Python-07-面向对象（进阶篇）

1.面向对象高级语法部分

1.1 静态方法

通过 @staticmethod 装饰器即可把其装饰的方法变为一个静态方法，什么是静态方法呢？其实不难理解，普通的方法，可以在实例化后直接调用，并且在方法里可以通过self.调用实例变量或类变量，但 静态方法是不可以访问实例变量或类变量的，一个不能访问实例变量和类变量的方法，其实相当于跟类本身已经没什么关系了，它与类唯一的关联就是需要通过类名来调用这个方法

class Dog(object):

    def __init__(self,name):
        self.name = name
        
    @staticmethod   # 把eat方法变为静态方法
    def eat(self):
        print("%s is eating" % self.name)

d = Dog("ChenRonghua")

d.eat()   # 报错
d.eat(d)  # 调用时主动传递实例本身给eat方法才能正常工作

上面的调用会出以下错误，说是eat需要一个self参数，但调用时却没有传递，没错，当eat变成静态方法后，再通过实例调用时就不会自动把实例本身当作一个参数传给self了。

<span style="color: rgb(255, 0, 0);">Traceback (most recent call last):
  File "/Users/jieli/PycharmProjects/python基础/自动化day7面向对象高级/静态方法.py", line 17, in <module>
    d.eat()
TypeError: eat() missing 1 required positional argument: 'self'
</span>

想让上面的代码可以正常工作有两种办法：

1. 调用时主动传递实例本身给eat方法，即d.eat(d)
2. 在eat方法中去掉self参数，但这也意味着，在eat中不能通过self.调用实例中的其它变量了，代码示例如下：

class Dog(object):

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

    @staticmethod
    def eat():
        print(" is eating")

d = Dog("ChenRonghua")
d.eat()

1.2 类方法

类方法通过 @classmethod 装饰器实现，类方法和普通方法的区别是：类方法只能访问类变量，不能访问实例变量

class Dog(object):
    def __init__(self,name):
        self.name = name

    @classmethod
    def eat(self):
        print("%s is eating" % self.name)
        
d = Dog("ChenRonghua")
d.eat()

执行报错如下，说Dog没有name属性，因为name是个实例变量，类方法是不能访问实例变量的：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/jieli/PycharmProjects/python基础/自动化day7面向对象高级/类方法.py", line 16, in <module>
    d.eat()
  File "/Users/jieli/PycharmProjects/python基础/自动化day7面向对象高级/类方法.py", line 11, in eat
    print("%s is eating" % self.name)
AttributeError: type object 'Dog' has no attribute 'name'

此时可以定义一个类变量，也叫name,看下执行效果：

class Dog(object):
    name = "我是类变量"

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

    @classmethod
    def eat(self):
        print("%s is eating" % self.name)

d = Dog("ChenRonghua")
d.eat()

#执行结果：
我是类变量 is eating

1.3 属性方法

属性方法的作用就是通过 @property 把一个方法变成一个静态属性

class Dog(object):
    def __init__(self,name):
        self.name = name

    @property
    def eat(self):
        print("%s is eating" % self.name)

d2 = Dog("Jack")
d2.eat()

调用会出以下错误， 说NoneType is not callable, 因为eat此时已经变成一个静态属性了， 不是方法了， 想调用已经不需要加()号了，直接d.eat就可以了

Traceback (most recent call last):
 ChenRonghua is eating
  File "/Users/jieli/PycharmProjects/python基础/自动化day7面向对象高级/属性方法.py", line 16, in <module>
    d.eat()
TypeError: 'NoneType' object is not callable

去掉()调用才能正常调用：

d = Dog("Jack")
d.eat

输出:
Jack is eating

场景应用：

把一个方法变成静态属性有什么卵用呢？既然想要静态变量，那直接定义成一个静态变量不就得了么？well, 以后你会需到很多场景是不能简单通过 定义 静态属性来实现的， 比如 ：你想知道一个航班当前的状态，是到达了、延迟了、取消了、还是已经飞走了， 想知道这种状态你必须经历以下几步:

1. 连接航空公司API查询
2. 对查询结果进行解析
3. 返回结果给你的用户

因此这个status属性的值是一系列动作后才得到的结果，所以你每次调用时，其实它都要经过一系列的动作才返回你结果，但这些动作过程不需要用户关心， 用户只需要调用这个属性就可以。

class Flight(object):
    def __init__(self,name):
        self.flight_name = name

    def checking_status(self):
        print("checking flight %s status " % self.flight_name)
        return  1

