Python数据分析之基础篇（三）
面型对象（高级篇）
将详细介绍Python类的成员、成员修饰符、类的特殊成员。
类的成员
类的成员可以分为三大类：字段、方法和属性
注：所有成员中，只有普通字段的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。
字段
字段包括：普通字段和静态字段，他们在定义和使用中有所区别，而最本质的区别是内存中保存的位置不同，
- 普通字段属于对象
- 静态字段属于类
#字段的定义和访问
class Province:
#静态字段
country='中国'
def __init__(self, name):
#普通字段
self.name = name
# 直接访问普通字段
obj = Province('河北省')
print(obj.name)
# 直接访问静态字段
Province.country河北省
'中国'由上述代码可以看出普通字段需要通过对象来访问，静态字段通过类访问，在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图：
由上图表示：
- 静态字段在内存中只保存一份
- 普通字段在每个对象中都要保存一份
应用场景：通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段
方法
方法包括：普通方法、类方法、静态方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同。
- 普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；
- 类方法：由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
- 静态方法：由类调用；无默认参数；
#方法的定义和使用
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name
def ord_func(self):
""" 定义普通方法，至少有一个self参数 """
# print self.name
print ('普通方法')
@classmethod
def class_func(cls):
""" 定义类方法，至少有一个cls参数 """
print ('类方法')
@staticmethod
def static_func():
""" 定义静态方法 ，无默认参数"""
print ('静态方法')
# 调用普通方法
f = Foo('test')
f.ord_func()
# 调用类方法
Foo.class_func()
# 调用静态方法
Foo.static_func() 普通方法
类方法
静态方法
相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。
不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。
属性
如果你已经了解Python类中的方法，那么属性就非常简单了，因为Python中的属性其实是普通方法的变种。
对于属性，有以下三个知识点：
- 属性的基本使用
- 属性的两种定义方式
1、属性的基本使用
# 属性的定义和使用
# ############### 定义 ###############
class Foo:
def func(self):
pass
# 定义属性
@property
def prop(self):
pass
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()
foo_obj.func()
foo_obj.prop #调用属性由属性的定义和调用要注意一下几点：
- 定义时，在普通方法的基础上添加 @property装饰器；
- 定义时，属性仅有一个self参数 调用时，无需括号 方法：foo_obj.func() 属性：foo_obj.prop 注意：属性存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象 属性由方法变种而来，如果Python中没有属性，方法完全可以代替其功能。
实例：对于主机列表页面，每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上，而是通过分页的功能局部显示，所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即：limit m,n），这个分页的功能包括：
- 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
- 根据m 和 n 去数据库中请求数据
# ############### 定义 ###############
class Pager:
def __init__(self, current_page):
# 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
self.current_page = current_page
# 每页默认显示10条数据
self.per_items = 10
@property
def start(self):
val = (self.current_page - 1) * self.per_items
return val
@property
def end(self):
val = self.current_page * self.per_items
return val
# ############### 调用 ###############
p = Pager(1)
print(p.start) #就是起始值，即：m
print(p.end) #就是结束值，即：n 0
10从上述可见，Python的属性的功能是：属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。
2、属性的两种定义方式
属性的定义有两种方式：
- 装饰器 即：在方法上应用装饰器
- 静态字段 即：在类中定义值为property对象的静态字段
装饰器方式：在类的普通方法上应用@property装饰器
我们知道Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（ 如果类继object，那么该类是新式类 ）
- 经典类，具有一种@property装饰器（如上一步实例）
# ############### 定义 ###############
class Goods:
@property
def price(self):
return "xuke"
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
result = obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
result 'xuke'- 新式类，具有三种@property装饰器
# ############### 定义 ###############
class Goods(object):
@property
def price(self):
print('@property')
@price.setter
def price(self, value):
print('@price.setter')
@price.deleter
def price(self):
print('@price.deleter')
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
obj.price = 123 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将 123 赋值给方法的参数
del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法 @property
@price.setter
@price.deleter注：经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法
由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
# 实例
class Goods(object):
def __init__(self):
# 原价
self.original_price = 100
# 折扣
self.discount = 0.8
@property
def price(self):
# 实际价格 = 原价 * 折扣
new_price = self.original_price * self.discount
return new_price
@price.setter
def price(self, value):
self.original_price = value
@price.deleter
def price(self):
del self.original_price
obj = Goods()
obj.price # 获取商品价格
obj.price = 200 # 修改商品原价
del obj.price # 删除商品原价静态字段方式，创建值为property对象的静态字段
当使用静态字段的方式创建属性时，经典类和新式类无区别
class Foo:
def get_bar(self):
return 'xuke'
BAR = property(get_bar)
obj = Foo()
reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print(reuslt) xukeproperty的构造方法中有个四个参数
- 第一个参数是方法名，调用 对象.属性 时自动触发执行方法
- 第二个参数是方法名，调用 对象.属性 ＝ XXX 时自动触发执行方法
- 第三个参数是方法名，调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
- 第四个参数是字符串，调用 对象.属性.__doc__ ，此参数是该属性的描述信息
class Foo:
def get_bar(self):
return 'xuke'
# 必须两个参数
def set_bar(self, value):
