python基础之函数和面向对象详解

目录 函数 函数参数 变量作用域 内嵌函数和闭包 lambda 表达式 面向对象 三大特性 类、类对象 和 实例对象 类属性 和 对象属性 私有 魔法方法 基本的魔法方法 算术运算符 属性访问  描述符 迭代器和生成器 迭代器 生成器 总结

函数

python中『一切皆对象』, 函数也不例外.

在之前所学的 C++ 或 Java 中, 可以发现函数的返回值要么为空, 要么是某种数据类型, 但是在 python 中, 返回值可以是任何对象, 包括 函数 .

函数参数

函数的参数种类比较多, 主要有:

1.位置参数 ( positional argument ): 就是最常见的x, y等

2默认参数 ( default argument ): 给定一个默认值, 用户也可以传入实参来调整.

def func(x, y=3):
    print(x+y)

func(1)  # 4
func(1, 666)  # 667

3.可变参数 ( variable argument ): 不限制输入参数的个数, 传入后自动保存为 元组类型 .

1. *args  是可变参数， args  接收的是一个  tuple

def printinfo(arg1, *args):
    print(arg1)
    print(args, type(args))

printinfo(10)  # 仅一个参数, 没有属于args的.
# 10
# () <class 'tuple'>
printinfo(70, 60, 50)  # 除arg1位置匹配的, 其他都传入给可变参数
# 70
# (60, 50) <class 'tuple'>

4.关键字参数 ( keyword argument ): 不限制关键字的个数和命名, 传入后自动保存为字典的形式.

1. **kw  是关键字参数， kw  接收的是一个  dict

def printinfo(arg1, *args):
    print(arg1)
    print(args, type(args))

printinfo(10)  # 仅一个参数, 没有属于args的.
# 10
# () <class 'tuple'>
printinfo(70, 60, 50)  # 除arg1位置匹配的, 其他都传入给可变参数
# 70
# (60, 50) <class 'tuple'>

5.命名关键字参数 ( name keyword argument )

1.命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的『 参数名 』，也可以提供 默认值 .

2.与关键字参数不同的是, 关键字参数的名字和值都是任意的, 后续再进行匹配使用, 而命名关键字则只能接受 给定的关键字 作为参数.定义命名关键字参数

3.不要忘了写分隔符  * , 否则定义的是位置参数, 命名关键字参数调用函数时 必须给定参数名 .

def person(name, *, age, height=1.90):
    print(f'{name}今年{age}岁, 身高{height:.2f}m')


person('张三', age=18, height=1.80)  # 张三今年18岁, 身高1.80m
person('李四', age=18)  # 李四今年18岁, 身高1.90m
person('王五')  # TypeError, 需要传入给定关键字

6.参数组合

在 Python 中定义函数时, 以上这5种参数都可以使用, d但最多可以使用4种, 并且要注意顺序:

1.位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数.

2.位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数.

变量作用域

在python程序中, 处于不同位置的变量, 有不同的作用域.

定义在函数内部的变量拥有局部作用域, 该变量称为 局部变量 . 定义在函数外部的变量拥有全局作用域, 该变量称为 全局变量 . 局部变量只能在其被声明的函数内部访问, 而全局变量可以在整个程序范围内访问.

需要注意的是:

当局部变量试图访问全局变量时, 一定要在函数内声明 global . 当局部变量与全局变量 命名冲突 时, 程序会优先选择局部变量.

内嵌函数和闭包

内嵌函数 就是在外层函数内定义内层函数.

def outer():
    print('outer函数在这被调用')

    def inner():
        print('inner函数在这被调用')

    inner()  # 该函数只能在outer函数内部被调用


outer()
# outer函数在这被调用
# inner函数在这被调用

闭包 是一个比较重要的语法结构, 结构上与内嵌函数类似, 区别在于返回值, 闭包的外层函数 返回值是一个函数 .

如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用, 那么内部函数就被认为是 闭包 .

通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量, 这个作用域称为 闭包作用域 .

def funX(x):
    def funY(y):
        print('使用funY(y)')
        return x * y

    return funY


i = funX(8)
print(type(i))  # <class 'function'>
print(i(5))  # 40

注意到上述代码中, 内部函数 FunY 中使用了外部非全局作用域的变量 x .

