Python07_用类实现抽象和封装

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在Python中定义和使用抽象类的方法

在Python中定义和使⽤抽象类的⽅法提起Java的抽象类⼤家都⽐较熟悉,中我们可以使⽤abc模块来构建抽象类,这⾥就为⼤家讲解在Python中定义和使⽤抽象类的⽅法像java⼀样python也可以定义⼀个抽象类。

在讲抽象类之前，先说下抽象⽅法的实现。

抽象⽅法是基类中定义的⽅法，但却没有任何实现。

在java中，可以把⽅法申明成⼀个接⼝。

⽽在python中实现⼀个抽象⽅法的简单的⽅法是：class Sheep（object）：def get_size(self):raise NotImplementedError任何从Sheep继承下来的⼦类必须实现get_size⽅法。

否则就会产⽣⼀个错误。

但这种实现⽅法有个缺点。

定义的⼦类只有调⽤那个⽅法时才会抛错。

这⾥有个简单⽅法可以在类被实例化后触发它。

使⽤python提供的abc模块。

import abcclass Sheep(object):__metaclass__ = abc.ABCMeta@abc.absractmethoddef get_size(self):return这⾥实例化Sheep类或任意从其继承的⼦类（未实现get_size）时候都会抛出异常。

因此，通过定义抽象类，可以定义⼦类的共同method（强制其实现）。

如何使⽤抽象类import abcclass A(object):__metaclass__ = abc.ABCMeta@abc.abstractmethoddef load(self, input):return@abc.abstractmethoddef save(self, output, data):return通过ABCMeta元类来创建⼀个抽象类, 使⽤abstractmethod装饰器来表明抽象⽅法注册具体类class B(object):def load(self, input):return input.read()def save(self, output, data):return output.write(data)A.register(B)if __name__ == '__main__':print issubclass(B, A) # print Trueprint isinstance(B(), A) # print True从抽象类注册⼀个具体的类⼦类化实现class C(A):def load(self, input):def save(self, output, data):return output.write(data)if __name__ == '__main__':print issubclass(C, A) # print Trueprint isinstance(C(), A) # print True可以使⽤继承抽象类的⽅法来实现具体类这样可以避免使⽤register. 但是副作⽤是可以通过基类找出所有的具体类for sc in A.__subclasses__():print sc.__name__# print C如果使⽤继承的⽅式会找出所有的具体类，如果使⽤register的⽅式则不会被找出使⽤__subclasshook__使⽤__subclasshook__后只要具体类定义了与抽象类相同的⽅法就认为是他的⼦类import abcclass A(object):__metaclass__ = abc.ABCMeta@abc.abstractmethoddef say(self):return 'say yeah'@classmethoddef __subclasshook__(cls, C):if cls is A:if any("say" in B.__dict__ for B in C.__mro__):return Truereturn NotTmplementdclass B(object):def say(self):return 'hello'print issubclass(B, A) # Trueprint isinstance(B(), A) # Trueprint B.__dict__ # {'say': , ...}print A.__subclasshook__(B) # True不完整的实现class D(A):def save(self, output, data):return output.write(data)if __name__ == '__main__':print issubclass(D, A) # print Trueprint isinstance(D(), A) # raise TypeError如果构建不完整的具体类会抛出D不能实例化抽象类和抽象⽅法具体类中使⽤抽象基类import abcfrom cStringIO import StringIOclass A(object):__metaclass__ = abc.ABCMeta@abc.abstractmethoddef retrieve_values(self, input):pirnt 'base class reading data'return input.read()class B(A):def retrieve_values(self, input):base_data = super(B, self).retrieve_values(input)print 'subclass sorting data'response = sorted(base_data.splitlines())return responseinput = StringIO("""line oneline twoline three""")reader = B()print reader.retrieve_values(input)打印结果base class reading datasubclass sorting data['line one', 'line two', 'line three']可以使⽤super来重⽤抽象基类中的罗辑, 但会迫使⼦类提供覆盖⽅法.抽象属性import abcclass A(object):__metaclass__ = abc.ABCMeta@abc.abstractpropertydef value(self):return 'should never get here.'class B(A):@propertydef value(self):return 'concrete property.'try:a = A()print 'A.value', a.valueexcept Exception, err:print 'Error: ', str(err)b = B()print 'B.value', b.value打印结果,A不能被实例化，因为只有⼀个抽象的property getter method. Error: ...print concrete property定义抽象的读写属性import abcclass A(object):__metaclass__ = abc.ABCMetadef value_getter(self):return 'Should never see this.'def value_setter(self, value):returnvalue = abc.abstractproperty(value_getter, value_setter)class B(A):@abc.abstractpropertydef value(self):return 'read-only'class C(A):_value = 'default value'def value_getter(self):return self._valuedef value_setter(self, value):self._value = valuevalue = property(value_getter, value_setter)try:a = A()print a.valueexcept Exception, err:print str(err)try:b = B()print b.valueexcept Exception, err:print str(err)c = C()print c.valuec.value = 'hello'print c.value打印结果, 定义具体类的property时必须与抽象的abstract property相同。

