Python之面向对象

目录

概述

创建类和对象

面向对象三大特性（封装、继承、多态）

  • 封装
  • 继承  （继承、多继承、super()、派生、组合、抽象类接口）
  • 多态

类的成员

高级用法

概述

  • 面向过程：根据业务逻辑从上到下写垒代码
  • 函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可
  • 面向对象：对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”
while True：
    if cpu利用率 > 90%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接
 
    if 硬盘使用空间 > 90%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接
 
    if 内存占用 > 80%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接
面向过程 复制粘贴
def 发送邮件(内容)
    #发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接
 
while True：
 
    if cpu利用率 > 90%:
        发送邮件('CPU报警')
 
    if 硬盘使用空间 > 90%:
        发送邮件('硬盘报警')
 
    if 内存占用 > 80%:
        发送邮件('内存报警')
函数式

 

创建类和对象

# 创建类
class Foo:
     
    def Bar(self):
        print 'Bar'
 
    def Hello(self, name):
        print('i am %s' %name)
 
# 根据类Foo创建对象obj
obj = Foo()
obj.Bar()            #执行Bar方法
obj.Hello('LBJ') #执行Hello方法　

 

面向对象三大特性（封装、继承、多态）

封装

封装，对于面向对象的封装来说，其实就是使用构造方法将内容封装到 对象 中，然后通过对象直接或者self间接获取被封装的内容

class Foo:
    # 把属性封装到Foo类里
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def detail(self):
        print(self.name)
        print(self.age)


obj1 = Foo('obj1', 18)
print(obj1.name)  # 直接调用obj1对象的name属性
print(obj1.age)  # 直接调用obj1对象的age属性
obj1.detail()  # 间接调用obj1对象的方法  Python默认会将obj1传给self参数，即：obj1.detail(obj1)
封装
class Teacher:
    def __init__(self,name,age):
        # self.__name=name
        # self.__age=age
        self.set_info(name,age)

    def tell_info(self):
        print('姓名:%s,年龄:%s' %(self.__name,self.__age))
    def set_info(self,name,age):
        if not isinstance(name,str):
            raise TypeError('姓名必须是字符串类型')
        if not isinstance(age,int):
            raise TypeError('年龄必须是整型')
        self.__name=name
        self.__age=age


t=Teacher('t1',18)
t.tell_info()

t.set_info('t1',19)
t.tell_info()
封装（对封装的数据提供额外的操作，如数据格式限制）

 

继承

python中类的继承分为：单继承和多继承

class ParentClass1: #定义父类
    pass

class ParentClass2: #定义父类
    pass

class SubClass1(ParentClass1): #单继承，基类是ParentClass1，派生类是SubClass
    pass

class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2): #python支持多继承，用逗号分隔开多个继承的类
    pass

继承

继承，面向对象中的继承和现实生活中的继承相同，即：子可以继承父的内容。

class Animal:

    def eat(self):
        print("%s 吃 " % self.name)

    def drink(self):
        print("%s 喝 " % self.name)

    def shit(self):
        print("%s 拉 " % self.name)

    def pee(self):
        print("%s 撒 " % self.name)


class Cat(Animal):

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.breed = '猫'

    def cry(self):
        print('喵喵叫')


class Dog(Animal):

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.breed = '狗'

    def cry(self):
        print('汪汪叫')


# ######### 执行 #########

c1 = Cat('小白家的小黑猫')
c1.eat()

c2 = Cat('小黑的小白猫')
c2.drink()

d1 = Dog('胖子家的小瘦狗')
d1.eat()
继承实例

 多继承

1、Python的类可以继承多个类，Java和C#中则只能继承一个类

2、Python的类如果继承了多个类，那么其寻找方法的方式有两种，分别是：深度优先和广度优先

  • 当类是经典类时，多继承情况下，会按照深度优先方式查找
  • 当类是新式类时，多继承情况下，会按照广度优先方式查找
1.只有在python2中才分新式类和经典类，python3中统一都是新式类
2.在python2中，没有显式的继承object类的类，以及该类的子类，都是经典类
3.在python2中，显式地声明继承object的类，以及该类的子类，都是新式类
3.在python3中，无论是否继承object，都默认继承object，即python3中所有类均为新式类
#关于新式类与经典类的区别，我们稍后讨论
经典类 与 新式类

 

 

 

经典类多继承
class D(object):

    def bar(self):
        print 'D.bar'


class C(D):

    def bar(self):
        print 'C.bar'


class B(D):

    def bar(self):
        print 'B.bar'


class A(B, C):

    def bar(self):
        print 'A.bar'

a = A()
# 执行bar方法时
# 首先去A类中查找，如果A类中没有，则继续去B类中找，如果B类中么有，则继续去C类中找，如果C类中么有，则继续去D类中找，如果还是未找到，则报错
# 所以，查找顺序：A --> B --> C --> D
# 在上述查找bar方法的过程中，一旦找到，则寻找过程立即中断，便不会再继续找了
a.bar()
新式类多继承

经典类：首先去A类中查找，如果A类中没有，则继续去B类中找，如果B类中么有，则继续去D类中找，如果D类中么有，则继续去C类中找，如果还是未找到，则报错

新式类：首先去A类中查找，如果A类中没有，则继续去B类中找，如果B类中么有，则继续去C类中找，如果C类中么有，则继续去D类中找，如果还是未找到，则报错

注意：在上述查找过程中，一旦找到，则寻找过程立即中断，便不会再继续找了

继承过程中子类调用父类方法,super()

class Vehicle: #定义交通工具类
     Country='China'
     def __init__(self,name,speed,load,power):
         self.name=name
         self.speed=speed
         self.load=load
         self.power=power

     def run(self):
         print('开动啦...')

class Subway(Vehicle): #地铁
    def __init__(self,name,speed,load,power,line):
        #super(Subway,self) 就相当于实例本身 在python3中super()等同于super(Subway,self)
        super().__init__(name,speed,load,power)
        self.line=line

    def run(self):
        print('地铁%s号线欢迎您' %self.line)
        super(Subway,self).run()

class Mobike(Vehicle):#摩拜单车
    pass

line13=Subway('中国地铁','180m/s','1000人/箱','电',13)
line13.run()
super()

派生 

当然子类也可以添加自己新的属性或者在自己这里重新定义这些属性（不会影响到父类），需要注意的是，一旦重新定义了自己的属性且与父类重名，那么调用新增的属性时，就以自己为准了。

class Foo:
    def f1(self):
        print('Foo.f1')

    def f2(self):
        print('Foo.f2')


class Bar(Foo):
    def f1(self):  # 重写了新的方法，以自己为准
        print('Bar.f1')


b=Bar()
b.f1()  # 调用自己的f1
b.f2()  # 调用父类的f2
子类重写属性/方法，以自己为准

继承和组合

软件重用的重要方式除了继承之外还有另外一种方式，即：组合

组合指的是，在一个类中以另外一个类的对象作为数据属性，称为类的组合

>>> class Equip: #武器装备类
...     def fire(self):
...         print('release Fire skill')
... 
>>> class Riven: #英雄Riven的类,一个英雄需要有装备,因而需要组合Equip类
...     camp='Noxus'
...     def __init__(self,nickname):
...         self.nickname=nickname
...         self.equip=Equip() #用Equip类产生一个装备,赋值给实例的equip属性
... 
>>> r1=Riven('锐雯雯')
>>> r1.equip.fire() #可以使用组合的类产生的对象所持有的方法
release Fire skill

