Python中的类和对象（7）

1.私有变量

在大多数面向对象的编程语言中，都存在着私有变量（private variable）的概念，所谓私有变量，就是指通过某种手段，使得对象中的属性或方法无法被外部所访问。

Python 对于私有变量的实现是引入了一种叫 name mangling 的机制（翻译过来叫 “名字改编”、“名称改写” 或者 “名称修饰”），语法是在变量名前面加上两个连续下划线（__）：

>>> class C:
...     def __init__(self, x):
...         self.__x = x
...     def set_x(self, x):
...         self.__x = x
...     def get_x(self):
...         print(self.__x)
...
>>> c = C(250)

此时，我们是无法直接通过变量名访问到该变量的：

>>> c.__x
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#13>", line 1, in <module>c.__x
AttributeError: 'C' object has no attribute '__x'

想要访问变量的值，就需要使用指定的接口，比如这段代码中的 set_x() 和 get_x() 方法：

>>> c.get_x()
250
>>> c.set_x(520)
>>> c.get_x()
520

2. name mangling 机制的实现原理

我们看看 dict 属性里面有啥：

>>> c.__dict__
{'_C__x': 250}

虽然这里面没有看到 __x，但是，却多了一个 _C__x 的属性对不对？

访问一下试试：

>>> c._C__x
520

果然如此……这个就是传说中的名字改编术！

做法其实也很简单，就是下横线（_）加上类名，再加上变量的名字。

方法名也是同样的道理：

>>> class D:
...     def __func(self):
...         print("Hello FishC.")
...
>>> d = D()
>>> d.__func()
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#12>", line 1, in <module>d.__func()
AttributeError: 'D' object has no attribute '__func'
>>> d._D__func()
Hello FishC.

注意：name mangling 机制是发生在类实例化对象时候的事情，给对象动态添加属性则不会有同样的效果。

3. 不同数量的前缀下划线含义

不同数量的前缀下划线均有不同的特殊含义：

4. 效率的提升之道

Python 对象存储属性的工作原理 —— 字典（dict）：

>>> class C:
...     def __init__(self, x):
...         self.x = x
...                
>>> c = C(250)
>>> c.x
250
>>> c.__dict__
{'x': 250}

对象动态添加属性，就是将键值对添加到 dict 中：

>>> c.y = 520
>>> c.__dict__
{'x': 250, 'y': 520}

甚至你可以直接通过给字典添加键值对的形式来创建对象的属性：

>>> c.__dict__['z'] = 666
>>> c.__dict__
{'x': 250, 'y': 520, 'z': 666}
>>> c.z
666

但是，字典高效率的背后是以付出更多存储空间为代价的

如果我们明确知道一个类的对象设计出来，就只是需要那么固定的某几个属性，并且不需要有动态添加属性这样的功能，那么利用字典来存放属性，这种空间上的牺牲就是纯纯地浪费！

针对这个情况，Python 专门设计了一个 _ slots _ 类属性，避免了利用字典存放属性造成空间上的浪费。
举个例子：

>>> class C:
...     __slots__ = ['x', 'y']
...     def __init__(self, x):
...         self.x = x
...        
>>> c = C(250)

这样，我们就创建了一个属性受限制的对象。

访问 slots 中列举的属性是没问题的：

>>> c.x
250
>>> c.y = 520
>>> c.y
520

如果想要动态地添加一个属性，那就不好意思了：

>>> c.z = 100
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#27>", line 1, in <module>c.z = 100
AttributeError: 'C' object has no attribute 'z'

这种限制不仅体现在动态添加属性上，如果在类的内部，想创建一个 _slots _ 不包含的属性，也是不被允许的：

>>> class D:
...     __slots__ = ['x', 'y']
...     def __init__(self, x, y, z):
...         self.x = x
...         self.y = y
...         self.z = z
>>> d = D(3, 4, 5)
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#8>", line 1, in <module>d = D(3, 4, 5)File "<pyshell#6>", line 6, in __init__self.z = z
AttributeError: 'D' object has no attribute 'z'

甚至是 dict 属性，也不存在了：

>>> d.__dict__
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#23>", line 1, in <module>d.__dict__
AttributeError: 'D' object has no attribute '__dict__'

因为使用了 slots 属性，那么对象就会划分一个固定大小的空间来存放指定的属性，这时候 dict 属性就不需要了，空间也就节约了出来。
大家不要小看这点改变……

这里有位国外的老哥，仅仅由于将一个类的三个属性，都改为使用 slots 进行存储，立竿见影地直接节省了 9G 的内存空间

一行代码，竟然降低了 30% 的内存消耗，确实惊人！

不过这里有一点是需要特别强调的，就是使用 slots 属性的副作用其实也相当明显，那就是要以牺牲 Python 动态语言的灵活性，作为前提。

使用了 slots 属性，就没办法再拥有动态添加属性的功能了……

这可以说是它的一个副作用，但实际上很多开发者却利用这个副作用，来限制类属性的滥用。

最后，还有一点需要大家知道的是，继承自父类的 __ slots _ _ 属性是不会在子类中生效的，Python 只关注各个具体的类中定义的 _ _ slots __ 属性：

>>> class E(C):
...     pass
...
>>> e = E(250)
>>> e.x
250
>>> e.y = 520
>>> e.z = 666
>>> e.__slots__
['x', 'y']

对象e虽然拥有 slots 属性，但它同时也拥有 dict 属性：

>>> e.__dict__
{'z': 666}

5.思维导图