python封装机制及实现方法

python封装机制及实现方法
Python的封装机制是指将对象的属性和方法封装在一起，形成一个独立的
实体，并通过对象来访问这些属性和方法。

这种机制可以隐藏对象的内部实现细节，只暴露必要的接口，从而提高了代码的可维护性和安全性。

在Python中，可以通过以下方式实现封装：
1. 类（Class）：Python中的类是一种用户自定义的数据类型，它可以包含属性和方法。

通过将属性和方法封装在类中，可以创建具有特定行为的对象。

2. 函数（Function）：函数可以将一组相关的语句封装在一起，并给它一
个名称。

通过函数，可以重复使用代码，并隐藏实现细节。

3. 模块（Module）：模块是将一组相关的函数和类封装在一个文件中。

通过导入模块，可以重复使用模块中定义的函数和类，而不需要知道它们的实现细节。

下面是一个简单的示例，演示如何使用Python实现封装：
```python
定义一个类，实现封装
class Circle:
def __init__(self, radius):
= radius
def area(self):
return 2
创建一个Circle对象，并调用其area方法
circle = Circle(5)
print(())
```
在上面的示例中，我们定义了一个Circle类，它包含一个属性radius和一个方法area。

通过创建Circle对象并调用其area方法，我们可以获取圆的面积，而不需要知道其内部实现细节。

这就是Python封装机制的一个简单示例。

python封装方法

python封装方法Python是一种高级编程语言，它支持面向对象编程。

在面向对象编程中，封装是一种重要的概念。

封装是指将数据和方法打包在一起，以便于隐藏数据并确保数据的安全性。

Python提供了多种方法来实现封装。

本文将介绍Python中的封装方法。

一、属性属性是一种特殊的方法，它用于控制类的实例变量的访问。

属性提供了对变量的访问控制，以确保变量不被错误地修改或访问。

Python中使用@property和@setter装饰器来定义属性。

1. @property@property装饰器用于定义只读属性。

只读属性是指不能修改值的属性。

下面是一个例子：```class Person:def __init__(self, name):self._name = name@propertydef name(self):return self._name```在这个例子中，Person类有一个只读属性name。

该属性返回私有变量_name的值。

2. @setter@setter装饰器用于定义可写属性。

可写属性是指可以修改值的属性。

下面是一个例子：```class Person:def __init__(self, name):self._name = name@propertydef name(self):return self._name@name.setterdef name(self, value):self._name = value```在这个例子中，Person类有一个可写属性name。

该属性允许修改私有变量_name的值。

二、方法方法是一种用于执行操作的函数。

在Python中，方法可以被定义为类的成员函数。

方法通常用于封装数据，以确保数据不被错误地修改或访问。

1. 公有方法公有方法是指可以从类的外部访问的方法。

公有方法通常用于执行操作并返回结果。

下面是一个例子：```class Calculator:def add(self, x, y):return x + y```在这个例子中，Calculator类有一个公有方法add。

python封装方法

Python封装方法1. 介绍Python是一种简单而强大的编程语言，拥有丰富的库和模块。

其中一个重要的概念是面向对象编程（OOP），它允许我们创建对象，将数据和相关的方法封装在一起。

封装是面向对象编程的三大特性之一，它允许我们隐藏对象的内部实现细节，提供简洁而友好的接口。

本文将详细介绍Python中的封装方法，包括封装的定义、目的、实现方式以及一些示例。

我们还将探讨封装的优点和如何正确使用封装提高代码的可读性和可维护性。

2. 封装的定义和目的封装是面向对象编程中一种重要的原则，它将数据（属性）和操作（方法）组合在一个单独的实体中。

对象将其内部状态和行为隐藏，只提供有限的接口与外界交互。

封装的目的是保护数据的完整性和安全性，同时提供一致的接口供其他对象使用。

3. 封装的实现方式在Python中，我们可以使用以下方式实现封装：3.1 使用访问控制符Python并没有像其他编程语言那样提供私有成员的支持，但是我们可以通过使用访问控制符来模拟私有成员的特性。

在属性或方法的名称前加上单个下划线（_）表示该属性或方法在类外部应该被视为私有成员。

class MyClass:def __init__(self):self._private_attribute = 10def _private_method(self):return self._private_attribute * 2虽然使用访问控制符无法完全阻止类外部访问私有成员，但是它能够向其他程序员传达出这些成员应该被视为私有的意图。

