什么是元类
一切皆对象
类也是对象,可以把一个类当成普通对象来使用,比如存储到列表中,或者作为参数传给函数等等...
对象 通过类实例化产生的
类对象 是由type实例化产生的
例子
class A :
pass
print(type(A))
调用Ttye 实例化产生一个类
一个类由三个部分产生
类名字
类的父类们
名称空间
type(类名,父类元组,名称空间字典) #返回一个新的类
type(对象) #将会返回这个对象的类型
当你定义一个class时,解释器会自动调用type来完成类的实例化
动态语言
可以在运行期间 动态生成类
修改对象属性
静态语言
数据类型的检查是在运行前（如编译阶段）做的
方便调试，代码相对规范
eg:
模拟解释器创建类对象
def test1(a):
print(a)
def test2(self,b):
print(self,b)
class_name = "C"
bases = (object,)
name_dict = {"name":"jack","test1":test1,"test2":test2}
C = type(class_name,bases,name_dict)
print(C)
c1 = C()
print(c1)
c1.test2(100)
1.
exec 可以执行字符串形式的python代码 并且会把执行过程中产生的名字 放到局部名称空间中
glob = {}
local = {}
code = """
def test(a):
print(a)
"""
exec(code, glob, local)
# print(glob)
print(local)
local['test'](10)
2.
eval 用于执行简单的表达式,不能有任何的特殊语法
class_text = """
class A:
def test(self):
print(self)
"""
loca2 = {}
exec(class_text, None, loca2)
print(loca2)
# eval(class_text) 报错 用于简单的表达式
print(globals())
a = 100
def qq():
name = 11
元类
用于产生类的类
定义元类时,尽量在类名后添加
MetaClass 方便阅读
当我们需要高度定制类时,如限制类名必须大写开头等等...
就需要使用元类,但是元类type中的代码 无法被修改 ,只能创建新的元类(继承自type) 通过覆盖`__init__`来完成对类的限制
class person():
def __init__(self, name):
self.name = name
def SAYHL(self):
print(self.name)
type类已经具备了创建类的能力
,但是现在不能满足我们的需求
需要对已有的功能进行扩展或修改
方式
1.直接修改源代码 行不通
2.自己定义新的元类
class MyMetaClass(type):
pass
# 使用自定义元类
class Person(metaclass=MyMetaClass):
pass
__init__方法
实例化对象时会自动执行类中的`__init__`方法, 类也是对象 ,在实例化类对象时会自动执元类中的`__init__`方法
传入类的三个必要参数,类的名字,父类们,名称空间
会自动传入类对象本身作为第一个参数
def __init__方法(类对象本身 类名 父类们 名称空间):
pass
自动调用其元类中的__init__方法传入
eg:
class MyMetaClass(type):
pass
# 默认创建类时 是找的type来实例化的
class People(metaclass=MyMetaClass):
pass
class Student:
def __init__(self):
pass
print(type(People))
print(type(Student))
s = Student()
# 实例化对象时 ,1.产生空对象 2.自动执行__init_
People = MyMetaClass()
# 创建类对象时也是一样的 会先创建空的类对象 再调用__init__()方法
# 创建类时
class MyMetaClass(type):
# 类的实例化
def __init__(self, class_name, bases, name_dict):
"""
元类的应用
self:表示的是类对象
:param class_name:类名
:param bases:父类们
:param name_dict:名称空间
"""
# 调用父类的初始化
super().__init__(class_name, bases, name_dict)
print(name_dict)
# 类名必须首字母大写 否则抛出异常
if not class_name.istitle():
print('类名必须大写,')
raise Exception
# 控制类中方法名必须全小写
for k in name_dict:
if str(type(name_dict[k])) == "<class 'function'>":
if not k.islower():
print('方法名全部小写')
raise Exception
pass
# 正确写入
class Students(object, metaclass=MyMetaClass):
NAME = 10
def say(self):
print('SAY')
pass
# 当 类名 或 方法 大写或小写时 会抛出异常
__new__方法
元类中的new方法会在创建类对象时执行,并且优先于init方法
作用是创建一个类对象
class A(metaclass=MyMetaClass):
