Python7 - 面向对象编程进阶
本节内容：
面向对象高级语法部分
经典式 VS 新式类
静态方法，类方法，属性方法
类的特殊方法
反射
异常处理
Socket开发基础
面向对象高级语法部分
经典类 VS 新式类
先看一串代码：
class A:
def __init__(self):
self.n = "A"
class B(A):
pass
class C(A):
def __init__(self):
self.n = "C"
class D(B, C):
pass
obj = D()
print(obj.n)
上面这串代码在我的PyCharm上（python3.6）执行输出结果是: C。原因其实很好解释，D类继承了B，C然后被实例化，实例对象obj执行的D，所以先继承父类B，但是父类B中没有任何执行，所以又转向父类C，然后输出了C。这种从B到C的方法就是广度优先继承。
经典类跟新式类的比较：
经典类：深度优先
新式类：广度优先
super()用法
现在其实就很好理解什么是深度优先了，固然是例子里面的另一种运行方式，执行完B，执行B的父类A。
静态方法
通过@staticmethod装饰器即可以把装饰方法变成一个静态方法，什么是静态方法？可以在实例化后直接调用，并且在方法里面可以通过self.调用实例变量或者类变量，但是静态方法是不可以访问实例变量或者类变量的，一个不能访问实例变量和类变量的方法，其实相当于跟类本身已经没有什么关系了，它跟类唯一的联系就是通过类名来调用这个方法。
class Apple(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
@staticmethod
def eat(self):
print("Hey, I am [%s] !" % self.name)
a = Apple("apple")
a.eat()
写了段完美的代码，但是一运行发现出错了。
TypeError: eat() missing 1 required positional argument: 'self', 但是我们定义eat的时候明明传参了啊（self）。其实，当eat变成静态方法的时候，在通过实例调用时就不会自动把实例本身当作一个参数传给self了。
这里先提供2中可以让代码直接运行的解决方法：
# 方法一
class Apple(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
@staticmethod
def eat():
print("Hey, I am [%s] !")
a = Apple("apple")
a.eat()
# 输出结果：Hey, I am [%s] !
#方法二
class Apple(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
@staticmethod
def eat(self):
print("Hey, I am [%s] !" % self.name)
a = Apple("apple")
a.eat(a)
#输出结果：Hey, I am [apple] !
现在一想我们关于静态方法的基础定义就很明白了。
静态方法只是用类名加方法调用（self会报错），但是只是存在于类当中，跟类并没有太大的联系了。仅仅只是类下面的一个函数。方法二的执行显而易见的是把实例对象作为参数再次回传给静态方法，简单粗暴。
类方法
通过@classmethod装饰器实现，类方法和普通方法的区别是类方法只能访问类变量，不能访问实例变量
class Apple(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
@classmethod
def sayhi(cls):
print("Hey,你的益达！%s" % cls.name)
a = Apple("Taylor")
a.eat()
这串代码，很抱歉，又是又报错的： AttributeError: type object 'Apple' has no attribute 'name'
这是因为name是一个实例变量，而不是类变量，而类方法不能访问实例变量。
class Apple(object):
name = "我是类变量"
def __init__(self, name):
self.name = name
@classmethod
def sayhi(self):
print("Hey,你的益达！%s" % self.name)
a = Apple("Taylor")
a.sayhi()
执行结果：Hey,你的益达！我是类变量
属性方法
属性方法的作用是通过@property把一个方法变成一个静态属性
class Apple(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
@property
def sayhi(self):
print("Hey,你的益达！%s" % self.name)
a = Apple("Taylor")
a.sayhi()
额。。。不好意思，这个代码还是错的。AttributeError: 'Apple' object has no attribute 'sayhi'.
