python 面向对象（进阶篇）-转发自武SIR
- 面向对象是一种编程方式，此编程方式的实现是基于对 类 和 对象 的使用
- 类 是一个模板，模板中包装了多个“函数”供使用（可以讲多函数中公用的变量封装到对象中）
- 对象，根据模板创建的实例（即：对象），实例用于调用被包装在类中的函数
- 面向对象三大特性：封装、继承和多态
内存模型
类以及类中的方法在内存中只有一份，而根据类创建的每一个对象都在内存中需要存一份，大致如下图：
如上图所示，根据类创建对象时，对象中除了封装 name 和 age 的值之外，还会保存一个类对象指针，该值指向当前对象的类。
对象（实例）本身只有数据（静态）属性，但是python的class机制会将类的函数（动态）绑定到对象上，成为对象的方法，或者叫做绑定方法.
属性
类一被创建就会在内存中创建该类的名称空间，用来存储类中定义的所有名字，这些名字都是类的属性。类的数据属性对于所有实例化对象来说是共享的。
class Human: year = 2019 def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def tell(self, p2): print("%s对%s说，我今年%s岁，而你是%s岁." % (self.name, p2.name, self.age, p2.age)) return # 加个 return 是为了不打印 None # 创建两个实例化对象 h1 = Human("小红", 16) h2 = Human("小李", 20) # 类的数据属性对于所有对象是共享的，无论是静态属性还是动态方法 print(h1.year) # 2019 print(h2.year) # 2019 print(h1.tell(p2)) # 小红对小李说，我今年16岁，而你是20岁. print(h2.tell(p1)) # 小李对小红说，我今年20岁，而你是16岁.
给实例化对象添加属性的方法
class Human:
name = "Jane"
year = 2019
def __init__(self, name, age):
# 方法一：在 __init__ 里面添加属性
self.name = name
self.age = age
h1 = Human("小红", 16)
# 方法二：在类的外部添加属性：
h1.hobby = "跳舞"
print(h1.hobby) # 跳舞
print(h1.__dict__) # {'name': '小红', 'age': 16, 'hobby': '跳舞'}4. 同理，给类名添加属性的方法也一样
class Human:
# 在类的内部给类名添加属性
year = 2019
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
# 方法二：在类的外部给类名添加属性
Human.count = "13亿"
print(Human.__dict__)
# 运行结果：
{'year': 2019, ...,'count': '13亿'}5. 实例化对象会先从对象本身的名称空间找某个属性，没有的话就在类的名称空间找。之所以可以去类的名称空间找静态属性和方法，是因为对象的名称空间中存在一个类对象指针
class Human:
name = "中国"
year = 2019
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
h1 = Human("小明"，20)
print(h1.name) # 小明
# 原因解析：实例化对象 h1 的对象名称空间里有 name 这个属性
print(h1.year) # 2019
# 原因解析：实例化对象 h1 的对象名称空间里没有 year 这个属性
# 所以它会从类的名称空间里面去寻找这个属性及对应的值6. 类名只能找到类中的变量及方法，或者在父类中找，不能从对象中的属性找
class Human:
name = "中国"
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
print(Human.name) # 中国
# 原因解析：类的名称空间里有 name 这个属性
print(Human.age)
# 运行结果：
Traceback (most recent call last):
File "test01.py", line 30, in <module>
print(Human.age)
AttributeError: type object 'Human' has no attribute 'age'
# 原因解析：
# 这个类的空间里没有 age 这个属性
# 虽然在对象的名称空间里有 age 这个属性
# 但是类名不能从其中找属性，只能从自己或父类的名称空间找
# 关于子类与父类，后面的内容会提到7. 实例化对象不能改变类的静态属性，只能查看
class Human:
name = "中国"
year = 2019
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
h1 = Human("小明", 20)
print(h1.year) # 2019
# 原因解析：实例化对象 h1 里面没有 name 这个属性
# 前面提到，它会从类中查看该属性
h1.year = 2000
print(h1.year) # 2000
# 原因解析：此时并不是实例化对象改变了类的静态属性 year
# 而是相当于在该对象的内存中开辟了一个空间
# 存放对象的 year 属性与值 2000 的对应关系8. 类的动态属性是绑定到所有对象的，因此实例化对象调用类的方法时可以把自己也传进去
class Human:
year = 2019
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def tell(self, p2):
print("%s对%s说，我今年%s岁，而你是%s岁." % (self.name, p2.name, self.age, p2.age))
return
h1 = Human("小红", 16)
print(h1.tell(h1)) # 小红对小红说，我今年16岁，而你是16岁.类变量
看上面两张图，左边是正常的逻辑，当我们类的内存中有一个静态字段的时候，我们使用类去调用这个字段，自然找到的是静态字段，当我们使用对象去 调用的时候，这个对象指针先在自己的内存里找了找，发现没找到，于是就用对象中维护的类指针到类的内存中去找，果然找到了money，于是欢欢喜喜的打印 了出来，我们也如愿以偿的看到了想要的结果。当我们使用 类 去调用这个静态字段进行修改的时候，我们修改的是 类 的内存中维护的money字段，所以并没有影响上述过程。
再看右边这张图，当我们使用对象去调用并改变一个类的静态字段的时候，它们在自己的内存中并没有money字段，所以还是通过类指针到类内存中 去找，但是当它们找到之后，就会在自己的内存空间开辟一块空间来存储对这个静态字段修改后的结果。所以，这个时候类中的静态字段就不会被改变，而两个对象 中的money字段也就不会互相影响了。
这个时候我们在刚刚的基础上再加上一段代码，来看执行的结果，我们发现这个时候再使用类变量对类的静态变量进行修改，分别看看类和对象中这个变 量的变化，我们发现对象中的变量没有按照我们期待的那样发生改变，这也验证了我们的猜想，因为这个时候对象的内存中已经有了money变量，它们就不愿意 舍近求远的到类内存中去取变量来给我们显示了。
在使用类的类变量的时候，如果我们希望基类和各派生类的类变量被共享，必须要用基类名来调用和修改。
当我们使用创建类的时候，每个基类和派生类都会产生自己的内存，一开始派生类中没有money变量，所以在调用的时候它们通过类中 维护的指针都顺利地找到了父类中的money变量，返回给了我们，但是当我们使用 派生类名.静态字段名 对派生类中的静态字段进行修改的时候，它们就默默地把修改的结果存在了自己的内存空间内。所以在之后的调用中就不千里迢迢的去父类中找这个变量了。其实和 上面的道理是一样一样哒！
二、方法
方法包括：普通方法、静态方法和类方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同。
- 普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；
- 类方法：由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
- 静态方法：由类调用；无默认参数；
方法的定义和使用
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
def ord_func(self):
""" 定义普通方法，至少有一个self参数 """
# print self.name
print '普通方法'
@classmethod
def class_func(cls):
""" 定义类方法，至少有一个cls参数 """
print '类方法'
@staticmethod
def static_func():
""" 定义静态方法 ，无默认参数"""
print '静态方法'
# 调用普通方法
f = Foo()
f.ord_func()
# 调用类方法
Foo.class_func()
# 调用静态方法
Foo.static_func()
