python-19 面向对象

面向对象

语言的分类

面向机器：
抽象成机器指令，机器容易理解
代表：汇编语言

面向过程：
做一件事情，排出个步骤，第一步干什么，第二步干什么，如果出现情况A，做什么处理，如果出现了情况B，做什么处理。
问题规模小，可以步骤化，按部就班处理

面向对象OOP：
随着计算机需要解决的问题的规模扩大，情况越来越复杂。需要很多人、很多部门协作，面向过程编程不太适合了
代表：C++、 Java、 Python等

什么是面向对象呢？
一种认识世界、分析世界的方法论。将完事万物抽象为类。

类class：
类是抽象的概念，是万事万物的抽象，是一类事物的共同特征的集合。用计算机语言来描述类，就是属性和方法的集合。

对象instance、object：
对象是类的具象，是一个实体。
对于我们每个人这个个体，都是抽象概念人类的不同的实体。

你吃鱼
你，就是对象；鱼，也是对象；就就是动作
你是具体的人，是具体的对象。你属于人类，人类是个抽象的概念，是无数具体的个体的抽象。鱼，也是具体对象，就是你吃的这一条具体的鱼。这条鱼属于鱼类，是无数的鱼抽象出来的概念。
吃，是动作，也是操作，也是方法，这个吃是你的动作，也就是人类具有的方法。如果反过来，鱼吃人。吃就是鱼类的动作了。
吃，这个动作，很多动物都具有的动作，人类和鱼类都属于动物类，而动物类是抽象的概念，是动物都有吃的动作，但是吃法不容而已。
你驾驶车，这个车也是车类的具体的对象（实例），驾驶这个动作是鱼类不具有的，是人类具有的方法

属性，它是对象状态的抽象，用数据结构来描述。
操作，它是对象行为的抽象，用操作名和实现该操作的方法来描述。

哲学：一切皆对象，对象时数据和操作的封装，对象是独立的，但是对象之间可以相互作用，目前OOP是最接近人类认知的编程范式。

面向对象三要素

封装
组装：将数据和操作组装到一起
隐藏数据：对外只暴露一些接口，通过接口访问对象。比如驾驶员使用汽车，不需要了解汽车的构造细节，只需要知道使用什么部件怎么驾驶就行，踩了油门就能跑，可以不了解后面的机动原理。

继承
多复用，继承来的就不用自己写了
多继承少修改，OCP(Open-closed Principle)，使用继承来改变，来体现个性

多态
面向对象编程最灵活的地方，动态绑定

人类就是封装；
人类继承自动物类，孩子继承父母特征。分为单一继承、多继承；
多态，继承自动物类的人类、猫类的操作“吃”不同。

Python的类

定义

class ClassName:
    语句块

• 必须使用class关键字
• 类名必须是用大驼峰命名
• 类定义完成后，就产生了一个类型对象，绑定到了ClassName上

class MyClass:
    """A example class"""
    x = 'abc' # 类属性

    def foo(self): # 类属性foo, 也是方法
        return 'MyClass'

print(MyClass)         # <class '__main__.MyClass'>   
print(MyClass.__name__)   # MyClass
print(MyClass.x)        # abc
print(MyClass.foo)      #  <function MyClass.foo at 0x0000026297261C18>
print(MyClass.__doc__)    # A example class
print(type(MyClass))     # <class 'type'> 类类型对象

类对象及类属性
类对象 ，类的定义就会生成一个类对象
类的属性 ，类定义中的变量和类中定义的方法都是类的属性
类变量 ，x 是类MyClass的变量

MyClass中，x 、foo都是类的属性，__doc__也是类的属性；
foo方法是类的属性，如同吃是人类的方法，但是每一个具体的人才能吃东西，也就是说吃是人的实例才能调用的方法；
foo是 method方法对象 ，不是普通的函数对象function，它必须至少有一个参数，且第一个参数必须是 self(self可以换个名字)，这个参数位置就留给了self；
self 自带当前实例本身

class MyClass:
    """A example class"""
    x = 'abc' # 类属性

    def foo(self): # 类属性foo, 也是方法
        print(id(self))
        return self

print(MyClass.x)     # abc
a = MyClass()  #实例化，初始化
print(a.x)         # abc
print(a.foo)       #  <bound method MyClass.foo of <__main__.MyClass object at 0x00000296D84FE8C8>>

