在Python中，可以通过class关键字定义自己的类，然后通过自定义的类对象类创建实例对象。
python中创建类
创建一个Student的类，并且实现了这个类的初始化函数”__init__”:
class Student(object):
count = 0
books = []
def __init__(self, name):
self.name = name
接下来就通过上面的Student类来看看Python中类的相关内容。
类构造和初始化
”__init__”和”__new__”的联系和差别
下面先通过一段代码看看这两个方法的调用顺序：
class A(object):
def __init__(self,*args, **kwargs):
print "init %s" %self.__class__
def __new__(cls,*args, **kwargs):
print "new %s" %cls
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
a = A()
从代码的输出可以看到，当通过类实例化一个对象的时候，”__new__”方法首先被调用，然后是”__init__”方法。
一般来说，”__init__”和”__new__”函数都会有下面的形式：
def__init__(self,*args,**kwargs): # func_suite def__new__(cls,*args,**kwargs): # func_suite returnobj
对于”__new__”和”__init__”可以概括为：
"htmlcode">
def __new__(cls, *args, **kwargs): # func_suite return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
重写__new__
如果（新式）类中没有重写”__new__”方法，Python默认是调用该类的直接父类的”__new__”方法来构造该类的实例，如果该类的父类也没有重写”__new__”，那么将一直按照同样的规则追溯至object的”__new__”方法，因为object是所有新式类的基类。
而如果新式类中重写了”__new__”方法，那么可以选择任意一个其他的新式类（必须是新式类，只有新式类有”__new__”，因为所有新式类都是从object派生）的”__new__”方法来创建实例，包括这个新式类的所有前代类和后代类，只要它们不会造成递归死循环。
看一段例子代码：
classFoo(object):
def__new__(cls,*args,**kwargs):
obj=object.__new__(cls,*args,**kwargs)
# 这里的object.__new__(cls, *args, **kwargs) 等价于
# super(Foo, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
# object.__new__(Foo, *args, **kwargs)
# Bar.__new__(cls, *args, **kwargs)
# Student.__new__(cls, *args, **kwargs)，即使Student跟Foo没有关系，也是允许的，因为Student是从object派生的新式类
# 在任何新式类，不能调用自身的“__new__”来创建实例，因为这会造成死循环
# 所以要避免return Foo.__new__(cls, *args, **kwargs)或return cls.__new__(cls, *args, **kwargs)
print"Call __new__ for %s"%obj.__class__
returnobj
classBar(Foo):
def__new__(cls,*args,**kwargs):
obj=object.__new__(cls,*args,**kwargs)
print"Call __new__ for %s"%obj.__class__
returnobj
classStudent(object):
# Student没有“__new__”方法，那么会自动调用其父类的“__new__”方法来创建实例，即会自动调用 object.__new__(cls)
pass
classCar(object):
def__new__(cls,*args,**kwargs):
# 可以选择用Bar来创建实例
obj=object.__new__(Bar,*args,**kwargs)
print"Call __new__ for %s"%obj.__class__
returnobj
foo=Foo()
bar=Bar()
car=Car()
代码的输出为：
__init__的调用
“__new__”决定是否要使用该类的”__init__”方法，因为”__new__” 可以调用其他类的构造方法或者直接返回别的类创建的对象来作为本类的实例。
通常来说，新式类开始实例化时，”__new__”方法会返回cls（cls指代当前类）的实例，然后调用该类的”__init__”方法作为初始化方法，该方法接收这个实例（即self）作为自己的第一个参数，然后依次传入”__new__”方法中接收的位置参数和命名参数。
但是，如果”__new__”没有返回cls（即当前类）的实例，那么当前类的”__init__”方法是不会被调用的。
例子：
class A(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
print "Call __init__ from %s" %self.__class__
def __new__(cls, *args, **kwargs):
obj = object.__new__(cls, *args, **kwargs)
print "Call __new__ for %s" %obj.__class__
return obj
class B(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
print "Call __init__ from %s" %self.__class__
def __new__(cls, *args, **kwargs):
obj = object.__new__(A, *args, **kwargs)
print "Call __new__ for %s" %obj.__class__
return obj
b = B()
print type(b)
代码中，在B的”__new__”方法中，通过”obj = object.__new__(A, *args, **kwargs)”创建了一个A的实例，在这种情况下，B的”__init__”函数就不会被调用到。
派生不可变类型
关于”__new__”方法还有一个重要的用途就是用来派生不可变类型。
例如，Python中float是不可变类型，如果想要从float中派生一个子类，就要实现”__new__”方法：
classRound2Float(float):
def__new__(cls,num):
num=round(num,2)
#return super(Round2Float, cls).__new__(cls, num)
returnfloat.__new__(Round2Float,num)
f=Round2Float(4.14159)
printf
代码中从float派生出了一个Round2Float类，该类的实例就是保留小数点后两位的浮点数。
通过内建函数dir()，或者访问类的字典属性__dict__，这两种方式都可以查看类有哪些属性。
数据属性
类数据属性和实例数据属性
在上面的Student类中，”count”"books”"name”和”age”都被称为类的数据属性，但是它们又分为类数据属性和实例数据属性。
类变量紧接在类名后面定义，相当于java和c++的static变量
实例变量在__init__里定义，相当于java和c++的普通变量
> class test:
count = 0;类变量
def __init__(self, c):
self.count = c; 实例变量
self.__class__.count = self.__class__.count + 1;
> a = test(3)
> a.count
3
> test.count
1
对于类数据属性和实例数据属性，可以总结为：
1.类数据属性属于类本身，可以通过类名进行访问/修改
2.类数据属性也可以被类的所有实例访问/修改
3.在类定义之后，可以通过类名动态添加类数据属性，新增的类属性也被类和所有实例共有
4.实例数据属性只能通过实例访问
5.在实例生成后，还可以动态添加实例数据属性，但是这些实例数据属性只属于该实例
特殊的类属性
对于所有的类，都有一组特殊的属性：
