一、isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)
isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象
class Foo(object): pass obj = Foo() isinstance(obj, Foo)
issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类
class Foo(object): pass class Bar(Foo): pass issubclass(Bar, Foo)
二、反射
1、什么是反射
反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力（自省）。
2、python面向对象中的反射：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）
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）
判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr """ getattr(object, name[, default]) -> value Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y. When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't exist; without it, an exception is raised in that case. """ pass getattr(object, name, default=None)
def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Sets the named attribute on the given object to the specified value. setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v'' """ pass setattr(x, y, v)
def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Deletes the named attribute from the given object. delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y'' """ pass delattr(x, y)
class BlackMedium: feature='Ugly' def __init__(self,name,addr): self.name=name self.addr=addr def sell_house(self): print('%s 黑中介卖房子啦,傻逼才买呢,但是谁能证明自己不傻逼' %self.name) def rent_house(self): print('%s 黑中介租房子啦,傻逼才租呢' %self.name) b1=BlackMedium('万成置地','回龙观天露园') #检测是否含有某属性 print(hasattr(b1,'name')) print(hasattr(b1,'sell_house')) #获取属性 n=getattr(b1,'name') print(n) func=getattr(b1,'rent_house') func() # getattr(b1,'aaaaaaaa') #报错 print(getattr(b1,'aaaaaaaa','不存在啊')) #设置属性 setattr(b1,'sb',True) setattr(b1,'show_name',lambda self:self.name+'sb') print(b1.__dict__) print(b1.show_name(b1)) #删除属性 delattr(b1,'addr') delattr(b1,'show_name') delattr(b1,'show_name111')#不存在,则报错 print(b1.__dict__) 四个方法的使用演示
class Foo(object): staticField = "old boy" def __init__(self): self.name = 'wupeiqi' def func(self): return 'func' @staticmethod def bar(): return 'bar' print getattr(Foo, 'staticField') print getattr(Foo, 'func') print getattr(Foo, 'bar') 类也是对象
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import sys def s1(): print 's1' def s2(): print 's2' this_module = sys.modules[__name__] hasattr(this_module, 's1') getattr(this_module, 's2') 反射当前模块成员
导入其他模块，利用反射查找该模块是否存在某个方法
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- def test(): print('from the test')
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 程序目录： module_test.py index.py 当前文件： index.py """ import module_test as obj #obj.test() print(hasattr(obj,'test')) getattr(obj,'test')()
3、为什么用反射之反射的好处
好处一：实现可插拔机制
可以事先定义好接口，接口只有在被完成后才会真正执行，这实现了即插即用，这其实是一种‘后期绑定’，什么意思？即你可以事先把主要的逻辑写好（只定义接口），然后后期再去实现接口的功能
class FtpClient: 'ftp客户端,但是还么有实现具体的功能' def __init__(self,addr): print('正在连接服务器[%s]' %addr) self.addr=addr
#from module import FtpClient f1=FtpClient('192.168.1.1') if hasattr(f1,'get'): func_get=getattr(f1,'get') func_get() else: print('---->不存在此方法') print('处理其他的逻辑') 不影响lili的代码编写
好处二：动态导入模块（基于反射当前模块成员）
三、__setattr__,__delattr__,__getattr__
