Stackoverflow上的Python问题精选
:Date: 2013-04-17 20:52:01
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Stackoverflow上的Python问题精选
:Author: hit9
:注1: 以下问题来自Stackoverflow, 但不完全一致
:注2: 欢迎fork向本文添加内容, 文章在Github上，地址见首页。
.. Contents::
不能直接给对象设置属性?
::
>>> obj = object()
>>> obj.name = "whatever"
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: 'object' object has no attribute 'name'
但是为什么这样就可以呢::
>>> class Object(object):pass
...
>>> Obj = Object()
>>> Obj.name = "whatever"
>>> Obj.name
'whatever'
>>>
答: 现在你给第二个代码块中的Object加上属性 __slots__ 试试::
>>> class Object(object):
... __slots__ = {}
...
>>> Obj = Object()
>>> Obj.name = "whatever"
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: 'Object' object has no attribute 'name'
会发现抛出了同样的异常。 object 、 list 、 dict 等内置函数都如此。
拥有 __slots__ 属性的类在实例化对象时不会自动分配 __dict__ ，而 obj.attr 即 obj.__dict__['attr'],
所以会引起 AttributeError
对于拥有 __slots__ 属性的类的实例 Obj 来说，只能对 Obj 设置 __slots__ 中有的属性::
>>> class Object(object):
... __slots__ = {"a","b"}
...
>>> Obj = Object()
>>> Obj.a = 1
>>> Obj.a
1
>>> Obj.c = 1
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: 'Object' object has no attribute 'c'
详细见 Python-slots-doc_
.. _Python-slots-doc: slots”>http://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#slots
如何打印一个对象的所有属性和值的对
原问题: http://stackoverflow.com/questions/1251692/how-to-enumerate-an-objects-properties-in-python
答:
::
for property, value in vars(theObject).iteritems():
print property, ": ", value
这个做法其实就是 theObject.__dict__ , 也就是 vars(obj) 其实就是返回了 o.__dict__
另一个做法: inspect.getmembers(object[, predicate]) ::
>>> import inspect
>>> for attr, value in inspect.getmembers(obj):
... print attr, value
两者不同的是， inspect.getmembers 返回的是元组 (attrname, value) 的列表。而且是所有的属性, 包括 __class__ , __doc__ ,
__dict__ , __init__ 等特殊命名的属性和方法。而 vars() 只返回 __dict__. 对于一个空的对象来说， __dict__ 会是 {}
, 而 inspect.getmembers 返回的不是空的。
类的dict无法更新?
::
>>> class O(object):pass
...
>>> O.__dict__["a"] = 1
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: 'dictproxy' object does not support item assignment
答: 是的, class的 __dict__ 是只读的::
>>> class O(object):pass
...
>>> O.__dict__
>>> O.__dict__.items()
[('__dict__', ), ('__module__', '__main__'), ('__weakref__', ), ('__doc__', None)]
>>> O.func = lambda: 0
>>> O.__dict__.items()
[('__dict__', ), ('__module__', '__main__'), ('__weakref__', ), ('__doc__', None), ('func', at 0xb76de224>)]
>>> O.func
>
可以看到 O.__dict__ 是一个 dictproxy 对象，而不是一个 dict . (你可以 dir(O.__dict__) ，但不会发现有它有属性 __setitem__ )
那我们怎么给类设置属性呢? 用 setattr ::
>>> setattr(O, "a", 1)
>>> O.a
1
unbound method和bound method
::
>>> class C(object):
... def foo(self):
... pass
...
>>> C.foo
>>> C().foo
>
>>>
为什么 C.foo 是一个 unbound method , C().foo 是一个 bound method ？ Python 为什么这样设计?
答：这是问题 http://stackoverflow.com/questions/114214/class-method-differences-in-python-bound-unbound-and-static
来自Armin Ronacher(Flask 作者)的回答:
如果你明白python中描述器(descriptor)是怎么实现的, 方法(method) 是很容易理解的。
上例代码中可以看到，如果你用类 C 去访问 foo 方法，会得到 unbound 方法，然而在class的内部存储中它是个 function, 为什么?
