- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
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OOP:大思路
尽管我们的代码可能很小,但是它功能完备,并且它确实能够说明OOP背后一般性的要点:在OOP中,我们通过已经介绍过的定制来编程,而不是复制和修改已有的代码。初学者乍看上去,会觉得这没有什么突出的地方,特别是类需要额外的编码。但总的来说,类所隐藏的编程风格和其他的方法相比会显著地减少开发时间。
例如,在示例中,我们可能理论上已经实现了一个定制的giveRaise操作而没有子类化,但是,没有其他的选项能够产生像我们的代码那样优化的代码:
·尽管我们可以从头开始编写Manager的全新的、独立的代码,但必须重新实现Person中所有那些与Manager相同的行为。
·尽管我们可以直接原处修改已有的Person类来满足Manager的giveRaise的需求,但这么做可能会使需要原来的Person行为的地方无法满足需求。
·尽管我们可以直接完整地复制Person类,将副本重新命名为Manager,并且修改其giveRaise,这么做将会引入代码冗余性,这会使我们将来的工作倍增——未来对Person的修改无法自动找到位置,而是必须手动在Manager的代码中修改。通常,剪切复制的方法现在可能看上去很快,但是,会使未来的工作量倍增。
我们可以用类来构建的可定制层级,为那些将会随着时间而发展的软件提供了一个更好的解决方案。Python中没有其他的工具支持这种开发模式。因为我们可以通过编写新的子类来裁剪或扩展之前的工作,我们可以利用已经做过的工作,而不是每次从头开始、分解已经做过的工作或者引入代码的多个副本而所有的副本在将来可能都要更新。只要用对了,OOP就是程序员的强大同盟。
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