3- 面向对象进阶

python是动态语言

1. 动态语言的定义

动态编程语言 是 高级程序设计语言 的一个类别，在计算机科学领域已被广泛应用。它是一类 在运行时可以改变其结构的语言 ：例如新的函数、对象、甚至代码可以被引进，已有的函数可以被删除或是其他结构上的变化。动态语言目前非常具有活力。例如JavaScript便是一个动态语言，除此之外如 PHP 、 Ruby 、 Python 等也都属于动态语言，而 C 、 C++ 等语言则不属于动态语言。----来自 维基百科

2. 运行的过程中给对象绑定(添加)属性

>>> class Person(object):
    def __init__(self, name = None, age = None):
        self.name = name
        self.age = age


>>> P = Person("小明", "24")

在这里，我们定义了1个类Person，在这个类里，定义了两个初始属性name和age，但是人还有性别啊！如果这个类不是你写的是不是你会尝试访问性别这个属性呢？

>>> P.sex = "male"
>>> P.sex
'male'
>>>

这时候就发现问题了，我们定义的类里面没有sex这个属性啊！怎么回事呢？ 这就是动态语言的魅力和坑！ 这里 实际上就是 动态给实例绑定属性！

3. 运行的过程中给类绑定(添加)属性

>>> P1 = Person("小丽", "25")
>>> P1.sex

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#21>", line 1, in <module>
    P1.sex
AttributeError: Person instance has no attribute 'sex'
>>>

　　我们尝试打印P1.sex，发现报错，P1没有sex这个属性！---- 给P这个实例绑定属性对P1这个实例不起作用！ 那我们要给所有的Person的实例加上 sex属性怎么办呢？ 答案就是直接给Person绑定属性！

>>>> Person.sex = None #给类Person添加一个属性
>>> P1 = Person("小丽", "25")
>>> print(P1.sex) #如果P1这个实例对象中没有sex属性的话，那么就会访问它的类属性
None #可以看到没有出现异常
>>>

4. 运行的过程中给类绑定(添加)方法

我们直接给Person绑定sex这个属性，重新实例化P1后，P1就有sex这个属性了！ 那么function呢？怎么绑定？

>>> class Person(object):
    def __init__(self, name = None, age = None):
        self.name = name
        self.age = age
    def eat(self):
        print("eat food")


>>> def run(self, speed):
    print("%s在移动, 速度是 %d km/h"%(self.name, speed))


>>> P = Person("老王", 24)
>>> P.eat()
eat food
>>> 
>>> P.run()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
    P.run()
AttributeError: Person instance has no attribute 'run'
>>>
>>>
>>> import types
>>> P.run = types.MethodType(run, P)
>>> P.run(180)
老王在移动,速度是 180 km/h

既然给类添加方法，是使用类名.方法名 = xxxx，那么给对象添加一个方法也是类似的对象.方法名 = xxxx

完整的代码如下：

import types

#定义了一个类
class Person(object):
    num = 0
    def __init__(self, name = None, age = None):
        self.name = name
        self.age = age
    def eat(self):
        print("eat food")

#定义一个实例方法
def run(self, speed):
    print("%s在移动, 速度是 %d km/h"%(self.name, speed))

#定义一个类方法
@classmethod
def testClass(cls):
    cls.num = 100

#定义一个静态方法
@staticmethod
def testStatic():
    print("---static method----")

#创建一个实例对象
P = Person("老王", 24)
#调用在class中的方法
P.eat()

#给这个对象添加实例方法
P.run = types.MethodType(run, P)
#调用实例方法
P.run(180)

#给Person类绑定类方法
Person.testClass = testClass
#调用类方法
print(Person.num)
Person.testClass()
print(Person.num)

#给Person类绑定静态方法
Person.testStatic = testStatic
#调用静态方法
Person.testStatic()

以上代码运行结果:

eat food
老王在移动, 速度是 180 km/h
0
100
---static method----

5. 运行的过程中删除属性、方法

删除的方法:

1. del 对象.属性名
2. delattr(对象, "属性名")

