面向對象進階

本文轉載自查看原文 2016-12-20 19:19 27497

一 isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)

isinstance(obj,cls)檢查是否obj是否是類 cls 的對象

1 class Foo(object):
2     pass
3  
4 obj = Foo()
5  
6 isinstance(obj, Foo)

issubclass(sub, super)檢查sub類是否是 super 類的派生類

1 class Foo(object):
2     pass
3  
4 class Bar(Foo):
5     pass
6  
7 issubclass(Bar, Foo)

二反射

1 什么是反射

反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以訪問、檢測和修改它本身狀態或行為的一種能力（自省）。這一概念的提出很快引發了計算機科學領域關於應用反射性的研究。它首先被程序語言的設計領域所采用,並在Lisp和面向對象方面取得了成績。

2 python面向對象中的反射：通過字符串的形式操作對象相關的屬性。python中的一切事物都是對象（都可以使用反射）

四個可以實現自省的函數

下列方法適用於類和對象（一切皆對象，類本身也是一個對象）

判斷object中有沒有一個name字符串對應的方法或屬性

hasattr(object,name)

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

getattr(object, name, default=None)

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

setattr(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''
    """
    pass

delattr(x, y)

class BlackMedium:
    feature='Ugly'
    def __init__(self,name,addr):
        self.name=name
        self.addr=addr

    def sell_house(self):
        print('%s 黑中介賣房子啦,傻逼才買呢,但是誰能證明自己不傻逼' %self.name)
    def rent_house(self):
        print('%s 黑中介租房子啦,傻逼才租呢' %self.name)

b1=BlackMedium('萬成置地','回龍觀天露園')

#檢測是否含有某屬性
print(hasattr(b1,'name'))
print(hasattr(b1,'sell_house'))

#獲取屬性
n=getattr(b1,'name')
print(n)
func=getattr(b1,'rent_house')
func()

# getattr(b1,'aaaaaaaa') #報錯
print(getattr(b1,'aaaaaaaa','不存在啊'))

#設置屬性
setattr(b1,'sb',True)
setattr(b1,'show_name',lambda self:self.name+'sb')
print(b1.__dict__)
print(b1.show_name(b1))

#刪除屬性
delattr(b1,'addr')
delattr(b1,'show_name')
delattr(b1,'show_name111')#不存在,則報錯

print(b1.__dict__)

四個方法的使用演示

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')

類也是對象

#!/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')

反射當前模塊成員

導入其他模塊，利用反射查找該模塊是否存在某個方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

def test():
    print('from the test')

module_test.py

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3  
 4 """
 5 程序目錄：
 6     module_test.py
 7     index.py
 8  
 9 當前文件：
10     index.py
11 """
12 
13 import module_test as obj
14 
15 #obj.test()
16 
17 print(hasattr(obj,'test'))
18 
19 getattr(obj,'test')()

3 為什么用反射之反射的好處

好處一：實現可插拔機制

有倆程序員，一個lili，一個是egon，lili在寫程序的時候需要用到egon所寫的類，但是egon去跟女朋友度蜜月去了，還沒有完成他寫的類，lili想到了反射，使用了反射機制lili可以繼續完成自己的代碼，等egon度蜜月回來后再繼續完成類的定義並且去實現lili想要的功能。

總之反射的好處就是，可以事先定義好接口，接口只有在被完成后才會真正執行，這實現了即插即用，這其實是一種‘后期綁定’，什么意思？即你可以事先把主要的邏輯寫好（只定義接口），然后后期再去實現接口的功能

class FtpClient:
    'ftp客戶端,但是還么有實現具體的功能'
    def __init__(self,addr):
        print('正在連接服務器[%s]' %addr)
        self.addr=addr

egon還沒有實現全部功能

#from module import FtpClient
f1=FtpClient('192.168.1.1')
if hasattr(f1,'get'):
    func_get=getattr(f1,'get')
    func_get()
else:
    print('---->不存在此方法')
    print('處理其他的邏輯')

不影響lili的代碼編寫

好處二：動態導入模塊（基於反射當前模塊成員）

三 setattr,delattr,getattr

class Foo:
    x=1
    def __init__(self,y):
        self.y=y

    def __getattr__(self, item):
        print('----> from getattr:你找的屬性不存在')


    def __setattr__(self, key, value):
        print('----> from setattr')
        # self.key=value #這就無限遞歸了,你好好想想
        # self.__dict__[key]=value #應該使用它

    def __delattr__(self, item):
        print('----> from delattr')
        # del self.item #無限遞歸了
        self.__dict__.pop(item)

