mycls))
输出：
140426199077888
None
140426199077888
常用：
print(MyClass.x)
mycls = MyClass()
print(mycls.x)
print(mycls.foo())
mycls = MyClass()，
在类对象名称后面加()，就调用类的实例化方法，完成实例化；
实例化，就真正创建一个该类的对象（实例），如人类的实例tom,jerry；
实例化后，获得的实例，是不同的实例，即使是使用同样的参数实例化，也得到不一样的对象；
python类实例化后，会自动调用__init__(self)方法，这个方法第一个参数必须留给self，其它参数随意；
__init__(self)方法：
MyClass实际上调用的是__init__(self)方法，可以不定义，如果没有定义会在实例化后隐式调用；
作用：对实例进行初始化；
__init__(self)方法与其它方法不一样，返回值只能是None，一般不写返回值，如果写return只能两种：return和return None，其它形式一律报错；
初始化函数可以多个参数，第一个参数必须self；
初始化函数也称构造器，构造方法，仅初始化，构造实例是__new__方法；
另，__new__(cls,*args,**kwargs)，用于构建实例，极少用，类方法；
__init__(self)方法，默认的语句是：
def __init__(self):
pass
例：
class MyClass:
'''this is a example class'''
x = 123
def __init__(self):
print('init') #自定义初始化
def foo(self):
return 'foo = {}'.format(self.x)
a = MyClass()
print(a.foo())
输出：
init
foo = 123
例：
class MyClass:
'''this is a example class'''
def __init__(self):
print('self in init = {}'.format(id(self))) #self就是调用者，即实例对象c
c = MyClass()
print('c = {}'.format(id(c)))
输出：
self in init = 140190037407448
c = 140190037407448
例：
class Person:
x = 'abc'
def __init__(self,name,age=18):
self.name = name #实例属性，对象的属性
self.age = age
def showage(self):
print('{} is {}'.format(self.name,self.age))
tom = Person('tom')
jerry = Person('jerry',20)
print(tom.name,tom.age)
print(jerry.name,jerry.age)
print(tom.x,jerry.x)
输出：
tom 18
jerry 20
abc abc
例：
class Person:
x = 'abc'
def __init__(self,name,age=18):
self.name = name
self.age = age
def showage(self):
print('{} is {}'.format(self.name,self.age))
tom = Person('tom')
# jerry = Person('jerry',20)
# print(tom.name,tom.age)
# print(jerry.name,jerry.age)
# print(tom.x,jerry.x)
# print(tom == jerry)
jerry = Person('tom')
print(tom.name,tom.age)
print(jerry.name,jerry.age)
print(tom == jerry) #tom和jerry是不同的个体，尽管初始化时参数一样
print(tom is jerry)
输出：
tom 18
tom 18
False
False
例：
class Person:
x = 'abc'
def __init__(self,name,age=18):
self.name = name
# self.age = age
self.y = age
def showage(self,x,y): #showage中的形参y和self.y不一样，self.y是实例在外部使用时用的，y是形参
print('{} is {}. {} {}'.format(self.name,self.y,x,y))
self.y = x
Person.x = x #类中的所有方法，包括特殊__init__(self)方法，都可对类属性或实例属性进行修改
tom = Person('tom')
jerry = Person('jerry',20)
# print(tom.name,tom.age)
# print(jerry.name,jerry.age)
# print(tom.x,jerry.x)
# print(tom == jerry)
# jerry = Person('tom')
# print(tom.name,tom.age)
# print(jerry.name,jerry.age)
# print(tom == jerry)
# print(tom is jerry)
print(tom.y,jerry.y)
tom.showage(100,'a')
jerry.showage(200,'b')
print(tom.y,jerry.y)
print(Person.x)
print(x) #当前作用域中没有x，也说明x在Person类中封装着，要访问x前面要加限定，如Person.x
输出：
18 20
Traceback (most recent call last):
tom is 18. 100 a
jerry is 20. 200 b
100 200
200
File "/home/python/magedu/projects/cmdb/example_class_Person.py", line 29, in
print(x)
NameError: name 'x' is not defined
