python语法笔记(四)
1、对象的属性
python一切皆对象,每个对象都可能有多个属性。python的属性有一套统一的管理方案。
属性的__dict__系统
对象的属性可能来自于其类定义,叫做类属性;还可能是该对象实例自身定义的属性,叫做对象属性。类属性可能来自类定义自身,也可能根据定义继承而来。
对象的属性存储在对象的__dict__属性中,__dict__是一个词典,键为属性名,值为属性本身。例如:
class Bird(object): feather = True class Chicken(Bird): fly = False def __init__(self, age): self.age = age summer = chicken(2) print Bird.__dict__ print Chicken.__dict__ print summer.__dict__ {'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Bird' objects>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Bird' objects>, 'feather': True, '__doc__': None} {'fly': False, '__module__': '__main__', '__doc__': None, '__init__': <function __init__ at 0x2b91db476d70>} {'age': 2}
可以看出,对类或对象(实际类也是一类对象)调用__dict__方法,只是返回该类或对象新增的属性。如果只有一个对象,而不知道它的类以及其他信息的时候,可以利用__class__属性找到对象的类,然后调用类的__base__属性来查询父类。
可以通过__dict__来获取和设置对象的属性。
summer.__dict__['age'] = 3 print(summer.__dict__['age']) summer.age = 5 print(summer.age)
使用特殊方法__getattr__
可以使用 __getattr__(self, name) 来查询即时生成的属性,当我们查询一个属性的时候,如果通过__dict__方法无法找到该属性,那么python会调用该对象的__getattr__方法。
class bird(object): feather = True class chicken(bird): fly = False def __init__(self, age): self.age = age def __getattr__(self, name): if name == 'adult': if self.age > 1.0: return True else: return False else: raise AttributeError(name) summer = chicken(2) print(summer.adult) summer.age = 0.5 #本身有age属性 print(summer.adult) #本省没有age属性,会调用__getattr__方法 print(summer.male) #本省没有age属性,会调用__getattr__方法,抛出异常 每个特性需要有自己的处理函数,而__getattr__可以将所有的即时生成属性放在同一个函数中处理。__getattr__可以根据函数名区别处理不同的属性。
比如上面我们查询属性名male的时候,raise AttributeError。
python中还有一个__getattribute__特殊方法,用于查询任意属性,而__getattr__只能用来查询不在__dict__系统中的属性。
2、闭包
函数对象作用域
python中函数也是对象,函数对象也有其存活的范围,就是函数对象的作用域。函数对象用def语句定义,函数对象的作用域与def所在的层级相同。比如,在函数A中定义内部函数B,内部函数B只能在定义该函数A内部使用,不能在函数A外部使用。
def line_conf(): def line(x): return 2*x+1 print(line(5)) # within the scope line_conf() print(line(5)) # out of the scope
如果使用lambda定义函数,那么函数对象的作用域与lambda所在的层级相同。
闭包
函数是一个对象,所以可以作为某个函数的返回结果。
def line_conf(): b = 15 def line(x): return 2*x+b return line # return a function object b = 5 my_line = line_conf() print(my_line(5))
line定义的隶属程序块中引用了高层级的变量b,但b信息存在于line的定义之外,成b为line的环境变量。line作为line_conf的返回值时,line中已经包含了b的取值(尽管b并不隶属于line).
一个函数和它的环境变量合在一起就构成了一个闭包。在python中,闭包就是一个包含有环境变量取值的函数对象,环境变量取值被保存在函数对象的__closure__属性中。比如:
def line_conf(): b = 15 def line(x): return 2*x+b return line # return a function object b = 5 my_line = line_conf() print(my_line.__closure__) print(my_line.__closure__[0].cell_contents)
__closure__里包含了一个元组,该元组中的每个元素都是cell类型的对象。
def line_conf(a, b): def line(x): return ax + b return line line1 = line_conf(1, 1) line2 = line_conf(4, 5) print(line1(5), line2(5)) 只需要变换参数a,b,就可以获得不同的直线表达函数。由此,我们可以看到, 闭包也具有提高代码可复用性的作用。
3、装饰器
装饰器是一种高级的python语法,装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。
(1)装饰函数和方法
装饰器经常用于对一些函数添加这些函数需要共同执行的一些操作。
#定义装饰器函数,装饰器名任意 def decorator(F): def new_F(a, b): print("input", a, b) return F(a, b) return new_F #返回一个可调用对象,该可调用对象以函数为参数 # get square sum @decorator #使用装饰器进行装饰,在前面使用 @装饰器名 def square_sum(a, b): return a**2 + b**2 # get square diff @decorator def square_diff(a, b): return a**2 - b**2 print(square_sum(3, 4)) print(square_diff(3, 4)) #使用装饰器的效果等同于,将函数重定义 square_sum = decorator(square_sum) square_sum(3, 4)
(2)含参的装饰器
装饰器允许我们在调用装饰器的时候提供其他参数,比如 @decorator(params..)
#a new wrapper layer def pre_str(pre=''): #old decorator def decorator(F): def newF(a, b): print (pre + 'intput', a, b) return F(a,b) return newF return decorator @pre_str('xxxfjdflsd') #提供装饰器参数 def square_num(a, b): return a**2 + b**2
(3)装饰类
一个装饰器可以接收一个类,并返回一个类,达到加工类的效果。
def decorator(aClass): class newClass(object): def __init__(self, age): self.total_display = 0 self.wrapped = aClass(age) def display(self): self.total_display += 1 print('total display', self.total_display) self.wrapped.display() return newClass @decorator class Bird(object): def __init__(self, age): self.age = age def display(self): print('my age is', self.age) eagleLord = Bird(5) for i in range(3): eagleLord.dislay()
参考:
http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html