### 7.2.1 类的定义
利用 OOP 来解决问题时,首要任务是确定该问题涉及哪些对象,每种对象分别具有什 么数据和操作。类就是对这些信息的表达。类的创建,体现了面向对象的诸多思想和方法, 本节对此进行详细介绍。
抽象
人们在认识客观世界时,经常采用抽象方法来对客观世界的众多事物进行归纳、分类。 抽象就是忽略事物中与当前目标无关的、非本质的特征,而抽取与当前目标有关的、本质的特征。经过抽象,能够确认事物间的共性,并将具有共性的事物归入一类,从而得到一个抽 象概念。抽象时需要考虑“当前目标”,对于某个事物,根据不同的解题目标,可以进行不同 的抽象。
抽象是面向对象的基本方法,而抽象的工具就是“类”。我们用类来抽象、描述待求解 问题所涉及的事物,具体包括两个方面的抽象:数据抽象和行为抽象。数据抽象描述某类对 象共有的属性或状态,行为抽象描述某类对象共有的行为或功能特征。
例如,对学校里一个个具体的学生张三、李四、王五等进行概括,可以抽取出学号、姓 名等数据属性,还可以抽取出选课、做项目、加入学生社团等行为属性,从而建立“学生类”。 又如,对马路上形形色色的汽车进行概括,可以抽取出制造商、型号、排量等数据属性,还 可以抽取出启动、刹车、加速等行为属性,从而建立“汽车类”。
抽象可以是在多个层次上进行的。例如,当抽象出学生、教师、职工等类别之后,可以 从他们进一步抽象出“师生员工”类;当建立了汽车、火车、飞机等类别之后,可以从他们 进一步抽象出“交通工具”类。如此进行,最终可以形成一个抽象层次,称为类层次。这种 抽象方法在各学科中都是常用的,最典型的如生物学中的分类层次:
```
智人 → 人科 → 灵长目 → 哺乳纲 → 脊索动物门 → 动物界
```
封装
在日常生活中,人们使用着各种提供特定服务的设备,如汽车、彩电等等。对于这些设备,人们通常只需了解它们的功能,而不关心它们的内部是怎样工作的。类似地,计算机程 序也是提供特定服务的“设备”,我们使用程序时通常也只关心程序的功能,而不关心程序内 部的实现过程。OOP 中的封装概念正是这种思想的体现。
封装(encapsulation)是指用类将对象的数据和操作结合成一个封闭的程序单元,并对 外部隐藏内部实现细节。隐藏信息包含两重意思:一是用户无需了解隐藏的信息就能使用该 类,二是不允许用户直接操作类中被隐藏的信息。
封装导致外界不能直接存取对象的数据,但这并不是说我们就无法处理对象数据了。与 数据封装在一起的还有对数据的操作(称为方法的一些函数),类会对外公开这些方法的名称 和调用格式,亦即提供了与外界的交互界面。外界可以向对象发消息(所请求的方法名称及 参数),然后对象通过执行方法来响应外界的消息。所以,外界可通过消息机制来间接处理对 象数据。当然,外界只能按对象允许的方式来处理对象数据,因为对象能够响应的消息是由 类定义决定的。
封装对类的实现者和使用者都有好处。第一,防止使用者直接操作对象数据时有意无意 造成的错误,毕竟对象自己的方法处理自己的数据才是安全的;第二,使用者通过方法调用 来操作数据时无需了解内部实现细节,类的功能非常易用;第三,即使实现者以后修改了类 的内部实现,只要不改变方法界面,使用者就不会受到任何影响,这使得程序非常容易维护; 第四,可以使同类甚至不同类的对象对使用者都呈现标准化的操作界面。以电视机为例可以 很清楚地看出上述优点。电视机将内部各种器件封装起来,使用户只能通过面板上的按键来 操作电视机,这样既保护了内部器件使之不易被用户损坏,又使电视机简单易用;电视机内 部器件的维修和升级对用户来说没有任何影响;所有品牌的电视机几乎都提供标准化的面板(电源开关、频道切换、音量调节等),只要会使用一种电视机,基本上就会使用其他任何电 视机甚至收音机(因为收音机界面也是类似的调换频道、调节音量等)。
Python 类定义
如前所述,类是用来刻划对象的数据特性和行为特性的。Python 中类定义形如:
```
class <类名>:
<方法定义 1>:
...