方法的定义和使用
相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。
不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。
方法的变种。
基本使用
# ############### 定义 ###############
class Foo:
def func(self):
pass
# 定义属性
@property
def prop(self):
pass
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()
foo_obj.func()
foo_obj.prop #调用属性
属性的定义和使用
# ############### 定义 ###############
class Foo:
def func(self):
pass
# 定义属性
@property
def prop(self):
pass
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()
foo_obj.func()
foo_obj.prop #调用属性
由属性的定义和调用要注意一下几点：
- 定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
- 定义时，属性仅有一个self参数
- 调用时，无需括号
方法：foo_obj.func()
属性：foo_obj.prop
注意：属性存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象
属性由方法变种而来，如果Python中没有属性，方法完全可以代替其功能。
实例：对于主机列表页面，每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上，而是通过分页的功能局部显示，所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即：limit m,n），这个分页的功能包括：
- 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
- 根据m 和 n 去数据库中请求数据
# ############### 定义 ###############
class Pager:
def __init__(self, current_page):
# 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
self.current_page = current_page
# 每页默认显示10条数据
self.per_items = 10
@property
def start(self):
val = (self.current_page - 1) * self.per_items
return val
@property
def end(self):
val = self.current_page * self.per_items
return val
# ############### 调用 ###############
p = Pager(1)
p.start 就是起始值，即：m
p.end 就是结束值，即：n
# ############### 定义 ###############
class Pager:
def __init__(self, current_page):
# 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
self.current_page = current_page
# 每页默认显示10条数据
self.per_items = 10
@property
def start(self):
val = (self.current_page - 1) * self.per_items
return val
@property
def end(self):
val = self.current_page * self.per_items
return val
# ############### 调用 ###############
p = Pager(1)
p.start 就是起始值，即：m
p.end 就是结束值，即：n
从上述可见，Python的属性的功能是：属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。
2、属性的两种定义方式
属性的定义有两种方式：
- 装饰器 即：在方法上应用装饰器
- 静态字段 即：在类中定义值为property对象的静态字段
装饰器方式：在类的普通方法上应用@property装饰器
我们知道Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（ 如果类继object，那么该类是新式类 ）
经典类，具有一种@property装饰器（如上一步实例）# ############### 定义 ###############
class Goods:@property
def price(self):
return "wupeiqi"
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
result = obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值# ############### 定义 ############### class Goods: @property def price(self): return "wupeiqi" # ############### 调用 ############### obj = Goods() result = obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值新式类，具有三种@property装饰器
# ############### 定义 ############### class Goods(object): @property def price(self): print '@property' @price.setter def price(self, value): print '@price.setter' @price.deleter def price(self): print '@price.deleter' # ############### 调用 ############### obj = Goods() obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值 obj.price = 123 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将 123 赋值给方法的参数 del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法# ############### 定义 ###############
class Goods(object):@property
def price(self):
print '@property'@price.setter
def price(self, value):
print '@price.setter'@price.deleter
def price(self):
print '@price.deleter'# ############### 调用 ###############
obj = Goods()obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
obj.price = 123 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将 123 赋值给方法的参数
del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
注：经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Goods(object):
def __init__(self):
# 原价
self.original_price = 100
# 折扣
self.discount = 0.8@property
def price(self):
# 实际价格 = 原价 * 折扣
new_price = self.original_price * self.discount
return new_price@price.setter
def price(self, value):
self.original_price = value@price.deltter
def price(self, value):
del self.original_priceobj = Goods()
obj.price # 获取商品价格
obj.price = 200 # 修改商品原价
