本章主要介绍一下python语言的相关知识,包括其语言类型、作为面向对象的3大特性以及5大原则,在末尾介绍了其优缺点。
与C/C++等编译型语言相比,python语言的程序并不是首先编译成二进制机器码后运行,而是由python解析器解释一句并在python虚拟机中运行一句,直到程序结束或者抛出错误。这种方式使得程序开发人员不用过多的关心库的链接、编译错误等问题,这些都由解释器和虚拟机代劳,大大的减少了开发时间。
脚本语言也称动态语言,不需要事先将程序编译,可以动态的部署,即在控制台中输入一句运行一句。这种动态性在一定的程度上简化了“开发、部署和调试”的时间。
在python中,一切皆是对象,比如一个函数、一个类、甚至是一个模块、一个文件。在python中,一个对象一般由属性和方法组成,属性即该对象包含的变量,方法即实现对该对象的操作,例如增、删、查、改。例如实现一个圆的对象,其属性包含圆形坐标和半径,其方法有创建一个圆(初始化)、修改半径或者圆形、删除这个圆、或者在界面上画出其图像。
面向对象的编程语言,肯定具备封装、多态以及继承的三大特性
所谓封装,也就是把客观事物封装成抽象的类,并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作,对不可信的进行信息隐藏。封装是面向对象的特征之一,是对象和类概念的主要特性。简单的说,一个类就是一个封装了数据以及操作这些数据的代码的逻辑实体。在一个对象内部,某些代码或某些数据可以是私有的,不能被外界访问。通过这种方式,对象对内部数据提供了不同级别的保护,以防止程序中无关的部分意外的改变或错误的使用了对象的私有部分。在python中,默认所有属性都是公有的,要想设置为私有,需要在属性前面加上__(两个下划线),例如__time。
简单的理解多态,就是对象可以根据输入的不同,响应不同的输出。正式一些的说法就是一个类实例的相同方法在不同情形有不同表现形式。多态机制使具有不同内部结构的对象可以共享相同的外部接口。这意味着,虽然针对不同对象的具体操作不同,但通过一个公共的类,它们(那些操作)可以通过相同的方式予以调用。
所谓继承是指可以让某个类型的对象获得另一个类型的对象的属性的方法。它支持按级分类的概念。继承是指这样一种能力:它可以使用现有类的所有功能,并在无需重新编写原来的类的情况下对这些功能进行扩展。通过继承创建的新类称为“子类”或“派生类”,被继承的类称为“基类”、“父类”或“超类”。继承的过程,就是从一般到特殊的过程。要实现继承,可以通过“继承”(Inheritance)和“组合”(Composition)来实现。继承概念的实现方式有二类:实现继承与接口继承。实现继承是指直接使用基类的属性和方法而无需额外编码的能力;接口继承是指仅使用属性和方法的名称、但是子类必须提供实现的能力;
是指一个类的功能要单一,不能包罗万象。如同一个人一样,分配的工作不能太多,否则一天到晚虽然忙忙碌碌的,但效率却高不起来。
一个模块在扩展性方面应该是开放的而在更改性方面应该是封闭的。比如:一个网络模块,原来只服务端功能,而现在要加入客户端功能, 那么应当在不用修改服务端功能代码的前提下,就能够增加客户端功能的实现代码,这要求在设计之初,就应当将服务端和客户端分开,公共部分抽象出来。
子类应当可以替换父类并出现在父类能够出现的任何地方。比如:公司搞年度晚会,所有员工可以参加抽奖,那么不管是老员工还是新员工, 也不管是总部员工还是外派员工,都应当可以参加抽奖,否则这公司就不和谐了。
这个时候,B不应当直接使用A中的具体类: 而应当由B定义一抽象接口,并由A来实现这个抽象接口,B只使用这个抽象接口:这样就达到 了依赖倒置的目的,B也解除了对A的依赖,反过来是A依赖于B定义的抽象接口。通过上层模块难以避免依赖下层模块,假如B也直接依赖A的实现,那么就可能造成循环依赖。一个常见的问题就是编译A模块时需要直接包含到B模块的cpp文件,而编译B时同样要直接包含到A的cpp文件。
模块间要通过抽象接口隔离开,而不是通过具体的类强耦合起来。
python的语法比较符合人类的习惯,所以读代码的时候有一种读英语的感觉。python的本质是伪代码,初衷就是希望开发人员能够专注于问题本身而不受编程语言的限制。 python的数据结构一共有3种:序列(列表、元组、字符串)、字典(映射)、集合。对于每一种的数据结构的操作(增删查改)的语法都差不多,非常的方便。
python采用强制缩进的方式作为程序间隔,一般缩进为4个空格。这样的好处是代码容易阅读而且非常的简洁。
由于python的开源性,可以很容易的阅读源码,并且自由的发布软件。
如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C编写,然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。
python的库非常多,基本各个领域都有非常有效的库,这些库给开发人员带来了极大的方便。
相对于C等编译型语言,python在运行速度(尤其是计算速度)稍慢,但是可以用C重写大量计算的部分代码,再用python调用,可以提升速度。