本篇内容：
常用模块的补充
python面相对象
一。常用模块补充
1.configparser模块
configparser 用于处理特定格式的文件，起内部是调用open（）来实现的，他的使用场景是操作特定格式的文件。
特定的格式如下：
＃ [section1] ＃节点名称 k1 = v1 ＃值1 k2 = v2 ＃值2 [section2] ＃节点名称 k1 = v1 ＃值
- 获取文件中的所有节点
##configparser 模块使用 #1.获取所有的节点 import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.txt',encoding='utf-8') ret = config.sections() print(ret) ＃显示如下： ['section1', 'section2'] Process finished with exit code 0
- 获取指定节点下的所有键值
import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.txt',encoding='utf-8') #2.获取指定节点下所有的值对 ret2 = config.items("section1") print(ret2) ＃显示如下： [('k1', 'v1'), ('k2', 'v2')] Process finished with exit code 0
- 获取指定节点下的所有键
import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.txt',encoding='utf-8') #3获取指定节点下所有的键 ret3 = config.options("section1") print(ret3) ＃显示如下： ['k1', 'k2'] Process finished with exit code 0
- 获取指定节点下指定key的值
import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.txt',encoding='utf-8') # #4.获取指定节点下key的 值 v = config.get('section1','k1') print(v) #v = config.getint('name','name') # 这种方法也可以获取到值，只是类型不同 #v = config.getfloat('name','name') #v = config.getboolean('name','name') ＃显示如下： v1 Process finished with exit code 0
- 检查节点是否存在，删除节点，添加节点
import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.txt',encoding='utf-8') #4.检查,删除,添加节点 #检查 has_sec = config.has_section('name') print(has_sec) # #添加 config.add_section("test") config.write(open("config.txt","w",encoding='utf-8')) #删除节点: config.remove_section("test") config.write(open("config.txt","w",encoding='utf-8'))
- 检查删除指定组内的键值对：
import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.txt',encoding='utf-8') ##检查,删除,设置 指定组内的键值对 #检查 has_opt = config.has_option('section1', 'k1') print(has_opt) # # 删除 config.remove_option('section1', 'k1') config.write(open("config.txt","w",encoding='utf-8')) #设置 config.set('section1', 'k10', "123") config.write(open("config.txt","w",encoding='utf-8')
2.上档次的xml模块（可以很屌的写个配置文件）
在电子计算机中，标记指计算机所能理解的信息符号，通过此种标记，计算机之间可以处理包含各种的信息比如文章等。它可以用来标记数据、定义数据类型，允许用户对自己的标记语言进行定义，是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，XML文件格式如下：
<data>
<country name="Liechtenstein">
<rank updated="yes">2</rank>
<year>2023</year>
<gdppc>141100</gdppc>
<neighbor direction="E" name="Austria" />
<neighbor direction="W" name="Switzerland" />
</country>
<country name="Singapore">
<rank updated="yes">5</rank>
<year>2026</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor direction="N" name="Malaysia" />
</country>
<country name="Panama">
<rank updated="yes">69</rank>
<year>2026</year>
<gdppc>13600</gdppc>
<neighbor direction="W" name="Costa Rica" />
<neighbor direction="E" name="Colombia" />
</country>
</data>
- 先加载成xml对象
from xml.etree import ElementTree as ET # 先打开文件加载 # 再将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() root = ET.XML(str_xml)
from xml.etree import ElementTree as ET # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot()
- 在操作xml对象
在mxl标签与标签之间是可以嵌套的，然而对于每个节点的操作功能是相同的，如下的功能都能使用。
class Element: """An XML element. This class is the reference implementation of the Element interface. An element's length is its number of subelements. That means if you want to check if an element is truly empty, you should check BOTH its length AND its text attribute. The element tag, attribute names, and attribute values can be either bytes or strings. *tag* is the element name. *attrib* is an optional dictionary containing element attributes. *extra* are additional element attributes given as keyword arguments. Example form: <tag attrib>text<child/>...</tag>tail """ 当前节点的标签名 tag = None """The element's name.""" 当前节点的属性 attrib = None """Dictionary of the element's attributes.""" 当前节点的内容 text = None """ Text before first subelement. This is either a string or the value None. Note that if there is no text, this attribute may be either None or the empty string, depending on the parser. """ tail = None """ Text after this element's end tag, but before the next sibling element's start tag. This is either a string or the value None. Note that if there was no text, this attribute may be either None or an empty string, depending on the parser. """ def __init__(self, tag, attrib={}, **extra): if not isinstance(attrib, dict): raise TypeError("attrib must be dict, not %s" % ( attrib.__class__.__name__,)) attrib = attrib.copy() attrib.update(extra) self.tag = tag self.attrib = attrib self._children = [] def __repr__(self): return "<%s %r at %#x>" % (self.__class__.