面向对象编程

面向过程编程和面向对象编程：
面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合，即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计，面向过程把函数继续切分为子函数，即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。

面向对象编程把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。
面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。
在Python中，所有数据类型都可以视为对象；当然也可以自定义对象，自定义的对象数据类型就是面向对象中的类Class。
面向对象的设计思想是抽象出类class，根据class创建实例instance。
数据封装、继承和多态是面向对象的三大特点。

Attribute
数据：属性（Property）
操作数据的函数：方法（Method）

类和实例

面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。

class Student(object):
    pass

class后面紧接着是类名，即Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的，继承的概念我们后面再讲，通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Student类，就可以根据Student类创建出Student的实例，创建实例是通过类名+()实现的：

bart = Student()

可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例bart绑定一个name属性：

bart.name = 'Bart Simpson'

由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

注意到__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。
有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59

和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。

数据封装

既然Student实例本身就拥有这些数据，要访问这些数据，就没有必要从外面的函数去访问，可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数，这样，就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的，我们称之为类的方法：

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

要定义一个方法，除了第一个参数是self外，其他和普通函数一样。要调用一个方法，只需要在实例变量上直接调用，除了self不用传递，其他参数正常传入：

>>> bart.print_score()
Bart Simpson: 59

和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称和个数都可能不同。

访问限制

__xxx__特殊变量
__xxx私有变量
_xxx公有变量，但提醒你不要随便使用

在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。
如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问。
有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量，但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。

但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法：

class Student(object):
    ...

    def get_name(self):
        return self.__name

    def get_score(self):
        return self.__score

如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：

lass Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        self.__score = score

你也许会问，原先那种直接通过bart.score = 99也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：

class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self.__score = score
        else:
            raise ValueError('bad score')

继承和多态

在OOP程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。

比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：

class Animal(object):
    def run(self):
        print('Animal is running...')

当我们需要编写Dog和Cat类时，就可以直接从Animal类继承：

class Dog(Animal):
    pass

class Cat(Animal):
    pass

对于Dog来说，Animal就是它的父类，对于Animal来说，Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。当然，也可以对子类增加一些方法，比如Dog类：

class Dog(Animal):

    def run(self):
        print('Dog is running...')

    def eat(self):
        print('Eating meat...')

• Aniamal
  • Dog
  • Cat

继承
多态
当子类和父类都存在相同的run()方法时，我们说，子类的run()覆盖了父类的run()，在代码运行的时候，总是会调用子类的run()。这样，我们就获得了继承的另一个好处，多态。
当我们定义一个class的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型，比如str、list、dict没什么两样：

a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型

在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以被看做是父类。但是，反过来就不行。
要理解多态的好处，我们还需要再编写一个函数，这个函数接受一个Animal类型的变量：

def run_twice(animal):
    animal.run()
    animal.run()

新增一个Animal的子类，不必对run_twice()做任何修改，实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思。
著名的“开闭”原则：
对扩展开放：允许新增Animal子类；
对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。

静态语言 vs 动态语言

对于静态语言（例如Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。
对于Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了：
动态语言的“鸭子类型”：
一个对象只要“看起来像鸭子，走起路来像鸭子”，那它就可以被看做是鸭子。

获取对象信息

当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？

使用type()

基本类型都可以用type()判断，
如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量。

import types

使用isinstance()

对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。

使用dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list。
仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态。
通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个Python对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。

实例属性和类属性

由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。
给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量：

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

s = Student('Bob')
s.score = 90

但是，如果Student类本身需要绑定一个属性呢？可以直接在class中定义属性，这种属性是类属性，归Student类所有：

class Student(object):
    name = 'Student'

当我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。来测试一下：

>>> class Student(object):
...     name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了
Student

从上面的例子可以看出，在编写程序的时候，千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字，相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性。

实例属性属于各个实例所有，互不干扰；类属性属于类所有实例共享。

面向对象高级编程

数据封装、继承和多态只是面向对象程序设计中最基础的3个概念。在Python中，面向对象还有很多高级特性，允许我们写出非常强大的功能。
我们会讨论多重继承、定制类、元类等概念。

使用__slots__

我们可以给实例绑定一个属性，

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael

也可以绑定一个方法，

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的，为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：

>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = set_score

通常情况下，上面的set_score方法可以直接定义在class中，但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能，这在静态语言中很难实现。

使用__slots__

为了限制实例的添加的属性，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：

class Student(object):
    __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称

__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的。
除非在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。

使用@property

在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，
为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：

class Student(object):

    def get_score(self):
         return self._score

    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！
还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

class Student(object):

    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值：

>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: score must between 0 ~ 100!

