面向对象之(非)绑定方法,反射,isinstance与issubclass
isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)#
isinstance(obj,cls)检查obj是否是类 cls 的对象
1 2 3 4 | class Foo( object ): pass obj = Foo() isinstance (obj, Foo) |
issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类
1 2 3 4 5 6 | class Foo( object ): pass class Bar(Foo): pass issubclass (Bar, Foo) |
绑定方法与非绑定方法#
绑定方法#
绑定给谁,谁来调用就自动将它本身当作第一个参数传入
绑定方法分为绑定到类的方法和绑定到对象的方法,具体如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 1. 绑定到类的方法:用 classmethod 装饰器装饰的方法。 为类量身定制 类.boud_method(),自动将类当作第一个参数传入 (其实对象也可调用,但仍将类当作第一个参数传入) 2. 绑定到对象的方法:没有被任何装饰器装饰的方法。 为对象量身定制 对象.boud_method(),自动将对象当作第一个参数传入 (属于类的函数,类可以调用,但是必须按照函数的规则来,没有自动传值那么一说) |
非绑定方法:用staticmethod装饰器装饰的方法#
1 2 3 4 | 不与类或对象绑定,类和对象都可以调用,但是没有自动传值那么一说。就是一个普通工具而已 注意:与绑定到对象方法区分开,在类中直接定义的函数,没有被任何装饰器 装饰的,都是绑定到对象的方法,可不是普通函数,对象调用该方法会自动传值,而 staticmethod 装饰的方法,不管谁来调用,都没有自动传值一说 |
对于绑定方法和非绑定方法举个例子#
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 | 在类内部定义的函数,分为两大类: 一:绑定对象:绑定给谁就由谁来调用,谁来调用就会把调用者当作第一个参数自动传入 绑定到对象的方法:在类内定义的没有被任何装饰器修饰的 class Foo(): def __init__( self ,name): self .name = name def tell( self ): print ( '名字是%s' % self .name) f = Foo( 'james' ) print (f.tell) # <bound method Foo.tell of <__main__.Foo object at 0x0000021B7AB3C9E8>> 绑定到类的方法:在类内定义的被装饰器 classmethod 修饰的方法 # def 定义的两个都是绑定到对象的方法 class Foo(): def __init__( self ,name): self .name = name @classmethod def func( cls ): #cls = Foo print ( cls ) print (Foo.func) # <bound method Foo.func of <class '__main__.Foo'>> 二:非绑定方法:没有自动传值这一说法,简单说就是一个普通方法 非绑定方法:不与类或者对象绑定,谁都可以调用 class Foo(): def __init__( self ,name): self .name = name @classmethod def func( cls ): #cls = Foo print ( cls ) @staticmethod def func1(x,y): print (x + y) print (Foo.func1) # <function Foo.func1 at 0x0000023D73765840> |
绑定方法#
绑定给对象的方法(略)
绑定给类的方法(classmethod)
classmehtod是给类用的,即绑定到类,类在使用时会将类本身当做参数传给类方法的第一个参数(即便是对象来调用也会将类当作第一个参数传入),python为我们内置了函数classmethod来把类中的函数定义成类方法
1 2 3 | HOST = '127.0.0.1' PORT = 3306 DB_PATH = r 'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\面向对象编程\test1\db' |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | import settings class MySQL: def __init__( self ,host,port): self .host = host self .port = port @classmethod def from_conf( cls ): print ( cls ) return cls (settings.HOST,settings.PORT) print (MySQL.from_conf) #<bound method MySQL.from_conf of <class '__main__.MySQL'>> conn = MySQL.from_conf() conn.from_conf() #对象也可以调用,但是默认传的第一个参数仍然是类 |
非绑定方法#
在类内部用staticmethod装饰的函数即非绑定方法,就是普通函数
statimethod不与类或对象绑定,谁都可以调用,没有自动传值效果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | import hashlib import time class MySQL: def __init__( self ,host,port): self . id = self .create_id() self .host = host self .port = port @staticmethod def create_id(): #就是一个普通工具 m = hashlib.md5( str (time.time()).encode( 'utf-8' )) return m.hexdigest() print (MySQL.create_id) #<function MySQL.create_id at 0x0000000001E6B9D8> #查看结果为普通函数 conn = MySQL( '127.0.0.1' , 3306 ) print (conn.create_id) #<function MySQL.create_id at 0x00000000026FB9D8> #查看结果为普通函数 |
绑定方法与非绑定方法的使用举例#