__name__, self.tag, id(self)) def makeelement(self, tag, attrib): 创建一个新节点 """Create a new element with the same type. *tag* is a string containing the element name. *attrib* is a dictionary containing the element attributes. Do not call this method, use the SubElement factory function instead. """ return self.__class__(tag, attrib) def copy(self): """Return copy of current element. This creates a shallow copy. Subelements will be shared with the original tree. """ elem = self.makeelement(self.tag, self.attrib) elem.text = self.text elem.tail = self.tail elem[:] = self return elem def __len__(self): return len(self._children) def __bool__(self): warnings.warn( "The behavior of this method will change in future versions. " "Use specific 'len(elem)' or 'elem is not None' test instead.", FutureWarning, stacklevel=2 ) return len(self._children) != 0 # emulate old behaviour, for now def __getitem__(self, index): return self._children[index] def __setitem__(self, index, element): # if isinstance(index, slice): # for elt in element: # assert iselement(elt) # else: # assert iselement(element) self._children[index] = element def __delitem__(self, index): del self._children[index] def append(self, subelement): 为当前节点追加一个子节点 """Add *subelement* to the end of this element. The new element will appear in document order after the last existing subelement (or directly after the text, if it's the first subelement), but before the end tag for this element. """ self._assert_is_element(subelement) self._children.append(subelement) def extend(self, elements): 为当前节点扩展 n 个子节点 """Append subelements from a sequence. *elements* is a sequence with zero or more elements. """ for element in elements: self._assert_is_element(element) self._children.extend(elements) def insert(self, index, subelement): 在当前节点的子节点中插入某个节点，即：为当前节点创建子节点，然后插入指定位置 """Insert *subelement* at position *index*.""" self._assert_is_element(subelement) self._children.insert(index, subelement) def _assert_is_element(self, e): # Need to refer to the actual Python implementation, not the # shadowing C implementation. if not isinstance(e, _Element_Py): raise TypeError('expected an Element, not %s' % type(e).__name__) def remove(self, subelement): 在当前节点在子节点中删除某个节点 """Remove matching subelement. Unlike the find methods, this method compares elements based on identity, NOT ON tag value or contents. To remove subelements by other means, the easiest way is to use a list comprehension to select what elements to keep, and then use slice assignment to update the parent element. ValueError is raised if a matching element could not be found. """ # assert iselement(element) self._children.remove(subelement) def getchildren(self): 获取所有的子节点（废弃） """(Deprecated) Return all subelements. Elements are returned in document order. """ warnings.warn( "This method will be removed in future versions. " "Use 'list(elem)' or iteration over elem instead.", DeprecationWarning, stacklevel=2 ) return self._children def find(self, path, namespaces=None): 获取第一个寻找到的子节点 """Find first matching element by tag name or path. *path* is a string having either an element tag or an XPath, *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name. Return the first matching element, or None if no element was found. """ return ElementPath.find(self, path, namespaces) def findtext(self, path, default=None, namespaces=None): 获取第一个寻找到的子节点的内容 """Find text for first matching element by tag name or path. *path* is a string having either an element tag or an XPath, *default* is the value to return if the element was not found, *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name. Return text content of first matching element, or default value if none was found. Note that if an element is found having no text content, the empty string is returned. """ return ElementPath.findtext(self, path, default, namespaces) def findall(self, path, namespaces=None): 获取所有的子节点 """Find all matching subelements by tag name or path. *path* is a string having either an element tag or an XPath, *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name. Returns list containing all matching elements in document order. """ return ElementPath.findall(self, path, namespaces) def iterfind(self, path, namespaces=None): 获取所有指定的节点，并创建一个迭代器（可以被for循环） """Find all matching subelements by tag name or path. *path* is a string having either an element tag or an XPath, *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name. Return an iterable yielding all matching elements in document order. """ return ElementPath.iterfind(self, path, namespaces) def clear(self): 清空节点 """Reset element. This function removes all subelements, clears all attributes, and sets the text and tail attributes to