python是面向对象的编程语言

面向对象编程简介

“面向过程”(Procedure Oriented)是一种以过程为中心的编程思想。分析出解决问题所需要的步
骤，然后用函数把这些步骤一步一步实现，使用的时候一个一个依次调用就可以了。【按照过程一步一步执行】【C语言就是面向过程的语言】

面向对象的方法也是含有面向过程的思想。面向过程最重要的是模块化的思想方
法。 比如拿学生早上起来这件事说明面向过程，粗略的可以将过程拟为：
(1)起床
(2)穿衣
(3)洗脸刷牙
(4)去学校
而这4步就是一步一步地完成，它的顺序很重要，你只需要一个一个地实现就行了。
而如果是用面向对象的方法的话，可能就只抽象出一个学生的类，它包括这四个
方法，但是具体的顺序就不一定按照原来的顺序。

特点：模块化 流程化
优点：
性能比面向对象高, 因为类调用时需要实例化，开销比较大，比较消耗资源
缺点：
没有面向对象易维护、易复用、易扩展

面向对象编程

面向对象是按人们认识客观世界的系统思维方式，把构成问题事务分解成各个对象，建立对
象的目的不是为了完成一个步骤，而是为了描叙某个事物在整个解决问题的步骤中的行为。

面向对象的编程语言有C++、Java、python等

特性： 抽象 封装 继承 多态
优点： 易维护、易复用、易扩展，由于面向对象有封装、继承、多态性的特性，
可以设计出低耦合 的系统，使系统更加灵活、更加易于维护
缺点： 性能比面向过程低

面向对象编程的三大特性

对象和类

抽象的、无法想象出实物的就是类
具体的、能描述出具体细节的就是对象，对象是对类的具体化、实例化
类（Class）是现实或思维世界中的实体在计算机中的反映，它将数据以及这些数
据上的操作封装在一起。类是创建实例的模板
对象(Object)是具有类类型的变量。对象是一个一个具体的实例。
类和对象是面向对象编程技术中的最基本的概念。

#类Class
class Cat:
    #属性：一般是名词，比如年龄，性别，姓名
    name='cat1'
    kind='英短蓝猫'
    # 方法：一般是动词，比如创建，删除，运行
    def eat(self):
        print('cat eat fish...')

#对象：是对类的实例化、具体化
c=Cat()

print(Cat) #__main__表示当前python文件，当前文件下的Cat类
print(c) #当前文件下的Cat类实例化的对象，所处内存空间为0x00000218CB501250

封装

对于面向对象的封装来说，其实就是使用构造方法将内容封装到对象中，然后通过
对象直接或者self间接获取被封装的内容
在使用面向对象的封装特性时，需要：
（1）将内容封装到某处
（2） 从某处调用被封装的内容
（2.1）通过对象直接调用被封装的内容： 对象.属性名
（2.2） 通过self间接调用被封装的内容： self.属性名
（2.3）通过self间接调用被封装的内容： self.方法名()

_ _ init _ _(self)构造方法是实例化对象时自动执行的方法

self 实质上是实例化的对象，python解释器会自动把对象作为参数传给self

#类Class
class Cat:
    def __init__(self, name, kind): #python默认将形参设置为self，也可以将self换个名字，但是不建议
        print('执行__init__(self)方法')
        print('self：',self)     
        #封装：将self.name和name属性绑定（或封装）
        self.name=name
        self.kind= kind
    def eat(self):
        print('%s lisk eat fish...'  %(self.name))

#对象：是对类的实例化、具体化
c=Cat('yiren','美短虎斑')
print(c.name) #调用封装的内容
print(c.kind)
c.eat()

class people:
    def __init__(self,name,gender,age):
        self.name=name
        self.gender=gender
        self.age=age
    def shopping(self):
        print(f'{
      self.name},{
      self.age},{
      self.gender}去商场购物')
    def learning(self):
        print(f'{
      self.name},{
      self.age},{
      self.gender}去学习')
    def playgame(self):
        print(f'{
      self.name},{
      self.age},{
      self.gender}去玩游戏')

p1=people('小明',18,'男')
p2=people('小王',22,'男')
p3=people('小红',10,'女')
p1.shopping()
p2.shopping()
p3.learning()

继承

什么是继承

继承描述的是事物之间的所属关系,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class
继承,新的class称为子类、扩展类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Baseclass、Superclass)。