<方法定义 n>:
```
其中诸“方法定义”就是对对象的操作行为的定义,外界能够请求对象所做的事情完全由这 些方法决定。
每个方法定义其实都是一个函数定义,即形如:
```
def <方法名>(<参数>):
...
```
方法与普通函数略有差别。首先,每个方法都必须有一个特殊的形参 self,并且 self 必 须是该方法的第一个形参(如果还有其他参数的话)。至于这个特殊参数的作用,我们在稍后 介绍方法调用的时候再解释。其次,方法只能通过对象来调用,即向对象发消息请求对象执 行某个方法。
至此,读者也许会有疑问:不是说类中包含了数据和操作的定义吗,怎么上述类定义形 式中只有操作没有数据?在 Python 中,类的实例所拥有的数据一般在类的方法中定义的,尤 其是在一个特殊方法 init__方法①中。这里的方法名 init__是 Python 规定的,通常每个类 都会定义 init__方法,其功能将在介绍类实例创建时进行解释。
作为例子,我们来定义类 Person。Person 是对现实世界中“人”的抽象,每个人都有自 己的姓名和出生年份,并且都能回答外界有关其姓名和年龄的提问。我们将 Person 类的定义 保存在文件 person.py 中,将来任何程序都可以通过导入此文件而使用 Person 类。
【程序 7.3】person.py
```
class Person:
def __init__ (self,n,y):
self.name = n self.year = y
def whatName(self):
print "My name is",self.name
def howOld(self,y):
age = y – self.year
if age > 0:
print "My age in",y,"is",age
else:
print "I was born in",self.year
```
Person 对象的数据就是在 init__方法中定义的 self.name 和 self.year,Person 对象能够执 行的操作就是方法 whatName()和 howOld()。
像 Person 类中的 self.name 和 self.year 这样,以“self.<变量名>”形式定义的变量称为实 例变量(instance variable),意思是这种数据是属于类的实例的,不同实例可有不同的值。实 例变量可以在类的任何方法中定义(通常在 init__中定义),也可以在类的任何方法中直接 引用。Person 类中,self.name 和 self.year 是实例变量,将来创建的每一个 Person 实例都拥有 这两个数据,每个实例各自的姓名和出生年份的值可以是不同的;另外,这两个实例变量虽 然是在 init__中定义,但在 whatName 和 howOld 方法中都可以直接引用。注意,如果方法 中定义的某个变量名前没有 self 前缀,则该变量是普通的函数局部变量,其作用域仅限于该方法。例如上例中在 howOld 方法中定义的 age 就是局部变量,它只能在 howOld 中引用。 类的方法定义中可以通过 self.f()的方式调用同一个类中的其它方法 f。例如:
> ① 注意,这个名称中 init 前后各是两个下划线字符!Python 常用这种形式的标识符来命名内部对象。
```
class Person1:
def __init__ (self,n,y):
self.name = n
self.year = y
def whatName(self):
print "My name is",self.name
def howOld(self,y):
age = y – self.year
if age > 0:
print "My age in",y,"is",age
else:
print "I was born in",self.year
def allInfo(self,y):
self.whatName()
self.howOld(y)
```
其中的方法 allInfo 调用了本类中的另外两个方法 whatName 和 howOld。
类实际上是用户自定义的数据类型,是对 Python 语言本身提供的基本数据类型的扩充。 一旦定义了类,就可以将它当作 Python 标准数据类型来使用。
作为特例,如果某种对象只包含一些数据,不包含对数据的操作,则可以在类中只定义 实例变量而不定义操作方法(除了特殊的 init 方法)。这样的类相当于很多编程语言中的 “结构”类型①,其作用是将一些数据项组合成一个整体。事实上,类可以看作是传统结构 类型的发展,即类是添加了数据操作的“结构”。
最后说一下命名问题。面向对象编程中习惯上使用大写字母开头的标识符来为类命名(如 Person),而类中方法和实例变量则惯常使用小写字母开头的标识符来命名(如 name、year 和 whatName)。方法名如果由多个单词构成,一般采用骆驼式命名法,即除第一个单词之外 的各单词首字母大写,如 whatName 和 howOld。
- 前言
- 第 1 章 计算与计算思维
- 1.1 什么是计算?
