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为啥俺推荐 Python[3]:作为面向对象语言的 Python

  本系列已经中断了很长时间 :( 直到最近一个读者来信问俺,为啥不继续写,俺才突然想起这个被遗忘的系列,实在是抱歉!前一个帖子介绍了作为动态语言的 Python,今天来聊一聊 Python 在面向对象编程(OOP)方面的特色。
  本文主要针对那些熟悉 OOP,但还不熟悉 Python 的同学。为了让大伙儿有一个直观的认识,俺会拿 C++/Java 来进行语法上的对比。(这俩语言的名气够大,且号称支持 OO,也算有些可比性)
  强调一下:本文虽然拿了某些语言来作对比,但丝毫没有贬低这些语言的意思,请这些语言的粉丝们,不要对号入座 :)


★抽象(Abstraction)


  但凡介绍 OOP,自然会提到抽象。因为抽象,是 OO 的第一要素,也是其它要素的基础。而提到抽象,又不免提到对象(Object)。所以,俺首先来聊一下,Python 语言是如何体现“对象”这个思想的。

◇Python的对象


  如果要问俺,什么是 Python 中的对象,还真不好下一个严密又通俗易懂的定义。为了敷衍大伙儿,俺只好用一句话来概括,那就是 Python 语言中,【一切皆对象】。这句话该如何理解捏?简单来说,就是你在 Python 语言中涉及到的各种东东,都是“对象”。比如,函数是对象、各种数值(比如整数值、浮点数值、布尔值)是对象、模块(类似于 Java 的 package)是对象、None(类似于 Java 的空引用 null、C++ 的空指针 NULL)也是对象、甚至连类(class)也是对象......
  对比一下 C++ 和 Java 的语法:只有【类的实例】才能算得上是对象。这2个语言的基本类型(比如“int、char、float”等)不是对象,至于函数,就更算不上了。
  既然是一切皆对象,俺有必要稍微总结一下,Python 对象的共性,否则初学 Python 的同学还是会一头雾水。

◇对象的属性


  首先,所有的 Python 的对象,都具有若干个属性。你可以通过内置的 dir() 函数进行反射,从而了解到某个对象分别都包含哪些属性。熟悉 Java 的同学,应该明白啥是“反射”。光懂 C/C++ 的同学,如果理解上有困难,可以先参考“维基百科的解释”。
  另外,Python 还提供了若干内置的函数,用于在【运行时】操作指定对象的属性。具体如下:
hasattr(obj, name)  #判断obj对象是否具有名为name的属性
setattr(obj, name, value)  #设置obj对象的名为name的属性值为value
getattr(obj, name)  #获取obj对象的名为name的属性值
delattr(obj, name)  #删除obj对象的名为name的属性

◇对象的类型


  所有的 Python 对象,都可以通过内置的 type() 函数获取该对象的类型。这实际上就是 Python 的 RTTI 机制的体现。懂 C++ 的同学,可以回忆一下 C++ 的 typeid 关键字;懂 Java 的同学,可以想一想 Java 的 instanceof 关键字。

◇对象的标示


  所有的 Python 对象,都可以通过内置的 id() 函数获取该对象的【唯一】标示。而且当一个对象创建之后,这个唯一标示就会始终保持不变。对于学过 C/C++ 的同学,不妨把这个“唯一标示”想象成该对象在内存的地址。这或许有助于你的理解 :)

  Python 对象还有其它一些共性,考虑到本文的扫盲性质,就不再费口水了。有兴趣的同学,可以自己找些入门书研读一番。

◇【一切皆对象】的好处?


  可能有同学会问,“一切皆对象”有啥好处捏?俺窃以为:当一切皆为对象,就可以把很多概念、操作、惯用手法统一起来,在语法层面体现出美感。
下面俺举几个例子,并拿 Java 来对比一下。
  在 Java 里面,由于基本类型不是继承自 Object 类,引出不少麻烦。当初 Java 它爹刚开始设计容器类(比如 Vector、ArrayList ...)的时候,颇费了一番功夫。因为容器里面放置的东东必须是 Object,为了让容器能适应基本类型,只好给每一种基本类型分别对应一个派生自 Object 的包装类(Integer 类对应 int、Float 类对应 float ...);后来又平添了自动装箱/拆箱的概念;搞来稿去,产生了 N 多复杂性。
  而 Python 就没有这方面的困扰。
  再拿刚才提及的“反射”来说事儿。虽然 Java 语言支持对象的反射,但是 Java 的 package 不是 Object,所以也就无法对 package 进行反射。反观 Python,任何一个 module(相当于 Java 的 package)import 之后,都可以直接通过前面提到的 dir() 函数进行反射,得知该 module 包含了哪些东东。仅仅需要2行代码:
import xxx
dir(xxx)


★封装(Encapsulation)


  为了避免歧义,首先要明确一下:什么是“封装”?为了叙述方便,俺把【OOP 的封装】,分为“狭义”和“广义”两种。(关于“封装”的深入讨论,可以参见“另一篇博文”)

◇广义封装


  OOP 很强调以数据为中心。所以 OOP 的广义封装,就是把数据和操作数据的行为,打包到一起。比如 C++/Java 里的 class,可以同时包含数据成员和函数成员,就算是满足“广义的封装”了。对于 Python 而言,其 class 关键字类似于 C++ 和 Java,也已经具有“广义的封装性”了。

