我来自Java世界,正在阅读Bruce Eckels的《Python 3 Patterns, Recipes and idiom》。

在阅读有关类的内容时,会继续说在Python中不需要声明实例变量。你只需要在构造函数中使用它们,它们就在那里了。

例如:

class Simple:
    def __init__(self, s):
        print("inside the simple constructor")
        self.s = s

    def show(self):
        print(self.s)

    def showMsg(self, msg):
        print(msg + ':', self.show())

如果这是真的,那么任何Simple类的对象都可以改变类外变量s的值。

例如:

if __name__ == "__main__":
    x = Simple("constructor argument")
    x.s = "test15" # this changes the value
    x.show()
    x.showMsg("A message")

在Java中,我们已经学习了公共/私有/受保护变量。这些关键字是有意义的,因为有时您希望类中的变量在类之外没有人可以访问。

为什么Python中不需要这个?


当前回答

隐私和受保护的概念非常重要。但Python只是一个用于原型设计和快速开发的工具,可用的开发资源有限,这就是为什么Python中没有严格遵守一些保护级别的原因。你可以在类成员中使用“__”。它工作正常,但看起来不够好。对该字段的每次访问都包含这些字符。

此外,您可以注意到Python OOP概念并不完美。Smalltalk或Ruby更接近于纯OOP概念。甚至c#或Java也更接近。

Python是一个非常好的工具。但它是一种简化的面向对象语言。从语法和概念上简化。Python存在的主要目标是使开发人员能够以非常快的方式编写具有高抽象级别的易于阅读的代码。

其他回答

自从我开始开发一个想要发布的包以来,我一直在考虑私有类属性和方法(后续阅读中称为成员)。它背后的想法从来都不是不可能覆盖这些成员,而是对那些接触它们的人发出警告。我想到了一些可能有用的解决办法。第一个解决方案在我最喜欢的Python书籍之一《Fluent Python》中使用。


技术1的优点:

它不太可能被意外覆盖。 它很容易理解和实现。 它比实例属性的前双下划线更容易处理。

*在书中使用了哈希符号,但你也可以使用整数转换为字符串。在Python中,禁止使用class .1

class Technique1:

    def __init__(self, name, value):
        setattr(self, f'private#{name}', value)
        setattr(self, f'1{name}', value)

技术1的缺点:

但是,使用这种技术不容易保护方法。这是可能的。 属性查找只能通过getattr实现 仍然没有对用户发出警告


我遇到的另一个解决方案是编写__setattr__。优点:

它很容易实现和理解 它与方法一起工作 查找不受影响 用户得到一个警告或错误

class Demonstration:

    def __init__(self):
        self.a = 1

    def method(self):
        return None

    def __setattr__(self, name, value):
        if not getattr(self, name, None):
            super().__setattr__(name, value)
        else:
            raise ValueError(f'Already reserved name: {name}')

d = Demonstration()
#d.a = 2
d.method = None

缺点:

您仍然可以重写类 为了让变量不仅仅是常量,您需要映射允许的输入。 子类仍然可以覆盖方法


为了防止子类覆盖方法,你可以使用__init_subclass__:

class Demonstration:
    __protected = ['method']

    def method(self):
        return None

    def __init_subclass__(cls):
        protected_methods = Demonstration.__protected
        subclass_methods = dir(cls)
        for i in protected_methods:
            p = getattr(Demonstration,i)
            j = getattr(cls, i)
            if not p is j:
                raise ValueError(f'Protected method "{i}" was touched')

可以看到,有很多方法可以保护类成员,但不能保证用户不会覆盖它们。这应该能给你们一些启发。最后,您还可以使用元类,但这可能会带来新的危险。这里使用的技术也非常简单,你应该看看文档,你可以找到这个技术的有用特性,并根据你的需要定制它们。

Python对私有标识符的支持有限,通过一个自动在任何以两个下划线开头的标识符前加上类名的特性。在大多数情况下,这对程序员来说是透明的,但最终结果是任何以这种方式命名的变量都可以用作私有变量。

更多信息请参见这里。

一般来说,与其他语言相比,Python的面向对象实现有点原始。但实际上我很享受这个过程。这是一个概念上非常简单的实现,非常适合该语言的动态风格。

我是Python的新手但我有c#和JavaScript的背景。就特性而言,Python感觉像是两者的混合体。JavaScript在这方面也有问题,解决方法是创建一个闭包。这可以通过返回不同的对象来防止访问您不想公开的数据。

def print_msg(msg):
    # This is the outer enclosing function

    def printer():
        # This is the nested function
        print(msg)

    return printer  # returns the nested function


# Now let's try calling this function.
# Output: Hello
another = print_msg("Hello")
another()

https://www.programiz.com/python-programming/closure

https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Closures#emulating_private_methods_with_closures

它的文化。在Python中,不写入其他类的实例或类变量。在Java中,如果你真的想这样做,没有什么可以阻止你这样做——毕竟,你总是可以编辑类本身的源代码来达到同样的效果。Python放弃了安全的伪装,并鼓励程序员负责任。在实践中,这工作得非常好。

如果您出于某种原因想要模拟私有变量,您总是可以使用PEP 8中的__前缀。Python会修改像__foo这样的变量名,这样它们就不容易被包含它们的命名空间之外的代码看到(尽管如果你足够坚定,你可以绕过它,就像你可以绕过Java的保护一样)。

根据同样的约定,_前缀意味着_variable应该只在类(或模块)内部使用,即使技术上不阻止从其他地方访问它。你不会摆弄其他类的变量,比如__foo或_bar。

“在java中,我们学习了公共/私有/受保护变量”

“为什么在python中不需要这个?”

出于同样的原因,它在Java中不是必需的。

您可以自由使用或不使用private和protected。

作为Python和Java程序员,我发现私有和受保护是非常非常重要的设计概念。但实际上,在数万行Java和Python代码中,我从未真正使用过private或protected。

为什么不呢?

我的问题是"被谁保护?"

我团队中的其他程序员?他们有消息来源。当他们可以改变的时候,保护意味着什么?

其他团队的其他程序员?他们在同一家公司工作。只要打个电话,他们就能找到线人。

客户吗?这是一种雇佣式编程(通常)。客户机(通常)拥有代码。

那么,我到底在保护谁呢?