class Foo: x=1 def __init__(self,y): self.y=y def __getattr__(self, item): print('----> from getattr:你找的属性不存在') def __setattr__(self, key, value): print('----> from setattr') # self.key=value #这就无限递归了,你好好想想 # self.__dict__[key]=value #应该使用它 def __delattr__(self, item): print('----> from delattr') # del self.item #无限递归了 self.__dict__.pop(item) #__setattr__添加/修改属性会触发它的执行 f1=Foo(10) print(f1.__dict__) # 因为你重写了__setattr__,凡是赋值操作都会触发它的运行,你啥都没写,就是根本没赋值,除非你直接操作属性字典,否则永远无法赋值 f1.z=3 print(f1.__dict__) #__delattr__删除属性的时候会触发 f1.__dict__['a']=3#我们可以直接修改属性字典,来完成添加/修改属性的操作 del f1.a print(f1.__dict__) #__getattr__只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发 f1.xxxxxx 三者的用法演示
四、二次加工标准类型(包装)
包装：python为大家提供了标准数据类型，以及丰富的内置方法，其实在很多场景下我们都需要基于标准数据类型来定制我们自己的数据类型，新增/改写方法，这就用到了我们刚学的继承/派生知识（其他的标准类型均可以通过下面的方式进行二次加工）
class List(list): #继承list所有的属性，也可以派生出自己新的，比如append和mid def append(self, p_object): ' 派生自己的append：加上类型检查' if not isinstance(p_object,int): raise TypeError('must be int') super().append(p_object) @property def mid(self): '新增自己的属性' index=len(self)//2 return self[index] l=List([1,2,3,4]) print(l) l.append(5) print(l) # l.append('1111111') #报错，必须为int类型 print(l.mid) #其余的方法都继承list的 l.insert(0,-123) print(l) l.clear() print(l) 二次加工标准类型(基于继承实现)
class List(list): def __init__(self,item,tag=False): super().__init__(item) self.tag=tag def append(self, p_object): if not isinstance(p_object,str): raise TypeError super().append(p_object) def clear(self): if not self.tag: raise PermissionError super().clear() l=List([1,2,3],False) print(l) print(l.tag) l.append('saf') print(l) # l.clear() #异常 l.tag=True l.clear()
授权：授权是包装的一个特性, 包装一个类型通常是对已存在的类型的一些定制,这种做法可以新建,修改或删除原有产品的功能。其它的则保持原样。授权的过程,即是所有更新的功能都是由新类的某部分来处理,但已存在的功能就授权给对象的默认属性。
实现授权的关键点就是覆盖__getattr__方法
import time class FileHandle: def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'): self.file=open(filename,mode,encoding=encoding) def write(self,line): t=time.strftime('%Y-%m-%d %T') self.file.write('%s %s' %(t,line)) def __getattr__(self, item): return getattr(self.file,item) f1=FileHandle('b.txt','w+') f1.write('你好啊') f1.seek(0) print(f1.read()) f1.close() 授权示范一
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' #我们来加上b模式支持 import time class FileHandle: def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'): if 'b' in mode: self.file=open(filename,mode) else: self.file=open(filename,mode,encoding=encoding) self.filename=filename self.mode=mode self.encoding=encoding def write(self,line): if 'b' in self.mode: if not isinstance(line,bytes): raise TypeError('must be bytes') self.file.write(line) def __getattr__(self, item): return getattr(self.file,item) def __str__(self): if 'b' in self.mode: res="<_io.BufferedReader name='%s'>" %self.filename else: res="<_io.TextIOWrapper name='%s' mode='%s' encoding='%s'>" %(self.filename,self.mode,self.encoding) return res f1=FileHandle('b.txt','wb') # f1.write('你好啊啊啊啊啊') #自定制的write,不用在进行encode转成二进制去写了,简单,大气 f1.write('你好啊'.encode('utf-8')) print(f1) f1.close() 授权示范二
