>弟兄们，那些离间你们，叫你们跌倒，背乎所学之道的人，我劝你们要留意躲避他们。因为这样的人不服侍我们的主基督，只服侍自己的肚腹，用花言巧语诱惑那些老实人的心。(ROMANS 16:17-18) #ç±»(2) 现在开始不用伪代码了，用真正的python代码来理解类。当然，例子还是要用读者感兴趣的例子。 ##新式类和旧式类 Python是一个不断发展的高级语言（似乎别的语言也是不断发展的，甚至于自然语言也是），导致了Python 2å’ŒPython 3两个版本。 就是在Python 2中，还有“新式类”和“旧式类（也叫做经典类）”之分。这可真够分裂的。 新式类是Python 2.2引进的，在此后的版本中，我们一般用的都是新式类。 但是在Python 3中没有这种新旧的问题，它只是“类”。所以，如果你使用的是Python 3，并且也没有兴趣了解历史问题，可以跳过本节内容。不过，如果这样，如果有一天遇到老代码，你会后悔的。 书归正传，转到Python 2中，先写一个极简的旧式类。 >>> class AA: ... pass 这就是一个旧式类。关于定义类的方法，下面会详细说明。读者姑且囫囵吞枣，认同我刚才建立的名为`AA`的类，为了简单，这个类内部什么也不做，就是用`pass`一带而过。但不管怎样，是一个类，而且是一个旧式类（它的另外一个名字是“经典类”，“旧”的时间长了就变成“经典”了）。 然后，将这个类实例化或者说建立一个实例（还记得上节中实例化吗？对，就是那个王美女干的事情）： >>> aa = AA() 不要忘记，实例化的时候，类的名称后面有一对括号，这跟调用函数的方法是一样的。 接下来做如下操作： >>> type(AA) `AA()`是调用类，但是`AA`指的就是那个类对象。 这一点非常类似于函数，比如函数`foo()`，而`foo`就是那个函数对象。在这里，“一切皆对象”应该再次浮现在你的脑海里。 `type(AA)`返回的是这个类对象的属性——`classobj`——`AA`是一个类对象。 >>> aa.__class__ `aa`是一个实例，也是一个对象，每个对象都有`__class__`属性，用于显示它的类型。这里返回的结果是``，从这个结果中可以读出的信息是，`aa`是类AA的实例。 >>> type(aa) 解读一下上面含义： `type(aa)`是要看实例`aa`的类型，显示的结果是`instance`，是告诉我们它是一个实例。 在这里是不是有点感觉不和谐呢？`aa.__class__`å’Œ`type(aa)`都可以查看对象类型，但是它们居然显示不一样的结果。 看看我们已经熟悉的一个对象。 >>> a = 7 >>> a.__class__ >>> type(a) 对于整数7，毫无疑问，它是对象。用两种方式查看类型，返回的结果一样。为什么到类（严格讲是旧式类）这里，居然返回不一样呢？太不和谐了。 于是乎，就有了新式类，从Python2.2开始，变成这样了： >>> class BB(object): ... pass ... >>> bb = BB() >>> bb.__class__ >>> type(bb) 终于把两者统一起来了，世界和谐了。 这就是新式类和旧式类的不同。 当然，不同点绝非仅仅于此，这里只不过提到一个现在能够理解的不同罢了。另外的不同还在于两者对于多重继承的查找和调用方法不同，旧式类是深度优先，新式类是广度优先。可以先不理解，后面会碰到的。 “喜新厌旧”是编程界的传统。所以，旧式类就不是我们讨论的内容了。 在本书此后的内容中，所有Python 2代码中的类，都是新式类。 如何定义新式类呢？ 第一种定义方法，就是如同前面那样： >>> class BB(object): ... pass ... 跟旧式类的区别就在于类的名字后面跟上`(object)`，这其实是一种名为“继承”的类的操作，当前的类`BB`是以类`object`为上级的（object被称为父类），即`BB`是继承自类`object`的新类。在python 3中，所有的类自然地都是类`object`的子类，就不用彰显出继承关系了。对了，这里说的有点让读者糊涂，因为冒出来了“继承”、“父类”、“子类”，不用着急，继续向下看。下面精彩，并且能解惑。 第二种定义方法，在类的前面写上这么一句：`__metaclass__ == type`，然后定义类的时候，就不需要在名字后面写`(object)`了。 >>> __metaclass__ = type >>> class CC: ... pass ... >>> cc = CC() >>> cc.__class__ >>> type(cc) 两种方法，任你选用，没有优劣之分。但在本书中，如果在Python 2里面定义新式类，都会采用第一种定义方法。 ##创建类 前面我们创建了很简单的类，虽然没有什么太大的用途，但也是创建了类。