Python 中的类

本教程是 Python 官方网站上 《Tutorial》 部分文档的翻译，本文档与 官方文档授权一致 。

类提供了一种组合数据和功能的方法。创建一个新类意味着创建一个新 类型 的对象，从而允许创建一个该类型的新 实例。每个类的实例可以拥有保存自己状态的属性。一个类的实例也可以有改变自己状态的（定义在类中的）方法。

和其他编程语言相比，Python 用非常少的新语法和语义将类加入到语言中。它是 C++ 和 Modula-3 中类机制的结合。Python 的类提供了面向对象编程的所有标准特性：类继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖它基类的任何方法，一个方法可以调用基类中相同名称的的方法。对象可以包含任意数量和类型的数据。和模块一样，类也拥有 Python 天然的动态特性：它们在运行时创建，可以在创建后修改。

在 C ++ 术语中，通常类成员（包括数据成员）是 public（除了见下文 私有变量 ），所有成员函数都是 virtual。与在 Modula- 3 中一样，没有用于从其方法引用对象成员的简写：方法函数使用表示对象的显式第一个参数声明，该参数由调用隐式提供。与 Smalltalk 一样，类本身也是对象。这为导入和重命名提供了语义。与 C ++ 和 Modula- 3 不同，内置类型可以用作用户扩展的基类。此外，与 C ++ 一样，大多数具有特殊语法（算术运算符，下标等）的内置运算符都可以重新定义为类实例。

(Lacking universally accepted terminology to talk about classes, I will make occasional use of Smalltalk and C++ terms. I would use Modula-3 terms, since its object-oriented semantics are closer to those of Python than C++, but I expect that few readers have heard of it.)

1. 名称和对象

对象具有个性，多个名称（在多个作用域内）可以绑定到同一个对象。这在其他语言中称为别名。乍一看 Python 时通常不会理解这一点，在处理不可变的基本类型（数字，字符串，元组）时可以安全地忽略它。但是，别名对涉及可变对象，如列表，字典和大多数其他类型，的 Python 代码的语义可能会产生惊人的影响。这通常用于程序的好处，因为别名在某些方面表现得像指针。例如，传递一个对象很便宜，因为实现只传递一个指针；如果函数修改了作为参数传递的对象，调用者将看到更改 --- 这就不需要像 Pascal 中那样使用两个不同的参数传递机制。

2. Python 作用域和命名空间

在介绍类之前，我首先要告诉你一些 Python 的作用域规则。类定义对命名空间有一些巧妙的技巧，你需要知道作用域和命名空间如何工作才能完全理解正在发生的事情。顺便说一下，关于这个主题的知识对任何高级 Python 程序员都很有用。

让我们从一些定义开始。

namespace（命名空间）是一个从名字到对象的映射。大部分命名空间当前都由 Python 字典实现，但一般情况下基本不会去关注它们（除了要面对性能问题时），而且也有可能在将来更改。下面是几个命名空间的例子：存放内置函数的集合（包含 abs() 这样的函数，和内建的异常等）；模块中的全局名称；函数调用中的局部名称。从某种意义上说，对象的属性集合也是一种命名空间的形式。关于命名空间的重要一点是，不同命名空间中的名称之间绝对没有关系；例如，两个不同的模块都可以定义一个 maximize 函数而不会产生混淆 --- 模块的用户必须在其前面加上模块名称。

顺便说明一下，我把任何跟在一个点号之后的名称都称为 属性 --- 例如，在表达式 z.real 中，real 是对象 z 的一个属性。按严格的说法，对模块中名称的引用属于属性引用：在表达式 modname.funcname 中，modname 是一个模块对象而 funcname 是它的一个属性。在此情况下在模块的属性和模块中定义的全局名称之间正好存在一个直观的映射：它们共享相同的命名空间！1

属性可以是只读或者可写的。如果为后者，那么对属性的赋值是可行的。模块属性是可以写，你可以写出 modname.the_answer = 42。可写的属性同样可以用 del 语句删除。例如，del modname.the_answer 将会从名为 modname 的对象中移除 the_answer 属性。

在不同时刻创建的命名空间拥有不同的生存期。包含内置名称的命名空间是在 Python 解释器启动时创建的，永远不会被删除。模块的全局命名空间在模块定义被读入时创建；通常，模块命名空间也会持续到解释器退出。被解释器的顶层调用执行的语句，从一个脚本文件读取或交互式地读取，被认为是 __main__ 模块调用的一部分，因此它们拥有自己的全局命名空间。（内置名称实际上也存在于一个模块中；这个模块称作 builtins。）

一个函数的本地命名空间在这个函数被调用时创建，并在函数返回或抛出一个不在函数内部处理的错误时被删除。（事实上，比起描述到底发生了什么，忘掉它更好。）当然，每次递归调用都会有它自己的本地命名空间。