pass
1.执行MyMetaClass的`__new__`方法 拿到一个类对象
2.执行MyMetaClass的`__init__` 方法 传入类对象以及其他的属性 ,进行初始化
注意:如果覆盖了`__new__` 一定也要调用type中的`__new__`并返回执行结果
##### 使用new方法也可以完成定制类的工作 和init有什么区别?
在调用init方法前类对象已经创建完成了
所以如果对性能要求高的话 可以选在new中完成定制 如果发现有问题,就不用创建类对象了
class MyClass(type):
def __init__(self, class_name, bases, name_dict):
# 调用父类的初始化
# super().__init__(class_name, bases , name_dict)
print('init')
pass
# __new__()方法
# def __new__ 创建类对象
# 该方法会在实例化类对象时自动调用并且在 init 之前调用
# 其作用时用于创建新的类对象的
# 注意这里必须调用type类中的__new__ 否则将无法产生类对象 并且返回其结果
def __new__(cls, *args,**kwargs):
"""
cls 表示元类自己 即MyMetaClass
return 结果
"""
return type.__new__(cls,*args,**kwargs)
# 如果覆盖__new__ 一定要写上这行代码 并返回
class Peopel(metaclass=MyClass):
pass
print(Peopel)
# 就算__init__中什么都不写 这个类对象其实已经创建完成了 该有的属性都有了
# 这是与普通类不同之处
print(Peopel.__name__)
练习
# 需求: 要求每个类必须包含__doc__属性 自定义元类 覆盖
__doc__ 用于访问一个对象的注释信息
class A:
"""
qwertyu
asdfgjhk
"""
pass
print(A.__doc__)
# 你要控制类的创建 那就自定义元类 覆盖__init__
class DocMeatClass(type):
def __init__(self,class_name,bases,name_dict):
super().__init__(class_name,bases,name_dict)
if not self.__doc__:
raise Exception
print(type(object))
`__call__`方法(重点)
元类中的 call方法会在调用类时执行,
可以用于控制对象的创建过程,
class MyMate(type):
# 获得某个类的实例
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('call')
# return super().__call__(*args,**kwargs)
new_args=[]
for i in args:
if isinstance(i,str):
new_args.append(i.upper())
else:
new_args.append(i)
return super().__call__(*new_args, **kwargs)
# 注意注意注意: __new__ __init__ 是创建类对象时还会执行
# __call__ 类对象要产生实例时执行
class Student(metaclass=MyMeta):
def __init__(self,name,gender,age):
self.name = name
self.gender = gender
self.age = age
s = Student("jack","woman",18)
print(s.age)
print(s.gender)
class Person(metaclass=MyMeta):
def __init__(self,name,gender):
self.name = name
self.gender = gender
p = Person("rose","man")
print(p.name)
```
总结:当你要定制类时,就自定义元类并覆盖__init__方法
异常
异常是程序运行过程中发生的非正常情况,是一个错误发生时的信号
异常如果没有被正确处理的话,将导致程序被终止,这对于用户体验是非常差的,可能导致严重的后果
处理异常的目的就是提高程序的健壮性
异常的分类
python解释器在执行代码前会先检查语法,语法检查通过才会开始执行代码
1.语法检测异常 作为一个合格的程序员 是不应该出现这种低级错误
2.运行时异常
已经通过语法检测,开始执行代码,执行过程中发生异常 称之为运行时异常
TypeError: 'int' object is not subscriptable 对象不能被切片
TypeError: 'list' object is not callable 对象不能被调用
IndexError: list index out of range 索引超出范围
TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not iterable 对象不能被迭代
KeyError: 'xxx' 不存在这个key
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxxxx' 文件找不到
Traceback (most recent call last):
File "F:/python8期/课堂内容/day29/11.常见异常.py", line 22, in <module>
with open("xxxxx") as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxxxx'
Traceback 是异常追踪信息 用于展示错误发生的具体位置 以及调用的过程
其中 包括了 错误发生的模块 文件路径 行号 函数名称 具体的代码
最后一行 前面是错误的类型
后面 错误的详细信息 在查找错误时 主要参考的就是详细信息
必须掌握的语法
语法:
try:
可能会出现异常的代码 放到try里面
except 具体异常类型 as e:
如果真的发生异常就执行except
如何正确处理异常
-
当发生异常 不是立马加try 要先找出错误原因并解决它
-
try 仅在 即使你知道为什么发生错误 ,但是你却无法避免 例如 你明确告诉用户 需要一个正确文件路径 然而用户依然传入了错误的路径
如 socket 双方都要使用管道 ,但是如果一方有由于某些原因强行关闭了 ,即使你知道原因也无法避免出错 那就只能try 保证程序正常结束
总结一句话:能不加try 就不加try
自定义异常类
当系统提供异常类不能准确描述错误原因时 就可以自定义异常类
继承自Exception即可
class MyException(Exception):
pass
主动抛出异常:
什么时候需要主动抛出异常
当我们做功能的提供者,给外界提供一个功能接口
但是使用者不按照相应的方式来使用,或者参数类型不正确等原因,导致功能无法正常执行时,就应该主动抛出异常
主动抛出异常使用raise 关键字
后面可以跟任何Exception的子类 或是 对象
raise MyException
raise MyException("错误具体原因!")
断言assert
断言 其实可以理解为断定的意思
即非常肯定某个条件是成立的
条件是否成立其实可以使用if来判断
其存在的目的就是 为了简化if 判断而生的
