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  • Python类及常见的方法属性定义Python是一门完全面向对象(OOP)的语言,对于Python来说,一切皆对象,一切皆对象,猫,老虎,狗,狼这些都是我们认识的一种动物,现实生活我们把它叫做动物,而面向对象的编程...

    Python类及常见的方法属性定义

    Python是一门完全面向对象(OOP)的语言,对于Python来说,一切皆对象,

    一切皆对象,

    猫,老虎,狗,狼这些都是我们认识的一种动物,在现实生活中我们把它叫做动物,而在面向对象的编程语言(OOP)中我们称这类在生活中的具体事物叫做对象,既然提到对象我们就不得不说一下类,什么是类那,打个比方,就好动物学家通过动物的共同点,把动物进行分类,猫和老虎被分到了猫科,狗和狼被分到了犬科,猫科,犬科实际上就是一种类,因为他们具备了猫和老虎的共同点,所以你就可以把类理解为事物共同点的抽象

    不过在现实生活我们是通过对象去认识类的,而在编程语言中我们把他进行了反转,是通过类去认识对象,

    对象和类

    对象就是类的实例化,类就是对象的具体抽象

    面向对象的三大特征

    封装(encapsulation)

    继承(inheritance)

    多态(polymorphism)

    开发的过程:其实就是不断的创建对象,使用对象,指挥对象做事情。

    设计的过程:其实就是在管理和维护对象之间的关系.

    在Python中的类

    定义类

    3d7b3b67ab03d7b96466f04569f31b5e.png

    定义一个简单的person类,在这个类里没有定义任何方法

    创建类

    在上面我们定义了一个类,下面我们就用这个类创建一个实例对象P

    3879cf65d1cfb4e5ec7146c0ea1cdd6d.png

    定义一个带方法的类

    e9960af5156ac4f2b6e36c77bc68d110.png

    创建一个类调用方法

    c2b6a1435fbaafded7b6f95751571a99.png

    定义一个带有各种常用变量,方法类型的类

    class Person(object):

    '''

    起到限制作用,表示在类中只能有这三个属性,不可以在动态或静态的添加对该类的实例添加属性

    注意在使用__slots__限制变量时,如果加入类变量的名称不发生错误,如下

    错误写法:

    __slots__ = ("_id", "name","__age","address")

    '''

    __slots__ = ("_id", "name", "__age")

    address = "我是一个类变量,可以被类名直接调用"

    def __new__(cls, *args, **kwargs):

    print("创建类时调用")

    return object.__new__(cls)

    def __init__(self):

    self.name = "我是一个全局变量,在任何地方都可以调用"

    self._id = "我只可以在本模块里被调用"

    self.__age = "我是一个私有变量,只能在本类里调用不能再外部调用"

    print("初始化实例变量时被调用")

    def test(self):

    print("我是一个实例方法只有对象被创建才可以被对象调用")

    def __testPri(self):

    print("我是一个私有方法,不可以被外不调用")

    @staticmethod

    deftestStatic(self):

    print("我是一个静态方法可以直接用类名被调用")

    @classmethod

    def testCls(cls):

    print("我是一个类方法可以直接用类名被调用")

    def __del__(self):

    print("类被销毁时调用")

    def __str__(self):

    print("返回对类的描述")

    return "我是%s"%self.__class__.__name__

    def __call__(self, *args, **kwargs):

    print("类被当做函数使用时调用")

    各种变量,内置方法浅解

    __new__

    2a6ca80b7344c8ae26b858effa7e22b2.png

    1,__new__方法只能在继承了object的新式类中使用,在object类中将__new__方法定义为静态方法,至少需要传递一个参数cls,cls表示需要实例化的类对象,

    此方法在你实例化对象时自动调用,cls参数也由Python解释器自动提供。

    2,复写__new__必须时要有返回值,返回实例化出来的实例对象,可以return返回父类__new__出来的实例,或者直接是object的__new__出来的实例都可以,上文是直接调用object的__new__方法