原因就是 C 的类 (注意是类的类) 实现了一个 __getattribute__ 来解析描述器。听起来复杂，但并非如此。上例子中的 C.foo 等价于::
>>> C.__dict__['foo'].__get__(None, C)
这是因为方法 foo 有个 __get__ 方法，也就是说, 方法是个描述器。如果你用实例来访问的话也是一模一样的::
>>> c = C()
>>> C.__dict__['foo'].__get__(c, C)
>
只是那个 None 换成了这个实例。
现在我们来讨论，为什么Python要这么设计?
其实，所谓 bound method ，就是方法对象的第一个函数参数绑定为了这个类的实例(所谓 bind )。这也是那个 self 的由来。
当你不想让类把一个函数作为一个方法，可以使用装饰器 staticmethod ::
>>> class C(object):
... @staticmethod
... def foo():
... pass
...
>>> C.foo
>>> C.__dict__['foo'].__get__(None, C)
staticmethod 装饰器会让 foo 的 __get__ 返回一个函数，而不是一个方法。
那么，function，bound method 和 unbound method 的区别是什么?
一个函数(function)是由 def 语句或者 lambda 创建的。
当一个函数(function)定义在了class语句的块中（或者由 type 来创建的), 它会转成一个 unbound method , 当我们通过一个类的实例来
访问这个函数的时候，它就转成了 bound method , bound method 会自动把这个实例作为函数的地一个参数。
所以， bound method 就是绑定了一个实例的方法， 否则叫做 unbound method .它们都是方法(method), 是出现在 class 中的函数。
什么是metaclass
这是stackoverflow投票很高的问题: http://stackoverflow.com/questions/100003/what-is-a-metaclass-in-python
回答: (最高得分的答案)
什么叫做元类
Metaclass是创建class的东西。
一个class是用来创建对象的是不是?
但是我们知道，Python中的类也是对象。
Metaclass就是用来创建类这些对象的，它们是类的类，你可以形象化地理解为::
MyClass = MetaClass()
MyObject = MyClass()
你知道， type 函数可以这样使用::
MyClass = type('MyClass', (), {})
这是因为 type 实际上是个 metaclass , Python使用 type 这个元类来创建所有的类。
现在你是不是有疑问了，为什么 type 是小写开头的，而不是 Type 呢？既然它是个元类！
我猜，大概是因为和 str , int 来保持一致吧， str 也是一个类，用来创建字符串。
你可以检查下对象的 __class__ 属性来看看它们的类是谁. Python中万物都是对象::
>>> age = 35
>>> age.__class__
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__
>>> def foo():pass
...
>>> foo.__class__
>>> class Bar(object): pass
...
>>> b = Bar()
>>> b.__class__
>>>
那么， __class__ 的 __class__ 属性又是谁? ::
>>> a = 1
>>> a.__class__.__class__
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__.__class__
所以，元类是用来创建类的。
你可以叫元类为 类工厂
type 是Python使用的内建元类，当然，Python允许大家建立自己的元类.
metaclass 属性
你可以在写一个类的时候加上这个属性 __metaclass__ ::
class Foo(object):
__metaclass__ = something...
[...]
这样的话，Python就会用这个元类(上例中为 something ) 来创建类 Foo
我们首先写的是 class Foo(object) ,但是Python跑到这里看到这一行时，并没有在内存中建立类 Foo
因为Python这么做的：查找它有没有 __metaclass__ 属性，有的话，用指定的类来创建 Foo ,否则（也就是一般情形下），使用 type 来创建
最好还是记住上面那句话 :)
当你这么写的时候::
class Foo(Bar):
pass
Python会这么做:
有
__metaclass__定义吗？ 如果有，在内存中建立一个类的对象。用__metaclass__指定的类来创建。如果没有找到这个属性，它会继续在父类
Bar中找这样一直向父类找，父类的父类。。。直到 module 级别的才停止。
如果在任何的父类中都找不到，那就用
type创建Foo
现在一个问题，我们可以给 __metaclass__ 赋值什么呢?
