python-day07-面向对象进阶
isinstance和issubclass
isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象
class Foo(object):
pass
obj = Foo()
isinstance(obj, Foo)
issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类
class Foo(object):
pass
class Bar(Foo):
pass
issubclass(Bar, Foo)
反射
1 什么是反射
反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力（自省）。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。
2 python面向对象中的反射：通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象（都可以使用反射）
四个可以实现自省的函数
下列方法适用于类和对象（一切皆对象，类本身也是一个对象）
def hasattr(*args, **kwargs): # real signature unknown """ Return whether the object has an attribute with the given name. This is done by calling getattr(obj, name) and catching AttributeError. """ pass
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
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'' """ pass
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'' """ pass
class Foo: f = '类的静态变量' def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def say_hi(self): print('hi,%s'%self.name) obj=Foo('egon',73) #检测是否含有某属性 print(hasattr(obj,'name')) print(hasattr(obj,'say_hi')) #获取属性 n=getattr(obj,'name') print(n) func=getattr(obj,'say_hi') func() print(getattr(obj,'aaaaaaaa','不存在啊')) #报错 #设置属性 setattr(obj,'sb',True) setattr(obj,'show_name',lambda self:self.name+'sb') print(obj.__dict__) print(obj.show_name(obj)) #删除属性 delattr(obj,'age') delattr(obj,'show_name') delattr(obj,'show_name111')#不存在,则报错 print(obj.__dict__)
class Foo(object): staticField = "old boy" def __init__(self): self.name = 'wupeiqi' def func(self): return 'func' @staticmethod def bar(): return 'bar' print getattr(Foo, 'staticField') print getattr(Foo, 'func') print getattr(Foo, 'bar')
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import sys def s1(): print 's1' def s2(): print 's2' this_module = sys.modules[__name__] hasattr(this_module, 's1') getattr(this_module, 's2')
__str__和__repr__
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_*_ 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'))
class B: def __str__(self): return 'str : class B' def __repr__(self): return 'repr : class B' b=B() print('%s'%b) print('%r'%b)
__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。
class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f1=Foo() del f1 print('------->') #输出结果 执行我啦 ------->
item系列
__getitem__\__setitem__\__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__)
__new__
class A: def __init__(self): self.x = 1 print('in init function') def __new__(cls, *args, **kwargs): print('in new function') return object.__new__(A, *args, **kwargs) a = A() print(a.x)
class Singleton: def __new__(cls, *args, **kw): if not hasattr(cls, '_instance'): cls._instance = object.__new__(cls, *args, **kw) return cls._instance one = Singleton() two = Singleton() two.a = 3 print(one.a) # 3 # one和two完全相同,可以用id(), ==, is检测 print(id(one)) # 29097904 print(id(two)) # 29097904 print(one == two) # True print(one is two) 单例模式
__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()()
class Foo: def __init__(self): pass def __call__(self, *args, **kwargs): print('__call__') obj = Foo() # 执行 __init__ obj() # 执行 __call__
__len__
class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __len__(self): return len(self.__dict__) a = A() print(len(a))
__hash__
class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __hash__(self): return hash(str(self.a)+str(self.b)) a = A() print(hash(a))
__eq__
class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __eq__(self,obj): if self.a == obj.a and self.b == obj.b: return True a = A() b = A() print(a == b)
