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第五章 函数5.1 函数的简介5.2 函数的参数5.3 函数参数传递的方式5.4 函数的不定长参数5.5 函数的返回值5.6 函数的文档字符串--函数的说明5.7 变量的作用域与命名空间5.8 函数的递归5.9 高阶函数5.10 函数的闭包5.11 装饰器--扩展函数的功能第六章 对象6.1 面向对象6.2 类的简介6.3 类的定义+类的属性和方法6.4 类的特殊方法6.5 封装6.5.1 隐藏类中的属性6.5.2 property 装饰器6.6 继承6.6.1 继承的简介6.6.2 方法的重写6.6.3 super()6.6.4 多重继承6.7 多态6.8 类中的属性和方法6.9 垃圾回收6.10 特殊方法（魔术方法）6.11 模块化6.11.1 模块的创建6.11.2 模块的使用6.11.3 包6.11.4 Python 标准库
第五章 函数
5.1 函数的简介
- 函数也是一个对象- 对象是内存中专门用来存储数据的一块区域- 函数可以用来保存一些可执行的代码，并且可以在需要时，对这些语句进行多次的调用- 创建函数（定义函数）： def 函数名([形参1, 形参2, ..., 形参n]) : 代码块 - 函数名必须要符和标识符的规范 （可以包含字母、数字、下划线、但是不能以数字开头） - 函数中保存的代码不会立即执行，需要调用函数代码才会执行- 调用函数： 函数对象()- 定义函数一般都是要实现某种功能的
函数的简介--示例代码：
# 比如有如下三行代码，这三行代码是一个完整的功能：# print('hello')# print('你好')# print('再见')# 定义一个函数def fn() : print('这是我的第一个函数！') print('hello') print('今天天气真不错！')# 打印 fn# print(fn) #
5.2 函数的参数
- 在定义函数时，可以在函数名后的()中定义数量不等的形参。 多个形参之间使用,隔开- 形参（形式参数），定义形参就相当于在函数内部声明了变量，但是并不赋值- 实参（实际参数） - 如果函数定义时，指定了形参，那么在调用函数时也必须传递实参，实参将会赋值给对应的形参，简单来说，有几个形参就得传几个实参。
练习1: 定义一个函数，可以用来求任意三个数的乘积。练习2： 定义一个函数，可以根据不同的用户名显示不同的欢迎信息。
示例代码：
# 求任意三个数的乘积def mul(a, b, c) : print(a * b * c)# 根据不同的用户名显示不同的欢迎信息 def welcome(username) : print('欢迎', username, '光临')# mul(1, 2, 3)# welcome('孙悟空')
5.3 函数参数传递的方式
# 定义一个函数# 定义形参时，可以为形参指定默认值# 指定了默认值以后，如果用户传递了参数则形参默认值没有任何作用，如果用户没有传递参数，则形参默认值就会生效。def fn(a = 5, b = 10, c = 20) : print('a =', a) print('b =', b) print('c =', c)# fn(1, 2, 3)# fn(1, 2)# fn()# 实参的传递方式# 位置参数# 位置参数：就是将对应位置的实参赋值给对应位置的形参# 第一个实参赋值给第一个形参，第二个实参赋值给第二个形参，......# fn(1, 2, 3)# 关键字参数# 关键字参数：可以不按照形参定义的顺序去传递，而直接根据参数名去传递参数# fn(b=1, c=2, a=3)# print('hello', end='') # end 就是关键字参数# 位置参数和关键字参数可以混合使用# 混合使用位置参数和关键字参数时，必须将位置参数写到前面，且位置参数和关键字参数指定的位置不能相同。# fn(1, c=30) # a = 1, b = 10, c = 30# fn(1, a=30) # 报错def fn2(a) : print('a =', a)# 函数在调用时，解析器不会检查实参的类型# 实参可以传递任意类型的对象b = 123b = Trueb = 'hello'b = Noneb = [1, 2, 3]# fn2(b) # fn2(fn) # 没问题，实参可以是函数对象def fn3(a , b) : print(a + b)# fn3(123, "456") # 报错def fn4(a) : # 在函数中对形参进行重新赋值，不会影响其他的变量 # a = 20 # a 是一个列表，我们尝试修改列表中的元素 # 如果形参执行的是一个对象，当我们通过形参去修改对象的值时，会影响到所有指向该对象的变量。 a[0] = 30 print('a =', a, id(a))c = 10 c = [1, 2, 3] # fn4(c)# fn4(c.copy()) # 列表副本，新的对象# fn4(c[:]) # 列表副本，新的对象# print('c =', c, id(c))
5.4 函数的不定长参数
# 不定长的参数# 定义一个函数，可以求任意个数字的和def sum(*nums) : # 定义一个变量，来保存结果 result = 0 # 遍历元组，并将元组中的数进行累加 for n in nums : result += n print(result)# sum(123, 456, 789, 10, 20, 30, 40)# 在定义函数时，可以在形参前边加上一个*，这样这个形参将会获取到所有的实参# 它将会将所有的实参保存到一个元组中# a, b, *c = (1, 2, 3, 4, 5, 6) # 元组的解包（解构）# *a 会接受所有的位置实参，并且会将这些实参统一保存到一个元组中（参数的装包）def fn(*a) : print("a =", a, type(a)) # a = (1, 2, 3, 4, 5)
5.5 函数的返回值
# 返回值，返回值就是函数执行以后返回的结果# 可以通过 return 来指定函数的返回值# 可以直接使用函数的返回值，也可以通过一个变量来接收函数的返回值def sum(*nums) : # 定义一个变量，来保存结果 result = 0 # 遍历元组，并将元组中的数进行累加 for n in nums : result += n print(result)# sum(123, 456, 789)# return 后边跟什么值，函数就会返回什么值# return 后边可以跟任意的对象，返回值甚至可以是一个函数def fn() : # return 'hello' # return [1, 2, 3] # return {'k':'v'} def fn2() : print('hello') return fn2 # 返回值也可以是一个函数r = fn() # 这个函数的执行结果就是它的返回值# r()# print(fn())# print(r)# 如果仅仅写一个 return 或者不写 return，则相当于 return None def fn2() : a = 10 return # 在函数中，return 后的代码都不会执行，return 一旦执行，则函数自动结束def fn3(): print('hello') return print('abc')# r = fn3()# print(r)def fn4() : for i in range(5) : # 生成一个这样的自然数序列：[0, 1, 2, 3, 4] if i == 3 : # break 用来退出当前循环 # continue 用来跳过当次循环 return # 用来结束函数 print(i) print('循环执行完毕！')# fn4()def sum(*nums) : # 定义一个变量，来保存结果 result = 0 # 遍历元组，并将元组中的数进行累加 for n in nums : result += n return resultr = sum(123, 456, 789)# print(r + 778)def fn5(): return 10# fn5 和 fn5() 的区别print(fn5) # fn5 是函数对象，打印 fn5 实际是在打印函数对象：
5.6 函数的文档字符串--函数的说明
# help() 是 Python 中的内置函数# 通过 help() 函数可以查询 python 中的函数的用法# 语法：help(函数对象)# help(print) # 获取 print() 函数的使用说明# 文档字符串（doc str）# 在自定义函数时，可以在函数内部编写文档字符串，文档字符串就是【函数的说明】，建议使用英文编写，哈哈！# 当我们编写了文档字符串时，就可以通过 help() 函数来查看自定义函数的说明# 文档字符串非常简单，其实直接在函数的第一行写一个字符串就是文档字符串，单引号和双引号均可，但是一般使用 三重引号，因为三重引号可以换行，并且会保留字符串中的格式。def fn(a: int, b: bool, c: str='hello') -> int : ''' 这是一个文档字符串的示例 函数的作用：...... 函数的参数： a，作用，类型，默认值...... b，作用，类型，默认值...... c，作用，类型，默认值...... ''' return 10help(fn)
5.7 变量的作用域与命名空间