#__setattr__添加/修改屬性會觸發它的執行
f1=Foo(10)
print(f1.__dict__) # 因為你重寫了__setattr__,凡是賦值操作都會觸發它的運行,你啥都沒寫,就是根本沒賦值,除非你直接操作屬性字典,否則永遠無法賦值
f1.z=3
print(f1.__dict__)

#__delattr__刪除屬性的時候會觸發
f1.__dict__['a']=3#我們可以直接修改屬性字典,來完成添加/修改屬性的操作
del f1.a
print(f1.__dict__)

#__getattr__只有在使用點調用屬性且屬性不存在的時候才會觸發
f1.xxxxxx

三者的用法演示

四二次加工標准類型(包裝)

包裝：python為大家提供了標准數據類型，以及豐富的內置方法，其實在很多場景下我們都需要基於標准數據類型來定制我們自己的數據類型，新增/改寫方法，這就用到了我們剛學的繼承/派生知識（其他的標准類型均可以通過下面的方式進行二次加工）

class List(list): #繼承list所有的屬性，也可以派生出自己新的，比如append和mid
    def append(self, p_object):
        ' 派生自己的append：加上類型檢查'
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        super().append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        '新增自己的屬性'
        index=len(self)//2
        return self[index]

l=List([1,2,3,4])
print(l)
l.append(5)
print(l)
# l.append('1111111') #報錯，必須為int類型

print(l.mid)

#其余的方法都繼承list的
l.insert(0,-123)
print(l)
l.clear()
print(l)

二次加工標准類型(基於繼承實現)

class List(list):
    def __init__(self,item,tag=False):
        super().__init__(item)
        self.tag=tag
    def append(self, p_object):
        if not isinstance(p_object,str):
            raise TypeError
        super().append(p_object)
    def clear(self):
        if not self.tag:
            raise PermissionError
        super().clear()

l=List([1,2,3],False)
print(l)
print(l.tag)

l.append('saf')
print(l)

# l.clear() #異常

l.tag=True
l.clear()

練習（clear加權限限制）

授權：授權是包裝的一個特性, 包裝一個類型通常是對已存在的類型的一些定制,這種做法可以新建,修改或刪除原有產品的功能。其它的則保持原樣。授權的過程,即是所有更新的功能都是由新類的某部分來處理,但已存在的功能就授權給對象的默認屬性。

實現授權的關鍵點就是覆蓋__getattr__方法

import time
class FileHandle:
    def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'):
        self.file=open(filename,mode,encoding=encoding)
    def write(self,line):
        t=time.strftime('%Y-%m-%d %T')
        self.file.write('%s %s' %(t,line))

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.file,item)

f1=FileHandle('b.txt','w+')
f1.write('你好啊')
f1.seek(0)
print(f1.read())
f1.close()

授權示范一

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
#我們來加上b模式支持
import time
class FileHandle:
    def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'):
        if 'b' in mode:
            self.file=open(filename,mode)
        else:
            self.file=open(filename,mode,encoding=encoding)
        self.filename=filename
        self.mode=mode
        self.encoding=encoding

    def write(self,line):
        if 'b' in self.mode:
            if not isinstance(line,bytes):
                raise TypeError('must be bytes')
        self.file.write(line)

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.file,item)

    def __str__(self):
        if 'b' in self.mode:
            res="<_io.BufferedReader name='%s'>" %self.filename
        else:
            res="<_io.TextIOWrapper name='%s' mode='%s' encoding='%s'>" %(self.filename,self.mode,self.encoding)
        return res
f1=FileHandle('b.txt','wb')
# f1.write('你好啊啊啊啊啊') #自定制的write,不用在進行encode轉成二進制去寫了,簡單,大氣
f1.write('你好啊'.encode('utf-8'))
print(f1)
f1.close()

授權示范二

#練習一
class List:
    def __init__(self,seq):
        self.seq=seq

    def append(self, p_object):
        ' 派生自己的append加上類型檢查，覆蓋原有的append'
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        self.seq.append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        '新增自己的方法'
        index=len(self.seq)//2
        return self.seq[index]

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)

l=List([1,2,3])
print(l)
l.append(4)
print(l)
# l.append('3333333') #報錯，必須為int類型

print(l.mid)