3.2 使用属性方法另一种实现封装的方式是使用属性方法。

属性方法允许我们在访问属性时添加额外的逻辑，以确保数据的完整性和安全性。

class Circle:def __init__(self, radius):self._radius = radius@propertydef radius(self):return self._radius@radius.setterdef radius(self, value):if value >= 0:self._radius = valueelse:raise ValueError("Radius cannot be negative.")在上面的示例中，我们使用@property装饰器定义了一个名为radius的属性方法，它允许我们获取半径值。

抽象与封装的实现技术

• 编译后运行结果如下：
Circle@26b249 radius =0
• 解释
– @之后的数值为x所指的对象的存储地址 – x的值及对象的状态如图
• 例：声明一个表示矩形的类，保存在Rectangle.java中；编写测试类，保存在ShapeTester.java中，二文件保存在相同的目录下
• 方法(行为)
– SetTime(); ShowTime();
• 例：
–人
• 数据(属性)
– char *name; char *gender; int age; int id;
• 方法(行为)
– 生物行为 Eat(), Step(),… – 社会行为 Work(), Study(),…
封装
• 封装
• 实例变量
– 没有static修饰的变量称为实例变量(Instance Variables) – 用来存储所有实例都需要的属性信息，不同实例的属性值可能会不同 – 可通过下面的表达式访问实例属性的值
<实例名实例变量名实例名>.<实例变量名实例名实例变量名>
• 例：声明一个表示圆的类，保存在文件Circle.java 中。然后编写测试类，保存在文件ShapeTester.java中，并与 Circle.java放在相同的目录下
public class Circle { int radius; } public class ShapeTester { public static void main(String args[]) { Circle x; x = new Circle(); System.out.println(x); System.out.println("radius = " + x.radius); } }

Python中的封装和抽象

Python中的封装和抽象Python是一种功能强大的编程语言，它支持封装和抽象的编程范式。

封装和抽象是面向对象编程中的重要概念，它们能够帮助我们编写更加模块化、可重用和易于维护的代码。

本文将深入探讨Python中的封装和抽象，并介绍它们的作用和使用方法。

一、封装封装是一种将数据和方法包装在一起的机制，通过将数据隐藏起来，只提供对外的接口来访问和操作数据，以达到保护数据的目的。

在Python中，我们可以使用类来实现封装。

1.1 类和对象类是封装和抽象的基础。

在Python中，我们可以使用class关键字来定义一个类，类中可以包含属性和方法。

属性即类的数据成员，而方法则是类的成员函数。

下面是一个简单的类的示例：```pythonclass Person:def __init__(self, name, age): = nameself.age = agedef say_hello(self):print("Hello, my name is", )```在上面的代码中，Person类包含了两个属性name和age，以及一个方法say_hello。

通过创建该类的对象，我们可以访问和操作这些属性和方法。

1.2 封装的访问控制封装不仅仅是将属性和方法放在一个类中，还可以对其进行访问控制。

Python中使用下划线作为访问控制符号，一般有以下几种形式：- 单下划线：属性和方法以单下划线开头，表示该属性和方法是受保护的，在类的外部可以访问但是建议尽量不要直接访问。

- 双下划线：属性以双下划线开头，表示该属性是私有的，在类的外部不能直接访问。

- 双下划线开头和结尾：以双下划线开头和结尾的属性，表示该属性是特殊的，一般不建议在类的外部直接访问。

通过访问控制符号，我们可以限制属性和方法的访问范围，提高代码的安全性和可靠性。

二、抽象抽象是一种隐藏细节，只展示关键部分的机制。

在面向对象编程中，抽象通过接口来实现。

python 封装方法类

python 封装方法类
在Python中，可以使用类来封装方法。

封装是面向对象编程的一个重要概念，它将数据和操作数据的方法打包在一起，并且对外部隐藏了实现细节。

下面是一个示例代码，演示了如何在Python中封装方法类：
```python
class MyClass:
def __init__(self, data):
self.data = data
def do_something(self):
# 在这里编写具体的操作逻辑
print("Doing something with", self.data)
上述代码定义了一个名为MyClass的类，它有一个构造函数`__init__`和一个名为
`do_something`的方法。

构造函数用于初始化对象，并将传入参数data保存到对象属性self.data中。

而do_something方法则用于执行某些具体操作。

使用该类可以创建实例，并调用其中定义好的方法：
```python
obj = MyClass("Hello")
obj.do_something()
上述代码创建了MyClass类的实例obj，并传入参数"Hello"进行初始化。

