属性
如果你已经了解Python类中的方法,那么属性就非常简单了,因为Python中的属性其实是普通方法的变种。
哎,其实就是这样,我们看一下当我们想查看税后工资的时候,这其实是一个人的属性,但是它却要经过一些特殊的处理或者计算,让我们必须写在一个方法里,这个时候我们使用@property这个修饰符,就可以像使用字段一样调用这个方法了。对,属性是处女座就是这么矫情!!!当然如果你和我一样是神经大条的射手座,完全不用care这个属性什么鬼的。
尽管如此,在这里还是要说一说要注意一下几点:
1.定义时,在普通方法的基础上添加 @property 装饰器;
2.定义时,属性仅有一个self参数
3.调用时,无需括号
1.staticmethod和classmethod
staticmethod 静态方法: 让类里的方法,直接被类调用,就像正常的函数一样
宝宝,男
博博,女
海娇,男
海燕,女
海东,男
海峰,男
class Student: # f = open('student', encoding='utf-8') def __init__(self): pass @staticmethod def show_student_info(): f = open('student', encoding='utf-8') #静态方法不能和类属性直接交互,如果f放在第2行,f将作为类属性,那么下面的f将不能被调用 for line in f: name, sex = line.strip().split(',') print(name, sex) Student.show_student_info()
classmethod 类方法: 默认参数cls,可以直接用类名调用,与类属性交互
class Student: f = open('student', encoding='utf-8') def __init__(self): pass @classmethod #类方法: 默认参数cls,可以直接用类名调用,与类属性交互 def show_student_info(cls): for line in cls.f: name, sex = line.strip().split(',') print(name, sex) Student.show_student_info()
classmethod和staticmethod的异同:
相同点:都可以直接被类调用,不需要实例化
不同点:
类方法(classmethod)必须有一个参数cls表示这个类,可以使用类属性
静态方法(staticmethod)不需要参数,但是静态方法不能直接使用类属性
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,区别在于定义和调用的方式不同。
- 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;
2.绑定方法和非绑定方法
绑定方法:普通方法、类方法
普通方法:默认有一个self对象传进来,并且只能被对象调用————绑定到对象
类方法:默认有一个cls传进来表示本类,并且可以被类和对象(不推荐)调用————绑定到类
非绑定方法:
静态方法:没有默认参数,并且可以被类和对象(不推荐)调用————非绑定
3.isinstance 和 issubclass
isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象
issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类
class Foo: pass class Son(Foo): pass s=Son() print(isinstance(s,Son)) #True print(isinstance(s,Foo)) #True print(type(s) is Son) #False print(type(s) is Foo) #False #isinstance和type的区别在于:当存在继承时,isinstance在判断时比较模糊,type则不会存在这个问题 print(issubclass(Son,Foo)) #True print(issubclass(Son,object)) #True print(issubclass(Foo,object)) #True print(issubclass(int,object)) #True
4.反射
反射:通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象(都可以使用反射)
注:getattr,hasattr,setattr,delattr对模块的修改都在内存中进行,并不会影响文件中真实内容。
四个可以实现自省的函数
下列方法适用于类和对象(一切皆对象,类本身也是一个对象)
常用:hasattr、getattr
不常用:setattr、delattr
class Foo: f = '类的静态变量' def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def say_hi(self): print('hi,%s'%self.name) obj=Foo('egon',73) #检测是否含有某属性 print(hasattr(obj,'name')) #True print(hasattr(obj,'say_hi')) #True #获取属性 n=getattr(obj,'name') print(n) #egon func=getattr(obj,'say_hi') func() # hi,egon # print(getattr(obj,'aaaaaaaa','不存在啊')) #报错 #设置属性 setattr(obj,'sb',True) setattr(obj,'show_name',lambda self:self.name+'sb') print(obj.__dict__) #{'name': 'egon', 'age': 73, 'sb': True, 'show_name': <function <lambda> at 0x0097C5D0>} print(obj.show_name(obj)) #egonsb #用setattr为对象设置方法时:需要在()内手动传入绑定的对象,不能直接obj.show_name(),会报错 #删除属性 delattr(obj,'age') delattr(obj,'show_name') # delattr(obj,'show_name111')#不存在,则报错 print(obj.__dict__) #{'name': 'egon', 'sb': True}
在对象中应用反射
class Foo: def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def func(self): print(123) egg=Foo('hc',73) print(egg.name) #hc print(egg.__dict__) #可以查看类的属性,不能查看方法 #{'name': 'hc', 'age': 73} print(egg.__dict__['name']) #hc # 常用 # hasattr 判断对象是否存在某属性或方法 # getattr 如果存在这个方法或者属性,就返回属性值或者方法的内存地址;如果不存在,报错 print(hasattr(egg,'name')) #True print(getattr(egg,'name')) #hc print(hasattr(egg,'func')) #True print(getattr(egg,'func')) #<bound method Foo.func of <__main__.Foo object at 0x00E2FBF0>> if hasattr(egg,'func'): #返回bool Foo_func=getattr(egg,'func') #如果存在这个方法或者属性,就返回属性值或者方法的内存地址 #如果不存在,报错,因此要配合hasattr使用 Foo_func() #123
