类的定义

假如要定义一个类 Point,表示二维的坐标点:

# point.py
class Point:
    def __init__(self, x=0, y=0):
        self.x, self.y = x, y

最最基本的就是 __init__ 方法,相当于 C++ / Java 的构造函数。带双下划线 __ 的方法都是特殊方法,除了 __init__ 还有很多,后面会有介绍。

参数 self 相当于 C++ 的 this,表示当前实例,所有方法都有这个参数,但是调用时并不需要指定。

>>> from point import *
>>> p = Point(10, 10)  # __init__ 被调用
>>> type(p)
<class 'point.Point'>
>>> p.x, p.y
(10, 10)

几乎所有的特殊方法(包括 __init__)都是隐式调用的(不直接调用)。

对一切皆对象的 Python 来说,类自己当然也是对象:

>>> type(Point)
<class 'type'>
>>> dir(Point)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', ..., '__init__', ...]
>>> Point.__class__
<class 'type'>

Pointtype 的一个实例,这和 pPoint 的一个实例是一回事。

现添加方法 set

class Point:
    ...
    def set(self, x, y):
        self.x, self.y = x, y
>>> p = Point(10, 10)
>>> p.set(0, 0)
>>> p.x, p.y
(0, 0)

p.set(...) 其实只是一个语法糖,你也可以写成 Point.set(p, ...),这样就能明显看出 p 就是 self 参数了:

>>> Point.set(p, 0, 0)
>>> p.x, p.y
(0, 0)

值得注意的是,self 并不是关键字,甚至可以用其它名字替代,比如 this

class Point:
    ...
    def set(this, x, y):
        this.x, this.y = x, y

与 C++ 不同的是,“成员变量”必须要加 self. 前缀,否则就变成类的属性(相当于 C++ 静态成员),而不是对象的属性了。

访问控制

Python 没有 public / protected / private 这样的访问控制,如果你非要表示“私有”,习惯是加双下划线前缀。

class Point:
    def __init__(self, x=0, y=0):
        self.__x, self.__y = x, y

    def set(self, x, y):
        self.__x, self.__y = x, y

    def __f(self):
        pass

__x__y__f 就相当于私有了:

>>> p = Point(10, 10)
>>> p.__x
...
AttributeError: 'Point' object has no attribute '__x'
>>> p.__f()
...
AttributeError: 'Point' object has no attribute '__f'

_repr_

尝试打印 Point 实例:

>>> p = Point(10, 10)
>>> p
<point.Point object at 0x000000000272AA20>

通常,这并不是我们想要的输出,我们想要的是:

>>> p
Point(10, 10)

添加特殊方法 __repr__ 即可实现:

class Point:
    def __repr__(self):
        return 'Point({}, {})'.format(self.__x, self.__y)

不难看出,交互模式在打印 p 时其实是调用了 repr(p)

>>> repr(p)
'Point(10, 10)'

_str_

如果没有提供 __str__str() 缺省使用 repr() 的结果。
这两者都是对象的字符串形式的表示,但还是有点差别的。简单来说,repr() 的结果面向的是解释器,通常都是合法的 Python 代码,比如 Point(10, 10);而 str() 的结果面向用户,更简洁,比如 (10, 10)

按照这个原则,我们为 Point 提供 __str__ 的定义如下:

class Point:
    def __str__(self):
        return '({}, {})'.format(self.__x, self.__y)

_add_

两个坐标点相加是个很合理的需求。

>>> p1 = Point(10, 10)
>>> p2 = Point(10, 10)
>>> p3 = p1 + p2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Point' and 'Point'

添加特殊方法 __add__ 即可做到:

class Point:
    def __add__(self, other):
        return Point(self.__x + other.__x, self.__y + other.__y)
>>> p3 = p1 + p2
>>> p3
Point(20, 20)

这就像 C++ 里的操作符重载一样。
Python 的内建类型,比如字符串、列表,都“重载”了 + 操作符。

特殊方法还有很多,这里就不逐一介绍了。

继承

举一个教科书中最常见的例子。CircleRectangle 继承自 Shape,不同的图形,面积(area)计算方式不同。

# shape.py

class Shape:
    def area(self):
        return 0.0
        
class Circle(Shape):
    def __init__(self, r=0.0):
        self.r = r

    def area(self):
        return math.pi * self.r * self.r

class Rectangle(Shape):
    def __init__(self, a, b):
        self.a, self.b = a, b

    def area(self):
        return self.a * self.b

用法比较直接:

