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第 13章 性能测量和大O算法分析
13.1 timeit模块
13.2 cProfile分析器
13.3 大O算法分析
13.4 大O阶
13.4.1 使用书架打比方描述大O阶
13.4.2 大O 测量的是最坏情况
13.5 确定代码的大O 阶
13.5.1 为什么低阶项和系数不重要
13.5.2 大O 分析实例
13.5.3 常见函数调用的大O 阶
13.5.4 一眼看出大O 阶
13.5.5 当n 很小时,大O并不重要,而n通常都很小
第 14章 项目实战
14.1 汉诺塔
14.1.1 汉诺塔输出
14.1.2 汉诺塔源代码
14.1.3 汉诺塔编写代码
14.2 四子棋
14.2.1 四子棋输出
14.2.2 四子棋源代码
14.2.3 四子棋编写代码
第 15章 面向对象编程和类
15.1 拿现实世界打比方:填写表格
15.2 基于类创建对象
15.3 创建一个简单的类——WizCoin
15.3.1 方法__init__()和self
15.3.2 特性
15.3.3 私有特性和私有方法
15.4 函数type()和特性__qualname__
15.5 非OOP 和OOP 的例子:井字棋
15.6 为现实世界设计类是一件难事儿
第 16章 面向对象编程和继承
16.1 继承的原理
16.1.1 重写方法
16.1.2 super()函数
16.1.3 倾向于组合而非继承
16.1.4 继承的缺点
16.2 函数isinstance()和issubclass()
16.3 类方法
16.4 类特性
16.5 静态方法
16.6 何时应该使用类和静态的面向对象特性
16.7 面向对象的行话
16.7.1 封装
16.7.2 多态性
16.8 何时不应该使用继承
16.9 多重继承
16.10 方法解析顺序
第 17章 Python 风格的面向对象编程:属性和魔术方法
17.1 属性
17.1.1 将特性转换为属性
17.1.2 使用setter 验证数据
17.1.3 只读属性
17.1.4 什么时候应该使用属性
17.2 Python 的魔术方法
17.2.1 字符串表示魔术方法
17.2.2 数值魔术方法
17.2.3 反射数值魔术方法
17.2.4 原地魔术方法
17.2.5 比较魔术方法
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Python编程轻松进阶(五)
小册名称:Python编程轻松进阶(五)
### 16.6 何时应该使用类和静态的面向对象特性 在Python编程的广阔天地中,面向对象编程(OOP)是一种强大的编程范式,它允许开发者通过定义类(Class)和对象(Object)来模拟现实世界中的复杂系统。类和对象不仅使得代码更加模块化、易于理解和维护,还通过封装、继承和多态等特性提升了代码的复用性和可扩展性。然而,并非所有情况下都适合采用面向对象的方法,特别是在处理简单任务或性能敏感的应用时。因此,了解何时以及如何恰当地使用类和静态的面向对象特性,对于编写高效、可维护的Python代码至关重要。 #### 16.6.1 理解类和对象的基础 在深入探讨何时使用类和静态特性之前,让我们先回顾一下类和对象的基本概念。 - **类(Class)**:是创建对象的蓝图或模板,它定义了对象将拥有的属性和方法。属性是对象的特征(如人的姓名、年龄),而方法是对象能够执行的操作(如人的说话、走路)。 - **对象(Object)**:是类的实例,具有类定义的属性和方法。通过类创建对象的过程称为实例化。 静态特性则主要指的是静态方法(Static Methods)和类方法(Class Methods),它们与类紧密相关,但不直接操作类的实例状态(即不访问或修改对象的属性)。 #### 16.6.2 何时使用类 使用类的情况多种多样,但主要可以归纳为以下几个方面: 1. **复杂的数据结构**:当需要表示的数据结构包含多个相互关联的部分时,使用类可以清晰地定义这些部分之间的关系,并通过方法提供操作这些数据的接口。 2. **行为封装**:如果一组数据及其相关的操作(即方法)经常一起使用,将它们封装在类中可以提高代码的可读性和可维护性。例如,一个`Car`类可能包含表示汽车属性的数据(如品牌、型号、颜色)和操作方法(如启动、停止、加速)。 3. **多态和继承**:面向对象编程支持多态和继承,这允许开发者基于现有类创建新的类(子类),并重用或扩展父类的功能。这在构建大型、可扩展的软件系统时尤为重要。 4. **模拟现实世界**:面向对象编程的一个核心优势是能够以接近人类思维方式来模拟现实世界中的实体和它们之间的交互。这有助于开发者理解和解决复杂问题。 #### 16.6.3 静态方法的适用场景 静态方法不依赖于类的实例,也不修改类的状态。它们主要用于以下场景: 1. **工具函数**:当某些函数与类紧密相关,但又不直接操作类的实例时,可以将它们定义为静态方法。这样做可以保持代码的组织性,同时避免创建不必要的类实例。 2. **工厂方法**:在设计模式中,工厂方法常用于创建类的实例。如果创建逻辑复杂或需要根据不同条件返回不同子类的实例,将工厂方法定义为静态方法是一种常见做法。 3. **辅助函数**:有时候,类中需要一些辅助函数来支持其他方法的功能,但这些函数本身并不直接操作类的实例数据。将这些函数定义为静态方法可以减少类的实例化开销,提高代码效率。 #### 16.6.4 类方法的适用场景 类方法接受类本身作为第一个参数(通常命名为`cls`),而不是类的实例。它们主要用于以下场景: 1. **修改类属性**:当需要定义一些方法来修改类级别的属性(即所有实例共享的属性)时,应使用类方法。这是因为实例方法只能访问和修改实例级别的属性。 2. **替代构造函数**:在某些情况下,可能需要为类的实例化提供多个不同的入口点。虽然这通常通过重载`__init__`方法或使用工厂方法来实现,但在某些特定场景下,使用类方法作为替代构造函数也是一种可行的选择。 3. **实现单例模式**:单例模式是一种常用的设计模式,用于确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。实现单例模式时,通常会使用类方法来管理类的唯一实例。 #### 16.6.5 权衡与选择 在决定是否使用类和静态特性时,需要考虑以下因素: - **代码复杂度**:对于简单的任务,使用函数和简单的数据结构可能更直接、更高效。随着问题的复杂化,面向对象的方法可能会提供更清晰、更灵活的解决方案。 - **性能考虑**:面向对象编程可能会引入一些性能开销,如实例化对象的开销和通过方法调用访问数据的开销。在性能敏感的应用中,需要仔细权衡这些开销。 - **可维护性和可扩展性**:面向对象编程通过封装、继承和多态等特性提高了代码的可维护性和可扩展性。然而,这也可能使得代码结构变得更加复杂,增加了学习和维护的难度。 综上所述,何时使用类和静态的面向对象特性取决于具体的应用场景和需求。在Python编程中,灵活运用这些特性可以帮助我们编写出既高效又易于维护的代码。
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