面向对象之高级篇
简介:
反射
__setattr__,__delattr__,__getattr__
描述符(__get__,__set__,__delete__)
再看property
__str__,__repr__,__format__
__del__
__module__和__class__
__doc__
一、反射
1.什么是反射
反射的概念是由Smith在1982年首次提出的,主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力(自省)。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。
2.Python 面向对象中的反射
通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象(都可以使用反射)
四个可以实现自省的函数
下列方法适用于类和对象(一切皆对象,类本身也是一个对象)
1 hasattr(object,name) 2 判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr """ getattr(object, name[, default]) -> value Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y. When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't exist; without it, an exception is raised in that case. """ pass
def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Sets the named attribute on the given object to the specified value. setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v'' """ pass
def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Deletes the named attribute from the given object. delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y'' """ pass
class BlackMedium: feature='Ugly' def __init__(self,name,addr): self.name=name self.addr=addr def sell_house(self): print('%s 黑中介卖房子啦,傻逼才买呢,但是谁能证明自己不傻逼' %self.name) def rent_house(self): print('%s 黑中介租房子啦,傻逼才租呢' %self.name) b1=BlackMedium('万成置地','回龙观天露园') #检测是否含有某属性 print(hasattr(b1,'name')) print(hasattr(b1,'sell_house')) #获取属性 n=getattr(b1,'name') print(n) func=getattr(b1,'rent_house') func() # getattr(b1,'aaaaaaaa') #报错 print(getattr(b1,'aaaaaaaa','不存在啊')) #设置属性 setattr(b1,'sb',True) setattr(b1,'show_name',lambda self:self.name+'sb') print(b1.__dict__) print(b1.show_name(b1)) #删除属性 delattr(b1,'addr') delattr(b1,'show_name') delattr(b1,'show_name111')#不存在,则报错 print(b1.__dict__)
class Foo(object): staticField = "old boy" def __init__(self): self.name = 'wupeiqi' def func(self): return 'func' @staticmethod def bar(): return 'bar' print getattr(Foo, 'staticField') print getattr(Foo, 'func') print getattr(Foo, 'bar') 复制代码
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import sys def s1(): print 's1' def s2(): print 's2' this_module = sys.modules[__name__] hasattr(this_module, 's1') getattr(this_module, 's2')
导入其他模块,利用反射查找该模块是否存在某个方法
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- def test(): print('from the test')
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 """ 5 程序目录: 6 module_test.py 7 index.py 8 9 当前文件: 10 index.py 11 """ 12 13 import module_test as obj 14 15 #obj.test() 16 17 print(hasattr(obj,'test')) 18 19 getattr(obj,'test')()
3.使用反射的好处
好处一:实现可插拔机制
有俩程序员,一个lili,一个是egon,lili在写程序的时候需要用到egon所写的类,但是egon去跟女朋友度蜜月去了,还没有完成他写的类,lili想到了反射,使用了反射机制lili可以继续完成自己的代码,等egon度蜜月回来后再继续完成类的定义并且去实现lili想要的功能。
总之反射的好处就是,可以事先定义好接口,接口只有在被完成后才会真正执行,这实现了即插即用,这其实是一种‘后期绑定’,什么意思?即你可以事先把主要的逻辑写好(只定义接口),然后后期再去实现接口的功能
class FtpClient: 'ftp客户端,但是还么有实现具体的功能' def __init__(self,addr): print('正在连接服务器[%s]' %addr) self.addr=addr
#from module import FtpClient f1=FtpClient('192.168.1.1') if hasattr(f1,'get'): func_get=getattr(f1,'get') func_get() else: print('---->不存在此方法') print('处理其他的逻辑')
好处二:动态导入模块(基于反射当前模块成员)
二、__setattr__,__delattr__,__getattr__
class Foo: x=1 def __init__(self,y): self.y=y def __getattr__(self, item): print('----> from getattr:你找的属性不存在') def __setattr__(self, key, value): print('----> from setattr') # self.key=value #这就无限递归了,你好好想想 # self.__dict__[key]=value #应该使用它 def __delattr__(self, item): print('----> from delattr') # del self.item #无限递归了 self.__dict__.pop(item) #__setattr__添加/修改属性会触发它的执行 f1=Foo(10) print(f1.__dict__) # 因为你重写了__setattr__,凡是赋值操作都会触发它的运行,你啥都没写,就是根本没赋值,除非你直接操作属性字典,否则永远无法赋值 f1.z=3 print(f1.__dict__) #__delattr__删除属性的时候会触发 f1.__dict__['a']=3#我们可以直接修改属性字典,来完成添加/修改属性的操作 del f1.a print(f1.__dict__) #__getattr__只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发 f1.xxxxxx
