python使用什麼聲明一個類

⑴ python對象

眾所周知，Python是一門面向對象的語言，在Python無論是數值、字元串、函數亦或是類型、類，都是對象。
對象是在 堆 上分配的結構，我們定義的所有變數、函數等，都存儲於堆內存，而變數名、函數名則是一個存儲於 棧 中、指向堆中具體結構的引用。

要想深入學習Python，首先需要知道Python對象的定義。

我們通常說的Python都是指CPython，底層由C語言實現，源碼地址： cpython [GitHub]
Python對象的定義位於 Include/object.h ，是一個名為 PyObject 的結構體：

Python中的所有對象都繼承自PyObejct，PyObject包含一個用於垃圾回收的雙向鏈表，一個引用計數變數 ob_refcnt 和 一個類型對象指針 ob_type

從PyObejct的注釋中，我們可以看到這樣一句：每個指向 可變大小Python對象 的指針也可以轉換為 PyVarObject* （可變大小的Python對象會在下文中解釋）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基礎上多了一個 ob_size 欄位，用於存儲元素個數：

在PyObject結構中，還有一個類型對象指針 ob_type ，用於表示Python對象是什麼類型，定義Python對象類型的是一個 PyTypeObject 介面體

實際定義是位於 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：

在這個類型對象中，不僅包含了對象的類型，還包含了如分配內存大小、對象標准操作等信息，主要分為：

以Python中的 int類型 為例，int類型對象的定義如下：

從PyObject的定義中我們知道，每個對象的 ob_type 都要指向一個具體的類型對象，比如一個數值型對象 100 ，它的ob_type會指向 int類型對象PyLong_Type 。

PyTypeObject結構體第一行是一個PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定義可知PyTypeObject是一個變長對象

也就是說，歸根結底 類型對象也是一個對象 ，也有ob_type屬性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什麼呢？
回到PyLong_Type的定義，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) ，查看對應的宏定義

由以上關系可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, &PyType_Type } 0} ，將其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一個變長對象：

這樣看就很明確了，PyLong_Type的類型就是PyType_Typ，同理可知， Python類型對象的類型就是PyType_Type ，而 PyType_Type對象的類型是它本身

從上述內容中，我們知道了對象和對象類型的定義，那麼根據定義，對象可以有以下兩種分類

Python對象定義有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根據對象大小是否可變的區別，Python對象可以劃分為 可變對象（變長對象） 和 不可變對象（定長對象）

原本的對象a大小並沒有改變，只是s引用的對象改變了。這里的對象a、對象b就是定長對象

可以看到，變數l仍然指向對象a，只是對象a的內容發生了改變，數據量變大了。這里的對象a就是變長對象

由於存在以上特性，所以使用這兩種對象還會帶來一種區別：
聲明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string' ，s2的值不會一起改變，因為只是s指向了一個新的對象，s2指向的舊對象的值並沒有發生改變
聲明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此時l2的值會一起改變，因為l和l2指向的是同一個對象，而該對象的內容被l修改了

此外，對於 字元串 對象，Python還有一套內存復用機制，如果兩個字元串變數值相同，那它們將共用同一個對象：

對於 數值型 對象，Python會默認創建0~2 8 以內的整數對象，也就是 0 ~ 256 之間的數值對象是共用的：

按照Python數據類型，對象可分為以下幾類：

Python創建對象有兩種方式，泛型API和和類型相關的API

這類API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以應用在任意Python對象上，如:

使用 PyObjecg_New 創建一個數值型對象：

這類API通常只能作用於一種類型的對象上，如：

使用 PyLong_FromLong 創建一個數值型對象：

在我們使用Python聲明變數的時候，並不需要為變數指派類型，在給變數賦值的時候，可以賦值任意類型數據，如：

從Python對象的定義我們已經可以知曉造成這個特點的原因了，Python創建對象時，會分配內存進行初始化，然後Python內部通過 PyObject* 變數來維護這個對象，所以在Python內部各函數直接傳遞的都是一種泛型指針 PyObject* ，這個指針所指向的對象類型是不固定的，只能通過所指對象的 ob_type 屬性動態進行判斷，而Python正是通過 ob_type 實現了多態機制

Python在管理維護對象時，通過引用計數來判斷內存中的對象是否需要被銷毀，Python中所有事物都是對象，所有對象都有引用計數 ob_refcnt 。
當一個對象的引用計數減少到0之後，Python將會釋放該對象所佔用的內存和系統資源。
但這並不意味著最終一定會釋放內存空間，因為頻繁申請釋放內存會大大降低Python的執行效率，因此Python中採用了內存對象池的技術，是的對象釋放的空間會還給內存池，而不是直接釋放，後續需要申請空間時，優先從內存對象池中獲取。

