python封装实例代码分析

这篇“python封装实例代码分析”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“python封装实例代码分析”文章吧。

面向对象编程三大特性：封装、继承、多态

隐藏属性

封装其实就是将数据或者功能隐藏起来(包起来 装起来)

隐藏的目的不是让用户无法使用 而是给这些隐藏的数据开设特定的接口 让用户使用接口才可以去使用 我们在接口中添加一些额外的操作

1.在类定义阶段使用双下划线开头的名字 都是隐藏的属性

后续类和对象都无法直接获取

2.在python中不会真正的限制任何代码

隐藏的属性如果真的需要访问 也可以 只不过需要做变形处理

    __变量名    _类名__变量名

ps:既然隐藏了 就不改使用变形之后的名字去访问 这样就失去了隐藏的意义

Python的Class机制采用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的），但其实这仅仅只是一种变形操作，类中所有双下滑线开头的属性都会在类定义阶段、检测语法时自动变成“_类名__属性名”的形式： 

class Foo:
    __N=0 # 变形为_Foo__N
    
    def __init__(self): # 定义函数时，会检测函数语法，所以__开头的属性也会变形
        self.__x=10 # 变形为self._Foo__x
        
    def __f1(self): # 变形为_Foo__f1
        print('__f1 run')
    
    def f2(self):  # 定义函数时，会检测函数语法，所以__开头的属性也会变形
        self.__f1() #变形为self._Foo__f1()
 
print(Foo.__N) # 报错AttributeError:类Foo没有属性__N
 
obj = Foo()
print(obbj.__x) # 报错AttributeError:对象obj没有属性__x

这种变形需要注意的问题是：

1、在类外部无法直接访问双下滑线开头的属性，但知道了类名和属性名就可以拼出名字：_类名__属性，然后就可以访问了，如Foo._A__N，所以说这种操作并没有严格意义上地限制外部访问，仅仅只是一种语法意义上的变形。

>>> Foo.__dict__
mappingproxy({..., '_Foo__N': 0, ...})
 
>>> obj.__dict__
{'_Foo__x': 10}
 
>>> Foo._Foo__N
0
>>> obj._Foo__x
10
>>> obj._Foo__N
0

2、在类内部是可以直接访问双下滑线开头的属性的，比如self.__f1()，因为在类定义阶段类内部双下滑线开头的属性统一发生了变形。

>>> obj.f2()
__f1 run

3、变形操作只在类定义阶段发生一次,在类定义之后的赋值操作，不会变形。

>>> Foo.__M=100
>>> Foo.__dict__
mappingproxy({..., '__M': 100,...})
>>> Foo.__M
100
 
>>> obj.__y=20
>>> obj.__dict__
{'__y': 20, '_Foo__x': 10}
>>> obj.__y
20

开放接口

定义属性就是为了使用，所以隐藏并不是目的

隐藏数据属性

将数据隐藏起来就限制了类外部对数据的直接操作，然后类内应该提供相应的接口来允许类外部间接地操作数据，接口之上可以附加额外的逻辑来对数据的操作进行严格地控制

class Student(object):
    __school = '清华大学'
    def __init__(self, name, age):
        self.__name = name
        self.__age = age
    # 专门开设一个访问学生数据的通道(接口)
    def check_info(self):
        print("""
        学生姓名:%s
        学生年龄:%s
        """ % (self.__name, self.__age))
    # 专门开设一个修改学生数据的通道(接口)
    def set_info(self,name,age):
        if len(name) == 0:
            print('用户名不能为空')
            return
        if not isinstance(age,int):
            print('年龄必须是数字')
            return
        self.__name = name
        self.__age = age

stu1 = Student('jason', 18)
stu1.set_info('','我很大')

隐藏函数属性

目的的是为了隔离复杂度，例如ATM程序的取款功能,该功能有很多其他功能组成，比如插卡、身份认证、输入金额、打印小票、取钱等，而对使用者来说,只需要开发取款这个功能接口即可,其余功能我们都可以隐藏起来

>>> class ATM:
...     def __card(self): #插卡
...         print('插卡')
...     def __auth(self): #身份认证
...         print('用户认证')
...     def __input(self): #输入金额
...         print('输入取款金额')
...     def __print_bill(self): #打印小票
...         print('打印账单')
...     def __take_money(self): #取钱
...         print('取款')
...     def withdraw(self): #取款功能
...         self.__card()
...         self.__auth()
...         self.__input()
...         self.__print_bill()
...         self.__take_money()
...
>>> obj=ATM()
>>> obj.withdraw()

总结隐藏属性与开放接口，本质就是为了明确地区分内外，类内部可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码；而类外部只需拿到一个接口，只要接口名、参数不变，则无论设计者如何改变内部实现代码，使用者均无需改变代码。这就提供一个良好的合作基础，只要接口这个基础约定不变，则代码的修改不足为虑。

property伪装属性

BMI指数是用来衡量一个人的体重与身高对健康影响的一个指标，计算公式为

体质指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）
EX：70kg÷（1.75×1.75）=22.86

身高或体重是不断变化的，因而每次想查看BMI值都需要通过计算才能得到，但很明显BMI听起来更像是一个特征而非功能，为此Python专门提供了一个装饰器property，可以将类中的函数“伪装成”对象的数据属性，对象在访问该特殊属性时会触发功能的执行，然后将返回值作为本次访问的结果，例如

 class Person:
     def __init__(self, name, weight, height):
         self.name = name
         self.weight = weight
        self.height = height

     @property
     def BMI(self):
         return self.weight / (self.height ** 2)
 p1 = Person('jason', 78, 1.83)
 res = p1.BMI()