# 作用域（scope）# 作用域指的是变量生效的区域b = 20 # 全局变量def fn() : a = 10 # a定义在了函数内部，所以它的作用域就是函数内部，函数外部无法访问 print('函数内部：', 'a =', a) print('函数内部：', 'b =', b)# fn() print('函数外部：', 'a =', a)print('函数外部：', 'b =', b)# 在 Python 中一共有两种作用域：# 全局作用域# - 全局作用域在程序执行时创建，在程序执行结束时销毁# - 所有函数以外的区域都是全局作用域# - 在全局作用域中定义的变量，都属于全局变量，全局变量可以在程序的任意位置被访问# 函数作用域# - 函数作用域在函数调用时创建，在调用结束时销毁# - 函数每调用一次就会产生一个新的函数作用域# - 在函数作用域中定义的变量，都是局部变量，它只能在函数内部被访问# # 变量的查找--就近原则# - 当我们使用变量时，会优先在当前作用域中寻找该变量，如果有则使用，# 如果没有，则继续去上一级作用域中寻找，如果有则使用，# 如果依然没有，则继续去上一级作用域中寻找，以此类推# 直到找到全局作用域，依然没有找到，则会抛出异常：NameError: name 'a' is not defineddef fn2() : def fn3() : print('fn3中:', 'a =', a) fn3()# fn2() a = 20def fn3() : # a = 10 # 在函数中为变量赋值时，默认都是为局部变量赋值 # 如果希望在函数内部修改全局变量，则需要使用 global 关键字，来声明变量 global a # 声明在函数内部使用的 a 是全局变量，此时再去修改 a 时，就是在修改全局的 a a = 10 # 修改全局变量 print('函数内部：', 'a =', a)# fn3()# print('函数外部：', 'a =', a)-------------------------------------------------------------------------------------# 命名空间（namespace）# 命名空间指的是变量存储的位置，每一个变量都需要存储到指定的命名空间当中# 每一个作用域都会有一个它对应的命名空间# 全局的命名空间，用来保存全局变量# 函数的命名空间，用来保存函数中的变量（局部变量）# 命名空间实际上就是一个字典，是一个专门用来存储变量的字典# locals() 用来获取当前作用域的命名空间# 如果在全局作用域中调用 locals()，则获取的是全局命名空间# 如果在函数作用域中调用 locals()，则获取的是函数的命名空间# 返回的是一个字典a = 10scope = locals() # 获取当前命名空间print(scope)print(type(scope)) #
5.8 函数的递归
# 尝试求10的阶乘（10!）# 1! = 1# 2! = 1*2 = 2# 3! = 1*2*3 = 6# 4! = 1*2*3*4 = 24# print(1*2*3*4*5*6*7*8*9*10)# 创建一个变量保存结果# n = 10# for i in range(1, 10) : # 生成一个这样的自然数序列：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# n *= i # n = n * i # 第一次：10 = 10 * 1，第二次：20 = 10 * 2，第三次：60 = 20 * 3，......# print(n)# 创建一个函数，可以用来求任意数的阶乘def factorial(n) : ''' 该函数用来求任意数的阶乘 参数： n 要求阶乘的数字 ''' # 创建一个变量，来保存结果 result = n for i in range(1, n) : result *= i return result # 求10的阶乘 # print(factorial(10))-------------------------------------------------------------------------------------# 递归式的函数# 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么故事呢？# 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么故事呢？# 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么故事呢？# ....# 递归简单理解就是自己去引用自己！# 递归式函数：在函数中自己调用自己！# 无穷递归：如果这个函数被调用，程序的内存会溢出，效果类似于死循环# def fn() :# fn()# fn()# 递归是解决问题的一种方式，它和循环很像# 它的整体思想是：将一个大问题分解为一个个的小问题，直到问题无法分解时，再去解决问题# 递归式函数的两个必要条件：# 1.基线条件# - 问题可以被分解为的最小问题，当满足基线条件时，递归就不在执行了# 2.递归条件# - 将问题继续分解的条件# 递归和循环类似，基本是可以互相代替的# 循环编写起来比较容易，阅读起来稍难# 递归编写起来难，但是方便阅读# 10! = 10 * 9!# 9! = 9 * 8!# 8! = 8 * 7!# ......# 1! = 1def factorial(n) : ''' 该函数用来求任意数的阶乘 参数： n 要求阶乘的数字 ''' # 基线条件：判断n是否为1，如果为1，则此时不能再继续递归 if n == 1 : # 1的阶乘就是1，直接返回1 return 1 # 递归条件： return n * factorial(n-1) # n * (n - 1)!print(factorial(10))# 递归练习1：# 创建一个函数 power 来为任意数字做幂运算 n ** i# 10 ** 5 = 10 * 10 ** 4# 10 ** 4 = 10 * 10 ** 3# ...# 10 ** 1 = 10def power(n, i) : ''' power() 用来为任意的数字做幂运算 参数： n 要做幂运算的数字 i 做幂运算的次数 ''' # 基线条件 if i == 1 : # 求1次幂 return n # 递归条件 return n * power(n, i-1) # n * (n ** (i-1))# print(power(8, 6)) # 递归练习2：# 创建一个函数，用来检查一个任意的字符串是否是回文字符串，如果是返回 True，否则返回 False# 回文字符串，字符串从前往后念和从后往前念是一样的# abcba# abcdefgfedcba# 先检查第一个字符和最后一个字符是否一致：# 如果不一致，则不是回文字符串# 如果一致，则看剩余的部分是否是回文字符串# 检查 abcdefgfedcba 是不是回文# 检查 bcdefgfedcb 是不是回文# 检查 cdefgfedc 是不是回文# 检查 defgfed 是不是回文# 检查 efgfe 是不是回文# 检查 fgf 是不是回文# 检查 g 是不是回文def hui_wen(s) : ''' 该函数用来检查指定的字符串是否回文字符串，如果是返回True，否则返回False 参数： s：就是要检查的字符串 ''' # 基线条件 if len(s) < 2 : # 字符串的长度小于2，则字符串一定是回文 return True elif s[0] != s[-1] : # 第一个字符和最后一个字符不相等，则不是回文字符串 return False # 递归条件 return hui_wen(s[1: -1]) # [1: -1] 包头不包尾# def hui_wen(s) :# '''# 该函数用来检查指定的字符串是否回文字符串，如果是返回 True，否则返回 False# 参数：# s：就是要检查的字符串# '''# # 基线条件# if len(s) < 2 :# # 字符串的长度小于2，则字符串一定是回文# return True# # 递归条件 # return s[0] == s[-1] and hui_wen(s[1: -1])print(hui_wen('abcdefgfedcba'))
回文字符串图解如下：
5.9 高阶函数
函数式编程：Python 支持函数式编程，但是 Python 不是函数式编程语言，Scala 是函数式编程。 - 在 Python 中，函数是一等对象 - 一等对象一般都会具有如下特点： ① 对象是在运行时创建的 ② 能赋值给变量或作为数据结构中的元素 ③ 能作为参数传递 ④ 能作为返回值返回 - 高阶函数 - 高阶函数至少要符合以下两个特点中的一个 ① 接收一个或多个函数作为参数 ② 将函数作为返回值返回 - 装饰器
高阶函数--示例代码：
