首页 星云 工具 资源 星选 资讯 热门工具
:

PDF转图片 完全免费 小红书视频下载 无水印 抖音视频下载 无水印 数字星空

全网最适合入门的面向对象编程教程:30 Python的内置数据类型-object根类

编程知识
2024年08月03日 00:00

全网最适合入门的面向对象编程教程:30 Python 的内置数据类型-object 根类

image

摘要:

在 Python 中,所有的类都直接或间接继承自一个根类,这个根类是Object。Object类是 Python 中所有新式类的基础类,在 Python 的类层次结构中,Object类是所有类的最终基类。

原文链接:

FreakStudio的博客

往期推荐:

学嵌入式的你,还不会面向对象??!

全网最适合入门的面向对象编程教程:00 面向对象设计方法导论

全网最适合入门的面向对象编程教程:01 面向对象编程的基本概念

全网最适合入门的面向对象编程教程:02 类和对象的 Python 实现-使用 Python 创建类

全网最适合入门的面向对象编程教程:03 类和对象的 Python 实现-为自定义类添加属性

全网最适合入门的面向对象编程教程:04 类和对象的Python实现-为自定义类添加方法

全网最适合入门的面向对象编程教程:05 类和对象的Python实现-PyCharm代码标签

全网最适合入门的面向对象编程教程:06 类和对象的Python实现-自定义类的数据封装

全网最适合入门的面向对象编程教程:07 类和对象的Python实现-类型注解

全网最适合入门的面向对象编程教程:08 类和对象的Python实现-@property装饰器

全网最适合入门的面向对象编程教程:09 类和对象的Python实现-类之间的关系

全网最适合入门的面向对象编程教程:10 类和对象的Python实现-类的继承和里氏替换原则

全网最适合入门的面向对象编程教程:11 类和对象的Python实现-子类调用父类方法

全网最适合入门的面向对象编程教程:12 类和对象的Python实现-Python使用logging模块输出程序运行日志

全网最适合入门的面向对象编程教程:13 类和对象的Python实现-可视化阅读代码神器Sourcetrail的安装使用

全网最适合入门的面向对象编程教程:全网最适合入门的面向对象编程教程:14 类和对象的Python实现-类的静态方法和类方法

全网最适合入门的面向对象编程教程:15 类和对象的 Python 实现-__slots__魔法方法

全网最适合入门的面向对象编程教程:16 类和对象的Python实现-多态、方法重写与开闭原则

全网最适合入门的面向对象编程教程:17 类和对象的Python实现-鸭子类型与“file-like object“

全网最适合入门的面向对象编程教程:18 类和对象的Python实现-多重继承与PyQtGraph串口数据绘制曲线图

全网最适合入门的面向对象编程教程:19 类和对象的 Python 实现-使用 PyCharm 自动生成文件注释和函数注释

全网最适合入门的面向对象编程教程:20 类和对象的Python实现-组合关系的实现与CSV文件保存

全网最适合入门的面向对象编程教程:21 类和对象的Python实现-多文件的组织:模块module和包package

全网最适合入门的面向对象编程教程:22 类和对象的Python实现-异常和语法错误

全网最适合入门的面向对象编程教程:23 类和对象的Python实现-抛出异常

全网最适合入门的面向对象编程教程:24 类和对象的Python实现-异常的捕获与处理

全网最适合入门的面向对象编程教程:25 类和对象的Python实现-Python判断输入数据类型

全网最适合入门的面向对象编程教程:26 类和对象的Python实现-上下文管理器和with语句

全网最适合入门的面向对象编程教程:27 类和对象的Python实现-Python中异常层级与自定义异常类的实现

全网最适合入门的面向对象编程教程:28 类和对象的Python实现-Python编程原则、哲学和规范大汇总

全网最适合入门的面向对象编程教程:29 类和对象的Python实现-断言与防御性编程和help函数的使用

更多精彩内容可看:

给你的 Python 加加速:一文速通 Python 并行计算

一文搞懂 CM3 单片机调试原理

肝了半个月,嵌入式技术栈大汇总出炉

电子计算机类比赛的“武林秘籍”

一个MicroPython的开源项目集锦:awesome-micropython,包含各个方面的Micropython工具库

文档和代码获取:

可访问如下链接进行对文档下载:

https://github.com/leezisheng/Doc

image

本文档主要介绍如何使用 Python 进行面向对象编程,需要读者对 Python 语法和单片机开发具有基本了解。相比其他讲解 Python 面向对象编程的博客或书籍而言,本文档更加详细、侧重于嵌入式上位机应用,以上位机和下位机的常见串口数据收发、数据处理、动态图绘制等为应用实例,同时使用 Sourcetrail 代码软件对代码进行可视化阅读便于读者理解。

