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类和方法的概念及实例

类 (Class)：类是对具有相同属性和方法的对象集合的抽象描述。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。

方法：类中定义的函数。

构造方法 __init__()：这是一个特殊的方法，会在类实例化时自动调用。

实例变量：类中用变量表示的属性，这种变量称为实例变量，是用 self 修饰的变量。

实例化：创建一个类的实例，即创建一个类的具体对象。

继承：一个派生类 (derived class) 继承基类 (base class) 的属性和方法。继承允许将派生类对象作为基类对象对待。

为了便于理解，每种类型的示例都包括从简单到复杂的三个示例。

1. Python类：class

Python中的class相当于一个包含多个函数的集合。如果在AnimalClass类中有一个方法make_sound，当我们需要调用它时，必须使用AnimalClass.make_sound来调用，即在调用时需要带上类名。

简单示例

在这个简单示例中，我们定义了一个名为AnimalClass的类，它有一个类变量num_legs和一个方法make_sound。

# AnimalClass 类
class AnimalClass:"""一个简单的类实例"""num_legs = 4def make_sound(self):return 'generic sound'# 实例化类
animal_instance = AnimalClass()
# 访问类的属性和方法
print("AnimalClass 类的属性 num_legs 为：", animal_instance.num_legs)
print("AnimalClass 类的方法 make_sound 输出为：", animal_instance.make_sound())

中等难度示例

在这个示例中，我们定义了一个名为Car的类，它有一个构造方法来初始化实例变量brand和model，并且有一个方法display_info来显示车辆信息。

# Car 类
class Car:"""一个简单的类实例"""def __init__(self, brand, model):self.brand = brandself.model = modeldef display_info(self):return f"Car brand: {self.brand}, model: {self.model}"# 实例化类
car_instance = Car("Toyota", "Corolla")
# 访问类的方法
print(car_instance.display_info())

复杂示例

在这个复杂示例中，我们定义了一个名为NeuralNetwork的类，它继承了nn.Module，用于构建一个简单的神经网络。

# NeuralNetwork 类
import torch
import torch.nn as nnclass NeuralNetwork(nn.Module):def __init__(self):super(NeuralNetwork, self).__init__()self.layer1 = nn.Linear(10, 50)self.layer2 = nn.Linear(50, 1)def forward(self, x):x = torch.relu(self.layer1(x))x = self.layer2(x)return x# 实例化类
model = NeuralNetwork()
print(model)

2. 类的构造方法 __init__()

构造方法 __init__() 是类与外界的联系方法，当创建类的实例时，会自动调用这个方法。

简单示例

在这个简单示例中，我们定义了一个名为Point的类，它有一个构造方法来初始化实例变量x_coord和y_coord。

class Point:def __init__(self, x, y):self.x_coord = xself.y_coord = yp = Point(2.5, 4.0)
print(p.x_coord, p.y_coord)  # 输出结果：2.5 4.0

中等难度示例

在这个示例中，我们定义了一个名为Person的类，它有一个构造方法来初始化实例变量name和age，并且有一个方法greet来返回一个问候字符串。

class Person:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef greet(self):return f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old."p = Person("Alice", 30)
print(p.greet())

复杂示例

在这个复杂示例中，我们定义了一个名为Dataset的类，用于处理数据和标签的集合。它实现了两个特殊方法：__len__返回数据的长度，__getitem__返回指定索引的数据和标签。

class Dataset:def __init__(self, data, labels):self.data = dataself.labels = labelsdef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):return self.data[idx], self.labels[idx]data = [torch.randn(10) for _ in range(100)]
labels = [torch.randint(0, 2, (1,)) for _ in range(100)]
dataset = Dataset(data, labels)print(f"Dataset length: {len(dataset)}")
print(f"First item: {dataset[0]}")

3. 类中方法的参数 self

类方法的第一个参数必须是 self，它代表类的实例。

简单示例

在这个简单示例中，我们定义了一个名为Dog的类，它有一个构造方法来初始化实例变量name，并且有一个方法bark来打印狗叫声。

# 类定义
class Dog:def __init__(self, name):self.name = namedef bark(self):print(f"{self.name} says woof!")# 实例化类
dog_instance = Dog("Buddy")
dog_instance.bark()

