如果您希望加深对 Python 编程的了解，那么必须深入了解类和对象。从本质上讲，类是创建对象的蓝图，而对象本身是这些类的实例。在本指南中，我们将探索类对象的世界，并深入了解此强大语言中类和对象的基础知识。因此，无论您是刚开始使用 Python 还是寻求提高现有技能，请继续阅读以了解有关语言的这一关键方面的更多信息。
如何在 Python 中创建对象
Python 中的类和对象是面向对象编程中的基本概念。对象只是类的实例。
# Creating a Class
class Car:
def __init__(self, make, model, year):
self.make = make
self.model = model
self.year = year
def display(self):
print(f"The car is a {self.year} {self.make} {self.model}.")
# Creating Objects
car1 = Car('Toyota', 'Corolla', 2018)
car2 = Car('Honda', 'Civic', 2019)
car1.display() # The car is a 2018 Toyota Corolla.
car2.display() # The car is a 2019 Honda Civic.
在此示例中，我们创建了一个名为 Car 的类，该类具有三个属性：make、model 和 year。__init__() 方法用于在创建新对象时初始化属性。display() 方法用于打印有关汽车的信息。我们从 Car 类创建了两个对象（car1 和 car2）。我们为每辆汽车传递了 make、model 和 year 属性的值。然后，我们对每个对象调用 display() 方法以打印有关汽车的信息。
总之，Python 中的类和对象用于创建自定义数据类型，这些数据类型可以具有属性和方法。在 Python 中使用类对象可以使代码更井然有序、更模块化。
Python 中的对象是什么
Python 中的类对象是指用于创建对象的蓝图或模板。它定义了对象将具有的属性和方法。在 Python 中，类用于创建类对象，这些对象可用于创建该类的实例或对象。
class Car:
# Class object
def __init__(self, make, model, year):
self.make = make
self.model = model
self.year = year
# Class method
def get_details(self):
return f"{self.make} {self.model} ({self.year})"
在此示例中，Car 是一个类对象，它定义了汽车的属性 - make、model 和 year 以及返回汽车详细信息的方法 get_details()。
class Dog:
# Class object
def __init__(self, breed, age):
self.breed = breed
self.age = age
# Class method
def bark(self):
return "Woof! Woof!"
在此示例中，Dog 是另一个类对象，它定义了狗的属性 - breed 和 age 以及返回狗叫声的方法 bark()。
探索类对象的特性
Python 中的类对象是创建对象的蓝图。它定义了一组属性和方法，从该类创建的所有对象都将具有这些属性和方法。
- 类：类是创建对象的蓝图。它定义了从该类创建的所有对象都将具有的属性和方法。
class Car:
def __init__(self, make, model, year):
self.make = make
self.model = model
self.year = year
car1 = Car("Toyota", "Camry", 2020)
car2 = Car("Honda", "Accord", 2021)
- 对象：对象是类的实例。它具有类中定义的所有属性和方法。
class Player:
def __init__(self, name, position, number):
self.name = name
self.position = position
self.number = number
p1 = Player("LeBron James", "Small Forward", 23)
print(p1.name, p1.position, p1.number)
解决类对象中的常见问题
在使用类对象时，可能会遇到一些常见问题。以下是其中一些最常见的问题及其解决方案
-
AttributeError：此错误在尝试访问类或对象中不存在的属性时发生。要解决此错误，请确保属性存在且已正确定义。
class MyClass:
def __init__(self, val):
self.value = val
obj = MyClass(5)
print(obj.value) # Output: 5
# print(obj.foo) Output: AttributeError: 'MyClass' object has no attribute 'foo'
-
TypeError：此错误在使用错误数量或类型的参数调用函数或方法时发生。要解决此错误，请确保使用正确数量和类型的参数调用函数或方法。
class MyClass:
def __init__(self, val):
self.value = val
def add(self, num):
return self.value + num
obj = MyClass(5)
print(obj.add(3)) # Output: 8
# print(obj.add("3")) Output: TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
如何获取对象的属性
Python 对象类型具有表示对象特征或行为的属性。要获取 Python 中对象的全部属性，可以使用 getattr() 函数或使用点表示法直接访问它们。
使用 getattr() 函数
getattr() 函数接受两个参数，对象和属性 name，并返回属性的值。
class MyClass:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
my_obj = MyClass('John', 30)
name = getattr(my_obj, 'name')
print(name) # Output: 'John'
直接访问属性
您还可以使用点表示法直接访问对象的属性。
class MyClass:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
my_obj = MyClass('John', 30)
name = my_obj.name
print(name) # Output: 'John'
总之，可以通过使用 getattr() 函数或使用点表示法直接访问它们来获取 Python 对象类型的属性。
探索属性继承和搜索
属性可以从父类继承到子类。属性继承允许子类访问和使用其父类中定义的属性。Python 提供了一个内置函数 issubclass() 来检查给定的类是否是另一个类的子类。
Python 中类的示例
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
class Student(Person):
def __init__(self, name, age, student_id):
super().__init__(name, age)
self.student_id = student_id
在此示例中，Student 是 Person 的子类。Student 类从 Person 类继承 name 和 age 属性。
属性继承
class A:
x = 10
class B(A):
pass
class C(B):
pass
print(B.x) # 10
print(C.x) # 10
在此示例中，A 是父类，B 是子类，C 是孙子类。在 A 类中定义的 x 属性被 B 和 C 类继承。
属性搜索顺序
class A:
x = 10
class B(A):
x = 20
class C(B):
pass
print(C.x) ### Output 20
在此示例中，A 是父类，B 是子类，C 是孙子类。A 和 B 类都有一个名为 x 的属性。在这种情况下，属性搜索顺序是从当前类（即 C）到其父类 B，最后到祖父母类 A。在最近的祖先（B）中找到的 x 的值作为输出打印。
如何打印所有对象属性
要获取 Python 中对象的属性，可以使用内置 dir 函数。要打印对象属性，您需要迭代 dir 函数的输出并使用 getattr 函数获取属性的值。以下两个代码示例
class MyClass:
def __init__(self, foo, bar):