如何让实现继承?
子类在继承的时候,在定义类时,小括号()中为父类的名字
继承的工作机制：
父类的属性、方法,会被继承给子类。 举例如下: 如果子类没有定义__init__方法,父类有,那
么在子类继承父类的时候这个方法就被继承了,所以只要创建对象,就默认执行了那个继承过来的
__init__方法。

class Student:
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age
    def learning(self):
        print(f'{
      self.name}正在学习')

class MathStudent(Student):  #继承父类Student
    pass
s1=MathStudent('alice','18')
print(s1.name)
print(s1.age)
s1.learning() #子类没有，但是父类有该方法
#s1.ChoiceCourse() #子类没有，而且父类也没有该方法，会报错

重写父类方法

class Student:
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age
    def learning(self):
        print(f'{
      self.name}正在学习')
    def Choicecourse(self):
        print('正在选课中'.center(50,'*'))

class MathStudent(Student):  #继承父类Student
    def Choicecourse(self):
        info="""
            课程表
        1、高等数学
        2、面向对象程序设计
        """
        print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()

需求：先执行父类的方法，在执行自己的个性化方法
方法一：在子类的方法中写明执行父类的方法，不建议，因为父类可能是会改变的，可能还需要修改代码

class Student:
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age
    def learning(self):
        print(f'{
      self.name}正在学习')
    def Choicecourse(self):
        print('正在选课中'.center(50,'*'))

class MathStudent(Student):  #继承父类Student
    def Choicecourse(self):
        # 方法一：不建议
        Student.Choicecourse(self)
        info="""
            课程表
        1、高等数学
        2、面向对象程序设计
        """
        print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()

方法二：通过super找到父类，再执行对应的方法，建议且生产环境中代码常用的方法

class Student:
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age
    def learning(self):
        print(f'{
      self.name}正在学习')
    def Choicecourse(self):
        print('正在选课中'.center(50,'*'))

class MathStudent(Student):  #继承父类Student
    def Choicecourse(self):
        # 方法二：建议
        super(MathStudent,self).Choicecourse()
        info="""
            课程表
        1、高等数学
        2、面向对象程序设计
        """
        print(info)
s1=MathStudent('alice','18')
s1.Choicecourse()

多继承

多继承，即子类有多个父类，并且具有多个父类的特征。

在Python 2及以前的版本中，由任意内置类型派生出的类，都属于“新式
类”，都会获得所有“新式类”的特性；反之，即不由任意内置类型派生出的类，
则称之为“经典类”。

python3中都是新式类。
新式类和经典类最明显的区别就在于继承搜索的顺序不同，即
经典类多继承搜索顺序(深度优先算法)：先深入继承树左侧查找，然后再返回，开始查找右侧。
新式类多继承搜索顺序(广度优先算法)：先在水平方向查找，然后再向上查找
比如有一个A类，A有两个父类分别为B和C，B的父类为D类。C的父类也为D类
A要执行一个方法，如果A没有，就会向父类B搜索，如果B也没有，那么是继续找B的父类呢？还是找A的另一个父类C呢？
对于经典类来说，会优先找父类的父类，即优先找D类。【深度优先算法】
对于新式类来说，会优先找同一层另外一个父类，即优先找C类。【广度优先算法】

class D(object):
    def hello(self):
        print('D')
class C(D):
    def hello(self):
        print('C')
class B(D):
    pass
class A(B, C):
    pass

a = A()
a.hello() 

类A中没有hello方法，所以会向其父类B中搜索，B类也没有。由于python3中都是新式类。新式类采用广度优先搜索策略，所以接着会向另一个父类C中搜索。

如果C类中也没有该方法，那么就向父类D中搜索。

私有属性和私有方法

默认情况下,属性在 Python 中都是“public”。
在 Python 中,实例的变量名如果以_ _ 开头,就变成了一个私有变量/属性
(private),实例的函数名如果以 _ _ 开头,就变成了一个私有函数/方法(private)只有内部可以访问和操作,外部（包括子类）不能访问和操作。

class Student:
    """父类Student"""
    def __init__(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.age = age
        # 私有属性，以双下划线开头。
        # 工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作，类的内部可以访问和操作。
        self.__score = score
    def learning(self):
        print(f'{
      self.name}正在学习')
    def get_score(self):
        return self.__score

class MathStudent(Student):
    """MathStudent的父类是Student"""
    pass
# 报错原因: 子类无法继承父类的私有属性和私有方法。
s1 = MathStudent('张三', 18, 100)
# print(s1.__score) 类外部不能直接访问私有属性
score = s1.get_score()
print(score)  # 100

