美文网首页IT类作者联盟python 集工作生活
python 面向对象高级编程之定制类

python 面向对象高级编程之定制类

作者: Swift社区 | 来源:发表于2019-07-10 11:28 被阅读1次

    python学习笔记,特做记录,分享给大家,希望对大家有所帮助。

    定制类

    看到类似slots这种形如xxx的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。

    slots我们已经知道怎么用了,len()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。

    除此之外,Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类。

    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'))
    

    运行结果:

    <__main__.Student object at 0x1084d7f10>
    
    Process finished with exit code 0
    

    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'))
    

    运行结果:

    Student object (name: Michael)
    
    Process finished with exit code 0
    

    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
    

    运行结果:

    <__main__.Student object at 0x1084d7f10>
    
    Process finished with exit code 0
    

    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()。但是通常str()和repr()代码都是一样的,所以,有个偷懒的写法:

    class Student(object):
        def __init__(self, name):
            self.name = name
        def __str__(self):
            return 'Student object (name=%s)' % self.name
        __repr__ = __str__
    

    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
    for n in Fib():
        print n
    

    现在,试试把Fib实例作用于for循环:

    1
    1
    2
    3
    5
    ...
    46368
    75025
    
    Process finished with exit code 0
    

    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:

    print Fib()[5]
    

    运行结果:

    line 30, in <module>
        print Fib()[5]
    TypeError: 'Fib' object does not support indexing
    
    Process finished with exit code 1
    

    要表现得像list那样按照下标取出元素,需要实现getitem()方法:

    class FibOne(object):
        def __getitem__(self, n):
            a, b = 1, 1
            for x in range(n):
                a, b = b, a + b
            return a
    f = FibOne()
    print f[0]
    print f[1]
    print f[2]
    print f[3]
    print f[10]
    print f[100]
    

    运行结果:

    1
    1
    2
    3
    89
    573147844013817084101
    
    Process finished with exit code 0
    

    但是list有个神奇的切片方法:

    print list(range(100))[5:10]
    

    运行结果:

    [5, 6, 7, 8, 9]
    
    Process finished with exit code 0
    

    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 FibTwo(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
    f = FibTwo()
    print f[0:5]
    print f[:10]
    

    运行结果:

    [1, 1, 2, 3, 5]
    [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
    
    Process finished with exit code 0
    

    但是没有对step参数作处理:

    print f[:10:2]
    

    运行结果:

    [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
    
    Process finished with exit code 0
    

    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。比如定义Student类:

    class StudentOne(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Michael'
    s = Student()
    print s.name
    print s.score
    

    调用name属性,没问题,但是,调用不存在的score属性,就有问题了:

    Michael
    line 77, in <module>
        print s.score
    AttributeError: 'StudentOne' object has no attribute 'score'
    
    Process finished with exit code 1
    

    错误信息很清楚地告诉我们,没有找到score这个attribute。

    要避免这个错误,除了可以加上一个score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。修改如下:

    class StudentOne(object):
        
        def __init__(self):
            self.name = 'Michael'
            
        def __getattr__(self, attr):
            if attr == 'score':
                return 99
    s = StudentOne()
    print s.name
    print s.score
    

    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:

    Michael
    99
    
    Process finished with exit code 0
    

    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:

    print s.age()
    

    运行结果:

    25
    
    Process finished with exit code 0
    

    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。

    此外,注意到任意调用如s.abc都会返回None,这是因为我们定义的getattr默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性,我们就要按照约定,抛出AttributeError的错误:

    class Student(object):
    
        def __getattr__(self, attr):
            if attr=='age':
                return lambda: 25
            raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)
    

    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。

    举个例子:

    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:

    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__
    print Chain().status.user.timeline.list
    

    运行结果:

    /status/user/timeline/list
    
    Process finished with exit code 0
    

    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!

    还有些REST API会把参数放到URL中,比如GitHub的API:

    GET /users/:user/repos
    

    调用时,需要把:user替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用:

    print Chain().users('michael').repos
    

    就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。

    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')
    print s() # self参数不要传入
    

    运行结果:

    My name is Michael.
    
    Process finished with exit code 0
    

    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:

    print callable(Student())
    print callable(max)
    print callable([1, 2, 3])
    print callable(None)
    print callable('str')
    

    运行结果:

    True
    True
    False
    False
    False
    

    通过callable()函数,我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。

    相关文章

      网友评论

        本文标题:python 面向对象高级编程之定制类

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/rcbncctx.html