同样是, 函数内嵌套的函数作用域也需要特别注意, 若我们需要修改闭包内的变量, 需要使用 nonlocal 关键字.

num = 999


def outer():
    num = 10

    def inner():
        nonlocal num  # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(f'inner中num = {num}')

    inner()
    print(f'outer中num = {num}')


outer()
# inner中num = 100
# outer中num = 100
print(f'全局中num = {num}')
# 全局中num = 999

lambda 表达式

lambda需要注意的是:

匿名函数没有 return , 表达式本身就是返回值. 匿名函数拥有『 自己的命名空间 』, 不能访问参数列表之外或全局变量.

匿名函数主要适用于函数式编程(函数不会影响函数之外的内容)的一些高阶函数中. 例如map映射和filter过滤, 当然也可以在自己自定义函数中使用.

odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist))  # [1, 3, 5, 7, 9]

m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m1))  # [1, 4, 9, 16, 25]

面向对象

三大特性

面向对象就必须了解三大特性:

封装: 把客观事物封装成抽象的类, 让数据和方法给信任的类或对象操作, 而隐藏部分信息. 继承: 子类自动共享父类的属性和方法. 一般认为一个类是自身的子类; 可以使用 issubclass(B, A) 查看 B 是否是 A 的子类. python也支持多继承, 但会使得类的整体层次复杂, 所以并 不建议使用 . 多态: 同一个 方法 的调用, 会由于不同对象而得到不同的结果. 必要条件是 继承 和 方法的重写 .

类、类对象 和 实例对象 类: 就是指对类的定义 类对象: 是在创建类的时候, 在内存开辟的一个空间, 一个类只有 一个类对象 . 实例对象: 通过实例化类创建的对象, 可以有多个.

类属性 和 对象属性 类属性: 类定义内, 类方法外定义的变量称为类属性, 类属性属于类对象, 可以被多个实例化对象所 共享 , 就像 我们都有一个家, 名字叫中国 一样. 对象属性: 对象属性和具体创建的对象实例直接相关, 并且相互之间不共享属性, 就像 我的老婆只是我的 一样.

class A():
    a = 0  #类属性
    def __init__(self, xx):
        A.a = xx  #使用类属性可以通过 （类名.类属性）调用。

有一些操作属性的方法:

使用 hasattr(object, name) 来判断对象是否包含对应的 属性或方法 . 使用 getattr(object, name) 来获取 属性或方法 . 使用 setattr(object, name, value) 来修改属性值, 或创建新的属性和值. 使用 delattr(object, name) 来删除属性.

class A(object):
    name = '张三'
    def set(self, a, b):
        x = a
        a = b
        b = x
        print(a, b)


a = A()
print(hasattr(a, 'name'))  # 判断是否有name属性 True
print(hasattr(a, 'set'))  # 判断是否有set方法 True
x = getattr(a, 'name')  # 获取属性值
print(x)  # 张三
c = getattr(a, 'set')  # 获取方法
c(a='1', b='2')  # 2 1

私有

私有属性和方法仅需在定义命名的时候加上两个下划线" __ "即可.

相对于公有属性和公有方法来说, 私有属性和私有方法更加的安全. 从定义上来说, 将需要安全保护的属性和方法封装为私有, 可以阻止外部直接调用, 而必须使用 实例化对象方法 或 类方法 进行调用, 从而提高安全性.

但在python中的私有是『伪私有』, 即可以使用类名, 通过  object._className__attrName  访问私有属性，用  object._className__func()  访问私有方法.

class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0  # 公开变量

    def count(self):
        self.__secretCount += 1
        self.publicCount += 1
        print(self.__secretCount)


counter = JustCounter()
counter.count()  # 1
print(counter.publicCount)  # 1
# 特殊方法依旧可以访问
print(counter._JustCounter__secretCount)  # 1
# 直接访问则会报错.
print(counter.__secretCount)

实例直接使用 点 就可以 增加属性 了, 这点需要注意一下.

class B:
    def func(self):
        print('调用func方法')


b = B()
print(b.__dict__)  # 查看属性 {}
b.name = '张三'
b.age = 18
print(b.__dict__)  # 查看属性{'name': '张三', 'age': 18}

b1 = B()
print(b1.__dict__)  # 查看属性 {}

魔法方法

基本的魔法方法

魔法方法基本上是被下划线包围的一些特殊方法. 相比于普通的方法, 它能够在适当的时候自动调用. 第一个参数一般是 cls 『类方法』或者 self 『实例方法』.