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 | import settings import hashlib import time class People: def __init__( self ,name,age,sex): self . id = self .create_id() self .name = name self .age = age self .sex = sex def tell_info( self ): #绑定到对象啊 print ( "name:%s Age:%s Sex:%s" % ( self .name, self .age, self .sex)) @classmethod def from_conf( cls ): obj = cls ( settings.name, settings.age, settings.sex ) return obj @staticmethod def create_id(): m = hashlib.md5( str (time.time()).encode( 'utf-8' )) return m.hexdigest() p = People( 'tom' , 18 , 'male' ) #绑定到对象,就应该由对象来调用,自动将对象本身当作第一个参数传入 # p.tell_info() #tell_info(p) #绑定给类,就应该由类来调用,自动将类本身当作第一个参数传入 # p1 = People.from_conf() #from_conf(People) # p1.tell_info() #非绑定方法,不与类或者对象绑定,谁都可以调用,没有自动传值这一说 p1 = People( 'tom1' , 18 , 'male' ) p2 = People( 'tom2' , 18 , 'male' ) p3 = People( 'tom3' , 18 , 'male' ) print (p1. id ) print (p2. id ) print (p3. id ) # 08885a46a83b92f94c0f4de537fce9c3 # 08885a46a83b92f94c0f4de537fce9c3 # 2b2df79b379a5f7f709ead6268eb3361 |
classmethod 与 staticmethod的区别#
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | import settings class MySQL: def __init__( self ,host,port): self .host = host self .port = port @staticmethod def from_conf(): return MySQL(settings.HOST,settings.PORT) # @classmethod #哪个类来调用,就将哪个类当做第一个参数传入 # def from_conf(cls): # return cls(settings.HOST,settings.PORT) def __str__( self ): return '就不告诉你' class Mariadb(MySQL): def __str__( self ): return '<%s:%s>' % ( self .host, self .port) m = Mariadb.from_conf() print (m) #我们的意图是想触发Mariadb.__str__,但是结果触发了MySQL.__str__的执行,打印就不告诉你: mariadb是mysql |
类方法,静态方法的定义#
Python 是双面向的,既可以面向函数编程,也可以面向对象编程,所谓面向函数就是单独一个. py 文件,里面没有类,全是一些函数,调用的时候导入模块,通过模块名.函数名()即可调用,完全不需要类,那么你可能会问,那要类还有什么毛用? 类就是用来面向对象编程啦,类可以有自己的属性,类可以创建很多实例,每个实例可以有不同的属性,这也就保存了很多私有的数据,总之都有存在的必要.
面向对象程序设计中,类方法和静态方法是经常用到的术语,逻辑上将:类方法只能由类名调用,静态方法可以由类名或者对象名调用。在python 语法中,类有三种方法,分别是实例方法,静态方法,类方法
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | class Foo( object ): '''类三种方法语法形式''' #在类中定义普通方法,在定义普通方法的时候,必须添加self def instance_method( self ): print ( "是类{}的实例方法,只能被实例对象调用" . format (Foo)) #在类中定义静态方法,在定义静态方法的时候,不需要传递任何类的东西 @staticmethod def static_method(): print ( "是静态方法" ) #在类中定义类方法,在定义类方法的时候,需要传递参数cls cls即为类本身 @classmethod def class_method( cls ): print ( "是类方法" ) foo = Foo() foo.instance_method() foo.class_method() foo.static_method() print ( "---------------" ) Foo.static_method() Foo.class_method() |
可以看出:
实例方法,第一个参数必须要默认传实例对象,一般习惯用self。对象方法中有self参数,类方法有cls参数,静态方法是不需要这些附加参数(在c++中,是没有类这个概念)
静态函数(@staticmethod):即静态方法,静态方法是一类特殊的方法,有时候你可能需要填写一个属于这个类的方法,但是这些代码完全不会使用到实例对象本身。它主要处理这个类的逻辑关联,如验证数据;而且对参数没有要求。
类方法(@classmethod):即类方法,类方法不是绑定到对象上,而是绑定在类上的方法,它更关注于从类中调用方法,而不是从实例中调用方法,如构造重载;
成员函数:实例的方法,只能通过实例进行调用;第一个参数必须要默认传类,一般习惯用cls。
类方法与静态方法说明#
1:self表示为类型为类的object,而cls表示为类也就是class
2:在定义普通方法的时候,需要的是参数self,也就是把类的实例作为参数传递给方法,如果不写self的时候,会发现报错TypeError错误,表示传递的参数多了,其实也就是调用方法的时候,将实例作为参数传递了,在使用普通方法的时候,使用的是实例来调用方法,不能使用类来调用方法,没有实例,那么方法将无法调用。
3:在定义静态方法的时候,和模块中的方法没有什么不同,最大的不同就是在于静态方法在类的命名空间之间,而且在声明静态方法的时候,使用的标记为@staticmethod,表示为静态方法,在你用静态方法的时候,可以使用类名或者是实例名来进行调用,一般使用类名来调用
4:静态方法主要是用来放一些方法的,方法的逻辑属于类,但是有何类本身没有什么交互,从而形成了静态方法,主要是让静态方法放在此类的名称空间之内,从而能够更加有组织性。
5:在定义类方法的时候,传递的参数为cls.表示为类,此写法也可以变,但是一般写为cls。类的方法调用可以使用类,也可以使用实例,一般情况使用的是类。
6:在重载调用父类方法的时候,最好是使用super来进行调用父类的方法。静态方法主要用来存放逻辑性的代码,基本在静态方法中,不会涉及到类的方法和类的参数。
7:python中实现静态方法和类方法都是依赖python的修饰器来实现的。静态方法是staticmethod,类方法是classmethod
8:在继承的时候,静态方法和类方法都会被子类继承。在进行重载类中的普通方法的时候,只要 写上相同的名字即可进行重载。
静态方法,类方法的使用区别#
1:类方法用在模拟java定义多个构造函数的情况
由于python类中只能有一个初始化方法,不能按照不同的情况初始化类,举例如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | class book( object ): def __init__( self ,title): self .title = title @classmethod def creat( cls ,title): book = cls (title = title) return book book1 = book( "python" ) book2 = book.creat( "python is my work" ) print (book1) print (book2) print (book1.title) print (book2.title) |