组合与继承都是有效地利用已有类的资源的重要方式。但是二者的概念和使用场景皆不同，

1.继承的方式

通过继承建立了派生类与基类之间的关系，它是一种'是'的关系，比如白马是马，人是动物。

当类之间有很多相同的功能，提取这些共同的功能做成基类，用继承比较好，比如老师是人，学生是人

2.组合的方式

用组合的方式建立了类与组合的类之间的关系，它是一种‘有’的关系,比如教授有生日，教授教python和linux课程，教授有学生s1、s2、s3...

class People:
    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex

class Course:
    def __init__(self,name,period,price):
        self.name=name
        self.period=period
        self.price=price
    def tell_info(self):
        print('<%s %s %s>' %(self.name,self.period,self.price))

class Teacher(People):
    def __init__(self,name,age,sex,job_title):
        People.__init__(self,name,age,sex)
        self.job_title=job_title
        self.course=[]
        self.students=[]


class Student(People):
    def __init__(self,name,age,sex):
        People.__init__(self,name,age,sex)
        self.course=[]


egon=Teacher('egon',18,'male','沙河霸道金牌讲师')
s1=Student('牛榴弹',18,'female')

python=Course('python','3mons',3000.0)
linux=Course('python','3mons',3000.0)

#为老师egon和学生s1添加课程
egon.course.append(python)
egon.course.append(linux)
s1.course.append(python)

#为老师egon添加学生s1
egon.students.append(s1)


#使用
for obj in egon.course:
    obj.tell_info()
例子：继承与组合

当类之间有显著不同，并且较小的类是较大的类所需要的组件时，用组合比较好

继承之接口与抽象类

class Interface:#定义接口Interface类来模仿接口的概念，python中压根就没有interface关键字来定义一个接口。
    def read(self): #定接口函数read
        pass

    def write(self): #定义接口函数write
        pass


class Txt(Interface): #文本，具体实现read和write
    def read(self):
        print('文本数据的读取方法')

    def write(self):
        print('文本数据的读取方法')

class Sata(Interface): #磁盘，具体实现read和write
    def read(self):
        print('硬盘数据的读取方法')

    def write(self):
        print('硬盘数据的读取方法')

class Process(Interface):
    def read(self):
        print('进程数据的读取方法')

    def write(self):
        print('进程数据的读取方法')
接口（简单继承，子类完全可以不定义父类方法）
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
#一切皆文件
import abc #利用abc模块实现抽象类

class All_file(metaclass=abc.ABCMeta):
    all_type='file'
    @abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
    def read(self):
        '子类必须定义读功能'
        pass

    @abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
    def write(self):
        '子类必须定义写功能'
        pass

# class Txt(All_file):
#     pass
#
# t1=Txt() #报错,子类没有定义抽象方法

class Txt(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('文本数据的读取方法')

    def write(self):
        print('文本数据的读取方法')

class Sata(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('硬盘数据的读取方法')

    def write(self):
        print('硬盘数据的读取方法')

class Process(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('进程数据的读取方法')

    def write(self):
        print('进程数据的读取方法')

wenbenwenjian=Txt()

yingpanwenjian=Sata()

jinchengwenjian=Process()

#这样大家都是被归一化了,也就是一切皆文件的思想
wenbenwenjian.read()
yingpanwenjian.write()
jinchengwenjian.read()

print(wenbenwenjian.all_type)
print(yingpanwenjian.all_type)
print(jinchengwenjian.all_type)
接口（抽象类继承，子类必须重新定义父类方法）

抽象类的本质还是类，指的是一组类的相似性，包括数据属性（如all_type）和函数属性（如read、write），而接口只强调函数属性的相似性。

抽象类是一个介于类和接口直接的一个概念，同时具备类和接口的部分特性，可以用来实现归一化设计 

 

多态

多态指的是一类事物有多种形态。

import abc
class Animal(metaclass=abc.ABCMeta): #同一类事物:动物
    @abc.abstractmethod
    def talk(self):
        pass

class People(Animal): #动物的形态之一:人
    def talk(self):
        print('say hello')

class Dog(Animal): #动物的形态之二:狗
    def talk(self):
        print('say wangwang')

class Pig(Animal): #动物的形态之三:猪
    def talk(self):
        print('say aoao')
动物有多种形态：人，狗，猪
import abc
class File(metaclass=abc.ABCMeta): #同一类事物:文件
    @abc.abstractmethod
    def click(self):
        pass

class Text(File): #文件的形态之一:文本文件
    def click(self):
        print('open file')

class ExeFile(File): #文件的形态之二:可执行文件
    def click(self):
        print('execute file')
文件有多种形态：文本文件，可执行文件
# Python崇尚鸭子类型，即‘如果看起来像、叫声像而且走起路来像鸭子，那么它就是鸭子’
#二者都像鸭子,二者看起来都像文件,因而就可以当文件一样去用
class TxtFile:
    def read(self):
        pass

    def write(self):
        pass

class DiskFile:
    def read(self):
        pass
    def write(self):
        pass
鸭子模型

 

类的成员

字段（实例字段、类字段）

字段包括：普通字段和静态字段，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，

  • 普通字段属于对象，在每个对象中都要保存一份
  • 静态字段属于类，在内存中只保存一份
  • 应用场景： 通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段
class Province:

    # 类字段，也称静态字段
    country = '中国'

    def __init__(self, name):

        # 实例字段，也称普通字段
        self.name = name


# 直接访问实例字段
obj = Province('河北省')
print(obj.name)

# 直接访问类字段
print(Province.country)

 

方法（普通方法、@classmethod、@staticmethod）

方法包括：普通方法、类方法和静态方法，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：属于绑定方法，绑定给对象；由对象调用，类调用时需传入对象作第一参数；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；
  • 类方法：属于绑定方法，绑定给类；@classmethod，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；
  • 静态方法：属于非绑定方法；@staticmethod，由类或对象调用；无默认参数；
class Foo:

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def ord_func(self):
        """ 定义普通方法，至少有一个self参数 """

        # print self.name
        print('普通方法')

    @classmethod
    def class_func(cls):
        """ 定义类方法，至少有一个cls参数 """

        print('类方法')

    @staticmethod
    def static_func():
        """ 定义静态方法 ，无默认参数"""

        print('静态方法')


# 调用普通方法
f = Foo("test")
f.ord_func()

# 调用类方法
Foo.class_func()

# 调用静态方法
Foo.static_func()
普通方法、类方法、静态方法的定义
HOST='127.0.0.1'
PORT=3306

# ===================================================================================
class MySQL:
    def __init__(self,host,port):
        self.host=host
        self.port=port

    @staticmethod
    def from_conf():
        return MySQL(HOST,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 'MySQL的__str__'

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："MySQL的__str__"


# ===================================================================================
class MySQL:
    def __init__(self,host,port):
        self.host=host
        self.port=port