实例化

a = MyClass() #实例化，初始化
使用上面的语法，在类对象名称后面加上一个括号，就调用类的实例化方法，完成实例化。实例化就真正创建一个该类的对象（实例）。例如人类的实例tom、jerry。
实例化后获得的实例，是不同的实例，即使是使用同样的参数实例化，也得到了不一样的对象。Python类实例化后，会自动调用__int__方法。这个方法第一个参数必须留给self，其他参数随意。

__int__方法

MyClass()实际上调用的是__int__(self)方法，可以不定义，如果没有定义会在实例化后隐式调用。
作用：对实例进行 初始化

class MyClass:
    def __int__(self):
	    print('init)

a = MyClass()  #会调用__init__

初始化函数可以多个参数，请注意第一个位置必须是self，例如init(self,name,age)

class Person:
    x = 'abc'
    def __init__(self, name ):
        self.name = name      # 实例的属性 类对象的属性

a = Person('tom')
b = Person('tom')
print(a.name, a.x)
print(b.name, b.x)

print(a == b)   # False
print(a is b)   # False

class Person:
    x = 'abc'
    def __init__(self, name ,age=18):
        self.name = name
        self.age = age

    def show(self):
        print(self.name, self.age)

a = Person('tom')
b = Person('jerry','20')
print(a.name, a.x)   # tom abc
print(b.name, b.x)   # jerry abc

a.show() # tom 18
b.show() # jerry 20

class Person:
    x = 'abc'
    def __init__(self, name ,age=18):
        self.name = name
        self.y = age

    def show(self, x, y):
        print(self.name, self.y, self.x, x, y)
        self.y = x
        Person.x = x

a = Person('tom')
b = Person('jerry','20')

print(a.y, b.y)  # 18 20
a.show(100,'a')  # tom 18 abc 100 a
print(a.y)  # 100
print(Person.x)  # 100

注意：__init__()方法不能有换回值，也就是只能是None

实例对象instance

类实例化后一定会获得一个对象，就是实例对象 。上例中的tom、jerry就是Person类的实例。
__init__()方法的第一参数self就是指代某一个实例。

类实例化出一个实例对象，实例对象会绑定方法，调用方法时采用jerry.showage()的方式。
但是定义时showage(self)，少传一个参数吗？
这个self就是jerry，Python会把方法的调用者作为第一参数self的实参传入。
self.name就是jerry对象的name，name是保存在了jerry对象上，而不是Persion类上。所以，称为实例变量 。

self

class MyClass:
    def __init__(self):
        print('self in init = {}'.format(id(self)))

c = MyClass()  #会调用__init__
print('c = {}'.format(id(c)))  # self in init = 2917925635400
                                                       # c = 2917925635400
d = MyClass()   
print('d = {}'.format(id(d))) #  self in init = 2917928265608
                                                     #  d = 2917928265608

上例说明，self就是调用者，就是对应的实例对象。
self这个名字只是一个惯例，它可以修改，但是请不要修改，否则影响代码的可读性

实例变量和类变量

class Person:
    age = 18    # 类变量
    def __init__(self, name ):
        self.name = name   #  实例变量

