Python基于class()实现面向对象原理详解

首先,类是一个集合,包含了数据,操作描述的一个抽象集合

你可以首先只把类当做一个容器来使用

class Cycle:
  def __init__(self,r):
    self.pi=3.14
    self.r=r
a=Cycle(4)
b=Cycle(7)

你看,我们定义了一个 Cycle 类,我们现在只是将它当做一个数据集合来用,我们利用其实例之间彼此数据隔离的特性来保证具体的实例数据彼此不污染。好了你现在想问,为什么我们要用数据集合来放数据

好了,我们来看看没有类之前我们会怎么样,假设我们现在要计算圆的面积

def square(r,pi):
  return pi * (r**2)
PI=3.14
a_r=4
a_square=square(a_r,PI)
b_r=7
b_square=square(b_r,PI)

看起来没有问题,好了,现在问题来了,假如,你现在要计算很多圆的面积,那么你是不是发现,不断的用变量命来隔离数据方式变得越来越脏了。而且你发现是不是有很多冗余的代码

好了我们这么改一改

class Cycle:
  def __init__(self,r):
    self.pi=3.14
    self.r=r

def square(value):
  if not isinstance(value,Cycle):
    raise ValueError("value muse be Cycle instace")
  value.square=value.pi * (value.r**2)

a=Cycle(4)
b=Cycle(7)

square(a)
square(b)

好了,你有没有觉得现在清晰了一点。

好了,现在我们现在还可以改一下

class Cycle:
  def __init__(self,r):
    self.pi=3.14
    self.r=r
  def square(self,value):
    return self.pi * (self.r**2)

好了,现在你可能迷惑了,我们为啥要把 square 函数放在类中?

好了,我现在要计算长方形,原型,梯形各种各样二维几何图形的面积,这样该怎么写???

你想了想我们之前说的将类作为数据容器,你想了想写了如下的代码

class Rectangle:
  def __init__(self,length,height):
    self.length=length
    self.height=height
class Cycle:
  def __init__(self,r):
    self.pi=3.14
    self.r=r
def rec_square(value):
  if not isinstance(value,Rectangle):
    raise ValueError("value muse be Rectangle instace")
  value.square=value.length * value.height
def cycle_square(value):
  if not isinstance(value,Cycle):
    raise ValueError("value muse be Cycle instace")
  value.square=value.pi * (value.r**2)

你想一想,这样是不是感觉如果计算需求越来越多,代码是不是还是会越来越脏?

如果我们将函数放在类里,并且用继承的特性,我们可以写出这样的代码

class Geometry:
  def get_square(self):
    raise NotImplementedError

class Rectangle(Geometry):
  def __init__(self,length,height):
    self.length=length
    self.height=height
  def get_square(self):
    return self.length*self.height

class Cycle(Geometry):
  def __init__(self,r):
    self.pi=3.14
    self.r=r
  def get_square(self):
    return self.pi * (self.r**2)

def square(value):
  if not isinstance(value,Geometry):
    raise ValueError("value muse be Geometry instace")
  value.square=value.get_square()

你看,我们现在只需要给用户暴露一个统一的接口,用户(用户也以是我们自己)不需要关心怎么样选择正确的函数,他只需要调用统一的 square 函数,就可以获取到具体的面积,是不是轻松很多了??

所以,类,它是对数据,操作的一种封装,这个封装的意义在于我们可以去更好的优化代码结构。

好了再举一个例子,我们可以用类来控制访问权限

class People:
  def __init__(self,website):
    self.__favorite_website="1024.com"
  def bad_or_not(self):
    return self.__favorite_website=="1024.com"

你看,我们用 private 变量,来确保外部没法直接访问一些敏感数据(实际上 Python 里 private 并不严格,hook 一下还是可以访问的)

好,在举一个例子

class People:
  def __init__(self,website):
    self.__favorite_website="1024.com"
  def bad_or_not(self):
    return self.__favorite_website=="1024.com"
  @property
  def favorite_website(self):
    return self.__favorite_website
  @favorite_website.setter
  def favorite_website(self,value):
    if value=="1024.com":
      raise ValueError("你不能去草榴,兄弟,你营养不足")
    self.__favorite_website=value

你看,我们现在很方便的实现在设置数据值的时候,对其过滤。

撤了这么多,回到你的问题

首先A君说的没毛病,但我想知道仅仅使用函数锤子,螺丝刀来完成一个项目比使用Class工厂+函数锤子来完成一个项目的效率会更低么?