#基於授權，獲得insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)





#練習二
class List:
    def __init__(self,seq,permission=False):
        self.seq=seq
        self.permission=permission
    def clear(self):
        if not self.permission:
            raise PermissionError('not allow the operation')
        self.seq.clear()

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)
l=List([1,2,3])
# l.clear() #此時沒有權限，拋出異常


l.permission=True
print(l)
l.clear()
print(l)

#基於授權，獲得insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)

練習題（授權）

五 getattribute

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('執行的是我')
        # return self.__dict__[item]

f1=Foo(10)
print(f1.x)
f1.xxxxxx #不存在的屬性訪問，觸發__getattr__

回顧__getattr__

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattribute__(self, item):
        print('不管是否存在,我都會執行')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx

__getattribute__

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('執行的是我')
        # return self.__dict__[item]
    def __getattribute__(self, item):
        print('不管是否存在,我都會執行')
        raise AttributeError('哈哈')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx

#當__getattribute__與__getattr__同時存在,只會執行__getattrbute__,除非__getattribute__在執行過程中拋出異常AttributeError

二者同時出現

六描述符(get,set,delete)

1 描述符是什么:描述符本質就是一個新式類,在這個新式類中,至少實現了__get__(),__set__(),__delete__()中的一個,這也被稱為描述符協議
__get__():調用一個屬性時,觸發
__set__():為一個屬性賦值時,觸發
__delete__():采用del刪除屬性時,觸發

class Foo: #在python3中Foo是新式類,它實現了三種方法,這個類就被稱作一個描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        pass
    def __set__(self, instance, value):
        pass
    def __delete__(self, instance):
        pass

定義一個描述符

2 描述符是干什么的:描述符的作用是用來代理另外一個類的屬性的(必須把描述符定義成這個類的類屬性，不能定義到構造函數中)

class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('觸發get')
    def __set__(self, instance, value):
        print('觸發set')
    def __delete__(self, instance):
        print('觸發delete')

#包含這三個方法的新式類稱為描述符,由這個類產生的實例進行屬性的調用/賦值/刪除,並不會觸發這三個方法
f1=Foo()
f1.name='egon'
f1.name
del f1.name
#疑問:何時,何地,會觸發這三個方法的執行

引子:描述符類產生的實例進行屬性操作並不會觸發三個方法的執行

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str調用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str設置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str刪除...')

#描述符Int
class Int:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Int調用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Int設置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Int刪除...')

class People:
    name=Str()
    age=Int()
    def __init__(self,name,age): #name被Str類代理,age被Int類代理,
        self.name=name
        self.age=age

#何地？：定義成另外一個類的類屬性

#何時？：且看下列演示

p1=People('alex',18)

#描述符Str的使用
p1.name
p1.name='egon'
del p1.name

#描述符Int的使用
p1.age
p1.age=18
del p1.age

#我們來瞅瞅到底發生了什么
print(p1.__dict__)
print(People.__dict__)

#補充
print(type(p1) == People) #type(obj)其實是查看obj是由哪個類實例化來的
print(type(p1).__dict__ == People.__dict__)

描述符應用之何時?何地?

3 描述符分兩種
一數據描述符:至少實現了__get__()和__set__()

1 class Foo:
2     def __set__(self, instance, value):
3         print('set')
4     def __get__(self, instance, owner):
5         print('get')

二非數據描述符:沒有實現__set__()

1 class Foo:
2     def __get__(self, instance, owner):
3         print('get')

4 注意事項:
一描述符本身應該定義成新式類,被代理的類也應該是新式類
二必須把描述符定義成這個類的類屬性，不能為定義到構造函數中
三要嚴格遵循該優先級,優先級由高到底分別是
1.類屬性
2.數據描述符
3.實例屬性
4.非數據描述符
5.找不到的屬性觸發__getattr__()

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str調用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str設置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str刪除...')

class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str類代理,age被Int類代理,
        self.name=name
        self.age=age


#基於上面的演示,我們已經知道,在一個類中定義描述符它就是一個類屬性,存在於類的屬性字典中,而不是實例的屬性字典

#那既然描述符被定義成了一個類屬性,直接通過類名也一定可以調用吧,沒錯
People.name #恩,調用類屬性name,本質就是在調用描述符Str,觸發了__get__()