通过以上例子可以得出一个结论：相对于动态语言，静态语言具有严谨性！所以，玩动态语言的时候，小心动态的坑！

那么怎么避免这种情况呢？ 请使用__slots__，

__slots__

现在我们终于明白了，动态语言与静态语言的不同

动态语言：可以在运行的过程中，修改代码

静态语言：编译时已经确定好代码，运行过程中不能修改

如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Person实例添加name和age属性。

为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：

>>> class Person(object):
    __slots__ = ("name", "age")

>>> P = Person()
>>> P.name = "老王"
>>> P.age = 20
>>> P.score = 100
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
AttributeError: Person instance has no attribute 'score'
>>>

注意:

• 使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的

In [67]: class Test(Person):
    ...:     pass
    ...:

In [68]: t = Test()

In [69]: t.score = 100

私有化

• xx: 公有变量
• _x: 单前置下划线,私有化属性或方法，from somemodule import *禁止导入,类对象和子类可以访问
• __xx：双前置下划线,避免与子类中的属性命名冲突，无法在外部直接访问(名字重整所以访问不到)
• __xx__:双前后下划线,用户名字空间的魔法对象或属性。例如:__init__ , __ 不要自己发明这样的名字
• xx_:单后置下划线,用于避免与Python关键词的冲突

通过name mangling（名字重整(目的就是以防子类意外重写基类的方法或者属性)如：_Class__object）机制就可以访问private了。

#coding=utf-8

class Person(object):
    def __init__(self, name, age, taste):
        self.name = name
        self._age = age
        self.__taste = taste

    def showperson(self):
        print(self.name)
        print(self._age)
        print(self.__taste)

    def dowork(self):
        self._work()
        self.__away()


    def _work(self):
        print('my _work')

    def __away(self):
        print('my __away')

class Student(Person):
    def construction(self, name, age, taste):
        self.name = name
        self._age = age
        self.__taste = taste

    def showstudent(self):
        print(self.name)
        print(self._age)
        print(self.__taste)

    @staticmethod
    def testbug():
        _Bug.showbug()

#模块内可以访问，当from  cur_module import *时，不导入
class _Bug(object):
    @staticmethod
    def showbug():
        print("showbug")

s1 = Student('jack', 25, 'football')
s1.showperson()
print('*'*20)

#无法访问__taste,导致报错
#s1.showstudent()
s1.construction('rose', 30, 'basketball')
s1.showperson()
print('*'*20)

s1.showstudent()
print('*'*20)

Student.testbug()

总结

• 父类中属性名为__名字的，子类不继承，子类不能访问
• 如果在子类中向__名字赋值，那么会在子类中定义的一个与父类相同名字的属性
• _名的变量、函数、类在使用from xxx import *时都不会被导入

 

属性property

1. 私有属性添加getter和setter方法

 

class Money(object):
    def __init__(self):
        self.__money = 0

    def getMoney(self):
        return self.__money

    def setMoney(self, value):
        if isinstance(value, int):
            self.__money = value
        else:
            print("error:不是整型数字")

2. 使用property升级getter和setter方法

 

class Money(object):
    def __init__(self):
        self.__money = 0

    def getMoney(self):
        return self.__money

    def setMoney(self, value):
        if isinstance(value, int):
            self.__money = value
        else:
            print("error:不是整型数字")
    money = property(getMoney, setMoney)#定义一个属性，当对这个money设置值时调用setMoney,当获取值时调用getMoney

a = Money()
a.money = 100#调用setMoney方法
print(a.money)#调用getMoney方法
#100

3. 使用property取代getter和setter方法

@property成为属性函数，可以对属性赋值时做必要的检查，并保证代码的清晰短小

• 重新实现一个属性的设置和读取方法,可做边界判定

 

class Money(object):
    def __init__(self):
        self.__money = 0

    @property
    #使用装饰器对money进行装饰，那么会自动添加一个叫money的属性，当调用获取money的值时，调用此下一行的方法
    def money(self):
        return self.__money

    @money.setter
    #使用装饰器对money进行装饰，当对money设置值时，调用下一行的方法
    def money(self, value):
        if isinstance(value, int):
            self.__money = value
        else:
            print("error:不是整型数字")

a = Money()
a.money = 100
print(a.money)

元类

1. 类也是对象

在大多数编程语言中，类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。在Python中这一点仍然成立：

 

>>> class ObjectCreator(object):
…       pass
…
>>> my_object = ObjectCreator()
>>> print my_object
<__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c>