实例变量是每一个实例自己的变量，是自己独有的；类变量是类的变量，是类的所有实例共享的属性和方法

特殊属性	含义
__name__	对象名
__class__	对象的类型
__dict__	对象的属性的字典
__qualname__	类的限定名

class Person:
    x = 'abc'
    def __init__(self, name ,age=18):
        self.name = name
        self.y = age

    def show(self, x, y):
        print(self.name, self.y, self.x, x, y)
        self.y = x
        Person.x = x

a = Person('tom')
b = Person('jerry','20')

print(a.__class__, b.__class__)   # <class '__main__.Person'> <class '__main__.Person'> 
print(a.__class__.__qualname__, a.__class__.__name__)  # Person Person

print(isinstance(a,a.__class__))  # True

print(Person.__dict__) # {'__module__': '__main__', 'x': 'abc', '__init__': <function Person.__init__ at 0x00000213A6078F78>, 'show': <function Person.show at 0x00000213A6078CA8>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None}
print(a.__dict__)  # {'name': 'tom', 'y': 18}
print(b.__dict__)  # {'name': 'jerry', 'y': '20'}
print(a.__dict__['name'])  # tom
print(sorted(Person.__dict__.items()), end='\n\n') # [('__dict__', <attribute '__dict__' of 'Person' objects>), ('__doc__', None), ('__init__', <function Person.__init__ at 0x0000022BF8BB8CA8>), ('__module__', '__main__'), ('__weakref__', <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>), ('show', <function Person.show at 0x0000022BF8BFDF78>), ('x', 'abc')]

上例中，可以看到类属性保存在类的__dict__中，实例属性保存在实例的__dict__中，如果从实例访问类的属性，就需要借助__class__找到所属的类。

class Person:
    age = 3
    height = 170
    def __init__(self, name ,age=18):
        self.name = name
        self.age = age

tom = Person('tom')
jerry = Person('jerry','20')

Person.age = 30
print(Person.age, tom.age, jerry.age)   # 30 18 20

print(Person.__dict__, tom.__dict__, jerry.__dict__, sep='\n') 
# {'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 170, '__init__': <function Person.__init__ at 0x0000014CFA6B1C18>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None}
# {'name': 'tom', 'age': 18}
# {'name': 'jerry', 'age': '20'}

print(Person.height, tom.height, jerry.height)  # 170 170 170
Person.height += 20
print(Person.height, tom.height, jerry.height)  # 190 190 190
print(Person.__dict__, tom.__dict__, jerry.__dict__, sep='\n')
# {'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 190, '__init__': <function Person.__init__ at 0x0000014CFA6B1C18>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None}
# {'name': 'tom', 'age': 18}
# {'name': 'jerry', 'age': '20'}

tom.height = 168
print(Person.__dict__, tom.__dict__, jerry.__dict__, sep='\n')
# {'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 190, '__init__': <function Person.__init__ at 0x0000014CFA6B1C18>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None}
# {'name': 'tom', 'age': 18, 'height': 168}
# {'name': 'jerry', 'age': '20'}
print(Person.height, tom.height, jerry.height)  # 190 168 190

jerry.height += 30
print(Person.__dict__, tom.__dict__, jerry.__dict__, sep='\n')
# {'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 190, '__init__': <function Person.__init__ at 0x0000014CFA6B1C18>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None}
# {'name': 'tom', 'age': 18, 'height': 168}
# {'name': 'jerry', 'age': '20', 'height': 220}
print(Person.height, tom.height, jerry.height)  # 190 168 220

Person.height = 180
print(Person.__dict__, tom.__dict__, jerry.__dict__, sep='\n')
# {'__module__': '__main__', 'age': 30, 'height': 180, '__init__': <function Person.__init__ at 0x0000014CFA6B1C18>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None}
# {'name': 'tom', 'age': 18, 'height': 168}
# {'name': 'jerry', 'age': '20', 'height': 220}
print(Person.height, tom.height, jerry.height)  # 180 168 220

Person.weight = 70
print(Person.weight, tom.weight, jerry.weight)  # 70 70 70
print(Person.__dict__['weight'])  # 70
print(tom.__dict__['weight'])   # KeyError: 'weight'
print(tom.weight)  # # 70

是类的，也是这个类所有实例的，其实例都可以访问到；是实例的，就是这个实例自己的，通过类访问不到。
类变量是属于类的变量，这个类的所有实例可以共享这个变量。
实例可以动态的给自己增加一个属性。实例 __dict__[变量名] 和 实例.变量名 都可以访问到。
实例的同名变量会隐藏这类变量，或者说是覆盖了这个类变量。

