Python之路： 面向对象

Python是一门面向对象的语言，所以在Python中创建一个类和对象是很容易的。接下来了解一下面像对象的一些基本特征。

面向对象技术简介

  • 类（class）：描述具有相同的属性和方法的对象的集合。定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
  • 类变量：类变量在整个实例中的对象是公用的，对于类的变量定义在类中且在函数体之外。类通常不作为实例变量使用。
  • 数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
  • 方法重载：如果从父类继承的方法不能满足之类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重载。
  • 实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
  • 继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，在是模拟“是一个（is-a）”关系（例图，Dog是一个Animal）。
  • 实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
  • 方法：类中定义的函数。
  • 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。
创建类和对象

 类就是一个模版，模版里可以包含多个函数，函数里实现一些功能 

 

 使用class为关键词来创建一个新类，class之后为类的名称并以冒号结尾，

如下实例：

# 创建类
class Foo:
     
    def Bar(self):
        print 'Bar'
 
    def Hello(self, name):
        print 'i am %s' %name
 
# 根据类Foo创建对象obj
obj = Foo()
obj.Bar()            #执行Bar方法
obj.Hello('wulaoer') #执行Hello方法　
  • 面向对象：【创建对象】 【通过对象执行方法】
  • 函数编程：【执行函数】
总结：函数式的应用场景 -->各个函数之间是独立且无共用的数据

面向对象的三大特性是指：封装、继承和多态。

一、封装

封装就是将内容封装到某个地方，在调用的时候直接调用即可。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
第一步：将内容封装到某处

 

 self 是一个形式参数，当执行 obj1 = Foo('wulaoer', 18 ) 时，self 等于 obj1

                              当执行 obj2 = Foo('wulaoer1', 19 ) 时，self 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，在内存里类似与：

 

 第二步：从某出调用被封装的内容

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('wulaoer', 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('wulaoer1', 19)
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
View Code
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('wulaoer', 18)
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 wulaoer ；self.age 是 18
  
obj2 = Foo('wulaoer1', 73)
obj2.detail()  # Python默认会将obj2传给self参数，即：obj1.detail(obj2)，所以，此时方法内部的 self ＝ obj2，即：self.name 是 wulaoer1 ； self.age 是 19
View Code

 综上所述，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。

练习一：在终端输出如下信息
  • 小明，10岁，男，上山去砍柴
  • 小明，10岁，男，开车去东北
  • 小明，10岁，男，最爱大保健
  • 老李，90岁，男，上山去砍柴
  • 老李，90岁，男，开车去东北
  • 老李，90岁，男，最爱大保健
  • 老张...
def kanchai(name, age, gender):
    print "%s,%s岁,%s,上山去砍柴" %(name, age, gender)


def qudongbei(name, age, gender):
    print "%s,%s岁,%s,开车去东北" %(name, age, gender)


def dabaojian(name, age, gender):
    print "%s,%s岁,%s,最爱大保健" %(name, age, gender)


kanchai('小明', 10, '男')
qudongbei('小明', 10, '男')
dabaojian('小明', 10, '男')


kanchai('老李', 90, '男')
qudongbei('老李', 90, '男')
dabaojian('老李', 90, '男')
函数式编程
class Foo:
    
    def __init__(self, name, age ,gender):
        self.name = name
        self.age = age
        self.gender = gender

    def kanchai(self):
        print "%s,%s岁,%s,上山去砍柴" %(self.name, self.age, self.gender)

    def qudongbei(self):
        print "%s,%s岁,%s,开车去东北" %(self.name, self.age, self.gender)

    def dabaojian(self):
        print "%s,%s岁,%s,最爱大保健" %(self.name, self.age, self.gender)


xiaoming = Foo('小明', 10, '男')
xiaoming.kanchai()
xiaoming.qudongbei()
xiaoming.dabaojian()

laoli = Foo('老李', 90, '男')
laoli.kanchai()
laoli.qudongbei()
laoli.dabaojian()
面向对象

 根据上述可以看出，使用函数式编程，需要在每次执行函数时传入相同的参数，如果参数多的话，有需要复制粘贴了...；而对于面向对象只需要在创建对象时，将所有需要的参数封装到当前对象中，之后使用时在调用，通过self间接去当前对象中取值即可。

练习二：游戏人生程序
1、创建三个游戏人物，分别是：

  • 苍井井，女，18，初始战斗力1000
  • 东尼木木，男，20，初始战斗力1800
  • 波多多，女，19，初始战斗力2500
2、游戏场景，分别：

  • 草丛战斗，消耗200战斗力
  • 自我修炼，增长100战斗力
  • 多人游戏，消耗500战斗力
# -*- coding:utf-8 -*-

# #####################  定义实现功能的类  #####################

class Person:

    def __init__(self, na, gen, age, fig):
        self.name = na
        self.gender = gen
        self.age = age
        self.fight =fig

    def grassland(self):
        """注释：草丛战斗，消耗200战斗力"""

        self.fight = self.fight - 200

    def practice(self):
        """注释：自我修炼，增长100战斗力"""
        
        self.fight = self.fight + 200

    def incest(self):
        """注释：多人游戏，消耗500战斗力"""
        
        self.fight = self.fight - 500

    def detail(self):
        """注释：当前对象的详细情况"""

        temp = "姓名:%s ; 性别:%s ; 年龄:%s ; 战斗力:%s"  % (self.name, self.gender, self.age, self.fight)
        print temp

