在开始之前，我一直企图找到一个通俗直观的例子来介绍面向对象。找来找去，发现什么都可以是面向对象，什么又都不是面向对象。后来我发现，人类认识社会的方式更多的就是面向对象的方式。“物以类聚、人以群分”，这句话好像给我们的面向对象有很好的诠释。会飞的是鸟类，会游的是鱼类。人们总是很会捕捉生活中各种事物的特征，并进行分类。这其实就是一种面向对象的思想。
不同的对象总是有着不同的特征，同一类的对象总是有着相似或者相同的特征
有一句话叫做“一切皆对象“，这就意味着编程要进阶，面向对象是我们绕不过去的坎。
目标：把大象装进冰箱
面向过程是一种以事件为中心的编程思想，编程的时候把解决问题的步骤分析出来，并且按步骤实现。
在这里面：我们的事件是把大象装进冰箱，所以我们需要把这件事情拆成各个小步骤，并且实现每个小步骤
a = "大象"
open_ice_door() # 开冰箱门，需要自己实现开冰箱门的函数
push(a) # 推大象进入
close_ice_door() # 关冰箱门，需要自己实现关冰箱门的函数
那如果是把大象装进洗衣机呢？
a = "大象"
open_washer _door() # 开洗衣机门，需要自己实现开洗衣机门的函数
push(a) # 推大象进入
close_washer_door() # 关洗衣机门，需要自己实现关洗衣机门的函数
那如果是把大象装进铁笼呢？
a = "大象"
open_hot_door() # 开铁笼门，需要自己实现开铁笼门的函数
push(a) # 推大象进入
close_hot_door() # 关铁笼门，需要自己实现关铁笼门的函数
那我要是想，今天关冰箱、明天关洗衣机、后天关铁笼呢？我要是想关狮子、老虎呢？我要是想冰箱关大象、洗衣机关狮子、笼子关老虎呢？
我们发现，需求会越来越复杂，代码量越来越多，重复代码也越来越多，而且真正复杂的场景下，我们是没办法写出完整的面向过程的代码的。
这个时候，聪明的开发者们，就开始发挥自己的聪明才智了。
他们发现，这件事情本质就是：把一个动物关进一个容器里面，这个容器可以开门也可以关门，开门和关门这个动作是一样的，而且这个容器是可以复用的。
上面的任务中：我们需要自己创造冰箱、洗衣机、笼子，并且实现开关门方法。
于是，我们就可以把通用的方法封装起来
class Box():
"""盒子类，实现了开门、关门方法"""
def open_door(self):
pass
def close_door(self):
pass
class IceBox(Box):
"""冰箱"""
def ice(self):
"""制冷"""
pass
class WaterBox(Box):
"""洗衣机"""
def add_water(self):
"""加水"""
pass
def sub_water(self):
"""排水"""
pass
def wash(self):
"""洗涤"""
pass
a = "大象"
ice_box = IceBox() # 冰箱对象
ice_box.open_door() # 通知冰箱开门
push(a) # 推大象进入
ice_box.close_door() # 通知冰箱关门
# 那我想关老虎呢？
b = "老虎"
ice_box.open_door() # 通知冰箱开门
push(b) # 推老虎进入
ice_box.close_door() # 通知冰箱关门
面向对象的思想主要是以对象为主，将一个问题抽象出具体的对象，并且将抽象出来的对象和对象的属性和方法封装成一个类。
例如上面，我们可以把冰箱、洗衣机、铁笼子抽象成一个盒子对象，这个盒子可以开门、也可以关门。
任何脱离面向过程空谈面向对象的都是耍流氓！
面向对象的方法，本质上还是为面向过程服务的，因为计算机解决问题的方法永远都是面向过程的。面向对象只是人类的狂欢，只是为了让程序看起来更符合人的思考方式。
类是一组相关属性和行为的集合
最常见的类是什么？人类！
人类的属性：有两个眼睛、一个鼻子、一个嘴巴、两个耳朵、一个头、两只手、两条腿
人类的行为：走、跑、跳、呼吸、吃饭
类的实例，由类创造。
人类是人吗？不是
你是人吗？是
所以。人类是一个抽象的类。你是具体的一个人类对象。
人类是女娲娘娘画的图纸。对象是女娲娘娘根据图纸一个一个捏出来的小人。
程序员，你有对象吗？没有？那就自己new一个吧
其实我们前面已经举了很多例子，也定义了很多类
在Python中可以使用
class
关键字定义类。
关键字
class
后面跟着类名，类名通常是大写字母开头的单词，紧接着是
(object)
，表示该类是从哪个类继承下来的。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下来的类。
# 类名 Person 通常是大写字母开头的单词
# (object) 表示继承自object这个类，暂时不知道继承的可以先跳过
class Person(object):
pass
这里我们就定义了一个最基本的类。写在类中的函数，我们通常称之为（对象的）方法
person = Person() # person 是 Person 类的实例对象
写在类中的函数，我们通常称之为（对象的）方法