    @property
    def flight_status(self):
        status = self.checking_status()
        if status == 0 :
            print("flight got canceled...")
        elif status == 1 :
            print("flight is arrived...")
        elif status == 2:
            print("flight has departured already...")
        else:
            print("cannot confirm the flight status...,please check later")

    @flight_status.setter   # 修改flight_status属性需要通过@proerty.setter装饰器再装饰一下，此时需要写一个方法， 对这个flight_status进行更改。
    def flight_status(self,status):
        status_dic = {
            0 : "canceled",
            1 :"arrived",
            2 : "departured"
        }
        print("33[31;1mHas changed the flight status to 33[0m",status_dic.get(status) )

    @flight_status.deleter  # 删除
    def flight_status(self):
        print("status got removed...")

f = Flight("CA980")
f.flight_status
f.flight_status =  0 #触发@flight_status.setter
del f.flight_status #触发@flight_status.deleter

注意以上代码里还写了一个 @flight_status.deleter , 是允许可以将这个属性删除

2. 类的特殊成员方法

class A(object):
    """
    这是一个测试的类。
    """
    pass

a = A()

#1. __doc__ 表示类的描述信息
print(A.__doc__)

#2. __module__ 表示当前操作的对象在那个模块
print(A.__module__)    #>>: __main__
print(a.__module__)    #>>: __main__

#3. __class__ 表示当前操作的对象的类是什么
print(a.__class__)     #>>: <class '__main__.A'>

#4. __init__ 构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行

#5. __del__ 析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。

#6. __call__ 实例对象后面加括号直接执行
# 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()()

7. __dict__ 查看类或对象中的所有成员

class Province:

    country = 'China'

    def __init__(self, name, count):
        self.name = name
        self.count = count

    def func(self, *args, **kwargs):
        print 'func'

# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print Province.__dict__
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}

obj1 = Province('HeBei',10000)
print obj1.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}

8. __str__ 如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印对象时，默认输出该方法的返回值。

class Foo:
    def __str__(self):
        return 'This is string'

obj = Foo()
print obj

# 输出：This is string

9.__getitem__、__setitem__、__delitem__

用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据

class Foo(object):

    def __getitem__(self, key):
        print('__getitem__',key)

    def __setitem__(self, key, value):
        print('__setitem__',key,value)

    def __delitem__(self, key):
        print('__delitem__',key)

obj = Foo()

result = obj['k1']       # 自动触发执行 __getitem__
obj['k2'] = 'Tesla'      # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1']            # 自动触发执行 __delitem__

10. __new__ __metaclass__

class Foo(object):

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

f = Foo("alex")

上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。

如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的构造方法创建。

print type(f) # 输出：<class '__main__.Foo'>   # 表示，obj 对象由Foo类创建
print type(Foo) # 输出：<type 'type'>          # 表示，Foo类对象由 type 类创建

所以，f对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。

那么，创建类就可以有两种方式：

a). 普通方式

class Foo(object):

    def func(self):
        print 'hello world'

b). 特殊方式

def func(self):
    print 'hello wupeiqi'

Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})

#type第一个参数：类名
#type第二个参数：当前类的基类
#type第三个参数：类的成员

加上构造方法后：

def func(self):
    print("hello %s"%self.name)

def __init__(self,name,age):
    self.name = name
    self.age = age
Foo = type('Foo',(object,),{'func':func,'__init__':__init__})

f = Foo("jack",22)
f.func()

所以，类是由type类实例化产生的

那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？

答：类中有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由 谁 来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看 类 创建的过程。

#_*_coding:utf-8_*_

class MyType(type):

    def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
        print("--MyType init---")
        super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("--MyType call---")
        obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)

        self.__init__(obj, *args, **kwargs)

class Foo(object):

    __metaclass__ = MyType

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        print("Foo ---init__")

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("Foo --new--")
        return object.__new__(cls)

# 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段：通过Foo类创建obj对象

obj = Foo("Jack")

metaclass 详解文章

3. 反射

通过字符串映射或修改程序运行时的状态、属性、方法。

python中的反射功能是由以下四个内置函数提供：hasattr、getattr、setattr、delattr，改四个函数分别用于对对象内部执行：检查是否含有某成员、获取成员、设置成员、删除成员。

"""
贯穿开发周期内都会用到的：hasattr,setattr,getattr,delattr的介绍
传说中的反射，通过名字的字符串获取相应对象的内存地址
"""

import sys


class WebServer(object):
    def __init__(self, host, post):
        self.host = host
        self.post = post

    def start(self):
        print("Server is starting...")