#练习一 class List: def __init__(self,seq): self.seq=seq def append(self, p_object): ' 派生自己的append加上类型检查，覆盖原有的append' if not isinstance(p_object,int): raise TypeError('must be int') self.seq.append(p_object) @property def mid(self): '新增自己的方法' index=len(self.seq)//2 return self.seq[index] def __getattr__(self, item): return getattr(self.seq,item) def __str__(self): return str(self.seq) l=List([1,2,3]) print(l) l.append(4) print(l) # l.append('3333333') #报错，必须为int类型 print(l.mid) #基于授权，获得insert方法 l.insert(0,-123) print(l) #练习二 class List: def __init__(self,seq,permission=False): self.seq=seq self.permission=permission def clear(self): if not self.permission: raise PermissionError('not allow the operation') self.seq.clear() def __getattr__(self, item): return getattr(self.seq,item) def __str__(self): return str(self.seq) l=List([1,2,3]) # l.clear() #此时没有权限，抛出异常 l.permission=True print(l) l.clear() print(l) #基于授权，获得insert方法 l.insert(0,-123) print(l) 练习题（授权）
五、__getattribute__
class Foo: def __init__(self,x): self.x=x def __getattr__(self, item): print('执行的是我') # return self.__dict__[item] f1=Foo(10) print(f1.x) f1.xxxxxx #不存在的属性访问，触发__getattr__
class Foo: def __init__(self,x): self.x=x def __getattribute__(self, item): print('不管是否存在,我都会执行') f1=Foo(10) f1.x f1.xxxxxx
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' class Foo: def __init__(self,x): self.x=x def __getattr__(self, item): print('执行的是我') # return self.__dict__[item] def __getattribute__(self, item): print('不管是否存在,我都会执行') raise AttributeError('哈哈') f1=Foo(10) f1.x f1.xxxxxx #当__getattribute__与__getattr__同时存在,只会执行__getattrbute__,除非__getattribute__在执行过程中抛出异常AttributeError
__getattribute__：不管存不存在，都会触发---》1、存在，把实例字典里面的值取出来返回；2、不存在，触发一个异常；-----》如果有重写__getattr__，则被它接收，触发它的执行；如果没有重写，报错 item系列：要想触发item系列的操作，必须通过以字典操作的方式执行，而通过“.”操作，触发的是attr系列的
六、描述符(__get__,__set__,__delete__)
1 描述符是什么:描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了__get__(),__set__(),__delete__()中的一个,这也被称为描述符协议
__get__():调用一个属性时,触发
__set__():为一个属性赋值时,触发
__delete__():采用del删除属性时,触发
class Foo: #在python3中Foo是新式类,它实现了三种方法,这个类就被称作一个描述符 def __get__(self, instance, owner): pass def __set__(self, instance, value): pass def __delete__(self, instance): pass
2 描述符是干什么的:描述符的作用是用来代理另外一个类的属性的(必须把描述符定义成这个类的类属性，不能定义到构造函数中)
class Foo: def __get__(self, instance, owner): print('触发get') def __set__(self, instance, value): print('触发set') def __delete__(self, instance): print('触发delete') #包含这三个方法的新式类称为描述符,由这个类产生的实例进行属性的调用/赋值/删除,并不会触发这三个方法 f1=Foo() f1.name='egon' f1.name del f1.name #疑问:何时,何地,会触发这三个方法的执行
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print('Str调用') def __set__(self, instance, value): print('Str设置...') def __delete__(self, instance): print('Str删除...') #描述符Int class Int: def __get__(self, instance, owner): print('Int调用') def __set__(self, instance, value): print('Int设置...') def __delete__(self, instance): print('Int删除...') class People: name=Str() age=Int() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age #何地？：定义成另外一个类的类属性 #何时？：且看下列演示 p1=People('alex',18) #描述符Str的使用 p1.name p1.name='egon' del p1.name #描述符Int的使用 p1.age p1.age=18 del p1.age #我们来瞅瞅到底发生了什么 print(p1.__dict__) print(People.__dict__) #补充 print(type(p1) == People) #type(obj)其实是查看obj是由哪个类实例化来的 print(type(p1).__dict__ == People.__dict__) 描述符应用之何时?何地?