然后调用
do_something() 方法执行具体操作。

这就是Python中封装方法类的基本概念和使用方式。

通过将相关属性和行为打包到同一处进行管理，在编写复杂程序时可以提高代码可读性、维护性以及重复利用性。

Python中的多态和封装的概念和用法

动态多态：通过继承和虚函数实现，根据对象的实际类型选择对应的函数实现
强制多态：通过模板实现，根据模板参数的实际类型选择对应的函数实现
鸭子多态：通过接口实现，只要对象具有特定的方法，就可以被视为特定的类型
继承：子类继承父类，重写父类的方法，实现多态
抽象类：定义抽象类，实现抽象方法，通过抽象类调用方法，实现多态
公有方法：在类中，可以通过定义公有方法来实现对私有属性的操作。继承：在Python中，可以通过继承来实现封装的扩展。
提高代码的可重用性提高代码的可维护性
降低代码的耦合度提高代码的安Fra bibliotek性封装的目的是隐藏对象的内部实现细节，提供对外访问的接口封装可以提高代码的可维护性和可扩展性封装可以降低耦合度，提高代码的独立性和可重用性封装需要注意权限控制，防止非法访问和修改对象的内部状态
多态和封装的比较
多态：同一方法在不同对象中表现出不同行为封装：隐藏对象的属性和方法，提供公共接口多态强调的是对象行为的变化，封装强调的是对象属性的隐藏多态通过继承和重写实现，封装通过访问控制实现多态提高了代码的可重用性和可维护性，封装提高了代码的安全性和可扩展性
多态：允许将子类类型的指针赋值给父类类型的指针，实现了接口重用
设计模式：多态在许多设计模式中都有应用，如策略模式、观察者模式等，通过多态实现代码的解耦和重用。
数据库访问：在Python中，可以通过定义抽象的数据库接口，实现对不同数据库系统的访问，提高代码的可移植性和可维护性。
Python中的封装
封装是一种编程思想，将数据和方法封装在一个对象中，只对外提供接口，隐藏内部实现细节。
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接口：定义接口，实现接口，通过接口调用方法，实现多态

Python中面向对象编程的基本原则与技巧

Python中面向对象编程的基本原则与技巧面向对象编程（Object-Oriented Programming，简称OOP）是一种广泛应用于软件开发的编程范式。

在Python中，面向对象编程被广泛采用，并且具有丰富的原则与技巧。

本文将介绍Python中面向对象编程的基本原则与技巧，并探讨其在实际应用中的效果。

一、封装与抽象封装和抽象是面向对象编程中的两个重要概念。

封装是指将数据和操作封装在一个类中，对外部隐藏内部实现的细节，使得外部只能通过类的接口来访问和操作数据。

抽象则是将类的共同特征提取出来形成抽象类或接口，从而实现代码的重用。

在Python中，通过使用类和对象来实现封装和抽象。

类是对一组共享相同属性和方法的对象进行抽象的模板，对象则是具体的实例。

通过将属性和方法定义在类中，我们可以将相关的功能封装在一起，提高代码的可复用性和可维护性。

二、继承与多态继承是指一个类从另一个类中继承属性和方法的过程。

通过继承，我们可以在原有类的基础上扩展出新的类，并且可以重写父类的方法或添加新的方法。

这样可以更加灵活地进行代码的组织和管理。

多态是指同一个方法名可以根据不同的对象调用出不同的行为。

在Python中，多态是以动态类型为基础实现的，即同一个方法名可以被不同类型的对象调用，根据对象的类型来决定调用哪个方法。

这种灵活性使得代码更具可扩展性和可维护性。

三、对象的特殊方法在Python中，对象的特殊方法（也称为魔法方法）是以双下划线开头和结尾的方法，用来定义对象的行为和操作。

例如，__init__方法用于初始化对象的属性，__str__方法用于返回对象的字符串表示，__add__方法用于实现对象的加法操作等。

通过自定义对象的特殊方法，我们可以根据实际需求来定制对象的行为，从而使代码更加灵活和易于理解。

这也是Python中面向对象编程的一大特点，为开发者提供了更多个性化的编程方式。

四、设计模式的应用设计模式是一套被广泛接受和使用的面向对象编程的经验总结。

python 类、对象封装继承

Python 是一种面向对象的编程语言，它支持类和对象的概念，包括封装和继承。

在本文中，我们将深入探讨 Python 中类和对象的概念，以及封装和继承的应用。

一、Python 中的类和对象1. 类和对象的概念在 Python 中，类是一种用于创建新对象的蓝图或模板。

类定义了对象的属性和行为。

对象是类的实例，它是具体的数据。

通过类，我们可以创建多个对象，每个对象都可以拥有独特的属性和行为。

2. 创建类和对象要创建一个类，我们可以使用关键字class，然后在类名后面加上冒号，接着是类的属性和方法。

我们可以用类来创建对象。

例如：```pythonclass Car:def __init__(self, brand, model):self.brand = brandself.model = modelcar1 = Car("Audi", "A4")car2 = Car("BMW", "X5")```在这个例子中，我们创建了一个Car类，它有一个初始化方法__init__，用来初始化汽车的品牌和型号。