    # @staticmethod
    # def from_conf():
    #     return MySQL(HOST,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(HOST,PORT)

    def __str__(self):
        return 'MySQL的__str__'

class Mariadb(MySQL):
    def __str__(self):
        return '<%s:%s>' %(self.host,self.port)

m=Mariadb.from_conf()
print(m) # 触发Mariadb.__str__,"<127.0.0.1:3306>"
classmethod 和 staticmethod
"""
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
"""
#settings.py内容
'''
HOST='127.0.0.1'
PORT=3306
DB_PATH=r'E:\CMS\aaa\db'
'''
import settings
import uuid
import pickle
import os
class MySQL:
    def __init__(self,host,port):
        self.id=self.create_id()
        self.host=host
        self.port=port

    def save(self):
        if not self.is_exists:
            raise PermissionError('对象已存在')
        file_path=r'%s%s%s' %(settings.DB_PATH,os.sep,self.id)
        pickle.dump(self,open(file_path,'wb'))

    @property
    def is_exists(self):
        tag=True
        files=os.listdir(settings.DB_PATH)
        for file in files:
            file_abspath=r'%s%s%s' %(settings.DB_PATH,os.sep,file)
            obj=pickle.load(open(file_abspath,'rb'))
            if self.host == obj.host and self.port == obj.port:
                tag=False
                break
        return tag
    @staticmethod
    def get_obj_by_id(id):
        file_abspath = r'%s%s%s' % (settings.DB_PATH, os.sep, id)
        return pickle.load(open(file_abspath,'rb'))

    @staticmethod
    def create_id():
        return str(uuid.uuid1())

    @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.save()

conn1=MySQL('127.0.0.1',3306)
conn1.save() #抛出异常PermissionError: 对象已存在


obj=MySQL.get_obj_by_id('7e6c5ec0-7e9f-11e7-9acc-408d5c2f84ca')
print(obj.host)
练习1
class Date:
    def __init__(self,year,month,day):
        self.year=year
        self.month=month
        self.day=day
    @staticmethod
    def now(): #用Date.now()的形式去产生实例,该实例用的是当前时间
        t=time.localtime() #获取结构化的时间格式
        return Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) #新建实例并且返回
    @staticmethod
    def tomorrow():#用Date.tomorrow()的形式去产生实例,该实例用的是明天的时间
        t=time.localtime(time.time()+86400)
        return Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday)

a=Date('1987',11,27) #自己定义时间
b=Date.now() #采用当前时间
c=Date.tomorrow() #采用明天的时间

print(a.year,a.month,a.day)
print(b.year,b.month,b.day)
print(c.year,c.month,c.day)


#分割线==============================
import time
class Date:
    def __init__(self,year,month,day):
        self.year=year
        self.month=month
        self.day=day
    @staticmethod
    def now():
        t=time.localtime()
        return Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday)

class EuroDate(Date):
    def __str__(self):
        return 'year:%s month:%s day:%s' %(self.year,self.month,self.day)

e=EuroDate.now()
print(e) #我们的意图是想触发EuroDate.__str__,但是结果为
'''
输出结果:
<__main__.Date object at 0x1013f9d68>
'''
因为e就是用Date类产生的,所以根本不会触发EuroDate.__str__,解决方法就是用classmethod

import time
class Date:
    def __init__(self,year,month,day):
        self.year=year
        self.month=month
        self.day=day
    # @staticmethod
    # def now():
    #     t=time.localtime()
    #     return Date(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday)

    @classmethod #改成类方法
    def now(cls):
        t=time.localtime()
        return cls(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday) #哪个类来调用,即用哪个类cls来实例化

class EuroDate(Date):
    def __str__(self):
        return 'year:%s month:%s day:%s' %(self.year,self.month,self.day)

e=EuroDate.now()
print(e) #我们的意图是想触发EuroDate.__str__,此时e就是由EuroDate产生的,所以会如我们所愿
'''
输出结果:
year:2017 month:3 day:3
'''
练习2

 

属性（@property）

属性的介绍

Python中的属性其实是普通方法的变种。

对于属性，有以下三个知识点：

  • 属性的基本使用
  • 属性的两种定义方式
"""
由属性的定义和调用要注意一下几点：

定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
定义时，属性仅有一个self参数
调用时，无需括号
           方法：foo_obj.func()
           属性：foo_obj.prop
"""
# ############### 定义 ###############
class Foo:

    def func(self):
        pass

    # 定义属性
    @property
    def prop(self):
        return "@property"
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()

foo_obj.func()
foo_obj.prop   #调用属性
属性的使用
"""
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
@property的实例使用--分页

属性的定义

属性的两种定义方式：

  • 装饰器 即：在方法上应用装饰器
  • 静态字段 即：在类中定义值为property对象的静态字段
注：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
      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

由于新式类中具有三种访问方式，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
# ############### 定义 ###############
class Goods(object):

    @property
    def price(self):
        print('@property')

    @price.setter
    def price(self, value):
        print('@price.setter')

    @price.deleter
    def price(self):
        print('@price.deleter')

# ############### 调用 ###############
obj = Goods()

obj.price          # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值

obj.price = 123    # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将  123 赋值给方法的参数

del obj.price      # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
装饰器：@property、@property.setter、@property.deleter定义
class Goods(object):

    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.deltter
    def price(self, value):
        del self.original_price

obj = Goods()
obj.price         # 获取商品价格
obj.price = 200   # 修改商品原价
del obj.price     # 删除商品原价
装饰器：@property、@property.setter、@property.deleter实例
"""
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.属性 时自动触发执行方法
第二个参数是方法名，调用 对象.属性 ＝ XXX 时自动触发执行方法
第三个参数是方法名，调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
第四个参数是字符串，调用 对象.属性.__doc__ ，此参数是该属性的描述信息
"""

class Foo：

    def get_bar(self):
        return 'wupeiqi'

    # *必须两个参数
    def set_bar(self, value): 
        return return 'set value' + value

    def del_bar(self):
        return 'wupeiqi'

    BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')

obj = Foo()

obj.BAR              # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar
obj.BAR = "alex"     # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入
del Foo.BAR          # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法
obj.BAE.__doc__      # 自动获取第四个参数中设置的值：description...
静态方法property对象
class Goods(object):

    def __init__(self):
        # 原价
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    def get_price(self):
        # 实际价格 = 原价 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    def set_price(self, value):
        self.original_price = value

    def del_price(self, value):
        del self.original_price

    PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')

obj = Goods()
obj.PRICE         # 获取商品价格
obj.PRICE = 200   # 修改商品原价
del obj.PRICE     # 删除商品原价

实例
静态方法property实例
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)

Django源码
静态方法：Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性
#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
@property的一些简单使用

 

公有的和私有的类成员

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
  • 非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名

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:

    name = "公有静态字段"

    def func(self):
        print(C.name)

class D(C):

    def show(self):
        print(C.name)


C.name         # 类访问

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问
公有类字段
class C:

    __name = "公有静态字段"

    def func(self):
        print(C.__name)

class D(C):

    def show(self):
        print(C.__name)


C.__name       # 类访问            ==> 错误

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问     ==> 正确

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问   ==> 错误
私有类字段
class C:

    def __init__(self):
        self.foo = "公有字段"

    def func(self):
        print(self.foo) # 类内部访问

class D(C):

    def show(self):
        print(self.foo)  # 派生类中访问

obj = C()

obj.foo  # 通过对象访问
obj.func()  # 类内部访问

obj_son = D();
obj_son.show()  # 派生类中访问
公有实例字段
class C:

    def __init__(self):
        self.__foo = "私有字段"

    def func(self):
        print(self.foo)  # 类内部访问

class D(C):

    def show(self):
        print(self.foo)  # 派生类中访问

obj = C()

obj.__foo  # 通过对象访问    ==> 错误
obj.func()  # 类内部访问        ==> 正确

obj_son = D();
obj_son.show()  # 派生类中访问  ==> 错误
私有实例字段
class A:
    __N=0 #类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的数据属性设置成私有的如__N,会变形为_A__N
    def __init__(self):
        self.__X=10 #变形为self._A__X
    def __foo(self): #变形为_A__foo
        print('from A')
    def bar(self):
        self.__foo() #只有在类内部才可以通过__foo的形式访问到.

