python中那些双下划线开头得函数和变量--转载

Python中下划线---完全解读  

 
 

Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量

_xxx 不能用’from module import *’导入

__xxx__ 系统定义名字

__xxx 类中的私有变量名

核心风格:避免用下划线作为变量名的开始。

 

因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始。一般来讲,变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用。当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好的习惯。因为变量名__xxx__对Python 来说有特殊含义,对于普通的变量应当避免这种命名风格。

“单下划线” 开始的成员变量叫做保护变量,意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量;
“双下划线” 开始的是私有成员,意思是只有类对象自己能访问,连子类对象也不能访问到这个数据。

以单下划线开头(_foo)的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用“from xxx import *”而导入;以双下划线开头的(__foo)代表类的私有成员;以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表python里特殊方法专用的标识,如 __init__()代表类的构造函数。

现在我们来总结下所有的系统定义属性和方法, 先来看下保留属性:

>>> Class1.__doc__ # 类型帮助信息 'Class1 Doc.' >>> Class1.__name__ # 类型名称 'Class1' >>> Class1.__module__ # 类型所在模块 '__main__' >>> Class1.__bases__ # 类型所继承的基类 (<type 'object'>,) >>> Class1.__dict__ # 类型字典,存储所有类型成员信息。 <dictproxy object at 0x00D3AD70> >>> Class1().__class__ # 类型 <class '__main__.Class1'> >>> Class1().__module__ # 实例类型所在模块 '__main__' >>> Class1().__dict__ # 对象字典,存储所有实例成员信息。 {'i': 1234}
接下来是保留方法,可以把保留方法分类:

类的基础方法

序号目的所编写代码Python 实际调用
初始化一个实例 x = MyClass() x.__init__()
字符串的“官方”表现形式 repr(x) x.__repr__()
字符串的“非正式”值 str(x) x.__str__()
字节数组的“非正式”值 bytes(x) x.__bytes__()
格式化字符串的值 format(x, format_spec) x.__format__(format_spec)
  1. 对 __init__() 方法的调用发生在实例被创建 之后 。如果要控制实际创建进程,请使用 __new__() 方法
  2. 按照约定, __repr__() 方法所返回的字符串为合法的 Python 表达式。
  3. 在调用 print(x) 的同时也调用了 __str__() 方法。
  4. 由于 bytes 类型的引入而从 Python 3 开始出现

行为方式与迭代器类似的类

序号目的所编写代码Python 实际调用
遍历某个序列 iter(seq) seq.__iter__()
从迭代器中获取下一个值 next(seq) seq.__next__()
按逆序创建一个迭代器 reversed(seq) seq.__reversed__()
  1. 无论何时创建迭代器都将调用 __iter__() 方法。这是用初始值对迭代器进行初始化的绝佳之处。
  2. 无论何时从迭代器中获取下一个值都将调用 __next__() 方法。
  3. __reversed__() 方法并不常用。它以一个现有序列为参数,并将该序列中所有元素从尾到头以逆序排列生成一个新的迭代器。

计算属性

序号目的所编写代码Python 实际调用
获取一个计算属性(无条件的) x.my_property x.__getattribute__('my_property')
获取一个计算属性(后备) x.my_property x.__getattr__('my_property')
设置某属性 x.my_property = value x.__setattr__('my_property',value)
删除某属性 del x.my_property x.__delattr__('my_property')
列出所有属性和方法 dir(x) x.__dir__()
  1. 如果某个类定义了 __getattribute__() 方法,在 每次引用属性或方法名称时 Python 都调用它(特殊方法名称除外,因为那样将会导致讨厌的无限循环)。
  2. 如果某个类定义了 __getattr__() 方法,Python 将只在正常的位置查询属性时才会调用它。如果实例 x 定义了属性color, x.color 将 不会 调用x.__getattr__('color');而只会返回x.color 已定义好的值。
  3. 无论何时给属性赋值,都会调用 __setattr__() 方法。
  4. 无论何时删除一个属性,都将调用 __delattr__() 方法。
  5. 如果定义了 __getattr__() 或 __getattribute__() 方法, __dir__() 方法将非常有用。通常,调用 dir(x) 将只显示正常的属性和方法。如果__getattr()__方法动态处理color 属性, dir(x) 将不会将 color 列为可用属性。可通过覆盖 __dir__() 方法允许将 color 列为可用属性,对于想使用你的类但却不想深入其内部的人来说,该方法非常有益。