但是，Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的，没错，就是对象。只要你使用关键字class，Python解释器在执行的时候就会创建一个对象。

下面的代码段：

 

>>> class ObjectCreator(object):
…       pass
…

　　

将在内存中创建一个对象，名字就是ObjectCreator。这个对象（类对象ObjectCreator）拥有创建对象（实例对象）的能力。但是，它的本质仍然是一个对象，于是乎你可以对它做如下的操作：

1. 你可以将它赋值给一个变量
2. 你可以拷贝它
3. 你可以为它增加属性
4. 你可以将它作为函数参数进行传递

下面是示例：

 

>>> print ObjectCreator     # 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> def echo(o):
…       print o
…
>>> echo(ObjectCreator)                 # 你可以将类做为参数传给函数
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
Fasle
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' #  你可以为类增加属性
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
True
>>> print ObjectCreator.new_attribute
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 你可以将类赋值给一个变量
>>> print ObjectCreatorMirror()
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>

2. 动态地创建类

因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可。

 

>>> def choose_class(name):
…       if name == 'foo':
…           class Foo(object):
…               pass
…           return Foo     # 返回的是类，不是类的实例
…       else:
…           class Bar(object):
…               pass
…           return Bar
…
>>> MyClass = choose_class('foo')
>>> print MyClass              # 函数返回的是类，不是类的实例
<class '__main__'.Foo>
>>> print MyClass()            # 你可以通过这个类创建类实例，也就是对象
<__main__.Foo object at 0x89c6d4c>

但这还不够动态，因为你仍然需要自己编写整个类的代码。由于类也是对象，所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。当你使用class关键字时，Python解释器自动创建这个对象。但就和Python中的大多数事情一样，Python仍然提供给你手动处理的方法。

还记得内建函数type吗？这个古老但强大的函数能够让你知道一个对象的类型是什么，就像这样：

 

>>> print type(1) #数值的类型
<type 'int'>
>>> print type("1") #字符串的类型
<type 'str'>
>>> print type(ObjectCreator()) #实例对象的类型
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print type(ObjectCreator) #类的类型
<type 'type'>

仔细观察上面的运行结果，发现使用type对ObjectCreator查看类型是，答案为type， 是不是有些惊讶。。。看下面

3. 使用type创建类

type还有一种完全不同的功能，动态的创建类。

type可以接受一个类的描述作为参数，然后返回一个类。（要知道，根据传入参数的不同，同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情，但这在Python中是为了保持向后兼容性）

type可以像这样工作：

type(类名, 由父类名称组成的元组（针对继承的情况，可以为空），包含属性的字典（名称和值）)

比如下面的代码：

 

In [2]: class Test: #定义了一个Test类
   ...:     pass
   ...:
In [3]: Test() #创建了一个Test类的实例对象
Out[3]: <__main__.Test at 0x10d3f8438>

可以手动像这样创建：

Test2 = type("Test2",(),{}) #定了一个Test2类
In [5]: Test2() #创建了一个Test2类的实例对象
Out[5]: <__main__.Test2 at 0x10d406b38>

　　我们使用"Test2"作为类名，并且也可以把它当做一个变量来作为类的引用。类和变量是不同的，这里没有任何理由把事情弄的复杂。即type函数中第1个实参，也可以叫做其他的名字，这个名字表示类的名字

In [23]: MyDogClass = type('MyDog', (), {})

In [24]: print MyDogClass
<class '__main__.MyDog'>

　　使用help来测试这2个类

In [10]: help(Test) #用help查看Test类

Help on class Test in module __main__:

class Test(builtins.object)
 |  Data descriptors defined here:
 |
 |  __dict__
 |      dictionary for instance variables (if defined)
 |
 |  __weakref__
 |      list of weak references to the object (if defined)
In [8]: help(Test2) #用help查看Test2类

Help on class Test2 in module __main__:

class Test2(builtins.object)
 |  Data descriptors defined here:
 |
 |  __dict__
 |      dictionary for instance variables (if defined)
 |
 |  __weakref__
 |      list of weak references to the object (if defined)

4. 使用type创建带有属性的类

type 接受一个字典来为类定义属性，因此

>>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})

