1修改实例的字符串表示
可以通过定义__str__()和__repr__()方法来实现
class Pair:
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
def __str__(self):
return "(%s,%s)"%(self.x,self.y)
def __repr__(self):
return "Pair(%s,%s)"%(self.x,self.y)
p = Pair(2,5)
print(p)
print("p is {0!r}".format(p))
对于__repr__(),标准的方法是让他产生的字符串文本能够满足eval(repr(x)) == x
__str__()则产生一段有意义的文本
2自定义字符串的输出格式
我们想让对象通过format()函数和字符串方法来支持自定义的输出格式
要自定义字符串的输出格式，可以在类中定义__format__()方法
_formats = {
"ymd":"{d.year}-{d.month}-{d.day}",
"mdy":"{d.month}/{d.day}/{d.year}",
"dmy":"{d.day}/{d.month}/{d.year}"
}
class Date:
def __init__(self,year,month,day):
self.year = year
self.month = month
self.day = day
def __format__(self,code):
if code == "":
code = "ymd"
fmt = _formats[code]
return fmt.format(d = self)
d = Date(2018,9,26)
print(format(d))
print(format(d,"dmy"))
print(format(d,"mdy"))
3让对象支持上下文管理协议
我们想让对象支持上下文管理协议，即可以通过with语句触发。
想让对象支持上下文管理协议，对象需实现__enter__()和__exit__()方法，比如实现网络连接的类。
from socket import socket,AF_INET,SOCK_STREAM
class LazyConnection:
def __init__(self,address,family = AF_INET, type = SOCK_STREAM):
self.address = address
self.family = family
self.type = type
self.sock = None
def __enter__(self):
if self.sock is not None:
raise RuntimeError("Already connected")
self.sock = socket(self.family,self.type)
self.sock.connect(self.address)
return self.sock
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.sock.close()
self.sock = None
conn = LazyConnection("www.baidu.com")
with conn as s:
s.send(b'hahhahah')
4当创建大量实例时如何节省内存
当我们的程序需要创建大量的实例（百万级），这样会占用大量的内存。
#对于那些主要用作简单数据结构的类，通常可以在类定义中增加__slot__属性，以此来大量减少对内存的使用。
class Date:
__slots__ = ["year","month","day"]
def __init__(self,year,month,day):
self.year = year
self.month = month
self.day = day
当定义了__slots__属性时，python会采用一种更加紧凑的内部表示，会将实例的属性添加到一个小型数组里，不再为每个实例创建__dict__。
副作用是我们不能为实例添加新的属性。是一种优化手段
5将名称封装到类中
在python中，以单下划线_开头的属性被认为是一种私有属性
class A:
def __init__(self):
self._name = "jiaojianglong"
self.age = 24
def _internal_method(self):
print("i am a internal method")
a = A()
print(a._name) #jiaojianglong
python并不会阻止访问属性，但编译器不会做提示。如果强行访问会被认为是粗鲁的。
在类的定义中也见到过双下划线__开头的名称，以双下划线开头的名称会导致出现名称重组的行为
class B:
def __init__(self):
self.__name = "jiaojianglong"
b = B()
# print(b.__name)#AttributeError: 'B' object has no attribute '__name'
print(b._B__name)#jiaojianglong
这样的行为是为了继承，以双下划线开头的属性不会被子类通过继承而覆盖。
class C(B):
def __init__(self):
super().__init__()
c = C()
print(c._B__name)#jiaojianglong
大部分情况下我们使用单下划线，涉及到子类继承覆盖的问题时使用双下划线
当我们想定义一个变量，但是名称可能会与保留字段冲突，基于此，我们在名称后加一个单下划线以示区别。lambda_
6创建可管理的属性
#在对实例的获取和设定上，我们希望增加一些额外的处理过程。
class Person:
def __init__(self,first_name):
self.first_name = first_name
@property
def first_name(self):
return self._first_name
@first_name.setter
def first_name(self,value):
if not isinstance(value,str):
raise TypeError("Excepted a string")
self._first_name = value
p = Person("jiao")
print(p.first_name)
在创建实例时，__inti__（）中我们将name赋值到self.first_name,实际会调用setter方法，所以name实际还是储存在self._first_name中
7调用父类中的方法
#我们想调用一个父类中的方法，这个方法在子类中已经被覆盖了。
class A:
def spam(self):
print("A.spam")
class B(A):
def spam(self):
print("B.spam")
super().spam()
b = B().spam()#B.spam,A.spam
print(B.__mro__)#(<class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)
争对每一个类，python都会计算出一个称为方法解析顺序（MRO）的列表，MOR列表只是简单的对所有的基类进行线性排列。
8在子类中扩展属性
我们想在子类中扩展某个属性的功能，而这个属性是在父类中定义的
9创建一种新形式的类属性或实例属性
如果想定义一种新形式的实例属性，可以以描述符的形式定义其功能。
class Integer():
def __init__(self,name):
self.name = name
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
else:
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value,int):
raise TypeError("Expected an int")
instance.__dict__[self.name] = value
def __delete__(self, instance):
del instance.__dict__[self.name]
class Point:
x = Integer("x")
y = Integer("y")
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
p = Point(2,3)
print(p.x)#2
p.y = 5
print(p.y)#5
# p.x = "a"#TypeError: Expected an int
print(Point.x)#<__main__.Integer object at 0x00000141E2ABB5F8>
__get__()方法看起来有些复杂的原因是实例变量和类变量的区别，如果是类变量则简单的返回描述符本身，如果是实例变量返回定义的值
关于描述符，常容易困惑的地方就是他们只能在类的层次上定义，不能根据实例来产生，下面的代码是无法工作的
class Point:
def __init__(self,x,y):
self.x = Integer("x")
self.y = Integer("y")
self.x = x
self.y = y
p = Point(2,"c")
print(p.x)#2
print(p.y)#c
class Typed:
def __init__(self,name,expected_type):
self.name = name
self.expected_type = expected_type
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
else:
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value,self.expected_type):
raise TypeError("Expected %s"%self.expected_type)
instance.__dict__[self.name] = value
def __delete__(self, instance):
del instance.__dict__[self.name]
def typeassert(**kwargs):
def decorate(cls):
for name,expected_type in kwargs.items():
setattr(cls,name,Typed(name,expected_type))
return cls
return decorate
@typeassert(name=str,shares = int,price=float)
class Stock:
def __init__(self,name,shares,price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price
对于少量的定制还是使用property简单些，如果是大量的定制则使用描述符要简单些
