面向对象三大特性之——多态和一些内置函数
一、多态
概念:
一种事物具备多种不同的形态
例如: 水 (固态、气态、液态)
官方解释:多个不同类对象可以响应同一个方法,产生不同的结果。
需要强调的是:多态不是一种特殊的语法,而是一种状态,特性(即多个不同对象可以响应同一个方法,产生不同的结果) 即多个对象有相同的使用方法。
好处:对于使用者而言,大大的降低了使用难度。我们之前写的USB接口下的鼠标键盘,就属于多态。
实现多态:接口 抽象类 鸭子类 都可以写出具备多态的代码,最简单的就是鸭子类型。
""" 要管理 鸡 鸭 鹅 如何能够最方便的 管理,就是我说同一句话,他们都能理解 既它们拥有相同的方法 """ class JI: def bark(self): print("哥哥哥") def spawn(self): print("下鸡蛋..") class Duck: def bark(self): print("嘎嘎嘎") def spawn(self): print("下鸭蛋") class E: def bark(self): print("饿饿饿....") def spawn(self): print("下鹅蛋..") j = JI() y = Duck() e = E() def mange(obj): obj.spawn() mange(j) mange(y) mange(e) # python中到处都有多态 a = 10 b = "10" c = [10] print(type(a)) print(type(b)) print(type(c))
二、内置函数 isinstance issubclass
isinstance 判断一个对象是否是某个类的实例
参数1是要判断的对象
参数2是要判断的类型
def add_num(a,b): if isinstance(a,int) and isinstance(b,int): return a+b return None print(add_num(20,10))
issubclass 判断一个类是否是另一个的子类
参数1是子类
参数2是父类
class Animal: def eat(self): print("动物得吃东西...") class Pig(Animal): def eat(self): print("猪得吃 猪食....") class Tree: def light(self): print("植物光合作用....") pig = Pig() t = Tree()
def manage(obj): if issubclass(type(obj),Animal): obj.eat() else: print("不是一头动物!") manage(pig) manage(t) print(issubclass(Tree,object))
三、类中的魔法函数 __函数名__
str str(对象)
__str__会在对象被转换为字符串时,转换的结果就是这个函数的返回值
使用场景:我们可以利用该函数来自定义,对象的打印格式
class Person: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def __str__(self): return "这是一个person对象 name:%s age:%s" % (self.name,self.age) p = Person("jack",20) print(str(p)) #这是一个person对象 name:jack age:20 #print(p.__str__()) #print(p) 直接打印对象也会触发__str__函数
del del 对象
如果调用了__del__ 手动删除对象时会立马执行,如果没有调用程序运行结束时也会自动执行
使用场景:当你的对象在使用过程中,打开了不属于解释器的资源:例如文件,网络端口
class Person: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def __str__(self): return "这是一个person对象 name:%s age:%s" % (self.name,self.age) def __del__(self): print("del run") p = Person("jack",20) print(str(p)) del p #如果没有写del,也会在over之后执行__del__ print("over") #结果 这是一个person对象 name:jack age:20 del run over
call 执行时机:在调用对象时自动执行,即对象加括号
class A: def __call__(self, *args, **kwargs): print("call run") print(args) print(kwargs) a = A() a(1,a=100) #结果 call run (1,) {'a': 100}
slots
该属性是一个类属性,用于优化对象内存占用
优化的原理,将原本不固定的属性数量,变得固定了
这样的解释器就不会为这个对象创建名称空间,所以__dict__也没了
从而达到减少内存开销的效果
另外当类中出现了slots时将导致这个类的对象无法在添加新的属性
# slots的使用 class Person: __slots__ = ["name"] def __init__(self,name): self.name = name p = Person("jck") # 查看内存占用 print(sys.getsizeof(p)) p.age = 20 # 无法添加 # dict 没有了 print(p.__dict__)
操作对象属性时自动触发
__setattr__ 使用点语法添加/修改属性会触发它的执行
__getattr__ 用点访问属性且属性不存在的时候才会触发 *******
__delattr__ 使用点语法删除属性的时候会触发
这几个函数反映了 python解释器是如何实现 用点来访问属性的