在类中应用反射
class Foo: f=123 #类变量 @classmethod def class_method_demo(cls): print('class_method_demo') def class_method_demo1(self): print('class_method_demo1') if hasattr(Foo,'f'): print(getattr(Foo,'f')) print(hasattr(Foo,'class_method_demo')) #True print(hasattr(Foo,'class_method_demo1')) #True method=getattr(Foo,'class_method_demo') method1=getattr(Foo,'class_method_demo1') method() #class_method_demo method1() #TypeError: class_method_demo1() missing 1 required positional argument: 'self' #类也是对象
在模块中应用反射 : 本模块和导入的模块
def test(): print('test')
import my_module print(hasattr(my_module,'test')) #True func_test=getattr(my_module,'test') func_test() #test getattr(my_module,'test')() #test #和上面注释掉的2行等价
def demo1(): print('demo1') import sys # print(sys.modules) # 一个模块字典, # print(__name__) #__main__ # print(sys.modules[__name__]) #返回本py文件里的模块 <module '__main__' from 'E:/PycharmProjects/untitled/8.16/6反射3.py'> module_obj=sys.modules[__name__] #sys.modules[__main__] print(hasattr(module_obj,'demo1')) #True #在本模块中找函数demo1 getattr(module_obj,'demo1')() #demo1
5 __str__,__repr__
先来一段代码,再来引入我们的正题:
lst = list([1,2,3,4]) class Foo: def __init__(self,name): self.name = name f = Foo('xiaohua') print(lst) print(f) ######输出结果######### [1, 2, 3, 4] <__main__.Foo object at 0x0000005FE8BC9208>
我们都知道在python里面,list是一种数据类型,而且也是一个类。当我们以list()来创建一个序列时,我们也就创建了一个List对象。如上面的lst,知道了lst是List类型的对象后,我们print(lst)时,为什么没有像f一样,打印出对象的内存地址,而是直接打印出给对象赋的值呢?其实,这一切是因为在list类的内部,实现了__str__功能所导致的。下面,我们通过一些实例,来理解__str__的用法。
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __str__(self): return '我执行了' f = Foo('xiaohua') print(f) #######输出结果############ 我执行了
看,当我再次打印对象的时候,没有打印出对象的内存地址,而是打印出了我们设定的值。__str__就是帮我们实现这种功能的!我们可以定制自己__str__,让他返回一些有意义的信息。
def __str__(self): return 'name:%s' % self.name print(f) ####输出结果##### name:xiaohua
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __str__(self): return '%s obj info in str'%self.name def __repr__(self): return 'obj info in repr' f = Foo('hc') print(f) # hc obj info in str print('%s'%f) # hc obj info in str print('%r'%f) #obj info in repr print(repr(f)) #repr(f)等价于f.__repr__() # obj info in repr print(str(f)) #str(f)等价于f.__str__() # hc obj info in str
__str__和__repr__必须return 字符串
当打印一个对象的时候,如果实现了str,打印__str__中的返回值,当__str__没有被实现的时候,就会调用__repr__方法(即__str__和__repr__同时存在时,会执行str,不会执行repr)
但是当你用字符串格式化的时候 %s和%r会分别去调用__str__和__repr__
不管是在字符串格式化的时候还是在打印对象的时候,repr方法都可以作为str方法的替补
但反之不行
用于友好的表示对象。如果str和repr方法你只能实现一个:先实现repr
6 __new__,__del__
__new__:创建对象时被调用,比__init__先执行。
class Foo(object): def __init__(self): print('init') def __new__(cls, *args, **kwargs): print('new %s' %cls) return object.__new__(cls, *args, **kwargs) Foo() ###输出结果####### new <class '__main__.Foo'> # 比init先打印 init
从上面,我们可以总结出如下几点:
继承自object的新式类才有__new__
__new__至少要有一个参数cls,代表要实例化的类,此参数在实例化时由Python解释器自动提供
__new__必须要有返回值,返回实例化出来的实例,这点在自己实现__new__时要特别注意,可以return父类__new__出来的实例,或者直接是object的__new__出来的实例
__init__有一个参数self,就是这个__new__返回的实例,__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作,__init__不需要返回值
若__new__没有正确返回当前类cls的实例,那__init__是不会被调用的,即使是父类的实例也不行:
class A(object): pass class B(A): def __init__(self): print('init') def __new__(cls, *args, **kwargs): print('new %s' % cls) return object.__new__(A, *args, **kwargs) b = B() print(type(b)) 输出结果: new <class '__main__.B'> <class '__main__.A'>
class A: def __init__(self): #有一个方法在帮你创造self print('in init function') self.x = 1 def __new__(cls, *args, **kwargs): print('in new function') return object.__new__(cls, *args, **kwargs) a = A() b = A() c = A() print(a,b,c) ################单例模式############### class Singleton: def __new__(cls, *args, **kw): if not hasattr(cls, '_instance'): cls._instance = object.__new__(cls, *args, **kw) return cls._instance one = Singleton() two = Singleton() three = Singleton() print(one,two,three) one.name = 'alex' print(two.name) ######结果如下######## in new function in init function in new function in init function in new function in init function <__main__.A object at 0x0297F6F0> <__main__.A object at 0x0297FB50> <__main__.A object at 0x0297FC10> <__main__.Singleton object at 0x0297FC70> <__main__.Singleton object at 0x0297FC70> <__main__.Singleton object at 0x0297FC70> alex
__del__:在对象被删除或者程序执行完毕后,被调用
# 以下代码执行完毕后,自动执行del class B: def __del__(self): print('我执行了') b = B() ######输出结果######### 我执行了
#显式调用del来删除对象时,触发__del__执行 import time class B: def __del__(self): print('我执行了') b = B() del b # 触发__del__执行 time.sleep(5) print('主程序结果') ###输出结果#### 我执行了 #等待5秒 主程序结果
7.item系列
__getitem__\__setitem__\__delitem__
我们在列表中学过这种取元素的方式。比如说lst = [1,2,3,4],取第一个元素 lst[0],又或者在字典中dd ={'name':'xiaohua'} 取元素dd['name']。实际上,这种取元素的方式,与__getitem__,__setitem__,__delitem__三个函数有关。
下面,我们一一来看看上述三个函数的用法:
__getitem__:当我们想要按照 obj[attr]方式调用对象的属性时,触发这个函数的执行
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __getitem__(self, item): print('我执行了') f = Foo('alex') print(f.__dict__) # 对象的名称空间只有一个属性 f['name'] # 触发getitem执行 #####输出结果######## {'name': 'alex'} 我执行了
从上面结果,可以看出,当我试图以f['name']方式调用属性的时候,就会触发__getitem__执行。一般将__getitem__设置为如下:
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __getitem__(self, item): print(self.__dict__[item]) f = Foo('alex') print(f.__dict__) f['name'] ########输出结果####### {'name': 'alex'} alex
__setitem__:当我以f['name'] = 'xiaohua' 方式修改对象属性值的时候,会触发该函数的执行。
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __setitem__(self, key, value): print('我执行了') f = Foo('alex') print(f.__dict__) f['x'] = 3 # 触发setitem执行 #########输出结果######### 我执行了
一般将setitem设置为如下,当然你也可以按照自己的方式进行设置。
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __setitem__(self, key, value): self.__dict__[key] = value f = Foo('alex') print(f.__dict__) f['x'] = 3 print(f.__dict__) ###输出结果####### {'name': 'alex'} {'name': 'alex', 'x': 3}
__delitem__:当以del f['name'] 方式删除对象的属性值时,会触发這个函数的执行
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __delitem__(self, key): print('我执行了') f = Foo('alex') print(f.__dict__) del f['name'] # 触发delitem执行 ####输出结果##### {'name': 'alex'} 我执行了
一般设置为如下方式:
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __delitem__(self, key): del f.__dict__[key] f = Foo('alex') print(f.__dict__) del f['name'] print(f.__dict__)
#########输出结果####
{'name': 'alex'}
{}
8__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__ Foo()()等价于obj()
9 __len__
class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __len__(self): return len(self.__dict__) obj = A() print(len(obj))
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