        
# #####################  开始游戏  #####################

cang = Person('苍井井', '女', 18, 1000)    # 创建苍井井角色
dong = Person('东尼木木', '男', 20, 1800)  # 创建东尼木木角色
bo = Person('波多多', '女', 19, 2500)      # 创建波多多角色

cang.incest() #苍井空参加一次多人游戏
dong.practice()#东尼木木自我修炼了一次
bo.grassland() #波多多参加一次草丛战斗


#输出当前所有人的详细情况
cang.detail()
dong.detail()
bo.detail()


cang.incest() #苍井空又参加一次多人游戏
dong.incest() #东尼木木也参加了一个多人游戏
bo.practice() #波多多自我修炼了一次

#输出当前所有人的详细情况
cang.detail()
dong.detail()
bo.detail()
游戏人生
二、继承

面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用，实现这种重用的方法之一是通过继承机制。继承完全可以理解成类之间的类型和子类型关系。

需要注意的地方：继承语法class派生类名（基类名）：//...基类名写作括号里，基本类是在类定义的时候，在元组之中指明的。

在python中继承中的一些特点：

  • 1：在继承中积累的构造（__init__()方法） 不会被自动调用，它需要在其派生类的构造中亲自专门调用。
  • 2：在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上self参数变量。区别于在类中调用普通函数时并不需要带上self参数
  • 3：python总是首先查找对应类型的方法，如果它不能在派生类中找到对应的方法，它才开始在基类中逐个查找。（先在本类中查找调用的方法，找不到才去基类中找）。
如果在继承元组中列了一个以上的类，那么它就被称作“多重继承”。

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

 上述代码可以看出，吃、喝、拉、撒是猫和狗都具有的功能，而我们却分别的猫和狗的类中编写了两次。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
class Animal:

    def eat(self):
        print "%s 吃 " %self.name

    def drink(self):
        print "%s 喝 " %self.name

    def shit(self):
        print "%s 拉 " %self.name

    def pee(self):
        print "%s 撒 " %self.name


class Cat(Animal):

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.breed ＝ '猫'

    def cry(self):
        print '喵喵叫'

class Dog(Animal):
    
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.breed ＝ '狗'
        
    def cry(self):
        print '汪汪叫'
        

# ######### 执行 #########

c1 = Cat('小白家的小黑猫')
c1.eat()

c2 = Cat('小黑的小白猫')
c2.drink()

d1 = Dog('胖子家的小瘦狗')
d1.eat()
代码实例
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。
注：除了子类和父类的称谓，你可能看到过 派生类 和 基类 ，他们与子类和父类只是叫法不同而已。

 用代码来描述阿狗阿毛的功能：

class Animal:

    def eat(self):
        print "%s 吃 " %self.name

    def drink(self):
        print "%s 喝 " %self.name

    def shit(self):
        print "%s 拉 " %self.name

    def pee(self):
        print "%s 撒 " %self.name


class Cat(Animal):

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.breed ＝ '猫'

    def cry(self):
        print '喵喵叫'

class Dog(Animal):
    
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.breed ＝ '狗'
        
    def cry(self):
        print '汪汪叫'
        

# ######### 执行 #########

c1 = Cat('小白家的小黑猫')
c1.eat()

c2 = Cat('小黑的小白猫')
c2.drink()

d1 = Dog('胖子家的小瘦狗')
d1.eat()
代码实例

 多继承

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
经典类和新式类，从字面上可以看出一个老一个新，新的必然包含了更多的功能，也是之后推荐的写法，从写法上区分的话，如果 当前类或者父类继承了object类，那么该类便是新式类，否则便是经典类。

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
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
三、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，而Python崇尚“鸭子类型”。

class F1:
    pass


class S1(F1):

    def show(self):
        print 'S1.show'


class S2(F1):

    def show(self):
        print 'S2.show'


# 由于在Java或C#中定义函数参数时，必须指定参数的类型
# 为了让Func函数既可以执行S1对象的show方法，又可以执行S2对象的show方法，所以，定义了一个S1和S2类的父类
# 而实际传入的参数是：S1对象和S2对象

def Func(F1 obj):
    """Func函数需要接收一个F1类型或者F1子类的类型"""
    
    print obj.show()
    
s1_obj = S1()
Func(s1_obj) # 在Func函数中传入S1类的对象 s1_obj，执行 S1 的show方法，结果：S1.show

s2_obj = S2()
Func(s2_obj) # 在Func函数中传入Ss类的对象 ss_obj，执行 Ss 的show方法，结果：S2.show
Python伪代码实现Java或C#的多态
class F1:
    pass


class S1(F1):

    def show(self):
        print 'S1.show'


class S2(F1):

    def show(self):
        print 'S2.show'

def Func(obj):
    print obj.show()

s1_obj = S1()
Func(s1_obj) 

s2_obj = S2()
Func(s2_obj) 
Python “鸭子类型”
四、类的成员

类的成员分为三大类：字段、方法和属性

 注：所有成员中，只有普通字段的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。

 字段

字段包括：普通字段和静态字段，他们在定义和使用中有所区别，而最本质的区别是内存中保存的位置不同，
  • 普通字段属于对象
  • 静态字段属于类
class Province:

    # 静态字段
    country ＝ '中国'

    def __init__(self, name):

