9.1、面向对象编程-创新互联
- 面向对象编程简介
- 面向对象编程
- 面向对象编程的三大特性
- 对象和类
- 封装
- 继承
- 什么是继承
- 重写父类方法
- 多继承
- 私有属性和私有方法
- 多态
- 项目案例:栈和队列的封装
- 栈的封装
- 队列的封装
- 二叉树的封装及遍历
- 链表的封装
python是面向对象的编程语言
创新互联公司主要从事网站设计、网站建设、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务寿光,10多年网站建设经验,价格优惠、服务专业,欢迎来电咨询建站服务:13518219792面向对象编程简介“面向过程”(Procedure Oriented)是一种以过程为中心的编程思想。分析出解决问题所需要的步
骤,然后用函数把这些步骤一步一步实现,使用的时候一个一个依次调用就可以了。【按照过程一步一步执行】【C语言就是面向过程的语言】
面向对象的方法也是含有面向过程的思想。面向过程最重要的是模块化的思想方
法。 比如拿学生早上起来这件事说明面向过程,粗略的可以将过程拟为:
(1)起床
(2)穿衣
(3)洗脸刷牙
(4)去学校
而这4步就是一步一步地完成,它的顺序很重要,你只需要一个一个地实现就行了。
而如果是用面向对象的方法的话,可能就只抽象出一个学生的类,它包括这四个
方法,但是具体的顺序就不一定按照原来的顺序。
特点:模块化 流程化
优点:
性能比面向对象高, 因为类调用时需要实例化,开销比较大,比较消耗资源
缺点:
没有面向对象易维护、易复用、易扩展
面向对象是按人们认识客观世界的系统思维方式,把构成问题事务分解成各个对象,建立对
象的目的不是为了完成一个步骤,而是为了描叙某个事物在整个解决问题的步骤中的行为。
面向对象的编程语言有C++、Java、python等
特性: 抽象 封装 继承 多态
优点: 易维护、易复用、易扩展,由于面向对象有封装、继承、多态性的特性,
可以设计出低耦合 的系统,使系统更加灵活、更加易于维护
缺点: 性能比面向过程低
抽象的、无法想象出实物的就是类
具体的、能描述出具体细节的就是对象,对象是对类的具体化、实例化
类(Class)是现实或思维世界中的实体在计算机中的反映,它将数据以及这些数
据上的操作封装在一起。类是创建实例的模板
对象(Object)是具有类类型的变量。对象是一个一个具体的实例。
类和对象是面向对象编程技术中的最基本的概念。
#类Class
class Cat:
#属性:一般是名词,比如年龄,性别,姓名
name='cat1'
kind='英短蓝猫'
# 方法:一般是动词,比如创建,删除,运行
def eat(self):
print('cat eat fish...')
#对象:是对类的实例化、具体化
c=Cat()
print(Cat) #__main__表示当前python文件,当前文件下的Cat类
print(c) #当前文件下的Cat类实例化的对象,所处内存空间为0x00000218CB501250
封装对于面向对象的封装来说,其实就是使用构造方法将内容封装到对象中,然后通过
对象直接或者self间接获取被封装的内容
在使用面向对象的封装特性时,需要:
(1)将内容封装到某处
(2) 从某处调用被封装的内容
(2.1)通过对象直接调用被封装的内容: 对象.属性名
(2.2) 通过self间接调用被封装的内容: self.属性名
(2.3)通过self间接调用被封装的内容: self.方法名()
_ _ init _ _(self)构造方法是实例化对象时自动执行的方法
self 实质上是实例化的对象,python解释器会自动把对象作为参数传给self
#类Class
class Cat:
def __init__(self, name, kind): #python默认将形参设置为self,也可以将self换个名字,但是不建议
print('执行__init__(self)方法')
print('self:',self)
#封装:将self.name和name属性绑定(或封装)
self.name=name
self.kind= kind
def eat(self):
print('%s lisk eat fish...' %(self.name))
#对象:是对类的实例化、具体化
c=Cat('yiren','美短虎斑')
print(c.name) #调用封装的内容
print(c.kind)
c.eat()
class people:
def __init__(self,name,gender,age):
self.name=name
self.gender=gender
self.age=age
def shopping(self):
print(f'{self.name},{self.age},{self.gender}去商场购物')
def learning(self):
print(f'{self.name},{self.age},{self.gender}去学习')
def playgame(self):
print(f'{self.name},{self.age},{self.gender}去玩游戏')
p1=people('小明',18,'男')
p2=people('小王',22,'男')
p3=people('小红',10,'女')
p1.shopping()
p2.shopping()
p3.learning()
继承
什么是继承继承描述的是事物之间的所属关系,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class
继承,新的class称为子类、扩展类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Baseclass、Superclass)。
如何让实现继承?
