面向对象设计与面向对象编程的关系
 
面向对象设计（OOD）不会特别要求面向对象编程语言。事实上，OOD 可以由纯结构化语言来实现，比如 C，但如果想要构造具备对象性质和特点的数据类型，就需要在程序上作更多的努力。当一门语言内建 OO 特性，OO 编程开发就会更加方便高效。另一方面，一门面向对象的语言不一定会强制你写 OO 方面的程序。例如 C++可以被认为“更好的C”；而 Java，则要求万物皆类，此外还规定，一个源文件对应一个类定义。然而，在 Python 中，类和 OOP 都不是日常编程所必需的。尽管它从一开始设计就是面向对象的，并且结构上支持 OOP，但Python 没有限定或要求你在你的应用中写 OO 的代码。OOP 是一门强大的工具，不管你是准备进入，学习，过渡，或是转向 OOP，都可以任意支配。考虑用 OOD 来工作的一个最重要的原因，在于它直接提供建模和解决现实世界问题和情形的途径。
 
类
 
类是一种数据结构，我们可以用它来定义对象，后者把数据值和行为特性融合在一起。类是现实世界的抽象的实体以编程形式出现。实例是这些对象的具体化。可以类比一下，类是蓝图或者模型，用来产生真实的物体（实例）。类还可以派生出相似但有差异的子类。编程中类的概念就应用了很多这样的特征。在 Python 中，类声明与函数声明很相似，头一行用一个相应的关键字，接下来是一个作为它的定义的代码体，如下所示：

复制代码 代码如下:
def functionName(args):
    'function documentation string'  #函数文档字符串
     function_suite  #函数体
class ClassName(object):
    'class documentation string'  #类文档字符串
     class_suite   #类体 

二者都允许你在他们的声明中创建函数，闭包或者内部函数（即函数内的函数），还有在类中定义的方法。最大的不同在于你运行函数，而类会创建一个对象。类就像一个 Python 容器类型。尽管类是对象（在 Python 中，一切皆对象），但正被定义时，它们还不是对象的实现。
 
创建类
 
Python 类使用 class 关键字来创建。简单的类的声明可以是关键字后紧跟类名：

复制代码 代码如下:
class ClassName(bases):
    'class documentation string' #'类文档字符串'
    class_suite #类体 

基类是一个或多个用于继承的父类的集合；类体由所有声明语句，类成员定义，数据属性和函数组成。类通常在一个模块的顶层进行定义，以便类实例能够在类所定义
 
的源代码文件中的任何地方被创建。
 
声明与定义
对于 Python 函数来说，声明与定义类没什么区别，因为他们是同时进行的，定义（类体）紧跟在声明（含 class 关键字的头行[header line])和可选的文档字符串后面。同时，所有的方法也必须同时被定义。如果对 OOP 很熟悉，请注意 Python 并不支持纯虚函数（像 C++）或者抽象方法（如在 JAVA 中），这些都强制程序员在子类中定义方法。作为替代方法，你可以简单地在基类方法中引发 NotImplementedError 异常，这样可以获得类似的效果。
 
类属性
 
属性就是属于另一个对象的数据或者函数元素,可以通过我们熟悉的句点属性标识法来访问。一些 Python 类型比如复数有数据属性（实部和虚部），而另外一些，像列表和字典，拥有方法（函数属性）。

有关属性的一个有趣的地方是，当你正访问一个属性时，它同时也是一个对象，拥有它自己的属性，可以访问，这导致了一个属性链，比如，myThing,subThing,subSubThing.等等
 
类的数据属性
 
数据属性仅仅是所定义的类的变量。它们可以像任何其它变量一样在类创建后被使用，并且，要么是由类中的方法来更新，要么是在主程序其它什么地方被更新。
这种属性已为 OO 程序员所熟悉，即静态变量，或者是静态数据。它们表示这些数据是与它们所属的类对象绑定的，不依赖于任何类实例。如果你是一位 Java 或 C++程序员，这种类型的数据相当于在一个变量声明前加上 static 关键字。静态成员通常仅用来跟踪与类相关的值。
 
看下面的例子，使用类数据属性(foo):

复制代码 代码如下:
> class c(object):
    foo = 100
> print c.foo
100
> c.foo+=1
> c.foo
101

方法
 
复制代码 代码如下:
> class MyClass(object):
        def myNoActionMethod(self):
        pass
> mc = MyClass()
> mc.myNoActionMethod()         