◇狭义封装


  而 OOP 的狭义封装,则更进一步,增加了信息隐藏(Information Hiding)。比如 C++ 和 Java 的“public、protected、private”等关键字,就是通过访问控制来达到信息隐藏的效果。Python 虽然没有针对访问控制的关键字来修饰类成员,但是 Python 采用了另外一套机制——根据命名来约定。在 Python 的对象中,如果某个属性以双下划线开头来命名(比如 __name),就能起到类似于 private 的效果。

◇对访问控制的偏见


  俺曾经在某技术论坛看到有人质疑 Python 的访问控制机制,说 Python 的私有属性,可以通过反射机制绕过,因此形同虚设。在此,俺想举 C++ 和 Java 来进行反驳。
  在 Java 中,同样可以通过反射机制,来访问类的私有成员。至于 C++,得益于指针的强大,只要能访问某个对象(的 this 指针),通过计算该对象成员变量在内存中的偏移,一样可轻易对私有成员变量进行读写。虽然这么干挺变态滴,但技术上是可行滴。


★继承(Inheritance)


  紧接着,咱再来说一下继承的话题。

◇Python 的继承


  Python 没有像 Java 那样,区分出“类继承”(OO 的术语中也叫“实现继承”)和“接口继承”;也没有像 C++ 那样,区分出“公有继承、私有继承、保护继承”这么花哨的玩意儿。Python 就只有一种继承方式。

◇继承的语法


  Python 的继承语法,相比 C++/Java 而言,更加简洁。比如子类 Child 需要继承父类 Parent,代码只需如下:
class Child(Parent) :
    # xxxx

  如果是多继承,代码大同小异:
class Child(Parent1, Parent2, Parent3) :
    # xxxx

  假如你想知道某个类有哪些父类(基类),只需要通过 Child.__bases__ 便可知晓。

◇继承的动态性


  其实上一个帖子已经介绍了动态改变继承关系的例子。但是考虑到上一个帖子年代久远(距本文将近1年),想必很多同学没看过或者看过又忘了。俺不妨再啰嗦一下:作为一种动态语言,Python 可以在【运行时】修改类的继承关系。这个特性比较酷,是 C++/Java 所望尘莫及滴。请看下面的例子:
class Parent1 :
    def dump(self) :
        print("parent1")

class Parent2 :
    def dump(self) :
        print("parent2")

class Child :
    def dump(self) :
        print("child")

print(Child.__bases__)
Child.__bases__ += (Parent1, Parent2)  # 动态追加了2个父类
print(Child.__bases__)  # 此处打印出的父类信息中,已经包含 Parent1、Parent2


★多态(Polymorphism)


  至于 Python 的多态,和传统的 OO 语言差不多,似乎没有太多值得说道的地方。俺简单举个代码作例子。为了省打字,直接复用上述的3个类,并增加一个 test() 函数如下:
def test(obj) :
    obj.dump()

  然后对 test() 函数分别传入不同的类型的对象,输出结果俺就无需多说了吧?
c = Child()
test(c)  # 打印出 child
p1 = Parent1()
test(p1)  # 打印出 parent1


★结尾


  今天的话题,主要是让不熟悉 Python 的网友,对 Python 在面向对象方面的特性,有一个粗浅、感性的认识。聊完了 OOP,下一个帖子会聊一下关于 FP(函数式编程)的话题


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https://program-think.blogspot.com/2010/08/why-choose-python-3-oop.html

13 条评论

  1. python在国内还属于小众语言,不过我个人还是对这门语言挺感兴趣的,希望博主能多写出这方面的好文章,共同学习

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  2. 有个网站叫python challenge的还不错。可以作为python学习的入门

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  3. 对博主的敬仰之情,就要成为滔滔江水,延绵不绝。

    多年以前写过很多TCL垃圾,不少sh垃圾,最近写了不少Perl鸡肋。读了博主的文章,看来应该试试大蟒蛇了。

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  4. 我对Python目前的认知是0;
    请问博主:Python可以应用于大型数学计算吗?和Fortran,C,C++比,性能如何?比Java呢?
    谢!

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  5. 楼上的同学:
    Python有不少现成的库用于科学计算,请看如下资源:

    http://wiki.python.org/moin/NumericAndScientific

    http://wiki.woodpecker.org.cn/moin/%E7%94%A8Python%E5%81%9A%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97

    性能上,会比C/C++差,至于差多少,要看具体的应用场景。
    和Java比,不好说。也得看具体情况。
    如果你手头有科学计算的需求,可以对比一下试试看。

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  6. 谢过博主!

    看来有很多调查分析要做,否则一旦决定并且编程了,就难回头了。

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    1. 没事,多学两个语言。一个星期就可以学一种

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  7. Python的问题是企业应用方面的研究较少。不论是基于Web的应用,还是开发应用软件,都偏少。 Java企业应用方面有EJB,J2EE。应用软件方面Eclipse,Netbeans.框架方面Spring。感觉Python还没有完全成熟起来。还没有达到企业级应用的标准或者说时机。 而且还有一个问题,就是python会让你变懒。如果你先学C/C++/Java再来学python,你会发现python很简单,有很多类库可用。当你先学python,你就会发现其它语言怎么那么复杂,最后就导致你学其它语言学不进去了。因为你发现python好像可以干这事,你就继续用python干了。要知道有时候,我们用python不是不行,性能和效率方面需要我们用c或者C++,我们怎么办?所以说python这东西吧,叫人又爱又恨。

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  8. python系列好久没更新了诶~

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  9. to ushuz
    实在抱歉,最近一年忙着写政治内容。技术帖写的太少了。
    俺争取在春节假期补上Python系列的下一篇。

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  10. C++里面的函数应该是可以看成对象的。不是有function头文件么,可以把一个返回整数的函数看作一个function类型的对象

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