        # 普通字段
        self.name = name


# 直接访问普通字段
obj = Province('河北省')
print obj.name

# 直接访问静态字段
Province.country
字段的定义和使用

 由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】，在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图：

 由上图可是：

  • 静态字段在内存中只保存一份
  • 普通字段在每个对象中都要保存一份
应用场景： 通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段
方法
方法包括：普通方法、静态方法和类方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同。
  • 普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；
  • 类方法：由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
  • 静态方法：由类调用；无默认参数；
class Foo:

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def ord_func(self):
        """ 定义普通方法，至少有一个self参数 """

        # print self.name
        print '普通方法'

    @classmethod
    def class_func(cls):
        """ 定义类方法，至少有一个cls参数 """

        print '类方法'

    @staticmethod
    def static_func():
        """ 定义静态方法 ，无默认参数"""

        print '静态方法'


# 调用普通方法
f = Foo()
f.ord_func()

# 调用类方法
Foo.class_func()

# 调用静态方法
Foo.static_func()
方法的定义和使用

相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。
不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。
属性　　
如果你已经了解Python类中的方法，那么属性就非常简单了，因为Python中的属性其实是普通方法的变种。
对于属性，有以下三个知识点：
  • 属性的基本使用
  • 属性的两种定义方式
1、属性的基本使用
# ############### 定义 ###############
class Foo:

    def func(self):
        pass

    # 定义属性
    @property
    def prop(self):
        pass
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()

foo_obj.func()
foo_obj.prop   #调用属性
属性的定义和使用

由属性的定义和调用要注意一下几点：
  • 定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
  • 定义时，属性仅有一个self参数
  • 调用时，无需括号
           方法：foo_obj.func()
           属性：foo_obj.prop
注意：属性存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象
        属性由方法变种而来，如果Python中没有属性，方法完全可以代替其功能。
实例：对于主机列表页面，每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上，而是通过分页的功能局部显示，所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即：limit m,n），这个分页的功能包括：
  • 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
  • 根据m 和 n 去数据库中请求数据 
# ############### 定义 ###############
class Pager:
    
    def __init__(self, current_page):
        # 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
        self.current_page = current_page
        # 每页默认显示10条数据
        self.per_items = 10 


    @property
    def start(self):
        val = (self.current_page - 1) * self.per_items
        return val

    @property
    def end(self):
        val = self.current_page * self.per_items
        return val

# ############### 调用 ###############

p = Pager(1)
p.start 就是起始值，即：m
p.end   就是结束值，即：n
View Code
从上述可见，Python的属性的功能是：属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。
2、属性的两种定义方式
属性的定义有两种方式：
  • 装饰器 即：在方法上应用装饰器
  • 静态字段 即：在类中定义值为property对象的静态字段
装饰器方式：在类的普通方法上应用@property装饰器
Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（ 如果类继object，那么该类是新式类 ）
经典类，具有一种@property装饰器（如上一步实例）
# ############### 定义 ###############    
class Goods:

    @property
    def price(self):
        return "wulaoer"
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
result = obj.price  # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
View Code
新式类，具有三种@property装饰器
# ############### 定义 ###############
class Goods(object):

    @property
    def price(self):
        print '@property'

    @price.setter
    def price(self, value):
        print '@price.setter'

    @price.deleter
    def price(self):
        print '@price.deleter'

# ############### 调用 ###############
obj = Goods()

obj.price          # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值

obj.price = 123    # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将  123 赋值给方法的参数

del obj.price      # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
View Code

 注：经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法

      新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法
由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Goods(object):

    def __init__(self):
        # 原价
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    @property
    def price(self):
        # 实际价格 = 原价 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    @price.setter
    def price(self, value):
        self.original_price = value

    @price.deltter
    def price(self, value):
        del self.original_price

obj = Goods()
obj.price         # 获取商品价格
obj.price = 200   # 修改商品原价
del obj.price     # 删除商品原价
实例
静态字段方式，创建值为property对象的静态字段
当使用静态字段的方式创建属性时，经典类和新式类无区别
class Foo:

    def get_bar(self):
        return 'wupeiqi'

    BAR = property(get_bar)

obj = Foo()
reuslt = obj.BAR        # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print reuslt
View Code
property的构造方法中有个四个参数
  • 第一个参数是方法名，调用 对象.属性 时自动触发执行方法
  • 第二个参数是方法名，调用 对象.属性 ＝ XXX 时自动触发执行方法
  • 第三个参数是方法名，调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
  • 第四个参数是字符串，调用 对象.属性.__doc__ ，此参数是该属性的描述信息
class Foo：

    def get_bar(self):
        return 'wulaoer'

    # *必须两个参数
    def set_bar(self, value): 
        return return 'set value' + value

    def del_bar(self):
        return 'wulaoer'

    BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')

obj = Foo()

obj.BAR              # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar
obj.BAR = "alex"     # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入
del Foo.BAR          # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法
obj.BAE.__doc__      # 自动获取第四个参数中设置的值：description...
View Code
 由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Goods(object):

    def __init__(self):
        # 原价
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    def get_price(self):
        # 实际价格 = 原价 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    def set_price(self, value):
        self.original_price = value

    def del_price(self, value):
        del self.original_price

    PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')

obj = Goods()
obj.PRICE         # 获取商品价格
obj.PRICE = 200   # 修改商品原价
del obj.PRICE     # 删除商品原价
实例

