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给深度学习入门者的Python快速教程基础篇之 类(Class) i; C$ d$ E) Z K2 D3 o" `
类(Class): _$ v7 b2 H `: U1 k# A3 |
; `9 S2 Z4 v ^1 Y
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:' \3 @( w9 E# g# e8 e+ x
class A:
7 R/ `4 y" O# m& q3 L"""Class A"""
3 f0 n0 l! l8 c+ M; Ddef __init__(self, x, y, name):
) H" w2 e) A0 O, J6 a' h- Fself.x = x
, G; v" D# s! }( j- _1 mself.y = y; J# T W4 Z4 `, o+ j) S& Q j
self._name = name& Z+ Z" A |# L
' h0 J) i: d: d% j# u5 F
def introduce(self):, c- ^6 W0 Y. W9 a$ w" v
print(self._name)
/ O; |8 Y- ?$ [0 ^# y8 c2 O# ^% p) W( R. @, U% B& F% `
def greeting(self):+ R0 ~' k' L0 ? {
print("What's up!"), S& P9 V2 [0 \- a% U3 l
1 [# [/ l G! ^1 s
def __l2norm(self):3 z3 g4 `7 X5 o% M, }
return self.x**2 + self.y**2
4 G6 P7 q+ S# Q$ o: J1 v& U" }) r! f+ H9 x5 L, v
def cal_l2norm(self):% K2 U3 u9 ?: b$ q0 {
return self.__l2norm()" C4 q2 n( g. [
. @$ g; N" v0 `5 F! F
a = A(11, 11, 'Leonardo')
, x. ~) U& D8 ?7 E7 x$ Kprint(A.__doc__) # "Class A"& X0 u9 O4 c5 S5 z2 h
a.introduce() # "Leonardo"- x3 D, T' k! V8 {
a.greeting() # "What's up!"
$ l+ M" J( C! Q S5 j {print(a._name) # 可以正常访问
, Y9 J/ |' m l4 F, h6 K. O2 Fprint(a.cal_l2norm()) # 输出11*11+11*11=242# v( n: F: v: h! B0 Q% J8 ^& F" Z% ^
print(a._A__l2norm()) # 仍然可以访问,只是名字不一样
. v; u. X. z( ?- \1 B6 V+ ]: p& [# Iprint(a.__l2norm()) # 报错: 'A' object has no attribute '__l2norm'% v7 c$ Z% P1 q5 p- F2 C
3 d/ I8 Q+ {% D# f* |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。
: D* _- o/ F4 k+ \6 s7 _/ q5 x" d1 |/ r; }0 J. i/ l% o! V. S* d: r
Python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:
0 |. x5 A& v$ z+ j" [& H$ W; Aclass B(A):& Z* d7 Z4 S3 i4 W3 z! a* b
"""Class B inheritenced from A"""
' r1 t. ?% i( _7 |def greeting(self):
: w) X8 R' ], D- r/ H6 Mprint("How's going!")2 Z) F) ]0 e/ `+ A; u" D
. {2 [. J/ j6 t' i: d6 U Bb = B(12, 12, 'Flaubert')2 w: z) _" d" l: A- f
b.introduce() # Flaubert, l9 H0 I, e- u& ~' g* H5 L9 d( r
b.greeting() # How's going!+ |+ W* b2 r) w8 i6 @( c0 i
print(b._name()) # Flaubert3 B; k# K3 P8 }+ L+ w A; n# `$ O* x
print(b._A__l2norm()) # “私有”方法,必须通过_A__l2norm访问
6 y( Z2 @/ F- T. R
1 G3 J+ x5 m# X1 w4 v7 c* e+ Omap, reduce和filter
9 p; j/ V' |1 b/ O/ U0 T2 y
* M0 j8 J V* B0 j' w$ [6 kmap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:7 S& g8 K0 A2 F3 B9 _. j
map(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4]) # [1, 4, 9, 16]
8 e& r* N" z2 |4 R6 ~1 _0 v7 ?1 v" f
map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [5, 6, 7]) # [6, 8, 10]
/ _: v2 U) w1 J/ f2 u6 G, B
: e. H' B( W7 z4 Ureduce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:
3 ~1 [" h7 [4 n+ L$ K2 z; Breduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4]) # ((1+2)+3)+4=10# P3 f, {. l4 |% }' X& b' `& Z
/ Q S6 V: P/ N2 j: u5 f4 M& efilter顾名思义,根据条件对可遍历结构进行筛选:
+ ]5 L ?) N. _; d6 Kfilter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 筛选奇数,[1, 3, 5]
4 z2 i, E; C4 U3 I0 j+ p" T) Q
# S6 n- |. V* I' A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。
+ e9 Z' {; |- t( U8 F |
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