People.name='egon' #那賦值呢,我去,並沒有觸發__set__()
del People.name #趕緊試試del,我去,也沒有觸發__delete__()
#結論:描述符對類沒有作用-------->傻逼到家的結論

'''
原因:描述符在使用時被定義成另外一個類的類屬性,因而類屬性比二次加工的描述符偽裝而來的類屬性有更高的優先級
People.name #恩,調用類屬性name,找不到就去找描述符偽裝的類屬性name,觸發了__get__()

People.name='egon' #那賦值呢,直接賦值了一個類屬性,它擁有更高的優先級,相當於覆蓋了描述符,肯定不會觸發描述符的__set__()
del People.name #同上
'''

類屬性>數據描述符

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str調用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str設置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str刪除...')

class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str類代理,age被Int類代理,
        self.name=name
        self.age=age


p1=People('egon',18)

#如果描述符是一個數據描述符(即有__get__又有__set__),那么p1.name的調用與賦值都是觸發描述符的操作,於p1本身無關了,相當於覆蓋了實例的屬性
p1.name='egonnnnnn'
p1.name
print(p1.__dict__)#實例的屬性字典中沒有name,因為name是一個數據描述符,優先級高於實例屬性,查看/賦值/刪除都是跟描述符有關,與實例無關了
del p1.name

數據描述符>實例屬性

class Foo:
    def func(self):
        print('我胡漢三又回來了')
f1=Foo()
f1.func() #調用類的方法,也可以說是調用非數據描述符
#函數是一個非數據描述符對象(一切皆對象么)
print(dir(Foo.func))
print(hasattr(Foo.func,'__set__'))
print(hasattr(Foo.func,'__get__'))
print(hasattr(Foo.func,'__delete__'))
#有人可能會問,描述符不都是類么,函數怎么算也應該是一個對象啊,怎么就是描述符了
#笨蛋哥,描述符是類沒問題,描述符在應用的時候不都是實例化成一個類屬性么
#函數就是一個由非描述符類實例化得到的對象
#沒錯，字符串也一樣


f1.func='這是實例屬性啊'
print(f1.func)

del f1.func #刪掉了非數據
f1.func()

實例屬性>非數據描述符

class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length


#name是一個數據描述符,因為name=Foo()而Foo實現了get和set方法,因而比實例屬性有更高的優先級
#對實例的屬性操作,觸發的都是描述符的
r1=Room('廁所',1,1)
r1.name
r1.name='廚房'



class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length


#name是一個非數據描述符,因為name=Foo()而Foo沒有實現set方法,因而比實例屬性有更低的優先級
#對實例的屬性操作,觸發的都是實例自己的
r1=Room('廁所',1,1)
r1.name
r1.name='廚房'

再次驗證：實例屬性>非數據描述符

class Foo:
    def func(self):
        print('我胡漢三又回來了')

    def __getattr__(self, item):
        print('找不到了當然是來找我啦',item)
f1=Foo()

f1.xxxxxxxxxxx

非數據描述符>找不到

5 描述符使用

眾所周知，python是弱類型語言，即參數的賦值沒有類型限制，下面我們通過描述符機制來實現類型限制功能

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3231.3)

#調用
print(p1.__dict__)
p1.name

#賦值
print(p1.__dict__)
p1.name='egonlin'
print(p1.__dict__)

#刪除
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__)

牛刀小試

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

#疑問:如果我用類名去操作屬性呢
People.name #報錯,錯誤的根源在於類去操作屬性時,會把None傳給instance

#修訂__get__方法
class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
print(People.name) #完美,解決

拔刀相助

class Str:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type): #如果不是期望的類型，則拋出異常
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name',str) #新增類型限制str
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People(123,18,3333.3)#傳入的name因不是字符串類型而拋出異常

磨刀霍霍

class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Typed('name',str)
    age=Typed('name',int)
    salary=Typed('name',float)
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People(123,18,3333.3)
p1=People('egon','18',3333.3)
p1=People('egon',18,3333)

大刀闊斧

大刀闊斧之后我們已然能實現功能了，但是問題是，如果我們的類有很多屬性，你仍然采用在定義一堆類屬性的方式去實現，low，這時候我需要教你一招：獨孤九劍

def decorate(cls):
    print('類的裝飾器開始運行啦------>')
    return cls

@decorate #無參:People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3333.3)

類的裝飾器:無參

def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('類的裝飾器開始運行啦------>',kwargs)
        return cls
    return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有參:1.運行typeassert(...)返回結果是decorate,此時參數都傳給kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3333.3)

類的裝飾器:有參

終極大招

class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)

def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('類的裝飾器開始運行啦------>',kwargs)
        for name,expected_type in kwargs.items():
            setattr(cls,name,Typed(name,expected_type))
        return cls
    return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有參:1.運行typeassert(...)返回結果是decorate,此時參數都傳給kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

print(People.__dict__)
p1=People('egon',18,3333.3)

刀光劍影

6 描述符總結

描述符是可以實現大部分python類特性中的底層魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__屬性

描述父是很多高級庫和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到裝飾器或者元類的大型框架中的一個組件.