相关示例代码获取链接如下:https://github.com/leezisheng/Python-OOP-Demo

正文

Python 中常用的内置类型包括数字、序列、映射、类、实例和异常。内置数据类型是指在 Python 中预定义的基本数据类型,包括字符串(str)、列表(list)、元组(tuple)以及字典(dict)等。

对于 Python 来说,所有的数据类型都继承于 object 类,object 类定义如下:

class object
 |  The base class of the class hierarchy.
 |
 |  When called, it accepts no arguments and returns a new featureless
 |  instance that has no instance attributes and cannot be given any.
 |
 |  Built-in subclasses:
 |      anext_awaitable
 |      async_generator
 |      async_generator_asend
 |      async_generator_athrow
 |      ... and 90 other subclasses
 |
 |  Methods defined here:
 |
 |  __delattr__(self, name, /)
 |      Implement delattr(self, name).
 |
 |  __dir__(self, /)
 |      Default dir() implementation.
 |
 |  __eq__(self, value, /)
 |      Return self==value.
 |
 |  __format__(self, format_spec, /)
 |      Default object formatter.
 |
 |      Return str(self) if format_spec is empty. Raise TypeError otherwise.
 |
 |  __ge__(self, value, /)
 |      Return self>=value.
 |
 |  __getattribute__(self, name, /)
 |      Return getattr(self, name).
 |
 |
 |  __getstate__(self, /)
 |      Helper for pickle.
 |
 |  __gt__(self, value, /)
 |      Return self>value.
 |
 |  __hash__(self, /)
 |      Return hash(self).
 |
 |  __init__(self, /, *args, **kwargs)
 |      Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature.
 |
 |  __le__(self, value, /)
 |      Return self<=value.
 |
 |  __lt__(self, value, /)
 |      Return self<value.
 |
 |  __ne__(self, value, /)
 |      Return self!=value.
 |
 |  __reduce__(self, /)
 |      Helper for pickle.
 |
 |  __reduce_ex__(self, protocol, /)
 |      Helper for pickle.
 |
 |  __repr__(self, /)
 |      Return repr(self).
 |
 |  __setattr__(self, name, value, /)
 |      Implement setattr(self, name, value).
 |
 |  __sizeof__(self, /)
 |      Size of object in memory, in bytes.
 |
 |  __str__(self, /)
 |      Return str(self).
 |
 |
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |
 |  Class methods defined here:
 |
 |  __init_subclass__(...) from builtins.type
 |      This method is called when a class is subclassed.
 |
 |      The default implementation does nothing. It may be
 |      overridden to extend subclasses.
 |
 |  __subclasshook__(...) from builtins.type
 |      Abstract classes can override this to customize issubclass().
 |
 |      This is invoked early on by abc.ABCMeta.__subclasscheck__().
 |      It should return True, False or NotImplemented.  If it returns
 |      NotImplemented, the normal algorithm is used.  Otherwise, it
 |      overrides the normal algorithm (and the outcome is cached).
 |
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Static methods defined here:
 |
 |  __new__(*args, **kwargs) from builtins.type
 |      Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
 |
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Data and other attributes defined here:
 |
 |  __class__ = <class 'type'>
 |      type(object) -> the object's type
 |      type(name, bases, dict, **kwds) -> a new type

简单来说,object 是 Python 中所有类的基类。它是一个内置的根类,其他所有类都隐式地或显式地继承自它。如果一个类在定义中没有明确定义继承的基类,那么默认就会继承 object.mro 属性记录类继承的关系,它是一个元组类型,从结果可以看出 Employee 继承自 object 基类。

class Employee():
    pass
_# 等价于_
class Employee(object):
    pass
_# 打印类的继承关系_
print(Employee.__mro__)

image

object 类为所有对象提供了通用的方法和属性,典型方法如下:

类型 名称 作用
构造函数 init object 类的构造函数,虽然没有特别有用的功能,但在子类中定义自己的构造函数时,需要调用 super().init()来确保 object 类的初始化被执行。
字符串表示方法 str object 类定义了用于返回对象字符串表示的方法。可以在子类中重写这个方法来自定义对象的字符串表示。
属性访问方法 getattr setattr delattr 这些方法允许在属性被访问或设置时插入自定义的行为。当属性不存在时,__getattr__会被调用。delattr,用于 del 语句,删除类或者对象的某个属性。通过它们我们可以对任意一个我们不熟悉的对象进行尝试性访问,而不会导致程序出错。
对象比较方法 eq \ ne 这些方法用于定义对象之间的相等性和不相等性。默认情况下,它们比较对象的标识,但可以在子类中进行自定义。
哈希方法 hash 用于定义对象的哈希值,通常与字典、集合等数据结构相关。
布尔值方法 bool 定义对象的布尔值,通常用于条件语句中。
帮助类方法 dir \ doc dir() 方法用于类的所有属性和方法名,它是一个字典,内置函数 dir() 就是对它的调用。 doc 属性指向当前类的描述字符串。描述字符串是放在类定义中第一个未被赋值的字符串,它不会被继承。

