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Python一切皆对象-面向对象


Python中一切皆对象,Python面向对象更彻底。

一、函数和类也是对象,属于Python的一等公民

1.可以赋值给一个变量

def ask(name="coder"):
print(name)

class Person:
def __init__(self):
print("小明")
# 函数赋值给变量后执行
my_func = ask
my_func("王尼玛") # 输出”王尼玛“

# 类作为变量赋值给变量后实例化
my_class = Person
my_class() # 会执行__init__()方法,输出“小明”

2.可以增加到集合对象中

def ask(name="小明"):
print(name)

class Person:
def __init__(self): # 不返回实例,返回的类对象
print("小明")

def print_type(item):
print(type(item))

# 类和函数增加到集合对象
obj_list = []
obj_list.append(ask)
obj_list.append(Person)
for item in obj_list:
print(item())

3.可以作为参数传递给函数

def ask(name="小明"):
print(name)

class Person:
def __init__(self): # 不返回实例,返回的类对象
print("小明")

def print_type(item):
print(type(item))

# 类和函数增加到集合对象
obj_list = []
obj_list.append(ask)
obj_list.append(Person)
for item in obj_list:
print_type(item) # 作为参数传入函数

4.可以当做函数的返回值

def ask(name="小明"):
print(name)

class Person:
def __init__(self): # 不返回实例,返回的类对象
print("小明")

def decorator_func():
print("dec start")
return ask # 作为函数的返回值,Python装饰器的部分实现原理

my_ask = decorator_func()
my_ask("tom")

二、type、object和class的关系

原来type并没有那么简单。
type的两种作用,一是可以生成类,二是判断一个对象的类型。

>>> a = 1
>>> type(1)
<class 'int'> # class也是一个对象
>>> type(int)
<class 'type'> # type生成了int,int生成了1

>>> b = "abc"
>>> type(b)
<class 'str'>
>>> type(str)
<class 'type'>

"""
wow, 得出来一个现象 type->int->1和type->str->"abc",
"""

那么猜测我们自己定义的类是不是也是这样关系呢?

>>> class Student():
... pass
...
>>> stu = Student()
>>> type(stu)
<class '__main__.Student'>
>>> type(Student)
<class 'type'>

soga, 我们可以得出一个结论: type->class->obj,也就是说,我们所定义的类是type类的一个实例化对象,而我们的stu是我们自己定义类Student的一个实例化对象。
也就是说的<class ‘type’>是用来生成类的。

这也是Python一切皆对象的魅力所在

# object是所有类默认的一个基类, 即object是最顶层基类。
>>> Student.__bases__
(<class 'object'>,)
>>> class MyStudent(Student):
... pass
...
>>> MyStudent.__bases__
(<class '__main__.Student'>,)

问题来了:type也是一个类,同时type也是一个对象,那么type的基类是谁?

'''
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'''
>>> type.__bases__
(<class 'object'>,)

# 好玩的来喽,如果执行type(object)看看object类是谁生成的呢?
>>> type(object)
<class 'type'>
>>> type(type)
<class 'type'>

# 再来好玩的!来看看object类基类谁呢?
>>> object.__bases__
()

结论:type继承了object,而object又是type的实例,type也是自身的实例。
type连自己都变成对象,所有类都是type创建出来的(list、str…)。

object是所有类的基类,type都要继承object。

总结:

类都是type的实例 (object也是type的实例,type本身也是自己的实例),所有的类的顶层基类都是object (type的基类也是object)。Python一切皆对象的哲学就是玩起来的。

Python一切皆对象这么做就是为了一切都可以轻易的修改,使得Python非常灵活。C++/Java中的类一旦加载到内存后就不能修改(不绝对,修改很困难)。Python把类都搞成对象了,这样修改起来就很方便。

求评论区解释,遇到的问题就是:type需要继承object,但是object又是type的实例,这样的关系有矛盾啊?

三 、Python中的常见内置类型

1.对象的三个特征

(1) 身份

Copy>>> a = 1
"""
这里的1是值由<class 'int'>进行封装,最后变量a指向这个obj
"""
>>> id(a)
5656454878 # 不同机器不同结果

(2) 类型

"""
字符串类型
int类型
...
"""

(3) 值

2.类型

(1)None(全局只有一个)

"""
解释器启动时None对象被创建,且全局只有一个。
"""

>>> a = None
>>> b = None
>>> id(a) == id(b) # 通过对比两个变量所指向内存地址相同,可见None对象全局只有一个。
True

(2)数值

  • int
  • float
  • complex (复数)
  • bool

(3)迭代类型

  • 迭代器
  • 生成器

(4)序列类型

  • list
  • bytes、bytearray、memoryview (二进制序列)
  • range
  • tuple
  • str
  • array

(5)映射(dict)

(6)集合

  • set
  • 与dict实现原理相似,性能高。
  • frozenset

(7)上下文管理类型(with语句)

(8)其他

对于Python,一切皆对象啦。那么就会有以下类型。

  • 模板类型
  • class和实例
  • 函数对象
  • 方法类型
  • 代码类型
  • object类型
  • type 类型
  • ellipsis 类型
  • notimplemented 类型

Python 的灵活性就使得它的严谨性有一定损失,但是其带给我们开发效率上的提升是显然的。


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