class Person(object):
def talk(self):
print("我是一个对象的方法")
person = Person()
person.talk() # 使用 . 访问对象的属性或者方法
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
print("当创建对象的时候，会自动执行这个函数")
self.name = name
self.gender = gender
def talk(self):
print(f"我的名字是：{self.name}，我的性别是：{self.gender}")
__init__是一个特殊方法，在创建对象时进行初始化操作，它会自动执行，他的第一个参数永远都是self，代表实例本身。
>>> xiaoming = Person("小明", "男") # 创建一个名叫小明的男孩对象
# 当创建对象的时候，会自动执行这个函数
>>> print(xiaoming.name)
# 小明
>>> xiaoming.talk()
# 我的名字是：小明，我的性别是：男
-----------------------------------------------------------------------
>>> xiaohong = Person("小红", "女") # 创建一个名叫小红的女孩对象
# 当创建对象的时候，会自动执行这个函数
>>> print(xiaohong.name)
# 小红
>>> xiaoming.talk()
# 我的名字是：小红，我的性别是：女
--------------------------------------------------------------------------
>>> xiaoli = Person("小李", "女") # 创建一个名叫小李的女孩对象
# 当创建对象的时候，会自动执行这个函数
>>> print(xiaoli.name)
# 小李
>>> xiaoli.talk()
# 我的名字是：小李，我的性别是：女
这里，我们发现类的实例化过程跟我们的生孩子有点类似，当我们创建一个对象的时候
xiaoming = Person("小明", "男")
，我们名字叫做小明的朋友就产生了，他有自己的名字和性别，这个是他的属性。当我们还想要一个名为小李的小姑娘，我们就再创建一个新的对象即可。
这就是，大名鼎鼎的，没有对象，我自己 new 一个。
new在其他语言里面是创建对象的关键字。
首先，我们要明白self不是一个关键字，在类中，你也可以不用self，你也可以使用其他名字。之所以将其命名为 self，只是程序员之间约定俗成的一种习惯，遵守这个约定，可以使我们编写的代码具有更好的可读性。
那self这个参数在我们的类中指的是什么呢？
self，英文单词意思很明显，表示自己，本身。
self在类中表示的是对象本身。在类的内部，通过这个参数访问自己内部的属性和方法。
# 在这个类中，self表示一个类范围内的全局变量，在这个类中任何方法中，都能访问self绑定的变量
# 同时也能访问self绑定的函数
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.talk() # 访问self绑定的方法
def talk(self): # 参数为self，这个函数是对象的方法
print(self.name)
封装：把客观事物封装成抽象的类，隐藏属性和方法的实现细节，仅对外公开接口。
概念很拗口，但是思想却很简单。
回到我们的冰箱、洗衣机，他们的共同特征是什么呢？能装东西、能开门、能关门。这些是他们的共性，我们就可以向上封装。把能装东西、关门、开门封装起来。并且给他一个统称叫做：可开关盒子。可开关盒子就是一个类。这个类的所有对象都可以装东西、开门、关门。
封装可以把计算机中的数据跟操作这些数据的方法组装在一起，把他们封装在一个模块中，也就是一个类中。
class Box():
"""盒子类，实现了开门、关门方法"""
def open_door(self):
pass
def close_door(self):
pass
继承：子类可以使用父类的所有功能，并且对这些功能进行扩展。继承的过程，就是从一般到特殊的过程。
继承的思想也很简单。你有没有想过一个问题，你为什么长得像人，而不像猪？
首先，你爸是人，你妈也是人，你爸妈都有人的模样，你继承他们，就会继承他们的所有这些属性。你一出生就会有人类共有的这些属性。并且你可以对这些属性进行拓展，比如，你爸只会说中文，但是你会说中文、你拓展了这个方法，你还会说英文。
继承简单地说就是一种层次模型，这种层次模型能够被重用。层次结构的上层具有通用性，但是下层结构则具有特殊性。在继承的过程中类则可以从最顶层的部分继承一些方法和变量。类除了可以继承以外同时还能够进行修改或者添加。通过这样的方式能够有效提高工作效率
class Father:
def talk(self):
print("我会讲话")
def breathe(self):
print("我能呼吸")
class Me(Father):
pass