return 'set value' + value
def del_bar(self):
return 'xuke'
BAR = property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')
obj = Foo()
obj.BAR # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar
obj.BAR = "alex" # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入
del obj.BAR # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法
obj.BAR.__doc__ # 自动获取第四个参数中设置的值：description...由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
# 实例
class Goods(object):
def __init__(self):
# 原价
self.original_price = 100
# 折扣
self.discount = 0.8
def get_price(self):
# 实际价格 = 原价 * 折扣
new_price = self.original_price * self.discount
return new_price
def set_price(self, value):
self.original_price = value
def del_price(self):
del self.original_price
PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')
obj = Goods()
obj.PRICE # 获取商品价格
obj.PRICE = 200 # 修改商品原价
del obj.PRICE # 删除商品原价所以，定义属性共有两种方式，分别是【装饰器】和【静态字段】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
成员修饰符
类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：
- 公有成员，在任何地方都能访问
- 私有成员，只有在类的内部才能方法
私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）
class C:
def __init__(self):
self.name = '公有字段'
self.__foo = "私有字段"私有成员和公有成员的访问限制不同：
静态字段
- 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有静态字段：仅类内部可以访问；
# 公有静态字段
class C:
name = "公有静态字段"
def func(self):
print(C.name)
class D(C):
def show(self):
print(C.name)
C.name # 类访问
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问 公有静态字段
公有静态字段私有静态字段
class C:
__name = "公有静态字段"
def func(self):
print(C.__name)
class D(C):
def show(self):
print(C.__name)
C.__name # 类访问 ==> 错误
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问 ==> 正确
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问 ==> 错误普通字段
- 公有普通字段：对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有普通字段：仅类内部可以访问；
# 公有字段
class C:
def __init__(self):
self.foo = "公有字段"
def func(self):
print(self.foo) # 类内部访问
class D(C):
def show(self):
print(self.foo) # 派生类中访问
obj = C()
obj.foo # 通过对象访问
obj.func() # 类内部访问
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问# 私有字段
class C:
def __init__(self):
self.__foo = "私有字段"
def func(self):
print(self.foo) # 类内部访问
class D(C):
def show(self):
print(self.foo) # 派生类中访问
obj = C()
obj.__foo # 通过对象访问 ==> 错误
obj.func() # 类内部访问 ==> 正确
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问 ==> 错误方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用
类的特殊成员
上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：
1、 __doc__
表示类的描述信息
class Foo:
""" 类的描述信息 """
def func(self):
pass
print (Foo.__doc__)
#输出：类的描述信息 类的描述信息2、 __module__ 和 __class__
__module__ 表示当前操作的对象在那个模块
__class__ 表示当前操作的对象的类是什么
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class C:
def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi'
# lib/aa.pyfrom lib.aa import C
obj = C()
print obj.__module__ # 输出 lib.aa，即：输出模块
print obj.__class__ # 输出 lib.aa.C，即：输出类3、 __init__
构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.age = 18
obj = Foo('xuke') # 自动执行类中的 __init__ 方法4、 __del__
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
class Foo:
def __del__(self):
pass5、__call__
对象后面加括号，触发执行。
注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 call 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()
class Foo:
def __init__(self):
pass
def __call__(self, *args, **kwargs):
print ('__call__')
obj = Foo() # 执行 __init__
obj() # 执行 __call__6、__dict__
类或对象中的所有成员
上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类
class Province:
country = 'China'
def __init__(self, name, count):
self.name = name
self.count = count
def func(self, *args, **kwargs):
print ('func')
# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print (Province.__dict__)
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}
obj1 = Province('HeBei',10000)
print (obj1.__dict__)
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}
obj2 = Province('HeNan', 3888)
print (obj2.__dict__)
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}7、__str__
如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。
class Foo:
def __str__(self):
return 'xuke'
obj = Foo()
print (obj)
# 输出：xuke8、__getitem__、__setitem__、__delitem__
用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __getitem__(self, key):
print ('__getitem__',key)
def __setitem__(self, key, value):
print ('__setitem__',key,value)
def __delitem__(self, key):
print ('__delitem__',key)
obj = Foo()
result = obj['k1'] # 自动触发执行 __getitem__
obj['k2'] = 'wupeiqi' # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1'] # 自动触发执行 __delitem__9、__getslice__、__setslice__、__delslice__
该三个方法用于分片操作，如：列表
