京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:麦叔编程
作者:麦叔
设想一下,你如何开发下面这个游戏:
很难想象,用简单的字符串,int, list等数据类型就能表达和开发出这么复杂的游戏(实际上是可以的,只是很麻烦)。
更好的做法是使用面向对象的技术。这个游戏无非就是一个个对象互相打打杀杀!
编程是对现实世界的模拟,我们先来看看面向对象的几个核心概念:
在早期的编程语言中,比如C语言中,是没有面向对象的概念的,所有的程序,不管多么复杂,都是用数字,字符串等来表达的。那时候我们称为面向过程编程。
面向过程编程:Procedure Oriented Programming 是一种以过程和任务为中心的编程思想。通过一系列具体的步骤操作相关的数据,实现软件功能。
面向对象编程
Object Oriented Programming 是一种以对象为基础的编程思想。把数据和操作封装到对象中,通过对象一系列的交互,实现软件功能。
下面我用一个小的例子带你理解面向对象。
假设有两条狗,他们分别有自己的名字,身高,血量和攻击力。我们要模拟一条狗攻击了另外一条狗。
#表示狗的属性 dog1_name = '大黄'
dog1_height = 0.7
dog1_blood = 1.0
dog1_power = 0.1
dog2_name = '二黑'
dog2_height = 0.7
dog2_blood = 1.0
dog2_power = 0.2 #dog1攻击dog2 print('dog1 attacking dog2')
dog2_blood = dog2_blood - dog1_power #dog2攻击dog1 print('dog2 attacking dog1')
dog1_blood = dog1_blood - dog2_power
这显然不好,如果有100条狗互相乱咬呢?
我们来看看面向对象的写法:
#类是一个模板 class Dog: #构造方法 def __init__(self, name, height, blood, power):
self.name = name
self.height = height
self.blood = blood
self.power = power
def attack(self, dog2):
dog2.blood = dog2.blood - self.power
d1 = Dog('大黄', 0.7, 10, 3) #创建第1个实例 d2 = Dog('二黑', 0.5, 10, 4) #创建第2个实例 print(f'攻击前:{d2.blood}')
d1.attack(d2)
print(f'攻击后:{d2.blood}')
这虽然看起来代码比上面还长,但是代码很自然,更容易懂,更有“人性”。
如果我们要创建100个Dog,也很容易。把这100个Dog放到一个列表中也很方便。
下面我们来庖丁解牛,从零开始学习面向对象的核心概念。
我们再回到前面的例子,从零开始,理解类的核心概念。
#最简单的类 class Dog: pass
这是一个最简单的类,它里面什么都没有,就像一个空白的信封。注意类的定义以class开头,后面是类的名字,类名一般用大写。
虽然它什么都没有,但我们仍然可以用它来创建实例。
d1 = Dog()
d2 = Dog() print(id(d1)) print(id(d2))
创建实例通过使用类名加括号,有的类需要传入参数。通过下面的打印可以看出d1和d2的内存地址不同,他们确实是不同的实例,在内存里有自己独立的房间。
Python是一个动态语言,我们可以给类动态的添加属性:
d1.name = '旺财' print(d1.name) print(d2.name) #报错,因为d2没有name属性
正常情况下类不是空的,我们要求创建实例的时候就必须填写必要的信息,这样才是一个有效的实例。
我们创建实例的过程,会调用了一个叫做__init__的方法。前面的Dog中没有init方法,它就给我们创建了一个空的对象出来。实际上Python调用了Object类的init方法,这个方法不需要传任何参数,也不做任何事情。
现在我们给Dog类加上__init__方法:
#类是一个模板 class Dog: #构造方法 def __init__(self, name, height, blood, power):
self.name = name
self.height = height
self.blood = blood
self.power = power
这时候如果再去创建Dog的实例,而不传入参数就会报错了:
d1 = Dog() #报错,必须要传入指定的参数
init函数的第一个参数永远是self,表示当前对象,表示自己。后面的参数看我们自己的需要,我们希望Dog类有name, height, blood和power等几个属性,所以我们就加了这几个参数。
现在来正常的创建两个实例:
d1 = Dog('大黄', 0.7, 10, 3) #创建第1个实例 d2 = Dog('二黑', 0.5, 10, 4) #创建第2个实例
创建实例的时候,不需要传入第一个self参数,Python会自动传入。我们只要传入self后面的几个参数就行。注意参数的顺序。
这里需要认识一下self:
并不是所有的属性都一定要在构造方法中传入,比如我们规定:blood在创建的时候默认都是10,也就是满血。
那么就没必要在init中传入这个参数了。我们可以在init函数中设置默认的值为10。
class Dog: #构造方法 def __init__(self, name, height, power):
self.name = name
self.height = height
self.blood = 10 self.power = power
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31