None. """ self.attrib.clear() self._children = [] self.text = self.tail = None def get(self, key, default=None): 获取当前节点的属性值 """Get element attribute. Equivalent to attrib.get, but some implementations may handle this a bit more efficiently. *key* is what attribute to look for, and *default* is what to return if the attribute was not found. Returns a string containing the attribute value, or the default if attribute was not found. """ return self.attrib.get(key, default) def set(self, key, value): 为当前节点设置属性值 """Set element attribute. Equivalent to attrib[key] = value, but some implementations may handle this a bit more efficiently. *key* is what attribute to set, and *value* is the attribute value to set it to. """ self.attrib[key] = value def keys(self): 获取当前节点的所有属性的 key """Get list of attribute names. Names are returned in an arbitrary order, just like an ordinary Python dict. Equivalent to attrib.keys() """ return self.attrib.keys() def items(self): 获取当前节点的所有属性值，每个属性都是一个键值对 """Get element attributes as a sequence. The attributes are returned in arbitrary order. Equivalent to attrib.items(). Return a list of (name, value) tuples. """ return self.attrib.items() def iter(self, tag=None): 在当前节点的子孙中根据节点名称寻找所有指定的节点，并返回一个迭代器（可以被for循环）。 """Create tree iterator. The iterator loops over the element and all subelements in document order, returning all elements with a matching tag. If the tree structure is modified during iteration, new or removed elements may or may not be included. To get a stable set, use the list() function on the iterator, and loop over the resulting list. *tag* is what tags to look for (default is to return all elements) Return an iterator containing all the matching elements. """ if tag == "*": tag = None if tag is None or self.tag == tag: yield self for e in self._children: yield from e.iter(tag) # compatibility def getiterator(self, tag=None): # Change for a DeprecationWarning in 1.4 warnings.warn( "This method will be removed in future versions. " "Use 'elem.iter()' or 'list(elem.iter())' instead.", PendingDeprecationWarning, stacklevel=2 ) return list(self.iter(tag)) def itertext(self): 在当前节点的子孙中根据节点名称寻找所有指定的节点的内容，并返回一个迭代器（可以被for循环）。 """Create text iterator. The iterator loops over the element and all subelements in document order, returning all inner text. """ tag = self.tag if not isinstance(tag, str) and tag is not None: return if self.text: yield self.text for e in self: yield from e.itertext() if e.tail: yield e.tail 节点功能一览表
根据以上功能我们来是使用他具体来操作下
- 遍历xml文档中的内容
from xml.etree import ElementTree as ET 方法一解析 """ # 打开文件，读取XML内容 --打开先读取 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) """ 方法二解析 # 直接解析xml文件 --直接操作文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 -- root = tree.getroot() ### 操作 #标签为tag # 顶层标签 print(root.tag) # 遍历XML文档的第二层 for child in root: # 第二层节点的标签名称和标签属性 print(child.tag, child.attrib) # 遍历XML文档的第三层 for i in child: # 第二层节点的标签名称和内容 print(i.tag,i.text) #如此循环
遍历制定节点：
from xml.etree import ElementTree as ET 方法一解析 """ # 打开文件，读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) """ 方法二解析 # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot() ### 操作 # 顶层标签 print(root.tag) # 遍历XML中所有的year节点 for node in root.iter('year'): # 节点的标签名称和内容 print(node.tag, node.text)
- 改变节点内容：包括修该，删除等
所有对xml对象内容的修该都是直接操作内存中的内容，因此要想改变文件中的内容就得要重新写入了
修该节点的内容：
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析方式一 ############ # 打开文件，读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) ############ 操作 ############ # 顶层标签 print(root.tag) # 循环所有的year节点 for node in root.iter('year'): # 将year节点中的内容自增一 new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) # 设置属性 node.set('name', 'alex') node.set('age', '18') # 删除属性 del node.attrib['name'] 保存文件 tree = ET.ElementTree(root) tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析方式二 ############ # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot() ############ 操作 ############ # 顶层标签 print(root.tag) # 循环所有的year节点 for node in root.iter('year'): # 将year节点中的内容自增一 new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) # 设置属性 node.set('name', 'alex') node.set('age', '18') # 删除属性 del node.attrib['name'] ############ 保存文件 ############ tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
删除节点操作
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析字符串方式打开 ############ # 打开文件，读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) 操作 # 顶层标签 print(root.tag) # 遍历data下的所有country节点 for country in root.findall('country'): # 获取每一个country节点下rank节点的内容 rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: # 删除指定country节点 root.remove(country) 保存文件 tree = ET.ElementTree(root) tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