me = Me() # 我们的 Me 类，并没有实现下面两个方法，而是继承了 Father 类的方法
me.talk()
me.breathe()
我会讲话
我能呼吸
组合继承：
class P1():
def talk(self):
print("我是p1")
class P2():
def talk(self):
print("我是p2")
class Person(P1, P2): # P1排在第一位，调用P1的talk()
pass
p = Person()
p.talk()
# 我是p1
class P1():
def talk(self):
print("我是p1")
class P2():
def talk(self):
print("我是p2")
class Person(P2, P1): # P2排在第一位，调用P2的talk()
pass
p = Person()
p.talk()
# 我是p2
这里注意一个小细节，当我继承自多个父类，多个父类都有相同的方法。那我调用的时候会调用谁的呢？
其实，是按照继承参数的顺序来的，谁排在第一个就调用谁的方法
多态指的是一类事物有多种形态，（一个抽象类有多个子类，因而多态的概念依赖于继承）
你爸有一个talk()方法，也就是说话，你继承了你爸的talk()方法，对于同样的talk()方法，你爸讲中文，你讲英语，你弟弟讲俄语、你妹妹讲韩语，这就是多态
# 爸爸类
class Father:
def talk(self):
print("我会讲话，我讲的是中文")
# 继承自爸爸类
class Me(Father):
def talk(self):
print("我是哥哥，我讲英语：hello，world")
# 继承自爸爸类
class Son(Father):
def talk(self):
print("我是弟弟，我讲俄语：Всем привет")
# 继承自爸爸类
class Sister(Father):
def talk(self):
print("我是妹妹，我讲韩语：전 세계 여러분 안녕하세요")
me = Me()
son = Son()
sister = Sister()
me.talk()
son.talk()
sister.talk()
我是哥哥，我讲英语：hello，world
我是弟弟，我讲俄语：Всем привет
我是妹妹，我讲韩语：전 세계 여러분 안녕하세요
多态存在的三个必要条件
有的时候，在类中的属性不希望被外部访问。如果想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双下划线开头，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
_xx
前置单下划线只有约定含义。程序员之间的相互约定，对Python解释器并没有特殊含义。
class Person(object):
def __init__(self, name):
self._name = "我是一个伪私有变量"
>>> p = Person()
>>> print(p._name)
我是一个私有变量
我们看见，类并没有阻止我们访问变量
_name
所以：以单下划线开头的名称只是Python命名中的约定，表示供内部使用。它通常对Python解释器没有特殊含义，仅仅作为对程序员的提示。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”。
__xx
实例的变量名如果以双下划线开头，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
class Person(object):
def __init__(self):
self.__name = "我是一个私有变量"
>>> p = Person()
>>> print(p.__name)
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 6, in <module>
print(p.__name)
AttributeError: 'Person' object has no attribute '__name'
但我们访问 __name 的时候，报错了，阻止了我们在实例外部访问私有变量。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
class Person(object):
def __init__(self):
self.__name = "我是一个私有变量"
def __talk(self):
print("sdsd")
p = Person()
p.__talk()
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 9, in <module>
p.__talk()
AttributeError: 'Person' object has no attribute '__talk'
那是真的彻底不能访问了吗？其实不是的
print(p._Person__name)
