Python进阶版：定义类时应用的9种最佳做法
1.好的命名
定义自己的类，就好比在代码库中添加了一位新成员。因此应该给类起个好名字。虽然类名的唯一限制是合法Python变量的规则（例如，不能以数字开头），但是有一些好用的方法来命名类。
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使用易于发音的名词。在参与团队项目时，这一点尤其重要。在小组演讲中，你恐怕不愿意这样讲：“在这种情况下，我们创建Zgnehst类的实例。”
另外，易于发音也意味着名称不应太长，使用三个以上的单词来定义类名简直无法想象。一个字是最佳，两个字其次，三个字不能再多啦！ -
反映其存储的数据和预期功能。就像在现实生活中一样——当看到男性化的名字时，我们就会默认这个孩子是男孩。同样的方式也适用于类名（或通常的任何其他变量），命名规则很简单——不要让人感觉奇怪。如果要处理学生的信息，那么该课程应该命名为Student，KiddosAtCampus并不是一个常规的好名字。
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遵循命名约定。应该对类名使用骆驼拼写法，例如GoodName。以下是非常规类名称的不完整列表：goodName，Good_Name，good_name以及GOodnAme。遵循命名约定是为了使意图表现明确。在别人阅读你的代码时，可以毫无疑问地假定命名为GoodName的对象是一个类。
也有适用于属性和功能的命名规则和约定，以下各节将在使用情况下简要提及，但是总体原理是相同的。
2.显式实例属性
在大多数情况下，我们都想定义自己的实例初始化方法（即__init__）。在此种方法中，设置了新创建的类实例的初始状态。但是，Python并没有限制可以在何处使用自定义类定义实例属性。换句话说，你可以在创建实例之后的后续操作中定义其他实例属性。
class Student:
def __init__(self, first_name, last_name):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
def verify_registration_status(self):
status = self.get_status()
self.status_verified = status =="registered"
def get_guardian_name(self):
self.guardian ="Goodman"
def get_status(self):
# get the registration status from a database
status =query_database(self.first_name, self.last_name)
return status初始化方法
如上所示，可以通过指定学生的名字和姓氏来创建“学生”类的实例。稍后，在调用实例方法（即verify_registration_status）时，将设置“学生实例”的status属性。
但这不是理想的模式，因为如果在整个类中散布了各种实例属性，那么该类就无法明确实例对象拥有哪些数据。因此，最佳做法是将实例的属性放在__init__方法中，这样代码阅读器就可以通过单一位置来了解你的类的数据结构，如下所示：
class Student:
def __init__(self, first_name, last_name):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.status_verified =None
self.guardian =None更好的初始化方法
对于最初无法设置的那些实例属性的问题，可以使用占位符值（例如None）进行设置。尽管没什么好担心的，但是当忘记调用某些实例方法来设置适用的实例属性时，此更改还有助于防止可能的错误，从而导致AttributeError（‘Student’ object has noattribute ‘status_verified’）。
在命名规则方面，应使用小写字母命名属性，并遵循蛇形命名法——如果使用多个单词，请在它们之间使用下划线连接。此外，所有名称都应对其存储的数据有具有意义的指示（例如first_name比fn更好）。
3.使用属性——但要精简
有些人在具备其他OOP语言（例如Java）背景的情况下学习Python编码，并且习惯于为实例的属性创建getter和setter。可以通过在Python中使用属性装饰器来模仿这一模式。以下代码展示了使用属性装饰器实现getter和setter的基本形式：
class Student:
def __init__(self, first_name, last_name):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
@property
def name(self):
print("Getter for the name")
returnf"{self.first_name}{self.last_name}"
@name.setter
def name(self, name):
print("Setter for the name")
self.first_name, self.last_name = name.split()属性装饰
创建此属性后，尽管它是通过内部函数实现的，我们仍然可以使用点符号将其用作常规属性。
student =Student("John", "Smith")
print("StudentName:", student.name)
student.name ="JohnnySmith"
print("Aftersetting:", student.name)Getterfor the name
StudentName: JohnSmith
Setterfor the name
Getterfor the name
After setting: JohnnySmith使用属性
使用属性实现的优点包括验证正确的值设置（检查是否使用字符串，而不是使用整数）和只读访问权限（通过不实现setter方法）。但应该同时使用属性，如果自定义类如下所示，可能会很让人分心——属性太多了！
class Student:
def __init__(self, first_name, last_name):
self._first_name = first_name
self._last_name = last_name
@property
def first_name(self):
return self._first_name
@property
def last_name(self):
return self._last_name
@property
def name(self):
returnf"{self._first_name}{self._last_name}"滥用属性