 注意：Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性

class WSGIRequest(http.HttpRequest):
    def __init__(self, environ):
        script_name = get_script_name(environ)
        path_info = get_path_info(environ)
        if not path_info:
            # Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing
            # the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to
            # operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force
            # the path like this, but should be harmless.
            path_info = '/'
        self.environ = environ
        self.path_info = path_info
        self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/'))
        self.META = environ
        self.META['PATH_INFO'] = path_info
        self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name
        self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper()
        _, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', ''))
        if 'charset' in content_params:
            try:
                codecs.lookup(content_params['charset'])
            except LookupError:
                pass
            else:
                self.encoding = content_params['charset']
        self._post_parse_error = False
        try:
            content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH'))
        except (ValueError, TypeError):
            content_length = 0
        self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length)
        self._read_started = False
        self.resolver_match = None

    def _get_scheme(self):
        return self.environ.get('wsgi.url_scheme')

    def _get_request(self):
        warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or '
                      '`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2)
        if not hasattr(self, '_request'):
            self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET)
        return self._request

    @cached_property
    def GET(self):
        # The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent.
        raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '')
        return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding)
    
    # ############### 看这里看这里  ###############
    def _get_post(self):
        if not hasattr(self, '_post'):
            self._load_post_and_files()
        return self._post

    # ############### 看这里看这里  ###############
    def _set_post(self, post):
        self._post = post

    @cached_property
    def COOKIES(self):
        raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '')
        return http.parse_cookie(raw_cookie)

    def _get_files(self):
        if not hasattr(self, '_files'):
            self._load_post_and_files()
        return self._files

    # ############### 看这里看这里  ###############
    POST = property(_get_post, _set_post)
    
    FILES = property(_get_files)
    REQUEST = property(_get_request)
Django源码
所以，定义属性共有两种方式，分别是【装饰器】和【静态字段】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
五、类成员的修饰符
类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：
  • 公有成员，在任何地方都能访问
  • 私有成员，只有在类的内部才能方法
私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）
class C:
 
    def __init__(self):
        self.name = '公有字段'
        self.__foo = "私有字段"
私有成员和公有成员的访问限制不同：
静态字段
  • 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
  • 私有静态字段：仅类内部可以访问；
class C:

    name = "公有静态字段"

    def func(self):
        print C.name

class D(C):

    def show(self):
        print C.name


C.name         # 类访问

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问
公有静态字段
class C:

    __name = "公有静态字段"

    def func(self):
        print C.__name

class D(C):

    def show(self):
        print C.__name


C.__name       # 类访问            ==> 错误

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问     ==> 正确

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问   ==> 错误
私有静态字段
普通字段
公有普通字段：对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
私有普通字段：仅类内部可以访问；
ps：如果想要强制访问私有字段，可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问（如：obj._C__foo），不建议强制访问私有成员。
class C:
    
    def __init__(self):
        self.foo = "公有字段"

    def func(self):
        print self.foo 　#　类内部访问

class D(C):
    
    def show(self):
        print self.foo　＃　派生类中访问

obj = C()

obj.foo     # 通过对象访问
obj.func()  # 类内部访问

obj_son = D();
obj_son.show()  # 派生类中访问
公有字段
class C:
    
    def __init__(self):
        self.__foo = "私有字段"

    def func(self):
        print self.foo 　#　类内部访问

class D(C):
    
    def show(self):
        print self.foo　＃　派生类中访问

obj = C()

obj.__foo     # 通过对象访问    ==> 错误
obj.func()  # 类内部访问        ==> 正确

obj_son = D();
obj_son.show()  # 派生类中访问  ==> 错误
私有字段
方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用
ps：非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名

 类的特殊成员

 Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：

 1、__doc__

  表示类的描述信息

class Foo:
    """ 描述类信息，这是用于看片的神奇 """

    def func(self):
        pass

print Foo.__doc__
#输出：类的描述信息
View Code
2. __module__ 和  __class__ 
　　__module__ 表示当前操作的对象在那个模块
　　__class__     表示当前操作的对象的类是什么
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class C:

    def __init__(self):
        self.name = 'wulaoer'
lib/aa.py
from lib.aa import C

obj = C()
print obj.__module__  # 输出 lib.aa，即：输出模块
print obj.__class__      # 输出 lib.aa.C，即：输出类
index.py
3. __init__
　　构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。
class Foo:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.age = 18


obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法
View Code
4. __del__ 
　　析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
class Foo:

    def __del__(self):
        pass
View Code

 5. __call__

　　对象后面加括号，触发执行。
注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()
class Foo:

    def __init__(self):
        pass
    
    def __call__(self, *args, **kwargs):

        print '__call__'


obj = Foo() # 执行 __init__
obj()       # 执行 __call__
View Code
6. __dict__
　　类或对象中的所有成员
上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类，即：

class Province:

    country = 'China'

    def __init__(self, name, count):
        self.name = name
        self.count = count

    def func(self, *args, **kwargs):
        print 'func'

# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print Province.__dict__
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}

obj1 = Province('HeBei',10000)
print obj1.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}

obj2 = Province('HeNan', 3888)
print obj2.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}
View Code
7. __str__
　　如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。
class Foo:

    def __str__(self):
        return 'wulaoer'


obj = Foo()
print obj
# 输出：wulaoer
View Code
8、__getitem__、__setitem__、__delitem__
用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
class Foo(object):
 
    def __getitem__(self, key):
        print '__getitem__',key
 
    def __setitem__(self, key, value):
        print '__setitem__',key,value
 
    def __delitem__(self, key):
        print '__delitem__',key
 
 
obj = Foo()
 
result = obj['k1']      # 自动触发执行 __getitem__
obj['k2'] = 'wulaoer'   # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1']           # 自动触发执行 __delitem__
View Code
9、__getslice__、__setslice__、__delslice__
 该三个方法用于分片操作，如：列表
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
class Foo(object):
 
    def __getslice__(self, i, j):
        print '__getslice__',i,j
 
    def __setslice__(self, i, j, sequence):
        print '__setslice__',i,j
 
    def __delslice__(self, i, j):
        print '__delslice__',i,j
 
obj = Foo()
 
obj[-1:1]                   # 自动触发执行 __getslice__
obj[0:1] = [11,22,33,44]    # 自动触发执行 __setslice__
del obj[0:2]                # 自动触发执行 __delslice__
View Code
10. __iter__ 
用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 __iter__ 
class Foo(object):
    pass


obj = Foo()

for i in obj:
    print i
    
# 报错：TypeError: 'Foo' object is not iterable
第一步
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class Foo(object):
    
    def __iter__(self):
        pass

obj = Foo()

for i in obj:
    print i

# 报错：TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'
第二步
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class Foo(object):

    def __init__(self, sq):
        self.sq = sq

    def __iter__(self):
        return iter(self.sq)

obj = Foo([11,22,33,44])

for i in obj:
    print i
第三步

 以上步骤可以看出，for循环迭代的其实是  iter([11,22,33,44]) ，所以执行流程可以变更为：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
obj = iter([11,22,33,44])
 
for i in obj:
    print i
View Code
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

obj = iter([11,22,33,44])

while True:
    val = obj.next()
    print val
For循环语法内部
11. __new__ 和 __metaclass__
阅读以下代码：
class Foo(object):
 
    def __init__(self):
        pass
 
obj = Foo()   # obj是通过Foo类实例化的对象
View Code
上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。
如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。
print type(obj) # 输出：<class '__main__.Foo'>     表示，obj 对象由Foo类创建
print type(Foo) # 输出：<type 'type'>              表示，Foo类对象由 type 类创建

 所以，obj对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。

那么，创建类就可以有两种方式：

a). 普通方式

class Foo(object):
 
    def func(self):
        print 'hello wulaoer'
View Code

b).特殊方式（type类的构造函数）

def func(self):
    print 'hello wulaoer'
 
Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})
#type第一个参数：类名
#type第二个参数：当前类的基类
#type第三个参数：类的成员
View Code
六、其他相关
1、isinstance(obj, cls)
 检查是否obj是否是类 cls 的对象
class Foo(object):
    pass
 
obj = Foo()
 
isinstance(obj, Foo)
View Code
2、issubclass(sub, super)
检查sub类是否是 super 类的派生类
class Foo(object):
    pass
 
class Bar(Foo):
    pass
 
issubclass(Bar, Foo)
View Code
3、异常处理
3.1、异常基础
在编程过程中为了增加友好性，在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户，而是现实一个提示的页面，通俗来说就是不让用户看见大黄页！！！
try:
    pass
except Exception,ex:
    pass

需求：将用户输入的两个数字相加

while True:
    num1 = raw_input('num1:')
    num2 = raw_input('num2:')
    try:
        num1 = int(num1)
        num2 = int(num2)
        result = num1 + num2
    except Exception, e:
        print '出现异常，信息如下：'
        print e
View Code
3.2、异常种类
python中的异常种类非常多，每个异常专门用于处理某一项异常！！！
AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x
IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件
ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误
IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐
IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5]
KeyError 试图访问字典里不存在的键
KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下
NameError 使用一个还未被赋予对象的变量
SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了）
TypeError 传入对象类型与要求的不符合
UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，
导致你以为正在访问它
ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的
常用异常
ArithmeticError
AssertionError
AttributeError
BaseException
BufferError
BytesWarning
DeprecationWarning
EnvironmentError
EOFError
Exception
FloatingPointError
FutureWarning
GeneratorExit
ImportError
ImportWarning
IndentationError
IndexError
IOError
KeyboardInterrupt
KeyError
LookupError
MemoryError
NameError
NotImplementedError
OSError
OverflowError
PendingDeprecationWarning
ReferenceError
RuntimeError
RuntimeWarning
StandardError
StopIteration
SyntaxError
SyntaxWarning
SystemError
SystemExit
TabError
TypeError
UnboundLocalError
UnicodeDecodeError
UnicodeEncodeError
UnicodeError
UnicodeTranslateError
UnicodeWarning
UserWarning
ValueError
Warning
ZeroDivisionError
更多异常
dic = ["wulaoer", 'alex']
try:
    dic[10]
except IndexError, e:
    print e
实例：IndexError
dic = {'k1':'v1'}
try:
    dic['k20']
except KeyError, e:
    print e
实例：KeyError
s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except ValueError, e:
    print e
实例：ValueError
对于上述实例，异常类只能用来处理指定的异常情况，如果非指定异常则无法处理。
# 未捕获到异常，程序直接报错
 
