Python面向对象三大特性之封装

发布时间 2024-01-08 15:21:42作者: Fredette

【一】面向对象的三大特性

  • 面向对象编程有三大特性:
    • 封装、继承、多态
  • 其中最重要的一个特性就是封装。
    • 封装指的就是把数据与功能都整合到一起
  • 听起来是不是很熟悉,没错,我们之前所说的”整合“二字其实就是封装的通俗说法。
  • 除此之外,针对封装到对象或者类中的属性,我们还可以严格控制对它们的访问,分两步实现:隐藏与开放接口

【1】什么是封装

  • 在程序设计中,封装(Encapsulation)是对具体对象的一种抽象
    • 即将某些部分隐藏起来,在程序外部看不到,其含义是其他程序无法调用。
    • 要了解封装,离不开“私有化”,就是将类或者是函数中的某些属性限制在某个区域之内,外部无法调用。

【2】为什么要封装

  • 封装数据的主要原因是:保护隐私(把不想别人知道的东西封装起来)

【3】封装的方法

  • 电视机本身是一个黑盒子,隐藏了所有细节,但是一定会对外提供了一堆按钮,这些按钮也正是接口的概念,所以说,封装并不是单纯意义的隐藏!!!
  • 快门就是傻瓜相机为傻瓜们提供的方法,该方法将内部复杂的照相功能都隐藏起来了

【二】隐藏属性

【1】隐藏属性方法

  • Python的Class机制采用双下划线开头的方式将属性隐藏起来(设置成私有的)
  • 但其实这仅仅只是一种变形操作,类中所有双下滑线开头的属性都会在类定义阶段、检测语法时自动变成_类名__属性名的形式:
class Person:
     # 变形为_Person__NAME
    __NAME = "ZHANG"

    # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
    def __init__(self):
        # 变形为self._Person__age
        self.__age = 18
	# 变形为_Foo__run
    def __run(self):
        print('__f1 run')
	# 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
    def walk(self):
        self.__run()

print(Person.__N)
# 报错AttributeError:类Person没有属性__N
obj = Person()
print(obj.__x)
# 报错AttributeError:对象obj没有属性__x

【2】问题

(1)隐藏属性访问

  • 在类外部无法直接访问双下滑线开头的属性,但知道了类名和属性名就可以拼出名字:__类名__属性,然后就可以访问了,
  • Person._Person__NAME,所以说这种操作并没有严格意义上地限制外部访问,仅仅只是一种语法意义上的变形。
class Person:
    # 变形为_Person__NAME
    __NAME = "Dream"

    # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
    def __init__(self):
        # 变形为self._Person__age
        self.__age = 18

    # 变形为_Person__run
    def __run(self):
        print('__f1 run')

    # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
    def walk(self):
        # 变形为self._Person__run()
        self.__run()


# 查看当前类的名称空间
print(Person.__dict__)
# {'__module__': '__main__', '_Person__NAME': 'Dream', '__init__': <function Person.__init__ at 0x000001C4059513F0>, '_Person__run': <function Person.__run at 0x000001C405951B40>, 'walk': <function Person.walk at 0x000001C405951BD0>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None}

# 发现可以通过 特定的方法,仍然可以访问到相应的属性 _Person__NAME
print(Person._Person__NAME)

# 实例化得到类对象
person = Person()
# Dream

# 查看对象的名称空间
print(person.__dict__)
# {'_Person__age': 18}

# 发现可以通过 特定的方法,仍然可以访问到相应的属性 _Person__age
print(person._Person__age)
# 18

(2)隐藏方法变形

  • 在类内部是可以直接访问双下滑线开头的属性的,比如self.__f1(),因为在类定义阶段类内部双下滑线开头的属性统一发生了变形。
class Person:
    # 变形为_Person__NAME
    __NAME = "Dream"

    # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
    def __init__(self):
        # 变形为self._Person__age
        self.__age = 18

    # 变形为_Person__run
    def __run(self):
        print('__f1 run')

    # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
    def walk(self):
        # 变形为self._Person__run()
        self.__run()  # 等同于 self._Person__run()
        print(self.__NAME)  # 等同于 print(self._Person__age)

(3)变形操作只会发生一次

  • 变形操作只在类定义阶段发生一次,在类定义之后的赋值操作,不会变形。
class Person:
    # 变形为_Person__NAME
    __NAME = "Dream"

    # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
    def __init__(self):
        # 变形为self._Person__age
        self.__age = 18

    # 变形为_Person__run
    def __run(self):
        print('__f1 run')

    # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
    def walk(self):
        # 变形为self._Person__run()
        self.__run()  # 等同于 self._Person__run()
        print(self.__NAME)  # 等同于 print(self._Person__age)


# 修改类的变量
Person.__NAME = "Hope"

# 查看内存空间 --- 发现并没有被修改
print(Person.__dict__)
# {'__module__': '__main__', '_Person__NAME': 'Dream', '__init__': <function Person.__init__ at 0x00000260E28E13F0>, '_Person__run': <function Person.__run at 0x00000260E28E1B40>, 'walk': <function Person.walk at 0x00000260E28E1BD0>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>, '__doc__': None, '__NAME': 'Hope'}

# 实例化得到类对象
person = Person()
# Dream

# 修改对象变量
person.__sex = "男"
person.__age = 22

# 查看对象的名称空间 --- 新增了相应的键值
print(person.__dict__)
# {'_Person__age': 18, '__sex': '男', '__age': 22}

# 可以直接根据键取值
print(person.__sex)

【三】开放接口

  • 定义属性就是为了使用,所以隐藏并不是目的

【1】隐藏数据属性

  • 将数据隐藏起来就限制了类外部对数据的直接操作,然后类内应该提供相应的接口来允许类外部间接地操作数据,接口之上可以附加额外的逻辑来对数据的操作进行严格地控制
  • 目的的是为了隔离复杂度
    • 例如ATM程序的取款功能,该功能有很多其他功能组成,
      • 比如插卡、身份认证、输入金额、打印小票、取钱等
    • 而对使用者来说,只需要开发取款这个功能接口即可,其余功能我们都可以隐藏起来
class ATM:
    # 插卡
    def __card(self):
        print('插卡')