3 描述符分两种
一 数据描述符:至少实现了__get__()和__set__()
1 class Foo: 2 def __set__(self, instance, value): 3 print('set') 4 def __get__(self, instance, owner): 5 print('get')
二 非数据描述符:没有实现__set__()
1 class Foo: 2 def __get__(self, instance, owner): 3 print('get')
4 注意事项:
一 描述符本身应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式类
二 必须把描述符定义成这个类的类属性，不能为定义到构造函数中
三 要严格遵循该优先级,优先级由高到底分别是
1.类属性
2.数据描述符
3.实例属性
4.非数据描述符
5.找不到的属性触发__getattr__()
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print('Str调用') def __set__(self, instance, value): print('Str设置...') def __delete__(self, instance): print('Str删除...') class People: name=Str() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age #基于上面的演示,我们已经知道,在一个类中定义描述符它就是一个类属性,存在于类的属性字典中,而不是实例的属性字典 #那既然描述符被定义成了一个类属性,直接通过类名也一定可以调用吧,没错 People.name #恩,调用类属性name,本质就是在调用描述符Str,触发了__get__() People.name='egon' #那赋值呢,我去,并没有触发__set__() del People.name #赶紧试试del,我去,也没有触发__delete__() #结论:描述符对类没有作用-------->傻逼到家的结论 ''' 原因:描述符在使用时被定义成另外一个类的类属性,因而类属性比二次加工的描述符伪装而来的类属性有更高的优先级 People.name #恩,调用类属性name,找不到就去找描述符伪装的类属性name,触发了__get__() People.name='egon' #那赋值呢,直接赋值了一个类属性,它拥有更高的优先级,相当于覆盖了描述符,肯定不会触发描述符的__set__() del People.name #同上 '''
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print('Str调用') def __set__(self, instance, value): print('Str设置...') def __delete__(self, instance): print('Str删除...') class People: name=Str() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age p1=People('egon',18) #如果描述符是一个数据描述符(即有__get__又有__set__),那么p1.name的调用与赋值都是触发描述符的操作,于p1本身无关了,相当于覆盖了实例的属性 p1.name='egonnnnnn' p1.name print(p1.__dict__)#实例的属性字典中没有name,因为name是一个数据描述符,优先级高于实例属性,查看/赋值/删除都是跟描述符有关,与实例无关了 del p1.name
class Foo: def func(self): print('我胡汉三又回来了') f1=Foo() f1.func() #调用类的方法,也可以说是调用非数据描述符 #函数是一个非数据描述符对象(一切皆对象么) print(dir(Foo.func)) print(hasattr(Foo.func,'__set__')) print(hasattr(Foo.func,'__get__')) print(hasattr(Foo.func,'__delete__')) #有人可能会问,描述符不都是类么,函数怎么算也应该是一个对象啊,怎么就是描述符了 #笨蛋哥,描述符是类没问题,描述符在应用的时候不都是实例化成一个类属性么 #函数就是一个由非描述符类实例化得到的对象 #没错，字符串也一样 f1.func='这是实例属性啊' print(f1.func) del f1.func #删掉了非数据 f1.func()
class Foo: def __set__(self, instance, value): print('set') def __get__(self, instance, owner): print('get') class Room: name=Foo() def __init__(self,name,width,length): self.name=name self.width=width self.length=length #name是一个数据描述符,因为name=Foo()而Foo实现了get和set方法,因而比实例属性有更高的优先级 #对实例的属性操作,触发的都是描述符的 r1=Room('厕所',1,1) r1.name r1.name='厨房' class Foo: def __get__(self, instance, owner): print('get') class Room: name=Foo() def __init__(self,name,width,length): self.name=name self.width=width self.length=length #name是一个非数据描述符,因为name=Foo()而Foo没有实现set方法,因而比实例属性有更低的优先级 #对实例的属性操作,触发的都是实例自己的 r1=Room('厕所',1,1) r1.name r1.name='厨房'
class Foo: def func(self): print('我胡汉三又回来了') def __getattr__(self, item): print('找不到了当然是来找我啦',item) f1=Foo() f1.xxxxxxxxxxx
5 描述符使用
众所周知，python是弱类型语言，即参数的赋值没有类型限制，下面我们通过描述符机制来实现类型限制功能
class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str('name') def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People('egon',18,3231.3) #调用 print(p1.__dict__) p1.name #赋值 print(p1.__dict__) p1.name='egonlin' print(p1.__dict__) #删除 print(p1.__dict__) del p1.name print(p1.__dict__)
class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str('name') def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary #疑问:如果我用类名去操作属性呢 People.name #报错,错误的根源在于类去操作属性时,会把None传给instance #修订__get__方法 class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str('name') def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary print(People.name) #完美,解决
class Str: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): #如果不是期望的类型，则抛出异常 raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str('name',str) #新增类型限制str def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3)#传入的name因不是字符串类型而抛出异常
class Typed: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Typed('name',str) age=Typed('name',int) salary=Typed('name',float) def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3) p1=People('egon','18',3333.3) p1=People('egon',18,3333)
def decorate(cls): print('类的装饰器开始运行啦------>') return cls @decorate #无参:People=decorate(People) class People: def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People('egon',18,3333.3)
def typeassert(**kwargs): def decorate(cls): print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs) return cls return decorate @typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People) class People: def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People('egon',18,3333.3)
class Typed: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print('get--->',instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print('set--->',instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print('delete--->',instance) instance.__dict__.pop(self.name) def typeassert(**kwargs): def decorate(cls): print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs) for name,expected_type in kwargs.items(): setattr(cls,name,Typed(name,expected_type)) return cls return decorate @typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People) class People: def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary print(People.__dict__) p1=People('egon',18,3333.3)
6 描述符总结
描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性
描述父是很多高级库和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件.