答案当然是，一个可以创建类的东西。
那么，什么才能创建一个类呢？
普通的元类
设计元类的主要目的就是允许我们在类创建的时候动态的修改它，这经常用在API的设计上。
让我们举一个很纯的例子，比如你想要让一个模块中的所有类都共享一些属性，有很多办法可以做到，其中一个就是
在模块中定义一个 __metaclass__ 属性。
这样，模块中所有的类都会被 __metaclass__ 创建。
幸运的是 , __metaclass__ 可以是任何可以被调用的对象。不非要是个class，还可以是个函数。
所以，我们这么做,用一个函数来作为metaclass::
# the metaclass will automatically get passed the same argument
# that you usually pass to `type`
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
"""
Return a class object, with the list of its attribute turned
into uppercase.
"""
# pick up any attribute that doesn't start with '__'
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
# turn them into uppercase
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
# let `type` do the class creation
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
__metaclass__ = upper_attr # this will affect all classes in the module
class Foo(): # global __metaclass__ won't work with "object" though
# but we can define __metaclass__ here instead to affect only this class
# and this will work with "object" children
bar = 'bip'
print hasattr(Foo, 'bar')
# Out: False
print hasattr(Foo, 'BAR')
# Out: True
f = Foo()
print f.BAR
# Out: 'bip'
现在我们用一个类来作为一个metaclass::
# remember that `type` is actually a class like `str` and `int`
# so you can inherit from it
class UpperAttrMetaclass(type):
# __new__ is the method called before __init__
# it's the method that creates the object and returns it
# while __init__ just initializes the object passed as parameter
# you rarely use __new__, except when you want to control how the object
# is created.
# here the created object is the class, and we want to customize it
# so we override __new__
# you can do some stuff in __init__ too if you wish
# some advanced use involves overriding __call__ as well, but we won't
# see this
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, future_class_attr):
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)
但这样并不是很 OOP ， 我们可以直接调用 type 函数，并且不覆盖父亲的 __new__ 方法::
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, future_class_attr):
attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
# reuse the type.__new__ method
# this is basic OOP, nothing magic in there
return type.__new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
future_class_parents, uppercase_attr)
你可能注意到了参数 upperattr_metaclass ,没什么特殊的，一个方法总是拿那个实例来作为第一个参数。就像寻常的 self 参数。
当然，可以这么写，我上面的例子命名不那么好:) ::
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return type.__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)
我们可以使用 super 函数来让这个例子变得更简洁::
class UpperAttrMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__'))
uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)
元类是个简单的魔术，只要:
注入类的创建
修改类
返回修改后的类
那么你为什么用类来作为metaclass而不是函数
既然 __metaclass__ 可以是任何可以被调用的对象，那么你为什么用类作为metaclass而不是函数呢？
几个原因:
更能清楚的表达意图
可以使用OOP, metaclass可以继承，重写父类，甚至使用metaclass，可以使用面向对象的特性。
更好的组织代码.
.. 等等,译者不再多写了~ :)
应用场景
一个典型例子，Django ORM (译者注,peewee也用metaclass)::
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()
但是你这么做::
guy = Person(name='bob', age='35')
print guy.age
并不返回一个 IntegerField 对象，而是一个 int
结束语
Python的世界里，万物都是对象
但是 type 是它自己的元类。
99%的情形下你不需要用这个东西。
为什么Python没有unzip函数
众所周知, zip 函数可以把多个序列打包到元组中::
>>> a, b = [1, 2, 3], [4, 5, 6]
>>> c = zip(a, b)
>>> c
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
那么为什么没有这样的 unzip 函数来把 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 还原呢?
答: Python中有个很神奇的操作符 * 来 unpack 参数列表::
>>> zip(*c)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
Python中的新式类和老式类
无论你怎么叫吧， 英文来说是 new style class 和 old style class
问题链接: http://stackoverflow.com/questions/54867/old-style-and-new-style-classes-in-python
新式类是继承自 object 或其他新式类的类::
class NewStyleClass(object):
pass
class AnotherNewStyleClass(NewStyleClass):
pass
否则是老式类::
class OldStyleClass():
pass
为什么引入新式类?
The major motivation for introducing new-style classes is to provide a unified object model with a full meta-model.
Python为了提供一个更完整的元模型。(好吧，译者也不大明白，不过我知道Python中很神奇的描述器只能在新式类里用)
译者注
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