• Python-面向对象(二)-Day7


    1、字段 1
    2、方法 4
    3、属性 6
    3.1、属性的基本使用 7
    3.2、实例:对于主机列表 8
    3.3、属性的两种定义方式 9
    4、对于类的成员而言都有两种形式: 14
    4.1、私有成员和公有成员的访问限制不同: 15
    5、Python的类成员也是如此,存在着一些具有特殊含义的成员,详情如下: 17
    5.1、 doc 17
    5.2、 module 和 class 18
    5.3、 init 18
    5.4、 del 18
    5.5、 call 19
    5.6、 dict 19
    5.7、 str 20
    5.8、getitem、setitem、delitem 20
    5.9、getslice、setslice、delslice 21
    5.10. iter 21
    5.11、 new 和 metaclass 23

    类的成员可以分为三大类:字段、方法和属性

    注:所有成员中,只有普通字段的内容保存对象中,即:根据此类创建了多少对象,在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员,则都是保存在类中,即:无论对象的多少,在内存中只创建一份。

    1、字段

    字段包括:普通字段和静态字段,他们在定义和使用中有所区别,而最本质的区别是内存中保存的位置不同,

    普通字段属于对象
    静态字段属于类
    
    
    class Province:
    
        # 静态字段
        country = '中国'
    
        def __init__(self, name):
    
            # 普通字段
            self.name = name
    
    
    # 直接访问普通字段
    obj = Province('河北省')
    print obj.name
    
    # 直接访问静态字段
    Province.country

    由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】,在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图:

    由上图可是:

    静态字段在内存中只保存一份
    普通字段在每个对象中都要保存一份

    应用场景: 通过类创建对象时,如果每个对象都具有相同的字段,那么就使用静态字段

    2、方法

    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,区别在于调用方式不同。

    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;
    
    class Foo:
    
        def __init__(self, name):
            self.name = name
    
        def ord_func(self):
            """ 定义普通方法,至少有一个self参数 """
    
            # print self.name
            print '普通方法'
    
        @classmethod
        def class_func(cls):
            """ 定义类方法,至少有一个cls参数 """
    
            print '类方法'
    
        @staticmethod
        def static_func():
            """ 定义静态方法 ,无默认参数"""
    
            print '静态方法'
    
    
    # 调用普通方法
    f = Foo()
    f.ord_func()
    
    # 调用类方法
    Foo.class_func()
    
    # 调用静态方法
    Foo.static_func()

    相同点:对于所有的方法而言,均属于类(非对象)中,所以,在内存中也只保存一份。

    不同点:方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。

    3、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。

    对于属性,有以下三个知识点:

    属性的基本使用
    属性的两种定义方式

    3.1、属性的基本使用

    # ############### 定义 ###############
    class Foo:
    
        def func(self):
            pass
    
        # 定义属性
        @property
        def prop(self):
            pass
    # ############### 调用 ###############
    foo_obj = Foo()
    
    foo_obj.func()
    foo_obj.prop   #调用属性

    由属性的定义和调用要注意一下几点:

    定义时,在普通方法的基础上添加 @property 装饰器;
    定义时,属性仅有一个self参数
    调用时,无需括号
               方法:foo_obj.func()
               属性:foo_obj.prop

    注意:属性存在意义是:访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象

        属性由方法变种而来,如果Python中没有属性,方法完全可以代替其功能。

    3.2、实例:对于主机列表

    页面,每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上,而是通过分页的功能局部显示,所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据(即:limit m,n),这个分页的功能包括:

    根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
    根据m 和 n 去数据库中请求数据 
    
    
    # ############### 定义 ###############
    class Pager:
        
        def __init__(self, current_page):
            # 用户当前请求的页码(第一页、第二页...)
            self.current_page = current_page
            # 每页默认显示10条数据
            self.per_items = 10 
    
    
        @property
        def start(self):
            val = (self.current_page - 1) * self.per_items
            return val
    
        @property
        def end(self):
            val = self.current_page * self.per_items
            return val
    
    # ############### 调用 ###############
    
    p = Pager(1)
    p.start 就是起始值,即:m
    p.end   就是结束值,即:n

    从上述可见,Python的属性的功能是:属性内部进行一系列的逻辑计算,最终将计算结果返回。

    3.3、属性的两种定义方式

    属性的定义有两种方式:

    装饰器 即:在方法上应用装饰器
    静态字段 即:在类中定义值为property对象的静态字段

    3.3.1、装饰器方式:在类的普通方法上应用@property装饰器

    我们知道Python中的类有经典类和新式类,新式类的属性比经典类的属性丰富。( 如果类继object,那么该类是新式类 )
    经典类,具有一种@property装饰器(如上一步实例)
    
    # ############### 定义 ###############    
    class Goods:
    
        @property
        def price(self):
            return "wupeiqi"
    # ############### 调用 ###############
    obj = Goods()
    result = obj.price  # 自动执行 @property 修饰的 price 方法,并获取方法的返回值
    
    新式类,具有三种@property装饰器
    
    # ############### 定义 ###############
    class Goods(object):
    
        @property
        def price(self):
            print '@property'
    
        @price.setter
        def price(self, value):
            print '@price.setter'
    
        @price.deleter
        def price(self):
            print '@price.deleter'
    
    # ############### 调用 ###############
    obj = Goods()
    
    obj.price          # 自动执行 @property 修饰的 price 方法,并获取方法的返回值
    
    obj.price = 123    # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法,并将  123 赋值给方法的参数
    
    del obj.price      # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
     
    
    注:经典类中的属性只有一种访问方式,其对应被 @property 修饰的方法
          新式类中的属性有三种访问方式,并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法
    
    由于新式类中具有三种访问方式,我们可以根据他们几个属性的访问特点,分别将三个方法定义为对同一个属性:获取、修改、删除
    
    class Goods(object):
    
        def __init__(self):
            # 原价
            self.original_price = 100
            # 折扣
            self.discount = 0.8
    
        @property
        def price(self):
            # 实际价格 = 原价 * 折扣
            new_price = self.original_price * self.discount
            return new_price
    
        @price.setter
        def price(self, value):
            self.original_price = value
    
        @price.deltter
        def price(self, value):
            del self.original_price
    
    obj = Goods()
    obj.price         # 获取商品价格
    obj.price = 200   # 修改商品原价
    del obj.price     # 删除商品原价

    3.3.2、静态字段方式,创建值为property对象的静态字段

    当使用静态字段的方式创建属性时,经典类和新式类无区别
    
    class Foo:
    
        def get_bar(self):
            return 'wupeiqi'
    
        BAR = property(get_bar)
    
    obj = Foo()
    reuslt = obj.BAR        # 自动调用get_bar方法,并获取方法的返回值
    print reuslt
    
    property的构造方法中有个四个参数
    
        第一个参数是方法名,调用 对象.属性 时自动触发执行方法
        第二个参数是方法名,调用 对象.属性 = XXX 时自动触发执行方法
        第三个参数是方法名,调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
        第四个参数是字符串,调用 对象.属性.__doc__ ,此参数是该属性的描述信息
    
    
    class Foo:
    
        def get_bar(self):
            return 'wupeiqi'
    
        # *必须两个参数
        def set_bar(self, value): 
            return return 'set value' + value
    
        def del_bar(self):
            return 'wupeiqi'
    
        BAR = property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')
    
    obj = Foo()
    
    obj.BAR              # 自动调用第一个参数中定义的方法:get_bar
    obj.BAR = "alex"     # 自动调用第二个参数中定义的方法:set_bar方法,并将“alex”当作参数传入
    del Foo.BAR          # 自动调用第三个参数中定义的方法:del_bar方法
    obj.BAE.__doc__      # 自动获取第四个参数中设置的值:description...

    由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式,我们可以根据他们几个属性的访问特点,分别将三个方法定义为对同一个属性:获取、修改、删除

    class Goods(object):
    
        def __init__(self):
            # 原价
            self.original_price = 100
            # 折扣
            self.discount = 0.8
    
        def get_price(self):
            # 实际价格 = 原价 * 折扣
            new_price = self.original_price * self.discount
            return new_price
    
        def set_price(self, value):
            self.original_price = value
    
        def del_price(self, value):
            del self.original_price
    
        PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')
    
    obj = Goods()
    obj.PRICE         # 获取商品价格
    obj.PRICE = 200   # 修改商品原价
    del obj.PRICE     # 删除商品原价