7 利用描述符原理完成一個自定制@property,實現延遲計算（本質就是把一個函數屬性利用裝飾器原理做成一個描述符：類的屬性字典中函數名為key，value為描述符類產生的對象）

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @property
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)

@property回顧

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('這是我們自己定制的靜態屬性,r1.area實際是要執行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        return self.func(instance) #此時你應該明白,到底是誰在為你做自動傳遞self的事情

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相當於定義了一個類屬性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)

自己做一個@property

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('這是我們自己定制的靜態屬性,r1.area實際是要執行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            print('--->')
            value=self.func(instance)
            setattr(instance,self.func.__name__,value) #計算一次就緩存到實例的屬性字典中
            return value

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相當於'定義了一個類屬性,即描述符'
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) #先從自己的屬性字典找,沒有再去類的中找,然后出發了area的__get__方法
print(r1.area) #先從自己的屬性字典找,找到了,是上次計算的結果,這樣就不用每執行一次都去計算

實現延遲計算功能

#緩存不起來了

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('這是我們自己定制的靜態屬性,r1.area實際是要執行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            value=self.func(instance)
            instance.__dict__[self.func.__name__]=value
            return value
        # return self.func(instance) #此時你應該明白,到底是誰在為你做自動傳遞self的事情
    def __set__(self, instance, value):
        print('hahahahahah')

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相當於定義了一個類屬性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

print(Room.__dict__)
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
print(r1.area) 
print(r1.area) 
print(r1.area) #緩存功能失效,每次都去找描述符了,為何,因為描述符實現了set方法,它由非數據描述符變成了數據描述符,數據描述符比實例屬性有更高的優先級,因而所有的屬性操作都去找描述符了

一個小的改動，延遲計算的美夢就破碎了

8 利用描述符原理完成一個自定制@classmethod

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #類來調用,instance為None,owner為類本身,實例來調用,instance為實例,owner為類本身,
        def feedback():
            print('在這里可以加功能啊...')
            return self.func(owner)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls):
        print('你好啊,帥哥 %s' %cls.name)

People.say_hi()

p1=People()
p1.say_hi()
#疑問,類方法如果有參數呢,好說,好說

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #類來調用,instance為None,owner為類本身,實例來調用,instance為實例,owner為類本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在這里可以加功能啊...')
            return self.func(owner,*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls,msg):
        print('你好啊,帥哥 %s %s' %(cls.name,msg))

People.say_hi('你是那偷心的賊')

p1=People()
p1.say_hi('你是那偷心的賊')

自己做一個@classmethod

9 利用描述符原理完成一個自定制的@staticmethod

class StaticMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #類來調用,instance為None,owner為類本身,實例來調用,instance為實例,owner為類本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在這里可以加功能啊...')
            return self.func(*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    @StaticMethod# say_hi=StaticMethod(say_hi)
    def say_hi(x,y,z):
        print('------>',x,y,z)

People.say_hi(1,2,3)

p1=People()
p1.say_hi(4,5,6)

自己做一個@staticmethod

六再看property

一個靜態屬性property本質就是實現了get，set，delete三種方法

class Foo:
    @property
    def AAA(self):
        print('get的時候運行我啊')

    @AAA.setter
    def AAA(self,value):
        print('set的時候運行我啊')

    @AAA.deleter
    def AAA(self):
        print('delete的時候運行我啊')

#只有在屬性AAA定義property后才能定義AAA.setter,AAA.deleter
f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

用法一

class Foo:
    def get_AAA(self):
        print('get的時候運行我啊')

    def set_AAA(self,value):
        print('set的時候運行我啊')

    def delete_AAA(self):
        print('delete的時候運行我啊')
    AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #內置property三個參數與get,set,delete一一對應

f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

用法二

怎么用？

class Goods:

    def __init__(self):
        # 原價
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    @property
    def price(self):
        # 實際價格 = 原價 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    @price.setter
    def price(self, value):
        self.original_price = value

