1.写在前面
今天遇到了__slots__,,所以我就想了解下python中那些双下划线开头的那些函数都是干啥用用的,翻到了下面这篇博客,看着很全面,我只了解其中的一部分,还不敢乱下定义。
其实如果足够了解一些知识,知道自己想要什么,就可以根据这些变量,函数等的特性订制出很高效的类。这才是我们学习的目的。
2.小概况一下
python用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量
_xxx 不能用’from module import *’导入
__ xxx__ 系统定义名字
__ xxx 类中的私有变量名
核心风格:避免用下划线作为变量名的开始。
因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始。一般来讲,变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用。当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好的习惯。因为变量名__ xxx__对Python 来说有特殊含义,对于普通的变量应当避免这种命名风格。
“单下划线” 开始的成员变量叫做保护变量,意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量;
“双下划线” 开始的是私有成员,意思是只有类对象自己能访问,连子类对象也不能访问到这个数据。
以单下划线开头(_ foo)的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用“from xxx import *”而导入;以双下划线开头的(__ foo)代表类的私有成员;以双下划线开头和结尾的(__ foo__)代表python里特殊方法专用的标识,如 __ init__()代表类的构造函数。
3.保留属性:
先来看下保留属性:
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>>> Class1.__doc__ # 类型帮助信息 'Class1 Doc.'
>>> Class1.__name__ # 类型名称 'Class1'
>>> Class1.__module__ # 类型所在模块 '__main__'
>>> Class1.__bases__ # 类型所继承的基类 (,)
>>> Class1.__dict__ # 类型字典,存储所有类型成员信息。
>>> Class1().__class__ # 类型
>>> Class1().__module__ # 实例类型所在模块 '__main__'
>>> Class1().__dict__ # 对象字典,存储所有实例成员信息。 {'i': 1234}
4.保留方法,
7.可比较的类
我将此内容从前一节中拿出来使其单独成节,是因为“比较”操作并不局限于数字。许多数据类型都可以进行比较——字符串、列表,甚至字典。如果要创建自己的类,且对象之间的比较有意义,可以使用下面的特殊方法来实现比较
8.可序列化的类
Python 支持 任意对象的序列化和反序列化。(多数 Python 参考资料称该过程为 “pickling” 和 “unpickling”)。该技术对与将状态保存为文件并在稍后恢复它非常有意义。所有的 内置数据类型 均已支持 pickling 。如果创建了自定义类,且希望它能够 pickle,阅读 pickle 协议 了解下列特殊方法何时以及如何被调用
要重建序列化对象,Python 需要创建一个和被序列化的对象看起来一样的新对象,然后设置新对象的所有属性。__ getnewargs__() 方法控制新对象的创建过程,而 __ setstate__() 方法控制属性值的还原方式。
9.可在 with 语块中使用的类
with 语块定义了 运行时刻上下文环境;在执行 with 语句时将“进入”该上下文环境,而执行该语块中的最后一条语句将“退出”该上下文环境。
10.真正神奇的东西
如果知道自己在干什么,你几乎可以完全控制类是如何比较的、属性如何定义,以及类的子类是何种类型。
python中以双下划线的是一些系统定义得名称,让python以更优雅得语法实行一些操作,本质上还是一些函数和变量,与其他函数和变量无二。
比如x.add(y) 等价于 x+y
有一些很常见,有一些可能比较偏,在这里罗列一下,做个笔记,备忘。
x.__contains__(y) 等价于 y in x, 在list,str, dict,set等容器中有这个函数
__base__, __bases__, __mro__, 关于类继承和函数查找路径的。
class.__subclasses__(), 返回子类列表
x.__call__(...) == x(...)
x.__cmp__(y) == cmp(x,y)
x.__getattribute__('name') == x.name == getattr(x, 'name'), 比__getattr__更早调用
x.__hash__() == hash(x)
x.__sizeof__(), x在内存中的字节数, x为class得话, 就应该是x.__basicsize__
x.__delattr__('name') == del x.name
__dictoffset__ attribute tells you the offset to where you find the pointer to the __dict__ object in any instance object that has one. It is in bytes.
__flags__, 返回一串数字,用来判断该类型能否被序列化(if it's a heap type), __flags__ & 512
S.__format__, 有些类有用
x.__getitem__(y) == x[y], 相应还有__setitem__, 某些不可修改类型如set,str没有__setitem__
x.__getslice__(i, j) == x[i:j], 有个疑问,x='123456789', x[::2],是咋实现得
__subclasscheck__(), check if a class is subclass
__instancecheck__(), check if an object is an instance
__itemsize__, These fields allow calculating the size in bytes of instances of the type. 0是可变长度, 非0则是固定长度
x.__mod__(y) == x%y, x.__rmod__(y) == y%x
x.__module__ , x所属模块
x.__mul__(y) == x*y, x.__rmul__(y) == y*x
__reduce__, __reduce_ex__ , for pickle
__slots__ 使用之后类变成静态一样,没有了__dict__, 实例也不可新添加属性
__getattr__ 在一般的查找属性查找不到之后会调用此函数
__setattr__ 取代一般的赋值操作,如果有此函数会调用此函数, 如想调用正常赋值途径用 object.__setattr__(self, name, value)
__delattr__ 同__setattr__, 在del obj.name有意义时会调用