⑵ 有關python中類的聲明和應用。

class human:
def __init__(self, name, sex, weight):
self.name=name
self.sex=sex
self.weight=weight
def detail(self):
print "%s %s %d" %(self.name, self.sex, self.weight)

tom=human("tom", "male", 85)
用的時候就
tom.sex
tom.name之類就行了
函數就
tom.detail()就行了

⑶ python用什麼來定義類對象

Class 關梁團鍵字是燃州用來描述類對象的。橡段橘

⑷ python的模塊和類有什麼區別

python模塊是：

自我包含並且有組織的代碼片段為模塊。

表現形式為：寫的代碼保存為文件。這個文件就是一個模塊。sample.py 其中文件名smaple為模塊名字。
python中的類

類(Class):用來描述具有相同的屬性和方法的對象的集合。它定義了該集合中每個對象所共有的屬性和方法。對象是類的實例 。類變數：
類變數在整個實例化的對象中是公用的。類變數定義在類中且在函數體之外。類變數通常不作為實例變數使用。數據成員：類變數或者實
例變數, 用於處理類及其實例對象的相關的數據。方法重寫：如果從父類繼承的方法不能滿足子類的需求，可以對其進行改寫，這個過程
叫方法的覆蓋（override），也稱為方法的重寫。局部變數：定義在方法中的變數，只作用於當前實例的類。實例變數：在類的聲明中，
屬性是用變數來表示的。這種變數就稱為實例變數，是在類聲明的內部但是在類的其他成員方法之外聲明的。繼承：即一個派生類
（derived class）繼承基類（base class）的欄位和方法。繼承也允許把一個派生類的對象作為一個基類對象對待。例如，有這樣一個設
計：一個Dog類型的對象派生自Animal類，這是模擬"是一個（is-a）"關系（例圖，Dog是一個Animal）。實例化：創建一個類的實
例，類的具體對象。方法：類中定義的函數。對象：通過類定義的數據結構實例。對象包括兩個數據成員（類變數和實例變數）和方法。
推薦學習《python教程》。

⑸ python 定義一個類實現以下方法

伸手黨自重

students={}#uid:name

classStudent(object):
def__init__(self):
pass

defregister(self,uid,name):
students[str(uid)]=name;

deffind_student_by_id(self,uid):
name=None
ifstr(uid)instudents:
name=students[str(uid)]
者吵源returnname

defsorting(self):
lis=[]
碰肢foriinrange(len(students)):
ifstr(i)instudents:
首態lis.append(students[str(i)])
returnlis

classCollege_Student(Student):
def__init__(slef):
pass

defsorting(self):
returnStudent.sorting()[::-1]

⑹ 如何在Python中使用static，class，abstract方法

方法在Python中是如何工作的

方法就是一個函數，它作為一個類屬性而存在，你可以用如下方式來聲明、訪問一個函數：

Python

>>> class Pizza(object):
... def __init__(self, size):
... self.size = size
... def get_size(self):
... return self.size
...
>>> Pizza.get_size
<unbound method Pizza.get_size>

Python在告訴你，屬性_get_size是類Pizza的一個未綁定方法。這是什麼意思呢？很快我們就會知道答案：

Python

>>> Pizza.get_size()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
TypeError: unbound method get_size() must be called with Pizza instance as first argument (got nothing instead)

我們不能這么調用，因為它還沒有綁定到Pizza類的任何實例上，它需要一個實例作為第一個參數傳遞進去（Python2必須是該類的實例，Python3中可以是任何東西），嘗試一下：

Python

>>> Pizza.get_size(Pizza(42))
42

>>> Pizza.get_size(Pizza(42))
42

太棒了，現在用一個實例作為它的的第一個參數來調用，整個世界都清靜了，如果我說這種調用方式還不是最方便的，你也會這么認為的；沒錯，現在每次調用這個方法的時候我們都不得不引用這個類，如果不知道哪個類是我們的對象，長期看來這種方式是行不通的。

那麼Python為我們做了什麼呢，它綁定了所有來自類_Pizza的方法以及該類的任何一個實例的方法。也就意味著現在屬性get_size是Pizza的一個實例對象的綁定方法，這個方法的第一個參數就是該實例本身。

Python

>>> Pizza(42).get_size
<bound method Pizza.get_size of <__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>>
>>> Pizza(42).get_size()
42

和我們預期的一樣，現在不再需要提供任何參數給_get_size，因為它已經是綁定的，它的self參數會自動地設置給Pizza實例，下面代碼是最好的證明：

Python

>>> m = Pizza(42).get_size
>>> m()
42

更有甚者，你都沒必要使用持有Pizza對象的引用了，因為該方法已經綁定到了這個對象，所以這個方法對它自己來說是已經足夠了。

也許，如果你想知道這個綁定的方法是綁定在哪個對象上，下面這種手段就能得知：

Python

>>> m = Pizza(42).get_size
>>> m.__self__
<__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>
>>> # You could guess, look at this:
...
>>> m == m.__self__.get_size
True