类初始化后一定会获得一个对象，就是实例对象；
tom、jerry就是Person类的实例；
__init__方法的第一个参数self，就是指代某一个实例；
类实例化出一个实例对象，实例对象会绑定方法，调用方法时采用jerry.showage()的方式；
在定义showage(self)时，不能少了self，这个self就是jerry，python会把方法的调用者作为第一个参数self的实参传入；
self.name就是jerry对象的name，name是保存在了jerry对象上，而不是Person类上，所以称为实例变量；
实例变量是每一个实例自己的变量，是自己独有的；
类变量是类的变量，是类的所有实例共享的属性和方法；
类属性保存在类的__dict__中；
实例属性保存在实例的__dict__中；
如果从实例访问类的属性，需要借助__class__找到所属的类；
特殊属性：
__name__，对象名；
__class__，对象的类型，python3中__class__和type()结果一样；
__dict__，对象的属性的字典；
__qualname__，类的限定名；
总结：
是类的，也是这个类所有实例的，其实例都可以访问到类中定义的属性和方法；是类的，就是大家的；
是实例的，就是这个实例自己的，通过类访问不到；是实例的，就是个体的；
类变量，是属于类的变量，这个类的所有实例可以共享这个变量；
实例可以动态的给自己添加或删除一个属性，实例.__dict__['变量名']和实例.变量名都可访问到；也可动态添加类方法，这些会破坏封装，不要这么做，虽语法允许，但从设计角度不好；
实例的变量会隐藏与其同名的类的变量（遮盖），或者说是覆盖了类变量；
实例属性的查找顺序：
实例使用.点来访问属性，会先找自己的__dict__；
如果没有，然后通过属性__class__找到自己的类，再去类的__dict__中找；
如果实例使用__dict__['变量名']来访问（直接翻字典），将不会按照上面的查找顺序找变量；
一般类变量使用全大写来命名；
tom.__class__.__dict__等价于Person.__dict__；
例：
class Person:
age = 18 #类变量，通常是一常量，很少用
def __init__(self,name):
self.name = name #编程中，大量用的是实例变量，而不是类变量
# tom = Person('tom',20) #X
tom = Person('tom') #初始化、实例化
jerry = Person('jerry')
print(tom.name,tom.age)
print(jerry.name,jerry.age)
print(Person.age)
# print(Person.name) #X
Person.age = 30 #在外部修改类属性
print(tom.age,jerry.age,Person.age)
print(Person.__dict__) #__weakref__弱引用，用.点查找属性
print(tom.__dict__) #每个对象保存着自己的属性，所有对象的操作方法是一样的，无非是数据不一样（传入的参数不一样）
print(jerry.__dict__)
print(tom.__dict__['name'])
print(sorted(Person.__dict__.items()),end='\n')
print(sorted(tom.__dict__.items()),end='\n')
# print(tom.__qualname__) #某一对象并不拥有所有特殊属性
print(tom.__class__.__qualname__,jerry.__class__.__qualname__)
print(isinstance(jerry,tom.__class__))
print(int.__class__)
print(Person.__class__)
print(isinstance(tom,int.__class__))
输出：
tom 18
jerry 18
18
30 30 30
{'__module__': '__main__', 'age': 30, '__init__':
{'name': 'tom'}
{'name': 'jerry'}
tom
[('__dict__',
[('name', 'tom')]
Person Person
True
False
例：
class Person:
age = 3
height = 170
def __init__(self,name,age=18): #方法中的第一个参数self，表示bound了对象（实例）
self.name = name
self.age = age
tom = Person('tom')
jerry = Person('jerry',20)
Person.age = 30
print(Person.age,tom.age,jerry.age)
print(Person.__dict__,tom.__dict__,jerry.__dict__,sep='\n')
print(Person.height,tom.height,jerry.height)
Person.height += 20
print(Person.height,tom.height,jerry.height)
print(Person.__dict__,tom.__dict__,jerry.__dict__,sep='\n')
tom.height = 168
print(Person.height,tom.height,jerry.height)
print(Person.__dict__,tom.__dict__,jerry.__dict__,sep='\n')
jerry.height += 20
print(Person.height,tom.height,jerry.height)
print(Person.__dict__,tom.__dict__,jerry.__dict__,sep='\n')
Person.weight = 70 #动态添加（删除）属性，灵活之处，也可动态添加方法，这些会破坏封装，不要这么做
print(Person.weight,tom.weight,jerry.weight) #先找自己的__dict__，找不到再通过__class__找类中的__dict__，类中也没有抛异常KeyError
