Python菜鸟之路:Python基础-类(2)——成员、成员修饰符、异常及其他

三大成员

  在Python的面向对象中,主要包括三大成员:字段、方法、属性

字段

  类成员的字段又可分为普通字段、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,代码示例如下:

        class Foo:
            #字段:静态字段
            CC = 123
            def __init__(self, name):
                # 字段:普通字段
                self.name = name
访问普通字段:
obj = Foo('bob')
print(obj.name)
out: bob

访问静态字段:
print(Foo.CC)
out: 123

1.普通字段:self.xxx

  从上边的例子可以看出,普通字段存储在对象中,需要通过对象去访问。

2.静态字段:

  从上边的例子可以看出,静态字段写在方法外边,只属于类,保存在类里边,不需要实例化也能访问,可以直接通过类去访问。可以起到节省内存的作用,静态字段代码加载的时候已经在内存创建。当然了,也可以通过对象去访问,但是不推荐

小结:

  普通字段只能用对象访问。静态字段用类访问(不建议用对象访问).且静态字段未做修改之前,对象共享一块内存地址。当对静态字段进行修改后,对象拥有自己的静态字段,不再共享

方法

  方法分为普通方法、静态方法和类方法。这三种方法在内存中都归属于类。代码如下:

class Foo:
    # 字段:静态字段
    CC = 123

    def __init__(self, name):
        # 字段:普通字段
        self.name = name

    # 普通方法
    def show(self):
        print(self.name)

    # 静态方法
@staticmethod def f1(arg): print("静态方法" + arg) # 类方法 @classmethod def f2(cls): print("类方法") print(cls)
# 调用普通方法:
obj = Foo('bob')
obj.show()
out: bob
# 调用静态方法;
Foo.f1('Bob')
out: 静态方法bob
# 调用类方法:
Foo.f2()
out: 类方法 <class '__main__.Foo'>

1. 普通方法:由对象调用

  至少包含一个self参数,并且在执行普通方法时,自动将调用该方法的对象赋值给self

2. 静态方法:由类调用

  由staticmethod装饰,且无默认参数self,可以根据对应方法,接收任意参数。当方法内部不需要对象中封装的值时,可以将方法写成静态方法。

3. 类方法:由类调用

  类方法是静态方法的特殊形式,至少一个包含cls参数;该参数不需要传递,会自动进行传递,执行类方法时,自动将调用该方法的类名赋值给cls。

小结:

  相同点:对于所有的方法而言,均属于类(非对象)中,所以,在内存中也只保存一份。

      不同点:方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。

属性

   属性其实就是类中普通方法的变种。属性具有方法的写作形式,具有字段的访问方式,并且提供了一种关联方式。定义方法如下

定义方式1:对方法使用装饰器

class Pager:
    CC = 123
    def __init__(self, all_count):
        self.all_count = all_count

    @property
    def all_pager(self):
        a1, a2 = divmod(self.all_count, 10)
        if a2 == 0:
            return a1
        else:
            return a1 + 1

    @all_pager.setter
    def all_pager(self, value):
        self.all_count = value
        print(self.all_count)

    @all_pager.deleter
    def all_pager(self):
        print('del ' , Pager.CC)

# 自动执行@property修饰的all_pager方法 obj
= Pager(101) print(obj.all_pager) out: 11
# 自动执行@all_pager.setter修饰的all_pager方法 obj.all_pager
= 99 out: 99 print(obj.all_pager) out: 10
# 自动执行@all_pager.deleter修饰的all_pager方法 del obj.all_pager out: del 123

定义方式2:创建property对象

class Pager:
    def __init__(self, all_count):
        self.all_count = all_count

    def f1(self):
        return 123

    def f2(self, value):
        print('执行f2 ' + value)

    def f3(self):
        print("执行f3")

    foo = property(fget=f1,fset=f2,fdel=f3)

p = Pager(101)

# 执行f1方法
result = p.foo
print(result)  # out: 123

# 执行f2方法
p.foo = 'xxxxx'   # out:  执行f2 xxxxx

# 执行f3方法
del p.foo  # out: 执行f3

类成员修饰符

  类成员修饰符,顾名思义,就是用来修饰字段、方法和属性的。对于每一个类的成员,都有两种形式:共有成员和私有成员。

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)

