python进阶01

基础部分python学完，咱们可以深入了解下python高阶知识点，让我们一起来学习吧！

1.面向对象进阶

　　1）元类

　　　　1.1.1：python创建类原理

　　　　python创建类：

　　　　　　class ObjectCreator:

　　　　　　　　pass

　　　　写了class，python编译器就自动创建了class类了，内部创建的原理：先在内部找属性__metaclass__；__init__等做出相应的处理后再通过type元组来创建：type(类名, 由父类名称组成的元组（针对继承的情况，可以为空），包含属性的字典（名称和值）)如：Test2 = type("Test2",(),{}) #定了一个Test2类；

　　　　元类就是用来创建这些类（对象）的，元类就是类的类，你可以这样理解为

　　　　MyClass = MetaClass() #使用元类创建出一个对象，这个对象称为“类”

　　　　MyObject = MyClass() #使用“类”来创建出实例对象

　　　　1.1.2：python对象属性__metaclass__的有趣地方

　　　　__metaclass__属性：创建类时会先在里面查找是否有__metaclass__属性，有的话就通过这个属性指定的方法创建类；没有就往上级找指到找到，没有找到就通过type方式创建

class Foo(object):
    __metaclass__ = something…
    ...省略...

　　　　例子：通过__metaclass__属性来控制模块里所有的类的属性都应该是大写形式：

#-*- coding:utf-8 -*-
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):

    #遍历属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写
    newAttr = {}
    for name,value in future_class_attr.items():
        if not name.startswith("__"):
            newAttr[name.upper()] = value

    #调用type来创建一个类
    return type(future_class_name, future_class_parents, newAttr)

class Foo(object, metaclass=upper_attr):
    bar = 'bip'

print(hasattr(Foo, 'bar'))
print(hasattr(Foo, 'BAR'))

f = Foo()
print(f.BAR)

 　　2）动态语言

　　　　1.2.1定义：

　　　　　　动态语言是高级程序设计语言的一个类别，具体：在运行时可改变其结构的语言。如：新的函数对象代码可以被引进，已有的函数可被清除。

　　　　1.2.2 动态给实例绑定属性：仅作用于当前实例

>>> class Person(object):
    def __init__(self, name = None, age = None):
        self.name = name
        self.age = age
>>> P = Person("小明", "24")
>>> P.sex = "male"  #动态给实例绑定属性
>>> P.sex
'male'
>>>

　　　　1.2.3 动态给类绑定属性：能作用于之后通过类创建的实例

>>> P1 = Person("小丽", "25")
>>> P1.sex

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#21>", line 1, in <module>
    P1.sex
AttributeError: Person instance has no attribute 'sex'

>>>> Person.sex = None #给类Person添加一个属性
>>> P1 = Person("小丽", "25")
>>> print(P1.sex) #如果P1这个实例对象中没有sex属性的话，那么就会访问它的类属性
None #可以看到没有出现异常
>>>

　　　　1.2.4 例子：给实例绑定属性，方法；给类绑定属性，方法，其中给实例绑定方法是需注意P.run = types.MethodType(run, P)这种形式而不是直接P.run=run

import types

#定义了一个类
class Person(object):
    num = 0
    def __init__(self, name = None, age = None):
        self.name = name
        self.age = age
    def eat(self):
        print("eat food")

#定义一个实例方法
def run(self, speed):
    print("%s在移动, 速度是 %d km/h"%(self.name, speed))

#定义一个类方法
@classmethod
def testClass(cls):
    cls.num = 100

#定义一个静态方法
@staticmethod
def testStatic():
    print("---static method----")

#创建一个实例对象
P = Person("老王", 24)
#调用在class中的方法
P.eat()

#给这个对象添加实例方法
P.run = types.MethodType(run, P)
#调用实例方法
P.run(180)

#给Person类绑定类方法
Person.testClass = testClass
#调用类方法
print(Person.num)
Person.testClass()
print(Person.num)

#给Person类绑定静态方法
Person.testStatic = testStatic
#调用静态方法
Person.testStatic()

　　　　1.2.5 运行时删除属性方法

　　　　　　del 对象.属性名；delattr(对象, "属性名")

