Python札记40_黑魔法

Python的类具有很多的特殊方法，__init__()、__new__()、__str__()，还有其他的一些特殊用法，称之为“黑魔法”

• 优化内存
  • 通过__slots__属性进行内存优化
  • 增加属性只能通过类属性来实现
  • 加快属性加载速度
• 属性拦截

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优化内存

每个类都有一个特殊的属性：.__dict__，它包含了当前类的类属性。

class Foo:
    name = "xiaoming"

>>Foo.__dict__

结果：

mappingproxy({'__module__': '__main__',
              'name': 'xiaoming',
              '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>,
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>,
              '__doc__': None})

>>Foo.name   # 直接通过类调用实例
'xiaoming'

>>a = Foo()  # 调永类，建立实例
>>a.__dict__   # 查看实例的__dict__属性，为空
{}
>>a.age = 12   # 创建实例的属性
>>a.__dict__   # dict属性不再是空的
{'age': 12}

>>dir(Foo)  # 查看类的所有属性

['__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__dir__',   # 重点关注
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__init_subclass__',
 '__le__',
 '__lt__',
 '__module__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 '__weakref__',
 'name']

小结

• 带有双下滑线的__dict__都是特殊属性
• 每个类都有__dict__属性，表示类的所有类属性
• 建立的实例也有__dict__属性，刚开始是空的
• 说明类和实例的__dict__属性是有区别的
• 一个类可以创建无数个实例，类是实例的工厂
• 每创建一个实例就会产生一个新的__dict__，当实例多的时候，很占内存，特殊属性__slots__产生了。

image.png

class Spring:
    __slots__ = ("tree", "flower")   # 创建 __slots__属性
    
>>dir(Spring)   # __dict__属性消失
['__class__',
 '__delattr__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__init_subclass__',
 '__le__',
 '__lt__',
 '__module__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__sizeof__',
 '__slots__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 'flower',  # 多出来的两个属性，属于普通属性
 'tree']

>>Spring.__slots__    # 类属性只有两个
('tree', 'flower')

>>Spring.tree = "zhangshu"
>>Spring.tree
'zhangshu'
>>Spring.tree = "yinxingshu"   # 通过类属性进行赋值和修改
>>Spring.tree
'yinxingshu'

实例化之后

>>t = Spring()
>>t.__slots__  # 也是两个属性值
('tree', 'flower')

>>f = Spring()
>>f.__slots__
('tree', 'flower')

>>id(t.__slots__)
>>id(f.__slots__)
1554379682696  # 不同实例的__slots__在内存中是同一个

image.png

小结

• 实例的__slots__与类的完全一样，和__dict__不同
• 不同实例的__slots__在内存中是同一个
• 增加实例不增加__slots__属性

>>t.tree= "guangyulan"   # 不能通过实例修改属性的值

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-bf9f758ef89e> in <module>
----> 1 t.tree= "guangyulan"

AttributeError: 'Spring' object attribute 'tree' is read-only  # 类属性是只读的

• 对于实例属性，类的静态数据是只读的，不能修改
• 只能通过类属性才可以修改
• 尚未赋值的属性，能够通过实例进行赋值，看下面的例子：

>>t.flower = "juhua"
>>t.flower
'juhua'

>>Spring.flower  # 实例属性的值并没有传到类属性中
<member 'flower' of 'Spring' objects>

>>Spring.flower = "zhizhihua"   # 通过类属性赋值会影响实例属性的值：说明类属性对实例属性具有决定作用
>>t.flower
'zhizhihua'

• 对于实例而言，通过类定义的属性都是只读的
• 类的静态数据不能修改，只能通过类属性才可以进行修改
• 类属性对实例具有决定作用

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属性拦截

当访问某个类或者实例属性的时候，如果不存在，则会报错出现异常，出现异常就要处理。Python中具有属性拦截功能的方法（特殊方法，带上双下划线）：

方法	作用
setattr(self,name,value)	给某个name赋值，进行调用
getattr(self,name)	访问某个name，如果它不存在，调用此方法
getattribute(self,name)	当name访问时候自动被调用，name存在与否，都要调用
delattr(self,name)	如果删除name，调用这个方法

class A:
    def __getattr__(self,name):
        print("you use getattr")
        
    def __setattr__(self,name,value):
        print("you use setattr")
        self.__dict__[name] = value

>>a = A()
>>a.x   # a没有x属性，调用getattr方法
you use getattr

>>a.x = 5   # 此时属性x已经保存在__dict__中，可以进行调用
you use setattr

image.png

class NewRectangle:
    def __init__(self):  # 初始化函数
        self.width = 0
        self.length = 0
        
    def __setattr__(self, name, value):  # 给name属性赋值的时候进行调用
        if name == "size":      # r.size = 30, 40
            self.width, self.length = value     #  value = (30, 40)
        else:
            self.__dict__[name] = value
            
    def __getattr__(self,name):   # 访问name属性，如果不存在则调用
        if name == "size":
            return self.width, self.length
        else:
            raise AttributeError
            
if __name__ == "__main__":
    r = NewRectangle()
    # size属性进行访问；不存在，调用__getattr__方法
    r.width = 3   # 两个属性值
    r.length = 4
    print(r.size)    # size属性不存在，调用__getattr__方法；返回的就是上面两个属性值
   # 对size属性进行赋值，调用__setattr__方法
    r.size = 30, 40  
    print(r.width)
    print(r.length)

结果：
(3, 4)
30
40