私有成员和公有成员的访问限制不同

静态字段

公有静态字段:类可以访问;类内部可以访问;派生类中可以访问
私有静态字段:仅类内部可以访问;

class C:
    name = "公有静态字段"
    def func(self):
        print(C.name)

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

print(C.name)         # 类访问
out: 公有静态字段
obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问
out: 公有静态字段
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问
out: 公有静态字段
公有静态字段
class C:
    __name = "公有静态字段"
    def func(self):
        print(C.__name)

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

print(C.__name)       # 类访问            ==> 错误
out: AttributeError: type object 'C' has no attribute '__name'
# obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问     ==> 正确
# out: 公有静态字段
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问   ==> 错误
# out: AttributeError: type object 'C' has no attribute '_D__name'
私有静态字段

普通字段

公有普通字段:对象可以访问;类内部可以访问;派生类中可以访问
私有普通字段:仅类内部可以访问;代码同静态字段的测试方法是一样,这里不再距离。

ps:非要访问私有属性的话,可以通过 "对象._类名__属性名"的方式来访问。代码如下:

class C:
    __name = "公有静态字段"
    def func(self):
        print(C.__name)

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

obj = D()
print(obj._C__name)
out: 公有静态字段
强制访问私有字段

类特殊成员

  常用的类特殊成员如下

1. __init__  构造方法,类在实例化的时候自动执行
2. __doc__ 表示类的描述信息
3. __module__ 表示当前操作的对象在哪个模块
4. __class__    表示当前操作的对象的类是什么
5. __call__ 对象后面加括号,触发执行__call__方法。比如A=Foo(), A()会自动出发__call__方法。
6. __str__ 该方法return什么,print(obj)的时候自动调用该方法,否则返回对象地址。或者执行str() ,自动调用该方法
7. __del__ 析构方法,一般不需要自己实现。在类在被垃圾回收机制清理之前, 会自动执行该方法。
8. __add__ 一个对象加另外一个对象,就自动执行 ret = obj1 +obj2. 知道就行,很少用到
9. __dict__ 不用写,默认已经有一个dict。 obj.__dict__ . 获取对象中封装的数据

10. __setitem__, __getitem__, __delitem__

方式一:输入类型为str

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

    def __getitem__(self, key):
        print('__getitem__',key)

    def __setitem__(self, key, value):
        print('__setitem__',key,value)
        # print(value[key])

    def __delitem__(self, key):
        print('__delitem__',key)

obj = Foo('Boss', 18)
# 执行obj['...']的时候执行__getitem__
obj['Baby']
out: __getitem__ Baby

# 执行obj['...'] = ...的时候执行__setitem__
obj['Baby'] = 1123
out: __setitem__ Baby 1123

# 执行del obj['...']的时候执行__delitem__
del obj['XXOO']
out: __delitem__ XXOO
str:__getitem__、__setitem__、__delitem__

方式二:输入类型为slice,此时key具有三个字段为[start:stop:step],测试代码如下

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

    def __getitem__(self, key):
        print(type(key))  # 类型有两种: str或者 slice
        # 如果是输入类型是slice
        # print(key.start)
        # print(key.stop)
        # print(key.step)
        # key.step
        print('__getitem__',key)

    def __setitem__(self, key, value):
        print('__setitem__',key,value)
        print(value[key])

    def __delitem__(self, key):
        print(type(key), key)
        # print(key.start)
        # print(key.stop)
        # print(key.step)
        print('__delitem__',key)

# obj[key] 自动调用__getitem__
obj = Foo('alex', 18)
obj[1:4:2]
out: 
<class 'slice'>
__getitem__ slice(1, 4, 2)

# obj[key] = ... 自动调用__setitem__
obj[1:4] = [1,2,3,4,5,6,7]
out:
__setitem__ slice(1, 4, None) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
[2, 3, 4]

# del obj[key] 自动调用__delitem__
del obj[1:4:2]
out:
<class 'slice'> slice(1, 4, 2)
__delitem__ slice(1, 4, 2)
slice:__getitem__、__setitem__、__delitem__

11.__iter__  对象通常不能被迭代,因此此方法可以使对象可迭代,该方法返回可迭代对象

class Foo(object):
    def __iter__(self):
        # return iter([11,22,33,44,55])
        yield 1
        yield 2

obj = Foo()
for item in obj:
    print(item)

out:
1
2
__iter__

 