然后我们创建了两个Car对象car1和car2，它们分别是Audi A4和BMW X5。

二、封装1. 封装的概念封装是面向对象编程的三大特性之一，它指的是限制类的属性和方法的访问权限。

在 Python 中，我们可以使用访问修饰符来实现封装，包括public、protected和private。

public表示公开的，protected 表示受保护的，private表示私有的。

2. 封装的应用在 Python 中，我们可以使用property装饰器来实现封装。

property 装饰器可以将一个方法变成属性，对外暴露属性接口，而隐藏实际的访问细节。

例如：```pythonclass Person:def __init__(self, name, age):self._name = nameself._age = agepropertydef name(self):return self._namepropertydef age(self):return self._age```在这个例子中，我们定义了一个Person类，它有属性name和age，但是我们通过property装饰器将它们变成了只读属性，从而实现了封装。

Python程序设计教程 07_用类实现抽象和封装

Python3程序设计
7.3 构造方法和析构方法
软件工程师系列
两个比较特殊的方法：__init__()和__del__()，分别用于初始化对象和释放对象所占用的资源。
构造方法
类中名字为__init__()的方法（以两个下画线“_”开头和结尾）被称为构造方法。用于完成对象数据成员设置初值或进行其他必要的初始化工作。如果未定义构造方法，Python将提供一个默认的构造方法。例7-3 使用无参数的构造方法创建对象。例7-4 使得带参数的 __init__()方法的构造对象。
Python3程系列
类方法和静态方法
类中有以下4种方法：成员方法、普通方法、类方法、静态方法。成员方法由对象调用，方法的第1个参数默认是self，构造方法和析构方法也属于成员方法；普通的方法即类中的函数，只能由类名调用；类方法和静态方法都属于类的方法。
Python3程序设计
7.3 构造方法和析构方法
软件工程师系列
成员变量和类变量
类中的变量分为两种类型：一种是成员变量，另一种是类变量。成员变量是在构造方法__init__()中定义的，定义时以self作为第1 个参数；类变量是在类中方法之外定义的。在类的的外部，成员变量属于实例（对象），只能通过对象名访问；类变量属于类，可以通过类名访问，也可以通过对象名访问，被类的所有对象共享。例7-7 定义含有成员变量（名字name、颜色color）和类变量（数量num）的 Animal类。
Python3 程序设计
7 用类实现抽象和封装
主讲教师:
Python3程序设计
第7章面向对象程序设计
软件工程师系列
本章内容

Python07_用类实现抽象和封装

__setitem__
x[key]，x[i:j]=sequence
__delitem__
del x[key]，del x[i:j]
__eq__, __ne__ x==y，x!=y
__lt__,__le__ x<y，x<=y
__gt__, __ge__ x>y，x<=y
7.6 运算符重载
1. 加法运算符重载和减法运算符重载
例7-6 self参数的使用。
7.3 构造方法和析构方法
成员变量和类变量
类中的变量分为两种类型：一种是成员变量，另一种是类变量。成员变量是在构造方法__init__()中定义的，定义时以self作为第1
个参数；类变量是在类中方法之外定义的。在类的的外部，成员变量属于实例（对象），只能通过对象名访
cls参数可以访问类的属性既可以通过对象名调用类方法，又可以通过类名调用类方法例7-8 类中定义的实例方法和类方法。例7-9 类方法的应用。
7.3 构造方法和析构方法
类方法和静态方法 2.静态方法
使用修饰器＠staticmethod来标识静态方法。 class 类名:
@staticmethod def 静态方法名():
问；类变量属于类，可以通过类名访问，也可以通过对象名访问，被类的所有对象共享。
例7-7 定义含有成员变量（名字name、颜色color）和类变量（数量num）的 Animal类。
7.3 构造方法和析构方法
类方法和静态方法
类中有以下4种方法：成员方法、普通方法、类方法、静态方法。
成员方法由对象调用，方法的第1个参数默认是self，构造方法和析构方法也属于成员方法；
7.5 类的多态