六、再看property
一个静态属性property本质就是实现了get，set，delete三种方法
class Foo: @property def AAA(self): print('get的时候运行我啊') @AAA.setter def AAA(self,value): print('set的时候运行我啊') @AAA.deleter def AAA(self): print('delete的时候运行我啊') #只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter f1=Foo() f1.AAA f1.AAA='aaa' del f1.AAA
class Foo: def get_AAA(self): print('get的时候运行我啊') def set_AAA(self,value): print('set的时候运行我啊') def delete_AAA(self): print('delete的时候运行我啊') AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #内置property三个参数与get,set,delete一一对应 f1=Foo() f1.AAA f1.AAA='aaa' del f1.AAA
七、__setitem__,__getitem,__delitem__
class Foo: def __init__(self,name): self.name=name def __getitem__(self, item): print(self.__dict__[item]) def __setitem__(self, key, value): self.__dict__[key]=value def __delitem__(self, key): print('del obj[key]时,我执行') self.__dict__.pop(key) def __delattr__(self, item): print('del obj.key时,我执行') self.__dict__.pop(item) f1=Foo('sb') f1['age']=18 f1['age1']=19 del f1.age1 del f1['age'] f1['name']='alex' print(f1.__dict__)
八、__str__,__repr__,__format__
改变对象的字符串显示__str__,__repr__
自定制格式化字符串__format__
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' format_dict={ 'nat':'{obj.name}-{obj.addr}-{obj.type}',#学校名-学校地址-学校类型 'tna':'{obj.type}:{obj.name}:{obj.addr}',#学校类型:学校名:学校地址 'tan':'{obj.type}/{obj.addr}/{obj.name}',#学校类型/学校地址/学校名 } class School: def __init__(self,name,addr,type): self.name=name self.addr=addr self.type=type def __repr__(self): return 'School(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __str__(self): return '(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __format__(self, format_spec): # if format_spec if not format_spec or format_spec not in format_dict: format_spec='nat' fmt=format_dict[format_spec] return fmt.format(obj=self) s1=School('oldboy1','北京','私立') print('from repr: ',repr(s1)) print('from str: ',str(s1)) print(s1) ''' str函数或者print函数--->obj.__str__() repr或者交互式解释器--->obj.__repr__() 如果__str__没有被定义,那么就会使用__repr__来代替输出 注意:这俩方法的返回值必须是字符串,否则抛出异常 ''' print(format(s1,'nat')) print(format(s1,'tna')) print(format(s1,'tan')) print(format(s1,'asfdasdffd'))
date_dic={ 'ymd':'{0.year}:{0.month}:{0.day}', 'dmy':'{0.day}/{0.month}/{0.year}', 'mdy':'{0.month}-{0.day}-{0.year}', } class Date: def __init__(self,year,month,day): self.year=year self.month=month self.day=day def __format__(self, format_spec): if not format_spec or format_spec not in date_dic: format_spec='ymd' fmt=date_dic[format_spec] return fmt.format(self) d1=Date(2016,12,29) print(format(d1)) print('{:mdy}'.format(d1))
