Python自动化运维之12、面向对象进阶
上一篇《面向对象基础》文章介绍了面向对象基本知识：
- 面向对象是一种编程方式，此编程方式的实现是基于对 类 和 对象 的使用
- 类 是一个模板，模板中包装了多个“函数”供使用（可以讲多函数中公用的变量封装到对象中）
- 对象，根据模板创建的实例（即：对象），实例用于调用被包装在类中的函数
- 面向对象三大特性：封装、继承和多态
本篇将详细介绍Python 类的成员、成员修饰符、类的特殊成员。
一、类的成员
类的成员可以分为三大类：属性、方法和包装
(很重要的一句话，实例可以访问实例属性和方法包括类中的所有属性和方法，但是类不可以访问实例中的属性和方法，实例中的属性和方法需要实例化后才能调用和访问，但类依然不可以访问和调用方法)
注：所有成员中，只有实例属性的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个实例属性。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。
一、属性
属性包括：实例属性和类属性，他们在定义和使用中有所区别，而最本质的区别是内存中保存的位置不同
- 实例属性属于对象
- 类属性属于类
属性的定义和使用
class Province:
# 类属性
country ＝ '中国'
def __init__(self, name):
# 实例属性
self.name = name
# 实例属性需要类实例化,然后通过对象访问
obj = Province('河北省')
print obj.name
# 直接访问类属性,访问类属性则不需要实例化
Province.country
由上述代码可以看出【实例属性需要通过对象来访问】【类属性通过类访问】，在使用上可以看出实例属性和类属性的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图：
由上图可是：
- 类属性在内存中只保存一份
- 实例属性在每个对象中都要保存一份
应用场景： 通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的属性，那么就使用类属性
二、方法
方法包括：普通方法、静态方法和类方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同。
- 普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；self是实例的变量名；(类不能调用实例的方法)
- 静态方法：由类调用；默认无参数，可以任意参数；(对象也能调用)
- 类方法： 由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；cls其实是类名，类方法其实是静态方法的一个变种；(对象也能调用)
class Province:
country = "中国"
def __init__(self,name):
self.name = name
def show(self):
"""普通方法，由对象调用执行（方法属于类）,实例化才能调用"""
print(self.name)
@staticmethod
def f1(arg1,arg2):
"""静态方法，由类调用执行,可以没有参数，或者任意参数"""
print(arg1,arg2)
@classmethod
def f2(cls):
"""类方法至少要有cls一个参数,cls就是类名，python自动会传，就像self"""
print(cls)
obj = Province('python') # 类实例化成对象
print(obj.name) # 通过对象访问实例属性
obj.show() # 通过对象执行实例方法
Province.f1(1111,2222) # 静态方法，通过类调用
Province.f2() # 类方法，通过类调用
obj.f1('python','linux') # 对象也能调用静态方法
obj.f2() # 对象也能调用类方法
三、包装
如果你已经了解Python类中的方法，那么包装就非常简单了，因为Python中的包装其实是实例方法的变种。包装是将方法包装成属性，属性通过对象调用，包装后的方法也是通过一样的方式调用，并且无需()
对于包装，有以下三个知识点：
- 包装的基本使用
- 包装的两种定义方式
1、包装的基本使用
# ############### 定义 ###############
class Foo:
def func(self):
pass
# 设置包装
@property
def prop(self):
print("将方法包装成属性访问即包装")
return 123
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()
foo_obj.func()
ret = foo_obj.prop #调用属性并接收返回值
print(ret)
由包装的定义和调用要注意一下几点：
- 定义时，在实例方法的基础上添加 @property 装饰器；
- 定义时，仅有一个self参数
- 调用时，无需括号
方法：foo_obj.func()
属性：foo_obj.prop
注意：包装存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象
包装由方法变种而来，如果Python中没有包装，方法完全可以代替其功能。
实例：对于主机列表页面，每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上，而是通过分页的功能局部显示，所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即：limit m,n），这个分页的功能包括：
- 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
- 根据m 和 n 去数据库中请求数据
# ############### 定义 ###############
class Pager:
def __init__(self, current_page):
# 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
self.current_page = current_page
# 每页默认显示10条数据
self.per_items = 10
@property
def start(self):
val = (self.current_page - 1) * self.per_items
return val
@property
def end(self):
val = self.current_page * self.per_items
return val
# ############### 调用 ###############
p = Pager(1)
p.start 就是起始值，即：m
p.end 就是结束值，即：n
2、包装的两种定义方式
包装的定义有两种方式：
- 装饰器 即：在方法上应用装饰器
- 类属性 即：在类中定义值为property对象的类属性
(1)装饰器方式：在类的实例方法上应用@property装饰器
我们知道Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（ 如果类继承object，那么该类是新式类 ）
经典类，具有一种@property装饰器（如上一步实例）
经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
# ############### 定义 ###############
class Goods:
@property
def price(self):
return "python"
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
result = obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
新式类，具有三种@property装饰器
新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法
我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Pager:
def __init__(self,all_count):
self.all_count = all_count
@property
def all_pager(self):
a1,a2 = divmod(self.all_count,10)
if a2 == 0:
return a1
else:
return a1 + 1
@all_pager.setter
def all_pager(self,value):
print(value)
@all_pager.deleter
def all_pager(self):
print('del all_page')
p = Pager(101)
ret = p.all_pager
print(ret)
p.all_pager = 115
del p.all_pager
(2)类属性方式：创建值为property对象的类方法(经典类与新式类无差别)
property的构造方法中有个四个参数:
- 第一个参数是方法名，调用
对象.方法时自动触发执行方法 - 第二个参数是方法名，调用
对象.方法 ＝ XXX时自动触发执行方法 - 第三个参数是方法名，调用
del 对象.方法时自动触发执行方法 - 第四个参数是字符串，调用
对象.方法.__doc__，此参数是该属性的描述信息
可以根据他们几个方法的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Pager:
def __init__(self,all_count):
self.all_count = all_count
def f1(self):
return 123
def f2(self,value):
print(value)
def f3(self):
print("del p.foo")
foo = property(fget=f1,fset=f2,fdel=f3)
p = Pager(101)
result = p.foo # 自动调用第一个参数中定义的方法：f1方法,result用于接收返回值
print(result)
p.foo = "python" # 自动调用第二个参数中定义的方法：f2方法，并将"python"当作参数传入
del p.foo # 自动调用第二个参数中定义的方法：f3方法
p.foo.__doc__ # 自动获取第四个参数中设置的值：description...
