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9. Python 类 ​

9.1 名称与对象 ​

  • 多个名称可以绑定到同一个对象，称为别名
  • 别名的行为类似指针，传递对象代价很小（只传递指针）
  • 对不可变类型（数字、字符串、元组）影响不大，但对可变对象（列表、字典等）可能产生意外副作用
  • 函数修改了作为参数传入的可变对象，调用者能看到这个变化

9.2 作用域与命名空间 ​

命名空间是名称到对象的映射，底层用字典实现。例子：

  • 内置名称集合（abs、异常名等）
  • 模块的全局名称
  • 函数调用中的局部名称
  • 对象的属性集合

属性：点号之后的名称，如 z.real 中的 real。模块属性与模块全局名称共享同一命名空间。

属性可读写：可赋值（modname.x = 42），也可用 del 删除。

命名空间的生命周期：

  • 内置命名空间：解释器启动时创建，永不删除
  • 模块全局命名空间：读取模块定义时创建，持续到解释器退出
  • 函数局部命名空间：函数被调用时创建，函数返回或抛出异常时销毁
  • 顶层脚本属于 __main__ 模块，内置名称在 builtins 模块中

作用域搜索顺序（LEGB）：

  1. 最内层：当前函数的局部名称
  2. 外层闭包函数的作用域（从内到外逐层）
  3. 当前模块的全局名称
  4. 最外层：内置名称

关键规则：

  • 赋值默认进入最内层作用域，不会复制数据，只是绑定名称到对象
  • global 声明：该变量指向模块全局作用域，并在那里重新绑定
  • nonlocal 声明：该变量指向外层函数作用域，并在那里重新绑定
  • 未声明 nonlocal 时，外层变量对内层函数只读（写入会在局部作用域创建新变量）
  • del x 从局部命名空间中移除 x 的绑定
  • import 语句和函数定义都在局部作用域中绑定名称
  • 作用域按字面文本静态确定，但名称搜索在运行时动态进行

作用域示例的输出要点：

python
# do_local()    → 不改变外层 spam
# do_nonlocal() → 改变 scope_test 中的 spam
# do_global()   → 改变模块级别的 spam

9.3 初探类 ​

9.3.1 类定义语法 ​

python
class ClassName:
    <语句>
  • 类定义必须先执行才能生效（可以放在 if 分支或函数内部）
  • 进入类定义时，创建新的命名空间作为局部作用域
  • 类定义正常结束后，创建类对象，并将其绑定到类名

9.3.2 类对象 ​

类对象支持两种操作：

属性引用：MyClass.i、MyClass.f，类属性可被赋值修改。__doc__ 返回文档字符串。

实例化：x = MyClass() 创建实例。若定义了 __init__()，实例化时自动调用并可传参：

python
class Complex:
    def __init__(self, realpart, imagpart):
        self.r = realpart
        self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)

9.3.3 实例对象 ​

实例对象支持的操作只有属性引用，分两种：

  • 数据属性：无需声明，首次赋值时产生，类似 C++ 数据成员
  • 方法：从属于对象的函数，是函数对象的封装

9.3.4 方法对象 ​

  • x.f 是方法对象，MyClass.f 是函数对象，两者不同
  • 方法对象可以存储后再调用：xf = x.f; xf()
  • 调用 x.f() 等价于 MyClass.f(x)，实例对象自动作为第一个参数传入
  • 方法调用时，Python 自动将实例和函数对象打包为方法对象，再构造参数列表调用

9.3.5 类变量与实例变量 ​

  • 类变量：所有实例共享，定义在类体中（方法外）
  • 实例变量：每个实例独有，通常在 __init__ 中用 self.x = ... 定义

常见错误：将可变对象（如列表）作为类变量，导致所有实例共享同一个列表：

python
# 错误：tricks 是类变量，所有 Dog 实例共享
class Dog:
    tricks = []

