全面理解Python中self的用法

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/16 浏览:2)

刚开始学习Python的类写法的时候觉得很是麻烦,为什么定义时需要而调用时又不需要,为什么不能内部简化从而减少我们敲击键盘的次数?你看完这篇文章后就会明白所有的疑问。

self代表类的实例,而非类。

实例来说明:

class Test:
  def prt(self):
    print(self)
    print(self.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

执行结果如下

<__main__.Test object at 0x000000000284E080>
<class '__main__.Test'>

从上面的例子中可以很明显的看出,self代表的是类的实例。而self.class则指向类。

self不必非写成self

有很多童鞋是先学习别的语言然后学习Python的,所以总觉得self怪怪的,想写成this,可以吗?

当然可以,还是把上面的代码改写一下。

class Test:
  def prt(this):
    print(this)
    print(this.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

改成this后,运行结果完全一样。

当然,最好还是尊重约定俗成的习惯,使用self。

self可以不写吗

在Python的解释器内部,当我们调用t.prt()时,实际上Python解释成Test.prt(t),也就是说把self替换成类的实例。

有兴趣的童鞋可以把上面的t.prt()一行改写一下,运行后的实际结果完全相同。

实际上已经部分说明了self在定义时不可以省略,如果非要试一下,那么请看下面:

class Test:
  def prt():
    print(self)
 
t = Test()
t.prt()

运行时提醒错误如下:prt在定义时没有参数,但是我们运行时强行传了一个参数。

由于上面解释过了t.prt()等同于Test.prt(t),所以程序提醒我们多传了一个参数t。

Traceback (most recent call last):
 File "h.py", line 6, in <module>
  t.prt()
TypeError: prt() takes 0 positional arguments but 1 was given

当然,如果我们的定义和调用时均不传类实例是可以的,这就是类方法。

class Test:
  def prt():
    print(__class__)
Test.prt()

运行结果如下

<class '__main__.Test'>

在继承时,传入的是哪个实例,就是那个传入的实例,而不是指定义了self的类的实例。

先看代码

class Parent:
  def pprt(self):
    print(self)
 
class Child(Parent):
  def cprt(self):
    print(self)
c = Child()
c.cprt()
c.pprt()
p = Parent()
p.pprt()

运行结果如下

<__main__.Child object at 0x0000000002A47080>
<__main__.Child object at 0x0000000002A47080>
<__main__.Parent object at 0x0000000002A47240>

解释:

运行c.cprt()时应该没有理解问题,指的是Child类的实例。

但是在运行c.pprt()时,等同于Child.pprt(c),所以self指的依然是Child类的实例,由于self中没有定义pprt()方法,所以沿着继承树往上找,发现在父类Parent中定义了pprt()方法,所以就会成功调用。

在描述符类中,self指的是描述符类的实例

不太容易理解,先看实例:

class Desc:
  def __get__(self, ins, cls):
    print('self in Desc: %s ' % self )
    print(self, ins, cls)
class Test:
  x = Desc()
  def prt(self):
    print('self in Test: %s' % self)
t = Test()
t.prt()
t.x

运行结果如下:

self in Test: <__main__.Test object at 0x0000000002A570B8>
self in Desc: <__main__.Desc object at 0x000000000283E208>
<__main__.Desc object at 0x000000000283E208> <__main__.Test object at 0x0000000002A570B8> <class '__main__.Test'>

大部分童鞋开始有疑问了,为什么在Desc类中定义的self不是应该是调用它的实例t吗?怎么变成了Desc类的实例了呢?

注意:此处需要睁大眼睛看清楚了,这里调用的是t.x,也就是说是Test类的实例t的属性x,由于实例t中并没有定义属性x,所以找到了类属性x,而该属性是描述符属性,为Desc类的实例而已,所以此处并没有顶用Test的任何方法。

那么我们如果直接通过类来调用属性x也可以得到相同的结果。

下面是把t.x改为Test.x运行的结果。

self in Test: <__main__.Test object at 0x00000000022570B8>
self in Desc: <__main__.Desc object at 0x000000000223E208>
<__main__.Desc object at 0x000000000223E208> None <class '__main__.Test'>

题外话:由于在很多时候描述符类中仍然需要知道调用该描述符的实例是谁,所以在描述符类中存在第二个参数ins,用来表示调用它的类实例,所以t.x时可以看到第三行中的运行结果中第二项为<main.Test object at 0x0000000002A570B8>。而采用Test.x进行调用时,由于没有实例,所以返回None。

从OO的本质理解python中的self
举个栗子,假设我要对用户的数据进行操作,用户的数据包含name和age。如果用面向过程的话,实现出来是下面这样子的。

def user_init(user,name,age): 
  user['name'] = name 
  user['age'] = age 
 
def set_user_name(user, x): 
  user['name'] = x 
 
def set_user_age(user, x): 
  user['age'] = x 
 
def get_user_name(user): 
  return user['name'] 
 
def get_user_age(user): 
  return user['age'] 
 
myself = {} 
user_init(myself,'kzc',17) 
print get_user_age(myself) 
set_user_age(myself,20) 
print get_user_age(myself) 

可以看到,对用户的各种操作,都要传user参数进去。
如果用面向对象的话,就不用每次把user参数传来传去,把相关的数据和操作绑定在一个地方,在这个类的各个地方,可以方便的获取数据。
之所以可以在类中的各个地方访问数据,本质就是绑定了self这个东西,它方法的第一个参数,当然可以不叫self,叫其它名字,self只不过是个约定。
下面是面向对象的实现,可以看到,结构化多了,清晰可读。

class User(object): 
  def __init__(self,name,age): 
    self.name = name 
    self.age = age 
 
  def SetName(self,name): 
    self.name = name 
 
  def SetAge(self,age): 
    self.age = age 
 
  def GetName(self): 
    return self.name 
 
  def GetAge(self): 
    return self.age 
 
u = User('kzc',17) 
print u.GetName() 
print u.GetAge() 

从上面这个例子可以看出,其实面向对象挺有用的,只不过大多数人抽象的不好,封装的不好,错误的运用。

总结

  • self在定义时需要定义,但是在调用时会自动传入。
  • self的名字并不是规定死的,但是最好还是按照约定是用self
  • self总是指调用时的类的实例。

一句话新闻

微软与英特尔等合作伙伴联合定义“AI PC”:键盘需配有Copilot物理按键
几个月来,英特尔、微软、AMD和其它厂商都在共同推动“AI PC”的想法,朝着更多的AI功能迈进。在近日,英特尔在台北举行的开发者活动中,也宣布了关于AI PC加速计划、新的PC开发者计划和独立硬件供应商计划。
在此次发布会上,英特尔还发布了全新的全新的酷睿Ultra Meteor Lake NUC开发套件,以及联合微软等合作伙伴联合定义“AI PC”的定义标准。