任何像函数一样对 myNoActionMethod 自身的调用都将失败：

复制代码 代码如下:
> myNoActionMethod() Traceback (innermost last):
File "<stdin>", line 1, in "codetitle">复制代码 代码如下:
> MyClass.myNoActionMethod() Traceback (innermost last):
File "<stdin>", line 1, in "codetitle">复制代码 代码如下:
> class myclass(object):
    'myclass class definition' #类定义
    myVersion = '1.1'          #静态数据
    def showVesion(self):      #方法
        print myclass.myVersion
       
> dir(myclass)

运行结果：

复制代码 代码如下:
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'myVersion', 'showVesion']

使用：

复制代码 代码如下:
> myclass.__dict__
dict_proxy({'__module__': '__main__', 'showVesion': <function showVesion at 0x0134C9B0>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'myclass' objects>, 'myVersion': '1.1', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'myclass' objects>, '__doc__': 'myclass class definition'})

从上面可以看到，dir()返回的仅是对象的属性的一个名字列表，而__dict__返回的是一个字典，它的键(keys)是属性名，键值(values)是相应的属性对象的数据值。
结果还显示了 MyClass 类中两个熟悉的属性，showMyVersion 和 myVersion，以及一些新的属性。这些属性，__doc__及__module__，是所有类都具备的特殊类属性(另外还有__dict__)。。内建的 vars()函数接受类对象作为参数，返回类的__dict__属性的内容。

特殊的类属性
 
对任何类Ｃ，表显示了类Ｃ的所有特殊属性： 
C.__name__        类Ｃ的名字（字符串）
C.__doc__         类Ｃ的文档字符串
C.__bases__       类Ｃ的所有父类构成的元组
C.__dict__        类Ｃ的属性
C.__module__      类Ｃ定义所在的模块（1.5 版本新增）
C.__class__       实例Ｃ对应的类（仅新式类中）

复制代码 代码如下:
> myclass.__name__
'myclass'
> myclass.__doc__
'myclass class definition'
> myclass.__bases__
(<type 'object'>,)
> print myclass.__dict__
{'__module__': '__main__', 'showVesion': <function showVesion at 0x0134C9B0>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'myclass' objects>, 'myVersion': '1.1', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'myclass' objects>, '__doc__': 'myclass class definition'}
> myclass.__module__
'__main__'
> myclass.__class__
<type 'type'>

实例
 
如果说类是一种数据结构定义类型，那么实例则声明了一个这种类型的变量。实例是那些主要用在运行期时的对象，类被实例化得到实例，该实例的类型就是这个被实例化的类。
 
初始化：通过调用类对象来创建实例
 
Python 的方式更加简单。一旦定义了一个类，创建实例比调用一个函数还容易------不费吹灰之力。实例化的实现，可以使用函数操作符，如下示：
 
> class MyClass(object): # define class 定义类
        pass
> mc = MyClass() # instantiate class 初始化类    
__init__()"构造器"方法
 
当类被调用，实例化的第一步是创建实例对象。一旦对象创建了，Python 检查是否实现了__init__()方法。默认情况下，如果没有定义（或覆盖）特殊方法__init__()，对实例不会施加任何特别的操作.任何所需的特定操作，都需要程序员实现__init__()，覆盖它的默认行为。
 
如果__init__()没有实现，则返回它的对象，实例化过程完毕。
 
如果__init__()已经被实现，那么它将被调用，实例对象作为第一个参数(self)被传递进去，像标准方法调用一样。调用类时，传进的任何参数都交给了__init__()。实际中，你可以想像成这样：把创建实例的调用当成是对构造器的调用。
 
__new__()“构造器”方法
 
与__init__()相比，__new__()方法更像一个真正的构造器。需要一种途径来实例化不可变对象，比如，派生字符串，数字，等等。在这种情况下，解释器则调用类的__new__()方法，一个静态方法，并且传入的参数是在类实例化操作时生成的。__new__()会调用父类的__new__()来创建对象（向上代理）。__new__()必须返回一个合法的实例。
 
__del__()"解构器"方法
 
同样，有一个相应的特殊解构器（destructor）方法名为__del__()。然而，由于 Python 具有垃圾对象回收机制（靠引用计数)，这个函数要直到该实例对象所有的引用都被清除掉后才会执行。Python 中的解构器是在实例释放前提供特殊处理功能的方法，它们通常没有被实现，因为实例很少被显式释放。
 