    3,__new__()是唯一在实例创建之前执行的方法,一般用在定义元类时使用

    __init__

    406a5c8575409344b9b6f996b2b4b299.png

    1,__init__方法由Python解释器自动调用,在调用时会自动传入一个本类的实例变量

    2,__init__方法是在__new__之后调用的,因为Python解释器需要__new__返回的实例对象,作为参数传入__init__方法

    3,__init__主要用于初始化本对象的实例变量或初始化父类的实例变量

    初始化父类的实例变量如下:

    superName.__init__(self)

    super(superName, self).__init()#新式类中使用

    4, __init__不需要返回值

    __del__

    ad827c27c647d1d22a2f13cdc272f683.png

    1,__init__方法由Python解释器自动调用,在调用时会自动传入一个本类的实例变量

    2,__del__是在python删除一个对象时有Python自动调用的,

    那什么时候,会让Python内存管理机制认为他是需要删除的那,当他的引用计数器为零,也就是没有没有任何引用时Python会认为他需要被释放,然后调用__del__方法

    查看一个对象的引用计数

    importsys

    sys.getrefcount(object )

    __str__

    c5aed284c71d0a58d9928fedc3937d2f.png

    1,此方法的作用,是描述一个类描述,如果没有重写会直接返回一个类的

    类名 父类at存储地址>

    __call__

    0bb811c15dd8cea6065f00e85036b8ba.png

    如果重写类这个方法,就可以把这个类型的对象当做函数来用,相当于重载了括号运算符,

    在类装饰器会用到

    私有化实例变量

    9e8d666cdfff2716227bb9e1e9812c69.png

    1,设置类的属性为__,不能使用对象名.属性名的方式直接访问对象的属性。就好像java的private一样,可以达到封装的目的,

    那我们我怎么对该属性设置值和访问那

    1:对外提供公开的用于设置对象属性的public方法

    1:设置set

    2:获取get

    2:在set方法中加入逻辑判断,过滤掉非法数据。

    3:将所有的成员变量封装加上__,提供get、set方法,

    Ps:其实在python中的,类的私有化是通过改变属性名实现的,修改规则如下:

    _类名__属性名

    调用使用被Python修改过得私有属性

    24d5e218aaca93bc95fde7ff06757e31.png

    打印结果

    a37290ed8da657143098073d202433d3.png

    131684dd46a94510679df2e59fc59aec.png

    2,私有化属性也是实例属性,Python每创建一个实例对象,就会在内存空间中开辟一处内存,每处内存空间都有实例属性,他们不会相互影响,也就是说你修改一个对象的实例属性,另一个同类对象的同名属性不会受到影响,是相对独立

    单下划线变量

    _xx以单下划线开头的表示的是protected类型的变量。即保护类型只能允许其本身与子类进行访问。若内部变量标示,如: 当使用“from M import”时,不会将以一个下划线开头的对象引入

    类属性

    c441ab744a248f53269e851d03816aae.png

    1,类属性是指,那些定义在类里,方法之外的属性

    2,类属性,不随实例对象的创建而创建,无论你使用该类创建多少个实例对象,类属性只存在一个

    3,类属性就是类对象拥有的属性,他被类对象的所有实例对象所共有,可用于实例对象间的数据共享,不可以用self.类属性,因为self代表当前调用者对象,

    4,使用类属性时 需要用 类名.类属性名或 类对象的实例对象.类属性名访问,,如果要修改值时,需要用 类名.类属性名=“xxx” 去修改,不可以用 类对象的实例对象.类属性名,

    如果使用 类对象的实例对象.类属性名 修改,则相当于为该对象添加了一个实例属性,

    静态方法

    010be05fb81d25ca9d5cfc14ce5a8bf0.png

    1,静态方法要使用@staticmethod修饰,要不然就是实例方法

    2,静态方法可以不写参数,但如果这样就不能调用当用实例属性

    3,在无参静态方法里不可以调用实例属性,self,super,因为静态方法是先于实例对象存在的,

    4,要想在静态方法里调用实例方法,可以在静态方法中写上参数,把当前实例对象当做实参传给静态方法,这样就可以间接的调用静态方法

    如下

    52db4e5a58f4f59ad76b95fcc2790a95.png

    类方法

    07bb90b7c924f601ca9dc7a63e952e5d.png

    1,类方法是类对象的方法,只有一个

    2,类方法要使用@classmethod修饰,要不然就是实例方法

    3,类方法的第一个参数是类对象,由Python自动传入,

    4,在类方法里不可以调用实例属性,self,super,因为类方法是先于实例对象存在的,

    私有方法

    402d85d81423b73af1cad8420594a4c2.png

    1,在Python中私有方法通过前面加两个下划线来定义如:def __xx(self):

    2,只有该类对象的实例对象可以访问子类已不可访问,不可以在外部调用,

    创建对象的调用顺序

    1,先调用__new__方法,由此方法返回一个实例对象给调用者(Python解释器)

    2,调用者(Python解释器)在把刚刚创建的 实例对象 作为实参传递并调用__init__方法,完成初始化

    3,并返回实例对象的引用

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  • In [7]: print(type(MyClass), type(MyDerived))原因是,如果元不是python类型的实例,则通过将这些参数传递给它调用methaclass name,bases,ns,** kwds(请参阅new_class)并且因为你该函数返回真正的元,它会...