    注意:Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性

    class WSGIRequest(http.HttpRequest):
        def __init__(self, environ):
            script_name = get_script_name(environ)
            path_info = get_path_info(environ)
            if not path_info:
                # Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing
                # the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to
                # operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force
                # the path like this, but should be harmless.
                path_info = '/'
            self.environ = environ
            self.path_info = path_info
            self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/'))
            self.META = environ
            self.META['PATH_INFO'] = path_info
            self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name
            self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper()
            _, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', ''))
            if 'charset' in content_params:
                try:
                    codecs.lookup(content_params['charset'])
                except LookupError:
                    pass
                else:
                    self.encoding = content_params['charset']
            self._post_parse_error = False
            try:
                content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH'))
            except (ValueError, TypeError):
                content_length = 0
            self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length)
            self._read_started = False
            self.resolver_match = None
    
        def _get_scheme(self):
            return self.environ.get('wsgi.url_scheme')
    
        def _get_request(self):
            warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or '
                          '`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2)
            if not hasattr(self, '_request'):
                self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET)
            return self._request
    
        @cached_property
        def GET(self):
            # The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent.
            raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '')
            return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding)
        
        # ############### 看这里看这里  ###############
        def _get_post(self):
            if not hasattr(self, '_post'):
                self._load_post_and_files()
            return self._post
    
        # ############### 看这里看这里  ###############
        def _set_post(self, post):
            self._post = post
    
        @cached_property
        def COOKIES(self):
            raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '')
            return http.parse_cookie(raw_cookie)
    
        def _get_files(self):
            if not hasattr(self, '_files'):
                self._load_post_and_files()
            return self._files
    
        # ############### 看这里看这里  ###############
        POST = property(_get_post, _set_post)
        
        FILES = property(_get_files)
        REQUEST = property(_get_request)

    所以,定义属性共有两种方式,分别是【装饰器】和【静态字段】,而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
    类成员的修饰符

    4、对于类的成员而言都有两种形式:

    公有成员,在任何地方都能访问
    私有成员,只有在类的内部才能方法

    私有成员和公有成员的定义不同:私有成员命名时,前两个字符是下划线。(特殊成员除外,例如:initcall、__dict__等)
    class C:

        def __init__(self):
            self.name = '公有字段'
            self.__foo = "私有字段"

    4.1、私有成员和公有成员的访问限制不同:

    4.1.1、静态字段

    公有静态字段:类可以访问;类内部可以访问;派生类中可以访问
    私有静态字段:仅类内部可以访问;
    
    class C:
    
        name = "公有静态字段"
    
        def func(self):
            print C.name
    
    class D(C):
    
        def show(self):
            print C.name
    
    
    C.name         # 类访问
    
    obj = C()
    obj.func()     # 类内部可以访问
    
    obj_son = D()
    obj_son.show() # 派生类中可以访问
    
    
    class C:
    
        __name = "公有静态字段"
    
        def func(self):
            print C.__name
    
    class D(C):
    
        def show(self):
            print C.__name
    
    
    C.__name       # 类访问            ==> 错误
    
    obj = C()
    obj.func()     # 类内部可以访问     ==> 正确
    
    obj_son = D()
    obj_son.show() # 派生类中可以访问   ==> 错误

    4.1.2、普通字段

    公有普通字段:对象可以访问;类内部可以访问;派生类中可以访问
    私有普通字段:仅类内部可以访问;

    ps:如果想要强制访问私有字段,可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问(如:obj._C__foo),不建议强制访问私有成员。

    class C:
        
        def __init__(self):
            self.foo = "公有字段"
    
        def func(self):
            print self.foo  # 类内部访问
    
    class D(C):
        
        def show(self):
            print self.foo # 派生类中访问
    
    obj = C()
    
    obj.foo     # 通过对象访问
    obj.func()  # 类内部访问
    
    obj_son = D();
    obj_son.show()  # 派生类中访问
    
    
    class C:
        
        def __init__(self):
            self.__foo = "私有字段"
    
        def func(self):
            print self.foo  # 类内部访问
    
    class D(C):
        
        def show(self):
            print self.foo # 派生类中访问
    
    obj = C()
    
    obj.__foo     # 通过对象访问    ==> 错误
    obj.func()  # 类内部访问        ==> 正确
    
    obj_son = D();
    obj_son.show()  # 派生类中访问  ==> 错误

    方法、属性的访问于上述方式相似,即:私有成员只能在类内部使用

    ps:非要访问私有属性的话,可以通过 对象._类__属性名
    类的特殊成员

    上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符,从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员,并且成员名前如果有两个下划线,则表示该成员是私有成员,私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况,