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __getslice__(self, i, j):
print ('__getslice__',i,j)
def __setslice__(self, i, j, sequence):
print ('__setslice__',i,j)
def __delslice__(self, i, j):
print ('__delslice__',i,j)
obj = Foo()
obj[-1:1] # 自动触发执行 __getslice__
obj[0:1] = [11,22,33,44] # 自动触发执行 __setslice__
del obj[0:2] # 自动触发执行 __delslice__10、__iter__
用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 __iter__
# 第一步
class Foo(object):
pass
obj = Foo()
for i in obj:
print (i)
# 报错：TypeError: 'Foo' object is not iterable# 第二步
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __iter__(self):
pass
obj = Foo()
for i in obj:
print (i)
# 报错：TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'# 第三步
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __init__(self, sq):
self.sq = sq
def __iter__(self):
return iter(self.sq)
obj = Foo([11,22,33,44])
for i in obj:
print (i)以上步骤可以看出，for循环迭代的其实是 iter([11,22,33,44]) ，所以执行流程可以变更为：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
obj = iter([11,22,33,44])
for i in obj:
print (i)# For循环语法内部
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
obj = iter([11,22,33,44])
while True:
val = obj.next()
print (val)11、__new__ 和 __metaclass__
阅读以下代码：
class Foo(object):
def __init__(self):
pass
obj = Foo() # obj是通过Foo类实例化的对象上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。
如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。
print (type(obj)) # 输出：<class '__main__.Foo'> 表示，obj 对象由Foo类创建
print (type(Foo)) # 输出：<type 'type'> 表示，Foo类对象由 type 类创建所以，obj对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。
那么，创建类就可以有两种方式：
a). 普通方式
class Foo(object):
def func(self):
print ('hello xuke')b).特殊方式（type类的构造函数）
def func(self):
print ('hello xuke')
Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})
#type第一个参数：类名
#type第二个参数：当前类的基类
#type第三个参数：类的成员因此 类是由type类实例化产生
那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？
答：类中有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由 谁 来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看 类 创建的过程。
class MyType(type):
def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)
def __call__(self, *args, **kwargs):
obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
self.__init__(obj)
class Foo(object):
__metaclass__ = MyType
def __init__(self, name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
# 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段：通过Foo类创建obj对象
obj = Foo()异常处理
while True:
try:
x = int(input("please enter a number"))
break
except ValueError:
print("Not valid input , try again...")
try:
f = open('myfile.txt')
s = f.readline()
i = int(s.strip())
except OSError as err:
print("OS error :{}".format(err))
except ValueError:
print("Could not convert data to an integer.")please enter a numberABC
Not valid input , try again...
please enter a number123
OS error :[Errno 2] No such file or directory: 'myfile.txt'文件读写
some_sentences = '''\
i love learing python
because python is fun
and also easy to use
'''
f = open('sentences.txt','w')
f.write(some_sentences)
f.close()
f = open('sentences.txt','r')
while True:
line = f.readline()
if len(line) == 0:
break
print(line)
f.close()i love learing python
because python is fun
and also easy to usejson处理
import json
d = {'Python':100, 'C++':70, 'Basic':60, 'others':{'C':65, 'Java':50}}
jtxt = json.dumps(d)
dd = json.loads(jtxt) #dd为字典类型
print(jtxt)
print(dd)
print(dd['Python'])
print(''){"Python": 100, "C++": 70, "Basic": 60, "others": {"C": 65, "Java": 50}}
{'Python': 100, 'C++': 70, 'Basic': 60, 'others': {'C': 65, 'Java': 50}}
100非dict对象如何用json序列化？
class Student:
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
def __str__(self):
return '%s: %d, %d' % (self.name, self.age, self.score)
s = Student('Tom', 15, 85)
print(s)
print(s.__dict__)Tom: 15, 85
{'name': 'Tom', 'age': 15, 'score': 85}- 方法1
jtxt = json.dumps(s, default = lambda obj: obj.__dict__)
print(jtxt)
def d2s(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
print(json.loads(jtxt, object_hook = d2s)){"name": "Tom", "age": 15, "score": 85}
Tom: 15, 85- 方法2
def s2d(s):
return s.__dict__
jtxt = json.dumps(s, default = s2d)
print(jtxt)
dd = json.loads(jtxt) #dd为字典类型
print(dd['name']){"name": "Tom", "age": 15, "score": 85}
Tom参考
廖雪峰Python教程（https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000） Python 运算符 (http://www.runoob.com/python/python-operators.html#ysf6)
Python面向对象（初级篇）（http://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/4493506.html）
Python面向对象（高级篇）（http://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/4766801.html）