- 1.1.1 计算机与计算
- 1.1.2 计算机语言
- 1.1.3 算法
- 1.1.4 实现
- 1.2 什么是计算思维?
- 1.2.1 计算思维的基本原则
- 1.2.2 计算思维的具体例子
- 1.2.3 日常生活中的计算思维
- 1.2.4 计算思维对其他学科的影响
- 1.3 初识 Python
- 1.3.1 Python 简介
- 1.3.2 第一个程序
- 1.3.3 程序的执行方式
- 1.3.4 Python 语言的基本成分
- 1.4 程序排错
- 1.5 练习
- 第 2 章 用数据表示现实世界
- 2.1 数据和数据类型
- 2.1.1 数据是对现实的抽象
- 2.1.1 常量与变量
- 2.1.2 数据类型
- 2.1.3 Python 的动态类型*
- 2.2 数值类型
- 2.2.1 整数类型 int
- 2.2.2 长整数类型 long
- 2.2.3 浮点数类型 float
- 2.2.4 数学库模块 math
- 2.2.5 复数类型 complex*
- 2.3 字符串类型 str
- 2.3.1 字符串类型的字面值形式
- 2.3.2 字符串类型的操作
- 2.3.3 字符的机内表示
- 2.3.4 字符串类型与其他类型的转换
- 2.3.5 字符串库 string
- 2.4 布尔类型 bool
- 2.4.1 关系运算
- 2.4.2 逻辑运算
- 2.4.3 布尔代数运算定律*
- 2.4.4 Python 中真假的表示与计算*
- 2.5 列表和元组类型
- 2.5.1 列表类型 list
- 2.5.2 元组类型 tuple
- 2.6 数据的输入和输出
- 2.6.1 数据的输入
- 2.6.2 数据的输出
- 2.6.3 格式化输出
- 2.7 编程案例:查找问题
- 2.8 练习
- 第 3 章 数据处理的流程控制
- 3.1 顺序控制结构
- 3.2 分支控制结构
- 3.2.1 单分支结构
- 3.2.2 两路分支结构
- 3.2.3 多路分支结构
- 3.3 异常处理
- 3.3.1 传统的错误检测方法
- 3.3.2 传统错误检测方法的缺点
- 3.3.3 异常处理机制
- 3.4 循环控制结构
- 3.4.1 for 循环
- 3.4.2 while 循环
- 3.4.3 循环的非正常中断
- 3.4.4 嵌套循环
- 3.5 结构化程序设计
- 3.5.1 程序开发过程
- 3.5.2 结构化程序设计的基本内容
- 3.6 编程案例:如何求 n 个数据的最大值?