实例属性的查找顺序
指的是实例使用 . 来访问属性，会先找自己的__dict__，如果没有，然后通过属性__class__找到自己的类，再去类的__dict__中找。

tom.__class__.__dict__ == Person.__dict__

注意：如果实例使用__dict__[变量名] 访问变量，将不会按照上面的查找顺序找变量了。
一般来说，类变量使用全大写来命名

装饰一个类

# 增加类变量
def setnameproperty(name):
    cls.NAME = name 

# 改进成装饰器
def setnameproperty(name):
    def wrapper(cls):
        cls.NAME = name
        return cls
    return wrapper
@setnameproperty('MY CLASS')
class MyClass:
    pass

print(MyClass.__dict__)

之所以能装饰，本质上是为类对象动态的添加了一个属性，而MyClass这个标识符指向这个类对象。

类方法和静态方法

前面的例子中定义的__init__等方法，这些方法本身都是类的属性，第一个参数必须是self，而self必须指向一个对象，也就是类必须实例化之后，由实例来调用这个方法。

普通函数

class MyClass:
    """A example class"""
    xxx = 'XXX'
    def foo(self):
        print('foo')

    def bar():
        print('bar')

a = MyClass()
a.foo()  # foo

MyClass.bar()  # bar
print(MyClass.__dict__)
# {'__module__': '__main__', '__doc__': 'A example class', 'foo': <function MyClass.foo at 0x00000214A2188F78>, 'bar': <function MyClass.bar at 0x00000214A2188CA8>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>}

# a.bar()  # TypeError: bar() takes 0 positional arguments but 1 was given

类方法

class MyClass:
    """A example class"""
    xxx = 'XXX'
    def foo(self):
        print('foo')

    def bar():
        print('bar')

    @classmethod   # 类方法
    def clsmtd(cls):
        print('{}.xxx={}'.format(cls.__name__, cls.xxx))

    @staticmethod
    def staticmtd():
        print('static')

    # @staticmethod
    # def staticmtds(x):
    #     print('static',x )

a = MyClass()
a.foo()  # foo

MyClass.bar()  # bar
print(MyClass.__dict__)
# {'__module__': '__main__', '__doc__': 'A example class', 'xxx': 'XXX', 'foo': <function MyClass.foo at 0x000002D7036240D8>, 'bar': <function MyClass.bar at 0x000002D703624168>, 'clsmtd': <classmethod object at 0x000002D70361EB08>, 'staticmtd': <staticmethod object at 0x000002D70361EB48>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>}

MyClass.clsmtd()  # MyClass.xxx=XXX
a.clsmtd()   # MyClass.xxx=XXX  #  a.__class__.clsmtd() 

MyClass.staticmtd()  # static
a.staticmtd()  # static

# MyClass.staticmtds(5)  # static 5 也可以传参

1、在类定义中，使用 @classmethod 装饰器的方法
2、必须至少有一个参数，且第一个参数留给了cls，cls指代调用者即类对象自身
3、cls这个表示符可以是任意合法名称，但是为了易读，请不要修改
4、通过cls可以直接操作类的属性
注意：无法通过cls操作类的实例

静态方法

1、在类定义中，使用@staticmethod装饰器修饰的方法
2、调用时，不会隐式的传入参数
静态方法，只是表明这个方法属于这个名词空间。函数归在一起，方便组织管理。

方法的调用

class Person:	
    def normal_method():
        print('normal')

    def method(self):
        print("{}'s method".format(self))

    @classmethod
    def class_method(cls):
        print('class = {0.__name__} ({0})'.format(cls))
        cls.HEIGHT = 170

