这篇文章给大家分享的是有关Python面向对象类如何编写的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
类代码编写细节
继续学习类、方法和继承。
class语句
以下是class语句的一般形式：
class(superclass,...): data = value def method(self,...): self.member = value
在class语句内，任何赋值语句都会产生类属性，而且还有特殊名称方法重载运算符。例如，名为__init__的函数会在实例对象构造时调用（如果定义过的话）。
例子
类是命名空间，也就是定义变量名（属性）的工具。
1.就像函数一样，class语句是本地作用域，由内嵌的赋值语句建立的变量名，就存在于这个本地作用域内。
2.就像模块内的变量名，在class语句内赋值的变量名会变成类对象中的属性。
因为class是复合语句，所以任何种类的语句都可位于其主体内：print、=、if、def等。当class语句自身执行时，class语句内的所有语句都会执行。在class语句内赋值的变量名，会创建类属性，而内嵌的def则会创建类方法。
例如，把简单的非函数的对象赋值给类属性，就会产生数据属性，由所有实例共享。
>>> class ShareData: spam = 42 >>> x = ShareData() >>> y = ShareData() >>> x.spam,y.spam (42, 42)
在这里，因为变量名spam是在class语句的顶层进行赋值的，因此会附加在这个类中，从而为所有的实例共享。我们可通过类名称修改它，或者是通过实例或类引用它。
>>> ShareData.spam = 99 >>> x.spam,y.spam,ShareData.spam (99, 99, 99)
这种类属性可以用于管理贯穿所有实例的信息。例如，所产生的实例的数目的计数器。
现在，如果通过实例而不是类来给变量名spam赋值时，看看会发生什么：
>>> x.spam = 88 >>> x.spam,y.spam,ShareData.spam (88, 99, 99)
对实例的属性进行赋值运算会在该实例内创建或修改变量名，而不是在共享的类中。
对对象属性进行赋值总是会修改该对象，除此之外没有其他的影响。例如，y.spam会通过继承而在类中查找，但是，对x.spam进行赋值运算则会把该变量名附加在x本身上。
看下面这个例子，可以更容易理解这种行为，把相同的变量名储存在两个位置：
>>> class MixedNames: data = 'spam' def __init__(self,value): self.data = value def display(self): print(self.data,MixedNames.data)
当创建这个类的实例的时候，变量名data会在构造函数方法内对self.data进行赋值运算，从而把data附加到这些实例上。
>>> x = MixedNames(1) >>> y = MixedNames(2) >>> x.display(),y.display() 1 spam 2 spam (None, None)
【这里的（None,None）是调用display函数的返回值】
结果就是，data存在于两个地方：在实例对象内（由__init__中的self.data赋值运算所创建）以及在实例继承变量名的类中（由类中的data赋值运算所创建）。类的display方法打印了这两个版本，先以点号运算得到self实例的属性，然后才是类。
利用这些技术把属性储存在不同对象内，我们可以决定其可见范围。附加在类上时，变量名是共享的；附加在实例上时，变量名是属于每个实例的数据，而不是共享的数据。
方法
方法即函数。方法在class中是由def语句创建的函数对象。从抽象的角度来看，方法替实例对象提供了要继承的行为。从程序的角度看，方法与简单函数的工作方式完全一致，只是有一个重要的差别：方法的第一个参数总是接收方法调用的隐性主体，也就是实例对象。
Python会自动把实例方法的调用对应到类方法函数。如下所示，方法调用需要通过实例，就像这样：
instance.method(args...)
这会自动翻译成以下形式的类方法函数调用：
class.method(instance,args...)
class通过Python继承搜索流程找出方法名称所在之处。事实上，两种调用形式在Python中都有效。
在类方法中，按惯例第一个参数通常都称为self（严格来说，只有其位置重要，而不是它的名称）。这个参数给方法提供了一个钩子，从而返回调用的主体，也就是实例对象：因为类可以产生许多实例对象，所以需要这个参数来惯例每个实例彼此各不相同的数据。
例子
定义下面这个类：
>>> class NextClass: def printer(self,text): self.message = text print(self.message)
我们通过实例调用printer方法如下：
>>> x = NextClass()
>>> x.printer('instance call')
instance call
>>> x.message
'instance call'当通过实例进行点号运算调用它时，printer会先通过继承将其定位，然后它的self参数会自动赋值为实例对象（x）。text参数会获得在调用时传入的字符串（'instance call'）。注意：因为Python会自动传递第一个参数给self，实际上只需要传递一个参数。在printer中，变量名self是用于读取或设置每个实例的数据的，因为self引用的是当前正在处理的实例。
方法能通过实例或类本身两种方法其中的任意一种进行调用。例如，我们也可以通过类的名称调用printer，只要明确地传递了一个实例给self参数。
>>> NextClass.printer(x,'class call')#Direct Class Call class call >>> x.message 'class call'
通过实例和类的调用具有相同的效果，只要在类形式中传递了相同的实例对象。实际上，在默认情况下，如果尝试不带任何实例调用的方法时，就会得到出错信息。
>>> NextClass.printer('bad call')
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
NextClass.printer('bad call')
TypeError: printer() missing 1 required positional argument: 'text' 调用超类构造函数
在构造时，Python会找出并且只调用一个__init__。如果保证子类的构造函数也会执行超类构造时的逻辑，一般都必须通过类明确地调用超类的__init__方法。
class Super: def __init__(self,x): ...default code... class Sub(Super): def __init__(self,x,y): Super.__init__(self,x) ...custom code... I = Sub(1,2)
这种写法便于维护代码，之前也介绍过。这种方法扩展了超类的方法，而不是完全取代了它。
类接口技术
扩展只是一种与超类接口的方法。下面所示的specialize.py文件定义了多个类，示范了一些常用技巧。
Super：定义一个method函数以及在子类中期待一个动作的delegate。
Inheritor:没有提供任何新的变量名，因此会获得Super中定义的一切内容。
Replacer:用自己的版本覆盖Super的method
Extender：覆盖并回调默认method，从而定制Super的method
Provider：实现Super的delegate方法预期的action方法。
下面是这个文件：
class Super:
def method(self):
print('in Super.methon')
def delegate(self):
self.action()
class Inheritor(Super):
pass
class Replacer(Super):
def method(self):
print('in Replacer.method')
class Extender(Super):
def method(self):
print('starting Extender.method')
Super.method(self)
print('ending Extender.method')
class Provider(Super):
def action(self):
print('in Provider.action')
if __name__=='__main__':
for klass in (Inheritor,Replacer,Extender):
print('\n'+klass.__name__+'...')
klass().method()
print('\nProvider...')
x = Provider()
x.delegate()执行结果如下：
Inheritor...
in Super.methon
Replacer...
in Replacer.method
Extender...
starting Extender.method
in Super.methon
ending Extender.method
Provider...
in Provider.action
抽象超类
注意上例中的Provider类是如何工作的。当通过Provider实例调用delegate方法时，有两个独立的继承搜索会发生：
1.在最初的x.delegate的调用中，Python会搜索Provider实例和它上层的对象，直到在Super中找到delegate的方法。实例x会像往常一样传递给这个方法的self参数。
2.在Super.delegate方法中，self.action会对self以及它上层的对象启动新的独立继承搜索。因为self指的是Provider实例，在Provider子类中就会找到action方法。
这种“填空式”的代码结构一般就是OOP的软件框架。这个例子中的超类有时也称作是抽象超类——也就是类的部分行为默认是由其子类所提供的。如果预期的方法没有在子类中定义，当继承搜索失败时，Python会引发未定义变量名的异常。
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