# 正确：tricks 是实例变量
class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.tricks = []

9.4 补充说明 ​

  • 实例属性优先于同名类属性（属性查找先找实例，再找类）

  • Python 没有强制数据隐藏机制，一切基于约定

  • 客户端可以直接操作数据属性，可能破坏方法维护的内部状态

  • 客户端可以向实例添加自定义属性，但要注意命名冲突

  • 方法内引用数据属性必须通过 self，这提升了可读性（局部变量与实例变量一目了然）

  • self 只是约定命名，不是关键字，但不遵循此约定会影响可读性

  • 类定义之外定义的函数也可以赋值给类属性，成为方法：

    python
    def f1(self, x, y): return min(x, x+y)
class C:
    f = f1
    h = g  # h 与 g 完全等价

  • 方法可通过 self 调用其他方法

  • 方法的全局作用域是定义该方法的模块，不是类

  • 每个值都是对象，其类型存储于 object.__class__

9.5 继承 ​

基本语法：

python
class DerivedClassName(BaseClassName):
    ...
# 基类在其他模块时：
class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
    ...
  • 属性引用：先在派生类中找，找不到则递归向上查找基类
  • 派生类可以重写基类方法
  • Python 所有方法实际上都是 virtual 的
  • 重写时可以调用基类方法：BaseClassName.methodname(self, arguments)
  • 内置函数：
    • isinstance(obj, int)：检查实例类型，包括子类关系
    • issubclass(bool, int)：检查类的继承关系

9.5.1 多重继承 ​

python
class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
    ...
  • 属性搜索顺序：深度优先、从左到右，但同一个类不会被搜索两次
  • 实际使用 C3 线性化算法（MRO），动态调整以支持 super() 协同调用
  • MRO 保证：保留从左到右顺序、每个父类只调用一次、保持单调性
  • 所有类都继承自 object，任何多重继承都存在菱形结构
  • 详细规则参见 Python 2.3 MRO 文档

9.6 私有变量 ​

  • Python 中不存在真正的私有实例变量
  • 约定：单下划线 _spam 表示"非公有 API"，属于实现细节，可能不经通知修改
  • 名称改写（Name Mangling）：__spam（至少两个前缀下划线，至多一个后缀下划线）会被替换为 _classname__spam
    • 改写在类定义内部任何位置发生，不考虑语法位置
    • 目的是避免子类意外覆盖父类的私有属性
    • 示例：Mapping 中的 __update 在子类重写 update 时不会被破坏
  • 名称改写主要防止意外冲突，并非强制访问控制，私有变量仍然可以被访问
  • exec()、eval() 中的代码不将唤起类视为当前类，与 global 语句效果类似
  • 同样的限制适用于 getattr()、setattr()、delattr() 和 __dict__ 的直接引用

9.7 杂项说明 ​

  • 用 dataclasses 可以方便地创建类似 C struct 的数据容器：

    python
    from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Employee:
    name: str
    dept: str
    salary: int

  • Python 的鸭子类型：只要类实现了所需的方法，就可以作为该类型的替代（如实现 read()、readline() 的类可代替文件对象）

  • 实例方法对象的属性：m.__self__ 是实例对象，m.__func__ 是对应的函数对象

9.8 迭代器 ​

  • for 语句在容器上调用 iter()，返回迭代器对象

  • 迭代器对象需实现 __next__()，元素耗尽时抛出 StopIteration

  • 可用内置 next() 手动调用 __next__()

  • 自定义迭代器：实现 __iter__() 返回带 __next__() 的对象；若类本身有 __next__()，则 __iter__() 直接返回 self

    python
    class Reverse:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index -= 1
        return self.data[self.index]

9.9 生成器 ​

  • 用 yield 语句替代 return 的函数，每次调用 next() 从上次 yield 处恢复执行

  • 自动保存局部变量和执行状态，无需手动维护 self.index 等

  • 自动创建 __iter__() 和 __next__() 方法

  • 生成器终结时自动抛出 StopIteration

  • 写法比等价的类迭代器更紧凑、清晰：

    python
    def reverse(data):
    for index in range(len(data)-1, -1, -1):
        yield data[index]

9.10 生成器表达式 ​

  • 语法类似列表推导式，但用圆括号：(x*x for i in range(10))

  • 相比完整生成器：更紧凑，但灵活性稍差

  • 相比列表推导式：更省内存（惰性求值，不一次性构建列表）

  • 适用于生成器立即被外层函数消费的场景：

    python
    sum(i*i for i in range(10))               # 285
sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec))       # 点乘
set(word for line in page for word in line.split())
list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))

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