    def stop(self):
        print("Server is stopping...")

    def restart(self):
        self.stop()
        self.start()


# 定义一个类外面的方法
def test_run(res):
    print("{} {} is running...".format(res.host, res.post))

if __name__ == "__main__":
    server = WebServer("localhost", 33)
    # 判断实例中是否有命令行参数同名的方法名
    if hasattr(server, sys.argv[1]):
        func = getattr(server, sys.argv[1])    # 获取对应类方法的内存地址
        # 执行上面获取的方法，可带参数。
        func()

    # setattr   # 把一个类外面的方法绑定到一个类对象中
    setattr(server, "run", test_run)
    server.run(server)

    # delattr   # 删除类方法
    delattr(WebServer, "stop")
    print("=======" * 10)
    server.restart()

4. 异常处理

4.1 异常基础

在编程过程中为了增加友好性，在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户，而是现实一个提示的页面。

try:
    # 主代码块
    pass
except KeyError as e:
    # 异常时，执行该块
    pass
else:
    # 主代码块执行完，执行该块
    pass
finally:
    # 无论异常与否，最终执行该块
    pass

4.2 异常种类

Python中的异常种类非常多，每个异常专门用于处理某一项异常。

AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x
IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件
ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误
IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐
IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5]
KeyError 试图访问字典里不存在的键
KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下
NameError 使用一个还未被赋予对象的变量
SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了）
TypeError 传入对象类型与要求的不符合
UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，
导致你以为正在访问它
ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的

# 更多……
ArithmeticError
AssertionError
AttributeError
BaseException
BufferError
BytesWarning
DeprecationWarning
EnvironmentError
EOFError
Exception
FloatingPointError
FutureWarning
GeneratorExit
ImportError
ImportWarning
IndentationError
IndexError
IOError
KeyboardInterrupt
KeyError
LookupError
MemoryError
NameError
NotImplementedError
OSError
OverflowError
PendingDeprecationWarning
ReferenceError
RuntimeError
RuntimeWarning
StandardError
StopIteration
SyntaxError
SyntaxWarning
SystemError
SystemExit
TabError
TypeError
UnboundLocalError
UnicodeDecodeError
UnicodeEncodeError
UnicodeError
UnicodeTranslateError
UnicodeWarning
UserWarning
ValueError
Warning
ZeroDivisionError

4.2 实例

IndexError

dic = ["pig", 'dog']
try:
    dic[10]
except IndexError as e:
    print (e)

KeyError

dic = {'k1':'v1'}
try:
    dic['k20']
except KeyError as e:
    print (e)

ValueError

s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except ValueError as e:
    print (e)

对于上述实例，异常类只能用来处理指定的异常情况，如果非指定异常则无法处理。

# 未捕获到异常，程序直接报错

s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except IndexError as e:
    print (e)

所以，写程序时需要考虑到try代码块中可能出现的任意异常，可以这样写：

s1 = 'hello'

try:
    int(s1)
except IndexError as e:
    print (e)
except KeyError as e:
    print (e)
except ValueError as e:
    print (e)

在python的异常中，有一个万能异常：Exception，他可以捕获任意异常，即：

s1 = 'hello'
try:
    int(s1)
except Exception as e:
    print (e)

接下来你可能要问了，既然有这个万能异常，其他异常是不是就可以忽略了！

答：当然不是，对于特殊处理或提醒的异常需要先定义，最后定义Exception来确保程序正常运行。

s1 = 'hello'

try:
    int(s1)
except KeyError as e:
    print '键错误'
except IndexError as e:
    print '索引错误'
except Exception as e:
    print ('错误')

4.3 主动触发异常

try:
    raise Exception('错误了')
except Exception as e:
    print (e)

4.4 自定义异常

class WupeiqiException(Exception):

    def __init__(self, msg):
        self.message = msg

    def __str__(self):
        return self.message
try:
    raise WupeiqiException('我的异常')
except WupeiqiException as e:
    print (e)

4.5 断言

# assert 条件

assert 1 == 1
print("True")

assert 1 == 2
print("False")

5.动态导入模块

我们想动态导入 lib 目录的 aa.py如下：

class C(object):
    def __init__(self,name="David"):
        self.name = name

官方建议是这样导入：

import importlib
aa = importlib.import_module("lib.aa")
print(aa.C().name)

还有一种方法也可以导入：

lib = __import__("lib.aa")
print(lib.aa.C().name)