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Python 5.4 定制类

Python 2023-01-31 01:01:20 583人浏览 泡泡鱼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

定制类看到类似的__slots__这种形如__xx__的变量或者函数名就要注意,这些在python中有特殊用途。Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类。__str__我们先定义一个Student类,打印一

定制类


看到类似的__slots__这种形如__xx__的变量或者函数名就要注意,这些在python中有特殊用途。

Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类。


__str__

我们先定义一个Student类,打印一个实例:
>>>class Student(object):
    def __init__(self,name):
        self.name =name

>>>print(Student('Michael'))

<__main__.Student object at 0x109afb190>

打印<__main__.Student object at 0x109afb190>不好看,怎么才能好看呢?

只需要定义好__str__()方法, 返回一个好看的字符串就可以了。

>>>class Student(object):

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

   def __str__(self):
        return 'Student object (name: %s)' % self.name

>>>print(Student('Michael'))

Studnet object (name: Michael)

但是直接敲命令不使用print,打印出来的实例还是不好看:

>>>s =Student('Michael')

>>>s

<__main__.Student object at 0x109afb190>

这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__(),两者区别是__str__返回的是用户看到的字符串,__repr__返回程序开发者看到的字符串,也就是说,__repr__()是为调试服务的。

解决办法是在定义一个__repr__()。但通常__str__() __repr__()内容相同。所以有个偷懒的写法:

>>>class Student(object):

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

   def __str__(self):
        return 'Student object (name: %s)' % self.name

   __repr__ = __str__


__iter__

如果一个类想被用于for ...in循环,类似list或者tuple那样,就必须实现一个__iter__()方法。该方法返回一个迭代对象,然后for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值,直到遇到StopIteration错误时退出循环。

我们以斐波那契数列为例写一个Fib,可以作用于for循环:
class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a,self.b = 0,1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.a,self.b =self.b,self.a + self.b

       if self.a >10000:

            raise StopIteration()

        return self.a

>>>for n in Fib():
    print(n)


__getitem__ 

Fib实例虽然能作用于for循环,看起来和list有点像,但是把它当list还是不行的。比如,取第五个元素:
>>>fib()[5]

Traceback (most recent call last):

 File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: 'Fib' object does not support indexing

要表现得像list那样按照下标读取元素,需要实现__getitem__()方法:
class Fib(object):

    def __getitem__(self,n):
         a,b, =1,1

        for x in range(n):
            a,b =b,a + b

        return a 

现在,就可以像list那样按下标访问数列的任一项了:
>>>Fib()[0]

1

>>>Fib()[1]

1

>>>Fib()[2]

2

>>>Fib()(10)

89

但是list有个神奇的切片方法:
>>>list(range(100))[5:10]

[5,6,7,8,9]

对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int,亦可能是一个切片对象slice,所以要做判断:
class Fib(object):
    def __getitem__(self,n):

        if isinstance(n,int):

            a,b =1,1

             for x in range(n):
                a,b =b,a +b

            return a

         if isinstane(n,slice):
            start =n.start

           stop =n.stop

            if start is None:
                start =0

            a,b =1,1

           L =[]

           for x in range(stop):
              if x >=start:
               L.append(a)
              a,b =b,a + b

           return L

现在试试Fib的切片。

>>>f =Fib()

>>>f[0:5]

[1,1,2,3,5]

>>>f[:10]

[1,1,2,3,5,8,13,21,34,55]

但是没有对step参数做处理:
>>>f[:10:2]

[1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89]

也没有对负数做处理,所以,要实现一个__getitem__()函数有很多工作要做。

此外,如果把对象看成dict,__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object如str。

与之对应的是__setitem__()方法,把对象看作list或dict来对集合赋值。最后还有一个__delitem__()方法,用于删除某个元素。

总之,通过上面的方法,我们自定义的类和Python自带的list、tuple、dict没什么区别。这完全归功于动态语言的“鸭子类型”,不需要强制继承某个接口。


__getattr__


正常情况下,当我们调用类的方法或者属性时,如果不存在,就会报错。

要避免这个错误,就写一个__getattr__()动态返回一个属性。修改如下:
class Student(object):
    def __init__(self):
        self.name ='Michael'


    def __getattr__(self,attr):
        if attr == 'score':

            return 99

当调用属性不存在时,比如score,Python解释器会试图调用__getattr__(self,'score')来尝试获得属性,这样,我们就有机会返回score的值:
>>>s =Student()

>>>s.name

Michael

>>>s.socre

99

返回函数也是可以得:

class Student(object):
    def __getattr__(self,attr):
        if attr =='age':

            return lambda:25

调用方式改为:
>>>s.age()

25

注意,只有在没有找到属性的情况下,才会调用__getattr__,已有的属性,比如name,不会在__getattr__中查找。

class Student(object):

   def __getattr__(self, attr):

       if attr=='age':            

           return lambda: 25

       raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)

这实际上是把一个类的所有属性和方法全能动态处理了。不需要任何特殊手段。

这种完全动态调用的特性有什么好处呢?可以针对完全动态的情况调用。

举例,现在好多网站都搞REST api,调用API的URL类似:

  • Http://api.server/user/friends

  • http://api.server/user/timeline/list

如果要写SDK,给每个API写一个方法,不现实。而且,API一改,SDK也需要改。

利用完全动态__getattr__,我们可以写出一个链式调用:
class Chain(object):
    def __init__(self,path =''):
        self.path =path

    def __getattr__(self,path):

        return Chain('%s %s' % (self.path,path))

    def __str__(self):
        return self.path

   __repr__ = __str__

试试:
>>>Chain().status.user.timeline.list

'/status/user/timeline/list'

这样,无论API怎样变,SDK都可以根据URL实现完全动态的调用,而且,不随API的增加而改变。

还有些REST API会把参数放到URL中,比如GitHub的API:
GET /users/:user/repos

调用时,需要把:user替换为实际用户名。如果我们 能写出这样的链式调用:
Chain().users('Michael').repos

就可以非常方便的调用API了。有兴趣的同学可以试试写出来。

  

__call__

一个对象实例可以有自己的属性和方法,当我们调用实例方法时,我们用instance.method()来调用。能不能在实例本身上调用方法呢?在Python中答案是肯定的。

任何类,只需定义一个__call__()方法,就直接可以对实例进行调用。

class Student(object):
    def __init__(self,name):

        self.name =name

    def __call__(self):

        print('My name is &s' % self.name)

调用方式如下:
>>>s =Student('Michael')

>>>s()

My name is Michael

__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数调用一样,所以,完全可以把对象看成函数,把函数看成 对象,这两者之间本来就没什么区别。

如果你把对象看成函数,那么函数本身其实也可以在运行期间动态创建出来,因为类的实例都是运行期间创建的,这么一来,我们就模糊了对象和函数的界限。

>>> callable(Student())

True

>>> callable(max)

True

>>> callable([1, 2, 3])

False

>>> callable(None)
False
>>> callable('str')

False

通过callable()函数,我们就可以判断一个对象是否是“可调用”。


小结:

Python的class允许定义许多定制方法,可以让我们非常方便的生成特制类。


--结束END--

本文标题: Python 5.4 定制类

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