Python类的封装、继承、抽象、多态

Python类的封装、继承、抽象、多态把类的属性与⽅法封装起来，做⾃⼰调⽤（隐藏数据和⽅法）和别⼈调⽤（开放数据和⽅法）单向继承：像⼀根绳上的蚂蚱⼀样，A继承B，B继承C，C继承D，即class D: class C(D): class B(C): class A(B): 多（向）继承：类A继承B、C、D等多个类的特性，即class A（B,C,D) 经典类：没有继承object类及其⼦⼦孙孙类的类，python2中存在，深度优先新式类：继承了object类及其⼦⼦孙孙类的类，python3中都是这种，⼴度优先深度优先：继承了多个类的classA，在调⽤了⼀个A中没有的⽅法时，第⼀次就查找⾄最终的⼀个类⼴度优先：继承了多个类的classA，在调⽤了⼀个A中没有的⽅法时，最后⼀次才查找⾄最终的⼀个类mro 类查找属性或⽅法时的顺序，按照产⽣对象的类的mro列表中所列的顺序查找，mro列表使⽤类名.__mro__或类名.mro()查看如：class A(B): print(A.__mro__) 或 print(A.mro()) 如果继承了多个类，⽽这⼏个⽗类中⼜都有相同的⽅法，则从mro列表中左边的开始查找。

从⽗类中调⽤⽅法，在⽗类中查找⽅法的顺序，按照mro列表中的顺序。

单继承类中，依次向上查找，多继承类中，按照mro列表中⽗类的顺序进⾏查找只能被继承，不能被实例化的类，多⽤于定义某种⽅法和属性，为多态提供基础 import abc class Animal(metaclass=abc.ABCMeta): # 定义⼀个抽象类 @abc.abstractmethod # 定义⼀个抽象⽅法 def speak(self): pass @abc.abstractmethod def login(self):pass 接上例： class People(Animal): def speak(self): # print('嗷嗷嗷') pass def login(self): pass class Pig(Animal): def speak(self): print('哼哼哼') obj = People() obj1 = Pig() def animal(animal): # 定义⼀个函数，注意这是⼀个函数，不是⼀个类，函数的参数，是⼀个对象 return animal.speak() # 调⽤并返回对象的⽅法。

python类的封装

python类的封装封装：即在设计类时，刻意的将⼀些属性和⽅法隐藏在类的内部，这样将⽆法直接以"类对象.属性名"（或者"类对象.⽅法名（参数）"）的形式调⽤这些属性（或⽅法），⽽只能⽤未隐藏的⽅法间接的操作这些隐藏的属性和⽅法。

1. 封装机制保证了类内部数据结构的完整性，很好的避免了外部对内部数据的影响，提⾼了程序的可维护性。

2. 避免⽤户对类中属性或⽅法进⾏不合理的操作。

3. 提供代码的复⽤性。

python类如何进⾏封装不同于其他⾯向对象的编程语⾔，python类中的变量和函数不是共有的就是私有的。

1. public:公有属性的类变量和类函数，在类的外部、类内部以及⼦类中，都可以正常访问2. private:私有属性的类变量和类函数，只有在本类内部使⽤，类的外部以及⼦类都⽆法使⽤。

但是，python并没有提供public、private这些修饰符。

为了实现类的封装，python采取了下⾯的⽅法：1. 默认情况下，python类中的变量和⽅法都是公有的，它们的名称前都没有下划线（_）2. 如果类中的变量和函数，其名称以双下划线“__”开头，则该变量或函数为私有的。

3. 以单下划线“_”开头的类属性和类⽅法约定俗成的被视为私有属性和私有⽅法，虽然它们也能通过类对象正常访问，但是建议不要这样。

4. 以双下划线开头和结尾的类⽅法（如__init__()）时python内部定义的，⾃⼰定义时，不要使⽤这种格式。

class Person:def setname(self, name):if len(name) < 3:raise ValueError('名称长度必须⼤于3！')self.__name = namedef getname(self):return self.__name#为name配置setter和getter⽅法name = property(getname, setname)def setage(self, age):if age < 100:self.__age = ageelse:raise ValueError('年龄必须⼩于100！')def getage(self):return self.__age#为age配置getter和setter⽅法age = property(getage, setage)#定义私有⽅法def __display(self):print(self.__name, "今年", self.__age, "岁。

Python----函数、类的定义、封装及调用

Python----函数、类的定义、封装及调⽤'''封装：把乱七⼋糟的数据扔进列表⾥⾯，这是数据层⾯的封装把常⽤的代码段打包成⼀个函数，这是语句层⾯的封装把数据和代码打包成⼀个对象，这也是封装对象的特征称为“属性”，对象的⾏为称为“⽅法”，即：对象 = 属性 + ⽅法从代码层⾯看，“属性”就是变量，“⽅法”就是函数，将定义的这些称为类（class）对象叫做这个类的⼀个实例（instance），也叫实例对象（instance object）'''# 类名约定⽤⼤写字母开头，含 class 表明定义⼀个类class Gm():str = "这是⼀个类属性（类变量）"# 函数名⽤⼩写字母开头，含 def 表明定义⼀个函数def instancefunc(self):print("这是⼀个实例⽅法")print(self)@classmethod # 该装饰器⽤来标识为类⽅法，可以访问类属性def classfunc(cls): # 第⼀个参数必须是类对象（cls.）print("这是⼀个类⽅法")print(cls)@staticmethod # 该装饰器⽤来标识为静态⽅法，不可以访问类属性def staticfunc(): # 形参没有 self 或 clsprint("这是⼀个静态⽅法")# Gm1（继承类）是⼦类，Gm（被继承的类）是基类、⽗类或超类。