我是一个私有变量
不能直接访问
__name
是因为Python解释器对外把
__name
变量改成了
_Person__name
，所以，仍然可以通过
_Person__name
来访问
__name
变量：
但是，最好不要这样做，Python的访问限制其实并不严格，主要靠自觉。
Python中的类提供了很多双下划线开头和结尾
__xxx__
的方法。这些内置方法在object类中已经定义，子类可以拿来直接使用。
__xxx__
是系统定义的名字，前后均有一个“双下划线” 代表python里特殊方法专用的标识。
__init__(self, ...)
__init__
方法在类的一个对象被建立时，会自动执行，无需用户去调用它。可以使用这个方法来对你的对象做一些初始化。
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
p = Person("test")
print(p.name)
# test
相当于构造函数，我们向类中传递的参数，就在这个函数接受。并且这个方法只能返回None，不能返回其他对象。
但是其实这个方法只是一个伪构造函数，生成对象的过程并不是它来完成的，它只是对生成的实例进行初始化。
举个例子的话：我们把创建实例比作生孩子。这个函数并没有承担妈妈生孩子的责任，而是等妈妈把孩子生出来以后，给这个孩子起了个名字。真正生孩子的是下面的__new__方法。
__new__(cls, *args, **kwargs)
__new __()
在
__init __()
之前被调用，是真正的类构造方法，用于产生实例化对象（空属性）。
__new__
方法必须返回一个对象
这个方法会产生一个实例化对象，然后我们的实例对象才会调用
__init__()
方法进行初始化。
__init__和__new__区别：
__init__
通常用于初始化一个新实例，控制这个初始化的过程，比如添加一些属性， 做一些额外的操作，发生在类实例被创建完以后。它是实例级别的方法。
__new__
通常用于控制生成一个新实例的过程。它是类级别的方法，这个方法产生的实例其实也就是
__init__
里面的self
__new__
一般很少用于普通的业务场景，更多的用于元类之中，因为可以更底层的处理对象的产生过程。而
__init__
的使用场景更多。有兴趣的小伙伴们可以多去了解了解这个方法有哪些高级的玩法。这里就不做介绍了。
__del__(self)
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发此方法，往往用来做“清理善后”的工作。
此方法一般无须自定义，因为Python自带内存分配和释放机制，除非你需要在释放的时候指定做一些动作。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。
在我们的工作中，基本不会用到这个方法。所以这里就知道有这样一个概念就行了。同时，python解释器已经帮我们做了垃圾回收与内存管理，我们使用 Python 编程不需要再过度优化内存使用，以避免写出 C++ 风格的代码。
__call__(self, *args, **kwargs)
注意：这个方法并不是内置的方法，需要我们去实现这个方法
如果，我们在类中实现了这个方法，那个，这个类的实例就可以被执行，执行的就是这个方法。讲的很拗口，看代码吧
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person("test", 26)
p() # 抛出异常：类对象是不可调用的
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 12, in <module>
p()
TypeError: 'Person' object is not callable
通过
__call__
使类对象可调用：
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("执行实例方法call方法")
p = Person("test", 26)
p() # 可以直接调用类的对象，因为我们在类中实现了__call__()，调用的也是我们__call__()
# 执行实例方法call方法
__str__(self)
返回对象的字符串表达式。
我们之前在学习python的字符串的时候，应该都很熟悉一个方法：
str()
，使用这个方法可以把一个对象转换成字符串。实际上，执行的就是对象的
__str__
方法。
没有实现
__str__
方法：
# 在这里面我们没有实现 __str__ 方法
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person("baozi", 20)
print(str(p))
# <__main__.Person object at 0x7fad74a98f28>
# 默认返回的是解释器在执行的时候这个实例的一些相关信息，没有什么参考意义
实现
__str__
方法：
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __str__(self):
return f"my name is {self.name} age is {self.age}"
p = Person("baozi", 26)
print(str(p))
# my name is baozi age is 26
print(p) # 直接打印这个对象，也会先执行 str(p)
# my name is baozi age is 26
__str__主要是用于 str(对象) 的时候，返回一个字符串
__repr__(self)
这个方法的作用和str()很像，这两个函数都是将一个实例转成字符串。但是不同的是，两者的使用场景不同，
__str__
更加侧重展示。所以当我们print输出给用户或者使用str函数进行类型转化的时候，Python都会默认优先调用
__str__
函数。
__repr__
更侧重于这个实例的报告，除了实例当中的内容之外，我们往往还会附上它的类相关的信息，因为这些内容是给开发者看的
若定义了
__repr__没有定义__str__，那么本该由__str__展示的字符串会由__repr__代替。
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __str__(self):
return f"my name is {self.name} age is {self.age}"
def __repr__(self):
return "Person('%s', %s)" % (self.name, self.age)
