當我深入學習了物件導向程式設計之後，我首先感受到的是程式碼編寫的自由度大幅提升。不同於Java中嚴格的結構和約束，Python在物件導向的實現中展現出更加靈活和自由的特性。它使用了一些獨特的關鍵字，如self和cls，這些不僅增強了程式碼的可讀性，還提供了對類和例項的明確引用。正如Java，Python也依賴於物件和類的概念，允許我們透過定義類來建立和操作物件。儘管在表面上Python和Java在物件導向的實現上看似相似，但實際上，它們在細節處理上存在一些顯著的差異。接下來，我們將探索這些差異，並深入瞭解它們在實際應用中的具體表現，以便更好地理解物件導向程式設計在不同語言中的獨特風格和優勢。
Python中的類宣告
首先，你需要宣告一個類。在Python中，這通常是透過使用class關鍵字來完成的。下面是一個簡單的類宣告的示例：
class MyClass:
myAttr = "類的屬性"
def __init__(self, attribute):
self.attribute = attribute
def my_method(self):
return f"Value of attribute is {self.attribute}"
關於上面的類宣告你可能發現了attribute和myAttr屬性不一樣，不報錯嗎？這就是Python的特點：動態屬性賦值。在Python中，不僅可以在類的初始化方法__init__中直接定義新的屬性，還可以在物件建立之後的任何時刻動態地新增屬性，這種做法在Java中會引發錯誤，但在Python中卻是完全合法的，反映了其動態型別的本質。下面再詳細說下。
在Java中，this關鍵字是隱式的，用於指代當前物件的例項，而在Python中，self必須顯式宣告並作為方法的第一個引數傳遞。
返回值裡的f在這裡表示格式化，它使得在字串中直接嵌入表示式成為可能。Python會自動進行求值並將結果轉換為字串。
建立物件
一旦定義了類，就可以使用該類來建立物件。這是透過簡單地呼叫類名並傳遞必要的引數來完成的。例如：
my_object = MyClass("Hello")
my_object.subAttr = "是子類的"
print(my_object.subAttr) #輸出：是子類的
print(my_object.my_method()) # 輸出：Value of attribute is Hello
雖然在Python中，self關鍵字需要顯式地在方法定義中指出，但其實它的作用與Java中的this關鍵字相似，代表著方法所屬的物件例項。在呼叫例項方法時，Python會自動將物件例項作為第一個引數傳遞給self，因此在正常使用例項方法時，我們無需顯式地傳遞這個引數。例如，在呼叫my_object.my_method()時，my_object例項會自動作為self引數傳遞給my_method。這種機制確保了方法能夠訪問和操作所屬物件例項的資料。
如果嘗試直接透過類名來呼叫例項方法，如MyClass.my_method()，將會引發錯誤。這是因為沒有提供必要的例項引數，導致self沒有被正確初始化。要想透過類名呼叫方法，方法必須是類方法或靜態方法。來看下
類方法和靜態方法
在Python中，@classmethod和@staticmethod是兩種常用的方法裝飾器，它們分別用於定義類方法和靜態方法。
其特點是第一個引數通常是cls，代表著類本身。這與例項方法中的self引數相似，但有一個重要的區別：cls引數指向類，而不是類的某個特定例項。類方法的一個限制是它們無法訪問特定例項的屬性，因為它們不與任何例項繫結。
class MyClass:
@classmethod
def my_class_method(cls):
# 可以訪問類屬性，如cls.some_class_attribute
return "這是一個類方法"
靜態方法實際上是獨立於類的例項和類本身的。靜態方法不接收傳統意義上的self或cls引數，這意味著它們既不能訪問類的例項屬性（即物件級別的資料），也不能訪問類屬性（即與類本身相關聯的資料）。靜態方法的這種特性使得它們更像是普通函式，但為了邏輯上的整潔和組織性，它們被放置在類的定義中。
class MyClass:
@staticmethod
def my_static_method():
return "這是一個靜態方法"
總結
作為一名有著Java背景的開發者，你無疑已經習慣了Java那嚴格的型別系統和細緻的訪問控制機制。轉向Python，你會發現一個截然不同的程式設計世界。Python的物件導向程式設計（OOP）方式為程式碼組織提供了更高的自由度和靈活性，這種變化可能會給你帶來新鮮感，同時也是一個挑戰。需要注意的是，Python的這種靈活性可能會導致更少的編譯時錯誤檢查。由於Python是一種解釋型語言，很多錯誤只有在執行時才會被捕捉到。