    关于你的第一个问题,元类应该是MyMetaclass(就是这样):

    In [7]: print(type(MyClass), type(MyDerived))

    原因是,如果元类不是python类型的实例,则通过将这些参数传递给它来调用methaclass name,bases,ns,** kwds(请参阅new_class)并且因为你在该函数中返回真正的元类,它会得到元类的正确类型.

    关于第二个问题:

    What is the purpose of accepting an arbitrary callable?

    没有特殊目的,它实际上是元类的本质,因为从类中创建实例总是通过调用它的__call__方法来调用元类:

    Metaclass.__call__()

    这意味着你可以传递任何可调用的元类作为你的元类.因此,例如,如果使用嵌套函数对其进行测试,结果仍将是相同的:

    In [21]: def metaclass_callable(name, bases, namespace):

    def inner():

    return MyMetaclass(name, bases, namespace)

    return inner()

    ....:

    In [22]: class MyClass(metaclass=metaclass_callable):

    pass

    ....:

    In [23]: print(type(MyClass), type(MyDerived))

    有关更多信息,请参阅Python如何创建类:

    它调用new_class函数,它在其自身内部调用prepare_class,然后你可以在prepare_class中看到python调用相应元类的__prepare__方法,除了找到正确的元(使用_calculate_meta函数)并为类创建适当的命名空间.

    所以这里所有的都是执行metacalss方法的层次结构:

    > __prepare__ 1

    > __call__

    > __new__

    > __init__

    这是源代码:

    # Provide a PEP 3115 compliant mechanism for class creation

    def new_class(name, bases=(), kwds=None, exec_body=None):

    """Create a class object dynamically using the appropriate metaclass."""

    meta, ns, kwds = prepare_class(name, bases, kwds)

    if exec_body is not None:

    exec_body(ns)

    return meta(name, bases, ns, **kwds)

    def prepare_class(name, bases=(), kwds=None):

    """Call the __prepare__ method of the appropriate metaclass.

    Returns (metaclass, namespace, kwds) as a 3-tuple

    *metaclass* is the appropriate metaclass

    *namespace* is the prepared class namespace

    *kwds* is an updated copy of the passed in kwds argument with any

    'metaclass' entry removed. If no kwds argument is passed in, this will

    be an empty dict.

    """

    if kwds is None:

    kwds = {}

    else:

    kwds = dict(kwds) # Don't alter the provided mapping

    if 'metaclass' in kwds:

    meta = kwds.pop('metaclass')

    else:

    if bases:

    meta = type(bases[0])

    else:

    meta = type

    if isinstance(meta, type):

    # when meta is a type, we first determine the most-derived metaclass

    # instead of invoking the initial candidate directly

    meta = _calculate_meta(meta, bases)

    if hasattr(meta, '__prepare__'):

    ns = meta.__prepare__(name, bases, **kwds)

    else:

    ns = {}

    return meta, ns, kwds

    def _calculate_meta(meta, bases):

    """Calculate the most derived metaclass."""

    winner = meta

    for base in bases:

    base_meta = type(base)

    if issubclass(winner, base_meta):

    continue

    if issubclass(base_meta, winner):

    winner = base_meta

    continue

    # else:

    raise TypeError("metaclass conflict: "

    "the metaclass of a derived class "

    "must be a (non-strict) subclass "

    "of the metaclasses of all its bases")

    return winner

    1.请注意,它会在new_class函数内部和返回之前隐式调用.

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  • 通过转换情绪分析脚本使用它们教我自己(可能是我的第一个错误)和方法.我以为我已经掌握了所有方法,但我一直努力未定义全局名称“get_bigram_word_feats”我确定我也会收到get_word_feats的错误,如果它到...

    我通过转换情绪分析脚本来使用它们来教我自己(可能是我的第一个错误)类和方法.

    我以为我已经掌握了所有方法,但我一直在努力

    未定义全局名称“get_bigram_word_feats”

    我确定我也会收到get_word_feats的错误,如果它到那么远的话.

    我正在撞击这个伟大的时间.我尝试删除staticmethod并添加self.我究竟做错了什么?

