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面向对象的设计思想是从自然界中来的，因为在自然界中，类（Class）和实例（Instance）的概念是很自然的。Class 是一种抽象概念，比如我们定义的 Class——Student，是指学生这个概念，而实例（Instance）则是一个个具体的 Student，比如，Bart Simpson 和Lisa Simpson 是两个具体的 Student。所以，面向对象的设计思想是抽象出 Class，根据 Class 创建 Instance。

面向对象的抽象程度又比函数要高，因为一个 Class 既包含数据，又包含操作数据的方法。

简单示例

面向函数

std1 = { 'name': 'Michael', 'score': 98 }
std2 = { 'name': 'Bob', 'score': 81 }

def print_score(std):
    print('%s: %s' % (std['name'], std['score']))

面向对象

class Student(object):

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

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

bart = Student('Bart Simpson', 59)
lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
bart.print_score()
lisa.print_score()

类和实例

一般模块文件名称小写，类的名称首字母大写，在新式类的定义中，需要明确指定是继承自哪个父类。

class Student(object):
    pass

>>> bart = Student()
>>> bart
<__main__.Student object at 0x10a67a590>
>>> Student
<class '__main__.Student'>

类的实例——对象可以自由添加新的属性¹：

>>> bart.name = 'Bart Simpson'
>>> bart.name
'Bart Simpson'

__init__()

类可以起到模板的作用，因此，可以在初始化实例的时候²，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__()方法，在初始化实例的时候，就把name，score等属性绑上去：

class Student(object):

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

总结：__init__()方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__()方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。有了__init__()方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__()方法匹配的参数，但self不需要传，Python 解释器自己会把实例变量传进去：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59

和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。

访问限制

总结：

• __name式的成员是私有成员，不能外部访问，当然，也可以用._Class__name的方式强制访问；
• _name式的成员可以外部访问，但习惯上认为没应该从外部访问；
• __name__式的可以外部访问，但一般有特殊含义，不建议自己定义的成员使用；
• 私有成员考虑实现get(), set()方法来进行访问，这样可以增加访问限制，从而避免无效参数设定；
• 不要给类实例增加__name这样的属性，这个名称与实际上内部私有成员的属性名._Class__name并不相同。

公有、私有成员

如果要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__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，所以，我们把Student类改一改：

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.__name = name
        self.__score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))

改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'

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。

get(), set()

但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name()和get_score()这样的方法³：

class Student(object):
    ...

    def get_name(self):
        return self.__name

    def get_score(self):
        return self.__score

如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score()方法：

class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        self.__score = score

你也许会问，原先那种直接通过bart.score = 59也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：

class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self.__score = score
        else:
            raise ValueError('bad score')

强行访问

需要注意的是，在 Python 中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是 private 变量，所以，不能用__name__()、__score__()这样的变量名。

有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，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”。

双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问__name是因为 Python 解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：

>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'

但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的 Python 解释器可能会把__name改成不同的变量名。总的来说就是，Python 本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。

最后注意下面的这种错误写法：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！
>>> bart.__name
'New Name'

表面上看，外部代码“成功”地设置了__name变量，但实际上这个__name变量和 class 内部的__name变量不是一个变量！内部的__name变量已经被 Python 解释器自动改成了_Student__name，而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试：

>>> bart.get_name()         # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'

继承和多态

继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial实现了run()方法，因此，Dog和Cat作为它的子类，什么事也没干，就自动拥有了run()方法。

当子类和父类都存在相同的run()方法时，我们说，子类的run()覆盖了父类的run()，在代码运行的时候，总是会调用子类的run()。这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。

对于下面的函数：

def run_twice(animal):
    animal.run()
    animal.run()

新增一个Animal的子类，不必对run_twice()做任何修改，实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。

多态的好处就是，当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思：

对于一个变量，我们只需要知道它是Animal类型，无需确切地知道它的子类型，就可以放心地调用run()方法，而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上，由运行时该对象的确切类型决定，这就是多态真正的威力：调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Animal的子类时，只要确保run()方法编写正确，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则：

• 对扩展开放：允许新增Animal子类；
• 对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。

静态语言 vs 动态语言

对于静态语言（例如 Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。

对于 Python 这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了：

class Timer(object):
    def run(self):
        print('Start...')

这就是动态语言的鸭子类型，它并不要求严格的继承体系，一个对象只要看起来像鸭子，走起路来像鸭子，那它就可以被看做是鸭子。

Python 的file-like object就是一种鸭子类型。对真正的文件对象，它有一个read()方法，返回其内容。但是，许多对象，只要有read()方法，都被视为file-like object。许多函数接收的参数就是file-like object，你不一定要传入真正的文件对象，完全可以传入任何实现了read()方法的对象。

获取对象信息

type() - 判断对象类型

>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False

>>> import types
>>> def fn():
...     pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True

isinstance() - 有继承关系时比 type() 好用

>>> isinstance(h, Husky)
True

>>> isinstance(h, Dog)
True

>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True

>>> isinstance(d, Husky)
False

能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True

并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

dir() - 获得对象的所有属性和方法

dir('ABC')

类似__xxx__的属性和方法在 Python 中都是有特殊用途的，剩下的都是普通属性或方法。

getattr()、setattr()、hasattr()

注意这里的getattr()和setattr()与前面的get_name()和set_name()不同，这里的两个方法是针对全体类的一个通过实现，而前面的两个方法是程序作者根据需要自己定义的方法，作者通常会在其中添加自己的更多额外工作，如数据有效验证等。

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404
404

也可以获得对象的方法：

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81

小结

通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个 Python 对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：

sum = obj.x + obj.y

就不要写：

sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

一个正确的用法的例子如下：

def readImage(fp):
    if hasattr(fp, 'read'):
        return readData(fp)
    return None

假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该fp对象是否存在read()方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。hasattr()就派上了用场。

请注意，在 Python 这类动态语言中，根据鸭子类型，有read()方法，不代表该fp对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。

实例属性和类属性

由于 Python 是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性，但这个属性只与实例有关，与类无关。我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。编写程序的时候，千万不要把实例属性和类属性使用相同的名字，因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性，但是删除实例属性后，再使用相同的名称，访问到的将是类属性。