from xml.etree import ElementTree as ET 解析文件方式 # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot() 操作 # 顶层标签 print(root.tag) # 遍历data下的所有country节点 for country in root.findall('country'): # 获取每一个country节点下rank节点的内容 rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: # 删除指定country节点 root.remove(country) 保存文件 tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8') 解析文件方式打开，删除，保存
创建xml文档
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建节点大儿子 son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) tree = ET.ElementTree(root) tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False) 创建方式（一）
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建大儿子 # son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 # son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 # grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'}) # grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) tree = ET.ElementTree(root) tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False) 创建方式（二）
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建节点大儿子 son1 = ET.SubElement(root, "son", attrib={'name': '儿1'}) # 创建小儿子 son2 = ET.SubElement(root, "son", attrib={"name": "儿2"}) # 在大儿子中创建一个孙子 grandson1 = ET.SubElement(son1, "age", attrib={'name': '儿11'}) grandson1.text = '孙子' et = ET.ElementTree(root) #生成文档对象 et.write("test.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True, short_empty_elements=False) 创建方式（三）
如上的方式中创建的xml文档是没有缩进的，下面是 银角 提供的添加缩进方法
from xml.etree import ElementTree as ET from xml.dom import minidom def prettify(elem): """将节点转换成字符串，并添加缩进。 """ rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return reparsed.toprettyxml(indent=" ") # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建大儿子 # son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 # son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 # grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'}) # grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) raw_str = prettify(root) f = open("xxxoo.xml",'w',encoding='utf-8') f.write(raw_str) f.close()
3.shutil
高级的文件文件夹压缩处理模块
与拷贝文件相关功能
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) #将文件内容拷贝到另一个文件中 import shutil shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w')) #### shutil.copyfile(src, dst) 拷贝文件 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #### shutil.copymode(src, dst) 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #### shutil.copystat(src, dst) 仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #### shutil.copy(src, dst) 拷贝文件和权限 import shutil shutil.copy('f1.log', 'f2.log') #### shutil.copy2(src, dst) 拷贝文件和状态信息 import shutil shutil.copy2('f1.log', 'f2.log') #### shutil.ignore_patterns(*patterns) shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) 递归的去拷贝文件夹 import shutil shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))
删除和移动相关功能：
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]) 递归的去删除文件 import shutil shutil.rmtree('folder1') #### shutil.move(src, dst) 递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。 import shutil shutil.move('folder1', 'folder3')
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
- base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
如：www =>保存至当前路径
如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/ - format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
- root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
- owner： 用户，默认当前用户
- group： 组，默认当前组
- logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
关于zipfile 和 tarfile
import zipfile # 压缩 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w') z.write('a.log') z.write('data.data') z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r') z.extractall() z.close() zipfile解压缩
import tarfile # 压缩 tar = tarfile.open('your.tar','w') tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/bbs2.log', arcname='bbs2.log') tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/cmdb.log', arcname='cmdb.log') tar.close() # 解压 tar = tarfile.open('your.tar','r') tar.extractall() # 可设置解压地址 tar.close() tarfile解压缩
4.subprocess 系统执行命令
简单的相关功能如下：
call 执行命令，返回状态码 ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False) ret = subprocess.call("ls -l", shell=True) #### check_call 执行命令，如果执行状态码是 0 ，则返回0，否则抛异常 subprocess.check_call(["ls", "-l"]) subprocess.check_call("exit 1", shell=True) #### check_output 执行命令，如果状态码是 0 ，则返回执行结果，否则抛异常 subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"]) subprocess.check_output("exit 1", shell=True)
相对复杂的执行功能
subprocess.Popen(...)