2:类中静态方法方法调用静态方法的情况
下面的代码,静态方法调用另一个静态方法,如果改用类方法调用静态方法,可以让cls代替类,(让代码看起来精简一些,也防止类名修改了,不用在类定义中修改原来的类名)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | class foo( object ): x = 1 u = 1 @staticmethod def average( * mixes): return sum (mixes) / len (mixes) @staticmethod def static_method(): return foo.average(foo.x,foo.u) @classmethod def class_method( cls ): return cls .average( cls .x, cls .u) a = foo() print (a.static_method()) print (a.class_method()) |
小练习 定义MySQL类
1.对象有id、host、port三个属性
2.定义工具create_id,在实例化时为每个对象随机生成id,保证id唯一
3.提供两种实例化方式,方式一:用户传入host和port 方式二:从配置文件中读取host和port进行实例化
4.为对象定制方法,save和get_obj_by_id,save能自动将对象序列化到文件中,文件路径为配置文件中DB_PATH,文件名为id号,保存之前验证对象是否已经存在,若存在则抛出异常,;get_obj_by_id方法用来从文件中反序列化出对象
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 | 概述: UUID是 128 位的全局唯一标识符,通常由 32 字节的字符串表示。 它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为: UUID —— Universally Unique IDentifier Python 中叫 UUID GUID —— Globally Unique IDentifier C # 中叫 GUID 它通过MAC地址、时间戳、命名空间、随机数、伪随机数来保证生成 ID 的唯一性。 UUID主要有五个算法,也就是五种方法来实现: 1 、uuid1()——基于时间戳 由MAC地址、当前时间戳、随机数生成。可以保证全球范围内的唯一性, 但MAC的使用同时带来安全性问题,局域网中可以使用IP来代替MAC。 2 、uuid2()——基于分布式计算环境DCE(Python中没有这个函数) 算法与uuid1相同,不同的是把时间戳的前 4 位置换为POSIX的UID。 实际中很少用到该方法。 3 、uuid3()——基于名字的MD5散列值 通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到,保证了同一命名空间中不同名字的唯一性, 和不同命名空间的唯一性,但同一命名空间的同一名字生成相同的uuid。 4 、uuid4()——基于随机数 由伪随机数得到,有一定的重复概率,该概率可以计算出来。 5 、uuid5()——基于名字的SHA - 1 散列值 算法与uuid3相同,不同的是使用 Secure Hash Algorithm 1 算法 使用方面: 首先,Python中没有基于DCE的,所以uuid2可以忽略; 其次,uuid4存在概率性重复,由无映射性,最好不用; 再次,若在Global的分布式计算环境下,最好用uuid1; 最后,若有名字的唯一性要求,最好用uuid3或uuid5。 编码方法: # -*- coding: utf-8 -*- import uuid name = "test_name" namespace = "test_namespace" print uuid.uuid1() # 带参的方法参见Python Doc print uuid.uuid3(namespace, name) print uuid.uuid4() print uuid.uuid5(namespace, name) |
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反射
为什么要用反射#
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | #反射,通过字符串映射到对象的属性 #首先这个例子,我们可以看出访问类或者对象的属性的时候,我们是对象.属性 类.属性 #所以实际上,点后面都是属性,而不是字符串,但是我们需要字符串 class People: def __init__( self ,name,age): self .name = name self .age = age def talk( self ): print ( '%s is talking' % self .name) obj = People( 'huard' , 18 ) print (obj.name) print (obj.talk) # huard # <bound method People.talk of <__main__.People object at 0x000001C3FE8DC048>> #当用户输入字符串的时候,如何映射到一个对象的属性? # 比如 choice = input ( ">>>" ) print (obj.choice) |
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。
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)
hasattr(object,name) 判断object中有没有对应的方法和属性
1 | 判断 object 中有没有一个name字符串对应的方法或属性 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | class People: def __init__( self ,name,age): self .name = name self .age = age def talk( self ): print ( '%s is talking' % self .name) obj = People( 'huard' , 18 ) print ( hasattr (obj, 'name' )) print ( hasattr (obj, 'talk' )) print ( hasattr (obj, 'age' )) # 结果: # True # True # True |
getattr(object, name, default=None) 获取object中有没有对应的方法和属性
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 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 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | class People: def __init__( self ,name,age): self .name = name self .age = age def talk( self ): print ( '%s is talking' % self .name) obj = People( 'huard' , 18 ) print ( getattr (obj, 'name' )) print ( getattr (obj, 'talk' )) print ( getattr (obj, 'age' ,default = None )) print ( getattr (obj, 'ads' , None )) # 结果:(如果有的话 就返回值,没有的话就返回None) # huard # <bound method People.talk of <__main__.People object at 0x000001661CE1CBA8>> # 18 # None |