    @staticmethod
    def static_method():
        print(Person.HETGHT)

print('~~~~~类访问')
print(1, Person.normal_method())
print(2, Person.method())  #  TypeError: method() missing 1 required positional argument: 'self'
print(3, Person.class_method())
print(4, Person.static_method())
print(Person.__dict__)
print('~~~~~实例访问')
print('tom-----')
tom = Person()
print(1, tom.normal_method())
print(2, tom.method())   # TypeError: normal_method() takes 0 positional arguments but 1 was given
print(3, tom.class_method())
print(4, tom.static_method())
print(5, tom.__class__.__dict__)
jerry = Person()
print(1, jerry.normal_method())
print(2, jerry.method())  # TypeError: normal_method() takes 0 positional arguments but 1 was given
print(3, jerry.class_method())
print(4, jerry.static_method())

上例输出什么？？？
normal_method() ，普通函数只能通过类访问
method(self)，需生成实例后，通过实例访问

类几乎可以调用所有内部定义的方法，但是调用普通的方法时会报错，原因是第一参数必须是类的实例。
实例也几乎可以调用所有的方法，普通的函数的调用一般不可能出现，因为不允许这么定义。

总结：
类除了普通方法都可以调用，普通方法需要对象的实例作为第一参数。
实例可以调用所有类中定义的方法（包括类方法、静态方法），普通方法传入实例自身，静态方法和类方法需要找到实例的类。

访问控制

私有（Private）属性

class Person:
    def __init__(self, name, age=18):
        self.name = name
        self.age = age

    def growup(self, i=1):
        if i > 0 and i < 150:  # 控制逻辑
            self.age += i

p1 = Person('tom')
p1.growup(20)        # 正常的范围
print(p1.age)       # 38
p1.age = 160        # 超过了范围，并绕过了控制逻辑
print(p1.age)       # 160 

上例本来是想通过方法来控制属性，但是由于属性在外部可以访问，或者说可见，就可以直接绕过方法，直接修改这个属性。
Python提供了私有属性可以解决这个问题。

class Person:
    def __init__(self, name, age=18):
        self.name = name
        self.__age = age

    def growup(self, incr=1):
        if 0 < incr < 150 :  # 控制逻辑
            self.__age += incr

    def getage(self):
        return self.__age

tom = Person('tom')
tom.growup(2)        # 正常的范围
print(tom.getage())   # 20 

使用双下划线开头的属性名，就是私有属性

class Person:
    def __init__(self, name, age=18):
        self.name = name
        self.__age = age

    def growup(self, incr=1):
        if 0 < incr < 150 :  # 控制逻辑
            self.__age += incr

tom = Person('tom')
tom.growup(2)        # 正常的范围
print(tom.__age)   # AttributeError: 'Person' object has no attribute '__age'

通过实验可以看到，外部已经访问不到__age了，age 根本就没有定义，更是访问不到。

class Person:
    def __init__(self, name, age=18):
        self.name = name
        self.__age = age

    def growup(self, incr=1):
        if 0 < incr < 150 :  # 控制逻辑
            self.__age += incr

    def getage(self):
        return self.__age

tom = Person('tom')
tom.growup(2)        # 正常的范围
print(tom.getage())   # 20
print(tom.__dict__)   # {'name': 'tom', '_Person__age': 20}

tom._Person__age = 30
print(tom.getage())   # 30
print(tom.__dict__)   # {'name': 'tom', '_Person__age': 30}
tom.__age = 35
print(tom.getage())   # 30
# 为什么年龄不一样？ 
print(tom.__dict__)   # {'name': 'tom', '_Person__age': 30, '__age': 35}

私有变量的本质：
类定义的时候，如果声明一个实例变量的时候，使用双下划线，Python解释器会将其改名 ，转换名称为_类名__变量名 的名称，所以用原来的名字访问不到了。

知道了私有变量的新名称，就可以直接从外部访问到，并可以修改它。tom._Person__age = 30

保护变量

在变量名称前使用一个下划线，称为保护变量。

class Person:
    def __init__(self, name, age=18):
        self.name = name
        self._age = age

tom = Person('tom')
print(tom._age)    # 18
print(tom.__dict__)  # {'name': 'tom', '_age': 18}