s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except IndexError,e:
    print e
View Code
所以，写程序时需要考虑到try代码块中可能出现的任意异常，可以这样写：
s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except IndexError,e:
    print e
except KeyError,e:
    print e
except ValueError,e:
    print e 
万能异常 在python的异常中，有一个万能异常：Exception，他可以捕获任意异常，即：
s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except Exception,e:
    print e
接下来你可能要问了，既然有这个万能异常，其他异常是不是就可以忽略了！
答：当然不是，对于特殊处理或提醒的异常需要先定义，最后定义Exception来确保程序正常运行。
s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except KeyError,e:
    print '键错误'
except IndexError,e:
    print '索引错误'
except Exception, e:
    print '错误'
View Code
3.3、异常其他结构
try:
    # 主代码块
    pass
except KeyError,e:
    # 异常时，执行该块
    pass
else:
    # 主代码块执行完，执行该块
    pass
finally:
    # 无论异常与否，最终执行该块
    pass
View Code
3.4、主动触发异常
try:
    raise Exception('错误了。。。')
except Exception,e:
    print e
3.5、自定义异常
class WupeiqiException(Exception):
 
    def __init__(self, msg):
        self.message = msg
 
    def __str__(self):
        return self.message
 
try:
    raise WupeiqiException('我的异常')
except WupeiqiException,e:
    print e
View Code

3.6、断言

# assert 条件
 
assert 1 == 1
 
assert 1 == 2
View Code

 4、反射

 你也可以使用以下函数的方式来访问属性：

  • getattr(obj, name[, default]):访问对象的属性。
  • hasattr(obj,name):检查是否存在一个属性。
  • setattr(obj,name,value):设置一个属性。如果属性不存在，会创建一个新属性。
  • delattr(obj,name):删除属性。
class Foo(object):
 
    def __init__(self):
        self.name = 'wulaoer'
 
    def func(self):
        return 'func'
 
obj = Foo()
 
# #### 检查是否含有成员 ####
hasattr(obj, 'name')
hasattr(obj, 'func')
 
# #### 获取成员 ####
getattr(obj, 'name')
getattr(obj, 'func')
 
# #### 设置成员 ####
setattr(obj, 'age', 18)
setattr(obj, 'show', lambda num: num + 1)
 
# #### 删除成员 ####
delattr(obj, 'name')
delattr(obj, 'func')
View Code
详细解析：
当我们要访问一个对象的成员时，应该是这样操作：
class Foo(object):
 
    def __init__(self):
        self.name = 'alex'
 
    def func(self):
        return 'func'
 
obj = Foo()
 
# 访问字段
obj.name
# 执行方法
obj.func()
View Code

那么问题来了？
a、上述访问对象成员的 name 和 func 是什么？ 
答：是变量名
b、obj.xxx 是什么意思？ 
答：obj.xxx 表示去obj中或类中寻找变量名 xxx，并获取对应内存地址中的内容。
c、需求：请使用其他方式获取obj对象中的name变量指向内存中的值 “alex”
class Foo(object):
 
    def __init__(self):
        self.name = 'alex'
 
# 不允许使用 obj.name
obj = Foo()
View Code
答：有两种方式，如下：
class Foo(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'alex'

    def func(self):
        return 'func'

# 不允许使用 obj.name
obj = Foo()

print obj.__dict__['name']
方式一
class Foo(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'alex'

    def func(self):
        return 'func'

# 不允许使用 obj.name
obj = Foo()

print getattr(obj, 'name')
方式二
d、比较三种访问方式
  • obj.name
  • obj.__dict__['name']
  • getattr(obj, 'name')
答：第一种和其他种比，...
      第二种和第三种比，...
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from wsgiref.simple_server import make_server

class Handler(object):

    def index(self):
        return 'index'

    def news(self):
        return 'news'


def RunServer(environ, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
    url = environ['PATH_INFO']
    temp = url.split('/')[1]
    obj = Handler()
    is_exist = hasattr(obj, temp)
    if is_exist:
        func = getattr(obj, temp)
        ret = func()
        return ret
    else:
        return '404 not found'

if __name__ == '__main__':
    httpd = make_server('', 8001, RunServer)
    print "Serving HTTP on port 8000..."
    httpd.serve_forever()
Web框架实例
结论：反射是通过字符串的形式操作对象相关的成员。一切事物都是对象！！！
类也是对象
class Foo(object):
 
    staticField = "old boy"
 
    def __init__(self):
        self.name = 'wulaoer'
 
    def func(self):
        return 'func'
 
    @staticmethod
    def bar():
        return 'bar'
 
print getattr(Foo, 'staticField')
print getattr(Foo, 'func')
print getattr(Foo, 'bar')
View Code
模块也是对象
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

def dev():
    return 'dev'
home.py
 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3  
 4 """
 5 程序目录：
 6     home.py
 7     index.py
 8  
 9 当前文件：
10     index.py
11 """
12  
13  
14 import home as obj
15  
16 #obj.dev()
17  
18 func = getattr(obj, 'dev')
19 func() 