del obj.price # 删除商品原价class Goods(object): def __init__(self): # 原价 self.original_price = 100 # 折扣 self.discount = 0.8 @property def price(self): # 实际价格 = 原价 * 折扣 new_price = self.original_price * self.discount return new_price @price.setter def price(self, value): self.original_price = value @price.deltter def price(self, value): del self.original_price obj = Goods() obj.price # 获取商品价格 obj.price = 200 # 修改商品原价 del obj.price # 删除商品原价
静态字段方式，创建值为property对象的静态字段
当使用静态字段的方式创建属性时，经典类和新式类无区别
class Foo:
def get_bar(self):
return 'wupeiqi'BAR = property(get_bar)
obj = Foo()
reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print reusltclass Foo: def get_bar(self): return 'wupeiqi' BAR = property(get_bar) obj = Foo() reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值 print reusltproperty的构造方法中有个四个参数
- 第一个参数是方法名，调用
对象.属性时自动触发执行方法- 第二个参数是方法名，调用
对象.属性 ＝ XXX时自动触发执行方法- 第三个参数是方法名，调用
del 对象.属性时自动触发执行方法- 第四个参数是字符串，调用
对象.属性.__doc__，此参数是该属性的描述信息class Foo：
def get_bar(self):
return 'wupeiqi'# *必须两个参数
def set_bar(self, value):
return return 'set value' + valuedef del_bar(self):
return 'wupeiqi'BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')
obj = Foo()
obj.BAR # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar
obj.BAR = "alex" # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入
del Foo.BAR # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法
obj.BAE.__doc__ # 自动获取第四个参数中设置的值：description...class Foo： def get_bar(self): return 'wupeiqi' # *必须两个参数 def set_bar(self, value): return return 'set value' + value def del_bar(self): return 'wupeiqi' BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...') obj = Foo() obj.BAR # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar obj.BAR = "alex" # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入 del Foo.BAR # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法 obj.BAE.__doc__ # 自动获取第四个参数中设置的值：description...由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Goods(object):
def __init__(self):
# 原价
self.original_price = 100
# 折扣
self.discount = 0.8def get_price(self):
# 实际价格 = 原价 * 折扣
new_price = self.original_price * self.discount
return new_pricedef set_price(self, value):
self.original_price = valuedef del_price(self, value):
del self.original_pricePRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')
obj = Goods()
obj.PRICE # 获取商品价格
obj.PRICE = 200 # 修改商品原价
del obj.PRICE # 删除商品原价实例
class Goods(object): def __init__(self): # 原价 self.original_price = 100 # 折扣 self.discount = 0.8 def get_price(self): # 实际价格 = 原价 * 折扣 new_price = self.original_price * self.discount return new_price def set_price(self, value): self.original_price = value def del_price(self, value): del self.original_price PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...') obj = Goods() obj.PRICE # 获取商品价格 obj.PRICE = 200 # 修改商品原价 del obj.PRICE # 删除商品原价注意：Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性
class WSGIRequest(http.HttpRequest):
def __init__(self, environ):
script_name = get_script_name(environ)
path_info = get_path_info(environ)
if not path_info:
# Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing
# the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to
# operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force
# the path like this, but should be harmless.
path_info = '/'
self.environ = environ
self.path_info = path_info
self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/'))
self.META = environ
self.META['PATH_INFO'] = path_info
self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name
self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper()
_, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', ''))
if 'charset' in content_params:
try:
codecs.lookup(content_params['charset'])
except LookupError:
pass
else:
self.encoding = content_params['charset']
self._post_parse_error = False
try:
content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH'))
except (ValueError, TypeError):
content_length = 0
self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length)
self._read_started = False
self.resolver_match = Nonedef _get_scheme(self):
return self.environ.get('wsgi.url_scheme')def _get_request(self):
warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or '
'`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2)
if not hasattr(self, '_request'):
self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET)
return self._request@cached_property
def GET(self):
# The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent.
raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '')
return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding)
# ############### 看这里看这里 ###############
def _get_post(self):
if not hasattr(self, '_post'):
self._load_post_and_files()
return self._post# ############### 看这里看这里 ###############
def _set_post(self, post):
self._post = post@cached_property
def COOKIES(self):
raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '')
return http.parse_cookie(raw_cookie)def _get_files(self):
if not hasattr(self, '_files'):
self._load_post_and_files()
return self._files# ############### 看这里看这里 ###############
POST = property(_get_post, _set_post)
FILES = property(_get_files)
REQUEST = property(_get_request)Django源码
class WSGIRequest(http.HttpRequest): def __init__(self, environ): script_name = get_script_name(environ) path_info = get_path_info(environ) if not path_info: # Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing # the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to # operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force # the path like this, but should be harmless. path_info = '/' self.environ = environ self.path_info = path_info self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/')) self.META = environ self.META['PATH_INFO'] = path_info self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper() _, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', '')) if 'charset' in content_params: try: codecs.lookup(content_params['charset']) except LookupError: pass else: self.encoding = content_params['charset'] self._post_parse_error = False try: content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH')) except (ValueError, TypeError): content_length = 0 self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length) self._read_started = False self.resolver_match = None def _get_scheme(self): return self.environ.get('wsgi.url_scheme') def _get_request(self): warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or ' '`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2) if not hasattr(self, '_request'): self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET) return self._request @cached_property def GET(self): # The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent. raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '') return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding) # ############### 看这里看这里 ############### def _get_post(self): if not hasattr(self, '_post'): self._load_post_and_files() return self._post # ############### 看这里看这里 ############### def _set_post(self, post): self._post = post @cached_property def COOKIES(self): raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '') return http.parse_cookie(raw_cookie) def _get_files(self): if not hasattr(self, '_files'): self._load_post_and_files() return self._files # ############### 看这里看这里 ############### POST = property(_get_post, _set_post) FILES = property(_get_files) REQUEST = property(_get_request)
所以，定义属性共有两种方式，分别是【装饰器】和【静态字段】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
类成员的修饰符
类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：
- 公有成员，在任何地方都能访问
- 私有成员，只有在类的内部才能方法
私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）
|
1
2
3
4
5
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class C: def __init__(self): self.name = '公有字段' self.__foo = "私有字段" |
私有成员和公有成员的访问限制不同：
静态字段
- 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有静态字段：仅类内部可以访问；
class C:
name = "公有静态字段"
def func(self):
print C.name
class D(C):
def show(self):
print C.name
C.name # 类访问
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问
公有静态字段
class C:
name = "公有静态字段"
def func(self):
print C.name
class D(C):
def show(self):
print C.name
C.name # 类访问
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问
class C:
__name = "公有静态字段"
def func(self):
print C.__name
class D(C):
def show(self):
print C.__name
C.__name # 类访问 ==> 错误
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问 ==> 正确
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问 ==> 错误
私有静态字段
class C:
__name = "公有静态字段"
def func(self):
print C.__name
class D(C):
def show(self):
print C.__name
C.__name # 类访问 ==> 错误
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问 ==> 正确
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问 ==> 错误
普通字段
- 公有普通字段：对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有普通字段：仅类内部可以访问；
ps：如果想要强制访问私有字段，可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问（如：obj._C__foo），不建议强制访问私有成员。
class C:
def __init__(self):
self.foo = "公有字段"
def func(self):
print self.foo # 类内部访问
class D(C):
def show(self):
print self.foo ＃ 派生类中访问
obj = C()
obj.foo # 通过对象访问
obj.func() # 类内部访问
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问
公有字段
class C:
def __init__(self):
self.foo = "公有字段"
def func(self):
print self.foo # 类内部访问
class D(C):
def show(self):
print self.foo ＃ 派生类中访问
obj = C()
obj.foo # 通过对象访问
obj.func() # 类内部访问
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问
class C:
def __init__(self):
self.__foo = "私有字段"
def func(self):
print self.foo # 类内部访问
class D(C):
def show(self):
print self.foo ＃ 派生类中访问
obj = C()
obj.__foo # 通过对象访问 ==> 错误
obj.func() # 类内部访问 ==> 正确
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问 ==> 错误
私有字段
class C:
def __init__(self):
self.__foo = "私有字段"
def func(self):
print self.foo # 类内部访问
class D(C):
def show(self):
print self.foo ＃ 派生类中访问
obj = C()
obj.__foo # 通过对象访问 ==> 错误
obj.func() # 类内部访问 ==> 正确
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问 ==> 错误
class Foo:
def get_bar(self):
return 'wupeiqi'
BAR = property(get_bar)
obj = Foo()
reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print reuslt
方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用
ps：非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名
类的特殊成员
上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：
1. __doc__
表示类的描述信息
class Foo:
""" 描述类信息，这是用于看片的神奇 """
def func(self):
pass
print Foo.__doc__
#输出：类的描述信息
class Foo:
""" 描述类信息，这是用于看片的神奇 """
def func(self):
pass
print Foo.__doc__
#输出：类的描述信息
2. __module__ 和 __class__
__module__ 表示当前操作的对象在那个模块
__class__ 表示当前操作的对象的类是什么
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class C:
def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi'
lib/aa.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class C:
def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi'
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
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。
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.age = 18
obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.age = 18
obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法
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。
class Foo:
def __del__(self):
pass
class Foo:
def __del__(self):
pass
5. __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__
6. __dict__
类或对象中的所有成员
上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类，即：
class Province:
country = 'China'
def __init__(self, name, count):
self.name = name
self.count = count
def func(self, *args, **kwargs):
print 'func'
# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print Province.__dict__
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}
obj1 = Province('HeBei',10000)
print obj1.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}
obj2 = Province('HeNan', 3888)
print obj2.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}
class Province:
country = 'China'
def __init__(self, name, count):
self.name = name
self.count = count
def func(self, *args, **kwargs):
print 'func'
# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print Province.__dict__
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}
obj1 = Province('HeBei',10000)
print obj1.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}
obj2 = Province('HeNan', 3888)
print obj2.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}
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 'wupeiqi'