子类无法继承父类的私有属性和私有方法。
父类的私有属性和私有方法只能在父类内部访问和操作，外部和子类都不能访问和操作。

class Student:
    """父类Student"""
    def _ _init_ _(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.age = age
        # 私有属性，以双下划线开头。
        # 工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作，类的内部可以访问和操作。
        self._ _score = score

    def learning(self):
        print(f'{
      self.name}正在学习')

    def get_score(self):
        self._ _modify_score()
        return  self._ _score

    # 私有方法是以双下划线开头的方法,
    #工作机制: 类的外部(包括子类)不能访问和操作，类的内部可以访问和操作。
    def _ _modify_score(self):
        self._ _score += 20

class MathStudent(Student):
    """MathStudent的父类是Student"""
    pass
    # def get_score(self):  
    #     self._ _modify_score() # 子类无法访问父类的私有方法
    #     return  self._ _score

s1 = MathStudent('张三', 18, 100)
score = s1.get_score()  
print(score) # 120

多态

多态（Polymorphism）按字面的意思就是“多种状态”。在面向对象语言中，接口
的多种不同的实现方式即为多态。通俗来说： 同一操作作用于不同的对象，可以有不
同的解释，产生不同的执行结果
多态的好处就是，当我们需要传入更多的子类，只需要继承父类就可以了，而方法既可以直接
不重写（即使用父类的），也可以重写一个特有的。这就是多态的意思。调用方只管调用，不管
细节，而当我们新增一种的子类时，只要确保新方法编写正确，而不用管原来的代码。这就是著
名的“开闭”原则：
对扩展开放（Open for extension）：允许子类重写方法函数
对修改封闭（Closed for modification）：不重写，直接继承父类方法函数

class Student:
    """父类Student"""
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def learning(self):
        print(f'{
      self.name}正在学习')

    def choice_course(self):
        print('正在选课中'.center(50, '*'))

class MathStudent(Student):
    """MathStudent的父类是Student"""
    def choice_course(self):
        super(MathStudent, self).choice_course()
        info = """
                    课程表
            1. 高等数学
            2. 线性代数
            3. 概率论
        """
        print(info)

# 实例化
m1 = MathStudent("Alice", 8)
m1.choice_course()

s1 = Student("Alice", 8)
s1.choice_course()

不同的对象调用同一个方法，执行结果不同。

项目案例：栈和队列的封装

栈的封装

栈是限制在一端进行插入操作和删除操作的线性表（俗称堆栈），允许进行操作的一端称为“栈顶”，
另一固定端称为“栈底”，当栈中没有元素时称为“空栈”。向一个栈内插入元素称为是进栈，push；
从一个栈删除元素称为是出栈，pop。特点 ：后进先出（LIFO）。

python的内置数据类型中没有栈，可以使用面向对象的编程封装栈。

需求：
入栈：S.push() ----- 判断栈是否为空：S.is_empty()
求栈的长度：len(S) ----- 获取栈顶元素：S.top（）
出栈：S.pop()

class Stack:
    def __init__(self):
        self.stack = [] #基于列表封装
    def push(self,value): #入栈
        self.stack.append(value)
        print(f'入栈元素为{
      value}')
    def pop(self): #出栈
        if self.is_empty():
            raise Exception("栈为空")
        item=self.stack.pop()
        print(f'出栈元素为{
      item}')
        return item
    def is_empty(self):
        return len(self.stack) == 0
    def top(self):
        if self.is_empty():
            raise Exception("栈为空")
        return self.stack[-1]
    def __len__(self):
        """魔术方法，调用len(object)自动执行的方法"""
        return  len(self.stack)

if __name__=='__main__':
    stack=Stack()
    stack.push(1)
    stack.push(11)
    stack.push(5)
    print(f'栈的长度为{
      len(stack)}')  # 3
    stack.pop()
    print(stack.is_empty())  # False
    print(f'栈顶元素为{
      stack.top()}')  # 11

队列的封装

队列是限制在一端进行插入操作和另一端删除操作的线性表，允许进行插入操作的一端称为“队尾”，
允许进行删除操作的一端称为“队头”，，当队列中没有元素时称为“空队”。特点 ：先进先出（FIFO）。

需求：
入队列：Q.enqueue()
出队列：Q.dequeue()
求队列的长度：len(Q)
判断队列是否为空： Q.is_empty()
求队列的第一个元素： Q.first()
求队列的最后一个元素： Q.last()

队列的封装：
1、队列的左侧为队尾,queue[0]
2、队列的右侧为对头,queue[-1]