可以看出，这个_age属性根本就没有改变名称，和普通的属性一样，解释器不做任何特俗处理。这只是开发者共同的约定，看见这种变量，就如同私有变量，不要直接使用。

私有方法

参照保护变量、私有变量，使用单下划线、双下划线命名方法。

class Person:
    def __init__(self, name, age=18):
        self.name = name
        self._age = age

    def _getname(self):
        return self.name

    def __getage(self):
        return self._age

tom = Person('Tom')
print(tom._getname())   # Tom
# print(tom.__getage())   # AttributeError: 'Person' object has no attribute '__getage'
print(tom.__dict__)   # {'name': 'Tom', '_age': 18}
print(tom.__class__.__dict__)   # {'__module__': '__main__', '__init__': <function Person.__init__ at 0x0000022BAD5A8CA8>, '_getname': <function Person._getname at 0x0000022BAD5EDF78>, '_Person__getage': <function Person.__getage at 0x0000022BAD5F4048>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None}
print(tom._Person__getage())  # 18

私有方法的本质

单下划线的方法只是开发这之间的约定，解释器不做任何改变。
双下划线的方法，是私有方法，解释器会改名，改名策略和私有变量相同，_类名__方法名 。
方法变量都在类的 __dict__ 中可以找到。

私有成员的总结

在Python中使用 _单下划线 或者 __双下划线 来标识一个成员被保护或者被私有化隐藏起来。
但是，不管使用什么样的访问控制，都不能正真的阻止用户修改类的成员。Python中没有绝对的安全的保护成员或私有成员。
因此，前导的下划线只是一种告警或者提醒，请遵守这个约定。除非真的有必要，不要修改或者使用保护成员或者私有成员，更不要修改它们。

补丁

可以通过修改或者替换类的成员。使用者调用的方式没有改变，但是，类提供的功能可能已经改变了。

猴子补丁（Monkey Patch）：在运行时，对属性经行动态替换。黑魔法，慎用。

# test2.py
class Person:
    def __init__(self, chinese, english, history):
        self.chinese = chinese
        self.eng = english
        self.his = history

    def getscore(self):
        return (self.chinese, self.eng, self.his)
		
-----------------------------------------------------------
# test3.py
def getscore(self):
    return dict(chi=self.chinese, eng=self.eng, his=self.his)
	
-----------------------------------------------------------
# test1.py
from test2 import Person
from test3 import getscore

def monkeypatch4Person():
    Person.getscore = getscore

student1 = Person(80,90,88)
print(student1.getscore())   # (80, 90, 88)

monkeypatch4Person()
student2 = Person(70,80,98)
print(student2.getscore())	  # {'chi': 70, 'eng': 80, 'his': 98}

使用猴子补丁，替换了getscore方法。（从外部破坏封装，临时对付）

属性装饰器

一般好的设计是：把实例的属性保护起来，不让外部直接访问，外部使用getter读取属性和setter方法设置属性。

class Person:
    def __init__(self, chinese, english, history):
        self._chinese = chinese
        self._eng = english
        self.__his = history

    def gethis(self):      # getter
        return self.__his

    def sethis(self, value):   # setter
        self.__his = value

    def geteng(self):   # getter
        return self._eng

    def seteng(self, value):
        self._eng = value

    @property
    def chinese(self):
        return self._chinese

    @chinese.setter
    def chinese(self, value):
        self._chinese = value

    @chinese.deleter
    def chinese(self):
        # del self._chinese
        print('del chinese')

    eng = property(lambda self:self._eng, seteng)

student1 = Person(80,90,88)
print(student1.chinese)  # 80
student1.chinese = 100
print(student1.chinese)  # 100

del student1.chinese  # del chinese

print(student1.eng)  # 90
student1.eng = 110
print(student1.eng)  # 110 

property装饰器：后面跟的函数名就是以后的属性名。它就是getter。这个必须有，有了它至少是只读属性
setter装饰器：与属性名同名，且接受2个参数，第一个是self，第二个是将要赋值的值。有了它，属性可写
deleter装饰器：可以控制是否删除属性。很少用