子类在继承的时候,在定义类时,小括号()中为父类的名字
继承的工作机制:
父类的属性、方法,会被继承给子类。 举例如下: 如果子类没有定义__init__方法,父类有,那
么在子类继承父类的时候这个方法就被继承了,所以只要创建对象,就默认执行了那个继承过来的
__init__方法。
class Student:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
class MathStudent(Student): #继承父类Student
pass
s1=MathStudent('alice','18')
print(s1.name)
print(s1.age)
s1.learning() #子类没有,但是父类有该方法
#s1.ChoiceCourse() #子类没有,而且父类也没有该方法,会报错
重写父类方法class Student:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def Choicecourse(self):
print('正在选课中'.center(50,'*'))
class MathStudent(Student): #继承父类Student
def Choicecourse(self):
info="""
课程表
1、高等数学
2、面向对象程序设计
"""
print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()
需求:先执行父类的方法,在执行自己的个性化方法
方法一:在子类的方法中写明执行父类的方法,不建议,因为父类可能是会改变的,可能还需要修改代码
class Student:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def Choicecourse(self):
print('正在选课中'.center(50,'*'))
class MathStudent(Student): #继承父类Student
def Choicecourse(self):
# 方法一:不建议
Student.Choicecourse(self)
info="""
课程表
1、高等数学
2、面向对象程序设计
"""
print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()
方法二:通过super找到父类,再执行对应的方法,建议且生产环境中代码常用的方法
class Student:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def Choicecourse(self):
print('正在选课中'.center(50,'*'))
class MathStudent(Student): #继承父类Student
def Choicecourse(self):
# 方法二:建议
super(MathStudent,self).Choicecourse()
info="""
课程表
1、高等数学
2、面向对象程序设计
"""
print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()
多继承多继承,即子类有多个父类,并且具有多个父类的特征。
在Python 2及以前的版本中,由任意内置类型派生出的类,都属于“新式
类”,都会获得所有“新式类”的特性;反之,即不由任意内置类型派生出的类,
则称之为“经典类”。
python3中都是新式类。
新式类和经典类最明显的区别就在于继承搜索的顺序不同,即
经典类多继承搜索顺序(深度优先算法):先深入继承树左侧查找,然后再返回,开始查找右侧。
新式类多继承搜索顺序(广度优先算法):先在水平方向查找,然后再向上查找
比如有一个A类,A有两个父类分别为B和C,B的父类为D类。C的父类也为D类
A要执行一个方法,如果A没有,就会向父类B搜索,如果B也没有,那么是继续找B的父类呢?还是找A的另一个父类C呢?