注意：Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的类属性的方式创建的方法
class WSGIRequest(http.HttpRequest):
def __init__(self, environ):
script_name = get_script_name(environ)
path_info = get_path_info(environ)
if not path_info:
# Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing
# the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to
# operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force
# the path like this, but should be harmless.
path_info = '/'
self.environ = environ
self.path_info = path_info
self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/'))
self.META = environ
self.META['PATH_INFO'] = path_info
self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name
self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper()
_, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', ''))
if 'charset' in content_params:
try:
codecs.lookup(content_params['charset'])
except LookupError:
pass
else:
self.encoding = content_params['charset']
self._post_parse_error = False
try:
content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH'))
except (ValueError, TypeError):
content_length = 0
self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length)
self._read_started = False
self.resolver_match = None
def _get_scheme(self):
return self.environ.get('wsgi.url_scheme')
def _get_request(self):
warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or '
'`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2)
if not hasattr(self, '_request'):
self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET)
return self._request
@cached_property
def GET(self):
# The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent.
raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '')
return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding)
# ############### 看这里看这里 ###############
def _get_post(self):
if not hasattr(self, '_post'):
self._load_post_and_files()
return self._post
# ############### 看这里看这里 ###############
def _set_post(self, post):
self._post = post
@cached_property
def COOKIES(self):
raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '')
return http.parse_cookie(raw_cookie)
def _get_files(self):
if not hasattr(self, '_files'):
self._load_post_and_files()
return self._files
# ############### 看这里看这里 ###############
POST = property(_get_post, _set_post)
FILES = property(_get_files)
REQUEST = property(_get_request)
所以，定义包装共有两种方式，分别是【装饰器】和【类属性】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
二、类成员的修饰符
类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：
- 公有成员，在任何地方都能访问
- 私有成员，只有在类的内部才能方法
私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）
class C:
age = 12 # '公有类属性'
__age = 35 # "私有类属性"
def __init__(self):
self.name = '公有实例属性'
self.__foo = "私有实例属性"
私有成员和公有成员的访问限制不同：
- 公有属性(公有类属性和公有实例属性)：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有属性(私有类属性和私有实例属性)：仅类内部可以访问；派生类中无法访问
class C:
age = 12 # '公有类属性'
__age1 = 35 # "私有类属性"
def __init__(self):
self.name = '公有实例属性'
self.__name1 = "私有实例属性"
def f1(self):
"""实例方法"""
print(C.age)
print(C.__age1)
print(self.name)
print(self.__name1)
@staticmethod
def f2():
"""类方法"""
print(C.age)
print(C.__age1)
obj = C()
print(C.age) # 类外部直接访问公有类属性
#print(C.__age1) # 错误,私有类属性外部无法访问
C.f2() # 通过类内部的静态方法方法属性
print(obj.age) # 类外部直接访问类的公有属性
#print(obj.__age1) # 错误，对象没法在外部访问类属性
print(obj.name) # 类外部直接访问公有实例属性
#print(obj.__name1) # 错误,对象也没法在外部访问实例属性
obj.f1() # 通过内部的实例方法可以访问类属性和实例属性
如果想要强制访问私有字段，可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问（如：obj._C__foo），不建议强制访问私有成员。
class C:
def __init__(self):
self.foo = "公有属性"
self.__foo1 = "私有属性"
def func(self):
print(self.foo) # 类内部访问
print(self.__foo1)
class D(C):
def show(self):
print(self.foo) # 派生类中访问公有属性
print(self.__foo1) # 私有属性派生类中也无法访问
obj = C()
print(obj.foo) # 通过对象访问
print(obj._C__foo1) #访问私有属性
obj.func() # 类内部访问
obj_son = D()
#obj_son._show() # 会报错
方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用
ps：非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名
三、类的特殊成员
上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有属性、方法和包装三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：
1. __doc__
表示类的描述信息
class Foo:
""" 描述类信息，这是用于看片的神奇 """
def func(self):
pass
print Foo.__doc__
#输出：类的描述信息
2. __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
例如lib/aa.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class C:
def __init__(self):
self.name = "python"
index.py
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
