Question

1.Python中，类class与实例instance是两种不同的对象类型

• 类对象是实例对象的工厂
• 类对象与实例对象都有各自独立的命名空间
• 类对象来自于类定义语句，实例对象来自于函数调用语句
• 实例对象可自动存取类对象中的变量名

2.类的定义：

  class class_name:
    name1=val
    def method(self):
        pass

• class语句类似于def语句，也是可执行语句。执行时会产生新的类对象，并将该类对象赋值给变量名（即类名）
• class语句内的顶层赋值语句会创建类的属性。class语句创建的作用域会成为类属性的命名空间

  如果是class内的def中的赋值语句，则并不会创建类的属性

• 类属性为所有的实例对象提供状态和行为，它是由该类创建的所有实例对象共享的

3.生成实例对象：

  instance_name=class_name()

• 像函数那样调用类对象会创建新的实例对象。
  • 每次调用时，均会返回新的实例对象
  • 每个实例对象都有自己的命名空间。同一个类的实例对象不一定属性都相同
• 每一个实例对象继承类的属性并创建了自己的命名空间
  • 类创建的实例对象是有新的命名空间。刚开始该命名空间是空的， 但它会继承创建该实例所属类对象的属性。
  • 继承的意思是，虽然实例对象的命名空间是空的。 但是名字查找会自动上升到类对象的名字空间去查找

• 在类的def中，第一个参数（根据惯例称为self）会引用调用该函数的实例对象。对self的属性赋值，会创建或修改实例对象的属性，而非类的属性。

  • 可以通过方法调用： instance_name.func()
  • 也可以通过类调用： class_name.func(instance_name)

  

4.与C++不同，Python的class语句是一个可执行语句，且是隐式赋值的。

5.可以在class语句外创建类对象的新属性，通过向类对象直接赋值来实现。

  classA.attr=val

可以在class语句外创建实例对象的新属性，通过向实例对象直接赋值来实现。

  a=classA()
  a.attr=val

6.类可以继承。被继承的类称为超类，继承类称为子类。

  class childC (parentC): # childC为子类，parentC为超类
    pass

• 类对象会继承其超类对象中定义的所有类属性名称。读属性时，若该属性不存在于本类中，Python会自动在超类的命名空间中寻找

  若是写属性，则会创建新属性（此时仅操作本类的命名空间）

• 实例对象会继承所有可访问到的类的属性。读变量名时，Python会首先检查实例的命名空间，然后是类的命名空间，最后是沿继承链查找所有超类的命名空间
• 若子类重新定义了超类的变量名（无论是在class内部定义，还是在class外部通过赋值来定义），子类会取代并定制所继承的行为。这称为重载
  

7.类对象的 .__dict__属性是类对象的命名空间，是一个类字典对象mappingproxy对象 ； 实例对象的 .__dict__属性是实例对象的命名空间，是一个字典；
通过查看它们可以轻易地查看到继承树的各属性

8.实例对象的.__class__属性是它所属的类
类对象的__bases__属性是它超类对象的元组
类对象的__name__属性是类名

9.在子类中调用超类的方法：superClass.func(obj,args)，其中obj通常为self

10.Python的继承与C++继承不同。在Python中，当对象通过点号运算读取属性值时就会发生继承，而且涉及了搜索属性定义树。

• 每次使用name.attr时(name为实例对象或者类对象），Python会从底部向上搜索命名空间树。先从本对象的命名空间开始，一直搜索到第一个找到的attr名字就停止
• 命名空间树中较低位置处的定义会覆盖较高位置处的定义
• 继承树的搜索仅仅发生在读取属性值的时候。在写属性值时，执行的是属性的定义（当前命名空间中该名字不存在）或赋值（当前命名空间中该名字已存在）语义。

graph BT;
A(实例命名空间)-->B[类命名空间];
B-->C[超类1命名空间];
B-->D[超类2命名空间];
style A fill:#f9f,stroke:#333;

11.类对象与实例对象都是内存中的临时对象。可以通过对象持久化来把他们保存在磁盘中。

• pickle模块：通用的对象序列化与反序列化工具。它可以将任何对象转换为字节串，以及将该字节串在内存中重建为最初的对象。pickle常用接口为：

  • 序列化：
    • pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True): 将obj对象序列化并写入file文件对象中
    • pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True)：将obj对象序列化并返回对应的字节串对象（并不写入文件中）

  • 反序列化：

    • pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")：从file对象中保存的字节串中读取序列化数据，反序列化为对象
    • pickle.loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict") ：从字节串中读取序列化数据，反序列化为对象

    

• dbm模块：一个可以通过键访问的文件系统.它的键、值都是字节串或者字符串。它以类似字典的方式访问（但是首先要open）。
  

• shelve模块：以上两个模块按照键将Python对象存/取到一个文件中。shelve模块提供了一个额外的结构层。允许按照键来存储pickle处理后的对象

12.shelve模块用法：它用pickle把对象转换为字节串，并将其存储在一个dbm文件的键之下；它通过键获取pickle化的字节串，并用pickle在内存中重新创建最初的对象

• 一个shelve的pickle化对象看上去就像字典。shelve自动把字典操作映射到存储|读取在文件中的对象

  一个shelve和常规字典用法上的唯一区别： 一开始必须打开shelve并且在最后关闭它。另外shelve不支持SQL查询工具

• 存取语法

  • 存储的语法：

    import shelve
    db=shelve.open('filename') #打开
    for obj in objList:
      db[obj.name]=obj #写入
    db.close() #关闭
    

  • 读取的语法:

    import shelve
    db=shelve.open('filename') #打开
    for key in db:#像字典一样访问
      print(key,'=>',db[key]) #读取
    db.close() #关闭
    

• 载入重建存储的对象时，不必import对象所属类。因为Python对一个对象进行pickle操作时，记录了self实例属性，以及实例所属类的名字和类的位置。当shelve获取实例对象并对其进行unpickle时，Python会自动重新import该类。

• 优缺点：

  • 缺点：pickle作用的类必须在一个模块文件顶部编码，且该模块文件可通过sys.path找到
  • 优点：当类实例对象再次重建时，对类的源代码文件的修改会自动选取。

    这一般发生在两次运行时。若仅仅在一次运行中，则前面已import，再次import无效果

  

13.类可以有文档字符串。文档字符串是位于各种结构顶部的字符串常量。

• 文档字符串在运行时能保持
• 可以通过.__doc__属性获取