在大多数情况下，这些属性可以用实例属性代替，因此我们可以访问它们并直接设置它们。除非对使用上述属性的好处有特定的需求（例如：值验证），否则使用属性优先于在Python中创建属性。
4.定义有意义的字符串表示法
在Python中，名称前后带有双下划线的函数称为特殊方法或魔术方法，有些人将其称为dunder方法。这些方法对解释器的基本操作有特殊的用法，包括我们先前介绍的__init__方法。__repr__和__str__这两种特殊方法对于创建自定义类的正确字符串表示法至关重要，这将为代码阅读器提供有关类的更直观信息。
它们之间的主要区别在于__repr__方法定义了字符串，你可以使用该字符串通过调用eval(repr(“therepr”))重新创建对象，而__str__方法定义的字符串则更具描述性，并允许更多定制。换句话说，你可以认为__repr__方法中定义的字符串由开发人员查看，而__str__方法中使用的字符串由常规用户查看。请看以下示例：
class Student:
def __init__(self, first_name, last_name):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
def __repr__(self):
returnf"Student({self.first_name!r}, {self.last_name!r})"
def __str__(self):
returnf"Student: {self.first_name}{self.last_name}"字符串表示法的实现
请注意，在__repr__方法的实现中，f字符串使用!r来显示带引号的这些字符串，因为使用格式正确的字符串构造实例很有必要。如果不使用!r格式，则字符串将为Student(John, Smith)，这不是构造“学生”实例的正确方法。
来看看这些实现如何为我们显示字符串：在交互式解释器中访问对象时会调用__repr__方法，而在打印对象时默认会调用__str__方法。
>>> student =Student("David", "Johnson")
>>> student
Student('David', 'Johnson')
>>>print(student)
Student: DavidJohnson字符串表示法
5.实例方法，类方法和静态方法
在一个类中，我们可以定义三种方法：实例方法、类方法和静态方法。我们需要考虑针对所关注的功能应使用哪些方法，以下是一些常规准则。
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例如，如果方法与单个实例对象有关，那么需要访问或更新实例的特定属性。在这种情况下，应使用实例方法。这些方法具有如下签名：def do_something(self):，其中self自变量引用调用该方法的实例对象。
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如果方法与单个实例对象无关，则应考虑使用类方法或静态方法。可以使用适用的修饰符轻松定义这两种方法：类方法（classmethod）和静态方法（staticmethod）。
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两者之间的区别在于，类方法允许你访问或更新与类相关的属性，而静态方法则独立于任何实例或类本身。类方法的一个常见示例是提供一种方便的实例化方法，而静态方法可以只是一个实用函数。请看以下代码示例：
class Student:
def __init__(self,first_name, last_name):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
def begin_study(self):
print(f"{self.first_name}{self.last_name}beginsstudying.")
@classmethod
def from_dict(cls,name_info):
first_name = name_info['first_name']
last_name = name_info['last_name']
returncls(first_name,last_name)
@staticmethod
def show_duties():
return"Study,Play, Sleep"不同的方法
也可以用类似的方式创建类属性。与前面讨论的实例属性不同，类属性由所有实例对象共享，并且它们应当反映一些独立于各个实例对象的特征。
6.使用私有属性进行封装
在为项目编写自定义类时，需要考虑封装问题，尤其期望其他人也使用你的类的话就更应如此。当类的功能增长时，某些功能或属性仅与类内数据处理相关。换句话说，除了类之外，这些函数都将不会被调用，并且除你之外其他使用类的用户甚至不会在意这些函数的实现细节。在这些情况下，应该考虑封装。
按照惯例，应用封装的一种重要方法是为属性和函数加上下划线或两个下划线。二者之间有着细微的区别：带有下划线的被认为是受保护的，而带有两个下划线的被认为是私有的，这涉及在创建后进行名称处理。
从本质上来说，像这样命名属性和功能，是在告诉IDE（即集成开发环境，例如PyCharm），尽管在Python中不存在真正的私有属性，但它们不会在类之外被访问。
class Student:
def get_mean_gpa(self):
grades = self._get_grades()
gpa_list =Student._converted_gpa_from_grades(grades)
returnsum(gpa_list) /len(gpa_list)
def _get_grades(self):
# fetch grades from a database
grades = [99, 100, 94, 88]
return grades
@staticmethod
def _converted_gpa_from_grades(grades):
# convert the grades to GPA
gpa_list = [4.0, 4.0, 3.7, 3.4]
return gpa_list封装
上面的代码展示了一个简单的封装示例。如果想了解学生的评价GPA，那么我们可以使用get_mean_gpa方法获得GPA。用户不需要知道平均GPA的计算方式，我们可以通过在函数名称前添加下划线来保护相关方法。
这一最佳做法的主要收获是，与用户使用你的代码相关的公共API，仅公开最少的数量。对于仅在内部使用的那些代码，请将其设置为受保护的方法或私有方法。
7.分离关注点和解耦
随着项目的发展，你会发现自己正在处理更多数据，如果你只坚持使用一个类会变得很麻烦。继续以“学生”类为例，假设学生在学校吃午餐，并且每个人都有一个餐饮帐户，可以用来支付餐费。从理论上讲，我们可以处理学生类中与帐户相关的数据和功能，如下所示：
class Student:
