Python学习第十九天 getattribute 描述符(get,set,delete) property setitem,getitem,delitem str,repr,format slots next和iter doc module和class del enter和exit 上下文协议 call
https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6204014.html
五 __getattribute__
回顾__getattr__ 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__
__getattribute__ 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
二者同时出现 #_*_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
六 描述符(__get__,__set__,__delete__)
1 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
定义一个描述符 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
2 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)
引子: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 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
描述符应用之何时?何地? #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__)
3 描述符分两种
一 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')
二 非数据描述符:没有实现__set__()
class Foo: def __get__(self, instance, owner): print('get')
4 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__()
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#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__() 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 '''
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#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) #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
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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__')) print(hasattr(Foo.func,'__get__')) print(hasattr(Foo.func,'__delete__')) #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()
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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'
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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
5 描述符使用
众所周知,python是弱类型语言,即参数的赋值没有类型限制,下面我们通过描述符机制来实现类型限制功能
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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('egon',18,3231.3) #调用 print(p1.__dict__) p1.name #赋值 print(p1.__dict__) p1.name='egonlin' print(p1.__dict__) #删除 print(p1.__dict__) del p1.name print(p1.__dict__)
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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
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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
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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('name',int) salary=Typed('name',float) def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3) p1=People('egon','18',3333.3) p1=People('egon',18,3333)
大刀阔斧之后我们已然能实现功能了,但是问题是,如果我们的类有很多属性,你仍然采用在定义一堆类属性的方式去实现,low,这时候我需要教你一招:独孤九剑
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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('egon',18,3333.3)
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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('egon',18,3333.3)
终极大招
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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)
6 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.
7 利用描述符原理完成一个自定制@property,实现延迟计算(本质就是把一个函数属性利用装饰器原理做成一个描述符:类的属性字典中函数名为key,value为描述符类产生的对象)
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class Room: def __init__(self,name,width,length): self.name=name self.width=width self.length=length @property def area(self): return self.width * self.length r1=Room('alex',1,1) print(r1.area)
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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)
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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 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
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#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) 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
8 利用描述符原理完成一个自定制@classmethod
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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')
9 利用描述符原理完成一个自定制的@staticmethod
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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)
六 再看property
一个静态属性property本质就是实现了get,set,delete三种方法
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class Foo: @property def AAA(self): print('get的时候运行我啊') @AAA.setter def AAA(self,value): print('set的时候运行我啊') @AAA.deleter def AAA(self): print('delete的时候运行我啊') #只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter f1=Foo() f1.AAA f1.AAA='aaa' del f1.AAA
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class Foo: def get_AAA(self): print('get的时候运行我啊') def set_AAA(self,value): print('set的时候运行我啊') def delete_AAA(self): print('delete的时候运行我啊') AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #内置property三个参数与get,set,delete一一对应 f1=Foo() f1.AAA f1.AAA='aaa' del f1.AAA
怎么用?
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class Goods: 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.deleter def price(self): del self.original_price obj = Goods() obj.price # 获取商品价格 obj.price = 200 # 修改商品原价 print(obj.price) del obj.price # 删除商品原价
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#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
七 __setitem__,__getitem,__delitem__
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__)
八 __str__,__repr__,__format__
改变对象的字符串显示__str__,__repr__
自定制格式化字符串__format__
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' 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 __repr__(self): return 'School(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __str__(self): return '(%s,%s)' %(self.name,self.addr) 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') print('from repr: ',repr(s1)) print('from str: ',str(s1)) print(s1) ''' 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'))
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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))
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#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' class A: pass class B(A): pass print(issubclass(B,A)) #B是A的子类,返回True a1=A() print(isinstance(a1,A)) #a1是A的实例
九 __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
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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(Foo.__dict__) #f1与f2都没有属性字典__dict__了,统一归__slots__管,节省内存
十 __next__和__iter__实现迭代器协议
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#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' class Foo: def __init__(self,x): self.x=x def __iter__(self): return self def __next__(self): n=self.x self.x+=1 return self.x f=Foo(3) for i in f: print(i)
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)
练习:简单模拟range,加上步长 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)
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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='')
十一 __doc__
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class Foo: '我是描述信息' pass print(Foo.__doc__)
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class Foo: '我是描述信息' pass class Bar(Foo): pass print(Bar.__doc__) #该属性无法继承给子类
十二 __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
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- class C: def __init__(self): self.name = ‘SB'
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
十三 __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__
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class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f1=Foo() del f1 print('------->') #输出结果 执行我啦 ------->
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class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f1=Foo() # del f1 print('------->') #输出结果 -------> 执行我啦 #为何啊???
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
十四 __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
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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)
__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
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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
如果__exit()返回值为True,那么异常会被清空,就好像啥都没发生一样,with后的语句正常执行
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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
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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
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
总结:
1.with obj ----》触发obj.__enter__(),拿到返回值
2.as f----->f=返回值、
3.with obj as f 等同于 f=obj.__enter__()
4.执行代码块
一:没有异常的情况下,整个代码块运行完毕后去触发__exit__,它的三个参数都为None
二:有异常的情况下,从异常出现的位置直接触发__exit__
a:如果__exit__的返回值为True,代表吞掉了异常
b:如果__exit__的返回值不为True,代表吐出了异常
c:__exit__的的运行完毕就代表了整个with语句的执行完毕
十五 __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()()
#对象() 调用类下的__call__
#类() 调用类的父类的__call__
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class Foo: def __init__(self): pass def __call__(self, *args, **kwargs): print('__call__') obj = Foo() # 执行 __init__ obj() # 执行 __call__
十六 metaclass
链接:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/8029564.html
总结:
#__get__,__set__,__delete__
描述就是一个新式类,这个类至少要实现上述三个方法的一个
class 描述符:
def __get__():
pass
def __set__():
pass
def __delete__():
pass
class 类:
name=描述符()
obj=类()
obj.name #get
obj.name='egon' #set
del obj.name #delete
#__del__:析构方法
垃圾回收时触发