    这是我的代码:

    def word_feats(words):

    return dict([(word,True) for word in words])

    class SentClassifier:

    def __init__(self,name,location):

    self.name = name

    self.location = location

    self.fullpath = location + "/" + name

    def doesexist(self):

    return os.path.isfile(self.fullpath)

    def save_classifier(self):

    rf = open(self.fullpath,'wb')

    pickle.dump(self.fullpath,rf)

    rf.close()

    def load_classifier(self):

    sf = open(self.fullpath,'rb')

    sclassifier = pickle.load(sf)

    sf.close()

    return sclassifier

    class Training:

    def __init__(self,neg,pos):

    self.neg = neg

    self.pos = pos

    self.negids = open(self.neg,'rb').read().splitlines(True)

    self.posids = open(self.pos,'rb').read().splitlines(True)

    self.exclude = set(string.punctuation)

    self.exclude = self.exclude,'...'

    self.swords = stopwords.words('english')

    def tokens(self,words):

    words = [w for w in nltk.word_tokenize(words) if w not in self.exclude and len(w) > 1

    and w not in self.swords and wordnet.synsets(w)]

    return words

    def idlist(self,words):

    thisidlist = [self.tokens(tf) for tf in words]

    return thisidlist

    @staticmethod

    def get_word_feats(words):

    return dict([(word,True) for word in words])

    @staticmethod

    def get_bigram_word_feats(twords,score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq,tn=200):

    words = [w for w in twords]

    bigram_finder = BigramCollocationFinder.from_words(words)

    bigrams = bigram_finder.nbest(score_fn,tn)

    return dict([(ngram,True) for ngram in itertools.chain(words,bigrams)])

    @staticmethod

    def label_feats(thelist,label):

    return [(get_word_feats(lf),label) for lf in thelist]

    @staticmethod

    def label_grams(thelist,label):

    return [(get_bigram_word_feats(gf),label) for gf in thelist()]

    @staticmethod

    def combinegrams(grams,feats):

    for g in grams():

    feats.append(g)

    return feats

    def negidlist(self):

    return self.idlist(self.negids)

    def posidlist(self):

    return self.idlist(self.posids)

    def posgrams(self):

    return self.label_grams(self.posidlist,'pos')

    def neggrams(self):

    return self.label_grams(self.negidlist,'neg')

    def negwords(self):

    return self.label_feats(self.negidlist,'neg')

    def poswords(self):

    return self.label_feats(self.posidlist,'pos')

    def negfeats(self):

    return self.combinegrams(self.neggrams,self.negwords)

    def posfeats(self):

    return self.combinegrams(self.posgrams,self.poswords)

    starttime = time.time()

    myclassifier = SentClassifier("sentanalyzer.pickle","classifiers")

    if myclassifier.doesexist() is False:

    print "training new classifier"

    trainset = Training('data/neg.txt','data/pos.txt')

    negfeats = trainset.negfeats()

    posfeats = trainset.posfeats()

    negcutoff = len(negfeats) * 8 / 10

    poscutoff = len(posfeats) * 8 / 10

    trainfeats = negfeats[:negcutoff] + posfeats[:poscutoff]

    testfeats = negfeats[negcutoff:] + posfeats[poscutoff:]

    print 'train on %d instances,test on %d instances' % (len(trainfeats),len(testfeats))

    classifier = NaiveBayesClassifier.train(trainfeats)

    print 'accuracy:',nltk.classify.util.accuracy(classifier,testfeats)

    myclassifier.save_classifier()

    else:

    print "using existing classifier"

    classifier = myclassifier.load_classifier()

    classifier.show_most_informative_features(20)

    mystr = "16 steps to an irresistible sales pitch,via @vladblagi: slidesha.re/1bVV7OS"

    myfeat = word_feats(nltk.word_tokenize(mystr))

    print classifier.classify(myfeat)

    probd = classifier.prob_classify(myfeat)

    print probd.prob('neg')

    print probd.prob('pos')

    donetime = time.time() - starttime

    print donetime

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  • 我们观察到在类中定义方法时,都带有self形参,为何必须方法中定义形参self呢?因为Python调用方法创建实例时,将自动传入实参self。每个与相关联的方法调用都自动传递实参self,他是一个指向实例本身的引用,...

    我们观察到在类中定义方法时,都带有self形参,为何必须在方法中定义形参self呢?