顯然，該對象仍然有一個引用存在，只要你願意你還是可以把它找回來。

在Python3中，依附在類上的函數不再當作是未綁定的方法，而是把它當作一個簡單地函數，如果有必要它會綁定到一個對象身上去，原則依然和Python2保持一致，但是模塊更簡潔：

Python

>>> class Pizza(object):
... def __init__(self, size):
... self.size = size
... def get_size(self):
... return self.size
...
>>> Pizza.get_size
<function Pizza.get_size at 0x7f307f984dd0>

靜態方法

靜態方法是一類特殊的方法，有時你可能需要寫一個屬於這個類的方法，但是這些代碼完全不會使用到實例對象本身，例如：

Python

class Pizza(object):
@staticmethod
def mix_ingredients(x, y):
return x + y

def cook(self):
return self.mix_ingredients(self.cheese, self.vegetables)

這個例子中，如果把_mix_ingredients作為非靜態方法同樣可以運行，但是它要提供self參數，而這個參數在方法中根本不會被使用到。這里的@staticmethod裝飾器可以給我們帶來一些好處：

Python不再需要為Pizza對象實例初始化一個綁定方法，綁定方法同樣是對象，但是創建他們需要成本，而靜態方法就可以避免這些。

Python

>>> Pizza().cook is Pizza().cook
False
>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza.mix_ingredients
True
>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza().mix_ingredients
True

可讀性更好的代碼，看到@staticmethod我們就知道這個方法並不需要依賴對象本身的狀態。
可以在子類中被覆蓋，如果是把mix_ingredients作為模塊的頂層函數，那麼繼承自Pizza的子類就沒法改變pizza的mix_ingredients了如果不覆蓋cook的話。

類方法

話雖如此，什麼是類方法呢？類方法不是綁定到對象上，而是綁定在類上的方法。

Python

>>> class Pizza(object):
... radius = 42
... @classmethod
... def get_radius(cls):
... return cls.radius
...
>>>
>>> Pizza.get_radius
<bound method type.get_radius of <class '__main__.Pizza'>>
>>> Pizza().get_radius
<bound method type.get_radius of <class '__main__.Pizza'>>
>>> Pizza.get_radius is Pizza().get_radius
True
>>> Pizza.get_radius()
42

無論你用哪種方式訪問這個方法，它總是綁定到了這個類身上，它的第一個參數是這個類本身（記住：類也是對象）。

什麼時候使用這種方法呢？類方法通常在以下兩種場景是非常有用的：

工廠方法：它用於創建類的實例，例如一些預處理。如果使用@staticmethod代替，那我們不得不硬編碼Pizza類名在函數中，這使得任何繼承Pizza的類都不能使用我們這個工廠方法給它自己用。

Python

class Pizza(object):
def __init__(self, ingredients):
self.ingredients = ingredients

@classmethod
def from_fridge(cls, fridge):
return cls(fridge.get_cheese() + fridge.get_vegetables())

調用靜態類：如果你把一個靜態方法拆分成多個靜態方法，除非你使用類方法，否則你還是得硬編碼類名。使用這種方式聲明方法，Pizza類名明永遠都不會在被直接引用，繼承和方法覆蓋都可以完美的工作。

Python

class Pizza(object):
def __init__(self, radius, height):
self.radius = radius
self.height = height

@staticmethod
def compute_area(radius):
return math.pi * (radius ** 2)

@classmethod
def compute_volume(cls, height, radius):
return height * cls.compute_area(radius)

def get_volume(self):
return self.compute_volume(self.height, self.radius)

抽象方法

抽象方法是定義在基類中的一種方法，它沒有提供任何實現，類似於Java中介面(Interface)裡面的方法。

在Python中實現抽象方法最簡單地方式是：

Python

class Pizza(object):
def get_radius(self):
raise NotImplementedError

任何繼承自_Pizza的類必須覆蓋實現方法get_radius，否則會拋出異常。

這種抽象方法的實現有它的弊端，如果你寫一個類繼承Pizza，但是忘記實現get_radius，異常只有在你真正使用的時候才會拋出來。

Python

>>> Pizza()
<__main__.Pizza object at 0x7fb747353d90>
>>> Pizza().get_radius()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
File "<stdin>", line 3, in get_radius
NotImplementedError

還有一種方式可以讓錯誤更早的觸發，使用Python提供的abc模塊，對象被初始化之後就可以拋出異常：

Python

import abc

class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod
def get_radius(self):
"""Method that should do something."""