    @price.deleter
    def price(self):
        del self.original_price


obj = Goods()
obj.price         # 獲取商品價格
obj.price = 200   # 修改商品原價
print(obj.price)
del obj.price     # 刪除商品原價

案例一

#實現類型檢測功能

#第一關：
class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    @property
    def name(self):
        return self.name

# p1=People('alex') #property自動實現了set和get方法屬於數據描述符,比實例屬性優先級高,所以你這面寫會觸發property內置的set,拋出異常


#第二關：修訂版

class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name #實例化就觸發property

    @property
    def name(self):
        # return self.name #無限遞歸
        print('get------>')
        return self.DouNiWan

    @name.setter
    def name(self,value):
        print('set------>')
        self.DouNiWan=value

    @name.deleter
    def name(self):
        print('delete------>')
        del self.DouNiWan

p1=People('alex') #self.name實際是存放到self.DouNiWan里
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.__dict__)

p1.name='egon'
print(p1.__dict__)

del p1.name
print(p1.__dict__)


#第三關:加上類型檢查
class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name #實例化就觸發property

    @property
    def name(self):
        # return self.name #無限遞歸
        print('get------>')
        return self.DouNiWan

    @name.setter
    def name(self,value):
        print('set------>')
        if not isinstance(value,str):
            raise TypeError('必須是字符串類型')
        self.DouNiWan=value

    @name.deleter
    def name(self):
        print('delete------>')
        del self.DouNiWan

p1=People('alex') #self.name實際是存放到self.DouNiWan里
p1.name=1

案例二

七 setitem,getitem,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]時,我執行')
        self.__dict__.pop(key)
    def __delattr__(self, item):
        print('del obj.key時,我執行')
        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__)

View Code

八 str,repr,format

改變對象的字符串顯示__str__,__repr__

自定制格式化字符串__format__

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
format_dict={
    'nat':'{obj.name}-{obj.addr}-{obj.type}',#學校名-學校地址-學校類型
    'tna':'{obj.type}:{obj.name}:{obj.addr}',#學校類型:學校名:學校地址
    'tan':'{obj.type}/{obj.addr}/{obj.name}',#學校類型/學校地址/學校名
}
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函數或者print函數--->obj.__str__()
repr或者交互式解釋器--->obj.__repr__()
如果__str__沒有被定義,那么就會使用__repr__來代替輸出
注意:這倆方法的返回值必須是字符串,否則拋出異常
'''
print(format(s1,'nat'))
print(format(s1,'tna'))
print(format(s1,'tan'))
print(format(s1,'asfdasdffd'))

View Code

date_dic={
    'ymd':'{0.year}:{0.month}:{0.day}',
    'dmy':'{0.day}/{0.month}/{0.year}',
    'mdy':'{0.month}-{0.day}-{0.year}',
}
class Date:
    def __init__(self,year,month,day):
        self.year=year
        self.month=month
        self.day=day

    def __format__(self, format_spec):
        if not format_spec or format_spec not in date_dic:
            format_spec='ymd'
        fmt=date_dic[format_spec]
        return fmt.format(self)

d1=Date(2016,12,29)
print(format(d1))
print('{:mdy}'.format(d1))

自定義format練習

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'

class A:
    pass

class B(A):
    pass

print(issubclass(B,A)) #B是A的子類,返回True

a1=A()
print(isinstance(a1,A)) #a1是A的實例

issubclass和isinstance

九 slots

'''
1.__slots__是什么:是一個類變量,變量值可以是列表,元祖,或者可迭代對象,也可以是一個字符串(意味着所有實例只有一個數據屬性)
2.引子:使用點來訪問屬性本質就是在訪問類或者對象的__dict__屬性字典(類的字典是共享的,而每個實例的是獨立的)
3.為何使用__slots__:字典會占用大量內存,如果你有一個屬性很少的類,但是有很多實例,為了節省內存可以使用__slots__取代實例的__dict__
當你定義__slots__后,__slots__就會為實例使用一種更加緊湊的內部表示。實例通過一個很小的固定大小的數組來構建,而不是為每個實例定義一個
字典,這跟元組或列表很類似。在__slots__中列出的屬性名在內部被映射到這個數組的指定小標上。使用__slots__一個不好的地方就是我們不能再給
實例添加新的屬性了,只能使用在__slots__中定義的那些屬性名。
4.注意事項:__slots__的很多特性都依賴於普通的基於字典的實現。另外,定義了__slots__后的類不再 支持一些普通類特性了,比如多繼承。大多數情況下,你應該
只在那些經常被使用到 的用作數據結構的類上定義__slots__比如在程序中需要創建某個類的幾百萬個實例對象 。
關於__slots__的一個常見誤區是它可以作為一個封裝工具來防止用戶給實例增加新的屬性。盡管使用__slots__可以達到這樣的目的,但是這個並不是它的初衷。           更多的是用來作為一個內存優化工具。