因为sayhi此时已经不是方法，而是一个静态属性了，调用都不需要（），只需要a.sayhi。
class Apple(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
@property
def sayhi(self):
print("Hey,你的益达！%s" % self.name)
a = Apple("dandy")
a.sayhi
# 输出结果： Hey,你的益达！dandy
上述代码只能查询航班状态，可是既然flight_status已经是个属性冷，可否给它赋值？
f = Flight("CA980")
f.flight_status
f.flight_status = 2
输出结果： AttributeError: can't set attribute.输出说不能设置属性。其实既然是静态属性，当然是你可以改的，不过需要用到@property.setter装饰器再装饰一下，此时需要写一个新的方法对flight_status进行更改。
class Flight(object):
def __init__(self, name):
self.flight_name = name
def checking(self):
print("Checking flight %s status" % self.flight_name)
return 1
@property
def flight_status(self):
status = self.checking()
if status == 0:
print("flight canceled...")
elif status == 1:
print("flight on the way..")
else:
print("Can't confirm flight status..Refresh later.")
@flight_status.setter
def flight_status(self, status):
status_dic = {
0: "canceled",
1: "arrived",
2: "NA"
}
print("\033[31;1m Has changed the flight status to \033[0m", status_dic.get(status))
@flight_status.deleter
def flight_status(self):
print("status geo removed...")
f = Flight("CN666")
f.flight_status
f.flight_status=2
del f.flight_status # 删除属性
注意以上代码里还写了一个@flight_status.deleter, 是可以将这个属性删除
类的特殊成员方法
1.__doc__ 表示类的描述信息
class Foo:
"""这是一段描述"""
def func(self):
pass
print(Foo.__doc__)
# 输出：这是一段描述
2. __module__ 和 __class__
__module__ 表示当前操作对象在哪个模块
__class__ 表示当前操作对象的类是什么
class C:
def __init__(self):
self.name = 'dandy'
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
3. __init__ 构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行
4. __del__
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的
5. __call__对象后面加括号，触发执行
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（）（）
class Foo:
def __init__(self):
print("this is __init__")
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("this is __call__")
obj = Foo()
obj()
# 输出结果：
this is __init__
this is __call__
6. __dict__查看类或对象中所有成员
class Foo:
name = "dandy"
def __init__(self, name):
self.name = name
print("this is __init__")
def func(self, *args, **kwargs):
print("this is func")
obj = Foo("will")
print(Foo.__dict__)
# 输出：{'__module__': '__main__', 'name': 'dandy', '__init__': <function Foo.__init__ at 0x0000021A9898B8C8>, 'func': <function Foo.func at 0x0000021A9898B950>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>, '__doc__': None}
print(obj.__dict__)
# 输出： {'name': 'will'}
7.__str__ 如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值
class Foo:
def __str__(self):
return 'dandy'
obj = Foo()
print obj
# 输出：dandy
8.__getitem__、__setitem__、__delitem__ 用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
class Foo(object):
def __getitem__(self, item):
print("__getitem__",item)
def __setitem__(self, key, value):
print("__setitem__", key, value)
def __delitem__(self, key):
print("__delitem__", key)
obj = Foo()
result1 = obj["k1"] # 自动触发执行__getitem__
obj["k2"] = "dandy" # 自动触发执行__setitem__
del obj["k1"]
# 输出：
__getitem__ k1
__setitem__ k2 dandy
__delitem__ k1
9. __new__\__metaclass__
class Foo(object):
def __init__(self,name):
self.name = name
f = Foo("dandy")