# 高阶函数# 接收一个或多个函数作为参数，或者将函数作为返回值的函数是高阶函数。# 当我们使用一个函数作为参数时，实际上是将指定的代码传递进了目标函数。# 创建一个列表l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# 定义一个函数：可以将指定列表中的所有的偶数，保存到一个新的列表中返回# 定义一个函数：这个函用来检查一个任意的数字是否是偶数def fn2(i) : if i % 2 == 0 : return True return False # 定义一个函数：这个函数用来检查指定的数字是否大于5def fn3(i) : if i > 5 : return True return False# 定义一个函数：这个函数用来检查指定的数字是否是3个倍数 def fn4(i) : return i % 3 == 0def fn(func, lst) : ''' fn() 函数可以将指定列表中的所有偶数获取出来，并保存到一个新列表中返回 参数： lst：要进行筛选的列表 ''' # 创建一个新列表 new_list = [] # 对列表进行筛选 for n in lst : # 功能 if func(n) : new_list.append(n) # 返回新列表 return new_list# print(fn(fn2, l))# print(fn(fn3, l))# print(fn(fn4, l))-------------------------------------------------------------------------------------# filter()# filter() 可以从序列中过滤出符合条件的元素，保存到一个新的序列中# 参数：# 1.函数，根据该函数来过滤序列（可迭代的结构）# 2.需要过滤的序列（可迭代的结构）# 返回值：# 过滤后的新序列（可迭代的结构）# print(filter(fn4, l)) #
5.10 函数的闭包
# 闭包# 将函数作为返回值返回，也是一种高阶函数# 这种高阶函数我们也称为叫做【闭包】，通过闭包可以创建一些只有当前函数能访问的变量# 我们可以将一些私有的数据藏到的闭包中def fn() : a = 10 # 在函数内部再定义一个函数 def inner() : print('我是fn2', a) # 将内部函数 inner 作为返回值返回 return innerr = fn() r()# r 是一个函数，是调用 fn() 后返回的函数，该函数没有参数# 这个函数是在 fn() 内部定义，并不是全局函数# 所以这个函数总是能访问到 fn() 函数内的变量，比如：a，而外部不能访问 a。注意： 在全局位置不能访问局部位置的变量。 如果希望在函数内部（局部位置）来修改全局变量，则需要使用 global 关键字，声明在函数内部使用的局部变量是全局变量。-------------------------------------------------------------------------------------# 求多个数的平均值# nums = [50, 30, 20, 10, 77]# sum() 用来求一个列表中所有元素的和# print(sum(nums)/len(nums))# 形成闭包的必要条件：# ① 有函数嵌套# ② 外部函数将内部函数作为返回值返回# ③ 内部函数必须要使用到外部函数中的变量，这样闭包才有意义！def make_averager() : # 创建一个列表，用来保存数值 nums = [] # 创建一个函数，用来计算平均值 def averager(n) : # 将n添加到列表中 nums.append(n) # 求平均值 return sum(nums)/len(nums) return averageraverager = make_averager() # averager 是一个函数，是调用 make_averager() 后返回的函数，该函数有一个参数，即该函数调用时需要传入参数print(averager(10)) # 调用 averager 函数：averager(10)print(averager(20))print(averager(30))print(averager(40))
5.11 装饰器--扩展函数的功能
# 创建几个函数def add(a, b) : ''' 求任意两个数的和 ''' r = a + b return rdef mul(a, b) : ''' 求任意两个数的积 ''' r = a * b return r # r = add(123, 456)# print(r)# 希望函数可以在计算前打印开始计算；计算结束后打印计算完毕# 我们可以直接通过修改函数中的代码来完成这个需求，但是会产生以下一些问题# ① 如果要修改的函数过多，修改起来会比较麻烦# ② 并且不方便后期的维护# ③ 并且这样做会违反开闭原则（OCP）# 程序的设计：要求开放对程序的扩展，要关闭对程序的修改# 我们希望在不修改原函数的情况下，来对函数进行扩展：def fn() : print('我是fn函数......')# 只需要根据现有的函数，来创建一个新的函数def fn2() : print('函数开始执行~~~') fn() print('函数执行结束~~~')fn2() def new_add(a, b) : print('计算开始~~~') r = add(a, b) print('计算结束~~~') return rr = new_add(111, 222) print(r)-------------------------------------------------------------------------------------# 上边的方式，已经可以在不修改源代码的情况下对函数进行扩展了# 但是，这种方式要求我们每扩展一个函数就要手动创建一个新的函数，实在是太麻烦了# 为了解决这个问题，我们创建一个函数，让这个函数可以自动的帮助我们生产函数def begin_end(old) : ''' 用来对其他函数进行扩展，使其他函数可以在执行前打印开始执行，执行后打印执行结束 参数： old 要扩展的函数对象 ''' # 创建一个新函数 def new_function(*args, **kwargs) : # 所有的位置参数都给 args，所有的关键字参数都给 kwargs print('开始执行~~~') # 调用被扩展的函数 result = old(*args, **kwargs) # 把要扩展的函数作为函数的参数传递进来，参数变化就是函数变化 print('执行结束~~~') # 返回函数的执行结果 return result # 返回新函数 return new_functionf1 = begin_end(fn)f2 = begin_end(add)f3 = begin_end(mul)# r = f1()# r = f2(123, 456)# r = f3(123, 456)# print(r)# 向 begin_end() 这种函数我们就称它为装饰器（器=函数）# 通过装饰器，可以在不修改原来函数的情况下来对函数进行扩展# 在开发中，我们都是通过装饰器来扩展函数的功能# 1.在定义函数时，可以通过@装饰器，来使用指定的装饰器，来装饰当前的函数# 2.可以同时为一个函数指定多个装饰器，这样函数将会按照【从内向外】的顺序被装饰 def fn(old) : ''' 用来对其他函数进行扩展，使其他函数可以在执行前打印开始执行，执行后打印执行结束 参数： old 要扩展的函数对象 ''' # 创建一个新函数 def new_function(*args, **kwargs) : print('fn装饰~开始执行~~~') # 调用被扩展的函数 result = old(*args, **kwargs) print('fn装饰~执行结束~~~') # 返回函数的执行结果 return result # 返回新函数 return new_function@fn@begin_enddef say_hello() : print('大家好~~~')say_hello()
第六章 对象
6.1 面向对象
什么是对象？ - 对象是内存中专门用来存储数据的一块区域。 - 对象中可以存放各种数据（比如：数字、布尔值、代码） - 对象由三部分组成： 1.对象的标识（id） 2.对象的类型（type） 3.对象的值（value）面向对象（oop） - Python 是一门面向对象的编程语言 - 所谓的面向对象的语言：简单理解就是语言中的所有操作都是通过对象来进行的 - 面向过程的编程语言（员工的思维--执行者） - 面向过程指将我们的程序的逻辑分解为一个一个的步骤 通过对每个步骤的抽象，来完成程序 - 例子： - 孩子上学 1.妈妈起床 2.妈妈上厕所 3.妈妈洗漱 4.妈妈做早饭 5.妈妈叫孩子起床 6.孩子上厕所 7.孩子洗漱 8.孩子吃饭 9.孩子背着书包上学校 - 面向过程的编程思想将一个功能分解为一个一个小的步骤（细节都在“平面”上，暴露了更多的程序细节） 我们通过完成一个一个的小的步骤来完成一个程序 - 这种编程方式，符合我们人类的思维，编写起来相对比较简单 - 但是这种方式编写代码的往往只适用于一个功能， 如果要在实现别的功能，即使功能相差极小，也往往要重新编写代码 所以它可复用性比较低，并且难于维护 - 面向对象的编程语言（领导的思维--决策者） - 面向对象的编程语言，关注的是对象，而不关注过程 - 对于面向对象的语言来说：一切都是对象 - 例子： 1.孩子他妈起床叫孩子上学 - 面向对象的编程思想，将所有的功能统一保存到对应的对象中（细节都在对象中） 比如，妈妈功能保存到妈妈的对象中，孩子的功能保存到孩子对象中 要使用某个功能，直接找到对应的对象调用功能即可 - 这种方式编写的代码，比较容易阅读，并且比较易于维护，容易复用 - 但是这种方式编写，不太符合常规的思维，编写起来稍微麻烦一点 - 简单归纳一下，面向对象的思想就是： 0.写对象（准备阶段） 1.找对象 2.调对象面向过程是一件事“该怎么做”；面向对象是一件事“该让谁来做”，然后那个“谁”就是对象，他要怎么做是他自己的事，反正最后一群对象合力能把事做好就行了。