三、描述符(__get__,__set__,__delete__)
1 描述符是什么
描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了__get__(),__set__(),__delete__()中的一个,这也被称为描述符协议__get__():调用一个属性时,触发__set__():为一个属性赋值时,触发
__delete__():采用del删除属性时,触发
class Foo: #在python3中Foo是新式类,它实现了三种方法,这个类就被称作一个描述符 def __get__(self, instance, owner): pass def __set__(self, instance, value): pass def __delete__(self, instance): pass
2 描述符是干什么的
描述符的作用是用来代理另外一个类的属性的(必须把描述符定义成这个类的类属性,不能定义到构造函数中)
class Foo: def __get__(self, instance, owner): print('触发get') def __set__(self, instance, value): print('触发set') def __delete__(self, instance): print('触发delete') #包含这三个方法的新式类称为描述符,由这个类产生的实例进行属性的调用/赋值/删除,并不会触发这三个方法 f1=Foo() f1.name='egon' f1.name del f1.name #疑问:何时,何地,会触发这三个方法的执行
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print('Str调用') def __set__(self, instance, value): print('Str设置...') def __delete__(self, instance): print('Str删除...') #描述符Int class Int: def __get__(self, instance, owner): print('Int调用') def __set__(self, instance, value): print('Int设置...') def __delete__(self, instance): print('Int删除...') class People: name=Str() age=Int() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age #何地?:定义成另外一个类的类属性 #何时?:且看下列演示 p1=People('alex',18) #描述符Str的使用 p1.name p1.name='egon' del p1.name #描述符Int的使用 p1.age p1.age=18 del p1.age #我们来瞅瞅到底发生了什么 print(p1.__dict__) print(People.__dict__) #补充 print(type(p1) == People) #type(obj)其实是查看obj是由哪个类实例化来的 print(type(p1).__dict__ == People.__dict__)
3 描述符分两种
一 数据描述符
至少实现了__get__()和__set__()
1 class Foo: 2 def __set__(self, instance, value): 3 print('set') 4 def __get__(self, instance, owner): 5 print('get')
二 非数据描述符:
没有实现__set__()
1 class Foo: 2 def __get__(self, instance, owner): 3 print('get')
4 注意事项
一 描述符本身应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式类
二 必须把描述符定义成这个类的类属性,不能为定义到构造函数中
三 要严格遵循该优先级,优先级由高到底分别是
1.类属性
2.数据描述符
3.实例属性
4.非数据描述符
5.找不到的属性触发__getattr__()
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print('Str调用') def __set__(self, instance, value): print('Str设置...') def __delete__(self, instance): print('Str删除...') class People: name=Str() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age #基于上面的演示,我们已经知道,在一个类中定义描述符它就是一个类属性,存在于类的属性字典中,而不是实例的属性字典 #那既然描述符被定义成了一个类属性,直接通过类名也一定可以调用吧,没错 People.name #恩,调用类属性name,本质就是在调用描述符Str,触发了__get__() People.name='egon' #那赋值呢,我去,并没有触发__set__() del People.name #赶紧试试del,我去,也没有触发__delete__() #结论:描述符对类没有作用-------->傻逼到家的结论 ''' 原因:描述符在使用时被定义成另外一个类的类属性,因而类属性比二次加工的描述符伪装而来的类属性有更高的优先级 People.name #恩,调用类属性name,找不到就去找描述符伪装的类属性name,触发了__get__() People.name='egon' #那赋值呢,直接赋值了一个类属性,它拥有更高的优先级,相当于覆盖了描述符,肯定不会触发描述符的__set__() del People.name #同上 '''
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print('Str调用') def __set__(self, instance, value): print('Str设置...') def __delete__(self, instance): print('Str删除...') class People: name=Str() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age p1=People('egon',18) #如果描述符是一个数据描述符(即有__get__又有__set__),那么p1.name的调用与赋值都是触发描述符的操作,于p1本身无关了,相当于覆盖了实例的属性 p1.name='egonnnnnn' p1.name print(p1.__dict__)#实例的属性字典中没有name,因为name是一个数据描述符,优先级高于实例属性,查看/赋值/删除都是跟描述符有关,与实例无关了 del p1.name
class Foo: def func(self): print('我胡汉三又回来了') f1=Foo() f1.func() #调用类的方法,也可以说是调用非数据描述符 #函数是一个非数据描述符对象(一切皆对象么) print(dir(Foo.func)) print(hasattr(Foo.func,'__set__')) print(hasattr(Foo.func,'__get__')) print(hasattr(Foo.func,'__delete__')) #有人可能会问,描述符不都是类么,函数怎么算也应该是一个对象啊,怎么就是描述符了 #笨蛋哥,描述符是类没问题,描述符在应用的时候不都是实例化成一个类属性么 #函数就是一个由非描述符类实例化得到的对象 #没错,字符串也一样 f1.func='这是实例属性啊' print(f1.func) del f1.func #删掉了非数据 f1.func()