使用abc後，當你嘗試初始化BasePizza或者任何子類的時候立馬就會得到一個TypeError，而無需等到真正調用get_radius的時候才發現異常。

Python

>>> BasePizza()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
TypeError: Can't instantiate abstract class BasePizza with abstract methods get_radius

混合靜態方法、類方法、抽象方法

當你開始構建類和繼承結構時，混合使用這些裝飾器的時候到了，所以這里列出了一些技巧。

記住，聲明一個抽象的方法，不會固定方法的原型，這就意味著雖然你必須實現它，但是我可以用任何參數列表來實現：

Python

import abc

class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod
def get_ingredients(self):
"""Returns the ingredient list."""

class Calzone(BasePizza):
def get_ingredients(self, with_egg=False):
egg = Egg() if with_egg else None
return self.ingredients + egg

這樣是允許的，因為Calzone滿足BasePizza對象所定義的介面需求。同樣我們也可以用一個類方法或靜態方法來實現：

Python

import abc

class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod
def get_ingredients(self):
"""Returns the ingredient list."""

class DietPizza(BasePizza):
@staticmethod
def get_ingredients():
return None

這同樣是正確的,因為它遵循抽象類BasePizza設定的契約。事實上get_ingredients方法並不需要知道返回結果是什麼，結果是實現細節，不是契約條件。

因此，你不能強制抽象方法的實現是一個常規方法、或者是類方法還是靜態方法，也沒什麼可爭論的。從Python3開始（在Python2中不能如你期待的運行，見issue5867），在abstractmethod方法上面使用@staticmethod和@classmethod裝飾器成為可能。

Python

import abc

class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta

ingredient = ['cheese']

@classmethod
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(cls):
"""Returns the ingredient list."""
return cls.ingredients

別誤會了，如果你認為它會強制子類作為一個類方法來實現get_ingredients那你就錯了，它僅僅表示你實現的get_ingredients在BasePizza中是一個類方法。

可以在抽象方法中做代碼的實現？沒錯，Python與Java介面中的方法相反，你可以在抽象方法編寫實現代碼通過super()來調用它。（譯註：在Java8中，介面也提供的默認方法，允許在介面中寫方法的實現）

Python

import abc

class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta

default_ingredients = ['cheese']

@classmethod
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(cls):
"""Returns the ingredient list."""
return cls.default_ingredients

class DietPizza(BasePizza):
def get_ingredients(self):
return ['egg'] + super(DietPizza, self).get_ingredients()

這個例子中，你構建的每個pizza都通過繼承BasePizza的方式，你不得不覆蓋get_ingredients方法，但是能夠使用默認機制通過super()來獲取ingredient列表。

⑺ python類的定義與使用是什麼

類Class：用來描述具體相同的屬性和方法的對象的集合。定義了該集合中每個對象所共有的屬性和方法。對象是類的示例。

類定義完成時（正常退出），就創建了一個 類對象。基本上它是對類定義創建的命名空間進行了一個包裝；我們在下一節進一步學習類對象的知識。原始的局部作用域（類定義引入之前生效的那個）得到恢復，類對象在這里綁定到類定義頭部的類名（例子中是 ClassName ）。

基本語法

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

以上內容參考：網路-Python

⑻ python 類的定義

Python編程中類定義，代碼如下：

class<類名>:
<語句>

定義類的專有方法：

__init__構造函數，在生成對象時調用
__del__析構函數，釋放對象時使用
__repr__列印，轉換
__setitem__按照索引賦值
__getitem__按照索引獲取值
__len__獲得長度
__cmp__比較運算
__call__函數調用
__add__加運算
__sub__減運算
__mul__乘運算
__div__除運算
__mod__求余運算
__pow__稱方

代碼如下：

#類定義
classpeople:
#定義基本屬性
name=''
age=0
#定義私有屬性,私有屬性在類外部無法直接進行訪問
__weight=0
#定義構造方法
def__init__(self,n,a,w):
self.name=n
self.age=a
self.__weight=w
defspeak(self):
print("%sisspeaking:Iam%dyearsold"%(self.name,self.age))

p=people('tom',10,30)
p.speak()

⑼ pythondef裡面可以用自己定義的類嗎

pythondef裡面可以用自枯老己定義的類。pythondef裡面用自己定義的類叫做自定義類。Python中定槐敗脊義一個類很簡單，只需要使用關鍵詞class去聲明即可。python之中想要去使用一個類，那就必須鉛滲去實例化這個類，使用這個類的對象去使用它。

⑽ python如何使用一個自己定義好的模塊中的類

Chain.py是模塊（Mole），
在代碼里定義的Class Chain是在模塊物罩里定義的類

一種方法是from Chain import Chain

還有一種方法是洞凳用 a = Chain.Chain()
相當於從模納螞旅塊里索引出這個類

兩種方法都可以。