用于执行复杂的系统命令
参数：
- args：shell命令，可以是字符串或者序列类型（如：list，元组）
- bufsize：指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他 缓冲区大小,负值 系统缓冲
- stdin, stdout, stderr：分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄
- preexec_fn：只在Unix平台下有效，用于指定一个可执行对象（callable object），它将在子进程运行之前被调用
- close_sfs：在windows平台下，如果close_fds被设置为True，则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。
所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。 - shell：同上
- cwd：用于设置子进程的当前目录
- env：用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。
- universal_newlines：不同系统的换行符不同，True -> 同意使用
- startupinfo与createionflags只在windows下有效
将被传递给底层的CreateProcess()函数，用于设置子进程的一些属性，如：主窗口的外观，进程的优先级等等
import subprocess ret1 = subprocess.Popen(["mkdir","t1"]) ret2 = subprocess.Popen("mkdir t2", shell=True)
终端输入的命令分为两种：
- 输入即可得到输出，如：ifconfig
- 输入进行某环境，依赖再输入，如：python
import subprocess
obj = subprocess.Popen("mkdir t3", shell=True, cwd='/home/dev',)
###
import subprocess
obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True)
obj.stdin.write("print(1)
")
obj.stdin.write("print(2)")
obj.stdin.close()
cmd_out = obj.stdout.read()
obj.stdout.close()
cmd_error = obj.stderr.read()
obj.stderr.close()
print(cmd_out)
print(cmd_error)
###
import subprocess
obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True)
obj.stdin.write("print(1)
")
obj.stdin.write("print(2)")
out_error_list = obj.communicate()
print(out_error_list)
###
import subprocess
obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True)
out_error_list = obj.communicate('print("hello")')
print(out_error_list)
####################################################################
面向对象
####################################################################
python的面向对象编程
我们之前的编码方式：
我们以一个现实的使用场景来举例子说明，实现一个对数据库的增删改查
面向过程是这样的，根据业务逻辑代码从上到下罗列代码。面向过程编程最易被初学者接受，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发过程中最常见的操作就是粘贴复制，即：将之前实现的代码块复制到现需功能处。
if xx: xxxxxx elif xx: xxxxxx elif xxx: xxxxxx elif xx: xxxxxx elif xxx: xxxxxx 等等等等等等等等
函数式编程是这样的。增强代码的重用性和可读性
##函数式编程 def select(sql): print("selcet") print("参数",sql) def add(sql): print("add") print("参数", sql) def delete(sql): print("delete") print("参数", sql) def get(sql): print("get") print("参数", sql) select("select * from a")
现在面向对象是这样的（Object Oriented Programming，OOP，面向对象程序设计）
##2.面向对象 class sqlhelper: def select(self,sql): print(self.hhhost) print("selcet") print("参数", sql) def add(self,sql): print("add") print("参数", sql) def delete(self,sql): print("delete") print("参数", sql) def get(self,sql): print("get") print("参数", sql) obj = sqlhelper() obj.hhhost = "www.abc.com" obj.uusername = "zhaowencheng" obj.select("seletc * from a") print("="*80)
首先来学习如何创建类和对象
面向对象编程是一种编程方式，此编程方式的落地需要使用 “类” 和 “对象” 来实现，所以，面向对象编程其实就是对 “类” 和 “对象” 的使用。
- 类就是一个模板，模板里可以包含多个函数，函数里实现一些功能，其中这些函数在类里可以称为方法。
- 对象则是根据模板创建的实例，通过实例对象可以执行类中的函数
如下图为创建类（class）的函数：
如上图表示 ，class 为关键字 ，另外类中的函数中必须有一个参数 self，这个与对象的特性“封装”有关。其中类中定义的函数又叫做方法。
根据上面的例子我们可以对比函数式编程和面向对象编程-发现并没有实现简化其实他们的使用场景主要区别如下：
函数式的应用场景 --> 各个函数之间是独立且无共用的数据 ，当各个函数有共享的数据时就可以用到面向对象了。
面向对象的特性
1.特性之 封装
