Python之路--Python基础8--面向对象进阶

一、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()

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。

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/PycharmProjects/python基础/静态方法.py", line 17, in <module>
    d.eat()
TypeError: eat() missing 1 required positional argument: 'self'

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

class Dog(object):

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

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

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

二、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("LJ")
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/类方法.py", line 16, in <module>
    d.eat()
  File "/Users/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

三、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)
 
 
d = Dog("LJ")
d.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/属性方法.py", line 16, in <module>
    d.eat()
TypeError: 'NoneType' object is not callable

正常调用如下

d = Dog("LJ")
d.eat
 
输出
LJ is eating

　　好吧，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")

f = Flight("CA980")
f.flight_status

那现在我能查询航班状态， 既然这个flight_status已经是个属性了， 那我能否给它赋值呢？

f = Flight("CA980")
f.flight_status
f.flight_status =  2

输出报错

checking flight CA980 status
flight is arrived...
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/属性方法.py", line 58, in <module>
    f.flight_status =  2
AttributeError: can't set attribute

当然可以改， 不过需要通过@property.setter装饰器再装饰一下，此时 你需要写一个新方法， 对这个flight_status进行更改。

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
    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 =  2 #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。

四、类的特殊成员方法

1. __doc__　　

表示类的描述信息

class Foo:
    """ 描述类信息 """
 
    def func(self):
        pass
 
print（Foo.__doc__）
#输出：类的描述信息

2. __module__ 和  __class__ 

__module__  表示当前操作的对象在哪个模块

__class__     表示当前操作的对象的类是什么

#lib/aa.py

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

3. __init__

构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。

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.

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__

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

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 'li'
 
 
obj = Foo()
print obj
# 输出：li

8.__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'] = 'alex'   　  # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1']   

9. __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)

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

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()

So ，孩子记住，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,*args,**kwargs):

        print("Mytype __init__",*args,**kwargs)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("Mytype __call__", *args, **kwargs)
        obj = self.__new__(self)
        print("obj ",obj,*args, **kwargs)
        print(self)
        self.__init__(obj,*args, **kwargs)
        return obj

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("Mytype __new__",*args,**kwargs)
        return type.__new__(cls, *args, **kwargs)

print('here...')
class Foo(object,metaclass=MyType):


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

        print("Foo __init__")

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

f = Foo("Alex")
print("f",f)
print("fname",f.name)

类的生成 调用 顺序依次是 __new__ --> __init__ --> __call__

metaclass 详解文章：http://stackoverflow.com/questions/100003/what-is-a-metaclass-in-python 得票最高那个答案写的非常好

五、反射

1、反射是什么

　　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）。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。

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）

　　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。

class Foo(object):
 
    def __init__(self):
        self.name = 'wupeiqi'
 
    def func(self):
        return 'func'
 
obj = Foo()
 
# #### 检查是否含有成员 ####
hasattr(obj, 'name')
hasattr(obj, 'func')
 
# #### 获取成员 ####
getattr(obj, 'name')
getattr(obj, 'func')
 
# #### 设置成员 ####
setattr(obj, 'age', 18)
setattr(obj, 'show', lambda num: num + 1)
 
# #### 删除成员 ####
delattr(obj, 'name')
delattr(obj, 'func')

详细解析：当我们要访问一个对象的成员时，应该是这样操作：

class Foo(object):
 
    def __init__(self):
        self.name = 'alex'
 
    def func(self):
        return 'func'
 
obj = Foo()
 
# 访问字段
obj.name
# 执行方法
obj.func()

那么问题来了？

a、上述访问对象成员的 name 和 func 是什么？ 

答：是变量名

 

b、obj.xxx 是什么意思？ 

答：obj.xxx 表示去obj中或类中寻找变量名 xxx，并获取对应内存地址中的内容。

 

c、需求：请使用其他方式获取obj对象中的name变量指向内存中的值 “alex”

class Foo(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'alex'
 
# 不允许使用 obj.name
obj = Foo()

答：有两种方式，如下：

#方式1

class Foo(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'alex'

    def func(self):
        return 'func'

# 不允许使用 obj.name
obj = Foo()

print obj.__dict__['name']

#方式2：
class Foo(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'alex'

    def func(self):
        return 'func'

# 不允许使用 obj.name
obj = Foo()

print getattr(obj, 'name')

结论：反射是通过字符串的形式操作对象相关的成员。一切事物都是对象！！！

#反射当前模块成员

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import sys
def s1():
    print('s1')

def s2():
    print('s2')

this_module = sys.modules[__name__]

print(hasattr(this_module, 's1'))  
print(getattr(this_module, 's2'))

#输出
#True
#<function s2 at 0x0000026D6476E1E0>

类也是对象

class Foo(object):
    staticField = "AAA"
 
    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'))

#输出：
# AAA
# <function Foo.func at 0x0000021A3D21E268>
# <function Foo.bar at 0x0000021A3D21E2F0>

模块也是对象

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

def dev():
    return 'dev'

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
"""
程序目录：
    home.py
    index.py
 
当前文件：
    index.py
"""
 
import home as obj
 
#obj.dev()
 
func = getattr(obj, 'dev')
func() 

3、为什么用反射之反射的好处

好处一：实现可插拔机制

　　有俩程序员，一个A，一个是B，A在写程序的时候需要用到B所写的类，但是B去跟女朋友度蜜月去了，还没有完成他写的类，A想到了反射，使用了反射机制A可以继续完成自己的代码，等B度蜜月回来后再继续完成类的定义并且去实现A想要的功能。

　　总之反射的好处就是，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

#B还没有实现的功能

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

#不影响A的开发

#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')

好处二：动态导入模块（基于反射当前模块成员）

六、异常处理

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，通俗来说就是不让用户看见大黄页！！！

try:
    pass
except Exception:
    pass

需求：将用户输入的两个数字相加

while True:
    num1 = input('num1:')
    num2 = input('num2:')
    try:
        num1 = int(num1)
        num2 = int(num2)
        result = num1 + num2
    except Exception as e:
        print('出现异常，信息如下：')
        print(e)

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！！！

常用异常：

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

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)

万能异常 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')

3、异常其他结构

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、主动触发异常

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

5、自定义异常

class YL_Exception(Exception):
 
    def __init__(self, msg):
        self.message = msg
 
    def __str__(self):
        return self.message
 
try:
    raise YL_Exception('我的异常')
except YL_Exception as e:
    print(e)

6、断言

assert 1 == 1
assert 1 == 2
# 输出：
# Traceback (most recent call last):
#   File "test.py", line 185, in <module>
#     assert 1 == 2
# AssertionError


assert 2==1,'2不等于1'
# 输出
# Traceback (most recent call last):
#   File "test.py", line 188, in <module>
#     assert 2==1,'2不等于1'
# AssertionError: 2不等于1