为了更一般化地说明如何创建类，下面这个类，更具有通常类的结构。 Python2： #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 class Person(object): """ This is a sample of class. """ def __init__(self, name): self.name = name def get_name(self): return self.name def color(self, color): d = {} d[self.name] = color return d Python 3： class Person: """ This is a sample of class. """ def __init__(self, name): self.name = name def get_name(self): return self.name def color(self, color): d = {} d[self.name] = color return d 这是一个具有“大众脸”的类，下面对它进行逐条解释。 Python 2的代码中，使用了`class Person(object)`，代表着是新式类。而Python 3的代码中，不需要显示地继承object了。 `class Person`，这是在声明创建一个名为"Person"的类，其关键词是`class`——对照着学习，创建函数的关键词是`def`——新旧知识类比，更容易理解。类的名称一般用大写字母开头，这是惯例。如果名称是两个单词，那么两个单词的首字母都要大写，例如`class HotPerson`。当然，如果故意不遵循此惯例，也未尝不可，但是，会给别人阅读乃至于自己以后阅读带来麻烦，不要忘记“代码通常是给人看的，只是偶尔让机器执行”。既然大家都是靠右走的，你就别非要在路中间睡觉了。对于Python 2，因为是要继承object，所以要在后面有一个类似函数的参数列表那样的样式`(object)`，Python 3则不需要，但是，不论是Python 2还是Python 3，要继承其它父类的时候，都要在后面写上`(father_class_name)`——当然，继承的问题是后文了。这一切结束之后，本行的最后就是冒号`:`。 声明了类的名字（或者也包括继承的父类），然后就是类里面的代码块。秉承函数的做法，类里面的代码块，相对类定义类的那一行，也是要缩进四个空格——四个空格，尽可能不适用tab键，老老实实敲四个空格，否则后患无穷，绝非危言耸听。 再看类里面的代码，那些东西看起来并不陌生，你一眼就认出它们了——都是`def`这个关键词开头——就是已经学习过的函数。没错，它们就是函数。不过，仔细观察，会发现这些函数有点跟以往的函数不同，它们的参数中，都有`self`。这点差别，也是类中这种函数的特色，为了跟以往的函数有所却别，所以很多程序员喜欢把类里面的函数叫做“方法”——暂且不要纠结在名称上，虽然我看到过有人撰文专门分析了“方法”和“函数”的区别。但是，我倒是认为这不重要，重要的是类的中所谓“方法”和前面的函数，在数学角度看，丝毫没有区别。所以，你尽可以称之为函数。当然，听到有人说方法，也不要诧异和糊涂。它们本质是一样的。 需要再次提醒，函数的命名方法是以`def`发起，并且函数名称首字母不要用大写，可以使用`aa_bb`的样式，也可以使用`aaBb`的样式，一切看你的习惯了。 在上述代码示例中，函数（方法）的参数必须包括`self`参数，并且作为默认的第一个参数。这是需要注意的地方。至于它的用途，继续学习即可知道。 下面对类里面的每个方法（函数）做一个简要的阐述。 `def __init__(self, name`，这个方法是比较特殊的。当从命名方式上看，就不一般——用双下划线开头和结尾——这样的方法，在类里面还有很多，我们统称为“特殊方法”。对于`__init__()`这个特殊方法，通常还给它取了一个名字——构造函数——这是通常的叫法，但是我觉得这个名字不好，在本书中我把它叫做做**初始化函数**，因为从字面意义上看，它对应的含义是初始化，并且在Python中它的作用和其它语言比如Java中的构造函数还不完全一样，Python中的真正构造函数是`__new__()`。 >所谓初始化，就是让类有一个基本的面貌，而不是空空如也。做很多事情，都要初始化，让事情有一个具体的起点状态。比如你要喝水，必须先初始化杯子里面有水。在Python的类中，初始化就担负着类似的工作。在类实例化时首先就执行初始化函数。 此例子中的初始化函数的参数除了`self`，还有一个`name`，在这个类被实例化的同时，要传给它一个值。 