中等难度示例

在这个示例中，我们定义了一个名为Rectangle的类，它有一个构造方法来初始化实例变量width和height，并且有两个方法area和perimeter分别计算矩形的面积和周长。

class Rectangle:def __init__(self, width, height):self.width = widthself.height = heightdef area(self):return self.width * self.heightdef perimeter(self):return 2 * (self.width + self.height)rect = Rectangle(3, 4)
print(f"Area: {rect.area()}, Perimeter: {rect.perimeter()}")

复杂示例

在这个复杂示例中，我们定义了一个名为LSTMNetwork的类，它继承了nn.Module，用于构建一个简单的LSTM神经网络。

class LSTMNetwork(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):super(LSTMNetwork, self).__init__()self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)def forward(self, x):out, _ = self.lstm(x)out = self.fc(out[:, -1, :])return out# 实例化类
lstm_model = LSTMNetwork(input_size=10, hidden_size=20, output_size=1)
print(lstm_model)

4. 继承

一个类可以继承另一个类的属性和方法，这称为继承。

简单示例

在这个简单示例中，我们定义了一个名为Animal的基类和一个名为Cat的派生类。Cat类继承了Animal类的属性和方法，并且重写了make_sound方法。

class Animal:def __init__(self, species):self.species = speciesdef make_sound(self):print("Some generic sound")class Cat(Animal):def __init__(self, species, name):super().__init__(species)self.name = namedef make_sound(self):print(f"{self.name} says meow")cat_instance = Cat("Feline", "Whiskers")
cat_instance.make_sound()

中等难度示例

在这个示例中，我们定义了一个名为Employee的基类和一个名为Manager的派生类。Manager类继承了Employee类的属性和方法，并且重写了work方法。

class Employee:def __init__(self, name, salary):self.name = nameself.salary = salarydef work(self):print(f"{self.name} is working")class Manager(Employee):def __init__(self, name, salary, department):super().__init__(name, salary)self.department = departmentdef work(self):print(f"{self.name} is managing the {self.department} department")manager_instance = Manager("Alice", 90000, "HR")
manager_instance.work()

复杂示例

在这个复杂示例中，我们定义了一个名为BaseModel的基类和一个

名为CNNModel的派生类。CNNModel类继承了BaseModel类的属性和方法，并且实现了forward方法。

class BaseModel(nn.Module):def __init__(self):super(BaseModel, self).__init__()def forward(self, x):raise NotImplementedError("Subclasses should implement this!")class CNNModel(BaseModel):def __init__(self, num_classes):super(CNNModel, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.fc1 = nn.Linear(64*7*7, 128)self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)self.dropout = nn.Dropout(0.5)def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)x = F.relu(self.conv2(x))x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)x = x.view(-1, 64*7*7)x = F.relu(self.fc1(x))x = self.dropout(x)x = self.fc2(x)return x# 实例化类
cnn_model = CNNModel(num_classes=10)
print(cnn_model)

5. 方法重写

子类可以重写父类的方法。

简单示例

在这个简单示例中，我们定义了一个名为Animal的基类和一个名为Dog的派生类。Dog类重写了Animal类的sound方法。

class Animal:def sound(self):print('动物的声音')class Dog(Animal):def sound(self):print('狗叫声')dog_instance = Dog()  
dog_instance.sound()  
super(Dog, dog_instance).sound()  

中等难度示例

在这个示例中，我们定义了一个名为Writer的基类和一个名为Blogger的派生类。Blogger类重写了Writer类的write方法。

class Writer:def write(self):print("Writing generic content")class Blogger(Writer):def write(self):print("Writing blog content")blogger_instance = Blogger()
blogger_instance.write()
super(Blogger, blogger_instance).write()

复杂示例

在这个复杂示例中，我们定义了一个名为BaseOptimizer的基类和一个名为SGDOptimizer的派生类。SGDOptimizer类重写了BaseOptimizer类的step方法。

class BaseOptimizer:def __init__(self, lr):self.lr = lrdef step(self):raise NotImplementedError("Subclasses should implement this!")class SGDOptimizer(BaseOptimizer):def __init__(self, lr, momentum):super().__init__(lr)self.momentum = momentumdef step(self):print(f"Performing SGD step with lr={self.lr} and momentum={self.momentum}")# 实例化类
optimizer = SGDOptimizer(lr=0.01, momentum=0.9)
optimizer.step()