Task10:类、对象与魔法方法(3天)
理论部分
练习部分
使用关键字 class
定义 Python 类,关键字后面紧跟类的名称、冒号和类的实现(属性 + 方法)。
注意:属性与方法名相同,属性会覆盖方法。
class Turtle: # Python中的类名约定以大写字母开头
"""关于类的一个简单例子"""
# 属性
color = 'green'
weight = 10
legs = 4
shell = True
mouth = '大嘴'
# 方法
def climb(self):
print('我正在很努力的向前爬...')
def run(self):
print('我正在飞快的向前跑...')
def bite(self):
print('咬死你咬死你!!')
def eat(self):
print('有得吃,真满足...')
def sleep(self):
print('困了,睡了,晚安,zzz')
tt = Turtle()
print(tt)
# <__main__.Turtle object at 0x0000007C32D67F98>
print(type(tt))
#
print(tt.__class__)
#
print(tt.__class__.__name__)
# Turtle
tt.climb()
# 我正在很努力的向前爬...
tt.run()
# 我正在飞快的向前跑...
tt.bite()
# 咬死你咬死你!!
# Python类也是对象。它们是type的实例
print(type(Turtle))
#
该例子中tt
是一个对象,turtle
是一个类,对象tt
是turtle
类的一个实例。
class MyList(list):
pass
lst = MyList([1, 5, 2, 7, 8])
lst.append(9)
lst.sort()
print(lst)
# [1, 2, 5, 7, 8, 9]
class Animal:
def run(self):
raise AttributeError('子类必须实现这个方法')
class People(Animal):
def run(self):
print('people is walking')
class Pig(Animal):
def run(self):
print('pig is walking')
class Dog(Animal):
def run(self):
print('dog is running')
def func(animal):
animal.run()
func(People())
func(Pig())
# people is walking
# pig is walking
People
、Pig
、Dog
三个子类继承父类Animal
,并重写Animal
类的run
方法。定义func
函数的输入为animal
类,将People
和Pig
子类输入func
函数。
Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。
类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称(对应于该实例,即该对象本身),按照惯例它的名称是 self 。在调用方法时,我们无需明确提供与参数 self 相对应的参数。
class Ball:
def setName(self, name):
self.name = name
def kick(self):
print("我叫%s,该死的,谁踢我..." % self.name)
a = Ball()
a.setName("球A")
b = Ball()
b.setName("球B")
c = Ball()
c.setName("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的,谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的,谁踢我...
如果你的对象实现了这些魔法方法中的某一个,那么这个方法就会在特殊的情况下自动被 Python 所调用。
类有一个名为 __init__(self[, param1, param2...])
的魔法方法,该方法在类实例化时会自动调用。
class Ball:
def __init__(self, name):
self.name = name
def kick(self):
print("我叫%s,该死的,谁踢我..." % self.name)
a = Ball("球A")
b = Ball("球B")
c = Ball("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的,谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的,谁踢我...
在 Python 中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上__
两个下划线,那么这个函数或属性就会为私有的了。
私有指的是不能在类的外部被使用或直接访问。
公有指的是能在类的外部被使用或直接访问。
class JustCounter:
__secretCount = 0 # 私有变量
publicCount = 0 # 公开变量
def count(self):
self.__secretCount += 1
self.publicCount += 1
print(self.__secretCount)
counter = JustCounter()
counter.count() # 1
counter.count() # 2
print(counter.publicCount) # 2
print(counter._JustCounter__secretCount) # 2 Python的私有为伪私有
print(counter.__secretCount)
# AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'
class Site:
def __init__(self, name, url):
self.name = name # public
self.__url = url # private
def who(self):
print('name : ', self.name)
print('url : ', self.__url)
def __foo(self): # 私有方法
print('这是私有方法')
def foo(self): # 公共方法
print('这是公共方法')
self.__foo()
x = Site('老马的程序人生', 'https://blog.csdn.net/LSGO_MYP')
x.who()
# name : 老马的程序人生
# url : https://blog.csdn.net/LSGO_MYP
x.foo()
# 这是公共方法
# 这是私有方法
x.__foo()
# AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'
class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
如果子类中定义与父类同名的方法或属性,则会自动覆盖父类对应的方法或属性。
class people:
# 定义基本属性
name = ''
age = 0
# 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
__weight = 0
# 定义构造方法
def __init__(self, n, a, w):
self.name = n
self.age = a
self.__weight = w
def speak(self):
print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))
# 单继承示例
class student(people):
grade = ''
def __init__(self, n, a, w, g):
# 调用父类的构函
people.__init__(self, n, a, w)
self.grade = g
# 覆写父类的方法
def speak(self):
print("%s 说: 我 %d 岁了,我在读 %d 年级" % (self.name, self.age, self.grade))
s = student('小马的程序人生', 10, 60, 3)
s.speak()
# 小马的程序人生 说: 我 10 岁了,我在读 3 年级
注意:注意:如果上面的程序去掉: people.__init__(self, n, a, w)
,则输出: 说: 我 0 岁了,我在读 3 年级 ,因为子类的构造方法把父类的构造方法覆盖了。
解决子类继承父类之后不覆盖父类__init__
函数而是补充有两种方法。
方法一:调用未绑定的父类方法 Fish.__init__(self)
。
class Fish:
def __init__(self):
self.x = r.randint(0, 10)
self.y = r.randint(0, 10)
def move(self):
self.x -= 1
print("我的位置", self.x, self.y)
class Shark(Fish): # 鲨鱼
def __init__(self):
Fish.__init__(self)
self.hungry = True
def eat(self):
if self.hungry:
print("吃货的梦想就是天天有得吃!")