对于经典类来说,会优先找父类的父类,即优先找D类。【深度优先算法】
对于新式类来说,会优先找同一层另外一个父类,即优先找C类。【广度优先算法】
class D(object):
def hello(self):
print('D')
class C(D):
def hello(self):
print('C')
class B(D):
pass
class A(B, C):
pass
a = A()
a.hello()
类A中没有hello方法,所以会向其父类B中搜索,B类也没有。由于python3中都是新式类。新式类采用广度优先搜索策略,所以接着会向另一个父类C中搜索。
如果C类中也没有该方法,那么就向父类D中搜索。
私有属性和私有方法默认情况下,属性在 Python 中都是“public”。
在 Python 中,实例的变量名如果以_ _ 开头,就变成了一个私有变量/属性
(private),实例的函数名如果以 _ _ 开头,就变成了一个私有函数/方法(private)只有内部可以访问和操作,外部(包括子类)不能访问和操作。
class Student:
"""父类Student"""
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
# 私有属性,以双下划线开头。
# 工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作,类的内部可以访问和操作。
self.__score = score
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def get_score(self):
return self.__score
class MathStudent(Student):
"""MathStudent的父类是Student"""
pass
# 报错原因: 子类无法继承父类的私有属性和私有方法。
s1 = MathStudent('张三', 18, 100)
# print(s1.__score) 类外部不能直接访问私有属性
score = s1.get_score()
print(score) # 100
子类无法继承父类的私有属性和私有方法。
父类的私有属性和私有方法只能在父类内部访问和操作,外部和子类都不能访问和操作。
class Student:
"""父类Student"""
def _ _init_ _(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
# 私有属性,以双下划线开头。
# 工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作,类的内部可以访问和操作。
self._ _score = score
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def get_score(self):
self._ _modify_score()
return self._ _score
# 私有方法是以双下划线开头的方法,
#工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作,类的内部可以访问和操作。
def _ _modify_score(self):
self._ _score += 20
class MathStudent(Student):
"""MathStudent的父类是Student"""
pass
# def get_score(self):
# self._ _modify_score() # 子类无法访问父类的私有方法
# return self._ _score
s1 = MathStudent('张三', 18, 100)
score = s1.get_score()
print(score) # 120
多态多态(Polymorphism)按字面的意思就是“多种状态”。在面向对象语言中,接口
的多种不同的实现方式即为多态。通俗来说: 同一操作作用于不同的对象,可以有不
同的解释,产生不同的执行结果
多态的好处就是,当我们需要传入更多的子类,只需要继承父类就可以了,而方法既可以直接
不重写(即使用父类的),也可以重写一个特有的。这就是多态的意思。调用方只管调用,不管
细节,而当我们新增一种的子类时,只要确保新方法编写正确,而不用管原来的代码。这就是著
名的“开闭”原则:
对扩展开放(Open for extension):允许子类重写方法函数
对修改封闭(Closed for modification):不重写,直接继承父类方法函数
class Student:
"""父类Student"""
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def learning(self):
print(f'{self.name}正在学习')
def choice_course(self):
print('正在选课中'.center(50, '*'))
class MathStudent(Student):
"""MathStudent的父类是Student"""
def choice_course(self):
super(MathStudent, self).choice_course()
info = """
课程表
1. 高等数学
2. 线性代数
3. 概率论
"""
print(info)
# 实例化
m1 = MathStudent("Alice", 8)
m1.choice_course()
s1 = Student("Alice", 8)
s1.choice_course()
不同的对象调用同一个方法,执行结果不同。
项目案例:栈和队列的封装 栈的封装栈是限制在一端进行插入操作和删除操作的线性表(俗称堆栈),允许进行操作的一端称为“栈顶”,
另一固定端称为“栈底”,当栈中没有元素时称为“空栈”。向一个栈内插入元素称为是进栈,push;
从一个栈删除元素称为是出栈,pop。特点 :后进先出(LIFO)。
python的内置数据类型中没有栈,可以使用面向对象的编程封装栈。
需求:
入栈:S.push() ----- 判断栈是否为空:S.is_empty()
求栈的长度:len(S) ----- 获取栈顶元素:S.top()
出栈:S.pop()
class Stack:
def __init__(self):
self.stack = [] #基于列表封装
def push(self,value): #入栈
self.stack.append(value)
print(f'入栈元素为{value}')
def pop(self): #出栈
if self.is_empty():
raise Exception("栈为空")
item=self.stack.pop()
print(f'出栈元素为{item}')
return item
def is_empty(self):
return len(self.stack) == 0
def top(self):
if self.is_empty():
raise Exception("栈为空")
return self.stack[-1]
def __len__(self):
"""魔术方法,调用len(object)自动执行的方法"""
return len(self.stack)
if __name__=='__main__':
stack=Stack()
stack.push(1)
stack.push(11)
stack.push(5)
print(f'栈的长度为{len(stack)}') # 3
stack.pop()
print(stack.is_empty()) # False
print(f'栈顶元素为{stack.top()}') # 11
队列的封装队列是限制在一端进行插入操作和另一端删除操作的线性表,允许进行插入操作的一端称为“队尾”,
