翻譯：《實用的Python編程》04_01_Class

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4.1 類

本節介紹 class 語句以及創建新對象的方式。

面向對象編程（OOP）

面向對象編程是一種將代碼組織成對象集合的編程技術。

一個對象包括：

數據。屬性
行為。方法——應用于對象的函數。

在本課程中，你已經使用了面向對象編程技術。

例如，操作列表。

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> nums.append(4)      # Method
>>> nums.insert(1,10)   # Method
>>> nums
[1, 10, 2, 3, 4]        # Data
>>>

nums 是列表的實例（instance）。

方法（append() 和 insert()）被綁定到實例（nums）上。

`class` 語句

使用 class 語句定義一個新的對象。

class Player:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.health = 100

    def move(self, dx, dy):
        self.x += dx
        self.y += dy

    def damage(self, pts):
        self.health -= pts

簡而言之，類是一組函數，對所謂的 實例（instance） 執行各種操作。

實例

實例是你在程序中操作的實際對象。

通過像調用函數一樣調用類來創建實例。

>>> a = Player(2, 3)
>>> b = Player(10, 20)
>>>

a 和 b 都是 Player 類的實例。

強調：class 語句僅僅是一個定義（它本身不執行任何操作）。類似于函數定義。

實例數據

每個實例都擁有自己的局部數據。

>>> a.x
2
>>> b.x
10

數據通過 _init__() 方法進行初始化。

class Player:
    def __init__(self, x, y):
        # Any value stored on `self` is instance data
        self.x = x
        self.y = y
        self.health = 100

對屬性的總數或者類型沒有限制。

實例方法

應用于對象實例的函數稱為實例方法。

class Player:
    ...
    # `move` is a method
    def move(self, dx, dy):
        self.x += dx
        self.y += dy

對象本身始終作為第一個參數傳遞。

>>> a.move(1, 2)

# matches `a` to `self`
# matches `1` to `dx`
# matches `2` to `dy`
def move(self, dx, dy):

按照慣例，實例稱為 self。但是，使用的實際名字不重要。對象始終作為第一個參數傳遞。將這個參數稱為 self 只是 Python 的編程風格。

類作用域

類未定義名稱的作用域。

class Player:
    ...
    def move(self, dx, dy):
        self.x += dx
        self.y += dy

    def left(self, amt):
        move(-amt, 0)       # NO. Calls a global `move` function
        self.move(-amt, 0)  # YES. Calls method `move` from above.

如果想要對實例進行操作，那么你始終需要顯式地引用它（如： self）。

練習

從本組練習開始，我們將對前面章節的現有代碼進行一系列更改。從練習 3.18 版本的代碼開始非常重要。如果你還沒有這些代碼，請到 Solutions/3_18 目錄下查看，然后復制它。

練習 4.1：把對象當做數據結構

在第 2 和第 3 節中，我們使用了了以元組和字典表示的數據。例如，持有的股票可以用像下面這樣的元組表示：

s = ('GOOG',100,490.10)

或者使用像下面這樣的字典表示：

s = { 'name'   : 'GOOG',
      'shares' : 100,
      'price'  : 490.10
}

你甚至可以編寫用于操作此類數據的函數。例如：

def cost(s):
    return s['shares'] * s['price']

但是，隨著程序規模的不斷擴大，你可能希望創建更好的代碼組織意識（sense）。因此，可以定義一個類表示數據。請創建一個名為 stock.py 的文件，并定義一個名為 Stock 的類，用以表示持有的單支股票。Stock 類具有 name, shares，和 price 屬性。示例：

>>> import stock
>>> a = stock.Stock('GOOG',100,490.10)
>>> a.name
'GOOG'
>>> a.shares
100
>>> a.price
490.1
>>>

創建更多的 Stock 對象并對其進行操作。示例：

>>> b = stock.Stock('AAPL', 50, 122.34)
>>> c = stock.Stock('IBM', 75, 91.75)
>>> b.shares * b.price
6117.0
>>> c.shares * c.price
6881.25
>>> stocks = [a, b, c]
>>> stocks
[<stock.Stock object at 0x37d0b0>, <stock.Stock object at 0x37d110>, <stock.Stock object at 0x37d050>]
>>> for s in stocks:
     print(f'{s.name:>10s} {s.shares:>10d} {s.price:>10.2f}')

... look at the output ...
>>>

需要強調的一點是，在這里， Stock 類充當創建實例對象的工廠。基本上，你可以像調用函數一樣調用類為你創建新對象。另外，必須強調的是，每一個對象都是不同的——它們擁有各自的數據，這些數據與以創建的其它對象是分開的。

某種程度上，通過類定義的對象與字典類似——只是使用頗為不同的語法。例如，使用的是 s.name 和 s.price，而不是 s['name'] 和 s['price']。

練習 4.2：添加方法

擁有對象后，你可以添加方法到對象上。眾所皆知，方法就是對存儲在對象內部的數據進行操作的函數。請給 Stock 對象添加 cost() 和 sell() 方法。它們應該像下面這樣工作：

>>> import stock
>>> s = stock.Stock('GOOG', 100, 490.10)
>>> s.cost()
49010.0
>>> s.shares
100
>>> s.sell(25)
>>> s.shares
75
>>> s.cost()
36757.5
>>>

練習 4.3：創建實例列表

嘗試執行以下步驟，從列表字典中創建 Stock 的實例列表。然后計算總費用：

>>> import fileparse
>>> with open('Data/portfolio.csv') as lines:
...     portdicts = fileparse.parse_csv(lines, select=['name','shares','price'], types=[str,int,float])
...
>>> portfolio = [ stock.Stock(d['name'], d['shares'], d['price']) for d in portdicts]
>>> portfolio
[<stock.Stock object at 0x10c9e2128>, <stock.Stock object at 0x10c9e2048>, <stock.Stock object at 0x10c9e2080>,
 <stock.Stock object at 0x10c9e25f8>, <stock.Stock object at 0x10c9e2630>, <stock.Stock object at 0x10ca6f748>,
 <stock.Stock object at 0x10ca6f7b8>]
>>> sum([s.cost() for s in portfolio])
44671.15
>>>

練習 4.4：使用類

請修改 report.py 程序里面的 read_portfolio() 函數，以便如練習 4.3 所示那樣，讀取股票投資組合到 Stock 的實例列表里面。修改完后，修復（fix）report.py 和 pcost.py 里面所有的代碼，以便使用 Stock 的實例進行工作，而不是使用字典。

提示：你不必對代碼進行大量更改，主要是將字典訪問，如 s['shares'] 更改為 s.shares。

修改完后應該能夠像之前一樣運行函數：

>>> import pcost
>>> pcost.portfolio_cost('Data/portfolio.csv')
44671.15
>>> import report
>>> report.portfolio_report('Data/portfolio.csv', 'Data/prices.csv')
      Name     Shares      Price     Change
---------- ---------- ---------- ----------
        AA        100       9.22     -22.98
       IBM         50     106.28      15.18
       CAT        150      35.46     -47.98
      MSFT        200      20.89     -30.34
        GE         95      13.48     -26.89
      MSFT         50      20.89     -44.21
       IBM        100     106.28      35.84
>>>