print(tom.__dict__['weight']) #X，KeyError
输出：
30 18 20
{'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 170, '__init__':
{'name': 'tom', 'age': 18}
{'name': 'jerry', 'age': 20}
170 170 170
190 190 190
{'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 190, '__init__':
{'name': 'tom', 'age': 18}
{'name': 'jerry', 'age': 20}
190 168 190
{'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 190, '__init__':
{'name': 'tom', 'age': 18, 'height': 168}
{'name': 'jerry', 'age': 20}
190 168 210
{'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 190, '__init__':
{'name': 'tom', 'age': 18, 'height': 168}
{'name': 'jerry', 'age': 20, 'height': 210}
70 70 70
Traceback (most recent call last):
File "/home/python/magedu/projects/cmdb/example_class_var.py", line 29, in
print(tom.__dict__['weight'])
KeyError: 'weight'
不是类装饰器；
需求：为一个类通过装饰，增加一些类属性；
用于老项目，不动类定义，通过装饰器动态的添加类属性；
def setnameproperty(name):
def wrapper(cls):
cls.NAME = name
return cls
return wrapper
@setnameproperty('MYCLASS') #MyClass = setnameproperty('MYCLASS')(MyClass)
class MyClass:
pass
print(MyClass.__dict__)
输出：
{'__module__': '__main__', '__dict__':
类方法，用装饰器@classmethod，在定义时，第1个参数留给类本身，如def clsmtd(cls)，与类bound（类似对象方法，第1个参数self，与实例bound）；
类中普通方法，def bar()，虽语法允许，不推荐使用，若非要不带参数，用静态方法替代；
静态方法，用装饰器@staticmethod；
python中类方法，相当于其它语言的静态方法；java、c++中的静态方法指的是python中的类方法；
类方法，如datetime.datetime(...)创建时间对象；
静态方法，从概念上归类管辖，实际使用可以与类没有关系，很少用；
__init__()等方法，这些本身都是类的属性，第一个参数必须是self，而self必须指向一个对象，即类必须实例化后，由实例来调用这个方法；
普通方法：
MyClass.bar()，先查看MyClass.__dict__，这个方法只是被MyClass这个名词空间管理的一个普通的方法，bar是MyClass的一个属性而已，由于bar在定义时没有指定self，这样即没有完成与实例对象的绑定，不能用a.bar()或MyClass().bar()调用，这种虽语法对，但没人这么用，禁止这样定义def bar()；
类方法：
在类定义中，用@classmethod装饰器修饰的方法；
pycharm中，定义时会自动补全cls参数，必须至少有一个参数，且第一个参数留给了cls，cls指代调用者即对象自身；
cls这个标识符可以是任意合法名称，但是为了易读，请不要修改；
通过cls可直接操作类的属性，无法通过cls操作类的实例；
类方法，类似c++、java中的静态方法；
静态方法：
在类定义中用@staticmethod装饰器修饰的方法；
调用时，不会隐式的传入参数；
静态方法，只是表明这个方法属于类这个名词空间，函数归在一起，方便组织管理；
注：
实例可调用类中定义的方法（包括类方法、静态方法），静态方法和类方法需要找到实例的类；
实例不可调用类中的普通方法，如a.bar()，解释器会自动将a传到bar(a)内，而bar在定义时没有self，即没有绑定实例；
例：
class MyClass:
XXX = 'xxx'
def __init__(self):
print('init')
def foo(self):
print('foo')
def bar():
print('bar')
@classmethod
def clsmtd(cls): #类方法，cls为类本身，或是实例的类
print('{},xxx={}'.format(cls.__name__,cls.XXX))
@staticmethod
def staticmtd():
# def staticmtd(x):
print('static')
a = MyClass()
a.foo()
MyClass.bar() #V，可以这样用，bar是在MyClass类下定义的
# a.bar() #X，foo和bar都是function，bar中形参没有self，为类中的普通函数，这样调用会自动把a作为形参传入到bar(a)会出错
print(MyClass.__dict__)
MyClass.clsmtd() #同a.foo()，会将类本身MyClass传入clsmtd(MyClass)类方法的第一个参数
a.clsmtd() #是类的，就是大家的，所以实例可以用，相当于a.__class__.clsmtd()
MyClass.staticmtd() #V
a.staticmtd() #是类的，就是大家的
# a.staticmtd(4)
输出：
init
foo
bar
{'__module__': '__main__', 'XXX': 'xxx', '__init__':
MyClass,xxx=xxx
MyClass,xxx=xxx
static
static
例：
class Person:
@classmethod