面向对象的其他知识点

1. isinstance(a, b) 查看a是不是b的实例,或者是b的父类的实例。

2. issubclass(a, b) 查看a是否b的子类

3. 应用:利用类的继承关系,实现有序字典的类

class MyDict(dict):

    def __init__(self):
        # 执行父类的init方法
        super(MyDict, self).__init__()
        self.li = []

    def __setitem__(self, key, value):
        self.li.append(key)
        super(MyDict, self).__setitem__(key, value)

    def __getitem__(self, item):
        pass

    def __str__(self):
        temp_list = []
        for key in self.li:
            value = self.get(key)
            temp_list.append("'%s':%s" % (key, value))
        return '{' + ",".join(temp_list) + '}'


obj = MyDict()
obj['k1'] = 123
obj['k2'] = 456
print(obj)
out: {'k1':123,'k2':456}
自定义实现简单有序dict

4. 如何执行父类的方法

class C1:
    def f1(self):
        print('C1.f1')

class C2(C1):
    def f1(self):
        # 主动去执行父类的F1方法
        super(C2, self).f1()
        print('C2.f1')

obj = C2()
obj.f1()
out:
C1.f1
C2.f1
执行父类:super的用法

5. python2中的继承(待补)

其他

设计模式之单例模式

  单例模式可以用类方法或者静态方法来实现

案例:假设有个连接池,用户如果首次去连接,则创建一个池对象,返回给用户或者线程。如果在用户或线程连接的时候,该池对象已经存在,那么则直接返回。当然,也可以定义一个计数器,计算当前已分配地址池和总地址池的关系。代码如下:

class Foo:
    instance = None

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

    @classmethod
    def get_instance(cls, name):
        if cls.instance:
            return cls.instance
        else:
            obj = cls(name)
            cls.instance = obj
            return obj

obj1 = Foo.get_instance('alex')
print(obj1)
obj2 = Foo.get_instance('bbb')
print(obj2)
out:
<__main__.Foo object at 0x0000000000B246A0>
<__main__.Foo object at 0x0000000000B246A0>
# 返回相同的地址,说明他们共用一个池对象
单例模式

异常处理

  所以异常处理,就是在可预知或者不可预知的情况下,提前捕捉异常,甚至针对异常进行的一种或一类操作。这里就用到了try语句。try语句的完整语法如下:

try:
    # 捕捉这段代码的异常情况
    ...
except:
    # 检测到异常的处理手段
    ...
else:
    # 如果未检测到异常的处理手段
    ...
finally:
    # 无论是否检测到异常,都执行该代码块
    ...

  案例就不作过多说明了,这里说另外一个东西,触发异常和自定义异常

触发异常和自定义异常

  python允许程序员自定义异常,用于描述python中没有涉及的异常情况,自定义异常必须继承Exception类,自定义异常按照命名规范以"Error"结尾,显式地告诉程序员这是异常。自定义异常使用raise语句引发,而且只能通过人工方式触发。当程序出现错误,python会自动引发异常,也可以通过raise显示地引发异常。一旦执行了raise语句,raise后面的语句将不能执行。

# 触发自定义异常
class InputError(Exception):
    def __init__(self):
        print("输入类型错误")

inp = input('请输入一个数字:').strip()
if inp.isdigit():
    raise InputError
else:
    print(123)

如果输入123
则会报错。
测试如下:
请输入一个数字:123
输入类型错误
Traceback (most recent call last):
  File "E:/学习经历/python勃起/s2.py", line 90, in <module>
    raise InputError
__main__.InputError

  

# 捕获自定义异常
class InputError(Exception):


  

断言 assert

  assert语句用于检测某个条件表达式是否为真,如果检测到是假,则触发AssertionError

ip = '127.0.1.1'
assert ip == '127.0.0.1'

out:
Traceback (most recent call last):
  File "E:/学习经历/s2.py", line 109, in <module>
    assert ip == '127.0.0.1'
AssertionError

  如果要为assert增加异常说明信息,语法:assert Expression [, message]

ip = '127.0.1.1'
assert ip == '127.0.0.1', 'No network connect, please the network connect again!'
out: 
Traceback (most recent call last):
  File "E:/学习经历/python勃起/s2.py", line 109, in <module>
    assert ip == '127.0.0.1', 'No network connect, please the network connect again!'
AssertionError: No network connect, please the network connect again!

  

 

posted @ 2016-06-26 19:07  jishuweiwang  阅读(612)  评论(1编辑  收藏  举报