类属性 含义 __name__ 类的名字（字符串） __doc__ 类的文档字符串 __bases__ 类的所有父类组成的元组 __dict__ 类的属性组成的字典 __module__ 类所属的模块 __class__ 类对象的类型
Note:文档字符串对于类，函数/方法，以及模块来说是唯一的，也就是说__doc__属性是不能从父类中继承来的。
属性隐藏
从上面的介绍了解到，类数据属性属于类本身，被所有该类的实例共享；并且，通过实例可以去访问/修改类属性。
但是，在通过实例中访问类属性的时候一定要谨慎，因为可能出现属性”隐藏”的情况。
继续使用上面的Student类，来看看属性隐藏：
wilber = Student("Wilber", 28)
print "Student.count is wilber.count: ", Student.count is wilber.count
wilber.count = 1
print "Student.count is wilber.count: ", Student.count is wilber.count
print Student.__dict__
print wilber.__dict__
del wilber.count
print "Student.count is wilber.count: ", Student.count is wilber.count
print
wilber.count += 3
print "Student.count is wilber.count: ", Student.count is wilber.count
print Student.__dict__
print wilber.__dict__
del wilber.count
print
print "Student.books is wilber.books: ", Student.books is wilber.books
wilber.books = ["C#", "Python"]
print "Student.books is wilber.books: ", Student.books is wilber.books
print Student.__dict__
print wilber.__dict__
del wilber.books
print "Student.books is wilber.books: ", Student.books is wilber.books
print
wilber.books.append("CSS")
print "Student.books is wilber.books: ", Student.books is wilber.books
print Student.__dict__
print wilber.__dict__
代码的输出为：
分析一下上面代码的输出：
"Wilber", 28)
wilber.printClassInfo()
代码的输出为，从这段代码可以看到，类方法可以通过类名访问，也可以通过实例访问。
静态方法
与实例方法和类方法不同，静态方法没有参数限制，既不需要实例参数，也不需要类参数，定义的时候使用@staticmethod装饰器。
同类方法一样，静态法可以通过类名访问，也可以通过实例访问。
class Student(object):
'''
this is a Student class
'''
count = 0
books = []
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
@staticmethod
def printClassAttr():
print Student.count
print Student.books
pass
Student.printClassAttr()
wilber = Student("Wilber", 28)
wilber.printClassAttr()
这三种方法的主要区别在于参数，实例方法被绑定到一个实例，只能通过实例进行调用；但是对于静态方法和类方法，可以通过类名和实例两种方式进行调用。
访问控制
Python中没有访问控制的关键字，例如private、protected等等。
但是，在Python编码中，有一些约定来进行访问控制。
“_”和” __”的使用 更多的是一种规范/约定，不没有真正达到限制的目的：
“_”：以单下划线开头的表示的是protected类型的变量，即只能允许其本身与子类进行访问；同时表示弱内部变量标示，如，当使用”from moduleNmae import *”时，不会将以一个下划线开头的对象引入。
“__”：双下划线的表示的是私有类型的变量。只能是允许这个类本身进行访问了，连子类也不可以，这类属性在运行时属性名会加上单下划线和类名。
单下划线”_”
在Python中，通过单下划线”_”来实现模块级别的私有化，一般约定以单下划线”_”开头的变量、函数为模块私有的，也就是说”from moduleName import *”将不会引入以单下划线”_”开头的变量、函数。
现在有一个模块lib.py，内容用如下，模块中一个变量名和一个函数名分别以”_”开头：
numA = 10 _numA = 100 def printNum(): print "numA is:", numA print "_numA is:", _numA def _printNum(): print "numA is:", numA print "_numA is:", _numA
当通过下面代码引入lib.py这个模块后，所有的以”_”开头的变量和函数都没有被引入，如果访问将会抛出异常：
from lib import * print numA printNum() print _numA #print _printNum()
双下划线”__”
对于Python中的类属性，可以通过双下划线”__”来实现一定程度的私有化，因为双下划线开头的属性在运行时会被”混淆”（mangling）。
在Student类中，加入了一个”__address”属性：
class Student(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
self.__address = "Shanghai"
pass
wilber = Student("Wilber", 28)
print wilber.__address
当通过实例wilber访问这个属性的时候，就会得到一个异常，提示属性”__address”不存在。
其实，通过内建函数dir()就可以看到其中的一些原由，”__address”属性在运行时，属性名被改为了”_Student__address”（属性名前增加了单下划线和类名）
> wilber = Student("Wilber", 28)
> dir(wilber)
['_Student__address', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__form
at__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__r
educe__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '
__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'name']
>
以说，即使是双下划线，也没有实现属性的私有化，因为通过下面的方式还是可以直接访问”__address”属性：
> wilber = Student("Wilber", 28)
> print wilber._Student__address
Shanghai
>
双下划线的另一个重要的目地
避免子类对父类同名属性的冲突。
看下面一个例子：
class A(object):
def __init__(self):
self.__private()
self.public()
def __private(self):
print 'A.__private()'
def public(self):
print 'A.public()'
class B(A):
def __private(self):
print 'B.__private()'
def public(self):
print 'B.public()'
b = B()
当实例化B的时候，由于没有定义__init__函数，将调用父类的__init__，但是由于双下划线的”混淆”效果，”self.__private()”将变成 “self._A__private()”。
看到这里，就清楚为什么会有如下输出了：
A.__private()
B.public()
以上这篇python类:class创建、数据方法属性及访问控制详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。