允许进行删除操作的一端称为“队头”,,当队列中没有元素时称为“空队”。特点 :先进先出(FIFO)。
需求:
入队列:Q.enqueue()
出队列:Q.dequeue()
求队列的长度:len(Q)
判断队列是否为空: Q.is_empty()
求队列的第一个元素: Q.first()
求队列的最后一个元素: Q.last()
队列的封装:
1、队列的左侧为队尾,queue[0]
2、队列的右侧为对头,queue[-1]
队列的insert函数:
用法:list.insert(index, new_item)
参数:index:新的元素放在哪个位置(数字)
new_item:添加的新元素(成员)
class Queue:
def __init__(self):
self.queue = [] #列表的基础上封装
def enqueue(self,value):
self.queue.insert(0,value) #从对头插入元素
print(f'入队列元素为{value}')
def dequeue(self):
if self.is_empty():
raise Exception("队列为空")
item=self.queue.pop()
print(f'出队列元素为{item}')
return item
def is_empty(self):
return len(self.queue) == 0
def __len__(self):
return len(self.queue)
def first(self):
if self.is_empty():
raise Exception("队列为空")
return self.queue[-1]
def last(self):
if self.is_empty():
raise Exception("队列为空")
return self.queue[0]
queue=Queue()
queue.enqueue(1)
queue.enqueue(34)
queue.enqueue(45)
print(f'队列的长度为{len(queue)}')
queue.dequeue()
print(f'队列第一个元素为{queue.first()}')
print(f'队列最后一个元素为{queue.last()}')
print(queue.is_empty())
二叉树的封装及遍历#二叉树的封装
# 树的结点
class Node:
def __init__(self,val=None,left=None,right=None):
self.val=val
self.left=left
self.right=right
# 二叉树
class Binarytree:
def __init__(self,root):
self.root=root
def pre_travel(self,root):
if(root!=None):
print(root.val,end=' ')
self.pre_travel(root.left)
self.pre_travel(root.right)
def in_travel(self,root):
if(root!=None):
self.in_travel(root.left)
print(root.val,end=' ')
self.in_travel(root.right)
def post_travel(self,root):
if(root!=None):
self.post_travel(root.left)
self.post_travel(root.right)
print(root.val,end=' ')
if __name__ == '__main__' :
node1=Node(1)
node2=Node(2)
node3=Node(3)
node4=Node(4)
node5=Node(5)
node6=Node(6)
node7=Node(7)
node8=Node(8)
node9=Node(9)
node10=Node(10)
node1.left=node2 #node1为根节点
node1.right=node3
node2.left=node4
node2.right=node5
node3.left=node6
node3.right=node7
node4.left=node8
node4.right=node9
node5.left=node10
bt=Binarytree(node1)
print('先序遍历:')
bt.pre_travel(node1)
print()
print('中序遍历:')
bt.in_travel(node1)
print()
print('后序遍历:')
bt.post_travel(node1)
链表的封装给你两个 非空 的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的,并且每个节点只能存储 一位 数字。
请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。
你可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。
链接:https://leetcode.cn/problems/add-two-numbers
输入:l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]
输出:[7,0,8]
解释:342 + 465 = 807.
提示: 0<= Node.val<= 9
题目数据保证列表表示的数字不含前导零
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def travel(self, head):
# 遍历链表的结点
while head:
print(head.val, end=',')
head = head.next
def create_l1():
l1 = ListNode() # l1是链表的头结点
node1 = ListNode(val=2)
node2 = ListNode(val=4)
node3 = ListNode(val=3)
l1.next = node1
node1.next = node2
node2.next = node3
# l1.travel(l1.next)
return l1.next
def create_l2():
l2 = ListNode() # l2是链表头结点
node1 = ListNode(val=5)
node2 = ListNode(val=6)
node3 = ListNode(val=4)
l2.next = node1
node1.next = node2
node2.next = node3
# l2.travel(l2.next)
return l2.next
def add_nums(l1, l2):
tem = 0
l3 = ListNode()
cur=l3 #当计算结束,l3指向链表最后一个结点,为了遍历l3链表
while (l1 or l2):
if(l1):
tem += l1.val
l1 = l1.next
if(l2):
tem += l2.val
l2 = l2.next
l3.next=ListNode(val=tem%10)
l3=l3.next
#计算进位
tem = tem // 10
#个、十、百位计算结束,看千位是否有进位
if tem==1:
l3.next=ListNode(val=1)
return cur.next
if _ _name_ _ == '_ _main_ _':
l1 = create_l1()
# print()
l2 = create_l2()
l3=add_nums(l1,l2)
l3.travel(l3)
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