- 3.6.1 几种解题策略
- 3.6.2 经验总结
- 3.7 Python 布尔表达式用作控制结构*
- 3.8 练习
- 第 4 章 模块化编程
- 4.1 模块化编程基本概念
- 4.1.1 模块化设计概述
- 4.1.2 模块化编程
- 4.1.3 编程语言对模块化编程的支持
- 4.2 Python 语言中的函数
- 4.2.1 用函数减少重复代码 首先看一个简单的用字符画一棵树的程序:
- 4.2.2 用函数改善程序结构
- 4.2.3 用函数增强程序的通用性
- 4.2.4 小结:函数的定义与调用
- 4.2.5 变量的作用域
- 4.2.6 函数的返回值
- 4.3 自顶向下设计
- 4.3.1 顶层设计
- 4.3.2 第二层设计
- 4.3.3 第三层设计
- 4.3.4 第四层设计
- 4.3.5 自底向上实现与单元测试
- 4.3.6 开发过程小结
- 4.4 Python 模块*
- 4.4.1 模块的创建和使用
- 4.4.2 Python 程序架构
- 4.4.3 标准库模块
- 4.4.4 模块的有条件执行
- 4.5 练习
- 第 5 章 图形编程
- 5.1 概述
- 5.1.1 计算可视化
- 5.1.2 图形是复杂数据
- 5.1.3 用对象表示复杂数据
- 5.2 Tkinter 图形编程
- 5.2.1 导入模块及创建根窗口
- 5.2.2 创建画布
- 5.2.3 在画布上绘图
- 5.2.4 图形的事件处理
- 5.3 编程案例
- 5.3.1 统计图表
- 5.3.2 计算机动画
- 5.4 软件的层次化设计:一个案例
- 5.4.1 层次化体系结构
- 5.4.2 案例:图形库 graphics
- 5.4.3 graphics 与面向对象
- 5.5 练习
- 第 6 章 大量数据的表示和处理
- 6.1 概述
- 6.2 有序的数据集合体
- 6.2.1 字符串
- 6.2.2 列表
- 6.2.3 元组
- 6.3 无序的数据集合体
- 6.3.1 集合
- 6.3.2 字典
- 6.4 文件
- 6.4.1 文件的基本概念
- 6.4.2 文件操作
- 6.4.3 编程案例:文本文件分析
- 6.4.4 缓冲
- 6.4.5 二进制文件与随机存取*
- 6.5 几种高级数据结构*
- 6.5.1 链表
- 6.5.2 堆栈
- 6.5.3 队列
- 6.6 练习
- 第 7 章 面向对象思想与编程
- 7.1 数据与操作:两种观点
- 7.1.1 面向过程观点
- 7.1.2 面向对象观点
- 7.1.3 类是类型概念的发展
- 7.2 面向对象编程
- 7.2.1 类的定义
- 7.2.2 对象的创建
- 7.2.3 对象方法的调用
- 7.2.4 编程实例:模拟炮弹飞行
- 7.2.5 类与模块化
- 7.2.6 对象的集合体
- 7.3 超类与子类*
- 7.3.1 继承
- 7.3.2 覆写
- 7.3.3 多态性
- 7.4 面向对象设计*
- 7.5 练习
- 第 8 章 图形用户界面
- 8.1 图形用户界面概述
- 8.1.1 程序的用户界面
- 8.1.2 图形界面的组成
- 8.1.3 事件驱动
- 8.2 GUI 编程
- 8.2.1 UI 编程概述
- 8.2.2 初识 Tkinter
- 8.2.3 常见 GUI 构件的用法
- 8.2.4 布局
- 8.2.5 对话框*
- 8.3 Tkinter 事件驱动编程
- 8.3.1 事件和事件对象
- 8.3.2 事件处理
- 8.4 模型-视图设计方法
- 8.4.1 将 GUI 应用程序封装成对象
- 8.4.2 模型与视图
- 8.4.3 编程案例:汇率换算器
- 8.5 练习
- 第 9 章 模拟与并发
- 9.1 模拟
- 9.1.1 计算机建模
- 9.1.2 随机问题的建模与模拟
- 9.1.3 编程案例:乒乓球比赛模拟
- 9.2 原型法
- 9.3 并行计算*
- 9.3.1 串行、并发与并行
- 9.3.2 进程与线程
- 9.3.3 多线程编程的应用
- 9.3.4 Python 多线程编程
- 9.3.5 小结
- 9.4 练习
- 第 10 章 算法设计和分析
- 10.1 枚举法
- 10.2 递归
- 10.3 分治法
- 10.4 贪心法
- 10.5 算法分析
- 10.5.1 算法复杂度
- 10.5.2 算法分析实例
- 10.6 不可计算的问题
- 10.7 练习
- 第 11 章 计算+X
- 11.1 计算数学
- 11.2 生物信息学
- 11.3 计算物理学
- 11.4 计算化学
- 11.5 计算经济学
- 11.6 练习
- 附录
- 1 Python 异常处理参考
- 2 Tkinter 画布方法
- 3 Tkinter 编程参考
- 3.1 构件属性值的设置
- 3.2 构件的标准属性
- 3.3 各种构件的属性
- 3.4 对话框
- 3.5 事件
- 参考文献