# A._A__N是可以访问到的，




#把fa定义成私有的，即__fa
class A:
    def __fa(self): #在定义时就变形为_A__fa
        print('from A')
    def test(self):
        self.__fa() #只会与自己所在的类为准,即调用_A__fa

class B(A):
    def __fa(self):  # _B__fa，因此不会与A冲突
        print('from B')

b=B()
b.test()
手动使用私有成员_X__xxx

 

高级用法

一些常用的属性

类名.__name__# 类的名字(字符串)
类名.__doc__# 类的文档字符串
类名.__base__# 类的第一个父类(在讲继承时会讲)
类名.__bases__# 类所有父类构成的元组(在讲继承时会讲)
类名.__dict__# 类的字典属性
类名.__module__# 类定义所在的模块
类名.mro()或__mro__  # 类的祖宗

实例对象.__class__# 实例对应的类(仅新式类中)
"""
类名.__name__# 类的名字(字符串)
类名.__doc__# 类的文档字符串
类名.__base__# 类的第一个父类(在讲继承时会讲)
类名.__bases__# 类所有父类构成的元组(在讲继承时会讲)
类名.__dict__# 类的字典属性
类名.__module__# 类定义所在的模块
类名.mro()或__mro__  # 类的祖宗

实例对象.__class__# 实例对应的类(仅新式类中)
"""



class P1(object):
    pass
class P2(P1):
    pass

class P3(P2):
    pass
class P4(P3):
    pass
class P5(P2):
    pass

class P6():
    pass

class People(P5,P4):
    """this is __doc__"""

    country = 'China'

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def talk(self):
        print('%s is talking' % self.name)



p = People("tom",18)

print(People.__name__)  # People
print(People.__doc__)  # this is __doc__
print(People.__base__)  # <class '__main__.P5'>
print(People.__bases__)  # (<class '__main__.P5'>, <class '__main__.P4'>)
print(People.__dict__)  # {'__module__': '__main__', '__doc__': 'this is __doc__', '__name__': 'People', 'country': 'China', '__init__': <function People.__init__ at 0x04EF0780>, 'talk': <function People.talk at 0x04EF06F0>}
print(People.__module__)  # __main__
print(People.mro())  # [<class '__main__.People'>, <class '__main__.P5'>, <class '__main__.P4'>, <class '__main__.P3'>, <class '__main__.P2'>, <class '__main__.P1'>, <class 'object'>]

print(p.__class__)  # <class '__main__.People'>
一些常用的属性

isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)

class Foo(object):
    pass

obj = Foo()

isinstance(obj, Foo)  # True
isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象
class Foo(object):
    pass
 
class Bar(Foo):
    pass
 
issubclass(Bar, Foo)
issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类

反射hasattr/getattr/setattr/delattr

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）

# 判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
def hasattr(*args, **kwargs):  # real signature unknown
    """
    Return whether the object has an attribute with the given name.

    This is done by calling getattr(obj, name) and catching AttributeError.
    """
    pass

# 获取object里名为name的属性/方法
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

# 设置对象x里y属性的值为v
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

# 删除对象x的y属性
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
hasattr/getattr/setattr/delattr定义
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__)
hasattr/getattr/setattr/delattr使用示例
#!/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')
res = getattr(this_module, 's2')
res()
反射当前模块成员

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')
module_test.py（其他模块）
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

"""
程序目录：
    module_test.py
    index.py

当前文件：
    index.py
"""

import module_test as obj

# obj.test()

print(hasattr(obj, 'test'))

getattr(obj, 'test')()
导入其他模块，利用反射查找该模块是否存在某个方法

__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
__setattr__,__delattr__,__getattr__

二次加工标准类型(包装)

 包装：python为大家提供了标准数据类型，以及丰富的内置方法，其实在很多场景下我们都需要基于标准数据类型来定制我们自己的数据类型，新增/改写方法，这就用到了我们刚学的继承/派生知识（其他的标准类型均可以通过下面的方式进行二次加工）

class List(list): #继承list所有的属性，也可以派生出自己新的，比如append和mid
    def append(self, p_object):
        ' 派生自己的append：加上类型检查'
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        super().append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        '新增自己的属性'
        index=len(self)//2
        return self[index]

l=List([1,2,3,4])
print(l)
l.append(5)
print(l)
# l.append('1111111') #报错，必须为int类型

print(l.mid)

#其余的方法都继承list的
l.insert(0,-123)
print(l)
l.clear()
print(l)
基于继承，对list进行二次加工
class List(list):
    def __init__(self,item,tag=False):
        super().__init__(item)
        self.tag=tag
    def append(self, p_object):
        if not isinstance(p_object,str):
            raise TypeError
        super().append(p_object)
    def clear(self):
        if not self.tag:
            raise PermissionError
        super().clear()

l=List([1,2,3],False)
print(l)
print(l.tag)

l.append('saf')
print(l)

# l.clear() #异常

l.tag=True
l.clear()
对list的某个方法添加权限控制

授权：授权是包装的一个特性, 包装一个类型通常是对已存在的类型的一些定制,这种做法可以新建,修改或删除原有产品的功能。其它的则保持原样。授权的过程,即是所有更新的功能都是由新类的某部分来处理,但已存在的功能就授权给对象的默认属性。

实现授权的关键点就是覆盖__getattr__方法

import time
class FileHandle:
    def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'):
        self.file=open(filename,mode,encoding=encoding)
    def write(self,line):
        t=time.strftime('%Y-%m-%d %T')
        self.file.write('%s %s' %(t,line))

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.file,item)

f1=FileHandle('b.txt','w+')
f1.write('你好啊')
f1.seek(0)
print(f1.read())
f1.close()
授权示范一
授权示范二
#练习一
class List:
    def __init__(self,seq):
        self.seq=seq

    def append(self, p_object):
        ' 派生自己的append加上类型检查，覆盖原有的append'
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        self.seq.append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        '新增自己的方法'
        index=len(self.seq)//2
        return self.seq[index]

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)

l=List([1,2,3])
print(l)
l.append(4)
print(l)
# l.append('3333333') #报错，必须为int类型

print(l.mid)

#基于授权，获得insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)