 设计模式

一、单例模式

单例，顾名思义单个实例。
学习单例之前，首先来回顾下面向对象的内容：
python的面向对象由两个非常重要的两个“东西”组成：类、实例
面向对象场景一：
如：创建三个游戏人物，分别是：
  • 苍井井，女，18，初始战斗力1000
  • 东尼木木，男，20，初始战斗力1800
  • 波多多，女，19，初始战斗力2500
# #####################  定义类  #####################
class Person:

    def __init__(self, na, gen, age, fig):
        self.name = na
        self.gender = gen
        self.age = age
        self.fight =fig

    def grassland(self):
        """注释：草丛战斗，消耗200战斗力"""

        self.fight = self.fight - 200

# #####################  创建实例  #####################

cang = Person('苍井井', '女', 18, 1000)    # 创建苍井井角色
dong = Person('东尼木木', '男', 20, 1800)  # 创建东尼木木角色
bo = Person('波多多', '女', 19, 2500)      # 创建波多多角色
View Code
面向对象场景二：
如：创建对数据库操作的公共类
  • 增
  • 删
  • 改
  • 查
# #### 定义类 ####

class DbHelper(object):

    def __init__(self):
        self.hostname = '1.1.1.1'
        self.port = 3306
        self.password = 'pwd'
        self.username = 'root'

    def fetch(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def create(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def remove(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def modify(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

# #### 操作类 ####

db = DbHelper()
db.create()
View Code
实例：结合场景二实现Web应用程序
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from wsgiref.simple_server import make_server


class DbHelper(object):

    def __init__(self):
        self.hostname = '1.1.1.1'
        self.port = 3306
        self.password = 'pwd'
        self.username = 'root'

    def fetch(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        return 'fetch'

    def create(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        return 'create'

    def remove(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        return 'remove'

    def modify(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        return 'modify'


class Handler(object):

    def index(self):
        # 创建对象
        db = DbHelper()
        db.fetch()
        return 'index'

    def news(self):
        return 'news'


def RunServer(environ, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
    url = environ['PATH_INFO']
    temp = url.split('/')[1]
    obj = Handler()
    is_exist = hasattr(obj, temp)
    if is_exist:
        func = getattr(obj, temp)
        ret = func()
        return ret
    else:
        return '404 not found'

if __name__ == '__main__':
    httpd = make_server('', 8001, RunServer)
    print "Serving HTTP on port 8001..."
    httpd.serve_forever()
Web应用程序实例
对于上述实例，每个请求到来，都需要在内存里创建一个实例，再通过该实例执行指定的方法。
那么问题来了...如果并发量大的话，内存里就会存在非常多功能上一模一样的对象。存在这些对象肯定会消耗内存，对于这些功能相同的对象可以在内存中仅创建一个，需要时都去调用，也是极好的！！！
铛铛 铛铛 铛铛铛铛铛，单例模式出马，单例模式用来保证内存中仅存在一个实例！！！
通过面向对象的特性，构造出单例模式：
# ########### 单例类定义 ###########
class Foo(object):
 
    __instance = None
 
    @staticmethod
    def singleton():
        if Foo.__instance:
            return Foo.__instance
        else:
            Foo.__instance = Foo()
            return Foo.__instance
 
# ########### 获取实例 ###########
obj = Foo.singleton()
View Code

对于Python单例模式，创建对象时不能再直接使用：obj = Foo()，而应该调用特殊的方法：obj = Foo.singleton() 。

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from wsgiref.simple_server import make_server

# ########### 单例类定义 ###########
class DbHelper(object):

    __instance = None

    def __init__(self):
        self.hostname = '1.1.1.1'
        self.port = 3306
        self.password = 'pwd'
        self.username = 'root'

    @staticmethod
    def singleton():
        if DbHelper.__instance:
            return DbHelper.__instance
        else:
            DbHelper.__instance = DbHelper()
            return DbHelper.__instance

    def fetch(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def create(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def remove(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass

    def modify(self):
        # 连接数据库
        # 拼接sql语句
        # 操作
        pass


class Handler(object):

    def index(self):
        obj =  DbHelper.singleton()
        print id(single)
        obj.create()
        return 'index'

    def news(self):
        return 'news'


def RunServer(environ, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
    url = environ['PATH_INFO']
    temp = url.split('/')[1]
    obj = Handler()
    is_exist = hasattr(obj, temp)
    if is_exist:
        func = getattr(obj, temp)
        ret = func()
        return ret
    else:
        return '404 not found'

if __name__ == '__main__':
    httpd = make_server('', 8001, RunServer)
    print "Serving HTTP on port 8001..."
    httpd.serve_forever()
Web应用实例-单例模式

总结：单利模式存在的目的是保证当前内存中仅存在单个实例，避免内存浪费！！！

Python对象销毁（垃圾回收）

python和java语言一样，都引用了计数这一简单技术来追踪内存中的对象。

在python内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。

一个内部跟踪变量，称为一个引用计数器

当对象被创建时，就创建了一个引用计数，当这个对象不再需要时，也就是说，这个对象的引用计数变为0时，它被垃圾回收。但是回收不是“立即”的，有解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收。

a = 40      # 创建对象  <40>
b = a       # 增加引用， <40> 的计数
c = [b]     # 增加引用.  <40> 的计数
 
del a       # 减少引用 <40> 的计数
b = 100     # 减少引用 <40> 的计数
c[0] = -1   # 减少引用 <40> 的计数

 垃圾回收机制不仅针对引用计数为0的对象，同样也可以处理循环引用的情况。循环引用指的是，两个对象相互引用，但是没有其他变量引用他们。这种情况下，仅使用引用计数是不够的。python的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。作为引用计数的补充，垃圾收集器也会留心被分配的总量很大（及未通过引用计数销毁的那些）的对象。这种情况下，解释器会暂停下来，试图清理所有未引用的循环。

