一、类和实例
面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。
仍以Student类为例，在Python中，定义类是通过class关键字：
class Student(object): pass
class后面紧接着是类名，即Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的，继承的概念我们后面再讲，通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Student类，就可以根据Student类创建出Student的实例，创建实例是通过类名+()实现的：
>>> bart = Student() >>> bart <__main__.Student object at 0x10a67a590> >>> Student <class '__main__.Student'>
可以看到，变量bart指向的就是一个Student的实例，后面的0x10a67a590是内存地址，每个object的地址都不一样，而Student本身则是一个类。
可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例bart绑定一个name属性：
>>> bart.name = 'Bart Simpson' >>> bart.name 'Bart Simpson'
由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
注意到__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。
有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59
和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
1.1数据封装
面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中，每个实例就拥有各自的name和score这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据，比如打印一个学生的成绩：
>>> def print_score(std): ... print('%s: %s' % (std.name, std.score)) ... >>> print_score(bart) Bart Simpson: 59
但是，既然Student实例本身就拥有这些数据，要访问这些数据，就没有必要从外面的函数去访问，可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数，这样，就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的，我们称之为类的方法：
class Student(object): def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score def print_score(self): print('%s: %s' % (self.name, self.score))
要定义一个方法，除了第一个参数是self外，其他和普通函数一样。要调用一个方法，只需要在实例变量上直接调用，除了self不用传递，其他参数正常传入：
>>> bart.print_score()
Bart Simpson: 59
这样一来，我们从外部看Student类，就只需要知道，创建实例需要给出name和score，而如何打印，都是在Student类的内部定义的，这些数据和逻辑被“封装”起来了，调用很容易，但却不用知道内部实现的细节。
封装的另一个好处是可以给Student类增加新的方法，比如get_grade：
class Student(object): ... def get_grade(self): if self.score >= 90: return 'A' elif self.score >= 60: return 'B' else: return 'C'
同样的，get_grade方法可以直接在实例变量上调用，不需要知道内部实现细节：
小结
类是创建实例的模板，而实例则是一个一个具体的对象，各个实例拥有的数据都互相独立，互不影响；
方法就是与实例绑定的函数，和普通函数不同，方法可以直接访问实例的数据；
通过在实例上调用方法，我们就直接操作了对象内部的数据，但无需知道方法内部的实现细节。
和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59) >>> lisa = Student('Lisa Simpson', 87) >>> bart.age = 8 >>> bart.age 8 >>> lisa.age Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'
二、访问限制
在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。
但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59) >>> bart.score 59 >>> bart.score = 99 >>> bart.score 99
如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把Student类改一改：
class Student(object): def __init__(self, name, score): self.__name = name self.__score = score def print_score(self): print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59) >>> bart.__name Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法：
class Student(object): ... def get_name(self): return self.__name def get_score(self): return self.__score
如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：
class Student(object): ... def set_score(self, score): self.__score = score
你也许会问，原先那种直接通过bart.score = 99也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：
class Student(object): ... def set_score(self, score): if 0 <= score <= 100: self.__score = score else: raise ValueError('bad score')
需要注意的是，
在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。
有些时候，
你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。
不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：
>>> bart._Student__name 'Bart Simpson'
但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。
最后注意下面的这种错误写法：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59) >>> bart.get_name() 'Bart Simpson' >>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！ >>> bart.__name 'New Name'
表面上看，外部代码“成功”地设置了__name变量，但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量！内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name，而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试：
>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name 'Bart Simpson'
三、继承和多态
在OOP程序设计中，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（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。
比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：
class Animal(object): def run(self): print('Animal is running...')
当我们需要编写Dog和Cat类时，就可以直接从Animal类继承：
class Dog(Animal): pass class Cat(Animal): pass
对于Dog来说，Animal就是它的父类，对于Animal来说，Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。
继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial实现了run()方法，因此，Dog和Cat作为它的子类，什么事也没干，就自动拥有了run()方法：
dog = Dog() dog.run() cat = Cat() cat.run()
运行结果如下：
Animal is running... Animal is running...
当然，也可以对子类增加一些方法，比如Dog类：
class Dog(Animal): def run(self): print('Dog is running...') def eat(self): print('Eating meat...')
继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了，无论是Dog还是Cat，它们run()的时候，显示的都是Animal is running...，符合逻辑的做法是分别显示Dog is running...和Cat is running...，因此，对Dog和Cat类改进如下：
class Dog(Animal): def run(self): print('Dog is running...') class Cat(Animal): def run(self): print('Cat is running...')
再次运行，结果如下：
Dog is running... Cat is running...
当子类和父类都存在相同的run()方法时，我们说，子类的run()覆盖了父类的run()，在代码运行的时候，总是会调用子类的run()。这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。
要理解什么是多态，我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型，比如str、list、dict没什么两样：
a = list() # a是list类型 b = Animal() # b是Animal类型 c = Dog() # c是Dog类型
判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断：
>>> isinstance(a, list) True >>> isinstance(b, Animal) True >>> isinstance(c, Dog) True
看来a、b、c确实对应着list、Animal、Dog这3种类型。
但是等等，试试：
>>> isinstance(c, Animal)
True
看来c不仅仅是Dog，c还是Animal！
不过仔细想想，这是有道理的，因为Dog是从Animal继承下来的，当我们创建了一个Dog的实例c时，我们认为c的数据类型是Dog没错，但c同时也是Animal也没错，Dog本来就是Animal的一种！
所以，在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以被看做是父类。但是，反过来就不行：
>>> b = Animal() >>> isinstance(b, Dog) False
Dog可以看成Animal，但Animal不可以看成Dog。
要理解多态的好处，我们还需要再编写一个函数，这个函数接受一个Animal类型的变量：
def run_twice(animal): animal.run() animal.run()
当我们传入Animal的实例时，run_twice()就打印出：
>>> run_twice(Animal()) Animal is running... Animal is running...
