多态、以及常用的关于类的方法（isinstance、issubclass、slots等）运算符重载的实现、上下文管理等

多态：

一种食物具有多种不同的形态。

例如：水：固态，气态，液态

官方解释：

多个不同对象可以响应同一个方法，产生不同的结果

首先强调多态不是一种特殊的语法，而是一种状态，特性（既多个不同的对象可以响应同一个方法，产生不同的结果）

既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 鸭子类型 都可以写出具备多态的代码,最简单的就是鸭子类型。

例：

"""
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))

isinstance：

作用：判断一个对象是否是某个类的实例

参数1：要判断的对象

参数2：要判断的类型

例：isinstance(a,int)

issubclass:

作用：判断一个类是否是另一个类的子类

参数1：子类

参数2：父类

例：issubclass(type(obj),obj)

str:

__str__会在对象被转换成字符串时自动调用，转换的结果就是这个函数的返回值。

使用场景：可以利用该函数来自定义对象的打印格式。

del:

执行时机:手动删除对象时立马执行,或是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

del的使用案例：

# del使用案例

# class FileTool:
#     """该类用于简化文件的读写操作 """
# 
#     def __init__(self,path):
#         self.file = open(path,"rt",encoding="utf-8")
#         self.a = 100
# 
#     def read(self):
#         return self.file.read()
# 
#     # 在这里可以确定一个事,这个对象肯定不使用了 所以可以放心的关闭问文件了
#     def __del__(self):
#         self.file.close()
# 
# 
# tool = FileTool("a.txt")
# print(tool.read())

call:

执行时机：当调用对象时自动执行（对象名加括号）

例：

#call 的执行时机
class A:
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("call run")
        print(args)
        print(kwargs)

a = A()
a(1,a=100)

slots

作用：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__)

getattr setattr delattr

作用：

getattr 用点访问属性的时如果属性不存在时执行
setattr 用点设置属性时
delattr 用del 对象.属性 删除属性时 执行

这几个函数反映了python解释器是如何实现的，用点来访问属性

getattribute 该函数也是用来获取属性
在获取属性时如果存在getattribute则先执行该函数,如果没有拿到属性则继续调用 getattr函数,如果拿到了则直接返回

class A:


    # def __setattr__(self, key, value):
    #     # print(key)
    #     # print(value)
    #     print("__setattr__")
    #     self.__dict__[key] = value
    #
    # def __delattr__(self, item):
    #     print("__delattr__")
    #     print(item)
    #     self.__dict__.pop(item)
    #     pass
    def __getattr__(self, item):
        print("__getattr__")
        return 1

    def __getattribute__(self, item):
        print("__getattribute__")
        # return self.__dict__[item]
        return super().__getattribute__(item)

#
a = A()
# a.name = "jack"
# # print(a.name)
#
# # del a.name
# print(a.name)
# print(a.xxx)
# a.name = "xxx"
print(a.name)


# b =A()
# b.__dict__["name"] = "jack"
# print(b.name)

getitem setitem delitem

任何的符号，都会被解释器解释成特殊的含义。例如：. [] ()

getitem 当你用中括号去获取属性时 执行
setitem 当你用中括号去设置属性时 执行
delitem 当你用中括号去删除属性时 执行

# 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"
# a["name"] = "jack"
# print(a["name"])
# del a["name"]
# print(a["name"])

"""需求让一个对象支持 点语法来取值 也支持括号取值"""


class MyDict(dict,list):

    pass
    # def __getattr__(self, key):
    #     return self.get(key)
    
    # def __setattr__(self, key, value):
    #     self[key] = value
    #
    # def __delattr__(self, item):
    #     del self[item]

# a = MyDict()
# a["name"] = "jack"
# print(a["name"])
# print(a.name)
#
# a.age = 20
# print(a["age"])
# a.name

# a["name"] = "jack"
#
# a.append(10)
# print(a)

运算符重载

意义以及用法：

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,就可在子类中覆盖 大于 等于 等一系列方法.

例：

原本自定义对象无法直接使用大于小于来进行比较 ,我们可自定义运算符来实现,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

例：

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)

上下文管理

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，即上下文，在python中，上下文可以理解为一个代码区间，一个范围，例如：with open 打开的文件在这个上下文中有效

涉及的两个方法：

enter

表示进入上下文,(进入某个场景了)

exit

表示退出上下文,(退出某个场景了)

过程：

当执行with 语句时,会先执行enter ,

当代码执行完毕后执行exit,或者代码遇到了异常会立即执行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

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...")
        # print(exc_type,exc_val,exc_tb)
        self.file.close()
        return True


with MyOpen("a.txt") as m:
    # print(m)
    # print(m.file.read())
    "123"+1

# m.file.read()