Python 中的类（1）
在Python中，可以通过class关键字定义自己的类，然后通过自定义的类对象类创建实例对象。
例如，下面创建了一个Student的类，并且实现了这个类的初始化函数”__init__”:
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class
Student(object):
count
= 0
books
= []
def
__init__(self,
name,
age):
self.name
= name
self.age
= age
pass
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接下来就通过上面的Student类来看看Python中类的相关内容。
数据属性
在上面的Student类中，”count””books””name”和”age”都被称为类的数据属性，但是它们又分为类数据属性和实例数据属性。
类数据属性和实例数据属性
首先看一段代码，代码中分别展示了对类数据属性和实例数据属性的访问：
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Student.books.extend(["python",
"javascript"])
print "Student book list: %s"
%Student.books
# class can add class attribute after class defination
Student.hobbies
= ["reading",
"jogging",
"swimming"]
print
"Student hobby list: %s"
%Student.hobbies
print dir(Student)
print
wilber =
Student("Wilber",
28)
print
"%s is %d years old"
%(wilber.name,
wilber.age)
# class instance can add new attribute
# "gender" is the instance attribute only belongs to wilber
wilber.gender
= "male"
print
"%s is %s" %(wilber.name,
wilber.gender)
# class instance can access class attribute
print
dir(wilber)
wilber.books.append("C#")
print
wilber.books
print
will
= Student("Will",
27)
print "%s is %d years old"
%(will.name,
will.age)
# will shares the same class attribute with wilber
# will don't have the "gender" attribute that belongs to wilber
print
dir(will)
print will.books
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通过内建函数dir()，或者访问类的字典属性__dict__，这两种方式都可以查看类有哪些属性，代码的输出为：
对于类数据属性和实例数据属性，可以总结为：
- 类数据属性属于类本身，可以通过类名进行访问/修改
- 类数据属性也可以被类的所有实例访问/修改
- 在类定义之后，可以通过类名动态添加类数据属性，新增的类属性也被类和所有实例共有
- 实例数据属性只能通过实例访问
- 在实例生成后，还可以动态添加实例数据属性，但是这些实例数据属性只属于该实例
特殊的类属性
对于所有的类，都有一组特殊的属性：
| 类属性 | 含义 |
| __name__ | 类的名字（字符串） |
| __doc__ | 类的文档字符串 |
| __bases__ | 类的所有父类组成的元组 |
| __dict__ | 类的属性组成的字典 |
| __module__ | 类所属的模块 |
| __class__ | 类对象的类型 |
通过这些属性，可以得到 Student类的一些信息：
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class
Student(object):
'''
this is a Student class
'''
count
= 0
books
= []
def
__init__(self,
name,
age):
self.name
= name
self.age
= age
pass
print Student.__name__
print
Student.__doc__
print Student.__bases__
print
Student.__dict__
print Student.__module__
print
Student.__class
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代码输出为：
属性隐藏
从上面的介绍了解到，类数据属性属于类本身，被所有该类的实例共享；并且，通过实例可以去访问/修改类属性。但是，在通过实例中访问类属性的时候一定要谨慎，因为可能出现属性”隐藏”的情况。
继续使用上面的Student类，来看看属性隐藏：
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wilber
= Student("Wilber",
28)
print
"Student.count is wilber.count: ",
Student.count
is wilber.count
wilber.count
= 1
print
"Student.count is wilber.count: ",
Student.count
is wilber.count
print Student.__dict__
print
wilber.__dict__
del wilber.count
print
"Student.count is wilber.count: ",
Student.count
is wilber.count
print
wilber.count
+= 3
print "Student.count is wilber.count: ",
Student.count
is wilber.count
print
Student.__dict__
print wilber.__dict__
del wilber.count
print
print
"Student.books is wilber.books: ",
Student.books
is wilber.books
wilber.books
= ["C#",
"Python"]
print
"Student.books is wilber.books: ",
Student.books
is wilber.books
print Student.__dict__
print
wilber.__dict__
del wilber.books
print
"Student.books is wilber.books: ",
Student.books
is wilber.books
print
wilber.books.append("CSS")
print "Student.books is wilber.books: ",
Student.books
is wilber.books
print
Student.__dict__
print wilber.__dict__
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代码的输出为：
分析一下上面代码的输出：
- 对于不可变类型的类属性Student.count，可以通过实例wilber进行访问，并且”Student.count is wilber.count”
- 当通过实例赋值/修改count属性的时候，都将为实例wilber新建一个count实例属性，这时，”Student.count is not wilber.count”
- 当通过”del wilber.count”语句删除实例的count属性后，再次成为”Student.count is wilber.count”
- 同样对于可变类型的类属性Student.books，可以通过实例wilber进行访问，并且”Student. books is wilber. books”
- 当通过实例赋值books属性的时候，都将为实例wilber新建一个books实例属性，这时，”Student. Books is not wilber. books”
- 当通过”del wilber. books”语句删除实例的books属性后，再次成为”Student. books is wilber. books”
- 当通过实例修改books属性的时候，将修改wilber.books指向的内存地址（即Student.books），此时，”Student. Books is wilber. books”
注意，虽然通过实例可以访问类属性，但是，不建议这么做，最好还是通过类名来访问类属性，从而避免属性隐藏带来的不必要麻烦。
方法
在一个类中，可能出现三种方法，实例方法、静态方法和类方法，下面来看看三种方法的不同。
实例方法
实例方法的第一个参数必须是”self”，”self”类似于C++中的”this”。