6.2 类的简介
类(class) - 我们目前所学习的对象都是 Python 内置的对象 - 但是内置对象并不能满足所有的需求，所以我们在开发中经常需要自定义一些对象 - 类，简单理解它就相当于一个图纸。在程序中我们需要根据类来创建对象。 - 类就是对象的图纸！ - 我们也称对象是类的实例（instance） - 如果多个对象是通过一个类创建的，我们称这些对象是一类对象 - 像 int() float() bool() str() list() dict() ...... 这些都是类，是 Python 的内置类，使用的是小写字母开头 - a = int(10) # 创建一个 int 类的实例 等价于 a = 10 - 我们自定义的类都需要使用大写字母开头，使用大驼峰命名法（帕斯卡命名法）来对类命名 - 类也是一个对象！ - 类就是一个用来创建对象的对象！ - 类是 type 类型的对象，定义类实际上就是定义了一个 type 类型的对象。
类的简介--示例代码：
a = int(10) # 创建一个 int 类的实例b = str('hello') # 创建一个 str 类的实例# print(a, type(a))# print(b, type(b))# 定义一个简单的类# 使用 class 关键字来定义类，语法和函数很像！# class 类名([父类]) :# 代码块# 定义一个自定义的类，括号可写可不写！！！class MyClass() : passprint(MyClass) #
自定义的类的内存图解：
6.3 类的定义+类的属性和方法
类的定义 - 类和对象都是对现实生活中的事物或程序中的内容的抽象 - 实际上所有的事物都由两部分构成： 1.数据（属性） 2.行为（方法） - 在类的代码块中，我们可以定义变量和函数（方法）： 变量会成为该类实例的公共属性，所有的该类实例都可以通过 对象.属性名 的形式访问 函数会成为该类实例的公共方法，所有的该类实例都可以通过 对象.方法名() 的形式调用方法 - 注意： 对象中的方法调用时，第一个参数由解析器自动传递，所以在定义方法时，至少要定义一个形参！！！ - 实例为什么能访问到类中的属性和方法？ 类中定义的属性和方法都是公共的，任何该类实例都可以访问。 - 属性和方法查找的流程： 当我们调用一个对象的属性时，解析器会先在当前对象中寻找是否含有该属性： 如果有，则直接返回当前对象的属性值； 如果没有，则去当前对象的类对象中去寻找，如果有，则返回类对象的属性值； 如果类对象中依然没有，则报错！ 调用一个对象的方法的流程同理！ - 类对象和实例对象中都可以保存属性（方法）： - 如果这个属性（方法）是所有的实例共享的，则应该将其保存到类对象中（共性的东西） - 如果这个属性（方法）是某个实例独有的，则应该保存到实例对象中（特性的东西） - 一般情况下：属性保存到实例对象中，而方法需要保存到类对象中。
类的定义--示例代码：
# 尝试定义一个表示人的类class Person : # 在类的代码块中，我们可以定义变量和函数 # 在类中我们所定义的变量，将会成为所有的实例的公共属性 # 所有实例都可以访问这些变量 name = 'swk' # 公共属性，所有实例都可以访问 # 在类中也可以定义函数，类中的定义的函数，我们称为【方法】 # 这些方法可以通过该类的所有实例来访问 def say_hello(self) : # 方法每次被调用时，解析器都会自动传递第一个实参 # 第一个参数：就是调用该方法的对象本身： # 如果是 p1 调的，则第一个参数就是 p1 对象 # 如果是 p2 调的，则第一个参数就是 p2 对象 # 一般我们都会将这个参数命名为 self # 对于 say_hello() 这个方法，假如让其显示如下格式的数据： # 你好！我是 xxx # 注意：在类中的方法中我们不能直接访问类中的属性，那么该如何办呢？ print('你好！我是 %s' %self.name)# 创建 Person 的实例p1 = Person()p2 = Person()# print(p2.name)# 调用方法：对象.方法名()# 方法调用和函数调用的区别：# 1.如果是函数调用，则调用时传几个参数，就会有几个实参# 2.如果是方法调用，则默认传递一个参数，所以方法中至少要定义一个形参# 修改 p1 的 name 属性p1.name = '猪八戒'p2.name = '沙和尚'p1.say_hello() # '你好！我是 猪八戒'p2.say_hello() # '你好！我是 沙和尚'# del p2.name # 删除 p2 的 name 属性# print(p1.name) # print(p2.name)
类的定义+类的属性和方法的图解：
6.4 类的特殊方法
class Person : # 在类中可以定义一些特殊方法（或者魔术方法） # 特殊方法都是以__开头，__结尾的方法 # 特殊方法不需要我们自己调用，不要尝试去调用特殊方法 # 特殊方法将会在特殊的时刻自动调用 # 学习特殊方法： # 1.特殊方法什么时候调用 # 2.特殊方法有什么作用 # 创建对象的流程：即 p1 = Person() 的运行流程： # 1.创建一个变量 # 2.在内存中创建一个新对象 # 3.__init__(self) 方法执行 # 4.将对象的 id 赋值给变量 # init 会在对象创建以后立刻执行 # init 可以用来向新创建的对象中初始化属性 # 调用类创建对象的实例时，类后边的所有参数都会依次传递到 init() 中 def __init__(self, name) : # print(self) # 通过 self 向新建的对象中初始化属性 self.name = name def say_hello(self) : print('大家好，我是 %s' %self.name)# 目前来讲，对于 Person 类来说 name 是必须的，并且每一个对象中的 name 属性的值基本上都是不同# 而我们现在是将 name 属性在定义完对象以后，手动添加到对象中，这种方式很容易出现错误# 我们希望，在创建对象时，必须设置 name 属性，如果不设置则对象将无法创建# 并且属性的创建应该是自动完成的，而不是在创建对象以后手动添加完成# p1 = Person()# 手动向对象添加 name 属性# p1.name = '孙悟空'# p2 = Person()# 手动向对象添加 name 属性# p2.name = '猪八戒'# p3 = Person()# 手动向对象添加 name 属性# p3.name = '沙和尚'# p3.say_hello()p1 = Person('孙悟空')p2 = Person('猪八戒')p3 = Person('沙和尚')p4 = Person('唐僧')# p1.__init__() # 特殊方法不需要我们自己调用，不要尝试去调用特殊方法# print(p1.name)# print(p2.name)# print(p3.name)# print(p4.name)p4.say_hello()
练习--示例代码：
创建对象的流程 p1 = Person() 的运行流程 1.创建一个变量 2.在内存中创建一个新对象 3.__init__(self) 方法执行 4.将对象的 id 赋值给变量类的基本结构： class 类名([父类]) : 公共的属性... # 对象的初始化方法 def __init__(self, ...) : ... # 其他的方法 def method_1(self, ...) : ... def method_2(self, ...) : ... ...
练习：尝试自定义一个表示狗的类（Dog） 属性： name age gender height … 方法： jiao() yao() run() …
class Dog(): ''' 表示狗的类 ''' def __init__(self, name, age, gender, height): self.name = name self.age = age self.gender = gender self.height = height def jiao(self): ''' 狗叫的方法 ''' print('汪汪汪~~~') def yao(self): ''' 狗咬的方法 ''' print('咬你~~~') def run(self): ''' 狗跑的方法 ''' print('%s 快乐的奔跑~~~' %self.name)d = Dog('旺财', 10, 'mele', 30)print(d.name, d.age, d.gender, d.height)d.jiao()d.yao()d.run()# 目前我们可以直接通过 对象.属性 的方式来修改属性的值，这种方式导致对象中的属性可以随意修改# 非常的不安全，属性的值可以任意修改，不论对错# 现在我们就需要一种方式来增强数据的安全性：# 1.属性不能随意修改（我让你改你才能改，不让你改你就不能改）# 2.属性不能修改为任意的值（年龄不能是负数）d.name = '阿黄'd.age = -10