3. __init__
构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.age = 18
obj = Foo('python') # 自动执行类中的 __init__ 方法
4. __del__
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
class Foo:
def __del__(self):
pass
5. __call__
对象后面加括号，触发执行。
注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()
class Foo:
def __init__(self,name,age):
print('init')
self.name = name
self.age = age
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("call")
obj = Foo('python',27)
obj() # 对象() 会执行类中__call__方法
Foo('python',27)() # 这一句相当于上两句
6. __dict__
类或对象中的所有成员
上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类，即：
class Province:
country = 'China'
def __init__(self, name, count):
self.name = name
self.count = count
def func(self, *args, **kwargs):
print 'func'
# 获取类的成员，即：类属性、方法、
print(Province.__dict__)
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}
obj1 = Province('HeBei',10000)
print(obj1.__dict__)
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}
obj2 = Province('HeNan', 3888)
print(obj2.__dict__)
# 获取 对象obj2 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}
7. __str__
如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。
class Foo:
def __init__(self,name,age):
print('init')
self.name = name
self.age = age
def __str__(self): # 将实例化对象友好的输出
return "%s - %d" %(self.name,self.age)
obj1 = Foo('tom',73)
obj2 = Foo('jerry',90)
print(obj1)
print(obj2)
ret = str(obj1)
print(type(ret),ret)
ret = obj1 + obj2
print(ret)
8、__getitem__、__setitem__、__delitem__
用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
class Foo:
def __init__(self,name,age):
print('init')
self.name = name
self.age = age
def __getitem__(self, item):
return 123
def __setitem__(self, key, value):
print('setitem')
def __delitem__(self, key):
print('del item')
obj = Foo('python',27)
ret = obj['ad'] # 自动触发执行 __getitem__
print(ret)
obj['k1'] = 111 # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1'] # 自动触发执行 __delitem__
9、__getslice__、__setslice__、__delslice__(此方法只适用于python2.x)
该三个方法用于分片操作，如：列表
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __getslice__(self, i, j):
print '__getslice__',i,j
def __setslice__(self, i, j, sequence):
print '__setslice__',i,j
def __delslice__(self, i, j):
print '__delslice__',i,j
obj = Foo()
obj[-1:1] # 自动触发执行 __getslice__
obj[0:1] = [11,22,33,44] # 自动触发执行 __setslice__
del obj[0:2] # 自动触发执行 __delslice__
python3.x依然使用__getitem__、__setitem__、__delitem__
class Foo:
def __init__(self,name,age):
print('init')
self.name = name
self.age = age
def __getitem__(self, item):
print(item.start)
print(item.stop)
print(item.step)
return 123
def __setitem__(self, key, value):
print(type(key),type(value))
def __delitem__(self, key):
print(type(key))
obj = Foo('python',27)
# 语法对应关系,将'ad'赋值给__getitem__中的item
ret2 = obj[1:4:2]
obj[1:4] = [11,22,33,44,55]
del obj[1:4]
10. __iter__
用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 __iter__
class Foo(object):
def __init__(self, sq):
self.sq = sq
def __iter__(self):
return iter(self.sq)
obj = Foo([11,22,33,44])
for i in obj:
print i
或者使用yeild生成器
class Foo(object):
def __init__(self, sq):
self.sq = sq
def __iter__(self):
return iter(self.sq)
obj = Foo([11,22,33,44])
for i in obj:
print i
11. __new__ 和 __metaclass__
阅读以下代码：
class Foo(object):
def __init__(self):
pass
obj = Foo() # obj是通过Foo类实例化的对象
上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。
如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。
print type(obj) # 输出：<class '__main__.Foo'> 表示，obj 对象由Foo类创建 print type(Foo) # 输出：<type 'type'> 表示，Foo类对象由 type 类创建
所以，obj对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。
那么，创建类就可以有两种方式：
a). 普通方式
class Foo(object):
def func(self):
print 'hello python'
b).特殊方式（type类的构造函数）
def func(self):
print 'hello wupeiqi'
Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})
#type第一个参数：类名
#type第二个参数：当前类的基类
#type第三个参数：类的成员
＝＝》 类 是由 type 类实例化产生
那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？
答：类中有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由 谁 来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看 类 创建的过程。
class MyType(type):
def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)
def __call__(self, *args, **kwargs):
obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
self.__init__(obj)
class Foo(object):
__metaclass__ = MyType
def __init__(self, name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
# 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段：通过Foo类创建obj对象
obj = Foo()
