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
面向对象是所有高级语言(Python,Java,C++等)的基石,是重中之重。
这个文章系列的目的是通过简单易懂的例子,深入浅出,让Python学习者牢固地掌握Python面向对象的概念和方法。
本系列包括:
看这张图:
动物界具有天然的继承关系,人类也是,我们一代代继承下来。继承了前辈们的属性和能力,又发展了自己独特的属性和能力。
在图中的例子,我们如何在程序中表示普通的狗,牧羊犬,警犬等呢?
我们可以把detect(), protect()等函数和属性直接加在Dog里面,但这并不合理,因为并不是所有的狗可以侦查,并不是所有的狗都可以保护养。
正确的做法是创建新的类,这些新的类继承Dog类:
在这里Dog被称为父类,SheepDog等被称为子类。
子类会自动拥有父类的属性和方法,自己也可以添加自己的独特属性和方法。
现在来定义SheepDog。先看看我们原来的Dog类:
#类是一个模板 class Dog: num_of_dogs = 0 # 类属性 police_height = 60 #构造方法 - 添加实例属性,做其他的初始化工作 def __init__(self, name, height, power):
self.name = name
self.height = height
self.power = power
self.blood = 10 print(f"{self.name}出生了,汪汪!")
Dog.num_of_dogs += 1
#狗叫 def bark(self):
print(f'我是{self.name},汪汪汪!')
class SheepDog(Dog): '''牧羊犬,包括名字,高度,攻击力和能看护的养的个数''' def __init__(self, name, height, power, num_of_sheeps): super().__init__(name, height, power)
self.num_of_sheeps = num_of_sheeps
仔细阅读上面的代码,观察它的特点:
SheepDog(Dog) 这种写法:括号中的Dog表示Dog是SheepDog的父类。
我们定义Dog的时候没有括号,表示它没有父类(实际上它默认继承了Object类)。
子类的使用和父类是一样的:
sd1 = SheepDog('大黄', 67, 88, 10)
print(f'名字:{sd1.name}')
print(f'血量:{sd1.blood}')
print(f'高度:{sd1.power}')
sd1.bark()
我们给SheepDog添加它的独特方法protect():
class SheepDog(Dog): '''牧羊犬,包括名字,高度,攻击力和能看护的养的个数''' def __init__(self, name, height, power, num_of_sheeps): super().__init__(name, height, power)
self.num_of_sheeps = num_of_sheeps
def protect(self): print('我开始保护小羊啦!')
调用一下试试看:
sd1 = SheepDog('大黄', 67, 88, 10) sd1.protect()
因为继承的关系,SheepDog直接就有bark()方法,这是从父类继承过来的。
假设牧羊犬的叫声和普通叫声是不一样的,我们在子类中覆盖父类中的方法:
class SheepDog(Dog): '''牧羊犬,包括名字,高度,攻击力和能看护的养的个数''' def __init__(self, name, height, power, num_of_sheeps): super().__init__(name, height, power)
self.num_of_sheeps = num_of_sheeps
def protect(self): print('我开始保护小羊啦!')
def bark(self): print('我是牧羊犬,我骄傲!')
这时候再调用bark()方法就会使用子类中定义的方法:
sd1 = SheepDog('大黄', 67, 88, 10) sd1.bark()
打印的结果是:
我是牧羊犬,我骄傲!
类的继承和对父类方法的覆盖在代码设计中很有用。假设有个程序的界面是这样的:
按钮就是一个类,比如叫做Button。
为了实现不同的皮肤,我们可以写一个类继承Button类,假设就叫做MyButton吧,子类自动拥有了父类的属性和函数,但是我们可以覆盖某些函数,让他拥有不同的皮肤,甚至不同的行为。
面向对象的核心知识到这里就更新完了,最后奉上Dog版本的吃鸡游戏。这个游戏包含两个类:
dog.py
#2种狗具有不同的攻击力和防御能力。攻击强的防御弱;反之亦然; import random class Dog: dogs = [] #保存所有活着的Dog def __init__(self, name):
self.name = name
self.blood = 100 self.attack_power = 5 self.defense_power = 3 #攻击! def attack(self, dog2):
print(f'{self.name}攻击{dog2.name},攻击力:{self.attack_power},防御力:{dog2.defense_power}')
point = self.attack_power - dog2.defense_power
if(dog2.blood > point):
dog2.blood -= point
print(f'{dog2.name}受到攻击,奋力自救,血量减少为{dog2.blood}')
else: dog2.blood = 0 print(f'{dog2.name}受到攻击,失血过多,死亡!')
Dog.dogs.remove(dog2)
#判定狗的类型 def dog_type(self):
if(isinstance(self, SheepDog)):
return '牧羊犬' elif(isinstance(self, PoliceDog)):
return '警犬' else: return '普通犬' #牧羊犬 class SheepDog(Dog): def __init__(self, name):
super().__init__(name)
self.attack_power = random.randint(5, 10)
self.defense_power = random.randint(3,5)
print('牧羊犬{self.name}问世!')
self.dogs.append(self) #警犬 class PoliceDog(Dog): def __init__(self, name):
super().__init__(name)
self.attack_power = random.randint(8, 13)
self.defense_power = random.randint(1,3)
print('♀️警犬{self.name}问世!')
self.dogs.append(self)
game.py
#1. 首先创建100个Dog, 50个SheepDog, 50个PoliceDog #2. 每一轮游戏,随机选出2个Dog #3. dog1先攻击dog2,然后dog2攻击dog1 #3. 任何一方血量变为0就表明死亡!死亡的Dog退出游戏。 #4. 最后只有一个Dog了,游戏结束,胜利者可以吃鸡。 from dog import * import random #产生随机数字 import time #时间模块 #1.创建100条狗 for i in range(100):
if(i%2==0):
SheepDog(i+1) #创建1个牧羊犬 else:
PoliceDog(i+1) #创建1个警犬 #2. 开始游戏循环 while(True):
#判断是否只有1个Dog if(len(Dog.dogs) == 1):
winner = Dog.dogs[0]
print('')
print('大吉大利,今晚吃鸡!')
print(f'赢家是:{winner.dog_type()} {winner.name}')
print('')
break dog1, dog2 = random.sample(Dog.dogs, 2)
dog1.attack(dog2)
dog2.attack(dog1)
time.sleep(0.02)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 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 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 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 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23