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性。

多重继承

回忆一下Animal类层次的设计，假设我们要实现以下4种动物：

• Dog - 狗
• Bat - 蝙蝠
• Parrot - 鹦鹉
• Ostrich - 鸵鸟

如果按照哺乳动物和鸟类归类，我们可以设计出这样的类的层次：
但是如果按照“能跑”和“能飞”来归类，我们就应该设计出这样的类的层次：
如果要把上面的两种分类都包含进来，我们就得设计更多的层次：

• 哺乳类：能跑的哺乳类，能飞的哺乳类；
• 鸟类：能跑的鸟类，能飞的鸟类。

这么一来，类的层次就复杂了。如果要再增加“宠物类”和“非宠物类”，这么搞下去，类的数量会呈指数增长，很明显这样设计是不行的。
正确的做法是采用多重继承。
1 首先，主要的类层次仍按照哺乳类和鸟类设计：

class Animal(object):
    pass

# 大类:
class Mammal(Animal):
    pass

class Bird(Animal):
    pass

# 各种动物:
class Dog(Mammal):
    pass

class Bat(Mammal):
    pass

class Parrot(Bird):
    pass

class Ostrich(Bird):
    pass

2 现在，我们要给动物再加上Runnable和Flyable的功能。先定义好Runnable和Flyable的类：

class Runnable(object):
    def run(self):
        print('Running...')

class Flyable(object):
    def fly(self):
        print('Flying...')

对于需要Runnable功能的动物，就多继承一个Runnable，例如Dog：
对于需要Flyable功能的动物，就多继承一个Flyable，例如Bat：

class Dog(Mammal, Runnable):
    pass

class Bat(Mammal, Flyable):
    pass

通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。

MixIn

在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。
为了更好地看出继承关系，我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixIn和FlyableMixIn。类似的，你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixIn和植食动物HerbivoresMixIn，让某个动物同时拥有好几个MixIn：

class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):
    pass

MixIn的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。
Python自带的很多库也使用了MixIn。举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

由于Python允许使用多重继承，因此，MixIn就是一种常见的设计。
只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计。

定制类

看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的：
__len__()方法是为了能让class作用于len()函数；
__slots__用来限制类的属性；
除此之外，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。

__str__

print显示变量调用 __str__
直接显示变量调用__repr__

__iter__

如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

__getitem__

迭代对象：
下标__getitem__
切片
1__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断；
__getitem__、__setitem__ 和 __delitem__
2没有对step参数作处理
3没有对负数作处理

如果把对象看成dict，__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object，与之对应的是__setitem__()方法。
还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。
总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

__getattr__

正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。返回函数也是完全可以的。
注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如name，不会在__getattr__中查找。此外，注意到任意调用如s.abc都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。
要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出AttributeError的错误。

__call__

一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在Python中，答案是肯定的。
任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。__call__()还可以定义参数。
对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。
如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。
那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断的是一个对象是否能被调用。函数一定能被调用，对象可能能被调用。能被调用的对象就是一个`Callable对象，比如函数和我们上面定义的带有call()的类实例：

使用枚举类

当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：

JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12

好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量。
更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。
Python提供了Enum类来实现这个功能：

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

这样我们就获得了Month类型的枚举类，可以直接使用Month.Jan来引用一个常量，

rom enum import Enum

Months = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

print(Months.Jan)

Month.Jan

或者枚举它的所有成员：

for name, member in Month.__members__.items():
    print(name, '=>', member, ',', member.value)

Jan => Month.Jan , 1
Feb => Month.Feb , 2
Mar => Month.Mar , 3
Apr => Month.Apr , 4
May => Month.May , 5
Jun => Month.Jun , 6
Jul => Month.Jul , 7
Aug => Month.Aug , 8
Sep => Month.Sep , 9
Oct => Month.Oct , 10
Nov => Month.Nov , 11
Dec => Month.Dec , 12

value属性是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。
如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：

from enum import Enum, unique

@unique
class Weekday(Enum):
    Sun = 0 # Sun的value被设定为0
    Mon = 1
    Tue = 2
    Wed = 3
    Thu = 4
    Fri = 5
    Sat = 6

@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。
访问这些枚举类型可以有若干种方法：

>>> day1 = Weekday.Mon
>>> print(day1)
Weekday.Mon
>>> print(Weekday.Tue)
Weekday.Tue
>>> print(Weekday['Tue'])
Weekday.Tue
>>> print(Weekday.Tue.value)
2
>>> print(Weekday(1))
Weekday.Mon
>>> print(day1 == Weekday(1))
True
>>> Weekday(7)
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: 7 is not a valid Weekday
>>> for name, member in Weekday.__members__.items():
...     print(name, '=>', member)
...
Sun => Weekday.Sun
Mon => Weekday.Mon
Tue => Weekday.Tue
Wed => Weekday.Wed
Thu => Weekday.Thu
Fri => Weekday.Fri
Sat => Weekday.Sat

可见，既可以用成员名称引用枚举常量，又可以直接根据value的值获得枚举常量。

使用元类

type()

动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。
type()函数可以查看一个类型或变量的类型；
我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。
type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型。
要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：

• class的名称；
• 继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
• class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

metaclass

除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。
metaclass，直译为元类，简单的解释就是：
先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。

按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾。
metaclass是类的模板，所以必须从type类型派生。

SDK(Software Development Kit, 软件开发工具包)
API(Application Programming Interface, 应用程序编程接口)