>>> from shape import *
>>> circle = Circle(3.0)
>>> circle.area()
28.274333882308138
>>> rectangle = Rectangle(2.0, 3.0)
>>> rectangle.area()
6.0

如果 Circle 没有定义自己的 area

class Circle(Shape):
    pass

那么它将继承父类 Shapearea

>>> Shape.area is Circle.area
True

一旦 Circle 定义了自己的 area,从 Shape 继承而来的那个 area 就被重写(overwrite)了:

>>> from shape import *
>>> Shape.area is Circle.area
False

通过类的字典更能明显地看清这一点:

>>> Shape.__dict__['area']
<function Shape.area at 0x0000000001FDB9D8>
>>> Circle.__dict__['area']
<function Circle.area at 0x0000000001FDBB70>

所以,子类重写父类的方法,其实只是把相同的属性名绑定到了不同的函数对象。可见 Python 是没有覆写(override)的概念的。

同理,即使 Shape 没有定义 area 也是可以的,Shape 作为“接口”,并不能得到语法的保证。

甚至可以动态的添加方法:

class Circle(Shape):
    ...
    #  def area(self):
        #  return math.pi * self.r * self.r

# 为 Circle 添加 area 方法。
Circle.area = lambda self: math.pi * self.r * self.r

动态语言一般都是这么灵活,Python 也不例外。

Python 官方教程「9. Classes」第一句就是:

Compared with other programming languages, Python’s class mechanism adds classes with a minimum of new syntax and semantics.

Python 以最少的新的语法和语义实现了类机制,这一点确实让人惊叹,但是也让 C++ / Java 程序员感到颇为不适。

多态

如前所述,Python 没有覆写(override)的概念。严格来讲,Python 并不支持「多态」。

为了解决继承结构中接口和实现的问题,或者说为了更好的用 Python 面向接口编程(设计模式所提倡的),我们需要人为的设一些规范。

请考虑 Shape.area() 除了简单的返回 0.0,有没有更好的实现?

以内建模块 asyncio 为例,AbstractEventLoop 原则上是一个接口,类似于 Java 中的接口或 C++ 中的纯虚类,但是 Python 并没有语法去保证这一点,为了尽量体现 AbstractEventLoop 是一个接口,首先在名字上标志它是抽象的(Abstract),然后让每个方法都抛出异常 NotImplementedError

class AbstractEventLoop:
    def run_forever(self):
        raise NotImplementedError
    ...

纵然如此,你是无法禁止用户实例化 AbstractEventLoop 的:

loop = asyncio.AbstractEventLoop()
try:
    loop.run_forever()
except NotImplementedError:
    pass

C++ 可以通过纯虚函数或设构造函数为 protected 来避免接口被实例化,Java 就更不用说了,接口就是接口,有完整的语法支持。

你也无法强制子类必须实现“接口”中定义的每一个方法,C++ 的纯虚函数可以强制这一点(Java 更不必说)。

就算子类「自以为」实现了“接口”中的方法,也不能保证方法的名字没有写错,C++ 的 override 关键字可以保证这一点(Java 更不必说)。

静态类型的缺失,让 Python 很难实现 C++ / Java 那样严格的多态检查机制。所以面向接口的编程,对 Python 来说,更多的要依靠程序员的素养。

回到 Shape 的例子,仿照 asyncio,我们把“接口”改成这样:

class AbstractShape:
    def area(self):
        raise NotImplementedError

这样,它才更像一个接口。

super

有时候,需要在子类中调用父类的方法。

比如图形都有颜色这个属性,所以不妨加一个参数 color__init__

class AbstractShape:
    def __init__(self, color):
        self.color = color

那么子类的 __init__() 势必也要跟着改动:

class Circle(AbstractShape):
    def __init__(self, color, r=0.0):
        super().__init__(color)
        self.r = r

通过 supercolor 传给父类的 __init__()。其实不用 super 也行:

class Circle(AbstractShape):
    def __init__(self, color, r=0.0):
        AbstractShape.__init__(self, color)
        self.r = r

但是 super 是推荐的做法,因为它避免了硬编码,也能处理多继承的情况。

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