property装饰器必须在前，setter、deleter装饰器在后

       class C(object):
            @property
            def x(self):
                "I am the 'x' property."
                return self.\_x
            @x.setter
            def x(self, value):
                self.\_x = value
            @x.deleter
            def x(self):
                del self.\_x
        # (copied from class doc)

property装饰器能通过简单的方式，把对方法的操作变成对属性的访问，并起到了一定隐藏效果

其他的写法

class Person:
    def __init__(self, name, age=18):
        self.name = name
        self.__age = age

    def setage(self, value):
        self.__age = value

    age = property(lambda  self:self.__age + 2, setage)

tom = Person('Tom')
print(tom.age) # 20 
tom.age = 22
print(tom.age) # 24 

对象的销毁

类中可以定义__del__方法，称为析构函数（方法）
作用：销毁类的实例的时候调用，以释放占用的资源。
由于Python实现了垃圾回收机制，这个方法不能确定何时执行。有必要时，请使用 del语句删除实例，来手动调用这个方法。

class Person:
    def __int__(self, name, age=18):
        self.name = name
        self.__age = age

    def __del__(self):
        print('delete {}'.format(self.name))

tom = Person('Tom')
del tom

方法重载（overload）

在其他面向对象的高级语言中，都有重载的概念。所谓重载，就是同一个方法名，但是参数数量、类型不一样，就是同一个方法的重载。

Python没有重载！
Python不需要重载！
Python中，方法（函数）定义中，形参非常灵活，不需要指定类型（就算指定了也只是一个说明而非约束），参数个数也不固定（可变参数）。一个函数的定义可以实现很多种不同形式参数的调用。所以Python不需要方法的重载。

封装

面向对象的三要素之一，封装Encapsulation

将数据和操作组织到类中，即属性和方法
将数据隐藏起来，给使用者提供操作。使用者通过操作就可以获取或者修改数据。getter和setter
通过访问控制，暴露适当的数据和操作给用户，该隐藏的隐藏起来。保护成员或私有成员

练习

1、随机整数生成类，可以指定一批生成的个数，可以指定数值的范围，可以调整每批生成数字的个数
基础版

import random

class randnum:
    def __init__(self, min=0, max=100, num=10):
        self.min = min
        self.max = max
        self.num = num

    def create(self):
        return [random.randint(self.min,self.max) for _ in range(self.num)]

rd = randnum()
print(rd.create())   # [26, 48, 0, 14, 0, 56, 0, 11, 70, 64]

---------------------------------------------------------------

import random

class randnum:
    @classmethod
    def create(self, min=0, max=100, num=10):
        return [random.randint(min,max) for _ in range(num)]

rd = randnum()
print(rd.create())   # [66, 77, 75, 28, 86, 68, 6, 29, 79, 13]

进阶版

import random

class RandomGenerator:
    def __init__(self, count=10, start=1, stop=100):
        self.count = count
        self.start = start
        self.stop = stop
        self.gen = self._generate()

    def _generate(self):
        while True:
            yield random.randint(self.start, self.stop)

    def generate(self):
        return [next(self.gen) for _ in range(self.count)]

rg = RandomGenerator()
lst = rg.generate()
print(lst)   # [99, 61, 11, 100, 28, 15, 86, 70, 57, 68]

--------------------------------------------------
import random

class RandomGenerator:
    def __init__(self, count=10, start=1, stop=100):
        self.count = count
        self.start = start
        self.stop = stop
        self.gen = self._generate()

    def _generate(self):
        while True:
            yield [ random.randint(self.start, self.stop) for _ in range(self.count)]

    def generate(self, count):
        self.count = count
        return next(self.gen)

rg = RandomGenerator()
lst = rg.generate(12) 
print(lst)  # [65, 51, 90, 88, 69, 50, 50, 16, 53, 40, 72, 93]