可以翻译为：　　

>>> class Foo(object):
…       bar = True

并且可以将Foo当成一个普通的类一样使用：

>>> print Foo
<class '__main__.Foo'>
>>> print Foo.bar
True
>>> f = Foo()
>>> print f
<__main__.Foo object at 0x8a9b84c>
>>> print f.bar
True

当然，你可以向这个类继承，所以，如下的代码：

>>> class FooChild(Foo):
…       pass

就可以写成：　　

>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,),{})
>>> print FooChild
<class '__main__.FooChild'>
>>> print FooChild.bar   # bar属性是由Foo继承而来
True

注意：

• type的第2个参数，元组中是父类的名字，而不是字符串
• 添加的属性是类属性，并不是实例属性

5. 使用type创建带有方法的类

最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以了。

添加实例方法

　

In [46]: def echo_bar(self): #定义了一个普通的函数
    ...:     print(self.bar)
    ...:

In [47]: FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar}) #让FooChild类中的echo_bar属性，指向了上面定义的函数

In [48]: hasattr(Foo, 'echo_bar') #判断Foo类中，是否有echo_bar这个属性
Out[48]: False

In [49]:

In [49]: hasattr(FooChild, 'echo_bar') #判断FooChild类中，是否有echo_bar这个属性
Out[49]: True

In [50]: my_foo = FooChild()

In [51]: my_foo.echo_bar()
True

添加静态方法

In [36]: @staticmethod
    ...: def testStatic():
    ...:     print("static method ....")
    ...:

In [37]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar":echo_bar, "testStatic":
    ...: testStatic})

In [38]: fooclid = Foochild()

In [39]: fooclid.testStatic
Out[39]: <function __main__.testStatic>

In [40]: fooclid.testStatic()
static method ....

In [41]: fooclid.echo_bar()
True

添加类方法

In [42]: @classmethod
    ...: def testClass(cls):
    ...:     print(cls.bar)
    ...:

In [43]:

In [43]: Foochild = type('Foochild', (Foo,), {"echo_bar":echo_bar, "testStatic":
    ...: testStatic, "testClass":testClass})

In [44]:

In [44]: fooclid = Foochild()

In [45]: fooclid.testClass()
True

你可以看到，在Python中，类也是对象，你可以动态的创建类。这就是当你使用关键字class时Python在幕后做的事情，而这就是通过元类来实现的。

较为完整的使用type创建类的方式:

class A(object):
    num = 100

def print_b(self):
    print(self.num)

@staticmethod
def print_static():
    print("----haha-----")

@classmethod
def print_class(cls):
    print(cls.num)

B = type("B", (A,), {"print_b":print_b, "print_static":print_static, "print_class":print_class})
b = B()
b.print_b()
b.print_static()
b.print_class()
#结果
#100
#----haha-----
#100

6. 到底什么是元类（终于到主题了）

元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象，不是吗？但是我们已经学习到了Python中的类也是对象。

元类就是用来创建这些类（对象）的，元类就是类的类，你可以这样理解为：

　

MyClass = MetaClass() #使用元类创建出一个对象，这个对象称为“类”
MyObject = MyClass() #使用“类”来创建出实例对象

你已经看到了type可以让你像这样做：　　

MyClass = type('MyClass', (), {})

这是因为函数type实际上是一个元类。type就是Python在背后用来创建所有类的元类。现在你想知道那为什么type会全部采用小写形式而不是Type呢？好吧，我猜这是为了和str保持一致性，str是用来创建字符串对象的类，而int是用来创建整数对象的类。type就是创建类对象的类。你可以通过检查__class__属性来看到这一点。Python中所有的东西，注意，我是指所有的东西——都是对象。这包括整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象，而且它们都是从一个类创建而来，这个类就是type。　　

>>> age = 35
>>> age.__class__
<type 'int'>
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__
<type 'str'>
>>> def foo(): pass
>>>foo.__class__
<type 'function'>
>>> class Bar(object): pass
>>> b = Bar()
>>> b.__class__
<class '__main__.Bar'>

现在，对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢？

>>> a.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>

因此，元类就是创建类这种对象的东西。type就是Python的内建元类，当然了，你也可以创建自己的元类。　　

7. __metaclass__属性

你可以在定义一个类的时候为其添加__metaclass__属性。

class Foo(object):
    __metaclass__ = something…
    ...省略...