__init__(self[, ...])  构造器, 当一个实例被创建的时候调用的初始化方法. __new__(cls[, ...])  在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法, 在调用 __init__ 初始化前, 先调用 __new__ . 需要注意的是,  __new__ 的返回值必须为当前类的实例, 否则将不会调用 __init__ 初始化. 主要是在继承一些不可变的class(比如 int, str, tuple )时, 提供一个自定义该类实例化过程的途径.  __del__(self)  析构器, 当一个对象将要被系统回收之时调用的方法. __str__(self) : 当你打印一个对象、使用 %s 格式化或使用 str 强转数据类型的时候，触发 __str__ . __repr__(self) 是 __str__(self) 的备胎, 情况类似, 不过自定义时往往更加准确, 主要用于调试.

算术运算符

普通的计算在对象中是无法进行的, 需要自定义计算方式.

__add__(self, other) 定义加法的行为:  +

__sub__(self, other) 定义减法的行为:  -

__mul__(self, other) 定义乘法的行为:  *

__truediv__(self, other) 定义真除法的行为:  /

__floordiv__(self, other) 定义整数除法的行为:  //

__mod__(self, other)  定义取模算法的行为:  %

__divmod__(self, other) 定义当被  divmod()  调用时的行为 

divmod(a, b) 把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组 (a // b, a % b) 。 

__pow__(self, other[, module]) 定义当被  power()  调用或  **  运算时的行为

__lshift__(self, other) 定义按位左移位的行为:  <<

__rshift__(self, other) 定义按位右移位的行为:  >>

__and__(self, other) 定义按位与操作的行为:  &

__xor__(self, other) 定义按位异或操作的行为:  ^

__or__(self, other) 定义按位或操作的行为:  |

还有对应的 反运算符 , 在之前加上 r 即可, 例如 __rsub__ . 对应增量赋值运算符, 在之前加上 i 即可, 例如 __isub__ .

属性访问 

__getattr__(self, name) : 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为.

__getattribute__(self, name) : 定义当该类的属性被访问时的行为(先调用该方法, 查看是否存在该属性, 若不存在, 接着去调用 __getattr__ ).

__setattr__(self, name, value) : 定义当一个属性被设置时的行为.

__delattr__(self, name) : 定义当一个属性被删除时的行为.

描述符

描述符就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性.

__get__(self, instance, owner) : 用于访问属性, 它返回属性的值.

__set__(self, instance, value) : 将在属性分配操作中调用, 不返回任何内容.

__del__(self, instance) : 控制删除操作, 不返回任何内容.

迭代器和生成器

迭代器

迭代是 Python 最强大的功能之一, 是访问集合元素的一种方式.

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问, 直到所有的元素被访问完结束. 迭代器只能往前不会后退. 字符串, 列表或元组对象都可用于创建迭代器.

迭代器有两个基本的方法:  iter()  和  next() :

iter(object)  函数用来生成迭代器. next(iterator[, default])  返回迭代器的下一个项目. 在元素为空时返回默认值, 若没有则会触发  StopIteration  异常. 在元组推导式和next中使用过, 不过是下面的『生成器』.

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法  __iter__()  与  __next__()  .

__iter__(self) 定义当迭代容器中的元素的行为, 返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了  __next__()  方法并通过  StopIteration  异常标识迭代的完成. __next__()  返回下一个迭代器对象.  StopIteration  异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在  __next__()  方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发  StopIteration  异常来结束迭代。

class Fibs:
    def __init__(self, n=10):
        self.a = 0
        self.b = 1
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        if self.a > self.n:
            raise StopIteration
        return self.a


fibs = Fibs(100)
for each in fibs:
    print(each, end=' ')

# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

生成器

在 Python 中，使用了  yield  的函数被称为生成器(generator)。

跟普通函数不同的是, 生成器是一个返回迭代器的函数, 只能用于迭代操作, 更简单点理解生成器就是一个迭代器. 在调用生成器运行的过程中, 每次遇到  yield  时函数会 暂停并保存 当前所有的运行信息, 返回  yield  的值, 并在下一次执行  next()  方法时从当前位置 继续 运行. 调用一个生成器函数, 返回的是一个迭代器对象.

def libs(n):
    a = 0
    b = 1
    while True:
        a, b = b, a + b
        if a > n:
            return
        yield a


for each in libs(100):
    print(each, end=' ')

# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容!  

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