当我们传入Dog的实例时，run_twice()就打印出：
>>> run_twice(Dog()) Dog is running... Dog is running...
当我们传入Cat的实例时，run_twice()就打印出：
>>> run_twice(Cat()) Cat is running... Cat is running...
看上去没啥意思，但是仔细想想，现在，如果我们再定义一个Tortoise类型，也从Animal派生：
class Tortoise(Animal): def run(self): print('Tortoise is running slowly...')
当我们调用run_twice()时，传入Tortoise的实例：
>>> run_twice(Tortoise()) Tortoise is running slowly... Tortoise is running slowly...
你会发现，新增一个Animal的子类，不必对run_twice()做任何修改，实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。
多态的好处就是，当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。
由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思：
对于一个变量，我们只需要知道它是Animal类型，无需确切地知道它的子类型，就可以放心地调用run()方法，而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上，由运行时该对象的确切类型决定，
这就是多态真正的威力：调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Animal的子类时，只要确保run()方法编写正确，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则：
对扩展开放：允许新增Animal子类；
对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。
继承还可以一级一级地继承下来，就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类，最终都可以追溯到根类object，这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树：
静态语言 vs 动态语言
对于静态语言（例如Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。
对于Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了：
class Timer(object): def run(self): print('Start...')
这就是动态语言的“鸭子类型”，它并不要求严格的继承体系，一个对象只要“看起来像鸭子，走起路来像鸭子”，那它就可以被看做是鸭子。
Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象，它有一个read()方法，返回其内容。
但是，许多对象，只要有read()方法，都被视为“file-like object“。
许多函数接收的参数就是“file-like object“，你不一定要传入真正的文件对象，完全可以传入任何实现了read()方法的对象。
小结
继承可以把父类的所有功能都直接拿过来，这样就不必重零做起，子类只需要新增自己特有的方法，也可以把父类不适合的方法覆盖重写。
动态语言的鸭子类型特点决定了继承不像静态语言那样是必须的。
四、获取对象信息
4.1使用type()
首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：
基本类型都可以用type()判断：
>>> type(123) <class 'int'> >>> type('str') <class 'str'> >>> type(None) <type(None) 'NoneType'>
如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：
>>> type(abs) <class 'builtin_function_or_method'> >>> type(a) <class '__main__.Animal'>
但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：
>>> type(123)==type(456) True >>> type(123)==int True >>> type('abc')==type('123') True >>> type('abc')==str True >>> type('abc')==type(123) False
判断基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量：
>>> import types >>> def fn(): ... pass ...
>>> type(fn)==types.FunctionType True >>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType True >>> type(lambda x: x)==types.LambdaType True >>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType True
4.2使用isinstance()
对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。
我们回顾上次的例子，如果继承关系是：
object -> Animal -> Dog -> Husky
那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：
>>> a = Animal() >>> d = Dog() >>> h = Husky()
然后，判断：
>>> isinstance(h, Husky)
True
没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。
再判断：
>>> isinstance(h, Dog)
True
h虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，所以，h也还是Dog类型。换句话说，isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上。
因此，我们可以确信，h还是Animal类型：
>>> isinstance(h, Animal)
True
同理，实际类型是Dog的d也是Animal类型：
>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal) True
但是，d不是Husky类型：
>>> isinstance(d, Husky)
False
能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：
>>> isinstance('a', str) True >>> isinstance(123, int) True >>> isinstance(b'a', bytes) True
并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple)) True >>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple)) True
4.3使用dir()
如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
>>> dir('ABC') ['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']
类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回长度。
在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，所以，下面的代码是等价的：
>>> len('ABC') 3 >>> 'ABC'.__len__() 3
我们自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法：
>>> class MyDog(object): ... def __len__(self): ... return 100 ... >>> dog = MyDog() >>> len(dog) 100
剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：
>>> 'ABC'.lower() 'abc'
仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：
>>> class MyObject(object): ... def __init__(self): ... self.x = 9 ... def power(self): ... return self.x * self.x ... >>> obj = MyObject()
紧接着，可以测试该对象的属性：
>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？ True >>> obj.x 9 >>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？ False >>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y' >>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？ True >>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y' 19 >>> obj.y # 获取属性'y' 19
如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：
>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'
可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：
>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404 404
也可以获得对象的方法：
>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？ True >>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power' <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>> >>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn >>> fn # fn指向obj.power <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>> >>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的 81
小结
通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个Python对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：
sum = obj.x + obj.y
就不要写：
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
一个正确的用法的例子如下：
def readImage(fp): if hasattr(fp, 'read'): return readData(fp) return None
假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该fp对象是否存在read方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。hasattr()就派上了用场。
请注意，在Python这类动态语言中，根据鸭子类型，有read()方法，不代表该fp对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。
五、实例属性和类属性
由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。
给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量：
class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name s = Student('Bob') s.score = 90
但是，如果Student类本身需要绑定一个属性呢？可以直接在class中定义属性，这种属性是类属性，归Student类所有：
class Student(object): name = 'Student'
当我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。来测试一下：
>>> class Student(object): ... name = 'Student' ... >>> s = Student() # 创建实例s >>> print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性 Student >>> print(Student.name) # 打印类的name属性 Student >>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性 >>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性 Michael >>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问 Student >>> del s.name # 如果删除实例的name属性 >>> print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了 Student
从上面的例子可以看出，在编写程序的时候，千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字，因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性，但是当你删除实例属性后，再使用相同的名称，访问到的将是类属性。