self.foo = foo
self.bar = bar
my_obj = MyClass(5, "hello")
### using the dir function
for attr in dir(my_obj):
print(f"{attr}: {getattr(my_obj, attr)}")
class Person:
def __init__(self, name, age, city):
self.name = name
self.age = age
self.city = city
person_obj = Person("John", 30, "New York")
### using list comprehension
attrs = [attr for attr in dir(person_obj) if not callable(getattr(person_obj, attr)) and not attr.startswith("__")]
for attr in attrs:
print(f"{attr}: {getattr(person_obj, attr)}")
在两个示例中，dir 函数用于获取对象的全部属性的列表。第一个示例使用简单的 for 循环来迭代列表并使用 getattr 函数打印每个属性及其 value。第二个示例使用列表解析来过滤掉任何 callable 属性（例如方法）和任何以两个下划线开头的属性（这些属性被认为是私有的）。然后使用 getattr 打印属性的结果列表。
如何在 Python 中检查对象的类型
在 Python 中，你可以使用 type() 函数来检查对象的 type。此函数返回你作为参数传递的对象的 type。以下两个示例说明了如何使用 type() 函数
# Checking the type of an integer
number = 42
print(type(number)) # Output: <class 'int'>
# Checking the type of a list
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(type(fruits)) # Output: <class 'list'>
使用 type() 函数可以让你快速轻松地获取任何 Python 对象的 type。当你想调试你的代码或基于对象的 type 编写条件 语句 时，这会很有用。
序列化对象
Python 中的序列化是指将 Python 对象转换为字节流的过程。当在不同系统之间传输数据或将程序状态保存到磁盘时，这会很有用。Python 中最常见的序列化模块是 pickle，它可以序列化大多数 Python 对象。
以下是两个使用 pickle 在 Python 中序列化对象的示例
import pickle
my_dict = {'key': 'value'}
with open('serialized_dict.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(my_dict, f)
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
my_object = MyClass('hello')
serialized_object = pickle.dumps(my_object)
在第一个案例中，我们创建一个字典对象，并使用 pickle.dump() 将其转储到文件中。在第二个案例中，我们创建一个 MyClass 实例，并使用 pickle.dumps() 将其序列化为字节字符串。
使用 pickle 进行 Python 对象序列化既简单又强大。但是，请注意 pickle 并不安全，不应将其用于序列化或反序列化不受信任的数据。
错误：Python 对象没有属性
当你在 Python 中遇到一条显示 Python Object has no Attribute 的错误消息时，这意味着你正在尝试访问该对象中不存在的属性或方法。这可能是由于属性名称中出现错别字或使用错误的变量来访问属性。
以下是此错误如何发生以及如何修复它的两个示例
class Car:
def __init__(self, make, model):
self.make = make
self.model = model
my_car = Car('Toyota', 'Camry')
print(my_car.color)
# Output:
#
# AttributeError: 'Car' object has no attribute 'color'
解释：在此示例中，我们尝试访问 my_car 对象中不存在的属性“color”。
要修复此错误，你需要将 color 属性添加到 Car 类中或使用现有属性。
class Car:
def __init__(self, make, model, color):
self.make = make
self.model = model
self.color = color
my_car = Car('Toyota', 'Camry', 'red')
print(my_car.color)
# Output:
#
# 'red'
def get_average(numbers):
total = 0
for num in numbers:
total += num
return total / len(numbers)
my_nums = [1, 2, 3, '4', 5]
average = get_average(my_nums)
# Output:
#
# TypeError: unsupported operand type(s) for +=: 'int' and 'str'
解释：在此示例中，我们尝试将字符串 value 添加到 total 变量中，这会导致错误，因为 numeric() 方法仅适用于数值。
要修复此错误，你可以在将 value 添加到 total 变量之前使用 isinstance() 函数来检查 if 是否为数值。
def get_average(numbers):
total = 0
count = 0
for num in numbers:
if isinstance(num, (int, float)):
total += num
count += 1
return total / count
my_nums = [1, 2, 3, '4', 5]
average = get_average(my_nums)
print(average)
# Output:
#
# 2.75
如何列出类中可用的方法
在 Python 中，你可以使用 dir() 或 vars() 函数列出类中所有可用的方法。这些 函数 允许你内省你的类并查看它包含的所有方法和属性。
使用 dir() 函数
class MyClass:
def __init__(self):
self.my_var = "Hello world"
def my_method(self):
print("My Method")
print(dir(MyClass))
# Output:
#
# ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__',
# '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__',
# '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__',
# '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__',
# '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__',
# 'my_method']
使用 vars() 函数
class MyClass:
def __init__(self):
self.my_var = "Hello world"
def my_method(self):
print("My Method")
print(vars(MyClass))
# Output:
#
# {'__module__': '__main__', '__init__': <function MyClass.__init__ at 0x7f1f9f0bd430>,
# 'my_method': <function MyClass.my_method at 0x7f1f9f0bd4c0>, '__dict__':
# <u>attribute '__dict__' of 'MyClass' objects</u>, '__weakref__':
# <u>attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects</u>, '__doc__': None}
使用这些函数可以帮助你了解类的结构以及如何与之交互。