实例方法只能通过类实例进行调用，这时候”self”就代表这个类实例本身。通过”self”可以直接访问实例的属性。
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class
Student(object):
'''
this is a Student class
'''
count
= 0
books
= []
def
__init__(self,
name,
age):
self.name
= name
self.age
= age
def
printInstanceInfo(self):
print
"%s is %d years old"
%(self.name,
self.age)
pass
wilber
= Student("Wilber",
28)
wilber.printInstanceInfo()
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类方法
类方法以cls作为第一个参数，cls表示类本身，定义时使用@classmethod装饰器。通过cls可以访问类的相关属性。
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class
Student(object):
'''
this is a Student class
'''
count
= 0
books
= []
def
__init__(self,
name,
age):
self.name
= name
self.age
= age
@classmethod
def
printClassInfo(cls):
print
cls.__name__
print
dir(cls)
pass
Student.printClassInfo()
wilber =
Student("Wilber",
28)
wilber.printClassInfo()
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代码的输出为，从这段代码可以看到，类方法可以通过类名访问，也可以通过实例访问。
静态方法
与实例方法和类方法不同，静态方法没有参数限制，既不需要实例参数，也不需要类参数，定义的时候使用@staticmethod装饰器。
同类方法一样，静态法可以通过类名访问，也可以通过实例访问。
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class
Student(object):
'''
this is a Student class
'''
count
= 0
books
= []
def
__init__(self,
name,
age):
self.name
= name
self.age
= age
@staticmethod
def
printClassAttr():
print
Student.count
print
Student.books
pass
Student.printClassAttr()
wilber =
Student("Wilber",
28)
wilber.printClassAttr()
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这三种方法的主要区别在于参数，实例方法被绑定到一个实例，只能通过实例进行调用；但是对于静态方法和类方法，可以通过类名和实例两种方式进行调用。
访问控制
Python中没有访问控制的关键字，例如private、protected等等。但是，在Python编码中，有一些约定来进行访问控制。
单下划线”_”
在Python中，通过单下划线”_”来实现模块级别的私有化，一般约定以单下划线”_”开头的变量、函数为模块私有的，也就是说”from moduleName import *”将不会引入以单下划线”_”开头的变量、函数。
现在有一个模块lib.py，内容用如下，模块中一个变量名和一个函数名分别以”_”开头：
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numA
= 10
_numA =
100
def printNum():
print
"numA is:",
numA
print
"_numA is:",
_numA
def _printNum():
print
"numA is:",
numA
print "_numA is:",
_numA
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当通过下面代码引入lib.py这个模块后，所有的以”_”开头的变量和函数都没有被引入，如果访问将会抛出异常：
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from
lib import
*
print numA
printNum()
print
_numA
#print _printNum()
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双下划线”__”
对于Python中的类属性，可以通过双下划线”__”来实现一定程度的私有化，因为双下划线开头的属性在运行时会被”混淆”（mangling）。
在Student类中，加入了一个”__address”属性：
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class
Student(object):
def
__init__(self,
name,
age):
self.name
= name
self.age
= age
self.__address
= "Shanghai"
pass
wilber
= Student("Wilber",
28)
print wilber.__address
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当通过实例wilber访问这个属性的时候，就会得到一个异常，提示属性”__address”不存在。
其实，通过内建函数dir()就可以看到其中的一些原由，”__address”属性在运行时，属性名被改为了”_Student__address”（属性名前增加了单下划线和类名）
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>>>
wilber =
Student("Wilber",
28)
>>> dir(wilber)
['_Student__address',
'__class__',
'__delattr__',
'__dict__',
'__doc__',
'__form
at__',
'__getattribute__',
'__hash__',
'__init__',
'__module__',
'__new__',
'__r
educe__',
'__reduce_ex__',
'__repr__',
'__setattr__',
'__sizeof__',
'__str__',
'
__subclasshook__',
'__weakref__',
'age',
'name']
>>>
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所以说，即使是双下划线，也没有实现属性的私有化，因为通过下面的方式还是可以直接访问”__address”属性：
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>>>
wilber =
Student("Wilber",
28)
>>> print
wilber._Student__address
Shanghai
>>>
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双下划线的另一个重要的目地是，避免子类对父类同名属性的冲突。
看下面一个例子：
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class
A(object):
def
__init__(self):
self.__private()
self.public()
def
__private(self):
print
'A.__private()'
def
public(self):
print
'A.public()'
class B(A):
def
__private(self):
print
'B.__private()'
def
public(self):
print
'B.public()'
b
= B()
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当实例化B的时候，由于没有定义__init__函数，将调用父类的__init__，但是由于双下划线的”混淆”效果，”self.__private()”将变成 “self._A__private()”。
看到这里，就清楚为什么会有如下输出了：
“_”和” __”的使用 更多的是一种规范/约定，不没有真正达到限制的目的：
“_”：以单下划线开头的表示的是protected类型的变量，即只能允许其本身与子类进行访问；同时表示弱内部变量标示，如，当使用”from moduleNmae import *”时，不会将以一个下划线开头的对象引入。
“__”：双下划线的表示的是私有类型的变量。只能是允许这个类本身进行访问了，连子类也不可以，这类属性在运行时属性名会加上单下划线和类名。