'''
class Foo:
    __slots__='x'


f1=Foo()
f1.x=1
f1.y=2#報錯
print(f1.__slots__) #f1不再有__dict__

class Bar:
    __slots__=['x','y']
    
n=Bar()
n.x,n.y=1,2
n.z=3#報錯

__slots__使用

class Foo:
    __slots__=['name','age']

f1=Foo()
f1.name='alex'
f1.age=18
print(f1.__slots__)

f2=Foo()
f2.name='egon'
f2.age=19
print(f2.__slots__)

print(Foo.__dict__)
#f1與f2都沒有屬性字典__dict__了,統一歸__slots__管,節省內存

刨根問底

十 next和iter實現迭代器協議

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        n=self.x
        self.x+=1
        return self.x

f=Foo(3)
for i in f:
    print(i)

簡單示范

class Foo:
    def __init__(self,start,stop):
        self.num=start
        self.stop=stop
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.num >= self.stop:
            raise StopIteration
        n=self.num
        self.num+=1
        return n

f=Foo(1,5)
from collections import Iterable,Iterator
print(isinstance(f,Iterator))

for i in Foo(1,5):
    print(i)

class Range:
    def __init__(self,n,stop,step):
        self.n=n
        self.stop=stop
        self.step=step

    def __next__(self):
        if self.n >= self.stop:
            raise StopIteration
        x=self.n
        self.n+=self.step
        return x

    def __iter__(self):
        return self

for i in Range(1,7,3): #
    print(i)

練習：簡單模擬range，加上步長

class Fib:
    def __init__(self):
        self._a=0
        self._b=1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self._a,self._b=self._b,self._a + self._b
        return self._a

f1=Fib()

print(f1.__next__())
print(next(f1))
print(next(f1))

for i in f1:
    if i > 100:
        break
    print('%s ' %i,end='')

斐波那契數列

十一 doc

class Foo:
    '我是描述信息'
    pass

print(Foo.__doc__)

它類的描述信息

class Foo:
    '我是描述信息'
    pass

class Bar(Foo):
    pass
print(Bar.__doc__) #該屬性無法繼承給子類

該屬性無法被繼承

十二 module和class

　　__module__ 表示當前操作的對象在那個模塊

　　__class__ 表示當前操作的對象的類是什么

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class C:

    def __init__(self):
        self.name = ‘SB'

lib/aa.py

from lib.aa import C

obj = C()
print obj.__module__  # 輸出 lib.aa，即：輸出模塊
print obj.__class__      # 輸出 lib.aa.C，即：輸出類

index.py

十三 del

析構方法，當對象在內存中被釋放時，自動觸發執行。

注：如果產生的對象僅僅只是python程序級別的（用戶級），那么無需定義__del__,如果產生的對象的同時還會向操作系統發起系統調用，即一個對象有用戶級與內核級兩種資源，比如（打開一個文件，創建一個數據庫鏈接），則必須在清除對象的同時回收系統資源，這就用到了__del__

class Foo:

    def __del__(self):
        print('執行我啦')

f1=Foo()
del f1
print('------->')

#輸出結果
執行我啦
------->

簡單示范

class Foo:

    def __del__(self):
        print('執行我啦')

f1=Foo()
# del f1
print('------->')

#輸出結果
------->
執行我啦





#為何啊？？？

挖坑埋了你

典型的應用場景：

創建數據庫類，用該類實例化出數據庫鏈接對象，對象本身是存放於用戶空間內存中，而鏈接則是由操作系統管理的，存放於內核空間內存中

當程序結束時，python只會回收自己的內存空間，即用戶態內存，而操作系統的資源則沒有被回收，這就需要我們定制__del__，在對象被刪除前向操作系統發起關閉數據庫鏈接的系統調用，回收資源