6.5 封装
# 封装是面向对象的三大特性之一# 封装指的是隐藏对象中一些不希望被外部所访问到的属性或方法# 如何隐藏一个对象中的属性？# - 将对象的属性名，修改为一个外部不知道的名字，例如 将 name 修改为 hidden_name# 如何获取（修改）对象中的属性？# - 需要提供一个 getter 和 setter 方法使外部可以访问到属性# - getter 获取对象中的指定属性（get_属性名），没有参数且有返回值# - setter 用来设置对象的指定属性（set_属性名），有一个参数且没有返回值# 使用封装，确实增加了类的定义的复杂程度，但是它也确保了数据的安全性：# 1.隐藏了属性名，使调用者无法随意的修改对象中的属性# 2.增加了 getter 和 setter 方法，很好的控制了属性是否是只读的# 如果希望属性是只读的，则可以直接去掉 setter 方法# 如果希望属性不能被外部访问，则可以直接去掉 getter 方法# 3.使用 setter 方法设置属性，可以增加数据的验证，确保数据的值是正确的# 4.使用 getter 方法获取属性，使用 setter 方法设置属性# 可以在读取属性和修改属性的同时做一些其他的处理# 5.使用 getter 方法可以表示一些计算的属性class Dog: ''' 表示狗的类 ''' def __init__(self, name, age): self.hidden_name = name self.hidden_age = age def say_hello(self): print('大家好，我是 %s' %self.hidden_name) def get_name(self): ''' get_name() 用来获取对象的 name 属性 ''' # print('用户读取了属性') return self.hidden_name def set_name(self, name): # print('用户修改了属性') self.hidden_name = name def get_age(self): return self.hidden_age def set_age(self, age): if age > 0 : self.hidden_age = aged = Dog('旺财', 8)# d.say_hello()print(d.get_name())# 调用 setter 来修改 name 属性 d.set_name('小黑')d.set_age(-10)# d.say_hello()print(d.get_age())
6.5.1 隐藏类中的属性
class Rectangle: ''' 表示矩形的类 ''' def __init__(self, width, height): self.hidden_width = width self.hidden_height = height def get_width(self): return self.hidden_width def get_height(self): return self.hidden_height def set_width(self, width): self.hidden_width = width def set_height(self, height): self.hidden_height = height def get_area(self): return self.hidden_width * self.hidden_height # r = Rectangle(5, 2) # r.set_width(10)# r.set_height(20)# print(r.get_area())-------------------------------------------------------------------------------------# 可以为对象的属性使用双下划线开头，__xxx# 双下划线开头的属性，是对象的隐藏属性，隐藏属性只能在类的内部访问，无法通过对象访问# 其实隐藏属性只不过是 Python 自动为属性改了一个名字# 实际上是将名字修改为了，_类名__属性名 比如 __name -> _Person__name# class Person:# def __init__(self, name):# self.__name = name# def get_name(self):# return self.__name# def set_name(self, name):# self.__name = name # p = Person('孙悟空')# print(p.__name) # __开头的属性是隐藏属性，无法通过对象访问# p.__name = '猪八戒' # __开头的属性是隐藏属性，无法通过对象修改# print(p._Person__name) # 可以访问# p._Person__name = '猪八戒' # 可以修改# print(p.get_name())-------------------------------------------------------------------------------------# 使用__开头的属性，实际上依然可以在外部访问，所以这种方式我们一般不用# 推荐方式：# 一般我们会将一些私有属性（不希望被外部访问的属性）以_开头# 一般情况下，使用_开头的属性都是私有属性，没有特殊需要不要修改私有属性（尽管可以修改）class Person: def __init__(self, name): self._name = name def get_name(self): return self._name def set_name(self, name): self._name = name p = Person('孙悟空')p._name = '猪八戒'print(p._name)
6.5.2 property 装饰器
class Person: def __init__(self, name, age): self._name = name self._age = age # property 装饰器，用来将一个 get 方法，转换为对象的属性 # 添加为 property 装饰器以后，我们就可以像调用属性一样使用 get 方法 # 使用 property 装饰的方法的方法名必须和属性名是一样的 @property def name(self): print('get方法执行了~~~') return self._name # setter 方法的装饰器：@属性名.setter @name.setter def name(self, name): print('setter方法调用了') self._name = name @property def age(self): return self._age # setter 方法的装饰器：@属性名.setter @age.setter def age(self, age): self._age = age p = Person('猪八戒', 18)p.name = '孙悟空'p.age = 28print(p.name, p.age)
6.6 继承
6.6.1 继承的简介