p = Person("baozi", 26)
print(p)
# my name is baozi age is 26
print(repr(p))
# Person('baozi', 26)
__eq__
当判断两个对象的值是否相等时，触发此方法
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __eq__(self, other):
print("判断两个对象是否相等，触发此函数")
return True
p1 = Person("baozi", 26)
p2 = Person("baozi", 33)
print(p1 == p2)
# 判断两个对象是否相等，触发此函数
# True
上面的结果显示两个对象是相等的。但其实这两个对象属性值是不一样的，理论上不应该是相等。但是我们重写了
__eq__
，无论如何什么情况都返回True。
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __eq__(self, other):
return self.__dict__ == other.__dict__
p1 = Person("baozi", 26)
p2 = Person("baozi", 33)
print(p1 == p2)
# False
p2.age = 26
print(p1 == p2)
# True
与6.7类似，下面这些运算符执行的时候，也会执行相应的特殊方法，这里就不一一展开了。
__lt__()
：大于（>）
__gt__()
：小于（<）
__le__()
：大于等于（ >= ）
__ge__()
：小于等于（ <= ）
__eq__()
：等于（ == ）
__ne__()
：不等于 （ != ）
__getitem__()
、
__setitem__()
、
__delitem__()
为什么要它们仨放在一起呢？因为它们是字典的取值、赋值、删除三剑客。
特别注意：但是它们并不是对象内建的方法。
我们回忆一下，字典取值的方式：
dict["key"]
。在python中，字典的取值是通过
[]
实现的
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person("baozi", 26)
print(p["name"])
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 9, in <module>
print(p["name"])
TypeError: 'Person' object is not subscriptable
我们发现，直接通过
[]
取值的时候，报错了。我们试试加上三剑客
添加
__getitem__()
：
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __getitem__(self, key):
print("通过 [] 取值时，调用了我")
return "hello,world"
p = Person("baozi", 26)
print(p["name"])
# 通过 [] 取值时，调用了我
# hello,world
当我们给我们的对象加上
__getitem__
方法的时候，没有报错了！！，但是这个时候，不管取什么值，都是返回hello,world的。这也说明了，我们通过 p[“name”]取值的时候，拿到的结果就是
__getitem__()
的返回值。
结论：如果一个对象没有实现
__getitem__方法，就不能使用形如 p[“name”] 的格式取值
举一反三：我们删除、赋值也是一样的
# 赋值
p["name"] = "baozi2"
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 14, in <module>
p["name"] = "baozi2"
TypeError: 'Person' object does not support item assignment
# 删除
del p["name"]
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 15, in <module>
del p["name"]
TypeError: 'Person' object does not support item deletion
上面还是一如既往的双双报错。
添加
__setitem__()、__delitem__
：
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __getitem__(self, key):
print("通过 [] 取值时，调用了我")
return "hello,world"
def __setitem__(self, key, value):
print("通过 [] 赋值时，调用了我")
return "hello,world"
def __delitem__(self, key):
print("通过 [] 删除值时，调用了我")
return "hello,world"
p = Person("baozi", 26)
name = p["name"]
# 通过 [] 取值时，调用了我
p["name"] = "baozi2"
# 通过 [] 赋值时，调用了我
del p["name"]
# 通过 [] 删除值时，调用了我
搞定收工！上面我们的对象就可以像字典一样的工作了。当然了，上面的方法什么都没有干，这里主要讲用法哈！要学会触类旁通。
__setattr__()
、
__delattr__()
、
__getattribute__()
:
上面我们了解了
__getitem__()
、
__setitem__()
、
__delitem__()
。他们操作属性的方式形如：
obj["key"]
在对象中，我们操作属性的方式是形如：
obj.key
。这种操作方式，取值、赋值、删除也有三剑客。就是
__setattr__()
、
__delattr__()
、
__getattribute__()
。
这三个属性是内建的方法，平时没事我们不会去重写它
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __getattribute__(self, key):
print("对象通过 . 取值时，调用了我")
return "hello,world"
def __setattr__(self, key):
print("对象赋值时，调用了我")
def __delattr__(self, key):
print("删除对象属性时，调用了我")