def __init__(self, first_name, last_name, student_id):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.student_id = student_id
def check_account_balance(self):
account_number =get_account_number(self.student_id)
balance =get_balance(account_number)
return balance
def load_money(self, amount):
account_number =get_account_number(self.student_id)
balance =get_balance(account_number)
balance += amount
update_balance(account_number, balance)混合功能
上面的代码向展示了一些有关检查账户余额和向账户充值的伪代码，这两种伪代码都在Student类中实现。还有更多与该帐户相关的操作，例如冻结丢失的卡、合并帐户——实施所有这些操作会使“学生”类越来越大，从而使维护变得越来越困难。你应该分离这些职责并使学生类不负责这些与帐户相关的功能，即一种称为解耦的设计模式。
class Student:
def __init__(self, first_name, last_name, student_id):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.student_id = student_id
self.account =Account(self.student_id)
def check_account_balance(self):
return self.account.get_balance()
def load_money(self, amount):
self.account.load_money(amount)
class Account:
def __init__(self, student_id):
self.student_id = student_id
# get additional information from the database
self.balance =400
def get_balance(self):
# Theoretically, student.account.balance will work, but just in case
# we need to have additional steps to check, such as query the database
# again to make sure the data is up to date
return self.balance
def load_money(self, amount):
# get the balance from the database
self.balance += amount
self.save_to_database()分离关注点
上面的代码展示了我们如何使用附加的Account类来设计数据结构。如你所见，我们将所有与帐户相关的操作移至Account类。要实现检索学生的帐户信息的功能，学生类将通过从Account类中检索信息来处理。如果想实现更多与该类相关的功能，只需简单地更新Account类即可。
设计模式的主要要点是，希望各个类具有单独的关注点。通过将这些职责分开，你的类将变小，处理较小的代码组件会使将来的更改变得更容易。
8.考虑使用__slots__进行优化
如果你的类主要用于存储数据的数据容器，那么可以考虑使用__slots__来优化类的性能。它不仅可以提高属性访问的速度，还可以节省内存，如果需要创建数千个或更多实例对象，就是它发挥大作用之处啦。
原因是，对于常规类，实例属性是通过内部托管的字典存储的。相比之下，通过使用__slots__，实例属性将使用在幕后使用C语言实现的与数组相关的数据结构存储，并且以更高的效率优化了它们的性能。
class StudentRegular:
def __init__(self,first_name, last_name):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
class StudentSlot:
__slots__ = ['first_name', 'last_name']
def __init__(self,first_name, last_name):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name在类的定义中使用__slots__
上面的代码展示了如何在类中实现__slots__的简单示例。具体来说，将所有属性列为一个序列，这将在数据存储中创建一对一匹配，以加快访问速度并减少内存消耗。如前所述，常规类使用字典进行属性访问，但不使用已实现__slots__的字典。以下代码证实了这一点：
>>> student_r =StudentRegular('John', 'Smith')
>>>student_r.__dict__
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Smith'}
>>> student_s =StudentSlot('John', 'Smith')
>>>student_s.__dict__
Traceback (most recentcall last):
File"<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'StudentSlot' object has noattribute '__dict__'具有__slots__的类中没有__dict__
有关使用__slots__的详细讨论可以在Stack Overflow找到答案，你也可以从官方文档中找到更多信息（https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html）。
需要注意，使用__slots__会有一个副作用——它会阻止你动态创建其他属性。有人建议将其作为一种控制类拥有的属性的机制，但这并不是它的设计初衷。
9.文件
最后我们必须讨论一下类的文档。我们需要明白编写文档并不能替代任何代码，编写大量文档并不能提高代码的性能，也不一定会使代码更具可读性。如果必须依靠文档字符串来澄清代码，那么你的代码很可能有问题。
以下代码将向大家展示一个程序员可能犯的错误——使用不必要的注释来补偿错误的代码（即，在这种情况下，无意义的变量名）。相比之下，一些有好名字的好代码甚至不需要注释。
# how many billable hours
a =6
# the hourly rate
b =100
# total charge
c = a * b