#练习二
class List:
    def __init__(self,seq,permission=False):
        self.seq=seq
        self.permission=permission
    def clear(self):
        if not self.permission:
            raise PermissionError('not allow the operation')
        self.seq.clear()

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)
l=List([1,2,3])
# l.clear() #此时没有权限，抛出异常


l.permission=True
print(l)
l.clear()
print(l)

#基于授权，获得insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)
基于授权 对list进行授权练习

__getattribute__

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('执行的是我')
        # return self.__dict__[item]

f1=Foo(10)
print(f1.x)
f1.xxxxxx #不存在的属性访问，触发__getattr__
回顾__getattr__，不存在的属性才会触发__getattr__
class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattribute__(self, item):
        print('不管是否存在,我都会执行')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx
__getattribute__，无论是否存在该属性都会触发__getattribute__
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('执行的是我')
        # return self.__dict__[item]
    def __getattribute__(self, item):
        print('不管是否存在,我都会执行')
        raise AttributeError('哈哈')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx

#当__getattribute__与__getattr__同时存在,只会执行__getattrbute__,除非__getattribute__在执行过程中抛出异常AttributeError
__getattr__ 和 __getattribute__同时出现，__getattribute__是无条件执行的

__getattribute__的一些使用

class C(object):
    a = 'abc'
    def __init__(self,name):
        self.name = name

    def __getattribute__(self, *args, **kwargs):
        print("__getattribute__() is called")
        return object.__getattribute__(self, *args, **kwargs)

    def test(self):
        print("test")

if __name__ == '__main__':
    c = C("Tom")

    print(c.name)
    print(c.a)
    c.test()
在获取元素的同时添加一下额外的操作
class C(object):
    a = 'abc'
    def __getattribute__(self, *args, **kwargs):
        print("__getattribute__")
        raise AttributeError

    def __getattr__(self,item):
        print("__getattr__")
        

if __name__ == '__main__':
    c = C()

    print(c.foo)
    print(c.a)
在__getattribute__触发AttributeError，从而触发__getattr__
class C(object):
    a = 'abc'
    def __getattribute__(self, *args, **kwargs):
        print("__getattribute__")
        if args[0] == 'a':
            return object.__getattribute__(self, *args, **kwargs)
        else:
            print("除了上面的那些属性，其余的均返回func方法")
            return object.__getattribute__(self,'func')()
    def func(self):
        print("do something")
        return "hello"
if __name__ == '__main__':
    c = C()

    print(c.a)
    c.xxx
    c.yyy

    #print c.a
使用__getattribute__控制只允许某些属性/方法可以使用，其他的均返回固定的属性/方法

描述符(__get__,__set__,__delete__)

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
定义一个描述符

描述符是干什么的

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
描述符类产生的实例进行属性操作并不会触发三个方法的执行
#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__)
把描述符的类放在目标类中作代理，进行get/set/del会触发

数据描述符 和 非数据描述符

# 数据描述符:至少实现了__get__()和__set__()
class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')

# 非数据描述符:没有实现__set__()
class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
数据描述符 和 非数据描述符

类属性的优先级（涉及描述符）

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__()，因为重新定义了类属性，覆盖了描述符
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
'''

# 类属性>数据描述符
类属性>数据描述符
#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)
print(p1.name)  # None，描述符优先
#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
数据描述符>实例属性
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__'))  # False
print(hasattr(Foo.func,'__get__'))  # True
print(hasattr(Foo.func,'__delete__'))  # False
#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()
实例属性>非数据描述符
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'
再次验证：实例属性>非数据描述符
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
# 找不到了当然是来找我啦 xxxxxxxxxxx
非数据描述符>找不到

描述符使用

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('tom',18,3000)

#调用
print(p1.__dict__)
p1.name

#赋值
print(p1.__dict__)
p1.name='lily'
print(p1.__dict__)

#删除
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__)

# 牛刀小试
"""
set---> <__main__.People object at 0x05508D70> tom
{'name': 'tom', 'age': 18, 'salary': 3000}
get---> <__main__.People object at 0x05508D70> <class '__main__.People'>
{'name': 'tom', 'age': 18, 'salary': 3000}
set---> <__main__.People object at 0x05508D70> lily
{'name': 'lily', 'age': 18, 'salary': 3000}
{'name': 'lily', 'age': 18, 'salary': 3000}
delete---> <__main__.People object at 0x05508D70>
{'age': 18, 'salary': 3000}
"""


# 小试牛刀  使用描述符为对象属性增加效果
小试牛刀 使用描述符为实例对象属性增加效果
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

"""
get---> None <class '__main__.People'>
<__main__.Str object at 0x04BC8D90>
"""
拔刀相助 类调用描述符属性
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


"""
set---> <__main__.People object at 0x059F8510> 123
Traceback (most recent call last):
  File "D:/Python相关/项目/interview/test.py", line 28, in <module>
    p1=People(123,18,3333.3)#传入的name因不是字符串类型而抛出异常
  File "D:/Python相关/项目/interview/test.py", line 24, in __init__
    self.name=name
  File "D:/Python相关/项目/interview/test.py", line 14, in __set__
    raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
TypeError: Expected <class 'str'>
"""
磨刀霍霍 控制__set__中value的type
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('age',int)
    salary=Typed('salary',float)
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People("p1",18,3333.3)
p2=People('p2',18,3333.3)
p3=People('p3',18,3333.3)

print(p1.name,p1.age,p1.salary)
大刀阔斧 多个类属性使用描述符

终极，使用类的装饰器在类里使用描述符，避免上面那样一个一个定义

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('tom',18,3333.3)
前言：类的装饰器:无参
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('tom',18,3333.3)
前言：类的装饰器:有参
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)
终极

利用描述符自制property/classmethod/staticmethod

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
自己做一个@property
class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            print('--->')
            value=self.func(instance)
            setattr(instance,self.func.__name__,value) #计算一次就缓存到实例的属性字典中
            return value

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于'定义了一个类属性,即描述符'
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) #先从自己的属性字典找,没有再去类的中找,然后出发了area的__get__方法
# 1
r1.width = 2
r1.length = 3
print(r1.area) #先从自己的属性字典找,找到了,是上次计算的结果,这样就不用每执行一次都去计算
# 1
print(r1.__dict__)
# {'name': 'alex', 'width': 2, 'length': 3, 'area': 1}


# property实现实现延迟计算功能，计算结果缓存到__dict__
property实现实现延迟计算功能，计算结果缓存到__dict__，由于使用非数据描述符，实例属性优先，因此从__dict__取数据
#缓存不起来了

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            value=self.func(instance)
            instance.__dict__[self.func.__name__]=value
            return value
        # return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情
    def __set__(self, instance, value):
        print('hahahahahah')

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

print(Room.__dict__)
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
print(r1.area) 
print(r1.area)

r1.width = 2
r1.length = 3
print(r1.area) #缓存功能失效,每次都去找描述符了,为何,因为描述符实现了set方法,它由非数据描述符变成了数据描述符,数据描述符比实例属性有更高的优先级,因而所有的属性操作都去找描述符了
property实现实现延迟计算功能，由于使用数据描述符（比实例属性优先）每次调用都是先调用描述符，计算结果缓存到__dict__但没用途
class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback():
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(owner)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls):
        print('你好啊,帅哥 %s' %cls.name)

People.say_hi()

p1=People()
p1.say_hi()
#疑问,类方法如果有参数呢,好说,好说

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(owner,*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls,msg):
        print('你好啊,帅哥 %s %s' %(cls.name,msg))

People.say_hi('你是那偷心的贼')

p1=People()
p1.say_hi('你是那偷心的贼')
自己做一个@classmethod
class StaticMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    @StaticMethod# say_hi=StaticMethod(say_hi)
    def say_hi(x,y,z):
        print('------>',x,y,z)

People.say_hi(1,2,3)

p1=People()
p1.say_hi(4,5,6)
自己做一个@staticmethod

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.

