類別入門
April 23, 2022你也許會想設計一個銀行商務相關的簡單程式，具有建立帳戶、存款、提款等功能：
def account(name, number, balance):
return {'name': name, 'number': number, 'balance': balance}
def deposit(acct, amount):
if amount <= 0:
print('存款金額不得為負')
else:
acct['balance'] += amount
def withdraw(acct, amount):
if amount > acct['balance']:
print('餘額不足')
else:
acct['balance'] -= amount
def desc(acct):
return f'Account:{acct}'
acct = account('Justin', '123-4567', 1000)
deposit(acct, 500)
withdraw(acct, 200)
# 顯示 Account:{'balance': 1300, 'number': '123-4567', 'name': 'Justin'}
print(desc(acct))
這些函式操作，都是與傳入的 dict 實例，也就是代表帳戶狀態的物件高度相關，何不將它們組織在一起呢？
自訂型態
可以為帳戶建立一個專屬型態，擁有專用屬性，然後讓存款、提款等函式，專屬於這個帳戶型態的實例，這樣在設定物件狀態、思考物件可用的操作時，都會比較方便一些，來修改以上的程式碼，看看是否真的能增加可用性（Usability）。
在 Python 可以使用 class 來建立一個專屬型態：
class Account:
pass
def account(name, number, balance):
acct = Account()
acct.name = name
acct.number = number
acct.balance = balance
return acct
def deposit(acct, amount):
if amount <= 0:
print('存款金額不得為負')
else:
acct.balance += amount
def withdraw(acct, amount):
if amount > acct.balance:
print('餘額不足')
else:
acct.balance -= amount
def desc(acct):
return return f"Account('{acct.name}', '{acct.number}', {acct.balance})"
在這個範例中定義了 Account 類別，類別是物件的藍圖，目前還沒有在藍圖中加上任何定義，只是單純地 pass，目的只是先讓帳戶有個專屬型態 Account。
想要建立 Account 實例，可以呼叫 Account()（這相當於依照藍圖來製作出一個成品），接著在實例上設置相關屬性，這麼一來，型態與屬性就有了特定關聯，也就是看到 Account，就想到有 name、number、balance 等，進一步地，可在 Account 上使用點運算子 . 來存取這些屬性，這會比原先使用 dict 實例來得好，畢竟鍵值存取操作，才是專屬於 dict 這個型態。
類別的實例建立之後，還可以動態地增減其屬性的特性，常被稱為物件個體化（Object individuation）。
因為 account、deposit、withdraw、desc 函式的外觀並沒有改變，只是更改了內部實作，因此完成修改後，可以直接執行程式。
雖然已經定義了 Account 類別，作為帳戶的專屬型態，然而 account、deposit、withdraw、desc 函式卻定義在其他地方，明明它們都是與 Account 實例相關的操作，將相關的操作放在一起而不是分開，是設計時的一個基本原則，對物件導向更是如此。
__init__、__str__、__repr__ 方法
來看看 account 函式，它定義了如何建立實例，以及實例建立後的相關屬性設定，這是每個 Account 實例都要經歷的初始化流程，可以將初始化流程，使用 __init__ 方法定義在類別之中。例如：
class Account:
def __init__(self, name, number, balance):
self.name = name
self.number = number
self.balance = balance
可以看到方法前後各有兩個相連底線，在 Python 中，這樣的名稱意謂著，在類別以外的其他位置，不要直接呼叫，基本上都會有個函式或類別可用來呼叫這類方法，就 __init__ 而言，若如下建立 Account 實例時就會呼叫：
acct = Account('Justin', '123-4567', 1000)
在呼叫 __init__ 方法時，建立的 Account 實例會傳入作為方法的第一個參數，雖然第一個參數的名稱可以自訂，然而在 Python 的慣例中，第一個參數的名稱會命名為 self（其他語言中通常是以關鍵字 this 存在）。
在建立類別實例時，若有其他的參數，可以從第二個參數開始依序定義，若要設定實例屬性，可以透過 self 與點運算子來設置，__init__ 方法不傳回任何值，acct = Account('Justin', '123-4567', 1000) 執行過後，就會將建立的實例指定給 acct。
在 Python 中有個特殊名稱 __str__，專門用來定義傳回物件描述字串的方法，可用來取代方才的 desc 函式：
class Account:
…略
def __str__(self):
return f"Account('{self.name}', '{self.number}', {self.balance})"
同樣地，方法的第一個參數定義為 self，用來接受物件本身，正如先前所述，方法前後各有兩個連線底線，在 Python 意謂著，不要直接去呼叫，基本上會有函式或類別可用來呼叫這類方法，就 __str__ 而言，print 函式是個例子，在執行 print(acct) 時，就會呼叫 acct 的 __str__ 方法取得描述字串，然後顯示描述字串。
另一個例子是 str，若執行 str(acct) 時，就會呼叫 acct 的 __str__ 方法取得描述字串並傳回。
實際上，類別也可以定義 __repr__ 方法，當執行 repr(acct) 時，就會呼叫 acct 的 __repr__ 方法取得描述字串並傳回。
__str__ 字串描述主要是給人類看的易懂格式，而 __repr__ 通常會傳回給程式、機器剖析用的特定格式（像是對代表日期的字串剖析，以建立一個日期物件），或者是包含除錯用的字串資訊，Python 內建型態的 __repr__ 傳回的字串，會是個有效的 Python 運算式（expression），可以使用 eval 運算來產生一個內含值相同的物件。
操作方法
接著將 deposit 以及 withdraw 也定義在 Account 類別之中。例如：
class Account:
…略
def deposit(self, amount):
if amount <= 0:
print('存款金額不得為負')
else:
self.balance += amount
def withdraw(self, amount):
if amount > self.balance:
print('餘額不足')
else:
self.balance -= amount
將 deposit、withdraw 移至 Account 類別後的主要修改，在於第一個參數名稱，在 Python 中，物件方法第一個參數一定是物件本身，就 Python 的設計哲學（Zen of Python）來說，這是「Explicit is better than implicit」的實踐，因為在方法的實作中，以 self 作為前置的名稱，就代表著存取實例本身的屬性，而不是存取區域變數。
定義在 Account 的 __init__、deposit、withdraw，本質上也是函式，不過在物件導向的術語中，對這些定義在類別，可對物件進行的操作，習慣上會稱為方法（Method）。
來看看修改後的程式最後長什麼樣子：
class Account:
def __init__(self, name, number, balance):
self.name = name
self.number = number
self.balance = balance
def deposit(self, amount):
if amount <= 0:
print('存款金額不得為負')
else:
self.balance += amount
def withdraw(self, amount):
if amount > self.balance:
print('餘額不足')
else:
self.balance -= amount
def __str__(self):
return f"Account('{self.name}', '{self.number}', {self.balance})"
acct = Account('Justin', '123-4567', 1000)
acct.deposit(500)
acct.withdraw(200)
# 顯示 Account('Justin', '123-4567', 1300)
print(acct)