 实例

析构函数__del__ , __del__在对象消逝的时候被调用，当对象不再被使用时，__del__方法运行：

#!/usr/bin/python
 
class Point:
   def __init( self, x=0, y=0):
      self.x = x
      self.y = y
   def __del__(self):
      class_name = self.__class__.__name__
      print class_name, "destroyed"
 
pt1 = Point()
pt2 = pt1
pt3 = pt1
print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # 打印对象的id
del pt1
del pt2
del pt3
<pre>
<p>以上实例运行结果如下：</p>
<pre>
3083401324 3083401324 3083401324
Point destroyed

 注意：通常你需要在单独的文件中定义一个类，

重载方法

如果你的父类方法的功能不能满足你的需求，你可以在子类重载你父类的方法：

实例：

#!/usr/bin/python
 
class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print 'Calling parent method'
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print 'Calling child method'
 
c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重载方法

 执行以上代码输出结果如下：

Calling child method

 基础重载方法

下表列出了一些通用的功能，你可以在自己的类重写：

 

 运算符重载

python同样支持运算符重载，实例如下：

#!/usr/bin/python
 
class Vector:
   def __init__(self, a, b):
      self.a = a
      self.b = b
 
   def __str__(self):
      return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)
    
   def __add__(self,other):
      return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)
 
v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
print v1 + v2

 以上代码执行结果如下：

Vector(7,8)

 隐藏数据

在python中实现数据隐藏很简单，不需要在前面加什么关键字，只要把类变量名或成员函数前面加两个下划线即可实现数据隐藏的功能，这样，对于类的实例来说，其变量名和成员函数是不能使用的，对于基类的继承来说，也是隐藏的，这样，其继承类可以定义其一模一样的变量名或成员函数名，而不会引起命名冲突。实例：

#!/usr/bin/python
 
class JustCounter:
   __secretCount = 0
   
   def count(self):
      self.__secretCount += 1
      print self.__secretCount
 
counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print counter.__secretCount

 Python通过改变名称来包含类名：

1
2
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 12, in <module>
    print counter.__secretCount
AttributeError: JustCounter instance has no attribute '__secretCount'

 Python不允许实例化的类访问隐藏数据，但你可以使用object._className__attrName访问属性，将如下代码替换以上代码的最后一行代码：

.........................
print counter._JustCounter__secretCount

 执行以上代码，执行结果如下：

1
2
2

 总结：

以上就是本节对于面向对象初级知识的介绍，总结如下：
  • 面向对象是一种编程方式，此编程方式的实现是基于对 类 和 对象 的使用
  • 类 是一个模板，模板中包装了多个“函数”供使用
  • 对象，根据模板创建的实例（即：对象），实例用于调用被包装在类中的函数
  • 面向对象三大特性：封装、继承和多态
问答专区
问题一：什么样的代码才是面向对象？
答：从简单来说，如果程序中的所有功能都是用 类 和 对象 来实现，那么就是面向对象编程了。
问题二：函数式编程 和 面向对象 如何选择？分别在什么情况下使用？
答：须知：对于 C# 和 Java 程序员来说不存在这个问题，因为该两门语言只支持面向对象编程（不支持函数式编程）。而对于 Python 和 PHP 等语言却同时支持两种编程方式，且函数式编程能完成的操作，面向对象都可以实现；而面向对象的能完成的操作，函数式编程不行（函数式编程无法实现面向对象的封装功能）。
所以，一般在Python开发中，全部使用面向对象 或 面向对象和函数式混合使用
面向对象的应用场景:
1、多函数需使用共同的值，如：数据库的增、删、改、查操作都需要连接数据库字符串、主机名、用户名和密码
class SqlHelper:

    def __init__(self, host, user, pwd):

        self.host = host
        self.user = user
        self.pwd = pwd

    def 增(self):
        # 使用主机名、用户名、密码（self.host 、self.user 、self.pwd）打开数据库连接
        # do something
        # 关闭数据库连接

    def 删(self):
        # 使用主机名、用户名、密码（self.host 、self.user 、self.pwd）打开数据库连接
        # do something
        # 关闭数据库连接

    def 改(self):
        # 使用主机名、用户名、密码（self.host 、self.user 、self.pwd）打开数据库连接
        # do something
        # 关闭数据库连接

    def 查(self):
    # 使用主机名、用户名、密码（self.host 、self.user 、self.pwd）打开数据库连接
        # do something
        # 关闭数据库连接# do something
Demo
2、需要创建多个事物，每个事物属性个数相同，但是值的需求
如：张三、李四、杨五，他们都有姓名、年龄、血型，但其都是不相同。即：属性个数相同，但值不相同
class Person:

    def __init__(self, name ,age ,blood_type):

        self.name = name
        self.age = age
        self.blood_type = blood_type


    def detail(self):
        temp = "i am %s, age %s , blood type %s " % (self.name, self.age, self.blood_type)
        print temp

zhangsan = Person('张三', 18, 'A')
lisi = Person('李四', 73, 'AB')
yangwu = Person('杨五', 84, 'A')
Demo
问题三：类和对象在内存中是如何保存？
答：类以及类中的方法在内存中只有一份，而根据类创建的每一个对象都在内存中需要存一份，大致如下图：

如上图所示，根据类创建对象时，对象中除了封装 name 和 age 的值之外，还会保存一个类对象指针，该值指向当前对象的类。
当通过 obj1 执行 【方法一】 时，过程如下：
根据当前对象中的 类对象指针 找到类中的方法
将对象 obj1 当作参数传给 方法的第一个参数 self 
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wulaoer/p/5034580.html