在初始化函数里面，`self.name = name`的含义是要建立实例的一个属性，这个属性的名字也是`name`，这个属性的值等于参数`name`所传入的值。特别注意，这里的属性`self.name`和参数`name`是纯属巧合，你也可以设置成`self.xxx = name`，只不过这样写，总感觉不是很方便。 `def get_name(self)`å’Œ`def color(self, color)`是类里面的另外两个方法，这两个方法的除了第一个参数必须是`self`之外，别的跟函数就没有什么区别了。只是需要关注的是两个方法中都用到了`self.name`，这个属性只能在类里面这样使用。 以上就将我们所建立的类进行了简要的分析。这也是建立一个类的基本方法。 ##实例 类是对象的定义，实例才是真实的物件。比如“人”是一个类，但是“人”终究不是具体的某个活体，只有“张三”、“李四”才是具体的物件，但他们具有“人”所定义的属性和方法。“张三”、“李四”就是“人”的实例。 承接前面的类，先写出调用该类的代码。 Python 2: if __name__ == "__main__": girl = Person("canglaoshi") print girl.name name = girl.get_name() print name her_color = girl.color("white") print her_color Python 3: if __name__ == "__main__": girl = Person("canglaoshi") print(girl.name) name = girl.get_name() print(name) her_color = girl.color("white") print(her_color) `girl = Person('canglaoshi')`是利用上面的类创建实例。 创建实例，调用类`Person()`，首先就执行初始化函数，初始化函数有两个参数`self`å’Œ`name`，其中`self`是默认参数，不需要传值；`name`则需要给它传值，所以用`Person('canglaoshi')`的样式，就是为初始化函数中的`name`参数传值了，即`name = 'canglaoshi'`。 `girl`就是一个实例，它有属性和方法。 先说属性。实例化过程中，首先要执行`__init__()`，并通过参数`name`，使得实例属性`self.name = 'canglaoshi'`。这里先稍微提一下`self`的作用，它实质上就是实例对象本身，当你用实例调用方法的时候，由解释器将那个实例传递给方法，所以不需要显示地为这个参数传值。那么`self.name`也顺理成章地是实例的属性了。所以`print girl.name`或者`print(girl.name)`的结果应该是`canglaoshi`。 这就是初始化的功能。简而言之，通过初始化函数，确定了这个实例的“基本属性”（实例是什么样子的）。 `girl.get_name()`是通过实例来调用方法，也可以说建立了实例`girl`，这个实例就具有了`get_name()`方法。虽然在类里面，该方法的第一个参数是`self`，跟前面所述原因一样，通过实例调用该方法——实例方法——的时候，不需要显示地为`self`传递值，所以，在这里就不需要写任何参数。观察类中这个方法的代码可知，它的功能就是返回实例属性`self.name`的值，所以`print name`或者`print(name)`的结果是`canglaoshi`。 `girl.color("white")`之所以要给参数传值，是因为`def color(self, color)`中有参数`color`。另外，这个方法里面也使用了`self.name`实例属性。最终该方法返回的是一个字典。所以`print her_color`或者`print(her_color)`的结果是`{'canglaoshi': 'white'}`。 刚才以`girl = Person("canglaoshi")`的方式，建立了一个实例，仿照它，还可以建立更多的实例，比如`boy = Person("zhangsan")`等等。也就是一个类，可以建立多个实例。所以“类提供默认行为，是实例的工厂”（源自Learning Python），这句话道破了类和实例的关系。所谓工厂，就是可以用同一个模子做出很多具体的产品。类就是那个模子，实例就是具体的产品。 这就是通过类建立实例，并且通过实例来调用其属性和方法的过程。 ------ [总目录](./index.md)   |   [上节：类(1)](./206.md)   |   [下节：类(3)](./208.md) 如果你认为有必要打赏我，请通过支付宝：**[email protected]**,不胜感激。