# 继承# 定义一个类 Animal（动物）# 这个类中需要两个方法：run() sleep() class Animal: def run(self): print('动物会跑~~~') def sleep(self): print('动物睡觉~~~') # def bark(self): # print('动物嚎叫~~~') # 定义一个类 Dog（狗）# 这个类中需要三个方法：run() sleep() bark()# class Dog:# def run(self):# print('狗会跑~~~')# def sleep(self):# print('狗睡觉~~~')# def bark(self):# print('汪汪汪~~~') # 有一个类，能够实现我们需要的大部分功能，但是不能实现全部功能# 如何能让这个类来实现全部的功能呢？# ① 直接修改这个类，在这个类中添加我们需要的功能# - 修改起来会比较麻烦，并且会违反 OCP 原则（开闭原则）# ② 直接创建一个新的类# - 创建一个新的类比较麻烦，并且需要大量的进行复制粘贴，会出现大量的重复性代码# ③ 直接从 Animal 类中来继承它的属性和方法# - 继承是面向对象三大特性之一# - 通过继承我们可以使一个类获取到其他类中的属性和方法# - 在定义类时，可以在类名后的括号中指定当前类的父类（超类、基类、super）# 子类（衍生类）可以直接继承父类中的所有的属性和方法# # 通过继承可以直接让子类获取到父类的方法或属性，避免编写重复性的代码，并且也符合 OCP 原则# 所以我们经常需要通过继承来对一个类进行扩展class Dog(Animal): # 子类特有的方法 def bark(self): print('汪汪汪~~~') # 重写父类的方法 def run(self): print('狗跑~~~') # 其余的方法继承父类的class Hashiqi(Dog): def fan_sha(self): print('我是一只傻傻的哈士奇') d = Dog()h = Hashiqi()# d.run()# d.sleep()# d.bark()# r = isinstance(d, Dog)# r = isinstance(d, Animal)# print(r)-------------------------------------------------------------------------------------# 在创建类时，如果省略了父类，则默认父类为 object# object 是所有类的父类，所有类都继承自 objectclass Person(object): pass# issubclass() 检查一个类是否是另一个类的子类# print(issubclass(Animal, Dog)) # True# print(issubclass(Animal, object)) # True# print(issubclass(Person, object)) # True# isinstance() 用来检查一个对象是否是一个类的实例# 如果这个类是这个对象的父类，也会返回 True# 所有的对象都是 object 的实例print(isinstance(print, object)) # True
6.6.2 方法的重写
# 定义一个类 Animal（动物）# 这个类中需要两个方法：run() sleep() class Animal: def run(self): print('动物会跑~~~') def sleep(self): print('动物睡觉~~~')class Dog(Animal): def bark(self): print('汪汪汪~~~') def run(self): print('狗跑~~~~') # 如果在子类中有和父类同名的方法，则通过子类实例去调用方法时：# 会调用子类的方法而不是父类的方法，这个特点我们成为叫做方法的重写（覆写，覆盖，override）# 创建 Dog 类的实例# d = Dog()# d.run()# 当我们调用一个对象的方法时：（就近原则）# 会优先去当前对象中寻找是否具有该方法，如果有则直接调用；# 如果没有，则去当前对象的父类中寻找，如果父类中有则直接调用父类中的方法；# 如果没有，则去父类的父类中寻找，以此类推，直到找到 object，如果依然没有找到，则报错。class A(object): def test(self): print('AAA')class B(A): def test(self): print('BBB')class C(B): def test(self): print('CCC') # 创建一个 c 的实例c = C()c.test()
6.6.3 super()
class Animal: def __init__(self, name): self._name = name def run(self): print('动物会跑~~~') def sleep(self): print('动物睡觉~~~') @property def name(self): return self._name @name.setter def name(self ,name): self._name = name# 父类中的所有方法都会被子类继承，包括特殊方法，也可以重写特殊方法class Dog(Animal): def __init__(self, name, age): # 希望可以直接调用父类的 __init__ 来初始化父类中定义的属性 # Animal.__init__(self, name) # 这种方式不是动态获取父类的，耦合性太强 # super() 可以用来获取当前类的父类，并且通过 super() 返回对象调用父类方法时，不需要传递 self super().__init__(name) self._age = age def bark(self): print('汪汪汪~~~') def run(self): print('狗跑~~~~') @property def age(self): return self._age @age.setter def age(self,age): self._age = named = Dog('旺财', 18)print(d.name)print(d.age)
6.6.4 多重继承
class A(object): def test(self): print('AAA')class B(object): def test(self): print('B中的test()方法~~') def test2(self): print('BBB') # 在 Python 中是支持多重继承的，也就是我们可以为一个类同时指定多个父类（Java 只支持单继承）# 可以在类名的()后边添加多个类，来实现多重继承# 多重继承，会使子类同时拥有多个父类，并且会获取到所有父类中的方法# 在开发中没有特殊的情况，应该尽量避免使用多重继承，因为【多重继承会让我们的代码过于复杂】# 如果多个父类中有同名的方法，则会现在第一个父类中寻找（包括第一个父类的父类），然后找第二个（包括第二个父类的父类），然后找第三个（包括第三个父类的父类），...，找过的父类不会再找，以此类推# 会出现前边父类的方法会覆盖后边父类的方法class C(A, B): pass# 类名.__bases__ 这个属性可以用来获取当前类的所有父类 # print(C.__bases__) # (
多重继承小图解：
6.7 多态
# 多态是面向对象的三大特征之一# 多态从字面上理解是多种形态# 狗（狼狗、藏獒、哈士奇、古牧 、...）# 一个对象可以以不同的形态去呈现# 定义两个类class A: def __init__(self, name): self._name = name @property def name(self): return self._name @name.setter def name(self, name): self._name = name class B: def __init__(self, name): self._name = name def __len__(self): return 10 @property def name(self): return self._name @name.setter def name(self, name): self._name = name class C: passa = A('孙悟空')b = B('猪八戒')c = C()# 定义一个函数# 对于 say_hello() 这个函数来说，只要对象中含有 name 属性，它就可以作为参数传递# 这个函数并不会考虑对象的类型，只要有 name 属性即可，即多态函数：可以适用多种对象的类型def say_hello(obj): print('你好 %s' %obj.name)say_hello(a)say_hello(b)# say_hello(c) # 报错，因为 c 对象中没有 name 属性-------------------------------------------------------------------------------------# 在 say_hello_2 中我们做了一个类型检查，也就是只有 obj 是 A 类型的对象时，才可以正常使用，# 其他类型的对象都无法使用该函数，这个函数就违反了多态# 违反了多态的函数，只适用于一种类型的对象，无法处理其他类型对象，这样导致函数的适应性非常的差！# 注意：向 isinstance() 这种函数，在开发中一般是不会使用的！！！def say_hello_2(obj): # 做类型检查 if isinstance(obj, A): print('你好 %s' %obj.name)say_hello_2(a)# say_hello_2(b)-------------------------------------------------------------------------------------# 多态名言：鸭子类型# 如果一个东西，走路像鸭子，叫声像鸭子，那么它就是鸭子# len()# 之所以一个对象能通过 len() 来获取长度，是因为对象中具有一个特殊方法 __len__# 换句话说，只要对象中具有 __len__ 特殊方法，就可以通过 len() 来获取它的长度l = [1, 2, 3]s = 'hello'# print(len(l))# print(len(s))print(len(b)) # 可以调用print(len(c)) # 报错-------------------------------------------------------------------------------------# 面向对象的三大特征：# 封装# - 确保对象中的数据安全# 继承# - 保证了对象的可扩展性# 多态# - 保证了程序的灵活性
6.8 类中的属性和方法