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' class A: pass class B(A): pass print(issubclass(B,A)) #B是A的子类,返回True a1=A() print(isinstance(a1,A)) #a1是A的实例
九、__slots__
''' 1.__slots__是什么:是一个类变量,变量值可以是列表,元祖,或者可迭代对象,也可以是一个字符串(意味着所有实例只有一个数据属性) 2.引子:使用点来访问属性本质就是在访问类或者对象的__dict__属性字典(类的字典是共享的,而每个实例的是独立的) 3.为何使用__slots__:字典会占用大量内存,如果你有一个属性很少的类,但是有很多实例,为了节省内存可以使用__slots__取代实例的__dict__ 当你定义__slots__后,__slots__就会为实例使用一种更加紧凑的内部表示。实例通过一个很小的固定大小的数组来构建,而不是为每个实例定义一个 字典,这跟元组或列表很类似。在__slots__中列出的属性名在内部被映射到这个数组的指定小标上。使用__slots__一个不好的地方就是我们不能再给 实例添加新的属性了,只能使用在__slots__中定义的那些属性名。 4.注意事项:__slots__的很多特性都依赖于普通的基于字典的实现。另外,定义了__slots__后的类不再 支持一些普通类特性了,比如多继承。大多数情况下,你应该 只在那些经常被使用到 的用作数据结构的类上定义__slots__比如在程序中需要创建某个类的几百万个实例对象 。 关于__slots__的一个常见误区是它可以作为一个封装工具来防止用户给实例增加新的属性。尽管使用__slots__可以达到这样的目的,但是这个并不是它的初衷。 更多的是用来作为一个内存优化工具。 ''' class Foo: __slots__='x' f1=Foo() f1.x=1 f1.y=2#报错 print(f1.__slots__) #f1不再有__dict__ class Bar: __slots__=['x','y'] n=Bar() n.x,n.y=1,2 n.z=3#报错
class Foo: __slots__=['name','age'] f1=Foo() f1.name='alex' f1.age=18 print(f1.__slots__) f2=Foo() f2.name='egon' f2.age=19 print(f2.__slots__) print(Foo.__dict__) #f1与f2都没有属性字典__dict__了,统一归__slots__管,节省内存
十、__doc__
class Foo: '我是描述信息' pass print(Foo.__doc__)
class Foo: '我是描述信息' pass class Bar(Foo): pass print(Bar.__doc__) #该属性无法继承给子类
十二、__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 = ‘SB'
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
十三 、__del__
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
注：如果产生的对象仅仅只是python程序级别的（用户级），那么无需定义__del__,如果产生的对象的同时还会向操作系统发起系统调用，即一个对象有用户级与内核级两种资源，比如（打开一个文件，创建一个数据库链接），则必须在清除对象的同时回收系统资源，这就用到了__del__
class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f1=Foo() del f1 print('------->') #输出结果 执行我啦 ------->
class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f1=Foo() # del f1 print('------->') #输出结果 -------> 执行我啦 #为何啊？？？
典型的应用场景：
创建数据库类，用该类实例化出数据库链接对象，对象本身是存放于用户空间内存中，而链接则是由操作系统管理的，存放于内核空间内存中
当程序结束时，python只会回收自己的内存空间，即用户态内存，而操作系统的资源则没有被回收，这就需要我们定制__del__，在对象被删除前向操作系统发起关闭数据库链接的系统调用，回收资源
这与文件处理是一个道理：
f=open('a.txt') #做了两件事，在用户空间拿到一个f变量，在操作系统内核空间打开一个文件 del f #只回收用户空间的f，操作系统的文件还处于打开状态 #所以我们应该在del f之前保证f.close()执行,即便是没有del，程序执行完毕也会自动del清理资源，于是文件操作的正确用法应该是 f=open('a.txt') 读写... f.close() 很多情况下大家都容易忽略f.close,这就用到了with上下文管理
十四、__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__