我们可以不用创建子类,直接实例化 object:

o = object()
o.x = 5

image

怎么回事,为什么会报错?原来直接实例化的 object 无法设定任何属性。由于需要节省内存,Python 默认禁止向 object 以及其他几个内置类型添加任意属性。object 类作为 Python 中所有类的根类,其作用是为其他类的创建和使用提供了基础。

实际上,类的实例也可以作为父类/基类。接下来,我们将通过详细阐述一下 object 类和 Type 类型间的关系帮助大家加深对于类、对象和实例之间关系的理解。

image

From:https://www.cnblogs.com/FreakEmbedded/p/18339938
本文地址: http://www.shuzixingkong.net/article/733
0评论
提交 加载更多评论
其他文章 [VS Code扩展]写一个代码片段管理插件(一):介绍与界面搭建
@目录VS Code扩展机制项目搭建创建UI元素活动栏按钮主边栏视图主边栏工具栏按钮侧边栏右键菜单编辑器右键菜单项目地址 [VS Code扩展]写一个代码片段管理插件(一):介绍与界面搭建 [VS Code扩展]写一个代码片段管理插件(二):功能实现 写代码的时候,经常要输入重复的内容,虽然VS C
[VS Code扩展]写一个代码片段管理插件(一):介绍与界面搭建 [VS Code扩展]写一个代码片段管理插件(一):介绍与界面搭建 [VS Code扩展]写一个代码片段管理插件(一):介绍与界面搭建
Jupyter Lab和Jupyter Notebook的区别
JupyterLab与Jupyter Notebook:详细比较 简介 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。JupyterLab是Jupyter Notebook的下一代界面,提供了更高级的功能和更现代化的用户界
python数据分析与可视化基础
一、数据分析介绍:1.数据分析含义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的
手把手使用 SVG + CSS 实现渐变进度环效果
手把手使用 SVG + CSS 实现渐变进度环效果,利用的就是 SVG 的 stroke-dasharray。
手把手使用 SVG + CSS 实现渐变进度环效果 手把手使用 SVG + CSS 实现渐变进度环效果 手把手使用 SVG + CSS 实现渐变进度环效果
SmolLM: 一个超快速、超高性能的小模型集合
简介 本文将介绍 SmolLM。它集合了一系列最尖端的 135M、360M、1.7B 参数量的小模型,这些模型均在一个全新的高质量数据集上训练。本文将介绍数据整理、模型评测、使用方法等相关过程。 引言 近期,人们对能在本地设备上运行的小语言模型的兴趣日渐增长。这一趋势不仅激发了相关业者对蒸馏或量化等
SmolLM: 一个超快速、超高性能的小模型集合 SmolLM: 一个超快速、超高性能的小模型集合 SmolLM: 一个超快速、超高性能的小模型集合
TinyVue v3.17.0 正式发布,推出了一款基于 Quill 2.0 的富文本编辑器,功能强大、开箱即用!
你好,我是 Kagol。 我们非常高兴地宣布,2024年6月26日,TinyVue 发布了 v3.17.0 &#127881;。 TinyVue 每次大版本发布,都会给大家带来一些实用的新特性,上一个版本我们重构了 chart-core,新增 CircleProcessChart 圆环进度图等6个新
TinyVue v3.17.0 正式发布,推出了一款基于 Quill 2.0 的富文本编辑器,功能强大、开箱即用! TinyVue v3.17.0 正式发布,推出了一款基于 Quill 2.0 的富文本编辑器,功能强大、开箱即用! TinyVue v3.17.0 正式发布,推出了一款基于 Quill 2.0 的富文本编辑器,功能强大、开箱即用!
Python的GDAL库绘制多波段、长时序遥感影像时间曲线图
本文介绍基于Python中的gdal模块,对大量长时间序列的栅格遥感影像文件,绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法~
Python的GDAL库绘制多波段、长时序遥感影像时间曲线图 Python的GDAL库绘制多波段、长时序遥感影像时间曲线图 Python的GDAL库绘制多波段、长时序遥感影像时间曲线图
技术资产建设
企业里的研发部门、技术团队其实更多的是软件/互联网公司的生产部门,好比实体产业的生产车间。生产车间可以通过更新车床、设备来提高生产力,这里的车床、设备即是“资产”,那么研发部门的“资产”类比一下就出来了,就是部门级的技术标准、工具。 对于团队人效来说,统一的技术库、技术组件能够形成有效的技术隔离带,
技术资产建设 技术资产建设 技术资产建设