class Foo: def __set__(self, instance, value): print('set') def __get__(self, instance, owner): print('get') class Room: name=Foo() def __init__(self,name,width,length): self.name=name self.width=width self.length=length #name是一个数据描述符,因为name=Foo()而Foo实现了get和set方法,因而比实例属性有更高的优先级 #对实例的属性操作,触发的都是描述符的 r1=Room('厕所',1,1) r1.name r1.name='厨房' class Foo: def __get__(self, instance, owner): print('get') class Room: name=Foo() def __init__(self,name,width,length): self.name=name self.width=width self.length=length #name是一个非数据描述符,因为name=Foo()而Foo没有实现set方法,因而比实例属性有更低的优先级 #对实例的属性操作,触发的都是实例自己的 r1=Room('厕所',1,1) r1.name r1.name='厨房'
class Foo: def func(self): print('我胡汉三又回来了') def __getattr__(self, item): print('找不到了当然是来找我啦',item) f1=Foo() f1.xxxxxxxxxxx
5 描述符使用
众所周知,python是弱类型语言,即参数的赋值没有类型限制,下面我们通过描述符机制来实现类型限制功能
class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str('name') def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People('egon',18,3231.3) #调用 print(p1.__dict__) p1.name #赋值 print(p1.__dict__) p1.name='egonlin' print(p1.__dict__) #删除 print(p1.__dict__) del p1.name print(p1.__dict__)
class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str('name') def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary #疑问:如果我用类名去操作属性呢 People.name #报错,错误的根源在于类去操作属性时,会把None传给instance #修订__get__方法 class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str('name') def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary print(People.name) #完美,解决
class Str: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): #如果不是期望的类型,则抛出异常 raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str('name',str) #新增类型限制str def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3)#传入的name因不是字符串类型而抛出异常
class Typed: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Typed('name',str) age=Typed('name',int) salary=Typed('name',float) def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3) p1=People('egon','18',3333.3) p1=People('egon',18,3333)
大刀阔斧之后我们已然能实现功能了,但是问题是,如果我们的类有很多属性,你仍然采用在定义一堆类属性的方式去实现,low,这时候我需要教你一招:独孤九剑
def decorate(cls): print('类的装饰器开始运行啦------>') return cls @decorate #无参:People=decorate(People) class People: def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People('egon',18,3333.3)
def typeassert(**kwargs): def decorate(cls): print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs) return cls return decorate @typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People) class People: def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People('egon',18,3333.3)
终极大招
class Typed: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) def typeassert(**kwargs): def decorate(cls): print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs) for name,expected_type in kwargs.items(): setattr(cls,name,Typed(name,expected_type)) return cls return decorate @typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People) class People: def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary print(People.__dict__) p1=People('egon',18,3333.3)
6 描述符总结
描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性
描述父是很多高级库和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件.
7.练习参考
利用描述符原理完成一个自定制@property,实现延迟计算(本质就是把一个函数属性利用装饰器原理做成一个描述符:类的属性字典中函数名为key,value为描述符类产生的对象)再看property(上面)
四、再看property
一个静态属性property本质就是实现了get,set,delete三种方法
class Foo: @property def AAA(self): print('get的时候运行我啊') @AAA.setter def AAA(self,value): print('set的时候运行我啊') @AAA.deleter def AAA(self): print('delete的时候运行我啊') #只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter f1=Foo() f1.AAA f1.AAA='aaa' del f1.AAA
class Foo: def get_AAA(self): print('get的时候运行我啊') def set_AAA(self,value): print('set的时候运行我啊') def delete_AAA(self): print('delete的时候运行我啊') AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #内置property三个参数与get,set,delete一一对应 f1=Foo() f1.AAA f1.AAA='aaa' del f1.AAA
怎么用?