注意：Python 没有提供任何内部机制来跟踪一个类有多少个实例被创建了，或者记录这些实例是些什么东西。如果需要这些功能，你可以显式加入一些代码到类定义或者__init__()和__del__()中去。最好的方式是使用一个静态成员来记录实例的个数。靠保存它们的引用来跟踪实例对象是很危险的，因为你必须合理管理这些引用，不然，你的引用可能没办法释放（因为还有其它的引用）！看下面一个例子：
 
复制代码 代码如下:
> class instCt(object):
    count = 0
    def __init__(self):
        instCt.count += 1
    def __del__(self):
        instCt.count -= 1
    def howMany(self):
        return instCt.count
   
> a = instCt()
> b = instCt()
> b.howMany()
2
> a.howMany()
2
> del b
> a.howMany()
1
> del a
> instCt.count
0

实例属性
 
设置实例的属性可以在实例创建后任意时间进行，也可以在能够访问实例的代码中进行。构造器__init()__是设置这些属性的关键点之一
 
能够在“运行时”创建实例属性，是 Python 类的优秀特性之一，Python 不仅是动态类型，而且在运行时，允许这些对象属性的动态创建。这种特性让人爱不释
手。当然，创建这样的属性时，必须谨慎。一个缺陷是，属性在条件语句中创建，如果该条件语句块并未被执行，属性也就不存在，而你在后面的代码中试着去访问这些属性，就会有错误发生。
 
默认参数提供默认的实例安装
在实际应用中，带默认参数的__init__()提供一个有效的方式来初始化实例。在很多情况下，默认值表示设置实例属性的最常见的情况，如果提供了默认值，我们就没必要显式给构造器传值了。
 
复制代码 代码如下:
class HotelRoomCalc(object):
    'hotel room rate calculate'
    def __init__(self, rt, sales = 0.085, rm = 0.1):
        '''HotelRoomCalc default arguments:
                 sales tax == 8.5% and room tax == 10%'''
        self.salesTax = sales
        self.roomTax = rm
        self.roomRate = rt
    def calcTotal(self, days = 1):
        'Calculate total: default to daily rate'
        daily = round((self.roomRate * 14 * (1+self.roomTax + self.salesTax)),2)
        return float(days) * daily

> sfo = HotelRoomCalc(299)
> sfo.calcTotal()
4960.41
> sfo.calcTotal(2)
9920.82
> sea = HotelRoomCalc(189, 0.086, 0.085)
> sea.calcTotal()
3098.47
> sea.calcTotal(4)
12393.88

函数所有的灵活性，比如默认参数，也可以应用到方法中去。在实例化时，可变长度参数也是一个好的特性
 
__init__()应当返回 None
采用函数操作符调用类对象会创建一个类实例，也就是说这样一种调用过程返回的对象就是实例，下面示例可以看出：

复制代码 代码如下:
> class MyClass(object):
    pass

> mc = MyClass()
> mc
<__main__.MyClass object at 0x0134E610>

如果定义了构造器，它不应当返回任何对象，因为实例对象是自动在实例化调用后返回的。相应地，__init__()就不应当返回任何对象（应当为 None）；否则，就可能出现冲突，因为只能返回实例。试着返回非 None 的任何其它对象都会导致 TypeError 异常：
 
复制代码 代码如下:
> class MyClass:
    def __init__(self):
        print 'initialized'
        return 1

> mc = MyClass()
initialized
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#86>", line 1, in <module>
    mc = MyClass()
TypeError: __init__() should return None

查看实例属性
 
内建函数 dir()可以显示类属性，同样还可以打印所有实例属性：

复制代码 代码如下:
> c = C()
> c.foo = 'he'
> c.bar = 'isa'
> dir(c)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'bar', 'foo']

与类相似，实例也有一个__dict__特殊属性（可以调用 vars()并传入一个实例来获取），它是实例属性构成的一个字典：

复制代码 代码如下:
> c.__dict__
{'foo': 'he', 'bar': 'isa'}

特殊的实例属性
 
实例仅有两个特殊属性。对于任意对象I:
I.__class__      实例化 I 的类
I.__dict__       I 的属性

复制代码 代码如下:
> class C(object):
    　　pass
> c = C()
> dir(c)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']
> c.__dict__
{}
> c.__class__
<class '__main__.C' #可以看到，c还没有属性
> c.foo = 1
> c.bar = 'ewe'
> '%d can of %s please' % (c.foo, c.bar)
'1 can of ewe please'
> c.__dict__
{'foo': 1, 'bar': 'ewe'}