p = Person("baozi", 26)
print(p.name)
# 对象通过 . 取值时，调用了我
# hello,world
p.name = "change"
# 对象赋值时，调用了我
del p.name
# 删除对象属性时，调用了我
__getattr__
我们这个方法跟
__getattribute__()
非常类似。可能有小伙伴可能会把它当成取值的时候，调用的函数了。
不过确实是取值的时候会调用它，但是有个条件：
只有当访问不存在的属性的时候，才会调用它
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __getattr__(self, key):
return "hello,world"
p = Person("baozi", 26)
print(p.cname) # 访问不存在的属性，调用 __getattr__
# hello,world
而
__getattribute__
在访问任意属性时都会被调用。
__slots__
使用这个特性可以限制class的属性，比如，只允许对 Person 实例添加
name
和
age
属性。为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的
__slots__
变量，来限制该class能添加的属性：
没限制前：
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person("test", 26)
p.sports = "篮球、足球" # 在这里我们给对象新增了一个属性：sports
print(p.sports)
# 篮球、足球
限制后：
class Person(object):
__slots__ = ("name", "age")
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person("test", 26)
p.sports = "篮球、足球"
print(p.sports)
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 12, in <module>
p.sports = "篮球、足球"
AttributeError: 'Person' object has no attribute 'sports'
抛出了异常， 因为使用了
__slots__
属性，只能添加 name 和 age 两个属性
需要注意的是
__slots__的限定只对当前类的对象生效，对子类并不起任何作用。
省内存，提升属性的查找速度。通常用在ORM的场景中，因为这些项目中存在特别多大量创建实例的操作，使用
__slots__
会明显减少内存的使用，提升速度。并且随着实例数目的增加，其效果会更加显著。
通常情况下，我们类中的属性是存在
__dict__
中，它是一个哈希表结构，并且python的动态性，意味着需要划分更多的内存去保证我们动态的去增减类的属性。但是使用
__slots__
属性后，编译时期就可以预先知道这个类具有什么属性，以分配固定的空间来存储已知的属性。
尽管
__slots__可以节省内存空间，提高属性的访问速度，但也存在局限性和副作用，在使用前，我们需要根据我们的业务实例规模来确定。
__dict__
列出类或对象中的所有成员！
这个属性，我们只看名字就应该能联想到什么了。没错，就是我们字典的结构。
在python的类中，主要是通过字典来存储类与对象的属性。通过
__dict__
属性，我们可以获得类中包含的属性字典。
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person("baozi", 26)
print(Person.__dict__) # 一个包含所有类属性的字典
{
'__module__': '__main__',
'__init__': <function Person.__init__ at 0x7f9dd88b49d8>,
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>,
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>,
'__doc__': None
}
print(p.__dict__) # 一个包含实例对象所有属性的字典
{'name': 'baozi', 'age': 26}
__doc__
返回类的注释描述信息
class Person(object):
pass
p = Person()
print(p.__doc__)
# None
class Person(object):
"""这是一个类的注释""" # 就是返回这里的注释描述信息
pass
p = Person()
print(p.__doc__)
# 这是一个类的注释
__class__
返回当前对象是哪个类的实例
class Person(object):
pass
p = Person()
print(p.__class__)
# <class '__main__.Person'>
__module__
返回当前操作的对象在属于哪个模块
class Person(object):
pass
p = Person()
print(p.__module__)
# __main__
通过 @property 装饰器，可以直接通过方法名来访问方法，不需要在方法名后添加一对“（）”小括号。
修饰方法，使方法可以像属性一样访问。
未加装饰器：
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
def name(self):
return self._name
p = Person("baozi", 26)
print(p.name)
# <bound method Person.name of <__main__.Person object at 0x7fb728643dd8>>
print(p.name()) # 没加装饰器，必须调用函数
# baozi
加装饰器：
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
@property
def name(self):
return self._name
p = Person("baozi", 26)
print(p.name) # 加了装饰器，像访问属性一样，直接访问方法，不用再加()调用
# baozi
通过这个装饰器，我们可以像访问属性一样，直接访问方法。
那么，这个装饰器有什么用处呢？那我直接
p.name()
不行吗？也能实现我的需求啊