理由是什么?大神在什么时候会考虑使用Class来提高代码的“执行效率”和代码的“可读性”。回归实际情况,我很多时候都是调用同一个函数/方法去输出某个结果。

至今还想不出为什么调用Class会更方便?(PS:本人大菜鸟,写了上千行代码了,但仍然搞不懂什么情况下需要用到Class类。也曾尝试在自己的代码中强行加入Class输出结果

但感觉不灵活,而且要写的代码明显多了也不便于理解。求大神举例,碾压我的无知!)。C君说大型项目不使用Class调用对象会累死,到底这个“累死”体现在哪里?

首先一个问题,我整个答案里所写的这些代码,不用面向对象这一套能不能实现?

很明显,能。

但是实现的干净么?个人觉得不干净。

项目规格上去后,我们如果按照传统的方式进行开发,务必要多重检查,确保自己不会手抖调用了错误的东西。而 OOP 这一套思想,其实就是通过利用合适的代码结构和封装,某种程度上来讲是减少我们犯错的可能。

同时,现在开发基本都不是一个人的单打独斗,你写的代码可能会被其余人使用与维护。我们有个前提,要假设使用维护你代码的人都是傻逼。我们要适当的封装代码,优化结构,让使用者尽可能的少犯错、

所以最后,无论是各个语言的变量命名规则也好,还是 OOP 这一套范式也好。其本质是在自由度与可读性可维护性之间的一种相对较优的妥协,这种妥协根本的目的就在于通过规范化的操作与封装,减少团队开发维护的成本,优化开发体验。

另外,关于开发这一套还有个老生常谈的问题过度封装。我个人的观点是在你知道什么是 过度封装 之前,你没必要考虑这个问题,按照教科书和开源代码里的结构,去不断封装优化你的代码。

面向对象 更容易使用 ,缺点就是 换一个开发人,难维护,很难理解前面人的思维,出了错不好找位置

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 对python 中class与变量的使用方法详解

    python中的变量定义是很灵活的,很容易搞混淆,特别是对于class的变量的定义,如何定义使用类里的变量是我们维护代码和保证代码稳定性的关键. #!/usr/bin/python #encoding:utf-8 global_variable_1 = 'global_variable' class MyClass(): class_var_1 = 'class_val_1' # define class variable here def __init__(self, param): self

  • python中metaclass原理与用法详解

    本文实例讲述了python中metaclass原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是 metaclass. metaclass (元类)就是用来创建类的类.在前面一篇文章<python动态创建类>里我们提到过,可以用如下的一个观点来理解什么是metaclass: MyClass = MetaClass() MyObject = MyClass() metaclass是python 里面的编程魔法 同时在前面一篇<python动态创建类>文章里描述动态创建class 的

  • python中class的定义及使用教程

    类的定义 class classname[(父类名)]: – 成员函数及成员变量 _ init _ 构造函数:初始化对象 _ del_ 析构函数:销毁对象 定义类的成员函数时,必须默认一个变量代表类定义的对象本身,这个变量的名称可自行定义,下面的程序使用self变量表示类对象的变量 具体代码如下所示: python中class的定义及使用 #类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法. #对象:它是类的实例化. #方法:类中定义的函数

  • 对Python Class之间函数的调用关系详解

    假设有Class A 和 Class B两个类,Class A中定义了a(),Class B中定义了b(). 现在我想在Class B中调用 Class A中的函数a().此处介绍三种调用方法: 方法一: 在Class B中所定义的fuction()中声明Class A的对象a,然后用对象a来调用Class A的函数a(). 最后在main中声明Class B的对象b,让b调用该类中的fuction(). #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-

  • Python:type、object、class与内置类型实例

    Python:type.object.class Python: 一切为对象 >>> a = 1 >>> type(a) <class'int'> >>> type(int) <class'type'> type => int => 1 type => class => obj type是个类,生成的类也是对象,生成的实例是对象 >>>class Student: >>>

  • Python面向对象中类(class)的简单理解与用法分析

    本文实例讲述了Python面向对象中类(class)的简单理解与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我们先来创建一个简单的类 class Fish(object): pass xiaoming = Fish() 一个基础类(base class) Fish(鱼)类就创建好了.class Fish(object)等同于class Fish() caoyu = Fish() 语句创建了一个对象:xiaoming(小明).变量名 = 类名+() 实例化 类 下面对Fish类进行扩充 class F