class Goods: def __init__(self): # 原价 self.original_price = 100 # 折扣 self.discount = 0.8 @property def price(self): # 实际价格 = 原价 * 折扣 new_price = self.original_price * self.discount return new_price @price.setter def price(self, value): self.original_price = value @price.deleter def price(self): del self.original_price obj = Goods() obj.price # 获取商品价格 obj.price = 200 # 修改商品原价 print(obj.price) del obj.price # 删除商品原价
#实现类型检测功能 #第一关: class People: def __init__(self,name): self.name=name @property def name(self): return self.name # p1=People('alex') #property自动实现了set和get方法属于数据描述符,比实例属性优先级高,所以你这面写会触发property内置的set,抛出异常 #第二关:修订版 class People: def __init__(self,name): self.name=name #实例化就触发property @property def name(self): # return self.name #无限递归 print('get------>') return self.DouNiWan @name.setter def name(self,value): print('set------>') self.DouNiWan=value @name.deleter def name(self): print('delete------>') del self.DouNiWan p1=People('alex') #self.name实际是存放到self.DouNiWan里 print(p1.name) print(p1.name) print(p1.name) print(p1.__dict__) p1.name='egon' print(p1.__dict__) del p1.name print(p1.__dict__) #第三关:加上类型检查 class People: def __init__(self,name): self.name=name #实例化就触发property @property def name(self): # return self.name #无限递归 print('get------>') return self.DouNiWan @name.setter def name(self,value): print('set------>') if not isinstance(value,str): raise TypeError('必须是字符串类型') self.DouNiWan=value @name.deleter def name(self): print('delete------>') del self.DouNiWan p1=People('alex') #self.name实际是存放到self.DouNiWan里 p1.name=1
五、__str__,__repr__,__format__
改变对象的字符串显示__str__,__repr__
自定制格式化字符串__format__
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' format_dict={ 'nat':'{obj.name}-{obj.addr}-{obj.type}',#学校名-学校地址-学校类型 'tna':'{obj.type}:{obj.name}:{obj.addr}',#学校类型:学校名:学校地址 'tan':'{obj.type}/{obj.addr}/{obj.name}',#学校类型/学校地址/学校名 } class School: def __init__(self,name,addr,type): self.name=name self.addr=addr self.type=type def __repr__(self): return 'School(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __str__(self): return '(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __format__(self, format_spec): # if format_spec if not format_spec or format_spec not in format_dict: format_spec='nat' fmt=format_dict[format_spec] return fmt.format(obj=self) s1=School('oldboy1','北京','私立') print('from repr: ',repr(s1)) print('from str: ',str(s1)) print(s1) ''' str函数或者print函数--->obj.__str__() repr或者交互式解释器--->obj.__repr__() 如果__str__没有被定义,那么就会使用__repr__来代替输出 注意:这俩方法的返回值必须是字符串,否则抛出异常 ''' print(format(s1,'nat')) print(format(s1,'tna')) print(format(s1,'tan')) print(format(s1,'asfdasdffd'))
date_dic={ 'ymd':'{0.year}:{0.month}:{0.day}', 'dmy':'{0.day}/{0.month}/{0.year}', 'mdy':'{0.month}-{0.day}-{0.year}', } class Date: def __init__(self,year,month,day): self.year=year self.month=month self.day=day def __format__(self, format_spec): if not format_spec or format_spec not in date_dic: format_spec='ymd' fmt=date_dic[format_spec] return fmt.format(self) d1=Date(2016,12,29) print(format(d1)) print('{:mdy}'.format(d1))
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' class A: pass class B(A): pass print(issubclass(B,A)) #B是A的子类,返回True a1=A() print(isinstance(a1,A)) #a1是A的实例
六、__del__
析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。
注:如果产生的对象仅仅只是python程序级别的(用户级),那么无需定义__del__,如果产生的对象的同时还会向操作系统发起系统调用,即一个对象有用户级与内核级两种资源,比如(打开一个文件,创建一个数据库链接),则必须在清除对象的同时回收系统资源,这就用到了__del__
class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f1=Foo() del f1 print('------->') #输出结果 执行我啦 ------->
class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f1=Foo() # del f1 print('------->') #输出结果 -------> 执行我啦 #为何啊???
典型的应用场景:
创建数据库类,用该类实例化出数据库链接对象,对象本身是存放于用户空间内存中,而链接则是由操作系统管理的,存放于内核空间内存中
当程序结束时,python只会回收自己的内存空间,即用户态内存,而操作系统的资源则没有被回收,这就需要我们定制__del__,在对象被删除前向操作系统发起关闭数据库链接的系统调用,回收资源
这与文件处理是一个道理:
f=open('a.txt') #做了两件事,在用户空间拿到一个f变量,在操作系统内核空间打开一个文件 del f #只回收用户空间的f,操作系统的文件还处于打开状态 #所以我们应该在del f之前保证f.close()执行,即便是没有del,程序执行完毕也会自动del清理资源,于是文件操作的正确用法应该是 f=open('a.txt') 读写... f.close() 很多情况下大家都容易忽略f.close,这就用到了with上下文管理
七、__module__和__class__
__module__ 表示当前操作的对象在那个模块
__class__ 表示当前操作的对象的类是什么
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- class C: def __init__(self): self.name = ‘SB'
from lib.aa import C obj = C() print obj.__module__ # 输出 lib.aa,即:输出模块 print obj.__class__ # 输出 lib.aa.C,即:输出类
八、__doc__
class Foo: '我是描述信息' pass print(Foo.__doc__)
class Foo: '我是描述信息' pass class Bar(Foo): pass print(Bar.__doc__) #该属性无法继承给子类