确实是这样的。但是从代码可读性而言，我们想访问对象的属性，使用
p.name()
肯定是没有
p.name
这么直观的。
他的使用场景是：我们想访问对象属性，又不想属性被修改的时候，就可以使用这个装饰器。
拓展一下：如果，我想改年龄，并且年龄需要一些限制条件该怎么办呢？
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
def set_age(self, age):
if age <= 0:
raise ValueError('age must be greater than zero')
self._age = age
def get_age(self):
return self._age
有问题吗？没有问题，那我能不能通过刚才那个装饰器来玩呢？也可以
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
@property
def age(self):
return self._age
@age.setter
def age(self, age):
if age <= 0:
raise ValueError('age must be greater than zero')
self._age = age
看到这里，小伙伴可能会有点疑惑了？
@age.setter
这又是何方神圣？怎么蹦出来的？它也是一个装饰器。这个装饰器在属性赋值的时候会被调用。
@*.setter装饰器必须在@property的后面，且两个被修饰的属性（函数）名称必须保持一致。*即为函数名
使用这两个装饰器，我们就可以做很多事情了。比如：实现密码的密文存储和明文输出、修改属性前判断是否满足条件等等。
为两个同名函数打上@*.setter装饰器和@property装饰器后：
将类中的方法装饰为静态方法，即类不需要创建实例的情况下，可以通过类名直接引用。
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
# 此方法只能是类的实例调用
def talk(self):
print(f"name is {self._name} age is {self._age}")
# 此方法没有就像普通的函数一样，直接通过 Person.talk()就可以直接调用
@staticmethod
def static_talk(name, age): # 这里无需再传递self，函数不用再访问类
print(f"name is {name} age is {age}")
p = Person("baozi", 26) # 正常
p.static_talk("baozi", 26) # 报错，该方法是个静态方法，不能通过实例访问
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 14, in <module>
p.static_talk("baozi", 60)
TypeError: static_talk() takes 2 positional arguments but 3 were given
Person.static_talk("baozi", 60) # 正常
Person.talk() # 报错，这个方法没有被修饰，只能被实例访问，不能被类访问
Traceback (most recent call last):
File "/app/util-python/python-module/obj.py", line 15, in <module>
Person.talk()
TypeError: talk() missing 1 required positional argument: 'self'
这个装饰器修饰的方法是类方法，而不是实例方法。这句话是什么意思呢？我们常规定义的方法，都属于实例方法，必须要先创建实例以后，才能调用。但是类方法，无需实例化就可以访问。
类方法的第一个参数是类本身，而不是实例
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
@classmethod
def static_talk(cls, name, age):
print(f"name is {name} age is {age}")
Person.static_talk("baozi", 60)
怎么看起来跟我们的 @staticmethod 功能一样呢？其实注意细节的同学已经发现了。
我们 @classmethod修饰的函数，多了一个参数 cls，这个参数跟我们的self可不一样，self指的是当前实例，而我们的cls指的是当前的类。
那这个装饰器又有什么用呢？
网上说的最多的就是用来做实现多构造器。什么叫多构造器呢？
class Person(object):
def __init__(self, age):
self._age = age
@classmethod
def init_18_age_person_instance(cls): # 这是一个类方法。这个方法只创建年龄为18岁的的对象。
age = 18
return cls(age)
@classmethod
def init_30_age_person_instance(cls): # 这是一个类方法。这个方法只创建年龄为30岁的的对象。
age = 30
return cls(age)
p = Person(18) # 创建了一个实例，属性age = 18
p_18 = Person.init_18_age_person_instance() # 这里也创建了一个实例，属性age = 18
p_30 = Person.init_30_age_person_instance() # 这里也创建了一个实例，属性age = 30
当然我这里场景使用得不是很恰当，只是为了简单说明它的功能。通过这个函数，可以模拟出多构造器。具体的业务场景需要你们多多去挖掘。
通过我们上面介绍的一些内置方法以后，我们或许对一切皆对象有了更进一步的认识。
此时我们发现，我们的str、int、dict、list、tuple这些其实本质上都是一个对象。针对不同的数据结构，它们自己重写了自己的一套内置方法来实现不同的功能。
比如字典 dict[“key”] 的取值方式就是实现了我们之前介绍的：
__setitem__
、
__getitem__
…
比如我们的字符串"hello,world"，它不是一个静态的字符串，他也是一个对象，他也有很多内置方法，我们能看到"hello,world"，是因为它实现了
__str__()
读到这里，相信有一些小伙伴可能已经有所感悟，相信只要永远秉持着这个理念去写代码。你们一定会突飞猛进的。
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