    因为Python调用方法创建类实例时,将自动传入实参self。每个与类相关联的方法调用都自动传递实参self,他是一个指向实例本身的引用,让实例能够访问类中的属性和方法。

    以self为前缀的变量都可供类中的所有方法使用,我们还可以通过类的任何实例来访问这些变量。

    classDog():‘‘‘一次模拟小狗的简单尝试‘‘‘

    def __init__(self, name, age):‘‘‘初始化属性name和age‘‘‘self.name=name

    self.age=agedefsit(self):‘‘‘模拟小狗被命令时蹲下‘‘‘

    print(self.name.title() + "is now sitting.")defroll_over(self):‘‘‘模拟小狗被命令时打滚‘‘‘

    print(self.name.title() + "rolled over!")

    这里注意的地方很多,我们慢慢来说:

    根据约定,在Python中,首字母大写的名称指的是类。这个类定义中的括号是空的,因为我们要从空白创建这个类。

    (1)方法__init__()

    类中的函数称为方法;__init__()是一个特殊的方法,每当你根据Dog类创建新实例时,Python会自动运行它。在这个方法的名称中,开头和末尾各有两个下划线,这是一种约定,旨在避免Python默认方法和普通方法发生名称冲突。

    方法__init__()定义成包含三个形参:self、name和age。在这个方法的定义中,形参self必不可少,还必须位于其他形参的前面。为何必须在方法定义中包含形参self呢?因为Python调用这个__init__()方法来创建Dog实例时,将自动传入实参self。每个与类相关联的方法调用都自动传递实参self,它是一个指向实例本身的引用,让实例能够访问类中的属性和方法。我们创建Dog实例时,Python将自动调用Dog类的方法__init__().我们将通过实参向Dog()传递名字和年龄;self会自动传递,因此我们不需要传递它。每当我们根据Dog类创建实例时,都只需给最后两个形参(name和age)提供值。

    sit和roll_over中定义的两个变量都有前缀self。以self为前缀的变量都可供类中的所有方法使用,我们还可以通过类的任何实例来访问这些变量。self.name=name获取存储在形参name中的值,并将其存储到变量name中,然后该变量被关联到当前创建的实例。self.age=age的作用与此类似。像这样可以通过实例访问的变量称为属性。

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    千次阅读 2016-10-13 11:24:54
    一个定义后,目标就是把它当成一个模块使用,并把这些对象嵌入到你的代码去,同其他数据类型及逻辑执行流混合使用。 有两种方法可以你的代码利用。 第一种是组合,就是让不同的混合并加入到其他...
  • 这会比枚举所有52张扑克牌要好得多,在Python中,我们有如下两种常见的工厂方法: 定义一个函数,该函数会创建所需的对象。 定义一个,该有创建对象的方法。这是一个完整的工厂设计模式,正如设计模式书所描述...
  • 题主上来引用的document,表扬。其实你说的没错,底下的答案有问题。这确实是两个不同对象实例的属性,他们的确不是同...是的,在python里A作为定义其实也是一种对象,确切地说是type类型的对象。如果你赋值给a....
  • Python学习之

    2018-11-14 17:38:24
    什么要有面向对象编程,你要通过类来创建对象。通过类你可以对对象进行定义抽象的属性和行为。比如对象是狗狗,你就可以通过类来定义狗狗的名字,颜色,动作等等,将狗狗具体化。用创建对象叫做实例化,...
  • 我们通过类中的属性保存相关的属性 二、属性的分类 类中的属性分为两种:属性和对象属性 属性(的字段) a.定义:直接定义在类中的变量就是属性 b.使用:.属性 c.什么时候用:属性值不会因为对象不同...
  • python中的self

    2017-07-18 21:30:38
    Python通过调用__init__()方法创建一个的实例时,将自动传入实参self,每个与相关联的方法 调用都自动传递实参self,他是一个指向实例本身的引用,让实例能够访问类中的属性和方法。 读懂上面对self的定义,...
  • Python的DescriptorDjango的使用

    千次阅读 2015-04-15 21:09:19
    这篇通过Django源码中的cached_property看下Python中一个很重要的概念——...Descriptor是Python中定义的一个协议,协议的内容是只要你定义的这个(对象)具有: __get__, __set__, __delete__ 方法中的任意一个
  • 什么python?

    2018-10-14 10:01:00
    可以尝试从以下几个方面谈: (1).Python是一种解释型语言,python代码在运行之前不要编译。...(3).Python适合面向对象的编程,因为它支持通过组合与继承的方式定义类。 (4).在Python语言,函数是第一类对象。...

空空如也

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在python中通过什么来定义类

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