先看这个简单的代码，obj是通过Foo类实例化的对象，之所以说这句话，不知道大家还记不记得一开始我们就强调了的一句话，一切皆对象。是的，不仅仅obj是一个对象，其实Foo类本身也是一个对象。既然这个结论成立，而且我们也已经知道了obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象肯定也是通过执行某种构造方法创建的。
print(f) print(Foo) # 输出： <__main__.Foo object at 0x0000024B53529320>
<class '__main__.Foo'>
所以，f对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是Type类的一个实例：即Foo类是由type类的构造方法创建。
那么创建方式呢？
# 这是创建类的普通方法
class Foo(object):
def func(self):
print("hello dandy")
# 特殊方式
def func(self):
print("hello dandy")
Foo = type("Foo",(object),{"func": func})
#type第一个参数：类名
#type第二个参数：当前类的基类
#type第三个参数：类的成员
def func(self):
print("hello %s" % self.name)
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
Foo = type("Foo",(object,),{"func": func,"__init__": __init__})
f = Foo("dandy", 23)
f.func()
不要惊讶，这样Foo对象就被实例化出来，注意语句Foo = type("Foo",(object,),{"func": func,"__init__": __init__})
所以，记住，类是由type类实例化产生
那么问题又来了，既然类默认是type类实例化产生，type类中如何的创建类呢？类又是如何创建对象？
这是首就要说到类中的一个属性__metaclass__,其用来表示该类由谁来实例化创建，所以，我们可以为__metaclass__设置一个type类的派生类，从而更好的看出类的创建过程。
1 #!/user/bin/env python 2 # -*-coding: utf-8-*- 3 4 class MyType(type): 5 def __init(self, *args, **kwargs): 6 print("MyType __init__", *args, **kwargs) 7 8 def __call__(self, *args, **kwargs): 9 print("MyType __call__", *args, **kwargs) 10 obj = self.__new__(self) 11 print("obj", obj, *args, **kwargs) 12 print(self) 13 self.__init__(obj, *args, **kwargs) 14 return obj 15 16 def __new__(cls, *args, **kwargs): 17 print("MyType __new__", *args, **kwargs) 18 return type.__new__(cls, *args, **kwargs) 19 20 print("here...") 21 22 23 class Foo(object, metaclass=MyType): 24 def __init__(self, name): 25 self.name = name 26 27 print("Foo __init__") 28 29 def __new__(cls,*args, **kwargs): 30 print("Foo __new__",cls, *args, **kwargs) 31 return (object.__new__(cls)) 32 33 f = Foo("dandy") 34 print("f",f) 35 print("fname",f.name) 36 37 38 # 输出结果 39 40 here... 41 MyType __new__ Foo (<class 'object'>,) {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Foo', '__init__': <function Foo.__init__ at 0x000001B4AB51BA60>, '__new__': <function Foo.__new__ at 0x000001B4AB51BAE8>} 42 MyType __call__ dandy 43 Foo __new__ <class '__main__.Foo'> 44 obj <__main__.Foo object at 0x000001B4AB519BA8> dandy 45 <class '__main__.Foo'> 46 Foo __init__ 47 f <__main__.Foo object at 0x000001B4AB519BA8> 48 fname dandy
类的生成调用顺序依次是__new__-->__init__-->__call__
metaclass 详解文章：http://stackoverflow.com/questions/100003/what-is-a-metaclass-in-python 得票最高那个答案写的非常好
反射
通过字符串映射或修改程序运行时的状态，属性，方法，主要有一下4点：
def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr
"""
getattr(object, name[, default]) -> value
Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y.
When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't
exist; without it, an exception is raised in that case.
"""
pass
hasattr(object,name) 判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
setattr(x,y,v)
def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
Sets the named attribute on the given object to the specified value.
setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v''
def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
Deletes the named attribute from the given object.
delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y''
"""
1 class Foo(object): 2 def __init__(self): 3 self.name = 'wupeiqi' 4 5 def func(self): 6 return 'func' 7 8 9 obj = Foo() 10 11 # #### 检查是否含有成员 #### 12 hasattr(obj, 'name') 13 hasattr(obj, 'func') 14 15 # #### 获取成员 #### 16 getattr(obj, 'name') 17 getattr(obj, 'func') 18 19 # #### 设置成员 #### 20 setattr(obj, 'age', 18) 21 setattr(obj, 'show', lambda num: num + 1) 22 23 # #### 删除成员 #### 24 delattr(obj, 'name') 25 delattr(obj, 'func')
动态导入模块
import importlib
__import__('import_lib.metaclass') #这是解释器自己内部用的
#importlib.import_module('import_lib.metaclass') #与上面这句效果一样，官方建议用这个
异常处理
异常的种类：
AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5] KeyError 试图访问字典里不存在的键 KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下 NameError 使用一个还未被赋予对象的变量 SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了） TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量， 导致你以为正在访问它 ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的
python更多异常
ArithmeticError AssertionError AttributeError BaseException BufferError BytesWarning DeprecationWarning EnvironmentError EOFError Exception FloatingPointError FutureWarning GeneratorExit ImportError ImportWarning IndentationError IndexError IOError KeyboardInterrupt KeyError LookupError MemoryError NameError NotImplementedError OSError OverflowError PendingDeprecationWarning ReferenceError RuntimeError RuntimeWarning StandardError StopIteration SyntaxError SyntaxWarning SystemError SystemExit TabError TypeError UnboundLocalError UnicodeDecodeError UnicodeEncodeError UnicodeError UnicodeTranslateError UnicodeWarning UserWarning ValueError Warning ZeroDivisionError
各种类型的报错单独输出需要单独写，最后定义exception来保证程序正常运行。
s1 = "hello"
try:
int(s1)
except ValueError as k:
print(k)
except Exception as E:
print(E)
其他异常结构
try:
# 主代码块
pass
except KeyError as e:
# 异常时，执行该块
pass
else:
# 主代码块执行完，执行该块
pass
finally:
# 无论异常与否，最终执行该块
pass
try:
raise Exception('错误了。。。')
except Exception as e:
print(e)
class NAException(Exception): def __init__(self, msg): self.message = msg def __str__(self): return self.messagetry: raise NAException('我的异常') # 主动触发except NAException as e: print(e)
Socket编程
socket通常也称作"套接字"，用于描述IP地址和端口，是一个通信链的句柄，应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求。
socket起源于Unix，而Unix/Linux基本哲学之一就是“一切皆文件”，对于文件用【打开】【读写】【关闭】模式来操作。socket就是该模式的一个实现，socket即是一种特殊的文件，一些socket函数就是对其进行的操作（读/写IO、打开、关闭）
socket和file的区别：
file模块是针对某个指定文件进行【打开】【读写】【关闭】
socket模块是针对 服务器端 和 客户端Socket 进行【打开】【读写】【关闭】
借用一张图：
socket编程：
# 客户端
import socket
ip_port = ("127.0.0.2", 9999)
sk = socket.socket()
sk.connect(ip_port)
sk.sendall("我独自走过你身旁，并没有话要对你讲，我不敢抬头看着你的，喔，脸庞".encode(encoding="utf-8"))
server_reply = sk.recv(1024)
print(server_reply.decode("utf-8"))
sk.close()
# 服务器端
import socket
ip_port =("127.0.0.2", 9999)
sk = socket.socket()
sk.bind(ip_port)
sk.listen(5)
while True:
print("server is waiting...")
