摘要:以这种方式实现对象系统的目的是展示使用对象隐喻并不需要特殊的编程语言。我们的实现并不遵循类型系统的明确规定。反之,它为实现对象隐喻的核心功能而设计。是分发字典,它响应消息和。
2.6 实现类和对象
来源:2.6 Implementing Classes and Objects
译者:飞龙
协议:CC BY-NC-SA 4.0
在使用面向对象编程范式时,我们使用对象隐喻来指导程序的组织。数据表示和操作的大部分逻辑都表达在类的定义中。在这一节中,我们会看到,类和对象本身可以使用函数和字典来表示。以这种方式实现对象系统的目的是展示使用对象隐喻并不需要特殊的编程语言。即使编程语言没有面向对象系统,程序照样可以面向对象。
为了实现对象,我们需要抛弃点运算符(它需要语言的内建支持),并创建分发字典,它的行为和内建对象系统的元素差不多。我们已经看到如何通过分发字典实现消息传递行为。为了完整实现对象系统,我们需要在实例、类和基类之间发送消息,它们全部都是含有属性的字典。
我们不会实现整个 Python 对象系统,它包含这篇文章没有涉及到的特性(比如元类和静态方法)。我们会专注于用户定义的类,不带有多重继承和内省行为(比如返回实例的类)。我们的实现并不遵循 Python 类型系统的明确规定。反之,它为实现对象隐喻的核心功能而设计。
2.6.1 实例我们从实例开始。实例拥有具名属性,例如账户余额,它可以被设置或获取。我们使用分发字典来实现实例,它会响应“get”和“set”属性值消息。属性本身保存在叫做attributes的局部字典中。
就像我们在这一章的前面看到的那样,字典本身是抽象数据类型。我们使用列表来实现字典,我们使用偶对来实现列表,并且我们使用函数来实现偶对。就像我们以字典实现对象系统那样,要注意我们能够仅仅使用函数来实现对象。
为了开始我们的实现,我们假设我们拥有一个类实现,它可以查找任何不是实例部分的名称。我们将类作为参数cls传递给make_instance。
>>> def make_instance(cls): """Return a new object instance, which is a dispatch dictionary.""" def get_value(name): if name in attributes: return attributes[name] else: value = cls["get"](name) return bind_method(value, instance) def set_value(name, value): attributes[name] = value attributes = {} instance = {"get": get_value, "set": set_value} return instance
instance是分发字典,它响应消息get和set。set消息对应 Python 对象系统的属性赋值:所有赋值的属性都直接储存在对象的局部属性字典中。在get中,如果name在局部attributes字典中不存在,那么它会在类中寻找。如果cls返回的value为函数,它必须绑定到实例上。
绑定方法值。make_instance中的get_value 使用get寻找类中的具名属性,之后调用bind_method。方法的绑定只在函数值上调用,并且它会通过将实例插入为第一个参数,从函数值创建绑定方法的值。
>>> def bind_method(value, instance): """Return a bound method if value is callable, or value otherwise.""" if callable(value): def method(*args): return value(instance, *args) return method else: return value
当方法被调用时,第一个参数self通过这个定义绑定到了instance的值上。
2.6.2 类类也是对象,在 Python 对象系统和我们这里实现的系统中都是如此。为了简化,我们假设类自己并没有类(在 Python 中,类本身也有类,几乎所有类都共享相同的类,叫做type)。类可以接受get和set消息,以及new消息。
>>> def make_class(attributes, base_class=None): """Return a new class, which is a dispatch dictionary.""" def get_value(name): if name in attributes: return attributes[name] elif base_class is not None: return base_class["get"](name) def set_value(name, value): attributes[name] = value def new(*args): return init_instance(cls, *args) cls = {"get": get_value, "set": set_value, "new": new} return cls
不像实例那样,类的get函数在属性未找到的时候并不查询它的类,而是查询它的base_class。类并不需要方法绑定。
实例化。make_class 中的new函数调用了init_instance,它首先创建新的实例,之后调用叫做__init__的方法。
>>> def init_instance(cls, *args): """Return a new object with type cls, initialized with args.""" instance = make_instance(cls) init = cls["get"]("__init__") if init: init(instance, *args) return instance
最后这个函数完成了我们的对象系统。我们现在拥有了实例,它的set是局部的,但是get会回溯到它们的类中。实例在它的类中查找名称之后,它会将自己绑定到函数值上来创建方法。最后类可以创建新的(new)实例,并且在实例创建之后立即调用它们的__init__构造器。
在对象系统中,用户仅仅可以调用create_class,所有其他功能通过消息传递来使用。与之相似,Python 的对象系统由class语句来调用,它的所有其他功能都通过点表达式和对类的调用来使用。
2.6.3 使用所实现的对象我们现在回到上一节银行账户的例子。使用我们实现的对象系统,我们就可以创建Account类,CheckingAccount子类和它们的实例。
Account类通过create_account_class 函数创建,它拥有类似于 Python class语句的结构,但是以make_class的调用结尾。