 

序号目的所编写代码Python 实际调用
  序列的长度 len(seq) seq.__len__()
  了解某序列是否包含特定的值 x in seq seq.__contains__(x)

 

序号目的所编写代码Python 实际调用
  通过键来获取值 x[key] x.__getitem__(key)
  通过键来设置值 x[key] = value x.__setitem__(key,value)
  删除一个键值对 del x[key] x.__delitem__(key)
  为缺失键提供默认值 x[nonexistent_key] x.__missing__(nonexistent_key)

 

可比较的类

我将此内容从前一节中拿出来使其单独成节,是因为“比较”操作并不局限于数字。许多数据类型都可以进行比较——字符串、列表,甚至字典。如果要创建自己的类,且对象之间的比较有意义,可以使用下面的特殊方法来实现比较。

 

序号目的所编写代码Python 实际调用
  相等 x == y x.__eq__(y)
  不相等 x != y x.__ne__(y)
  小于 x < y x.__lt__(y)
  小于或等于 x <= y x.__le__(y)
  大于 x > y x.__gt__(y)
  大于或等于 x >= y x.__ge__(y)
  布尔上上下文环境中的真值 if x: x.__bool__()

 

可序列化的类

 

Python 支持 任意对象的序列化和反序列化。(多数 Python 参考资料称该过程为 “pickling” 和 “unpickling”)。该技术对与将状态保存为文件并在稍后恢复它非常有意义。所有的 内置数据类型 均已支持 pickling 。如果创建了自定义类,且希望它能够 pickle,阅读 pickle 协议 了解下列特殊方法何时以及如何被调用。

 

序号目的所编写代码Python 实际调用
  自定义对象的复制 copy.copy(x) x.__copy__()
  自定义对象的深度复制 copy.deepcopy(x) x.__deepcopy__()
  在 pickling 之前获取对象的状态 pickle.dump(x, file) x.__getstate__()
  序列化某对象 pickle.dump(x, file) x.__reduce__()
  序列化某对象(新 pickling 协议) pickle.dump(x, fileprotocol_version) x.__reduce_ex__(protocol_version)
* 控制 unpickling 过程中对象的创建方式 x = pickle.load(file) x.__getnewargs__()
* 在 unpickling 之后还原对象的状态 x = pickle.load(file) x.__setstate__()

 

* 要重建序列化对象,Python 需要创建一个和被序列化的对象看起来一样的新对象,然后设置新对象的所有属性。__getnewargs__() 方法控制新对象的创建过程,而 __setstate__() 方法控制属性值的还原方式。

 

可在 with 语块中使用的类

 

with 语块定义了 运行时刻上下文环境;在执行 with 语句时将“进入”该上下文环境,而执行该语块中的最后一条语句将“退出”该上下文环境。

 

序号目的所编写代码Python 实际调用
  在进入 with 语块时进行一些特别操作 with x: x.__enter__()
  在退出 with 语块时进行一些特别操作 with x: x.__exit__()

 

以下是 with file 习惯用法 的运作方式:

# excerpt from io.py: def _checkClosed(self, msg=None):     '''Internal: raise an ValueError if file is closed     '''     if self.closed:         raise ValueError('I/O operation on closed file.'                          if msg is None else msg)  def __enter__(self):     '''Context management protocol.  Returns self.'''     self._checkClosed()                                ①     return self                                        ②  def __exit__(self, *args):     '''Context management protocol.  Calls close()'''     self.close()                                       ③

 

  1. 该文件对象同时定义了一个 __enter__() 和一个 __exit__() 方法。该 __enter__() 方法检查文件是否处于打开状态;如果没有, _checkClosed()方法引发一个例外。
  2. __enter__() 方法将始终返回 self —— 这是 with 语块将用于调用属性和方法的对象
  3. 在 with 语块结束后,文件对象将自动关闭。怎么做到的?在 __exit__() 方法中调用了 self.close() .