　　　　1.2.6 通过__slots__来限制

　　　　　　在class定义后加上这个限制如：使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的

>>> class Person(object):
    __slots__ = ("name", "age")

>>> P = Person()
>>> P.name = "老王"
>>> P.age = 20
>>> P.score = 100
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
AttributeError: Person instance has no attribute 'score'
>>>

 　　3）生成器和迭代器

　　　　1.3.1  生成器

　　　　　　1.3.1.1 定义 

　　　　　　　　Python一边循环一边计算的机制，成为生成器：generator

　　　　　　1.3.1.2 创建方法

　　　　　　　　列表生成式改[] 改为 ()，生成器保存的是算法

In [15]: L = [ x*2 for x in range(5)]

In [16]: L
Out[16]: [0, 2, 4, 6, 8]

In [17]: G = ( x*2 for x in range(5))

In [18]: G
Out[18]: <generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>

　　　　　　1.3.1.3 方法使用

　　　　　　　　yield：感觉他会将一个值缓存起来next一下就会拿出来

　　　　　　　　　　带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器）；

　　　　　　　　　　一般next(含有yield的函数)就能获得值，当拿不到下一个值时，可通过捕获StopIteration异常来处理异常，一般结束数据会保存在这个异常对象value中

　　　　　　　　　　　 例子：

In [30]: def fib(times):
   ....:     n = 0
   ....:     a,b = 0,1
   ....:     while n<times:
   ....:         yield b
   ....:         a,b = b,a+b
   ....:         n+=1
   ....:     return 'done'
   ....: 

In [31]: F = fib(5)

In [32]: next(F)
Out[32]: 1

In [33]: next(F)
Out[33]: 1

In [34]: next(F)
Out[34]: 2

In [35]: next(F)
Out[35]: 3

In [36]: next(F)
Out[36]: 5

In [37]: next(F)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-37-8c2b02b4361a> in <module>()
----> 1 next(F)

StopIteration: done

　　　　　　　　next：获得生成器的下一个值

　　　　　　　　__next__()：跟next()差不多

　　　　1.3.2 迭代器

　　　　　　1.3.2.1 定义

　　　　　　　　迭代是访问集合的一种方式；迭代器对象时可记住遍历位置的对象；迭代器对象从集合第一个位置开始迭代，直到所有元素被访问完结束

　　　　　　1.3.2.2 使用

　　　　　　　　可迭代对象：能直接作用于for循环的对象称为可迭代对象：Iteratable

　　　　　　　　　　　　　　判断是否是Iteratable：isinstance([],Iteratable)

　　　　　　　　迭代器：可被next函数调用并返回下一个值称为Iterator对象

　　　　　　　　　　　　判断是否是Iterator对象：insinstance((x for x in range(10)),Iterator)

　　　　　　1.3.2.3 方法使用

　　　　　　　　iter()：生成器都是 Iterator 对象，但 list 、 dict 、 str 虽然是 Iterable ，却不是 Iterator ，

　　　　　　　　　　　　把 list 、 dict 、 str 等 Iterable 变成 Iterator 可以使用 iter() 函数。

　　　　　　　　　　如：isinstance(iter([]), Iterator)

　　4）装饰器

　　　　装饰器在程序开发中会经常用到一个功能，顾名思义：给原有方法封装一个额外方法，这样既能保证原有代码不变，又能扩展新的功能，遵循了“开发封闭”原则，非常完美！

　　　　写代码遵循原则：“开放封闭”，封闭已实现的功能代码块；开放对外扩展开发

　　　　例子：

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')
python执行过程：执行w1函数，并将@w1下面函数作为w1参数，即：@w1等价于w1(f1),最终当用户调用f1时，会将f1作为参数传入w1(f1),
之后w1返回做了额外代码处理后将新的f1返回，再执行f1()就是）就是修饰后的实例了，完美！

　　　　例子：

#定义函数：完成包裹数据
def makeBold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

#定义函数：完成包裹数据
def makeItalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makeBold
def test1():
    return "hello world-1"

@makeItalic
def test2():
    return "hello world-2"

@makeBold
@makeItalic
def test3():
    return "hello world-3"

print(test1()))
print(test2()))
print(test3()))

运行结果:
<b>hello world-1</b>
<i>hello world-2</i>
<b><i>hello world-3</i></b>