>>> def make_account_class(): """Return the Account class, which has deposit and withdraw methods.""" def __init__(self, account_holder): self["set"]("holder", account_holder) self["set"]("balance", 0) def deposit(self, amount): """Increase the account balance by amount and return the new balance.""" new_balance = self["get"]("balance") + amount self["set"]("balance", new_balance) return self["get"]("balance") def withdraw(self, amount): """Decrease the account balance by amount and return the new balance.""" balance = self["get"]("balance") if amount > balance: return "Insufficient funds" self["set"]("balance", balance - amount) return self["get"]("balance") return make_class({"__init__": __init__, "deposit": deposit, "withdraw": withdraw, "interest": 0.02})
在这个函数中,属性名称在最后设置。不像 Python 的class语句,它强制内部函数和属性名称之间的一致性。这里我们必须手动指定属性名称和值的对应关系。
Account类最终由赋值来实例化。
>>> Account = make_account_class()
之后,账户实例通过new消息来创建,它需要名称来处理新创建的账户。
>>> jim_acct = Account["new"]("Jim")
之后,get消息传递给jim_acct ,来获取属性和方法。方法可以调用来更新账户余额。
>>> jim_acct["get"]("holder") "Jim" >>> jim_acct["get"]("interest") 0.02 >>> jim_acct["get"]("deposit")(20) 20 >>> jim_acct["get"]("withdraw")(5) 15
就像使用 Python 对象系统那样,设置实例的属性并不会修改类的对应属性:
>>> jim_acct["set"]("interest", 0.04) >>> Account["get"]("interest") 0.02
继承。我们可以创建CheckingAccount子类,通过覆盖类属性的子集。在这里,我们修改withdraw方法来收取费用,并且降低了利率。
>>> def make_checking_account_class(): """Return the CheckingAccount class, which imposes a $1 withdrawal fee.""" def withdraw(self, amount): return Account["get"]("withdraw")(self, amount + 1) return make_class({"withdraw": withdraw, "interest": 0.01}, Account)
在这个实现中,我们在子类的withdraw 中调用了基类Account的withdraw函数,就像在 Python 内建对象系统那样。我们可以创建子类本身和它的实例,就像之前那样:
>>> CheckingAccount = make_checking_account_class() >>> jack_acct = CheckingAccount["new"]("Jack")
它们的行为相似,构造函数也一样。每笔取款都会在特殊的withdraw函数中收费 $1,并且interest也拥有新的较低值。
>>> jack_acct["get"]("interest") 0.01 >>> jack_acct["get"]("deposit")(20) 20 >>> jack_acct["get"]("withdraw")(5) 14
我们的构建在字典上的对象系统十分类似于 Python 内建对象系统的实现。Python 中,任何用户定义类的实例,都有个特殊的__dict__属性,将对象的局部实例属性储存在字典中,就像我们的attributes字典那样。Python 的区别在于,它区分特定的特殊方法,这些方法和内建函数交互来确保那些函数能正常处理许多不同类型的参数。操作不同类型参数的函数是下一节的主题。
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/38137.html
摘要:类似消息传递中的分发字典,对象响应行为请求。消息传递和点表达式方法定义在类中,而实例属性通常在构造器中赋值,二者都是面向对象编程的基本元素。使用带有内建对象系统语言的优点是,消息传递能够和其它语言特性,例如赋值语句无缝对接。 2.5 面向对象编程 来源:2.5 Object-Oriented Programming 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 面向对象编程...
摘要:对象表示信息,但是同时和它们所表示的抽象概念行为一致。通过绑定行为和信息,对象提供了可靠独立的日期抽象。名称来源于实数在中表示的方式浮点表示。另一方面,对象可以表示很大范围内的分数,但是不能表示所有有理数。 2.1 引言 来源:2.1 Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 在第一章中,我们专注于计算过程,以及程序设计中函数的作用。我们看到了...
摘要:为通用语言设计解释器的想法可能令人畏惧。但是,典型的解释器拥有简洁的通用结构两个可变的递归函数,第一个求解环境中的表达式,第二个在参数上调用函数。这一章接下来的两节专注于递归函数和数据结构,它们是理解解释器设计的基础。 3.1 引言 来源:3.1 Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第一章和第二章描述了编程的两个基本元素:数据和函数之间的...
摘要:的最常见的作用是构造异常实例并抛出它。子句组只在执行过程中的异常产生时执行。每个子句指定了需要处理的异常的特定类。将强制转为字符串会得到由返回的人类可读的字符串。 3.4 异常 来源:3.4 Exceptions 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 程序员必须总是留意程序中可能出现的错误。例子数不胜数:一个函数可能不会收到它预期的信息,必需的资源可能会丢失,或者网...
摘要:另一个赋值语句将名称关联到出现在莎士比亚剧本中的所有去重词汇的集合,总计个。表达式是一个复合表达式,计算出正序或倒序出现的莎士比亚词汇集合。在意图上并没有按照莎士比亚或者回文来设计,但是它极大的灵活性让我们用极少的代码处理大量文本。 1.1 引言 来源:1.1 Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 计算机科学是一个极其宽泛的学科。全球的分布...
阅读 2828·2021-09-10 10:51
阅读 2195·2021-09-02 15:21
阅读 3184·2019-08-30 15:44
阅读 834·2019-08-29 18:34
阅读 1635·2019-08-29 13:15
阅读 3283·2019-08-26 11:37
阅读 2682·2019-08-26 10:46
阅读 1084·2019-08-26 10:26