    # 身份认证
    def __auth(self):
        print('用户认证')

    # 输入金额
    def __input(self):
        print('输入取款金额')

    # 打印小票
    def __print_bill(self):
        print('打印账单')

    # 取钱
    def __take_money(self):
        print('取款')

    # 取款功能
    def withdraw(self):
        self.__card()
        self.__auth()
        self.__input()
        self.__print_bill()
        self.__take_money()


obj = ATM()
obj.withdraw()
# 插卡
# 用户认证
# 输入取款金额
# 打印账单
# 取款
  • 总结隐藏属性与开放接口,本质就是为了明确地区分内外,类内部可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码;
  • 而类外部只需拿到一个接口,只要接口名、参数不变,则无论设计者如何改变内部实现代码,使用者均无需改变代码。
  • 这就提供一个良好的合作基础,只要接口这个基础约定不变,则代码的修改不足为虑。

【四】装饰器property

  • 将一个类的函数定义成特性以后,对象再去使用的时候obj.name,根本无法察觉自己的name是执行了一个函数然后计算出来的,这种特性的使用方式遵循了统一访问的原则

  • 面向对象的封装有三种方式:

    • 【public】
      • 这种其实就是不封装,是对外公开的
    • 【protected】
      • 这种封装方式对外不公开
      • 但对朋友(friend)或者子类(形象的说法是“儿子”,但我不知道为什么大家 不说“女儿”,就像“parent”本来是“父母”的意思,但中文都是叫“父类”)公开
    • 【private】
      • 这种封装对谁都不公开
  • python并没有在语法上把它们三个内建到自己的class机制中,在C++里一般会将所有的所有的数据都设置为私有的,然后提供set和get方法(接口)去设置和获取,在python中通过property方法可以实现

class Foo:
    def __init__(self, val):
        # 将属性隐藏起来
        self.__NAME = val

    @property
    def name(self):
        return self.__NAME

    @name.setter
    def name(self, value):
        # 在设定值之前进行类型检查
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError('%s must be str' % value)
        # 通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME
        self.__NAME = value

    @name.deleter
    def name(self):
        raise PermissionError('Can not delete')


f = Foo('dream')
print(f.name)

# 触发name.setter装饰器对应的函数name(f,'Hope')
f.name = 'Hope'  

# 触发name.setter对应的的函数name(f,123),抛出异常TypeError
f.name = 123  

# 触发name.deleter对应的函数name(f),抛出异常PermissionError
del f.name 
class Foo:
    def __init__(self, val):
        # 将属性隐藏起来
        self.__NAME = val

    def get_name(self):
        return self.__NAME

    def set_name(self, value):
        # 在设定值之前进行类型检查
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError('%s must be str' % value)
        # 通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME
        self.__NAME = value

    def del_name(self):
        raise PermissionError('Can not delete')

    # 不使用装饰器,而是使用 包装的 形式
    name = property(get_name, set_name, del_name)


f = Foo('dream')
print(f.name)

# 触发name.setter装饰器对应的函数name(f,'Hope')
f.name = 'Hope'

# 触发name.setter对应的的函数name(f,123),抛出异常TypeError
f.name = 123

# 触发name.deleter对应的函数name(f),抛出异常PermissionError
del f.name

【五】封装和扩展性

  • 封装在于明确区分内外,使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码;
  • 而外部使用用者只知道一个接口(函数),只要接口(函数)名、参数不变,使用者的代码永远无需改变。
  • 这就提供一个良好的合作基础——或者说,只要接口这个基础约定不变,则代码改变不足为虑。

【1】设计者

class Room:
    def __init__(self, name, owner, width, length, high):
        self.name = name
        self.owner = owner
        self.__width = width
        self.__length = length
        self.__high = high

    # 对外提供的接口,隐藏了内部的实现细节,此时我们想求的是面积
    def tell_area(self):  
        return self.__width * self.__length

【2】使用者

class Room:
    def __init__(self, name, owner, width, length, high):
        self.name = name
        self.owner = owner
        self.__width = width
        self.__length = length
        self.__high = high

    # 对外提供的接口,隐藏了内部的实现细节,此时我们想求的是面积
    def tell_area(self):
        return self.__width * self.__length


# 使用者
room = Room('卧室', 'dream', 20, 20, 20)
# 使用者调用接口tell_area
result = room.tell_area()
print(result)
# 400

【3】更好的扩展性

# 类的设计者,轻松的扩展了功能,而类的使用者完全不需要改变自己的代码
class Room:
    def __init__(self, name, owner, width, length, high):
        self.name = name
        self.owner = owner
        self.__width = width
        self.__length = length
        self.__high = high

    # 对外提供的接口,隐藏内部实现,
    # 此时我们想求的是体积,内部逻辑变了,只需求修该下列一行就可以很简答的实现,
    # 而且外部调用感知不到,仍然使用该方法,但是功能已经变了
    def tell_area(self):
        return self.__width * self.__length * self.__high


# 对于仍然在使用tell_area接口的人来说,根本无需改动自己的代码,就可以用上新功能
room = Room('卧室', 'dream', 20, 20, 20)

# 使用者调用接口tell_area
result = room.tell_area()
print(result)
# 8000