一个 作用域 是一个命名空间可直接访问的 Python 程序的文本区域。这里的“可直接访问”意味着对名称的非限定引用会尝试在命名空间中查找名称。

Although scopes are determined statically, they are used dynamically. At any time during execution, there are at least three nested scopes whose namespaces are directly accessible:

• 最先搜索的最内部作用域包含局部名称
• 从最近的封闭作用域开始搜索的任何封闭函数的范围包含非局部名称，也包括非全局名称
• 倒数第二个作用域包含当前模块的全局名称
• 最外面的范围（最后搜索）是包含内置名称的命名空间

如果一个名称被声明为全局变量，则所有引用和赋值将直接指向包含该模块的全局名称的中间作用域。要重新绑定在最内层作用域以外找到的变量，可以使用 nonlocal 语句声明为非本地变量。如果没有被声明为非本地变量，这些变量将是只读的（尝试写入这样的变量只会在最内层作用域中创建一个 新的 局部变量，而同名的外部变量保持不变）。

通常，当前局部作用域将（按字面文本）引用当前函数的局部名称。在函数以外，局部作用域将引用与全局作用域相一致的命名空间：模块的命名空间。类定义将在局部命名空间内再放置另一个命名空间。

重要的是应该意识到作用域是按字面文本来确定的：在一个模块内定义的函数的全局作用域就是该模块的命名空间，无论该函数从什么地方或以什么别名被调用。另一方面，实际的名称搜索是在运行时动态完成的 --- 但是，语言定义在 编译时 是朝着静态名称解析的方向演化的，因此不要过于依赖动态名称解析！（事实上，局部变量已经是被静态确定了。）

Python 的一个特殊之处在于 -- 如果不存在生效的 global 语句 -- 对名称的赋值总是进入最内层作用域。赋值不会复制数据 --- 它们只是将名称绑定到对象。删除也是如此：语句 del x 会从局部命名空间的引用中移除对 x 的绑定。事实上，所有引入新名称的操作都使用局部作用域：特别地，import 语句和函数定义会在局部作用域中绑定模块或函数名称。

global 语句可被用来表明特定变量生存于全局作用域并且应当在其中被重新绑定；nonlocal 语句表明特定变量生存于外层作用域中并且应当在其中被重新绑定。

2.1. 作用域和命名空间示例

This is an example demonstrating how to reference the different scopes and namespaces, and how global and nonlocal affect variable binding:

def scope_test():
    def do_local():
        spam = "local spam"

    def do_nonlocal():
        nonlocal spam
        spam = "nonlocal spam"

    def do_global():
        global spam
        spam = "global spam"

    spam = "test spam"
    do_local()
    print("After local assignment:", spam)
    do_nonlocal()
    print("After nonlocal assignment:", spam)
    do_global()
    print("After global assignment:", spam)

scope_test()
print("In global scope:", spam)

示例代码的输出是：

After local assignment: test spam
After nonlocal assignment: nonlocal spam
After global assignment: nonlocal spam
In global scope: global spam

请注意 局部 赋值（这是默认状态）不会改变 scope_test 对 spam 的绑定。nonlocal 赋值会改变 scope_test 对 spam 的绑定，而 global 赋值会改变模块层级的绑定。

您还可以在 global 赋值之前看到之前没有 spam 的绑定。

3. 初探类

类引入了一些新语法，三种新对象类型和一些新语义。

3.1. 类定义语法

最简单的类定义看起来像这样：

class ClassName:
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

类定义与函数定义 (def 语句）一样必须被执行才会起作用。（你可以尝试将类定义放在 if 语句的一个分支或是函数的内部。）

在实践中，类定义内的语句通常都是函数定义，但也允许有其他语句，有时还很有用 --- 我们会稍后再回来说明这个问题。在类内部的函数定义通常具有一种特别形式的参数列表，这是方法调用的约定规范所指明的 --- 这个问题也将在稍后再说明。

当进入类定义时，将创建一个新的命名空间，并将其用作局部作用域 --- 因此，所有对局部变量的赋值都是在这个新命名空间之内。特别的，函数定义会绑定到这里的新函数名称。

当（从结尾处）正常离开类定义时，将创建一个 类对象。这基本上是一个包围在类定义所创建命名空间内容周围的包装器；我们将在下一节了解有关类对象的更多信息。原始的（在进入类定义之前起作用的）局部作用域将重新生效，类对象将在这里被绑定到类定义头所给出的类名称 (在这个示例中为 ClassName)。

3.2. 类对象

类对象支持两种操作：属性引用和实例化。

属性引用 使用 Python 中所有属性引用所使用的标准语法：obj.name。有效的属性名称是类对象被创建时存在于类命名空间中的所有名称。因此，如果类定义是这样的：

class MyClass:
    """A simple example class"""
    i = 12345

    def f(self):
        return 'hello world'