内建类型属性
 
内建类型也是类，对内建类型也可以使用dir()，与任何其它对象一样，可以得到一个包含它属性名字的列表：
 
复制代码 代码如下:
> x = 2 + 2.4j
> x.__class__
<type 'complex'>
> dir(x)
['__abs__', '__add__', '__class__', '__coerce__', '__delattr__', '__div__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__int__', '__le__', '__long__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__nonzero__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rdiv__', '__rdivmod__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rmod__', '__rmul__', '__rpow__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', 'conjugate', 'imag', 'real']

试着访问__dict__会失败，因为在内建类型中，不存在这个属性
 
实例属性 vs 类属性
 
类属性仅是与类相关的数据值，和实例属性不同，类属性和实例无关。这些值像静态成员那样被引用，即使在多次实例化中调用类，它们的值都保持不变。不管如何，静态成员不会因为实例而改变它们的值，除非实例中显式改变它们的值。类和实例都是名字空间。类是类属性的名字空间，实例则是实例属性的。
关于类属性和实例属性，还有一些方面需要指出。可采用类来访问类属性，如果实例没有同名的属性的话，你也可以用实例来访问。

访问类属性
类属性可通过类或实例来访问。下面的示例中，类 C 在创建时，带一个 version 属性，这样通过类对象来访问它是很自然的了，比如，C.version
 
复制代码 代码如下:
> class C(object):
    version = 2

> c = C()
> C.version
2
> c.version
2
> C.version += 2
> C.version
4
> c.version
4

从实例中访问类属性须谨慎
 
与通常 Python 变量一样，任何对实例属性的赋值都会创建一个实例属性（如果不存在的话）并且对其赋值。如果类属性中存在同名的属性，副作用即产生。
 
复制代码 代码如下:
> class Foo(object):
    x = 1

> foo =Foo()
> foo.x
1
> foo.x = 2
> Foo.x
1

使用del后
 
复制代码 代码如下:
> del foo.x
> foo.x
1

静态成员，如其名所言，任凭整个实例（及其属性）的如何进展，它都不理不采（因此独立于实例）。同时，当一个实例在类属性被修改后才创建，那么更新的值就将生效。类属性的修改会影响到所有的实例：
 
复制代码 代码如下:
> class C(object):
    spam = 11
   
> c1 = C()
> c1.spam
11
> C.spam += 2
> C.spam
13
> c1.spam
13
> c2 = C()
> c2.spam
13
> del c1
> C.spam += 3
> c2.spam
16

正如上面所看到的那样，使用实例属性来试着修改类属性是很危险的。原因在于实例拥有它们自已的属性集，在 Python 中没有明确的方法来指示你想要修改同名的类属性，修改类属性需要使用类名，而不是实例名。
 
静态方法和类方法
 
静态方法和类方法在 Python2.2 中引入。经典类及新式(new-style)类中都可以使用它。一对内建函数被引入,用于将作为类定义的一部分的某一方法声明“标记”(tag)，“强制类型转换”(cast)或者“转换”(convert)为这两种类型的方法之一。
 
现在让我们看一下在经典类中创建静态方法和类方法的一些例子:
 
复制代码 代码如下:
> class TestStaticMethod:
    def foo():
        print 'calling static method foo()'
    foo = staticmethod(foo)

> class TestClassMethod:
    def foo(cls):
        print 'calling class method foo()'
        print 'foo() is part of class:', cls.__name__
    foo = classmethod(foo)

对应的内建函数被转换成它们相应的类型，并且重新赋值给了相同的变量名。如果没有调用这两个函数，二者都会在 Python 编译器中产生错误，显示需要带 self 的常规方法声明。
 
复制代码 代码如下:
> tsm = TestStaticMethod()
> TestStaticMethod.foo()
calling static method foo()
> tsm.foo()
calling static method foo()
> tcm = TestClassMethod()
> TestClassMethod.foo()
calling class method foo()
foo() is part of class: TestClassMethod
> tcm.foo()
calling class method foo()
foo() is part of class: TestClassMethod

使用函数修饰符:
 
在 Python2.4 中加入的新特征。你可以用它把一个函数应用到另个函数对象上, 而且新函数对象依然绑定在原来的变量。我们正是需要它来整理语法。通过使用 decorators，我们可以避免像上面那样的重新赋值：
 
复制代码 代码如下:
> class TestStaticMethod:
    @staticmethod
    def foo():
        print 'calling static method foo()'

> class TestClassMethod:
    @classmethod
    def foo(cls):
        print 'calling class method foo()'
        print 'foo() is part of class:', cls.__name__