【python零基础入门学习】python进阶篇之OOP - 面向对象的程序设计

news2024/9/24 1:20:36

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OOP - 面向对象的程序设计（Object Oriented Programming）

  • 面向对象的编程

  • 在python中,一切皆对象,对象由属性和行为构成

  • 类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。

  • 实例化:创建一个类的实例,类的具体对象。

  • 方法:类中定义的函数。

  • 对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数

  • 据成员(类变量和实例变量)和方法。 

class Role:
    def __init__(self,nm,wp):#self是约定俗成, 定义角色用
        '一般用于绑定属性到对象,不是必须的,self不是关键字,用任何名均可'
        #绑定在实例身上的属性,可以在class中的任何位置使用
        self.name = nm
        self.weapon = wp


    def show_me(self):
        print('我是%s,我使用%s' % (self.name,self.weapon))


    def speak(self,words):
        #没有绑在实例身上的变量words就是函数的局部变量
        print(words)


if __name__ == '__main__':
    #实例将会自动作为第一个参数传给方法
    lb = Role('吕布','方天画戟') #自动调用__init__方法
    print(lb.name)
    print(lb.weapon)
    lb.show_me()
    lb.speak('马中赤兔,人中吕布!')

组合和派生:

  

  

class Weapon:
    def __init__(self,nm,strength):
        self.name = nm
        self.strength = strength



class Role:
    def __init__(self,nm,wp):#self是约定俗成, 定义角色用
        self.name = nm
        self.weapon = wp

if __name__ == '__main__':
    wp = Weapon('方天画戟',100)
    lb = Role('吕布',wp)
    print(wp.name,wp.strength)
    print(lb.weapon.name)
    print(lb.weapon.strength)

子类:

  • - 两个类有很多一样的地方

  • - 某一个类与另一个类又有不同

  • - 子类可以继承父类的方法

  • - 子类可以有多个父类

  •   - 父子类有同名方法，查找顺序是自下向上，自左向右，先找到的执行

  

class Role:
    def __init__(self,nm,wp):#self是约定俗成, 定义角色用
        self.name = nm
        self.weapon = wp


    def show_me(self):
        print('我是%s,我使用%s' % (self.name,self.weapon))


    def speak(self,words):
        print(words)

class Warrior(Role): #括号中是父类,也叫基类
    pass

class Mage(Role):
    def fly(self):
        print('i can fly.')


if __name__ == '__main__':
    #实例化时,子类中没有__init__方法,将会寻找父类的相关方法
    lb = Warrior('吕布','方天画戟')
    km = Mage('孔明','扇子')
    lb.show_me()
    km.show_me()
    km.fly()
    #lb.fly()这个没有fly功能

class A:
    def func1(self):
        print('a func')

    def func4(self):
        print('#####4#####')

class B:
    def func2(self):
        print('b func')

    def func4(self):
        print('*********')

class C(B,A):
    def func3(self):
        print('c func')

    # def func4(self):
    #     print('^^^^^^^^')


if __name__ == '__main__':
    c1 = C()
    c1.func1()
    c1.func2()
    c1.func3()
    c1.func4()

自下向上，自左向右------先C-B-A,  之后C(B,A)

魔法方法:

特殊方法:

  • __init__ :实例化类实例时默认会调用的方法

  • __str__:打印/显示实例时调用方法以及 返回字符串

  • __call__: 用于创建可调用的实例

class Book:
    def __init__(self,title,author):
        self.title = title
        self.author = author


    def __str__(self):
        # 打印实例时,执行此方法
        return '《%s》' % self.title


    def __call__(self):
        print('《%s》是%s编著的' % (self.title,self.author))


if __name__ == '__main__':
    pybook = Book('Python核心编程','韦斯利')#调用 __init__
    print(pybook) #调用__str__
    pybook() #调用__call__

正则表达式:

匹配单个字符:

  

/t.m
/t[a-z]m
/t[0-10]m  含有0和1
/t[0-9amo]m
/t[-a1]m  减号放两边
/t[^0-9]m  取反 不要数字0-9  
/t[0-9^]m  0-9以及^号
/t\dm 相当于 [0-9]

\w 任意数字字母
\W 取反  不是数字字母
\s 匹配空白字符  相当于  \r\v\f\t\n
\S 取反 不是空白字符

在vim里面  一排~!@#$%^&*()_+  都要转义

匹配一组字符:

  

{M, } 最少M次

{ ,M} 最多M次

其他特殊字符:

  

<tom> 只匹配tom  或者\btom\b

例子：

为mac地址加:

  • 找到MAC地址

  • 每两个数字分一组

  • 中间以:分隔开

192.168.1.1 0000ca001256

:%s/\(..\)\(..\)\(..\)\(..\)\(..\)\(..\)$/\1:\2:\3:\4:\5:\6/     ----%s//  全文替换 在vim中

re模块:

>>> import re
#在food的开头匹配f... 匹配到返回匹配对象,匹配不到则返回None
>>> re.match('f..','food')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
>>> re.match('f..','seafood')
>>> print(re.match('f..','seafood'))
None

#search在字符串中匹配正则,匹配到返回匹配对象
>>> re.search('f..','seafood')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='foo'>
>>> m = re.search('f..','seafood')
>>> m.group()
'foo'  #匹配对象的group方法返回匹配到的内容