def cls_method(cls):
print('class = {0.__name__} ({0})'.format(cls))
cls.HEIGHT = 170 #可操作类的属性，不能操作实例的属性
@staticmethod
def static_method():
print(Person.HEIGHT)
Person.cls_method()
print(Person.__dict__)
Person.static_method()
输出：
class = Person (
{'__module__': '__main__', 'cls_method':
170
private，私有属性，双下划线开头的属性名；
私有变量的本质：类定义的时候，如果声明一个实例变量使用双下划线开头，python解释器会将其改名，转换名称为_类名__变更名，所以在外部用原来的名字（__age）访问不到了，但仍可通过__dict__访问或修改；其它语言不是这样，是确确实实看不到，python中仍然可在外部通过_Person__age访问或修改；
保护变量：
在变更名前加一个下划线，查看__dict__，解释器不做任何特殊处理，这只是开发者共同的约定，看见这种变量，就如同私有变量，不要直接使用；
私有方法：
双下划线开头的方法，解释器会改名，改名策略和私有变量相同，_类名__方法名；
单下划线的方法，只是开发者之间的约定，解释器不作任何改变；
方法变量都在类的__dict__中可找到；
私有成员的总结：
在python中使用_或__来标识一个成员被保护或被私有化隐藏起来，但是不管使用什么样的访问控制，都不能真正的阻止用户修改类的成员，python中没有绝对的安全的保护成员或私有成员；
因此前导的下划线只是一种警告或提醒，请遵守这个约定，除非真有必要，不要修改或者使用保护成员或私有成员；
以上是在类中使用_或__，如果是在函数中使用则不起作用；
public、protect、private，其它语言的访问控制，而python中的访问控制只是假象；
例：
class Person:
def __init__(self,name,age=18):
self.name = name
self.age = age
def growup(self,incr):
if 0 < incr < 150: #控制逻辑
self.age += incr
tom = Person('tom')
tom.growup(20)
tom.age = 160 #未用私有属性，会绕过控制逻辑，外部可见，外部可定义和修改，越过我们定义的范围
print(tom.age)
输出：
160
例：
class Person:
def __init__(self,name,age=18):
# self.name = name
self._name = name
# self.age = age
self.__age = age #对象字典中的key表现为_Person__age，自动对应的
def growup(self,incr):
if 0 < incr < 150:
# self.age += incr
self.__age += incr
def getage(self):
return self.__age
tom = Person('tom')
tom.growup(2)
# tom.age = 160
# print(tom.age)
# print(tom.__age) #X，不能直接访问私有属性，报AttributeError: 'Person' object has no attribute '__age'
print(tom.getage()) #通过方法访问私有属性，没多大用处
print(Person.__dict__)
print(tom.__dict__)
tom._Person__age = 200 #破坏封装
print(tom.getage())
tom.__age = 300 #破坏封装，重新定义的__age，与对象字典的_Person__age不是同一个key，不会被覆盖
print(tom.getage())
print(tom.__dict__)
print(tom.__age)
输出：
20
{'__module__': '__main__', '__init__':
{'_name': 'tom', '_Person__age': 20}
200
200
{'_name': 'tom', '_Person__age': 200, '__age': 300}
300
tom
{'_name': 'tom', '_Person__age': 200, '__age': 300}
可通过修改或者替换类的成员；
使用者调用的方式没有改变，但类提供的功能可能已经改变了；
适用于上线后的紧急或临时修复上，一般下次变更时会合并到代码中；
monkey patch，猴子补丁，在运行时对属性进行动态替换；
黑魔法，慎用；
类方法中的名字，get*读，set*写，惯例；
例：
使用monkey patch，替换getscore方法，返回模拟的数据；
test2.py
class Person:
def __init__(self,chinese,english,history):
self.chinese = chinese
self.english = english
self.history = history
def getscore(self):
return self.chinese,self.english,self.history
test3.py
def getscore(self):
return dict(chinese=self.chinese,english=self.english,history=self.history)
test1.py
from test2 import Person
from test3 import getscore
def monkeypatch5Person():
Person.getscore = getscore
stu1 = Person(80,90,88)
print(stu1.getscore())
monkeypatch5Person()
stu2 = Person(70,80,90)
print(stu2.getscore())
输出：
(80, 90, 88)
{'chinese': 70, 'english': 80, 'history': 90}
