自学python之路 第七章

自学python之路

四川农业大学——大数据实验室第二次打卡

第七章

7.1 使用 slots

·python作为动态语言的灵活性表现之一为：定义了一个class，创建了一个class实例之后，我们可以给实例绑定任何属性和方法，如下：

·但是给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：

·那么如何达到给类的所有实例都绑定同一个方法呢？可以给class绑定方法:

·但是如果我们想要限制实例的属性怎么办？Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能够添加的属性。例子如下：

·需要注意的是，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的：

7.2 使用@property

·在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来简单，但是，没办法检查参数，导致可以随意修改成绩：

·这显然不合逻辑，为了限制score的范围，可以通过一个set_score（）方法来限制范围，在通过一个get_score()来获取成绩，这样，就可以在set_score（）方法里面检查参数是否正确了：

class Student(object):
    def get_score(self):
        return self.score
    
    def set_score(self,value):
        if not isinstance(value,int):
            raise ValueError('score must be integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100')
        self.score = value

·但是类的方法略显复杂，没有用属性这么直接简单。对于类的方法，装饰器一样起作用，Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

class Student(object):
    @property
    def score(self):
        return self._score
    
    @score.setter
    def score(self,value):
        if not isinstance(value,int):
            raise ValueError('score must be an integer')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100')
        self._score = value

·还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性。比如下面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性：

class Student(object):
    @property
    def birth(self):
        return self._birth
    
    @birth.setter
    def birth(self,value):
        self._birth = value
        
    @property
    def age(self):
        return 2015 - self._birth

小结

@property 广泛应用于类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样程序运行时就减少了出错的可能性。

7.3 多重继承

·多重继承：为了避免分类过多而导致类的层次复杂性呈指数增长。如下：

·MixIn：在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是如果需要混入额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable，这种设计就称为MixIn：

class Dog(Mammal,RunnableMixIn,CarnivorousMixIn):
    pass

7.4 定制类

·先定义一个Student类，打印一个实例：

·这样的打印结果不好看，只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：

·这样不但好看，而且容易看出内容中的要点。但是直接敲变量不用print，打印出来的实例还是不好看：

·这是因为直接显示变量调用的不是__str__（），而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__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。解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的，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__方法：如果一个类想被用于for…in循环，类似于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，Python的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。我们以斐波那数列为例，写一个Fib类，可作用于for循环：


·__ getitem__方法：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来使用还是不行，比如取第4个元素：

·要表现得像list那样按照下标取元素，需要实现__getitem__方法：

··但是上述方法不能切片，原因是因为__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断：


·但是上述方法没有对step参数做处理，也没有对负数做处理：

·此外，如果把对象看成dict，__ geitem__()的参数也可能是一个可以作key的object，例如str，与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作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，我们把自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple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__方法：正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。而要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另外一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。如下：

·返回函数也是可以的，但是注意调用方式会发生改变：

·__ call__方法：任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用：

·可用callable判断是否为函数：