conn, addr = sk.accept()
client_data = conn.recv(1024)
print(client_data.decode("utf-8"))
conn.sendall("测试，不要回复".encode(encoding="utf-8"))
conn.close()
web应用：
import socket
def handle_request(client):
buf = client.recv(1024)
client.send("HTTP/1.1 200 ok\r\n\r\n")
client.send("hello,world")
def main():
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.bind(("localhost", 8000))
sock.listen(5)
while True:
conn, addr = sock.accept()
print(handle_request(conn))
conn.close()
if __name__ == "__main__":
main()
socket更多功能
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM,0)
参数一：地址簇
socket.AF_INET IPv4(默认)
socket.AF_INET6 IPv6
socket.AF_UNIX只能够用于单一的unix系统进程见通信
参数二：类型
socket.SOCK_STREAM 流式socket，for TCP（默认）
socket.SOCK_DGRAM 数据报式socket，for UDP
socket.SOCK_RAW原始套接字，普通的套接字无法处理ICMP，IGMP等网络报文，而SOCK_RAW可以；其次，SOCK_RAW也可以处理特殊的IPv4；此外，利用原始套接字，可以通过IP_HDRINCL套接字选项由用户构造IP头。
socket.SOCK_RDM是一种可靠的UDP形式，即保证交付数据报但不保证顺序。SOCK_RAM用来提供对原始协议的低级访问，在需要执行某些特殊操作时使用，如发送ICMP报文。SOCK_RDM通常仅限于高级用户或管理员运行的程序使用
socket.SOCK_SEQPACKET 可靠的连续数据包服务
参数三：协议
0 (默认)与特定的地址家族相关的协议，如果是0，则系统会根据地址格式和套接类别，自动选择一个合适的协议
import socket
ip_port = ('127.0.0.1',9999)
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM,0)
sk.bind(ip_port)
while True:
data = sk.recv(1024)
print data
import socket
ip_port = ('127.0.0.1',9999)
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM,0)
while True:
inp = raw_input('数据：').strip()
if inp == 'exit':
break
sk.sendto(inp,ip_port)
sk.close()
sk.bind(address)
s.bind(address) 将套接字绑定到地址。address地址的格式取决于地址族。在AF_INET下，以元组（host,port）的形式表示地址。
sk.listen(backlog)
开始监听传入连接。backlog指定在拒绝连接之前，可以挂起的最大连接数量。
backlog等于5，表示内核已经接到了连接请求，但服务器还没有调用accept进行处理的连接个数最大为5 这个值不能无限大，因为要在内核中维护连接队列
sk.setblocking(bool)
是否阻塞（默认True），如果设置False，那么accept和recv时一旦无数据，则报错。
sk.accept()
接受连接并返回（conn,address）,其中conn是新的套接字对象，可以用来接收和发送数据。address是连接客户端的地址。
接收TCP 客户的连接（阻塞式）等待连接的到来
sk.connect(address)
连接到address处的套接字。一般，address的格式为元组（hostname,port）,如果连接出错，返回socket.error错误。
sk.connect_ex(address)
同上，只不过会有返回值，连接成功时返回 0 ，连接失败时候返回编码，例如：10061
sk.close()
关闭套接字
sk.recv(bufsize[,flag])
接受套接字的数据。数据以字符串形式返回，bufsize指定最多可以接收的数量。flag提供有关消息的其他信息，通常可以忽略。
sk.recvfrom(bufsize[.flag])
与recv()类似，但返回值是（data,address）。其中data是包含接收数据的字符串，address是发送数据的套接字地址。
sk.send(string[,flag])
将string中的数据发送到连接的套接字。返回值是要发送的字节数量，该数量可能小于string的字节大小。即：可能未将指定内容全部发送。
sk.sendall(string[,flag])
将string中的数据发送到连接的套接字，但在返回之前会尝试发送所有数据。成功返回None，失败则抛出异常。
内部通过递归调用send，将所有内容发送出去。
sk.sendto(string[,flag],address)
将数据发送到套接字，address是形式为（ipaddr，port）的元组，指定远程地址。返回值是发送的字节数。该函数主要用于UDP协议。
sk.settimeout(timeout)
设置套接字操作的超时期，timeout是一个浮点数，单位是秒。值为None表示没有超时期。一般，超时期应该在刚创建套接字时设置，因为它们可能用于连接的操作（如 client 连接最多等待5s ）
sk.getpeername()
返回连接套接字的远程地址。返回值通常是元组（ipaddr,port）。
sk.getsockname()
返回套接字自己的地址。通常是一个元组(ipaddr,port)
sk.fileno()
套接字的文件描述符