>>> re.search('f..','seafood is food')
#返回所有匹配 findall
>>> re.findall('f..','seafood is food')
['foo', 'foo']

#返回匹配对象构成的生成器
>>> re.finditer('f..','seafood is food')
<callable_iterator object at 0x7f8a055fd2b0>
>>> list(re.finditer('f..','seafood is food'))
[<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='foo'>, <_sre.SRE_Match object; span=(11, 14), match='foo'>]
>>> for m in re.finditer('f..','seafood is food'):
...     m.group()
... 
'foo'
'foo'

切分:  
#以-或者. 作为分隔符切割字符串
>>> re.split('-|\.','hello-world-china.com.cn')
['hello', 'world', 'china', 'com', 'cn']

#把X替换成tedu
>>> re.sub('X','tedu','X web site is X.cn')
'tedu web site is tedu.cn'

# 为了提升匹配效率，最好将正则表达式先编译
>>> patt = re.compile('f..')
>>> patt.match('food')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
>>> patt.search('seafood')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='foo'>
>>> m = patt.search('seafood')
>>> m.group()
'foo'
 例子：
分析apache访问日志:

  

import re

def count_patt(fname,patt):
    cpatt = re.compile(patt) #为了更好的执行效率,把模式编译
    patt_dict = {} #把结果保存到字典
    with open(fname) as fobj:
        for line in fobj:
            m = cpatt.search(line) #在一行中匹配模式
            if m:      #如果m不是None,非空为真
                key = m.group()
                patt_dict[key] = patt_dict.get(key,0) + 1
                # if key not in patt_dict:
                #     patt_dict[key] = 1
                # else:
                #     patt_dictp[key] += 1
    return patt_dict

if __name__ == '__main__':
    fname = 'access_log'
    ip = '^(\d+\.){3}\d+'
    br = 'Chrome|MSIE|Firefox'
    result1 = count_patt(fname, ip)
    result2 = count_patt(fname, br)
    print(result1)
    print(result2)

#####################class
import re

class CountPatt:
    def count_patt(self, fname,patt):
        cpatt = re.compile(patt) #为了更好的执行效率,把模式编译
        patt_dict = {} #把结果保存到字典
        with open(fname) as fobj:
            for line in fobj:
                m = cpatt.search(line) #在一行中匹配模式
                if m:      #如果m不是None,非空为真
                    key = m.group()
                    patt_dict[key] = patt_dict.get(key,0) + 1
                    # if key not in patt_dict:
                    #     patt_dict[key] = 1
                    # else:
                    #     patt_dictp[key] += 1
        return patt_dict

if __name__ == '__main__':
    fname = 'access_log'
    ip = '^(\d+\.){3}\d+'
    br = 'Chrome|MSIE|Firefox'
    wl = 'Windows|Linux'
    cp = CountPatt()
    result = cp.count_patt(fname,ip)
    result2 = cp.count_patt(fname, br)
    print(result)
    print(result2)
    # result1 = count_patt(fname, ip)
    # result2 = count_patt(fname, br)
    # print(result1)
    # print(result2)


##################class + 绑定文件
import re

class CountPatt:
    def __init__(self,fname):
        self.fname = fname


    def count_patt(self, patt):
        cpatt = re.compile(patt) #为了更好的执行效率,把模式编译
        patt_dict = {} #把结果保存到字典
        with open(self.fname) as fobj:
            for line in fobj:
                m = cpatt.search(line) #在一行中匹配模式
                if m:      #如果m不是None,非空为真
                    key = m.group()
                    patt_dict[key] = patt_dict.get(key,0) + 1
                    # if key not in patt_dict:
                    #     patt_dict[key] = 1
                    # else:
                    #     patt_dictp[key] += 1
        return patt_dict

if __name__ == '__main__':
    fname = 'access_log'
    ip = '^(\d+\.){3}\d+'
    br = 'Chrome|MSIE|Firefox'
    wl = 'Windows|Linux'
    cp = CountPatt(fname)
    result = cp.count_patt(ip)
    result2 = cp.count_patt(br)
    result3 = cp.count_patt(wl)
    print(result)
    print(result2)
    print(result3)
复杂列表的排序:

  • 排表的sort方法接受一个名为key的参数

  • key可以是一个函数,该函数处理列表中的每一项,将处理结果作为排序依据

>>> adict = {'172.40.58.150': 10, '172.40.58.124': 6, '172.40.58.101': 10, '127.0.0.1': 121, '192.168.4.254': 103, '192.168.2.254': 110, '201.1.1.254': 173, '201.1.2.254': 119, '172.40.0.54': 391, '172.40.50.116': 244}
方法1:
>>> sorted(adict,key=adict.get)

方法2:
alist = list(adict.items())

>>> def func1(seq):
...     return seq[-1]
... 
>>> alist.sort(key=func1)
>>> alist
[('172.40.58.124', 6), ('172.40.58.150', 10), ('172.40.58.101', 10), ('192.168.4.254', 103), ('192.168.2.254', 110), ('201.1.2.254', 119), ('127.0.0.1', 121), ('201.1.1.254', 173), ('172.40.50.116', 244), ('172.40.0.54', 391)]

#改为匿名函数,实现降序排列
alist.sort(key=lambda seq: seq[-1],reverse=True )
alist

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