队列的insert函数：
用法：list.insert(index, new_item)
参数：
index：新的元素放在哪个位置(数字)
new_item：添加的新元素(成员)

class Queue:
    def __init__(self):
        self.queue = [] #列表的基础上封装
    def enqueue(self,value):
        self.queue.insert(0,value) #从对头插入元素
        print(f'入队列元素为{
      value}')
    def dequeue(self):
        if self.is_empty():
            raise Exception("队列为空")
        item=self.queue.pop()
        print(f'出队列元素为{
      item}')
        return item
    def is_empty(self):
        return len(self.queue) == 0
    def __len__(self):
        return len(self.queue)
    def first(self):
        if self.is_empty():
            raise Exception("队列为空")
        return self.queue[-1]
    def last(self):
        if self.is_empty():
            raise Exception("队列为空")
        return self.queue[0]

queue=Queue()
queue.enqueue(1)
queue.enqueue(34)
queue.enqueue(45)
print(f'队列的长度为{
      len(queue)}')
queue.dequeue()
print(f'队列第一个元素为{
      queue.first()}')
print(f'队列最后一个元素为{
      queue.last()}')
print(queue.is_empty())

二叉树的封装及遍历

#二叉树的封装
# 树的结点
class Node:
      def __init__(self,val=None,left=None,right=None):
          self.val=val
          self.left=left
          self.right=right
# 二叉树
class Binarytree:
    def __init__(self,root):
        self.root=root

    def pre_travel(self,root):
        if(root!=None):
            print(root.val,end=' ')
            self.pre_travel(root.left)
            self.pre_travel(root.right)

    def in_travel(self,root):
        if(root!=None):
            self.in_travel(root.left)
            print(root.val,end=' ')
            self.in_travel(root.right)
    def post_travel(self,root):
        if(root!=None):
            self.post_travel(root.left)
            self.post_travel(root.right)
            print(root.val,end=' ')

if __name__ == '__main__' :
    node1=Node(1)
    node2=Node(2)
    node3=Node(3)
    node4=Node(4)
    node5=Node(5)
    node6=Node(6)
    node7=Node(7)
    node8=Node(8)
    node9=Node(9)
    node10=Node(10)

    node1.left=node2 #node1为根节点
    node1.right=node3
    node2.left=node4
    node2.right=node5
    node3.left=node6
    node3.right=node7
    node4.left=node8
    node4.right=node9
    node5.left=node10

bt=Binarytree(node1)
print('先序遍历:')
bt.pre_travel(node1)
print()
print('中序遍历:')
bt.in_travel(node1)
print()
print('后序遍历:')
bt.post_travel(node1)

链表的封装

给你两个 非空 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的，并且每个节点只能存储 一位 数字。
请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。
你可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。

链接：https://leetcode.cn/problems/add-two-numbers

输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]
输出：[7,0,8]
解释：342 + 465 = 807.

提示： 0 <= Node.val <= 9
题目数据保证列表表示的数字不含前导零

class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next
    def travel(self, head):
        # 遍历链表的结点
        while head:
            print(head.val, end=',')
            head = head.next

def create_l1():
    l1 = ListNode()  # l1是链表的头结点
    node1 = ListNode(val=2)
    node2 = ListNode(val=4)
    node3 = ListNode(val=3)
    l1.next = node1
    node1.next = node2
    node2.next = node3
    # l1.travel(l1.next)
    return l1.next

def create_l2():
    l2 = ListNode()  # l2是链表头结点
    node1 = ListNode(val=5)
    node2 = ListNode(val=6)
    node3 = ListNode(val=4)
    l2.next = node1
    node1.next = node2
    node2.next = node3
    # l2.travel(l2.next)
    return l2.next

def add_nums(l1, l2):
    tem = 0
    l3 = ListNode()
    cur=l3 #当计算结束,l3指向链表最后一个结点，为了遍历l3链表
    while (l1 or l2):
        if(l1):
            tem += l1.val
            l1 = l1.next
        if(l2):
            tem += l2.val
            l2 = l2.next
        l3.next=ListNode(val=tem%10)
        l3=l3.next
        #计算进位
        tem = tem // 10
    #个、十、百位计算结束，看千位是否有进位
    if tem==1:
        l3.next=ListNode(val=1)
    return cur.next

if _ _name_ _ == '_ _main_ _':
    l1 = create_l1()
   # print()
    l2 = create_l2()
    l3=add_nums(l1,l2)
    l3.travel(l3)