# 定义一个类class A(object): # 类属性 # 实例属性 # 类方法 # 实例方法 # 静态方法 # 类属性：直接在类中定义的属性是类属性 # 类属性可以通过类对象或类的实例对象访问到，比如：A.count 或者 A().count # 但是类属性只能通过类对象来修改，无法通过实例对象修改 count = 0 def __init__(self): # 实例属性：通过实例对象添加的属性属于实例属性 # 实例属性只能通过实例对象来访问和修改，类对象无法访问修改 self.name = '孙悟空' # 实例方法：在类中定义的，且以 self 为第一个参数的方法都是实例方法 # 实例方法在调用时，Python 会将调用的实例对象作为 self 传入 # 实例方法可以通过实例对象和类对象去调用 # 当通过实例对象调用时，会自动将当前调用对象作为 self 传入 # 当通过类对象调用时，不会自动传递 self，此时我们必须手动传递 self ，即手动传递实例对象！ def test(self): print('这是test方法，它是一个实例方法~~~', self) # 类方法：在类内部使用 @classmethod 来修饰的方法属于类方法 # 类方法的第一个参数是 cls，也会被自动传递，cls 就是当前的类对象 # 类方法和实例方法的区别：实例方法的第一个参数是 self，而类方法的第一个参数是 cls # 类方法可以通过类对象去调用，也可以通过实例对象去调用，二中方式没有区别！ @classmethod def test_2(cls): print('这是test_2方法，它是一个类方法~~~ ', cls) print(cls.count) # 静态方法：在类中使用 @staticmethod 来修饰的方法属于静态方法 # 静态方法不需要指定任何的默认参数，静态方法可以通过类对象和实例对象去调用 # 静态方法：基本上是一个和当前类无关的方法，它只是一个保存到当前类中的函数，说白了就是保存了一个内存地址！！！ # 静态方法一般都是一些工具方法，和当前类无关 @staticmethod def test_3(): print('test_3执行了~~~')a = A()# 实例属性：通过实例对象添加的属性属于实例属性# a.count = 10# A.count = 100# print('A ,', A.count) # print('a ,', a.count) # print('A ,', A.name) # print('a ,', a.name) # a.test() # 等价于 A.test(a)# A.test_2() # 等价于 a.test_2()A.test_3()a.test_3()
6.9 垃圾回收
# 就像我们生活中会产生垃圾一样，程序在运行过程当中也会产生垃圾# 程序运行过程中产生的垃圾会影响到程序的运行的运行性能，所以这些垃圾必须被及时清理# 没用的东西就是垃圾# 在程序中没有被引用的对象就是垃圾，这种垃圾对象过多以后会影响到程序的运行的性能，注意：垃圾对象：没有被引用的对象，与该对象是否引用了其他对象无关！# 所以我们必须进行及时的垃圾回收，所谓的垃圾回收就是讲垃圾对象从内存中删除。# 在 Python 中有自动的垃圾回收机制，它会自动将这些没有被引用的对象删除，所以我们不用手动处理垃圾回收。class A: def __init__(self): self.name = 'A类' # __del__ 是一个特殊方法，它会在对象被垃圾回收前调用 def __del__(self): print('A()对象被删除了~~~', self)a = A()b = a # 又使用一个变量 b，来引用 a 对应的对象print(a.name)# a = None # 将 a 设置为了 None，此时没有任何的变量对 A() 对象进行引用，它就是变成了垃圾# b = None# 或者# del a# del binput('按回车键退出...')
6.10 特殊方法（魔术方法）
# 特殊方法，也称为魔术方法# 特殊方法都是使用__开头和结尾的# 特殊方法一般不需要我们手动调用，需要在一些特殊情况下自动执行# 定义一个 Person 类class Person(object): """人类""" def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age # __str__() 这个特殊方法会在尝试将当前对象转换为字符串的时候调用 # 它的作用可以用来指定对象转换为字符串的结果（print 函数） def __str__(self): return 'Person [name=%s, age=%d]' %(self.name, self.age) # __repr__() 这个特殊方法会在对当前对象使用 repr() 函数时调用 # 它的作用是指定对象在 ‘交互模式’ 中直接输出的结果 def __repr__(self): return 'Hello' # object.__add__(self, other) # object.__sub__(self, other) # object.__mul__(self, other) # object.__matmul__(self, other) # object.__truediv__(self, other) # object.__floordiv__(self, other) # object.__mod__(self, other) # object.__divmod__(self, other) # object.__pow__(self, other[, modulo]) # object.__lshift__(self, other) # object.__rshift__(self, other) # object.__and__(self, other) # object.__xor__(self, other) # object.__or__(self, other) # object.__lt__(self, other) 小于 < # object.__le__(self, other) 小于等于 <= # object.__eq__(self, other) 等于 == # object.__ne__(self, other) 不等于 != # object.__gt__(self, other) 大于 > # object.__ge__(self, other) 大于等于 >= # __len__() 获取对象的长度 # object.__bool__(self) # 可以通过 bool 来指定对象转换为布尔值的情况 def __bool__(self): return self.age > 17 # __gt__ 会在对象做大于比较的时候调用，该方法的返回值将会作为比较的结果 # 它需要两个参数，一个 self 表示当前对象，other 表示和当前对象比较的对象 # self > other def __gt__(self, other): return self.age > other.age# 创建两个 Person 类的实例 p1 = Person('孙悟空', 18)p2 = Person('猪八戒', 28)# 打印 p1# 当我们打印一个对象时，实际上打印的是对象的中特殊方法 __str__() 的返回值# print(p1) # <__main__.Person object at 0x04E95090># print(p1) # Person [name=孙悟空, age=18]# print(p2) # Person [name=猪八戒, age=28]# print(str(p1)) # Person [name=孙悟空, age=18]# print(str(p2)) # Person [name=猪八戒, age=28]# print(p2) 等价于 print(str(p2))# print(repr(p1))# t = 1, 2, 3# print(t) # (1, 2, 3)# print(p1 > p2)# print(p2 > p1)# print(bool(p1))# if p1 :# print(p1.name, '已经成年了')# else :# print(p1.name, '还未成年了')
str__() 和 __repr() 魔术方法交互界面输出：
6.11 模块化
6.11.1 模块的创建
