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给深度学习入门者的Python快速教程基础篇之 类(Class)

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发表于 2018-11-16 10:10 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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给深度学习入门者的Python快速教程基础篇之 类(Class)
9 N0 b- B# h! u/ z5 A5 y2 k, J类(Class)8 o- P+ y( A- k4 Z2 R3 L# U8 o/ l6 W6 ^
5 V" B' @- P1 s
Python中的类的概念和其他语言相比没什么不同,比较特殊的是protected和private在Python中是没有明确限制的,一个惯例是用单下划线开头的表示protected,用双下划线开头的表示private:5 I: x+ u4 K8 ]% ]; K
class A:6 E3 @% _! I0 N. z9 _: {
"""Class A"""5 S" g$ A+ V0 b* c- L
def __init__(self, x, y, name):
# L' n$ L% ^" |9 {6 S% u; x! A7 o7 oself.x = x, K9 L- b$ O/ q  Y) Y* ^' N
self.y = y
, g- U6 r8 J0 [7 r% fself._name = name
, [! f% `9 D! M/ _: j- u7 _  ?0 }7 Y, v& _! C* f
def introduce(self):' D6 v' ^9 |# R
print(self._name)8 H% E% f: [1 i' f! s
8 c  l3 y6 R% L! r& [( ^( W
def greeting(self):! B: T1 r& w1 _7 G* a, B
print("What's up!")
" B( g& P3 x8 v. G7 R4 B$ T
7 B% B5 _7 ~1 c) Q) r4 O; _. p; {def __l2norm(self):5 E' O  B) C) Z7 y/ {( e7 A
return self.x**2 + self.y**2
6 o( D; ^; `! o" Y5 v# W2 M+ W  O4 E) }% {# J+ M5 l
def cal_l2norm(self):
, s( p1 _+ D& Z" ]. @, ~; Mreturn self.__l2norm()! `0 B: _+ v* H- E. \3 Q% m
( b2 S) Q- I9 G' ~5 f& y# n
a = A(11, 11, 'Leonardo')! T8 P! k: M# B% [6 p! j
print(A.__doc__) # "Class A"
, M0 m# w/ c; f) }a.introduce() # "Leonardo", P. i1 e1 y2 ~/ N9 |. J
a.greeting() # "What's up!"
& _( G& `# h7 }" H6 g* R3 Dprint(a._name) # 可以正常访问8 p+ I; d+ p9 u- ]3 D
print(a.cal_l2norm()) # 输出11*11+11*11=2425 ], V% y$ P7 _5 n, f/ B
print(a._A__l2norm()) # 仍然可以访问,只是名字不一样( j; e$ G! x8 y# M. P& i- K1 u
print(a.__l2norm()) # 报错: 'A' object has no attribute '__l2norm'/ |/ s  x( I% T# U% z  C
. [1 d( a3 v  k
类的初始化使用的是__init__(self,),所有成员变量都是self的,所以以self.开头。可以看到,单下划线开头的变量是可以直接访问的,而双下划线开头的变量则触发了Python中一种叫做name mangling的机制,其实就是名字变了下,仍然可以通过前边加上“_类名”的方式访问。也就是说Python中变量的访问权限都是靠自觉的。类定义中紧跟着类名字下一行的字符串叫做docstring,可以写一些用于描述类的介绍,如果有定义则通过“类名.__doc__”访问。这种前后都加双下划线访问的是特殊的变量/方法,除了__doc__和__init__还有很多,这里就不展开讲了。
4 L" v0 W4 z: e; |9 F& G' w
  X6 @" E& P& @$ CPython中的继承也非常简单,最基本的继承方式就是定义类的时候把父类往括号里一放就行了:
1 |  t+ o+ N( V6 g5 O* \/ Eclass B(A):- Y1 S+ Y! O! v: H. v% s  t5 F
"""Class B inheritenced from A"""& Y( g+ F$ |: ]1 f0 r+ }5 l
def greeting(self):' L6 Y& Y% Q( I* ~8 r( I7 V, Q1 _& p7 l# H
print("How's going!")- o$ H1 H9 O* u1 s2 @* m& T/ }

) }. ~# v$ K& }! k, Hb = B(12, 12, 'Flaubert')
7 Z- v6 M6 n* Q7 Rb.introduce() # Flaubert
  f7 b, @! s# `+ f/ G# \8 ub.greeting() # How's going!
: {$ {: S3 }! V, ^  `print(b._name()) # Flaubert0 A5 p0 r) p+ f3 {& N9 K5 @6 T
print(b._A__l2norm()) # “私有”方法,必须通过_A__l2norm访问# j! @! D7 I, G% a

" C2 {7 E( O* ?! `6 K! i* @map, reduce和filter
! M- y6 h2 e" L. ]# _1 F+ h
7 N$ D- N, e( l/ r5 tmap可以用于对可遍历结构的每个元素执行同样的操作,批量操作:
# L* t% w; ^; Z; g- zmap(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4]) # [1, 4, 9, 16]: S6 u* h. S6 w
5 t/ y4 n) X9 Y: R$ P1 c0 p
map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [5, 6, 7]) # [6, 8, 10]; n' X# G/ |# R( o6 v" T) e7 N! e

0 K. Y. m4 W, N, ^reduce则是对可遍历结构的元素按顺序进行两个输入参数的操作,并且每次的结果保存作为下次操作的第一个输入参数,还没有遍历的元素作为第二个输入参数。这样的结果就是把一串可遍历的值,减少(reduce)成一个对象:
/ I1 }% M, t; ^% A* M( Mreduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4]) # ((1+2)+3)+4=10) D7 t- i2 N5 R" ~7 W# e

0 ?& w' ]" k! u, J8 y& |filter顾名思义,根据条件对可遍历结构进行筛选:. s1 k% D4 [& I; M
filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 筛选奇数,[1, 3, 5]
  s& q0 K9 m+ `2 X7 `; N% f- m6 [
! l) w9 W( I# L0 S4 B: p( p$ ?4 y需要注意的是,对于filter和map,在Python2中返回结果是列表,Python3中是生成器。$ t* E# c- H2 ~' U! `3 U+ \
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