2、使用上题中的类，随机生成20个数字，两两配成对行成二维坐标系的坐标，把这些坐标组织起来，并打印输出

import random

class RandomGenerator:
    def __init__(self, count=10, start=1, stop=100):
        self.count = count
        self.start = start
        self.stop = stop
        self.gen = self._generate()

    def _generate(self):
        while True:
            yield [ random.randint(self.start, self.stop) for _ in range(self.count)]

    def generate(self, count):
        self.count = count
        return next(self.gen)

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

    # def __repr__(self):    # 按格式输出
    #     return '{}:{}'.format(self.x, self.y)

rg = RandomGenerator()
lst1 = [Point(x, y) for x, y in zip(rg.generate(10),rg.generate(10))]
print(lst1)   # [<__main__.Point object at 0x000001FA818429C8>, ...]

for p in lst1:
    print(p.x, p.y)  # 27 44 

3、记录车的品牌mark、颜色color、价格speed等特征，并实现增加测量信息、显示全部车辆信息的功能

class Car:
    def __init__(self, mark, speed, color, price):
        self.mark = mark
        self.speed = speed
        self.color = color
        self.price = price

class CarInfo:
    def __init__(self):
        self.lst = []

    def addcar(self, car: Car):
        self.lst.append(car)

    def getcar(self):
        return self.lst

ci = CarInfo()
car = Car('audi', 400, 'red', 100)
ci.addcar(car)

4、实现温度的处理
实现华氏温度和摄氏温度的转换
°C = 5 * （°F - 32）/ 9
°F = 9 * °C / 5 + 32
增加与开氏温度的转换，K = °C + 273.15

class Temperature:
    def __init__(self, c=None, f=None, k=None):
        self.c = c
        self.f = f
        self.k = k

    def getc(self):
        return self.c

    def getf(self):
        return 9 * self.c / 5 + 32

    def getk(self):
        return self.getc() + 273.15

tp = Temperature(12)
print(tp.getc())
print(tp.getf())
print(tp.getk())

class Temparture:
    def __init__(self, t, unit='c'):
        self._c = None
        self._f = None
        self._k = None

        if unit == 'f':
            self._f = t
            self._c = self.f2c(t)
        elif unit == 'k':
            self._k = t
            self._c = self.k2c(t)
        else:
            self._c = t

    @property
    def c(self):
        return self._c
    @property
    def f(self):
        if self._f == None:
            self._f = self.c2f(self._c)
        return self._f
    @property
    def k(self):
        if self._k == None:
            self._k = self.c2k(self._c)
        return self._k

    @classmethod
    def c2f(cls, c):
        return 9 * c / 5 + 32
    @classmethod
    def f2c(cls, f):
        return 5 * (f - 32) / 9
    @classmethod
    def c2k(cls, c):
        return  c + 273.15
    @classmethod
    def k2c(cls, k):
        return k - 273.15
    @classmethod
    def f2k(cls, f):
        return cls.c2k(cls.f2c(f))
    @classmethod
    def k2f(cls, k):
        return cls.c2f(cls.k2c(k))

print(Temparture.c2f(40))

t = Temparture(37)
print(t.c, t.k, t.f)

t = Temparture(37, 'k')
print(t.c, t.k, t.f)

5、模拟购物车购物

class Color:
    RED = 0
    BLUE = 1
    GREEN = 2
    GOLDEN = 3
    BLACK = 4
    OTHER = 1000

class Item:
    def __init__(self, **kwargs):
        self.__spec = kwargs

    def __repr__(self):
        return str(sorted(self.__spec.items()))

class Cart:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def additem(self,item:Item):
        self.items.append(item)

    def getallitems(self):
        return self.items

mycart = Cart()
myhone = Item(mark='Huawei', color=Color.GOLDEN, memory='4G')
mycart.additem(myhone)

mycar = Item(mark='Red Flag', color=Color.BLACK, year=2017)
mycart.additem(mycar)

print(mycart.getallitems())   # [[('color', 3), ('mark', 'Huawei'), ('memory', '4G')], [('color', 4), ('mark', 'Red Flag'), ('year', 2017)]]