__setitem__,__getitem,__delitem__

可记忆为dict里有items这个方法，因此操作起来像操作dict。

class Foo:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __getitem__(self, item):
        print(self.__dict__[item])

    def __setitem__(self, key, value):
        self.__dict__[key]=value
    def __delitem__(self, key):
        print('del obj[key]时,我执行')
        self.__dict__.pop(key)
    def __delattr__(self, item):
        print('del obj.key时,我执行')
        self.__dict__.pop(item)

f1=Foo('sb')
f1['age']=18
f1['age1']=19
del f1.age1
del f1['age']
f1['name']='alex'
print(f1.__dict__)
__setitem__,__getitem,__delitem__（可记忆为dict里有items这个方法，因此操作起来像操作dict）

实战

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import uuid
import json
from flask.sessions import SessionInterface
from flask.sessions import SessionMixin
from itsdangerous import Signer, BadSignature, want_bytes


class MySession(dict, SessionMixin):
    def __init__(self, initial=None, sid=None):
        self.sid = sid
        self.initial = initial
        super(MySession, self).__init__(initial or ())


    def __setitem__(self, key, value):
        super(MySession, self).__setitem__(key, value)

    def __getitem__(self, item):
        return super(MySession, self).__getitem__(item)

    def __delitem__(self, key):
        super(MySession, self).__delitem__(key)



class MySessionInterface(SessionInterface):
    session_class = MySession
    container = {}

    def __init__(self):
        import redis
        self.redis = redis.Redis()

    def _generate_sid(self):
        return str(uuid.uuid4())

    def _get_signer(self, app):
        if not app.secret_key:
            return None
        return Signer(app.secret_key, salt='flask-session',
                      key_derivation='hmac')

    def open_session(self, app, request):
        """
        程序刚启动时执行，需要返回一个session对象
        """
        sid = request.cookies.get(app.session_cookie_name)
        if not sid:
            sid = self._generate_sid()
            return self.session_class(sid=sid)

        signer = self._get_signer(app)
        try:
            sid_as_bytes = signer.unsign(sid)
            sid = sid_as_bytes.decode()
        except BadSignature:
            sid = self._generate_sid()
            return self.session_class(sid=sid)

        # session保存在redis中
        # val = self.redis.get(sid)
        # session保存在内存中
        val = self.container.get(sid)

        if val is not None:
            try:
                data = json.loads(val)
                return self.session_class(data, sid=sid)
            except:
                return self.session_class(sid=sid)
        return self.session_class(sid=sid)

    def save_session(self, app, session, response):
        """
        程序结束前执行，可以保存session中所有的值
        如：
            保存到resit
            写入到用户cookie
        """
        domain = self.get_cookie_domain(app)
        path = self.get_cookie_path(app)
        httponly = self.get_cookie_httponly(app)
        secure = self.get_cookie_secure(app)
        expires = self.get_expiration_time(app, session)

        val = json.dumps(dict(session))

        # session保存在redis中
        # self.redis.setex(name=session.sid, value=val, time=app.permanent_session_lifetime)
        # session保存在内存中
        self.container.setdefault(session.sid, val)

        session_id = self._get_signer(app).sign(want_bytes(session.sid))

        response.set_cookie(app.session_cookie_name, session_id,
                            expires=expires, httponly=httponly,
                            domain=domain, path=path, secure=secure)

# =========================================

app.secret_key = 'A0Zr98j/3yX R~XHH!jmN]LWX/,?RT'
app.session_interface = MySessionInterface()
自定义session

__getslice__、__setslice__、__delslice__

#!/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__
该三个方法用于分片操作，如：列表

__str__,__repr__,

改变对象的字符串显示__str__,__repr__

class School:
    def __init__(self,name,addr,type):
        self.name=name
        self.addr=addr
        self.type=type

    def __str__(self):
        return '__str__:(%s,%s)' %(self.name,self.addr)
    
    def __repr__(self):
        return '__repr__:School(%s,%s)' %(self.name,self.addr)


s = School("北京大学","五道口","本科")

print('from str: ',str(s))
print('from repr: ',repr(s))

print(s)
print([s])
__str__,__repr__

__format__

自定制格式化字符串__format__

#_*_coding:utf-8_*_
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 __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')

'''
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'))
print(format(s1))
__format__实例
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))

自定义format练习
__format__练习

__slots__

'''
1.__slots__是什么:是一个类变量,变量值可以是列表,元祖,或者可迭代对象,也可以是一个字符串(意味着所有实例只有一个数据属性)
2.引子:使用点来访问属性本质就是在访问类或者对象的__dict__属性字典(类的字典是共享的,而每个实例的是独立的)
3.为何使用__slots__:字典会占用大量内存,如果你有一个属性很少的类,但是有很多实例,为了节省内存可以使用__slots__取代实例的__dict__
当你定义__slots__后,__slots__就会为实例使用一种更加紧凑的内部表示。实例通过一个很小的固定大小的数组来构建,而不是为每个实例定义一个
字典,这跟元组或列表很类似。在__slots__中列出的属性名在内部被映射到这个数组的指定小标上。使用__slots__一个不好的地方就是我们不能再给
实例添加新的属性了,只能使用在__slots__中定义的那些属性名。
4.注意事项:__slots__的很多特性都依赖于普通的基于字典的实现。另外,定义了__slots__后的类不再 支持一些普通类特性了,比如多继承。大多数情况下,你应该
只在那些经常被使用到 的用作数据结构的类上定义__slots__比如在程序中需要创建某个类的几百万个实例对象 。
关于__slots__的一个常见误区是它可以作为一个封装工具来防止用户给实例增加新的属性。尽管使用__slots__可以达到这样的目的,但是这个并不是它的初衷。           更多的是用来作为一个内存优化工具。

'''
class Foo:
    __slots__='x'


f1=Foo()
f1.x=1
f1.y=2#报错
print(f1.__slots__) #f1不再有__dict__

class Bar:
    __slots__=['x','y']
    
n=Bar()
n.x,n.y=1,2
n.z=3#报错

__slots__使用
__slots__使用，实例obj只允许使用__slots__里面的元素
class Foo:
    __slots__=['name','age']

f1=Foo()
f1.name='alex'
f1.age=18
print(f1.__slots__)

f2=Foo()
f2.name='egon'
f2.age=19
print(f2.__slots__)

