__str__
我们先定义一个Student类,打印一个实例:
>>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ...
>>> print(Student('Michael'))
<__main__.Student object at 0x109afb190>
打印出一堆<main.Student object at 0x109afb190>,不好看。怎么才能打印得好看呢?只需要定义好__str__()
方法,返回一个好看的字符串就可以了:
>>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... def __str__(self): ... return 'Student object (name: %s)' % self.name ...
>>> print(Student('Michael')) Student object (name: Michael)
这样打印出来的实例,不但好看,而且容易看出实例内部重要的数据。但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print,打印出来的实例还是不好看:
>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>
这是因为直接显示变量调用的不是__str__()
,而是__repr__()
,两者的区别是__str__()
返回用户看到的字符串,而__repr__()
返回程序开发者看到的字符串,也就是说,__repr__()
是为调试服务的。解决办法是再定义一个__repr__()
__iter__
如果一个类想被用于for ... in循环,类似list或tuple那样,就必须实现一个__iter__()
方法,该方法返回一个迭代对象,然后,Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()
方法拿到循环的下一个值,直到遇到StopIteration错误时退出循环。
我们以斐波那契数列为例,写一个Fib类,可以作用于for循环:
class Fib(object): def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a,b def __iter__(self): return self # 实例本身就是迭代对象,故返回自己 def __next__(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值 if self.a > 100000: # 退出循环的条件 raise StopIteration(); return self.a # 返回下一个值
现在,试试把Fib实例作用于for循环:
>>> for n in Fib(): ... print(n) ... 1 1 2
__getitem__
Fib实例虽然能作用于for循环,看起来和list有点像,但是,把它当成list来使用还是不行,比如,取第5个元素Fib()[5], 要表现得像list那样按照下标取出元素,需要实现__getitem__()
方法:
class Fib(object): def __getitem__(self, n): a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a
现在,就可以按下标访问数列的任意一项了
但是list有个神奇的切片方法对于Fib却报错。原因是__getitem__()
传入的参数可能是一个int,也可能是一个切片对象slice,所以要做判断:
class Fib(object): def __getitem__(self, n): if isinstance(n, int): # n是索引 a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a if isinstance(n, slice): # n是切片 start = n.start stop = n.stop if start is None: start = 0 a, b = 1, 1 L = [] for x in range(stop): if x >= start: L.append(a) a, b = b, a + b return L
但是没有对step参数作处理,也没有对负数作处理,所以,要正确实现一个__getitem__()
还是有很多工作要做的
此外,如果把对象看成dict,__getitem__()
的参数也可能是一个可以作key的object,例如str。与之对应的是__setitem__()
方法,把对象视作list或dict来对集合赋值。最后,还有一个__delitem__()
方法,用于删除某个元素。
总之,通过上面的方法,我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别,这完全归功于动态语言的“鸭子类型”,不需要强制继承某个接口。
__getattr__
正常情况下,当我们调用类的方法或属性时,如果不存在,就会报错。要避免这个错误,除了可以加上一个属性外,Python还有另一个机制,那就是写一个__getattr__()
方法,动态返回一个属性。
class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michael' def __getattr__(self, attr): if attr=='score': return 99
当调用不存在的属性时,比如score,Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')
来尝试获得属性,这样,我们就有机会返回score的值
返回函数也是完全可以的:
class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr=='age': return lambda: 25
只是调用方式要变为:
>>> s.age() 25
注意,只有在没有找到属性的情况下,才调用__getattr__
,已有的属性,比如name,不会在__getattr__
中查找。
这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了,不需要任何特殊手段。这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢?作用就是,可以针对完全动态的情况作调用。
现在很多网站都搞REST API,比如新浪微博、豆瓣啥的,调用API的URL类似:
http://api.server/user/friends
http://api.server/user/timeline/list
如果要写SDK,给每个URL对应的API都写一个方法,那得累死,而且,API一旦改动,SDK也要改。利用完全动态的__getattr__
,我们可以写出一个链式调用:
class Chain(object): def __init__(self, path=''): self._path = path def __getattr__(self, path): return Chain('%s/%s' % (self._path, path)) def __str__(self): return self._path __repr__ = __str__
试试:
>>> Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'
这样,无论API怎么变,SDK都可以根据URL实现完全动态的调用,而且,不随API的增加而改变!
__call__
一个对象实例可以有自己的属性和方法,当我们调用实例方法时,我们用instance.method()
来调用。能不能直接在实例本身上调用呢?在Python中,答案是肯定的。
任何类,只需要定义一个__call__()
方法,就可以直接对实例进行调用。请看示例:
class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __call__(self): print('My name is %s.' % self.name)
调用方式如下:
>>> s = Student('Michael')
>>> s() # self参数不要传入
My name is Michael.
__call__()
还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样,所以你完全可以把对象看成函数,把函数看成对象,因为这两者之间本来就没啥根本的区别。
如果你把对象看成函数,那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来,因为类的实例都是运行期创建出来的,这么一来,我们就模糊了对象和函数的界限。
那么,怎么判断一个变量是对象还是函数呢?其实,更多的时候,我们需要判断一个对象是否能被调用,能被调用的对象就是一个Callable对象,比如函数和我们上面定义的带有__call__()
的类实例:
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
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