    5、Python的类成员也是如此,存在着一些具有特殊含义的成员,详情如下:

    5.1、 doc

      表示类的描述信息
    
    class Foo:
        """ 描述类信息,这是用于看片的神奇 """
    
        def func(self):
            pass
    
    print Foo.__doc__
    #输出:类的描述信息

    5.2、 module 和 class

      __module__ 表示当前操作的对象在那个模块
    
      __class__     表示当前操作的对象的类是什么
    
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    class C:
    
        def __init__(self):
            self.name = 'wupeiqi'
    
    
    from lib.aa import C
    
    obj = C()
    print obj.__module__  # 输出 lib.aa,即:输出模块
    print obj.__class__      # 输出 lib.aa.C,即:输出类

    5.3、 init

      构造方法,通过类创建对象时,自动触发执行。
    
    class Foo:
    
        def __init__(self, name):
            self.name = name
            self.age = 18
    
    
    obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法

    5.4、 del

      析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。
    
    注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
    
    class Foo:
    
        def __del__(self):
            pass

    5.5、 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__

    5.6、 dict

      类或对象中的所有成员
    
    上文中我们知道:类的普通字段属于对象;类中的静态字段和方法等属于类,即:

    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'}
    
    obj2 = Province('HeNan', 3888)
    print obj2.__dict__
    # 获取 对象obj1 的成员
    # 输出:{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}

    5.7、 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 'stone'
    
    
    obj = Foo()
    print obj
    # 输出:stone

    5.8、getitemsetitemdelitem

    用于索引操作,如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
     
    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'] = 'wupeiqi'   # 自动触发执行 __setitem__
    del obj['k1']           # 自动触发执行 __delitem__

    5.9、getslicesetslicedelslice

    该三个方法用于分片操作,如:列表

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
     
    class Foo(object):
     
        def __getslice__(self, i, j):
            print '__getslice__',i,j
     
        def __setslice__(self, i, j, sequence):
            print '__setslice__',i,j
     
        def __delslice__(self, i, j):
            print '__delslice__',i,j
     
    obj = Foo()
     
    obj[-1:1]                   # 自动触发执行 __getslice__
    obj[0:1] = [11,22,33,44]    # 自动触发执行 __setslice__
    del obj[0:2]                # 自动触发执行 __delslice__

    5.10. iter

    用于迭代器,之所以列表、字典、元组可以进行for循环,是因为类型内部定义了 iter

    class Foo(object):
        pass
    
    
    obj = Foo()
    
    for i in obj:
        print i
        
    # 报错:TypeError: 'Foo' object is not iterable
    
    
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    class Foo(object):
        
        def __iter__(self):
            pass
    
    obj = Foo()
    
    for i in obj:
        print i
    
    # 报错:TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'
    
    
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    class Foo(object):
    
        def __init__(self, sq):
            self.sq = sq
    
        def __iter__(self):
            return iter(self.sq)
    
    obj = Foo([11,22,33,44])
    
    for i in obj:
        print i

    以上步骤可以看出,for循环迭代的其实是 iter([11,22,33,44]) ,所以执行流程可以变更为:

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
     
    obj = iter([11,22,33,44])
     
    for i in obj:
        print i
    
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    obj = iter([11,22,33,44])
    
    while True:
        val = obj.next()
        print val

    5.11、 new 和 metaclass

    阅读以下代码:

    class Foo(object):
     
        def __init__(self):
            pass
     
    obj = Foo()   # obj是通过Foo类实例化的对象

    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(obj) # 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,obj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 wupeiqi'

    b).特殊方式(type类的构造函数)

    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
    
    ==》 类 是由 type 类实例化产生

    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。

    class MyType(type):
    
        def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
            super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)
    
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
    
            self.__init__(obj)
    
    class Foo(object):
    
        __metaclass__ = MyType
    
        def __init__(self, name):
            self.name = name
    
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
    
    # 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()
     
     
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