class FranchDeck: ranks = [str(n) for n in range(2,11)] + list('JQKA') suits = ['红心','方板','梅花','黑桃'] def __init__(self): self._cards = [Card(rank,suit) for rank in FranchDeck.ranks for suit in FranchDeck.suits] def __len__(self): return len(self._cards) def __getitem__(self, item): return self._cards[item] deck = FranchDeck() print(deck[0]) from random import choice print(choice(deck)) print(choice(deck))
class FranchDeck: ranks = [str(n) for n in range(2,11)] + list('JQKA') suits = ['红心','方板','梅花','黑桃'] def __init__(self): self._cards = [Card(rank,suit) for rank in FranchDeck.ranks for suit in FranchDeck.suits] def __len__(self): return len(self._cards) def __getitem__(self, item): return self._cards[item] def __setitem__(self, key, value): self._cards[key] = value deck = FranchDeck() print(deck[0]) from random import choice print(choice(deck)) print(choice(deck)) from random import shuffle shuffle(deck) print(deck[:5])
class Person: def __init__(self,name,age,sex): self.name = name self.age = age self.sex = sex def __hash__(self): return hash(self.name+self.sex) def __eq__(self, other): if self.name == other.name and self.sex == other.sex:return True p_lst = [] for i in range(84): p_lst.append(Person('egon',i,'male')) print(p_lst) print(set(p_lst))
# class A: # pass # class B(A): # pass # 多继承 # class File: # def open(self): # pass # def close(self): # pass # class DB: # def connect(self): # pass # def disconnect(self): # pass # class C(File,DB): # pass # 多继承： # 假设一个类，既拥有A类的功能，又拥有B类的功能，就会用到多继承。 # 多继承之后，写在父类位置上的类都被称为我子类的父类了。 # class A: # def func(self): # print('A') # class B: # def func(self): # print('B') # class C(A,B): # pass # c = C() # c.func() # PY2.7 / PY3.X 新式类和经典类 - 多继承 # 多继承在新式类中的继承规则 # 在经典类中的继承规则 class A: def func(self): print('A') class B(A): pass # def func(self): # print('B') class C(A): pass # def func(self): # print('C') class D(B,C): pass # def func(self): # print('D') # d = D() # d.func() class A: def func(self): print('A') class B(A): pass # def func(self): # print('B') class C(A): pass def func(self): print('C') class D(B): pass # def func(self): # print('D') class E(C): pass def func(self): print('E') class F(D,E): pass # def func(self): # print('F') print(F.mro()) # 类的多继承 # python3.x # 所有的类都是新式类 # 所有的新式类都默认继承object类 # object类是所有python3中类的父类/基类 # 这个类中提供了很多基础的方法 # 使得即使我们创建一个类什么也不做，仍然可以使得这个类具备python中类的一些基本功能 # 多继承 # 所有的新式类在多继承寻找名字的过程中都遵循广度优先 # 横向是广度，纵向是深度 # 广度优先 ：所谓的广度优先并不是一味的横向运动， # 而是在找寻下一个点的时候，要思考这个点在后面的其他点还有没有直接找到他的可能性 # 如果有，那么我们现在要先放弃这个点，先横向寻找 # 如果后面已经没有办法走到这个点了，那应该纵向先寻找之后再往横向走 # mro方法： # 在新式类中给我们提供了一个mro方法，让我们能够查看多个类之间的继承顺序 # 在多继承中的super # super遵循的永远是mro顺序 # class A: # def func(self): # print('A') # class B(A): # def func(self): # super().func() # print('B') # class C(A): # def func(self): # super().func() # print('C') # class D(B,C): # def func(self): # super().func() # print('D') # # d = D() # d.func() # python2.7 # 继承object ： # 经典类 # class A:pass # 新式类并存 # class A(object):pass # 多继承 # 新式类的继承特点仍然是广度优先 # 经典类的继承特点 就是 深度优先 # 在寻找类中的方法的时候，总是从最左边的一条分支开始，一直走到底，再依次向右走 # 经典类是没有mro方法的 # super(子类名，子类对象).方法名() # 在py2.7中使用super是必须要传递子类名和子类对象这两个参数的
class Pay:pass class Ali(Pay): def pay(self,name,money): # 调用支付宝提供给我的一个方法 # 链接支付宝 # 调用付款方法 # 得到返回值 # 显示支付是否成功 pass class Wechat(Pay): def pay(self,name,money): # 调用支付宝提供给我的一个方法 # 链接支付宝 # 调用付款方法 # 得到返回值 # 显示支付是否成功 pass ali_obj = Wechat() # java # def pay(str name,Pay payobj,int money): # payobj.pay(name,money) # python def pay(name,payobj,money): payobj.pay(name,money) # pay('alex',ali_obj,100) # python是没有多态 # python当中处处是多态 # 多态 ： 利用面向对象的继承 实现的一种传参的兼容方式