__getattribute__ 该函数也是用来获取属性,无论属性是否存在都会执行
注意:当__getattribute__与__getattr__同时存在时,仅执行__getattribute__
class A: def __setattr__(self, key, value): #key是属性名,value是属性值 print("__setattr__") def __delattr__(self,key): #key是属性名 print("__delattr__") print(key) def __getattr__(self,key): #key是属性名 print("__getattr__") return 1 def __getattribute__(self, item): print("__getattribute__") return 2 a = A() a.name = "jack" del a.name print(a.xxxx) #结果 __setattr__ __delattr__ name __getattribute__ 2
getitem setitem delitem []的实现原理
任何的符号 都会被解释器解释成特殊含义,例如 . [] ()
__getitem__ 使用key的形式添加/修改属性时触发
__setitem__ 使用key的形式获取属性时获取
__delitem__ 使用key的形式删除属性时触发
class A: def __getitem__(self, item): print("__getitem__") return self.__dict__[item] def __setitem__(self, key, value): print("__setitem__") self.__dict__[key] = value def __delitem__(self, key): del self.__dict__[key] print("__delitem__") a = A() a["name"] = "jack" #设置值 print(a["name"]) #取值 del a["name"] #删除值
运算符的重载
当我们在使用某个符号时,python解释器都会为这个符号定义一个含义,同时调用对应的处理函数,当我们需要自定义对象的比较规则时,就可以在子类中覆盖 大于、等于、等一系列方法。
自定义的大于小于来进行比较,自定义函数,让自定义对象也支持比较运算符
class Student(object): def __init__(self,name,height,age): self.name = name self.height = height self.age = age def __gt__(self, other): # print(self) # print(other) # print("__gt__") return self.height > other.height def __lt__(self, other): return self.height < other.height def __eq__(self, other): if self.name == other.name and self.age == other.age and self.height == other.height: return True return False stu1 = Student("jack",180,28) stu2 = Student("jack",180,28) print(stu1 < stu2) print(stu1 == stu2)
上述代码中,other指的是另一个参与比较的对象,大于和小于只要实现一个即可,符号如果不同,解释器会自动交换两个对象的位置。
迭代器协议
迭代器是指具有__iter__和__next__的对象 我们可以为对象增加这两个方法来让对象变成一个迭代器。
class MyRange: def __init__(self,start,end,step): self.start = start self.end = end self.step = step def __iter__(self): return self def __next__(self): a = self.start self.start += self.step if a < self.end: return a else: raise StopIteration for i in MyRange(1,10,2): print(i) #取出1~9的数,步长为2
上下文管理器
上下文context
这个概念属于语言学科,指的是一段话的意义,要参考当前的场景,即参考上下文
在python中,上下文可以理解为是一个代码区间,一个范围,例如with open 打开的文件仅在这个上下文中有效。
涉及到的两个方法:
enter 表示进入上下文(进入某个场景了)
exit 表示退出上下文(退出某个场景)
执行顺序:
当执行with 语句时,会先执行enter,当代码执行完毕后执行exit,或者代码遇到异常会立即执行exit,并传入错误信息(包含错误的类型、错误的信息、错误的追踪信息)
注意!!!
enter 函数应该返回对象自己
exit函数 可以有返回值,是一个bool类型,用于表示异常是否被处理,仅在上下文中出现异常有用
如果为True 则意味着,异常以及被处理了
False,异常未被处理,程序将中断报错
案例:
class MyOpen(object): def __init__(self,path): self.path = path def __enter__(self): self.file = open(self.path) print("enter.....") return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print("exit...") self.file.close() return True with MyOpen("a.txt") as m: print(m.file.read())