# The above vs.the below with no comments
billable_hours =6
hourly_rate =100
total_charge = billable_hours * hourly_rate失败解释案例
我并不是说反对写评论和文档字符串，这实际上取决于自己的实例。如果你的代码被多个人使用或多次使用（例如，你是唯一一个多次访问同一代码的人），那么就应考虑编写一些好的注释。
这些注释可以帮助你自己或者团队伙伴阅读你的代码，但是他们都不可以假定你的代码完全按照注释中的说明进行。换句话说，编写好的代码始终是需要牢记的头等大事。
如果最终用户要使用代码的特定部分，那么需要编写文档字符串，因为这些人对相关的代码库并不熟悉。他们只想知道如何使用相关的API，而文档字符串将构成帮助菜单的基础。因此，作为程序员，你有责任确保提供有关如何使用程序的明确说明。
本文中回顾了定义自己的类时需要考虑的重要因素。编写的代码越多，你就越会发现在定义类之前牢记这些原则的重要性。定义类时，请不断练习这些准则，好的设计会在以后节省很多开发时间。
2024-05-22 11:44:58【出处】：https://blog.csdn.net/weixin_43755719/article/details/122826551
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Python自定义模块的使用和注意事项
自定义模块
除了使用系统提供的内置模块以外，我们还能自己写一个模块供自己的程序使用。一个.py文件就是一个模块，所以，自定义模块很简单，基本上相当于创建一个.py文件。但是，需要注意的是，如果一个.py文件要作为一个模块被别的代码使用，这个.py文件的名字一定要遵守标识符的命名规则。
模块的查找路径
创建一个模块非常简单，安装标识符的命名规则创建一个.py文件就是一个模块。但是问题是，我们需要把创建好的这个.py文件放在哪个位置，在代码中使用 import 语句才能找到这个模块呢?
Python内置sys模块的path属性，列出了程序运行时查找模块的目录，只需要把我们创建好的模块放到这些任意的一个目录里即可。
import sys print(sys.path) [ 'C:\\Users\\chris\\Desktop\\Test', 'C:\\Users\\chris\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37\\python37.zip', 'C:\\Users\\chris\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37\\DLLs', 'C:\\Users\\chris\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37\\lib', 'C:\\Users\\chris\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37', 'C:\\Users\\chris\\AppData\\Roaming\\Python\\Python37\\site-packages', 'C:\\Users\\chris\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37\\lib\\site-packages' ]
__all__的使用
使用from <模块名> import *导入一个模块里所有的内容时，本质上是去查找这个模块的__all__属性，将__all__属性里声明的所有内容导入。如果这个模块里没有设置__all__属性，此时才会导入这个模块里的所有内容。
模块里的私有成员
模块里以一个下划线_开始的变量和函数，是模块里的私有成员，当模块被导入时，以_开头的变量默认不会被导入。但是它不具有强制性，如果一个代码强行使用以_开头的变量，有时也可以。但是强烈不建议这样使用，因为有可能会出问题。
总结
test1.py:模块里没有__all__属性
a = 'hello'
def fn():
print('我是test1模块里的fn函数')
test2.py:模块里有__all__属性
x = '你好'
y = 'good'
def foo():
print('我是test2模块里的foo函数')
__all__ = ('x','foo')
test3.py:模块里有以_开头的属性
m = '早上好'
_n = '下午好'
def _bar():
print('我是test3里的bar函数')
demo.py
from test1 import * from test2 import * from test3 import * print(a) fn() print(x) # print(y) 会报错，test2的__all__里没有变量 y foo() print(m) # print(_n) 会报错，导入test3时， _n 不会被导入 import test3 print(test3._n) # 也可以强行使用，但是强烈不建议
__name__的使用
在实际开中，当一个开发人员编写完一个模块后，为了让模块能够在项目中达到想要的效果，这个开发人员会自行在.py文件中添加一些测试信息，例如：
test1.py
def add(a,b):
return a+b
# 这段代码应该只有直接运行这个文件进行测试时才要执行
# 如果别的代码导入本模块，这段代码不应该被执行
ret = add(12,22)
print('测试的结果是',ret)
demo.py
import test1.py # 只要导入了tets1.py,就会立刻执行 test1.py 代码，打印测试内容
为了解决这个问题，python在执行一个文件时有个变量__name__。在Python中，当直接运行一个.py文件时，这个.py文件里的__name__值是__main__，据此可以判断一个一个.py文件是被直接执行还是以模块的形式被导入。
def add(a,b):
return a+b
if __name__ == '__main__': # 只有直接执行这个`.py`文件时, `__name__`的值才是 `__main__`
# 以下代码只有直接运行这个文件才会执行，如果是文件被别的代码导入，下面的代码不会执行
ret = add(12,22)
print('测试的结果是',ret)
注意事项
在自定义模块时，需要注意一点，自定义模块名不要和系统的模块名重名，否则会出现问题！
出处：https://developer.aliyun.com/article/1317063
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标签：__,last,name,自定义,Python,self,注意事项,def,first From： https://www.cnblogs.com/mq0036/p/18205934