# ⼀个⼦类可以继承分类的任何属性和⽅法。

# 若⼦类中定义与⽗类同名的⽅法或属性，则会⾃动覆盖⽗类对应的⽅法或属性class Gm1(Gm):pass# 调⽤test = Gm() # 初始化⼀个Gm的对象（创建⼀个Gm对象），即test是Gm的实例对象print(test)print("**************************************")test.instancefunc() # 对象调⽤实例⽅法test.classfunc() # 对象调⽤类⽅法test.staticfunc() # 对象调⽤静态⽅法print("**************************************")print(test.str)print("**************************************")Gm.staticfunc() # 类调⽤静态⽅法Gm.classfunc() # 类调⽤类⽅法Gm.instancefunc(test) # 类调⽤实例⽅法，需要带参数实例⽅法：class Gm():str = "这是⼀个类属性（类变量）" def __init__(self, st):self.st = stdef instancefunc(self):print("这是⼀个实例⽅法")print(Gm.str)print(self.st)print(self.str)print(self)if __name__ == '__main__':test = Gm("abc")print(test)print(test.str)print(test.st)test.instancefunc()。

python07--抽象数据类型和python类（P34）

python07--抽象数据类型和python类（P34）⼀、抽象数据类型初识定义⼀个抽象数据类型（ADT），⽬的是要定义⼀类计算对象，它们具有某些特定的功能。

（抽象数据类型可以⾃定义）在建⽴这种抽象时，⼈们不希望暴露其实现的内部细节。

对更复杂的抽象，信息隐藏的意义可能更重要。

python的内置数据类型（也是⼀种抽象数据类型）：逻辑类型bool、数值类型int和float等、字符串类型str、组合数据类型python中抽象数据类型分为：不变数据类型：str、tuple、frozenset（不可变集合）只能构造新对象或者取得已有对象的特性，不能修改已建⽴的对象。

可变数据类型：list、dict、set（可变集合）ADT是⼀种思想，也是⼀种组织程序的技术。

那么如何在python⾥实现抽象数据类型呢？⼆、Python的类1. python中利⽤class定义（类定义）实现抽象数据类型。

（就是我们所学习的⾯向对象）实际上，python语⾔把内置数据类型都看作类。

str、int、list、dict、tuple、set、frozenset都是类。

class Rational:def__init__(self,num,den=1): # __init__为初始化⽅法，其余为实例⽅法self.num = numself.den = dendef plus(self,another):den = self.den * another.dennum = (self.num * another.den + self.den * another.num)return Rational(num,den)def print(self):print(str(self.num) + '/' + str(self.den))r1 = Rational(3,5)r2 = r1.plus(Rational(7,15)) # r2也是⼀个对象r2.print() 由于隐藏抽象的内部信息在软件领域意义重⼤，有些编程语⾔为此提供了专门机制。

Python封装原理与实现方法详解

Python封装原理与实现⽅法详解本⽂实例讲述了Python封装原理与实现⽅法。

分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：【封装】隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问⽅式。

【好处】1. 将变化隔离；2. 便于使⽤；3. 提⾼复⽤性；4. 提⾼安全性；【封装原则】1. 将不需要对外提供的内容都隐藏起来；2. 把属性都隐藏，提供公共⽅法对其访问。

私有变量和私有⽅法在python中⽤双下划线开头的⽅式将属性隐藏起来（设置成私有的）私有变量#其实这仅仅这是⼀种变形操作#类中所有双下划线开头的名称如__x都会⾃动变形成：_类名__x的形式：class A:__N=0 #类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N,会变形为_A__Ndef __init__(self):self.__X=10 #变形为self._A__Xdef __foo(self): #变形为_A__fooprint('from A')def bar(self):self.__foo() #只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到.#A._A__N是可以访问到的，即这种操作并不是严格意义上的限制外部访问，仅仅只是⼀种语法意义上的变形这种⾃动变形的特点：1.类中定义的__x只能在内部使⽤，如self.__x，引⽤的就是变形的结果。

2.这种变形其实正是针对外部的变形，在外部是⽆法通过__x这个名字访问到的。

3.在⼦类定义的__x不会覆盖在⽗类定义的__x，因为⼦类中变形成了：_⼦类名__x,⽽⽗类中变形成了：_⽗类名__x，即双下滑线开头的属性在继承给⼦类时，⼦类是⽆法覆盖的。

