Python 是一种解释型、面向对象的编程语言。由于其高级内置数据结构和动态类型,它在快速开发新应用程序以及编写脚本代码以组合用不同语言编写的现有组件方面很受欢迎。
Python简单易学的语法强调可读性,从而降低了长期程序维护的成本和复杂性。它支持各种包含代码的包,这鼓励程序模块化和代码重用。 Python 解释器和广泛的标准库可免费用于所有主要平台。
每种编程语言最初都是为了解决特定问题或缺点而设计的。开发 Python 是因为 Guido van Rossum 和他的团队发现用 C 和 Unix Shell 脚本进行开发非常累人。这些语言的开发速度很慢,即使是经验丰富的工程师也需要时间才能理解他们以前从未见过的代码。
学习Python可以让你构建不同类型的程序,这也意味着它的用户可以使用一组新的工具和功能。 Python 可以做很多事情,包括但不限于:
基于网络
非基于网络的
参考:
关于Python
Python 的早期岁月 (Guido van Rossum)
面向对象编程(OOP)是一种基于对象概念的编程范式,它可以包含字段形式的数据,称为属性或属性和代码,以过程的形式,称为函数或方法。 OOP 强调数据结构,并让用户能够构建代码,以便其功能可以在整个应用程序中共享。这与过程式编程相反,在过程式编程中,程序按顺序构建,并且当要在程序内共享和重用特定的语句序列时调用或调用过程。
参考:
Python 中的面向对象编程
面向对象和过程编程之间的区别
以下是与 OOP 相关的一些关键术语,将在本文后面通过示例进行说明。
类和实例:
类是创建具有相似特征和行为的实例(也称为对象)的蓝图。它定义了一组属性和方法,也称为对象可以拥有和执行的函数。
类充当模板或结构,允许您创建具有相同属性和行为的对象的多个实例。因此,它将数据和功能封装到一个单元中,提高了代码的可重用性和组织性。
这是 Pet 类的示例:
class Pet: def __init__(self, name, species): self.name = name self.species = species def introduce(self): print(f"Hi, my name is {self.name} and I am a {self.species}.") def eat(self, food): print(f"{self.name} is eating {food}.")
实例方法
在上面的例子中,Pet类有3个方法:
my_pet = Pet("Max", "dog") my_pet.introduce() # Output: Hi, my name is Max and I am a dog. my_pet.eat("bones") # Output: Max is eating bones.
init()方法是一种称为构造函数的特殊方法。当创建 Pet 类的新实例时,它会自动执行。它初始化每个实例的名称和物种属性。
introduction() 方法打印出一条介绍宠物及其名称和物种的消息。
eat() 方法接受一个参数 food,并打印出一条消息,指示宠物正在吃指定的食物。
请注意,可以创建 Pet 类的多个实例,每个实例都有自己的名称和物种属性。
属性
下表显示了 Pet 类宠物可能具有的一些潜在属性。
类别宠物:
ID | 姓名 | 年龄 | 物种 |
---|---|---|---|
1 | 科琳 | 5 | 狗 |
2 | 吵闹 | 2 | 狗 |
3 | 晶须 | 11 | 猫 |
不同的列对应于不同的属性或属性,即所有宠物都拥有的数据,但每个宠物之间可能有所不同。以下是 Pet 类的示例,其属性为 id、name、age 和species。
class Pet: def __init__(self, id, name, age, species): self.id = id self.name = name self.age = age self.species = species
调用或实例化不同的宠物可以按如下方式完成。
# Creating instances of Pet class dog1 = Pet(1, “Colleen", 5, "dog”) dog2 = Pet(2, “Rowdy", 2, “dog”) cat3 = Pet(3, “Whiskers”, 11, “cat")
OOP 的一些主要优点是:
模块化和可重用性: OOP 允许您将代码分解为更小的模块化对象。这些对象可以在程序的不同部分或其他程序中重用,从而提高代码的可重用性并减少重复。
封装: OOP将数据和函数封装成对象,这有助于组织和管理复杂的代码库。它允许开发人员隐藏对象的内部实现细节,只公开一个干净的接口用于与其交互。
可维护性: OOP 提倡清晰且有组织的代码结构。对象及其交互可以轻松理解和修改,从而更轻松地维护和调试代码。
继承和多态性:继承允许您基于现有类创建新类,继承它们的属性和行为。这促进了代码重用并有助于创建类的层次结构。多态性允许不同类的对象可以互换使用,提供灵活性和可扩展性。
灵活性和可扩展性: OOP 提供了灵活且可扩展的编程方法。您可以通过创建新类或修改现有类来轻松添加新功能,而不会影响代码的其他部分。
协作: OOP 通过为设计和实现软件提供通用结构和术语来促进开发人员之间的协作。它允许多个开发人员使用对对象及其交互的共同理解同时处理程序的不同部分。
测试和调试: OOP 使测试和调试变得更加容易。可以单独测试对象,从而更容易隔离和修复问题。此外,OOP 鼓励使用模块化和松散耦合的代码,这使得编写单元测试变得更容易。
考虑到上一节中 Python 中的 OOP 的所有好处,有助于编写更有组织、可维护和可扩展的代码,从而提高生产力和代码质量。
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