# class Goods: # discount = 0.7 # __discount = 0.8 # 对外不可用了 # # def __init__(self): # # pass # def func(self): # pass # __双下方法__ __魔术方法__ # __变量名 私有的，私有的都不能在类的外部直接访问 # 是因为在类的内部对于__名字的值有一个特殊的变形 _类名__名字 # print(Goods.discount) # print(Goods.__discount) # print(Goods._Goods__discount) # class Goods: # def __init__(self,o_price): # self.__price = o_price # def get_price(self): # return self.__price # apple = Goods(5) # print(apple.get_price()) # 私有的对象属性 # 私有的静态属性 # 定义私有 ： # 是为了保护变量不被随意修改,为了某个方法只在类的内部被调用 # 私有的方法和属性不能被子类继承 # 在类中调用的所有的私有名字都是直接找本类中的私有名字 # 定义私有的方法 # class Login: # def __init__(self,name,pwd): # self.name = name # self.pwd = self.__get_pwd(pwd) # 12345 # # def __get_pwd(self,pwd): # # 一系列算法 # return pwd # 继承 ： class Foo: def __init__(self): self.__func() # _Foo__func def __func(self): # _Foo__func print('in Foo') class Son(Foo): pass # def __func(self): # print('in Son') def myfunc(self): self.__func() # _Son__func() obj = Son() obj.myfunc() # 私有 # 私有的静态属性 # 私有的对象属性 # 私有的方法 # 定义私有 ： # 变量 # 是为了保护变量不被随意修改 # 方法 # 为了某个方法只在类的内部被调用 # 私有的方法和属性不能被子类继承 # 在类中调用的所有的私有名字都是直接找本类中的私有名字
# 单继承 # 多继承 3个类 # 封装 __名字 变形机制/基础用法 # 68个内置函数 # 55个 # @property # @classmethod # @staticmethod # from math import pi # class Circle: # def __init__(self,r): # self.r = r # @property # 用来装饰一个方法，将这个方法伪装成一个属性 # def area(self): # return pi * self.r**2 # @property # def perimeter(self): # return 2* pi * self.r # # c1 = Circle(10) # # 圆形对象 计算面积 动词 # # 的面积 名词 - 属性 # print(c1.r) # print(c1.area) #---> c1.area() # print(c1.perimeter) #---> c1.perimeter() # class Goods: # def __init__(self,price): # self.__price = price # # def get_price(self): # return self.__price # @property # def price(self): # return self.__price # # apple = Goods(5) # apple.get_price() # apple.price # property 用来装饰一个方法，将这个方法伪装成一个属性 # 有一些方法，它本身的返回值应该作为这个对象的属性 # 当我们想给一个私有的变量设置一个查看方法的时候 # property只是从逻辑的合理性和程序的美观度上面做出了一些修正 # class Goods: # __discount = 0.8 # def __init__(self,price): # self.__price = price # # @property # def price(self): # return self.__price * Goods.__discount # # @classmethod # def change_discount(cls,new): # 当前类 Goods # cls.__discount = new # 不需要使用对象调用 # 在传参数的时候不需要传类名 # Goods.change_discount(0.7) # apple = Goods(5) # banana = Goods(10) # print(banana.price) # print(apple.price) # Goods.change_discount(0.9) # print(banana.price) # print(apple.price) # 当我们写了一个类中的方法，发现并没有使用到对象的任何属性 # 只是用到了类的命名空间中的变量（除了接收self参数的方法） # 你就将这个方法定义成一个被@classmethod装饰器装饰的方法 # 这个方法就被称为一个类方法 # @staticmethod # 面向对象编程 没有函数的概念 # class Beginer: # @staticmethod # def login(): # 本质上就是一个函数，也不需要默认的类，self对象 # pass # # Beginer.login() # @property 把一个普通的方法装饰成属性 # @classmethod 把一个普通的方法装饰成类方法， # 调用方式 类名.方法名 # 定义方式 参数 从 self --> cls # @staticmethod 把一个普通的方法装饰成类中的函数/静态方法 # 调用方式 类名.方法名 # 定义方式 参数 从self --> 没有默认必须传的参数了 # class A:pass # class B(A):pass # b = B() # # print(isinstance(对象，类)) # print(isinstance(b,B)) # print(isinstance(b,A)) # # print(type(b) is B) # print(type(b) is A) # print(issubclass(子类,父类)) # print(issubclass(B,A)) # print(issubclass(A,B))
# name = 'alex' # age = 123 # inp = input('>>>') # 'age' / 'name' # 有些时候，我们需要通过字符串数据类型的变量名来获取变量的值 # 几个作用域需要考虑 # 类中的 getattr(类名，‘变量名’) # 对象中的 getattr('对象名','变量名') # 本文件中的 getattr(sys.modules[__name__],'变量名') # 模块中的 getattr('模块名','变量名') # class A: # Country1 = 'China' # Country2 = 'America' # @classmethod # def show_country(cls): # print(cls.Country1) # print(cls.Country2) # print(A.Country) # ret = getattr(A,'Country1') # # print(ret) # print(hasattr(A,'Country1')) # print(hasattr(A,'Co')) # inp = input('>>>') # if hasattr(A,inp): # print(getattr(A,inp)) # print(A.show_country) # ret = getattr(A,'show_country') # ret() # class Student: # def __init__(self,name): # self.name = name # def show_courses(self): # print('查看可选择的课程') # xiaoming = Student('小明') # print(xiaoming.name) # print(getattr(xiaoming,'name')) # xiaoming.show_courses() # getattr(xiaoming,'show_courses')() import sys # name = 'alex' # age = 123 # print(name) # print(sys.modules[__name__].name) # print(getattr(sys.modules[__name__],'name')) # def login(): # print('login') # # def register(): # print('register') # inp = input('>>>') # getattr(sys.modules[__name__],inp)() # 反射本模块中的类 # class Student: # pass # # class Mangaer: # pass # # cls = input('>>>') # clas = getattr(sys.modules[__name__],cls) # print(clas()) # import time # # time.time() # # time.localtime() # print(getattr(time,'time')()) # print(getattr(time,'localtime')()) # setattr delattr # class A: # abc = 'aabbcc' # setattr(A,'abc','ccbbaa') # print(A.abc) # delattr(A,'abc')# del A.abc # print(A.abc)
# 学院选课系统 import sys class Course: def __init__(self,name,price,period,teacher): self.name = name self.price = price self.period = period self.teacher = teacher class Student: operate_lst = [('查看可选课程','show_courese'), ('选择课程','choose_course'), ('查看已选课程','show_selected_course'), ('退出','exit')] def __init__(self,name): self.name = name self.courses = [] def show_courese(self): print('查看可选课程') def choose_course(self): print('选择课程') def show_selected_course(self): print('查看已选课程') def exit(self): print('退出') class Manager: operate_lst = [('创建课程', 'create_course'), ('创建学生', 'create_student'), ('查看可选课程', 'show_courese'), ('查看学生', 'show_students'), ('查看所有学生以及所选课程', 'show_stu_course'), ('退出', 'exit')] def __init__(self,name): self.name = name def create_course(self): # pickle 内置方法的用法 print('创建课程') def show_courese(self): print('查看可选课程') def create_student(self): print('创建学生') def show_students(self): print('查看所有学生') def show_stu_course(self): print('查看所有学生以及所选课程') def exit(self): print('退出') # 从管理员功能开始开发 # 登录 # 自动根据你的用户名和密码 判断身份 def login(): usr = input('username :') pwd = input('password :') with open('userinfo') as f: for line in f: user,passwd,identify = line.strip().split('|') if usr == user and passwd == pwd: print('登录成功') return {'usr':usr,'identify':identify} else: print('登录失败') return {'usr': usr, 'identify': None} ret = login() if ret['identify']: cls = getattr(sys.modules[__name__],ret['identify']) obj = cls(ret['usr']) for index,i in enumerate(cls.operate_lst,1): print(index,i[0]) ind = int(input('num >>')) operate = cls.operate_lst[ind-1][1] getattr(obj,operate)()
# 什么是模块？ # 一组功能的集合 # import my_module # 只要是py文件都可以称为模块 # 模块的名字 必须符合变量的命名规范 # 导入一个模块相当于执行了这个py文件 # print(my_module.name) # my_module.read1() # 模块重命名 # import my_module as m # print(m.name) # m.read1() # import sys as s # print(s.path) # 导入多个模块 # import os,sys # import os as o,sys as s # 三种模块 # 内置模块 # 第三方模块 # 自定义模块 # from import # from my_module import name as n,read1 as r # print(n) # r() # 模块重命名 # 导入多个名字 # * # from my_module import * # print(name) # read1() # 模块搜索路径, # 一个模块能不能被导入 就看这个模块所在的目录是否在sys.path中 # import my_module # import sys # print(sys.path) # 如果被执行的文件和要导入的文件在同级目录下，可以直接导入 # 如果被执行的文件和要导入的文件不在同级目录下 # 需要我们自己修改sys.path # import sys # sys.path.append(r'D:\myproject\py23\day7\glance\api') # import policy # policy.get() # if __name__ == '__main__': import my_module # __name__是一个变量 # 当__name__所在的文件被直接执行的时候，那么__name__ == '__main__' # 当__name__所在的文件被导入的时候，那么__name__ ==‘模块的名字’ # if __name__ == '__main__': # print('是你希望在被直接执行的时候才会走的逻辑') # import calculator # ret = calculator.cal('1-2+3') # print(ret) # 包 # import sys # print(sys.path) # import # import glance.api.policy as policy # policy.get() # from import # from glance.api import policy # policy.get() # from glance.api.policy import get # get()
def cal(s): eval(s) if __name__ == '__main__': inp = input('>>>') print(cal(inp))