这种变形需要注意的问题是：1.这种机制也并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性，知道了类名和属性名就可以拼出名字：_类名__属性，然后就可以访问了，如a._A__N2.变形的过程只在类的定义是发⽣⼀次,在定义后的赋值操作，不会变形私有⽅法#正常情况>>> class A:... def fa(self):... print('from A')... def test(self):... self.fa()...>>> class B(A):... def fa(self):... print('from B')...>>> b=B()>>> b.test()from B#把fa定义成私有的，即__fa>>> class A:... def __fa(self): #在定义时就变形为_A__fa... print('from A')... def test(self):... self.__fa() #只会与⾃⼰所在的类为准,即调⽤_A__fa...>>> class B(A):... def __fa(self):... print('from B')...>>> b=B()>>> b.test()from A封装与扩展性封装在于明确区分内外，使得类实现者可以修改封装内的东西⽽不影响外部调⽤者的代码；⽽外部使⽤⽤者只知道⼀个接⼝(函数)，只要接⼝（函数）名、参数不变，使⽤者的代码永远⽆需改变。

python类的封装

python类的封装Python之类的封装1. 什么是封装装:往容器/名称空间⾥存⼊名字封:代表将存放于名称空间中的名字给藏起来,这种隐藏对外不对内（怎么做到的，在下⽂解释）2. 为何要封装封数据属性:不想要给外部使⽤封函数属性:不想要给外部使⽤3. 如何封装在类内定义的属性前加__开头(没有__结尾)总结:1. __开头的属性实现的隐藏仅仅只是⼀种语法意义上的变形,并不会真的限制类外部的访问2. 该变形操作只在类定义阶段检测语法时发⽣⼀次,类定义阶段之后新增的__开头的属性并不会变形3. 如果⽗类不想让⼦类覆盖⾃⼰的属性,可以在属性前加__开头class Foo:__x=111 # _Foo__x （在定义阶段就变形）__y=222 # _Foo__y （在定义阶段就变形）def __init__(self,name,age):self.__name=nameself.__age=agedef __func(self): #_Foo__funcprint('func')def get_info(self):print(self.__name,self.__age,self.__x) #print(self._Foo__name,self._Foo__age,self._Foo__x)# print(Foo.__x) #报错，会反馈说找不到__x# print(Foo.__func)# print(Foo.__dict__)# print(Foo._Foo__x)# print(Foo._Foo__y)# Foo.__z=333 #不会变形了，因为类已经被定义过了，这个操作只不过是增加属性--所以说，这种隐藏对外不对内。

在类被定义的时候，该变形式的属性都变了，调⽤的形式也跟着变了。

# print(Foo.__dict__)# print(Foo.__z)obj=Foo('egon',18)# print(obj.__dict__)# print(obj.__name)# print(obj.__age)# obj.get_info()obj.__sex='male'# print(obj.__dict__)# print(obj.__sex)# obj.get_info()# 1. __开头的属性到底如何实现的隐藏?# 2. 如何实现的对外隐藏,对内不隐藏class Foo:def __f1(self): #_Foo__f1print('Foo.f1')def f2(self):print('Foo.f2')self.__f1() #obj._Foo__f1()class Bar(Foo):def __f1(self): # _Bar__f1print('Bar.f1')obj=Bar()# obj.f2()'''Foo.f2Bar.f1'''# 封装数据属性:将数据属性隐藏起来,类外就⽆法直接操作属性,需要类内开辟⼀个接⼝来外部的使⽤可以间接地操作属性,可以在接⼝内定义任意的控制逻辑,# 从⽽严格控制使⽤对属性的操作class People:def __init__(self,name,age):self.__name=nameself.__age=age#写⼊类属性的接⼝def tell_info(self):print('<name:%s age:%s>' %(self.__name,self.__age))#写⼊类属性的接⼝def set_info(self,name,age):#当我们把类的属性封装起来，留下此接⼝提供外部写⼊时，就可以对写⼊的规范增加⼀些限制了，⽽这些限制都是有必要的 if type(name) is not str:print('名字必须是str类型')returnif type(age) is not int:print('年龄必须是int类型')returnself.__name=nameself.__age=ageobj=People('egon',18)# obj.tell_info()# obj.set_info('EGON',19)# obj.set_info(123,19) #报错obj.set_info('EGON','18') #报错obj.tell_info()# 封装函数属性:隔离复杂度（封装的好处）例⼦：class ATM:def __card(self):print('插卡')def __auth(self):print('⽤户认证')def __input(self):print('输⼊取款⾦额')def __print_bill(self):print('打印账单')def __take_money(self):print('取款')def withdraw(self):self.__card()self.__auth()self.__input()self.__print_bill()self.__take_money()a=ATM()a.withdraw()。

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