 

?该 __exit__() 方法将总是被调用,哪怕是在 with 语块中引发了例外。实际上,如果引发了例外,该例外信息将会被传递给 __exit__() 方法。查阅 With 状态上下文环境管理器 了解更多细节。

 

真正神奇的东西

 

如果知道自己在干什么,你几乎可以完全控制类是如何比较的、属性如何定义,以及类的子类是何种类型。

 

序号目的所编写代码Python 实际调用
  类构造器 x = MyClass() x.__new__()
* 类析构器 del x x.__del__()
  只定义特定集合的某些属性   x.__slots__()
  自定义散列值 hash(x) x.__hash__()
  获取某个属性的值 x.color type(x).__dict__['color'].__get__(x, type(x))
  设置某个属性的值 x.color = 'PapayaWhip' type(x).__dict__['color'].__set__(x, 'PapayaWhip')
  删除某个属性 del x.color type(x).__dict__['color'].__del__(x)
  控制某个对象是否是该对象的实例 your class isinstance(x, MyClass) MyClass.__instancecheck__(x)
  控制某个类是否是该类的子类 issubclass(C, MyClass) MyClass.__subclasscheck__(C)
  控制某个类是否是该抽象基类的子类 issubclass(C, MyABC) MyABC.__subclasshook__(C)

 

python中以双下划线的是一些系统定义得名称,让python以更优雅得语法实行一些操作,本质上还是一些函数和变量,与其他函数和变量无二。
比如x.__add__(y) 等价于 x+y
有一些很常见,有一些可能比较偏,在这里罗列一下,做个笔记,备忘。
x.__contains__(y) 等价于 y in x, 在list,str, dict,set等容器中有这个函数
__base__, __bases__, __mro__, 关于类继承和函数查找路径的。
class.__subclasses__(), 返回子类列表
x.__call__(...) == x(...)
x.__cmp__(y) == cmp(x,y)
x.__getattribute__('name') == x.name == getattr(x, 'name'),  比__getattr__更早调用
x.__hash__() == hash(x)
x.__sizeof__(), x在内存中的字节数, x为class得话, 就应该是x.__basicsize__
x.__delattr__('name') == del x.name
__dictoffset__ attribute tells you the offset to where you find the pointer to the __dict__ object in any instance object that has one. It is in bytes.
__flags__, 返回一串数字,用来判断该类型能否被序列化(if it's a heap type), __flags__ & 512
S.__format__, 有些类有用
x.__getitem__(y) == x[y], 相应还有__setitem__, 某些不可修改类型如set,str没有__setitem__
x.__getslice__(i, j) == x[i:j], 有个疑问,x='123456789', x[::2],是咋实现得
__subclasscheck__(), check if a class is subclass
__instancecheck__(), check if an object is an instance
__itemsize__, These fields allow calculating the size in bytes of instances of the type. 0是可变长度, 非0则是固定长度
x.__mod__(y) == x%y, x.__rmod__(y) == y%x
x.__module__ , x所属模块
x.__mul__(y) == x*y,  x.__rmul__(y) == y*x

__reduce__, __reduce_ex__ , for pickle

__slots__ 使用之后类变成静态一样,没有了__dict__, 实例也不可新添加属性

__getattr__ 在一般的查找属性查找不到之后会调用此函数

__setattr__ 取代一般的赋值操作,如果有此函数会调用此函数, 如想调用正常赋值途径用 object.__setattr__(self, name, value)

__delattr__ 同__setattr__, 在del obj.name有意义时会调用

posted @ 2017-01-09 09:38  nkwy2012  阅读(17216)  评论(2编辑  收藏  举报