pyhton学习与数据挖掘self原理及应用分析

对，你没看错，这是我初学 python 时的灵魂发问。

我们总会在class里面看见self，但是感觉他好像也没什么用处，就是放在那里占个位子。

如果你也有同样的疑问，那么恭喜你，你的class没学明白。

所以，在解释self是谁之前，我们先明确几个问题：

• 什么是class，什么是instance？
• 什么是object？ 什么是method，什么是function？

一个画外音，我个人是比较反对在编程中，对本来是英文的专有名词进行中文翻译的。正所谓语言塑造了思维，因此一些专有名词一旦翻译过来，无论你翻译的多好，总会有一定程度的语意模糊。比如说“class”，我们在看到这个词的瞬间会联想到“课”，但是翻译过来就是“类”，于是我们会不自觉地，去按照“课”或者“一大类”去理解这个专有名词。这是一种非常严重的潜在的误导，因为class这个专有名词和“课”或者“一大类”关系都不太大。所以还不如不翻译，就当不知道这个词啥意思，在学习的过程中再慢慢理解他代表的意思。

其实因为英文的局限性，很多编程语言里的专属名词也是大佬们一拍脑袋，瞎起的。。比如我吐槽了无数次的matplotlib里面的axes。。。

又说多了。。。回到正题。

1. 什么是class，什么是instance，什么是object？

Class: 可以理解为一个组装工厂。假如我们要生产一个机器人，那我们先要搭个工厂吧。先确定：我们要先安装胳膊，再安装头，我们的小破机器人的流水线就搭好了。这个工厂比较智能，胳膊和头的数量都可以调。

class BuildRobot():
    def __init__(self,armcount,headcount):
        self.armcount = armcount
        self.headcount = headcount

所以这里的class，就是搭了一个工厂叫BuildRobot。'__init__' 就是告诉这个流水线，首先你需要这个机器人有几个胳膊（‘armcount'），有几个脑袋（‘headcount'）。先忽略一下这里的self，以后讲。

这个时候你可以run一下，这样你的class就搭好了。可是这时的工厂，因为你没有开始生产，是没有任何产出的。下面就是instance

instance：可以理解为启动一次工厂生产出的机器人。现在我们用之前搭的工厂生产一个正常一点的机器人，两个胳膊一个脑袋：

nORMal_robot = BuildRobot(2,1)

查看一下胳膊数对不对？

我们再来一个 不太正常的机器人：

weird_robot = BuildRobot(4,1)

normal_robot 和weird_robot 都是instance。他们虽然胳膊数量不一样，但是本质上都是由这个class造出来的，由胳膊和头组成的机器人。

object： 这个就比较麻烦了，大部分情况下，object和instance的含义是一样的，都是指这个造出来的robot。这两者的区别，只是在英语语言环境下的区别：

normal_robot is an instance of ‘buildrobot'

normal_robot is a ‘buildrobot' object

上面这两个说法是等价的。

2. 什么是method，什么是function？

两者都由def定义，稍微粗糙一点的理解就是，在class里面的function叫method。所以，method是和class，instance有关的一种function。

举个栗子：

还是上面的工厂，我们现在加装一个车间，负责把胳膊上色：

class BuildRobot():
    def __init__(self,armcount,headcount):
        self.armcount = armcount
        self.headcount = headcount
    def paintarm(self,color):
        print("paint arm:",color)

这个paintarm，就是一个method。还是一样，现在这个class没有生产，因此这个method也没有任何实际的产品出来。我们只能先生产出一个instance来：

colorful_robot = BuildRobot(2,1)

好的我们现在有一个两个胳膊一个头的robot了。这时，我们的robot还是没有上色的，因为我们没有让这个instance进入上色的那个车间。现在我们让这个robot进入车间，涂个红色。

colorful_robot.paintarm('red')

paint arm: red

上面的过程，就是call这个paintarm method。几个点：

如果没有先造一个机器人，这个车间就没有办法给胳膊上色，因此要上色，就必须先造一个机器人出来。所以，method是依赖于instance的。

这个车间只能给这个工厂产出的robot的胳膊上色，你从别的工厂拿一个车过来让他上色，他是不干的。因此，method是依赖于class的。只有这个class创建的instance，才能call这个method。

假如我把上色这个活，外包了。我就在外面另建了个工厂，专门上色，这就是function：

def outsourcing_paint(robot,color):
    print("paint",robot,"arm:",color)

outsourcing_paint(colorful_robot,'red')

paint <__main__.BuildRobot object at 0x116b434a8> arm: red

这个外包的上色工厂，不管你这个东西是从哪个工厂来的，无论你是个机器人还是机器狗，反正我就拿来，给胳膊上色。

看到这里，应该就明白function和method的区别了。

注意method其实有两种，一种是instance method，一种是class method。

• instance method就相当于对于机器人这个产品进行各种修改的车间。我给机器人上色，不影响我这个工厂的外形对吧？
• class method，是对这个工厂，这个class的属性进行修改的车间，比如我有一个车间负责把工厂涂成红色的。这个行为并不影响我造出来的机器人的大小颜色属性。

本篇的讨论，我们先限定在instance method里。

3. 重点SELF分析

把class， method讲明白以后，终于能讲self了。通过上面的例子，我们注意到

outsourcing_paint(colorful_robot,'red')

• 在function里面，是没有self的。因为我们告诉了外包工厂，给谁上色。所以在定义外包工厂function时，我们有两个input variables：robot 和 color。

colorful_robot.paintarm('red')

• 然鹅在使用method的时候，我们只告诉了车间，我要红色。那这个车间怎么知道，给哪个机器人上色啊？是给normal robot还是给colorful robot？因为我们在call这个method的时候，使用了colorful_robot.paintarm()这个格式，于是paintarm这个method就知道，哦，我要给这个colorful_robot上色。
• 在Python里，要想使instance.method()这个格式可以正常工作，在class里面编写method的时候，就必须把变量的第一个位子留出来，用来指代未来call这个method的instance。就相当于我们在搭建给胳膊上色的这个车间的时候，就必须预留一个入口来放入已经生产出来的机器人。
• 留出来的这个位子，可以叫任何名字。只不过为了代码的优美，大部分人选择使用self，来指代使用这个method的instance他自己。

总结

1. self是在为class编写instance method的时候，放在变量名第一个位子的占位词。
2. 在具体编写instance method里，可以不使用self这个变量。
3. 如果在method里面要改变instance的属性，可以用self.xxxx来指代这个属性进行修改。

所以self， 就是指由这个class造出来的instance嘛。

以上就是pyhton学习与数据挖掘self原理及应用分析的详细内容，更多关于pyhton数据挖掘self分析的资料请关注编程网其它相关文章！