# 模块（module）# 模块化：模块化指将一个完整的程序分解为一个一个小的模块# 通过将模块组合，来搭建出一个完整的程序# 不采用模块化，统一将所有的代码编写到一个文件中# 采用模块化，将程序分别编写到多个文件中# 模块化的优点：# ① 方便开发# ② 方便维护# ③ 模块可以复用# 在 Python 中一个 py 文件就是一个模块，要想创建模块，实际上就是创建一个 python 文件# 注意：模块名要符号标识符的规范！！！# 在一个模块中引入外部模块：# ① import 模块名（模块名，就是 python 文件的名字，注意不要 .py）# ② import 模块名 as 模块别名# - 可以引入同一个模块多次，但是模块的实例只会创建一个# - import 可以在程序的任意位置调用，但是一般情况下，import 语句都会统一写在程序的开头# - 在每一个模块内部都有一个 __name__ 属性，通过这个属性可以获取到模块的名字# - __name__ 属性值为 __main__ 的模块是主模块，一个程序中只会有一个主模块# 主模块就是我们直接通过 python 执行的模块import test_module as testprint(test_module) #
6.11.2 模块的使用
# 可以引入这整个模块中的内容# import 模块名（模块名，就是 python 文件的名字，注意不要 .py）# import 模块名 as 模块别名# import m# 访问模块中的变量：模块名.变量名# print(m.a, m.b)# 访问模块中的函数：模块名.函数名()# m.test()# m.test2()# 访问模块中的类：模块名.类名()# p = m.Person()# print(p.name)-------------------------------------------------------------------------------------# 也可以只引入模块中的部分内容# 语法：from 模块名 import 变量,变量....# from m import Person# from m import test# from m import Person,test# from m import * # 引入模块中所有内容，一般不会这样使用！！！原因1：导致模块过大，原因2：模块中的内容会覆盖主模块中的内容def test2(): print('这是主模块中的test2')# p1 = Person()# print(p1)# test()# test2()-------------------------------------------------------------------------------------# 也可以为引入的变量使用别名# 语法：from 模块名 import 变量 as 别名# from m import test2 as new_test2# test2()# new_test2()from m import *# print(_c) # 不能访问到# import xxx# import xxx as yyy# from xxx import yyy,zzz,fff# from xxx import *# from xxx import yyy as zz
模块示例代码 m.py ：
# 可以在模块中定义变量，在模块中定义的变量，在引入模块后，就可以直接使用了a = 10b = 20# 添加了_的变量，只能在模块内部访问，在通过 import * 引入时，不会引入_开头的变量_c = 30# 可以在模块中定义函数，同样可以通过模块访问到def test(): print('test')def test2(): print('test2')# 也可以在模块中定义类，同样可以通过模块访问到 class Person: def __init__(self): self.name = '孙悟空'# 编写测试代码，这部分代码，只要在当前文件作为主模块的时候才需要执行，而当模块被其他模块引入时，则不需要执行，即此时我们就必须要检查当前模块是否是主模块 if __name__ == '__main__': test() test2() p = Person() print(p.name)
6.11.3 包
# 包 Package# 包也是一个模块# 当我们模块中代码过多时，或者一个模块需要被分解为多个模块时，这时就需要使用到包# 普通的模块就是一个 py 文件，而包是一个文件夹# 包中必须要有一个 __init__.py 这个文件，这个文件中可以包含有包中的主要内容from hello import a,bprint(a.a)print(b.b)# __pycache__ 是模块的缓存文件# py 代码在执行前，需要被解析器先转换为机器码，然后再执行# 所以我们在使用模块（包）时，也需要将模块（包）的代码先转换为机器码然后再交由计算机执行# 而为了提高程序运行的性能，python 会在编译过一次以后，将代码保存到一个缓存文件中# 这样在下次加载这个模块（包）时，就可以不再重新编译而是直接加载缓存中编译好的代码即可
6.11.4 Python 标准库
# 开箱即用# 为了实现开箱即用的思想，Python 中为我们提供了一个模块的标准库# 在这个标准库中，有很多很强大的模块我们可以直接使用# 并且标准库会随 Python 的安装一同安装# 比如：sys 模块，pprint 模块# 引入 sys 模块，它里面提供了一些变量和函数，使我们可以获取到 Python 解析器的信息，或者通过函数来操作 Python 解析器import sys# 引入 pprint 模块，它给我们提供了一个方法 pprint() 该方法可以用来对打印的数据做简单的格式化import pprint# sys.argv# 获取执行代码时的命令行中所包含的参数# 该属性返回的是一个列表，列表中保存了当前命令的所有参数# print(sys.argv)# sys.modules# 获取当前程序中引入的所有模块# modules 是一个字典，字典的 key 是模块名字，字典的 value 是模块对象# pprint.pprint(sys.modules)# sys.path# 它是一个列表，列表中保存的是模块的搜索路径['C:\\Users\\bruce\\Desktop\\py_learn\\lesson_06_对象\\code', 'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\python37.zip', 'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\DLLs', 'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\lib', 'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37', 'D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\lib\\site-packages']# pprint.pprint(sys.path)# sys.platform# 表示当前 Python 运行的平台# print(sys.platform) # win32System platform valueLinux 'linux'Windows 'win32'Windows/Cygwin 'cygwin'Mac OS X 'darwin'# sys.exit()# 用来退出程序# sys.exit('程序出现异常，结束！')# print('hello')# os 模块让我们可以对操作系统进行访问import os# os.environ# 通过这个属性可以获取到当前系统的环境变量# pprint.pprint(os.environ['path'])('D:\\learn\\Java\\jdk\\jdk1.8.0_192\\bin;D:\\learn\\Java\\jdk\\jdk1.8.0_192\\jre\\bin;D:\\learn\\Scala\\scala-2.11.8\\bin;D:\\learn\\Maven\\apache-maven-3.3.9\\bin;D:\\work\\Hadoop\\hadoop-2.7.2\\bin;C:\\Windows\\system32;C:\\Windows;C:\\Windows\\System32\\Wbem;C:\\Windows\\System32\\WindowsPowerShell\\v1.0\\;C:\\Windows\\System32\\OpenSSH\\;D:\\work\\Git\\Git\\cmd;D:\\work\\MySQL\\MySQL ' 'Server ' '5.5\\bin;D:\\work\\MongoDB\\Server\\3.2\\bin;D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\Scripts\\;D:\\learn\\Python\\Python37\\Python37\\;C:\\Users\\bruce\\AppData\\Local\\Microsoft\\WindowsApps;')# os.system()# 可以用来执行当前操作系统的命令# os.system('dir')os.system('notepad')
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