  • Python基于class()实现面向对象原理详解

    首先,类是一个集合,包含了数据,操作描述的一个抽象集合 你可以首先只把类当做一个容器来使用 class Cycle: def __init__(self,r): self.pi=3.14 self.r=r a=Cycle(4) b=Cycle(7) 你看,我们定义了一个 Cycle 类,我们现在只是将它当做一个数据集合来用,我们利用其实例之间彼此数据隔离的特性来保证具体的实例数据彼此不污染.好了你现在想问,为什么我们要用数据集合来放数据 好了,我们来看看没有类之前我们会怎么样,假设我们现在要计算

  • python装饰器的特性原理详解

    这篇文章主要介绍了python装饰器的特性原理详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 今天发现了装饰器的另一种用法,下面就先上代码: data_list = [] def data_item(func): data_list.append(func) return func @data_item def foo(): return 1 @data_item def foo1(): return 2 @data_item def fo

  • Python JSON编解码方式原理详解

    这篇文章主要介绍了Python JSON编解码方式原理详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 概念 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写.在日常的工作中,应用范围极其广泛.这里就介绍python下它的两种编解码方法: 使用json函数 使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json.函数含义: 源码解析: # coding= utf-8 #

  • Python学习之直方图均衡化原理详解

    目录 1.点算子 2.线性灰度变换 3.直方图均衡化 4.代码实战 1.点算子 点算子是两个像素灰度值间的映射关系,属于像素的逐点运算,相邻像素不参与运算.点算子是最简单的图像处理手段,如:亮度调整.对比度调整.颜色变换.直方图均衡化等等. 2.线性灰度变换 线性灰度变换表达为: 其中rk.sk分别为输入.输出点像素灰度值. ▲图2.1 线性灰度变换 当a>1时,输出图像像素灰度范围扩大,图像对比度增强,当a<1时反之.这是因为人眼不易区分相近的灰度值,因此若图像灰度值范围较小,观感上细节不够

  • python神经网络Batch Normalization底层原理详解

    目录 什么是Batch Normalization Batch Normalization的计算公式 Bn层的好处 为什么要引入γ和β变量 Bn层的代码实现 什么是Batch Normalization Batch Normalization是神经网络中常用的层,解决了很多深度学习中遇到的问题,我们一起来学习一哈. Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法.参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network T

  • Python线程障碍对象Barrier原理详解

    python线程Barrier俗称障碍对象,也称栅栏,也叫屏障. 一.线程障碍对象Barrier简介 # 导入线程模块 import threading # 障碍对象barrier barrier = threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None) parties - 线程计数器,记录线程数量,也称线程障碍数量: action - 是一个可调用函数,当等待的线程到达了线程障碍数量parties,其中一个线程会首先调用action 对应函

  • Python collections.deque双边队列原理详解

    队列是一种只允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表. 在Python文档中搜索队列(queue)会发现,Python标准库中包含了四种队列,分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque. collections.deque deque是双端队列(double-ended queue)的缩写,由于两端都能编辑,deque既可以用来实现栈(stack)也可以用来实现队列(queue

  • python基于exchange函数发送邮件过程详解

    1.Python hasattr() 函数 描述 hasattr() 函数用于判断对象是否包含对应的属性. 语法 hasattr 语法: hasattr(object, name) 参数 object -- 对象. name -- 字符串,属性名. 返回值 如果对象有该属性返回 True,否则返回 False. 实例 以下实例展示了 hasattr 的使用方法: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Coordinate: x = 10

  • Python中的延迟绑定原理详解

    直接看下面例子 my_ld = [lambda x:x*i for i in range(3)] my_list = [ld(2) for ld in my_ld] print(my_list) 本想是想通过以上代码,输出[0, 2, 4]的,但结果却是[4, 4, 4] 下面说下本人对这个结果的理解: 因为Python解释器,遇到lambda(或者def),只是定义了一个匿名函数对象,并保存在内存中,只有等到调用这个匿名函数的时候,才会执行函数内部的代码(x*i).所以匿名函数中的i并不是立即

  • Python作用域与名字空间原理详解

    Python具有静态作用域,变量的作用域由它定义的位置决定,而与调用的位置无关. a = 2  def f():  a = 2 第一行的a的作用域是全局作用域,作用于定义位置后面的所有位置. 第四行的a的作用域是局部作用域,作用于f函数里. Python能够形成局部作用域的只有函数与类,其他语句不形成局部作用域. 函数与类的局部作用域 def f(): a = 1 class A: b = 2 if 1 == 1: c = 3 for _ in range(1): d = 4 while Tru

随机推荐