如果你这么做了，Python就会用元类来创建类Foo。小心点，这里面有些技巧。你首先写下class Foo(object)，但是类Foo还没有在内存中创建。Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性，如果找到了，Python就会用它来创建类Foo，如果没有找到，就会用内建的type来创建这个类。把下面这段话反复读几次。当你写如下代码时 :　　

class Foo(Bar):
    pass

　　

Python做了如下的操作：

1. Foo中有__metaclass__这个属性吗？如果是，Python会通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类(对象)
2. 如果Python没有找到__metaclass__，它会继续在Bar（父类）中寻找__metaclass__属性，并尝试做和前面同样的操作。
3. 如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__，它就会在模块层次中去寻找__metaclass__，并尝试做同样的操作。
4. 如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。

现在的问题就是，你可以在__metaclass__中放置些什么代码呢？答案就是：可以创建一个类的东西。那么什么可以用来创建一个类呢？type，或者任何使用到type或者子类化type的东东都可以。

8. 自定义元类

元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类。通常，你会为API做这样的事情，你希望可以创建符合当前上下文的类。

假想一个很傻的例子，你决定在你的模块里所有的类的属性都应该是大写形式。有好几种方法可以办到，但其中一种就是通过在模块级别设定__metaclass__。采用这种方法，这个模块中的所有类都会通过这个元类来创建，我们只需要告诉元类把所有的属性都改成大写形式就万事大吉了。

幸运的是，__metaclass__实际上可以被任意调用，它并不需要是一个正式的类。所以，我们这里就先以一个简单的函数作为例子开始。

python2中

#-*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):

    #遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
    newAttr = {}
    for name,value in future_class_attr.items():
        if not name.startswith("__"):
            newAttr[name.upper()] = value

    #调用type来创建一个类
    return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr)

class Foo(object):
    __metaclass__ = upper_attr #设置Foo类的元类为upper_attr
    bar = 'bip'

print(hasattr(Foo, 'bar'))
print(hasattr(Foo, 'BAR'))

f = Foo()
print(f.BAR)

python3中

#-*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):

    #遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
    newAttr = {}
    for name,value in future_class_attr.items():
        if not name.startswith("__"):
            newAttr[name.upper()] = value

    #调用type来创建一个类
    return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr)

class Foo(object, metaclass=upper_attr):
    bar = 'bip'

print(hasattr(Foo, 'bar'))
print(hasattr(Foo, 'BAR'))

f = Foo()
print(f.BAR)

现在让我们再做一次，这一次用一个真正的class来当做元类。

#coding=utf-8

class UpperAttrMetaClass(type):
    # __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法
    # __new__是用来创建对象并返回之的方法
    # 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象
    # 你很少用到__new__，除非你希望能够控制对象的创建
    # 这里，创建的对象是类，我们希望能够自定义它，所以我们这里改写__new__
    # 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情
    # 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用
    def __new__(cls, future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
        #遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
        newAttr = {}
        for name,value in future_class_attr.items():
            if not name.startswith("__"):
                newAttr[name.upper()] = value

        # 方法1：通过'type'来做类对象的创建
        # return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr)

        # 方法2：复用type.__new__方法
        # 这就是基本的OOP编程，没什么魔法
        # return type.__new__(cls, future_class_name, future_class_parents, newAttr)

        # 方法3：使用super方法
        return super(UpperAttrMetaClass, cls).__new__(cls, future_class_name, future_class_parents, newAttr)

#python2的用法
class Foo(object):
    __metaclass__ = UpperAttrMetaClass
    bar = 'bip'

# python3的用法
# class Foo(object, metaclass = UpperAttrMetaClass):
#     bar = 'bip'

print(hasattr(Foo, 'bar'))
# 输出: False
print(hasattr(Foo, 'BAR'))
# 输出:True

f = Foo()
print(f.BAR)
# 输出:'bip'

就是这样，除此之外，关于元类真的没有别的可说的了。但就元类本身而言，它们其实是很简单的：

1. 拦截类的创建
2. 修改类
3. 返回修改之后的类

究竟为什么要使用元类？

现在回到我们的大主题上来，究竟是为什么你会去使用这样一种容易出错且晦涩的特性？好吧，一般来说，你根本就用不上它：

“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类，那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么，而且根本不需要解释为什么要用元类。” —— Python界的领袖 Tim Peters