那么 MyClass.i 和 MyClass.f 就是有效的属性引用，将分别返回一个整数和一个函数对象。类属性也可以被赋值，因此可以通过赋值来更改 MyClass.i 的值。__doc__ 也是一个有效的属性，将返回所属类的文档字符串："A simple example class"。

类的 实例化 使用函数表示法。可以把类对象视为是返回该类的一个新实例的不带参数的函数。举例来说（假设使用上述的类）：

x = MyClass()

创建类的新 实例 并将此对象分配给局部变量 x。

实例化操作（“调用”类对象）会创建一个空对象。许多类喜欢创建带有特定初始状态的自定义实例。为此类定义可能包含一个名为 __init__() 的特殊方法，就像这样：

def __init__(self):
    self.data = []

当一个类定义了 __init__() 方法时，类的实例化操作会自动为新创建的类实例发起调用 __init__()。因此在这个示例中，可以通过以下语句获得一个经初始化的新实例：

x = MyClass()

当然，__init__() 方法还可以有额外参数以实现更高灵活性。在这种情况下，提供给类实例化运算符的参数将被传递给 __init__()。例如，:

>>> class Complex:
……     def __init__(self, realpart, imagpart):
……         self.r = realpart
……         self.i = imagpart
……
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)

3.3. 实例对象

现在我们可以用实例对象做什么？实例对象理解的唯一操作是属性引用。有两种有效的属性名称，数据属性和方法。

数据属性 对应于 Smalltalk 中的“实例变量”，以及 C++ 中的“数据成员”。数据属性不需要声明；像局部变量一样，它们将在第一次被赋值时产生。例如，如果 x 是上面创建的 MyClass 的实例，则以下代码段将打印数值 16，且不保留任何追踪信息：

x.counter = 1
while x.counter < 10:
    x.counter = x.counter * 2
print(x.counter)
del x.counter

另一类实例属性引用称为 方法。方法是“从属于”对象的函数。（在 Python 中，方法这个术语并不是类实例所特有的：其他对象也可以有方法。例如，列表对象具有 append, insert, remove, sort 等方法。然而，在以下讨论中，我们使用方法一词将专指类实例对象的方法，除非另外显式地说明。）

实例对象的有效方法名称依赖于其所属的类。根据定义，一个类中所有是函数对象的属性都是定义了其实例的相应方法。因此在我们的示例中，x.f 是有效的方法引用，因为 MyClass.f 是一个函数，而 x.i 不是方法，因为 MyClass.i 不是一个函数。但是 x.f 与 MyClass.f 并不是一回事 --- 它是一个 方法对象，不是函数对象。

3.4. 方法对象

通常，方法在绑定后立即被调用：

x.f()

在 MyClass 示例中，这将返回字符串 'hello world'。但是，立即调用一个方法并不是必须的：x.f 是一个方法对象，它可以被保存起来以后再调用。例如：

xf = x.f
while True:
    print(xf())

将继续打印 hello world，直到结束。

当一个方法被调用时到底发生了什么？你可能已经注意到上面调用 x.f() 时并没有带参数，虽然 f() 的函数定义指定了一个参数。这个参数发生了什么事？当不带参数地调用一个需要参数的函数时 Python 肯定会引发异常 --- 即使参数实际未被使用……

实际上，你可能已经猜到了答案：方法的特殊之处就在于实例对象会作为函数的第一个参数被传入。在我们的示例中，调用 x.f() 其实就相当于 MyClass.f(x)。总之，调用一个具有 n 个参数的方法就相当于调用再多一个参数的对应函数，这个参数值为方法所属实例对象，位置在其他参数之前。

如果你仍然无法理解方法的运作原理，那么查看实现细节可能会澄清问题。当一个实例的非数据属性被引用时，将搜索实例所属的类。如果被引用的属性名称表示一个有效的类属性中的函数对象，会通过打包（指向）查找到的实例对象和函数对象到一个抽象对象的方式来创建方法对象：这个抽象对象就是方法对象。当附带参数列表调用方法对象时，将基于实例对象和参数列表构建一个新的参数列表，并使用这个新参数列表调用相应的函数对象。

3.5. 类和实例变量

一般来说，实例变量用于每个实例的唯一数据，而类变量用于类的所有实例共享的属性和方法：

class Dog:

    kind = 'canine'         # class variable shared by all instances

    def __init__(self, name):
        self.name = name    # instance variable unique to each instance

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> e.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> d.name                  # unique to d
'Fido'
>>> e.name                  # unique to e
'Buddy'

正如 名称和对象 中已讨论过的，共享数据可能在涉及 mutable 对象例如列表和字典的时候导致令人惊讶的结果。例如以下代码中的 tricks 列表不应该被用作类变量，因为所有的 Dog 实例将只共享一个单独的列表：

class Dog:

    tricks = []             # mistaken use of a class variable

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

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks                # unexpectedly shared by all dogs
['roll over', 'play dead']

正确的类设计应该使用实例变量：