這與文件處理是一個道理：

f=open('a.txt') #做了兩件事，在用戶空間拿到一個f變量，在操作系統內核空間打開一個文件
del f #只回收用戶空間的f，操作系統的文件還處於打開狀態

#所以我們應該在del f之前保證f.close()執行,即便是沒有del，程序執行完畢也會自動del清理資源，於是文件操作的正確用法應該是
f=open('a.txt')
讀寫...
f.close()
很多情況下大家都容易忽略f.close,這就用到了with上下文管理

十四 enter和exit

我們知道在操作文件對象的時候可以這么寫

1 with open('a.txt') as f:
2 　　'代碼塊'

上述叫做上下文管理協議，即with語句，為了讓一個對象兼容with語句，必須在這個對象的類中聲明__enter__和__exit__方法

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出現with語句,對象的__enter__被觸發,有返回值則賦值給as聲明的變量')
        # return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代碼塊執行完畢時執行我啊')


with Open('a.txt') as f:
    print('=====>執行代碼塊')
    # print(f,f.name)

上下文管理協議

__exit__()中的三個參數分別代表異常類型，異常值和追溯信息,with語句中代碼塊出現異常，則with后的代碼都無法執行

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出現with語句,對象的__enter__被觸發,有返回值則賦值給as聲明的變量')

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代碼塊執行完畢時執行我啊')
        print(exc_type)
        print(exc_val)
        print(exc_tb)



with Open('a.txt') as f:
    print('=====>執行代碼塊')
    raise AttributeError('***着火啦,救火啊***')
print('0'*100) #------------------------------->不會執行

View Code

如果__exit()返回值為True,那么異常會被清空，就好像啥都沒發生一樣，with后的語句正常執行

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出現with語句,對象的__enter__被觸發,有返回值則賦值給as聲明的變量')

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代碼塊執行完畢時執行我啊')
        print(exc_type)
        print(exc_val)
        print(exc_tb)
        return True



with Open('a.txt') as f:
    print('=====>執行代碼塊')
    raise AttributeError('***着火啦,救火啊***')
print('0'*100) #------------------------------->會執行

View Code

class Open:
    def __init__(self,filepath,mode='r',encoding='utf-8'):
        self.filepath=filepath
        self.mode=mode
        self.encoding=encoding

    def __enter__(self):
        # print('enter')
        self.f=open(self.filepath,mode=self.mode,encoding=self.encoding)
        return self.f

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        # print('exit')
        self.f.close()
        return True 
    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.f,item)

with Open('a.txt','w') as f:
    print(f)
    f.write('aaaaaa')
    f.wasdf #拋出異常，交給__exit__處理

練習：模擬Open

用途或者說好處：

1.使用with語句的目的就是把代碼塊放入with中執行，with結束后，自動完成清理工作，無須手動干預

2.在需要管理一些資源比如文件，網絡連接和鎖的編程環境中，可以在__exit__中定制自動釋放資源的機制，你無須再去關系這個問題，這將大有用處

十五 call

對象后面加括號，觸發執行。

注：構造方法的執行是由創建對象觸發的，即：對象 = 類名() ；而對於 __call__ 方法的執行是由對象后加括號觸發的，即：對象() 或者類()()

class Foo:

    def __init__(self):
        pass
    
    def __call__(self, *args, **kwargs):

        print('__call__')


obj = Foo() # 執行 __init__
obj()       # 執行 __call__

View Code

十六 metaclass

鏈接：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/8029564.html

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面向對象進階

一 isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)

二 反射

三 __setattr__,__delattr__,__getattr__

四 二次加工標准類型(包裝)

五 __getattribute__

六 描述符(__get__,__set__,__delete__)

六 再看property

七 __setitem__,__getitem,__delitem__

八 __str__,__repr__,__format__

九 __slots__

十 __next__和__iter__實現迭代器協議

十一 __doc__

十二 __module__和__class__

十三 __del__

十四 __enter__和__exit__

十五 __call__

十六 metaclass

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二反射

三 setattr,delattr,getattr

四二次加工標准類型(包裝)

五 getattribute

六描述符(get,set,delete)

六再看property

七 setitem,getitem,delitem__

八 str,repr,format

九 slots

十 next和iter實現迭代器協議

十一 doc

十二 module和class

十三 del

十四 enter和exit

十五 call