setattr(x, y, v) 设置对象及其属性
1 2 3 4 5 6 7 | 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 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | class People: def __init__( self ,name,age): self .name = name self .age = age def talk( self ): print ( '%s is talking' % self .name) obj = People( 'huard' , 18 ) setattr (obj, 'sex' , 'male' ) print (obj.__dict__) print (obj.sex) # 结果: # {'name': 'huard', 'age': 18, 'sex': 'male'} # male |
delattr(x, y) 删除类或对象的属性
1 2 3 4 5 6 7 | 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 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | class People: def __init__( self ,name,age): self .name = name self .age = age def talk( self ): print ( '%s is talking' % self .name) obj = People( 'huard' , 18 ) delattr (obj, 'age' ) print (obj.__dict__) # 结果: # {'name': 'huard'} |
四个方法的使用演示
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 | 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,,但是谁能证明自己不mai' % self .name) def rent_house( self ): print ( '%s 黑中介租房子啦,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' )) #True print ( hasattr (b1, 'sell_house' )) #True #获取属性 n = getattr (b1, 'name' ) print (n) #万成置地 func = getattr (b1, 'rent_house' ) func() #万成置地 黑中介租房子啦,才租呢 # getattr(b1,'aaaaaaaa') #报错 ''' getattr(b1,'aaaaaaaa') #报错 AttributeError: 'BlackMedium' object has no attribute 'aaaaaaaa' ''' #为了不让报错,我们提前设置异常处理,如果没有的话 直接读取的是我们设置的 print ( getattr (b1, 'aaaaaaaa' , '不存在啊' )) #不存在啊 #设置属性 setattr (b1, 'sb' , True ) setattr (b1, 'show_name' , lambda self : self .name + 'sb' ) print (b1.__dict__) # {'name': '万成置地', 'addr': '回龙观天露园', 'sb': True, 'show_name': <function <lambda> at 0x000001A26A0E56A8>} print (b1.show_name(b1)) # 万成置地sb #删除属性 delattr (b1, 'addr' ) delattr (b1, 'show_name' ) # delattr(b1,'show_name111')#不存在,则报错AttributeError: show_name111 print (b1.__dict__) #{'name': '万成置地', 'sb': True} |
类也是对象
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | 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' )) # old boy # <function Foo.func at 0x00000240E3205A60> # <function Foo.bar at 0x00000240E3205AE8> |
反射当前模块成员
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | import sys def s1(): print ( 's1' ) def s2(): print ( 's2' ) this_module = sys.modules[__name__] print ( hasattr (this_module, 's1' )) print ( getattr (this_module, 's2' )) # True # <function s2 at 0x0000020F3F0A59D8> |
导入其他模块,利用反射查找该模块是否存在某个方法
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | import module_test as obj #obj.test() print ( hasattr (obj, 'test' )) getattr (obj, 'test' )() # True # from the test |
module_test.py
1 2 3 | # _*_ coding: utf-8 _*_ def test(): print ( 'from the test' ) |
为什么用反射?(反射的好处)#
好处一:实现可插拔机制
有俩程序员,一个james,一个是dunart,james在写程序的时候需要用到dunart所写的类,但是dunart去跟女朋友度蜜月去了,还没有完成他写的类,james想到了反射,使用了反射机制james可以继续完成自己的代码,等dunart度蜜月回来后再继续完成类的定义并且去实现james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
dunart还没有实现全部功能
1 2 3 4 5 | 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 |
不影响james的代码编写
1 2 3 4 5 6 7 8 | #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)
__setattr__,__delattr__,__getattr__
三者的用法演示#
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 | 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 |
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