# print(f1.__dict__)  # 报错
# print(f2.__dict__)  # 报错

print(Foo.__dict__)
#f1与f2都没有属性字典__dict__了,统一归__slots__管,节省内存
配置了__slots__的类，实例obj只允许使用__slots__里面的元素，连__dict__等都没有，只有类有。

__next__和__iter__实现迭代器协议

#_*_coding:utf-8_*_

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.x+=1
        return self.x

f=Foo(3)
for i in f:
    print(i)
简单示例
class Foo:
    def __init__(self,start,stop):
        self.num=start
        self.stop=stop
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.num >= self.stop:
            raise StopIteration
        n=self.num
        self.num+=1
        return n

f=Foo(1,5)
from collections import Iterable,Iterator
print(isinstance(f,Iterator))

for i in Foo(1,5):
    print(i)
简单示例2
class Range:
    def __init__(self,n,stop,step):
        self.n=n
        self.stop=stop
        self.step=step

    def __next__(self):
        if self.n >= self.stop:
            raise StopIteration
        x=self.n
        self.n+=self.step
        return x

    def __iter__(self):
        return self

for i in Range(1,7,3): #
    print(i)
简单模拟range，加上步长
class Fib:
    def __init__(self):
        self._a=0
        self._b=1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self._a,self._b=self._b,self._a + self._b
        return self._a

f1=Fib()

print(f1.__next__())
print(next(f1))
print(next(f1))

for i in f1:
    if i > 100:
        break
    print('%s ' %i,end='')
斐波那契数列

__doc__

class Foo:
    '我是描述信息'
    pass

class Bar(Foo):
    pass

print(Foo.__doc__)
print(Bar.__doc__) #该属性无法继承给子类
类的描述信息，无法被继承

__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'
lib/aa.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
index.py

__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
------->
手动del，触发__del__
class Foo:

    def __del__(self):
        print('执行我啦')

f1=Foo()
# del f1
print('------->')

#输出结果
------->
执行我啦

# 这是因为最后系统自动删除，最后才触发的__del__
系统最后回收资源，触发__del__

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
f文件处理，f.close，del f

__enter__和__exit__

我们知道在操作文件对象的时候可以这么写

with open('a.txt') as f:
　　'代码块'

上述叫做上下文管理协议，即with语句，为了让一个对象兼容with语句，必须在这个对象的类中声明__enter__和__exit__方法

使用

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')
        # return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代码块执行完毕时执行我啊')


with Open('a.txt') as f:
    print('=====>执行代码块')
    # print(f,f.name)
上下文管理协议，带__enter__,__exit__
class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代码块执行完毕时执行我啊')
        print(exc_type)
        print(exc_val)
        print(exc_tb)



with Open('a.txt') as f:
    print('=====>执行代码块')
    raise AttributeError('***着火啦,救火啊***')
print('0'*100) #------------------------------->不会执行

# print(exc_type)  # <class 'AttributeError'>
# print(exc_val)  # ***着火啦,救火啊***
# print(exc_tb)  # <traceback object at 0x093967B0>
__exit__()中的三个参数分别代表异常类型，异常值和追溯信息,with语句中代码块出现异常，则with后的代码都无法执行
class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代码块执行完毕时执行我啊')
        print(exc_type)
        print(exc_val)
        print(exc_tb)
        return True



with Open('a.txt') as f:
    print('=====>执行代码块')
    raise AttributeError('***着火啦,救火啊***')
print('0'*100) #------------------------------->会执行
__exit__带返回值True，则异常会清空，代码继续执行
class Open:
    def __init__(self,filepath,mode='r',encoding='utf-8'):
        self.filepath=filepath
        self.mode=mode
        self.encoding=encoding

    def __enter__(self):
        # print('enter')
        self.f=open(self.filepath,mode=self.mode,encoding=self.encoding)
        return self.f

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        # print('exit')
        self.f.close()
        return True 
    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.f,item)

with Open('a.txt','w') as f:
    print(f)
    f.write('aaaaaa')
    f.wasdf #抛出异常，交给__exit__处理
练习：模拟Open
用途或者说好处：

1.使用with语句的目的就是把代码块放入with中执行，with结束后，自动完成清理工作，无须手动干预

2.在需要管理一些资源比如文件，网络连接和锁的编程环境中，可以在__exit__中定制自动释放资源的机制，你无须再去关系这个问题，这将大有用处

__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):
        pass
    
    def __call__(self, *args, **kwargs):

        print('__call__')


obj = Foo() # 执行 __init__
obj()       # 执行 __call__
__call__

用type创建类

class Foo(object):
    pass


f = Foo()

print(type(f))  # <class '__main__.Foo'>
print(type(Foo))  # <class 'type'>
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
class Foo(object):
 
    def func(self):
        print 'hello wupeiqi'
类创建的普通方法
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
类创建的 特殊方式（type类的构造函数）

 

metaclass

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。

 1 class MyType(type):
 2     def __init__(self, class_name, class_bases, class_dic):
 3         if not class_name.istitle():
 4             raise TypeError("类名首字母必须为大写")
 5         super(MyType, self).__init__(class_name, class_bases, class_dic)
 6 
 7 
 8     def __call__(self,*args,**kwargs):
 9         obj = self.__new__(self,*args,**kwargs)  # 这里就是为什么创建类是先执行__new__,再执行__init__的原因
10         self.__init__(obj,*args,**kwargs)
11         return obj
12 
13 
14 class Foo(metaclass=MyType):
15 
16     def __init__(self, name, age):
17         self.age = age
18         self.name = name
19 
20 
21 f = Foo("tom",18)
22 print(f)  # <__main__.Foo object at 0x054F8E30>
23 print(f.__dict__)  # {'age': 18, 'name': 'tom'}
24 print(Foo.__dict__)  # {'__module__': '__main__', '__init__': <function Foo.__init__ at 0x058D06A8>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>, '__doc__': None}
25 print(Foo.__bases__)  # (<class 'object'>,)
26 
27 print("############################################################")
28 def test(self,name,age):
29     self.name = name
30     self.age = age
31 
32 G = MyType("Goo",tuple(),{"__init__":test})  # <__main__.Foo object at 0x057B85D0>
33 print(G)  # <class '__main__.Goo'>
34 print(G.__dict__)  # {'__module__': '__main__', '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Goo' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Goo' objects>, '__doc__': None}
35 g = G(name="tom",age=18)
36 print(g.__dict__)  # {'name': 'tom', 'age': 18}
37 print(G.__bases__)  # (<class 'object'>,)
38 
39 
40 # 结论
41 """
42 1、自定义的类Foo是类type的实例化对象
43 2、实例化类Foo，即Foo(*args,**kwargs)，则触发类type的__call__方法
44 3、type的__call__方法里，可看出来为什么实例化类Foo时先执行__new__再执行__init__
45 ####
46 4、使用type(cls_name,cls_bases,cls_dict)创建类时，cls_dict里全部是类属性/方法
47 5、就算cls_bases是空的tuple，该类都是以object为基类的类
48 """
实测
# 结论
"""
1、自定义的类Foo是类type的实例化对象
2、实例化类Foo，即Foo(*args,**kwargs)，则触发类type的__call__方法
3、type的__call__方法里，可看出来为什么实例化类Foo时先执行__new__再执行__init__
####
4、使用type(cls_name,cls_bases,cls_dict)创建类时，cls_dict里全部是类属性/方法
5、就算cls_bases是空的tuple，该类都是以object为基类的类
"""