obj = Foo()
print obj
# 输出：wupeiqi
class Foo:
def __str__(self):
return 'wupeiqi'
obj = Foo()
print obj
# 输出：wupeiqi
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
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#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-class Foo(object): def __getitem__(self, key): print '__getitem__',key def __setitem__(self, key, value): print '__setitem__',key,value def __delitem__(self, key): print '__delitem__',keyobj = Foo()result = obj['k1'] # 自动触发执行 __getitem__obj['k2'] = 'wupeiqi' # 自动触发执行 __setitem__del obj['k1'] # 自动触发执行 __delitem__ |
9、__getslice__、__setslice__、__delslice__
该三个方法用于分片操作，如：列表
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#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-class Foo(object): def __getslice__(self, i, j): print '__getslice__',i,j def __setslice__(self, i, j, sequence): print '__setslice__',i,j def __delslice__(self, i, j): print '__delslice__',i,jobj = Foo()obj[-1:1] # 自动触发执行 __getslice__obj[0:1] = [11,22,33,44] # 自动触发执行 __setslice__del obj[0:2] # 自动触发执行 __delslice__ |
10. __iter__
用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 __iter__
class Foo(object):
pass
obj = Foo()
for i in obj:
print i
# 报错：TypeError: 'Foo' object is not iterable
第一步
class Foo(object):
pass
obj = Foo()
for i in obj:
print i
# 报错：TypeError: 'Foo' object is not iterable
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __iter__(self):
pass
obj = Foo()
for i in obj:
print i
# 报错：TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'
第二步
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __iter__(self):
pass
obj = Foo()
for i in obj:
print i
# 报错：TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __init__(self, sq):
self.sq = sq
def __iter__(self):
return iter(self.sq)
obj = Foo([11,22,33,44])
for i in obj:
print i
第三步
以上步骤可以看出，for循环迭代的其实是 iter([11,22,33,44]) ，所以执行流程可以变更为：
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#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-obj = iter([11,22,33,44])for i in obj: print i |
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
obj = iter([11,22,33,44])
while True:
val = obj.next()
print val
For循环语法内部
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
obj = iter([11,22,33,44])
while True:
val = obj.next()
print val
11. __new__ 和 __metaclass__
阅读以下代码：
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class Foo(object): def __init__(self): passobj = Foo() # obj是通过Foo类实例化的对象 |
上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。
如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。
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print type(obj) # 输出：<class '__main__.Foo'> 表示，obj 对象由Foo类创建print type(Foo) # 输出：<type 'type'> 表示，Foo类对象由 type 类创建 |
所以，obj对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。
那么，创建类就可以有两种方式：
a). 普通方式
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class Foo(object): def func(self): print 'hello wupeiqi' |
b).特殊方式（type类的构造函数）
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def func(self): print 'hello wupeiqi'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 |
＝＝》 类 是由 type 类实例化产生
那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？
答：类中有一个属性 __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，从而查看 类 创建的过程。
class MyType(type):
def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)
def __call__(self, *args, **kwargs):
obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
self.__init__(obj)
class Foo(object):
__metaclass__ = MyType
def __init__(self, name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
# 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段：通过Foo类创建obj对象
obj = Foo()
class MyType(type):
def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)
def __call__(self, *args, **kwargs):
obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
self.__init__(obj)
class Foo(object):
__metaclass__ = MyType
def __init__(self, name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
# 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段：通过Foo类创建obj对象
obj = Foo()
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