封装就是将某些内容封装到制定的地方等用的时候在到指定的地方去拿
所以，在使用面向对象的封装特性时，需要：
- 将内容封装到某处
- 从某处调用被封装的内容
过程如下：
首先将内容封装到某处：
self 是一个形式参数 当执行 ：
obj1 = Foo（"赵文成","25"） 时 self 就等于 obj1
obj2 = Foo（"李雷","25"） 时 self 就等于 obj2
所以，内容其实被封装到了对象 obj1 和 obj2 中，每个对象中都有 name 和 age 属性。
其次是在某处拿来使用：
调用被封装的内容时，有两种情况：
- 通过对象直接调用
- 通过self间接调用
（1、通过对象直接调用被封装的内容
上图展示了对象 obj1 和 obj2 在内存中保存的方式，根据保存格式可以如此调用被封装的内容：对象.属性名
class Foo: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age obj1 = Foo('wupeiqi', 18) print obj1.name # 直接调用obj1对象的name属性 print obj1.age # 直接调用obj1对象的age属性 obj2 = Foo('alex', 73) print obj2.name # 直接调用obj2对象的name属性 print obj2.age # 直接调用obj2对象的age属性
（2、通过self间接调用被封装的内容
执行类中的方法时，需要通过self间接调用被封装的内容
class Foo: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def detail(self): print self.name print self.age obj1 = Foo('赵文成', 25) obj1.detail() # Python默认会将obj1传给self参数，即：obj1.detail(obj1)，所以，此时方法内部的 self ＝ obj1，即：self.name 是 赵文成；self.age 是 25
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。
2.特性之 继承
继承，面向对象中的继承和现实生活中的继承相同，下辈继承上辈的属性
下面通过一个例子来说明（金角的例子）
例如：
猫可以：喵喵叫、吃、喝、拉、撒
狗可以：汪汪叫、吃、喝、拉、撒
如果我们要分别为猫和狗创建一个类，那么就需要为 猫 和 狗 实现他们所有的功能，如下所示：
class 猫： def 喵喵叫(self): print '喵喵叫' def 吃(self): # do something def 喝(self): # do something def 拉(self): # do something def 撒(self): # do something class 狗： def 汪汪叫(self): print '喵喵叫' def 吃(self): # do something def 喝(self): # do something def 拉(self): # do something def 撒(self): # do something 伪代码
然而我们可以看出，狗和猫都有吃喝拉撒这些方法
如果使用 继承 的思想，如下实现：
动物：吃、喝、拉、撒
猫：喵喵叫（猫继承动物的功能）
狗：汪汪叫（狗继承动物的功能）
class 动物: def 吃(self): # do something def 喝(self): # do something def 拉(self): # do something def 撒(self): # do something # 在类后面括号中写入另外一个类名，表示当前类继承另外一个类 class 猫(动物)： def 喵喵叫(self): print '喵喵叫' # 在类后面括号中写入另外一个类名，表示当前类继承另外一个类 class 狗(动物)： def 汪汪叫(self): print '喵喵叫' 伪代码
所以，对于面向对象的继承来说，其实就是将多个类共有的方法提取到父类中，子类仅需继承父类而不必一一实现每个方法。
子类和父类也可以称为派生类和基类
如上为简单的单继承
多继承如下：如果一个类有多个继承
- 是否可以继承多个类
- 如果继承的多个类每个类中都定了相同的函数，那么那一个会被使用呢？
1、Python的类可以继承多个类，Java和C#中则只能继承一个类
2、Python的类如果继承了多个类，那么其寻找方法的方式有两种，分别是：深度优先和广度优先
- 当类是经典类时，多继承情况下，会按照深度优先方式查找
- 当类是新式类时，多继承情况下，会按照广度优先方式查找
对于如何区分经典类和新式类如下：
class D: def bar(self): print 'D.bar' class C(D): def bar(self): print 'C.bar' class B(D): def bar(self): print 'B.bar' class A(B, C): def bar(self): print 'A.bar' a = A() # 执行bar方法时 # 首先去A类中查找，如果A类中没有，则继续去B类中找，如果B类中么有，则继续去D类中找，如果D类中么有，则继续去C类中找，如果还是未找到，则报错 # 所以，查找顺序：A --> B --> D --> C # 在上述查找bar方法的过程中，一旦找到，则寻找过程立即中断，便不会再继续找了 a.bar() 经典类多继承
class D(object): def bar(self): print 'D.bar' class C(D): def bar(self): print 'C.bar' class B(D): def bar(self): print 'B.bar' class A(B, C): def bar(self): print 'A.bar' a = A() # 执行bar方法时 # 首先去A类中查找，如果A类中没有，则继续去B类中找，如果B类中么有，则继续去C类中找，如果C类中么有，则继续去D类中找，如果还是未找到，则报错 # 所以，查找顺序：A --> B --> C --> D # 在上述查找bar方法的过程中，一旦找到，则寻找过程立即中断，便不会再继续找了 a.bar() 新式类多继承
对于以上的说明：
经典类：首先去A类中查找，如果A类中没有，则继续去B类中找，如果B类中么有，则继续去D类中找，如果D类中么有，则继续去C类中找，如果还是未找到，则报错
新式类：首先去A类中查找，如果A类中没有，则继续去B类中找，如果B类中么有，则继续去C类中找，如果C类中么有，则继续去D类中找，如果还是未找到，则报错
注意：在上述查找过程中，一旦找到，则寻找过程立即中断，便不会再继续找了
如下两种继承关系顺序： 红线表示的是继承关系，而数字表示的是查找顺序
3.特性之 多态
Pyhon不支持多态并且也用不到多态，多态的概念是应用于Java和C#这一类强类型语言中