 

元类创建类的过程：

#步骤一：如果说People=type(类名,类的父类们,类的名称空间)，那么我们定义元类如下，来控制类的创建
class Mymeta(type):  # 继承默认元类的一堆属性
    def __init__(self, class_name, class_bases, class_dic):
        if '__doc__' not in class_dic or not class_dic.get('__doc__').strip():
            raise TypeError('必须为类指定文档注释')

        if not class_name.istitle():
            raise TypeError('类名首字母必须大写')

        super(Mymeta, self).__init__(class_name, class_bases, class_dic)


class People(object, metaclass=Mymeta):
    __doc__ = "根据if '__doc__' not in class_dic or not class_dic.get('__doc__').strip()，必须定义__doc__或类的描述doc"
    country = 'China'

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def talk(self):
        print('%s is talking' % self.name)
元类的__init__控制类的创建
#步骤二：如果我们想控制类实例化的行为，那么需要先储备知识__call__方法的使用
class People(object,metaclass=type):
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(self,args,kwargs)


# 调用类People，并不会出发__call__
obj=People('tom',18)

# 调用对象obj(1,2,3,a=1,b=2,c=3)，才会出发对象的绑定方法obj.__call__(1,2,3,a=1,b=2,c=3)
obj(1,2,3,a=1,b=2,c=3) #打印：<__main__.People object at 0x05483990> (1, 2, 3) {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

#总结：如果说类People是元类type的实例，那么在元类type内肯定也有一个__call__，会在调用People('egon',18)时触发执行，然后返回一个初始化好了的对象obj


#步骤三：自定义元类，控制类的调用（即实例化）的过程
class Mymeta(type): #继承默认元类的一堆属性
    def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
        if not class_name.istitle():
            raise TypeError('类名首字母必须大写')

        super(Mymeta,self).__init__(class_name,class_bases,class_dic)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        #self=People
        print(self,args,kwargs) #<class '__main__.People'> ('tom', 18) {}

        #1、实例化People，产生空对象obj
        obj=object.__new__(self)


        #2、调用People下的函数__init__，初始化obj
        self.__init__(obj,*args,**kwargs)


        #3、返回初始化好了的obj
        return obj

class People(object,metaclass=Mymeta):
    country='China'

    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age

    def talk(self):
        print('%s is talking' %self.name)



obj=People('tom',18)
print(obj.__dict__) #{'name': 'tom', 'age': 18}





#步骤四：
class Mymeta(type): #继承默认元类的一堆属性
    def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
        if not class_name.istitle():
            raise TypeError('类名首字母必须大写')

        super(Mymeta,self).__init__(class_name,class_bases,class_dic)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        #self=People
        print(self,args,kwargs) #<class '__main__.People'> ('tom', 18) {}

        #1、调用self，即People下的函数__new__，在该函数内完成：1、产生空对象obj 2、初始化 3、返回obj
        obj=self.__new__(self,*args,**kwargs)

        #2、一定记得返回obj，因为实例化People(...)取得就是__call__的返回值
        return obj

class People(object,metaclass=Mymeta):
    country='China'

    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age

    def talk(self):
        print('%s is talking' %self.name)


    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        obj=object.__new__(cls)
        cls.__init__(obj,*args,**kwargs)
        return obj


obj=People('tom',18)
print(obj.__dict__) #{'name': 'tom', 'age': 18}
元类的__call__，结合类的__new__，控制类的创建行为
#步骤五：基于元类实现单例模式
# 单例：即单个实例，指的是同一个类实例化多次的结果指向同一个对象，用于节省内存空间
# 如果我们从配置文件中读取配置来进行实例化，在配置相同的情况下，就没必要重复产生对象浪费内存了
#py文件内容如下
HOST='1.1.1.1'
PORT=3306

#方式一:定义一个类方法实现单例模式


class Mysql:
    __instance=None
    def __init__(self,host,port):
        self.host=host
        self.port=port

    @classmethod
    def singleton(cls):
        if not cls.__instance:
            cls.__instance=cls(HOST,PORT)
        return cls.__instance


obj1=Mysql('1.1.1.2',3306)
obj2=Mysql('1.1.1.3',3307)
print(obj1 is obj2) #False

obj3=Mysql.singleton()
obj4=Mysql.singleton()
print(obj3 is obj4) #True



#方式二：定制元类实现单例模式

class Mymeta(type):
    def __init__(self,name,bases,dic): #定义类Mysql时就触发

        # 事先先从配置文件中取配置来造一个Mysql的实例出来
        self.__instance = object.__new__(self)  # 产生对象
        self.__init__(self.__instance, HOST, PORT)  # 初始化对象
        # 上述两步可以合成下面一步
        # self.__instance=super().__call__(*args,**kwargs)


        super().__init__(name,bases,dic)

    def __call__(self, *args, **kwargs): #Mysql(...)时触发
        if args or kwargs: # args或kwargs内有值
            obj=object.__new__(self)
            self.__init__(obj,*args,**kwargs)
            return obj

        return self.__instance




class Mysql(metaclass=Mymeta):
    def __init__(self,host,port):
        self.host=host
        self.port=port



obj1=Mysql() # 没有传值则默认从配置文件中读配置来实例化，所有的实例应该指向一个内存地址
obj2=Mysql()
obj3=Mysql()

print(obj1 is obj2 is obj3)

obj4=Mysql('1.1.1.4',3307)



#方式三:定义一个装饰器实现单例模式

def singleton(cls): #cls=Mysql
    _instance=cls(HOST,PORT)

    def wrapper(*args,**kwargs):
        if args or kwargs:
            obj=cls(*args,**kwargs)
            return obj
        return _instance

    return wrapper


@singleton # Mysql=singleton(Mysql)
class Mysql:
    def __init__(self,host,port):
        self.host=host
        self.port=port

obj1=Mysql()
obj2=Mysql()
obj3=Mysql()
print(obj1 is obj2 is obj3) #True

obj4=Mysql('1.1.1.3',3307)
obj5=Mysql('1.1.1.4',3308)
print(obj3 is obj4) #False
基于元类实现单例模式

 __new__

class Test(object):
    def __init__(self):
        print("__init__")

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("__new__")
        res = object.__new__(cls,*args,**kwargs)
        return res

t = Test()

# 实例化前先运行__new__，在__init__
"""
__new__
__init__
"""
__new__ 类实例化时，先运行__new__，再运行__init__

 

class Singleton(object):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls, "_instance"):
            cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
        return cls._instance


class MyClass(Singleton):
    def __init__(self, name):
            self.name = name

t1 = MyClass("obj1")
t2 = MyClass("obj2")
t3 = MyClass("obj3")
print(id(t1))
print(id(t2))
print(id(t3))

print(t1.name)
print(t2.name)
print(t3.name)

"""
167256688
167256688
167256688
obj3
obj3
obj3
"""
单例模式

 

 

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posted @ 2018-06-19 13:56  fat39  阅读(390)  评论(0)  编辑  收藏  举报