self.hungry = False
else:
print("太撑了,吃不下了!")
self.hungry = True
方法二:使用super函数 super().__init__()
class Shark(Fish): # 鲨鱼
def __init__(self):
super().__init__()
self.hungry = True
def eat(self):
if self.hungry:
print("吃货的梦想就是天天有得吃!")
self.hungry = False
else:
print("太撑了,吃不下了!")
self.hungry = True
组合是指类的属性为另一类的实例对象。
Pool类的turtle和fish为Turtle和Fish类的实例对象。
class Turtle:
def __init__(self, x):
self.num = x
class Fish:
def __init__(self, x):
self.num = x
class Pool:
def __init__(self, x, y):
self.turtle = Turtle(x)
self.fish = Fish(y)
def print_num(self):
print("水池里面有乌龟%s只,小鱼%s条" % (self.turtle.num, self.fish.num))
p = Pool(2, 3)
p.print_num()
# 水池里面有乌龟2只,小鱼3条
类对象:创建一个类,其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间,称为类对象,类对象只有一个。
# 类对象
class A(object):
pass
实例对象:就是通过实例化类创建的对象,称为实例对象,实例对象可以有多个。
# 实例化对象 a、b、c都属于实例对象。
a = A()
b = A()
c = A()
类属性:类里面方法外面定义的变量称为类属性。 类属性所属于类对象并且多个实例对象之间共享同一个类属性,说白了就是 类属性所有的通过该类实例化的对象都能共享。
class A():
a = xx #类属性
def __init__(self):
A.a = xx #使用类属性可以通过 (类名.类属性)调用。
实例属性:实例属性和具体的某个实例对象有关系,并且一个实例对象和另外一个实例对象是不共享属性的,说白了实例属性只能在自己的对象里面使用,其他的对象不能直接使用,因为 self 是谁调用,它的值就属于该对象。
class 类名():
def __init__(self):
self.name = xx #实例属性
类属性和实例属性区别
实例对象.类属性
和 类名.类属性
进行调用。在类里面时,通过 self.类属性
和 类名.类属性
进行调用。实例对象.实例属性
调用。在类里面时,通过 self.实例属性
调用。# 创建类对象
class Test(object):
class_attr = 100 # 类属性
def __init__(self):
self.sl_attr = 100 # 实例属性
def func(self):
print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr) # 调用类属性
print('self.类属性的值', self.class_attr) # 相当于把类属性 变成实例属性
print('self.实例属性的值', self.sl_attr) # 调用实例属性
a = Test()
# -------------------------------------
a.func()
# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100
b = Test()
b.func()
# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100
# -------------------------------------
# 更改a实例对象的两个实例属性
a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()
# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 200 # a的属性改变
# self.实例属性的值 200
b.func()
# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100 # b的属性不变
# self.实例属性的值 100
# ---------------------------------------
# 更改类属性
Test.class_attr = 300
a.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200
b.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 300
# self.实例属性的值 100
Python 严格要求方法需要有实例才能被调用,这种限制其实就是 Python 所谓的绑定概念。
Python 对象的数据属性通常存储在名为 .__ dict__
的字典中,我们可以直接访问 __dict__
,或利用 Python 的内置函数 vars()
获取 .__ dict__
。
class CC:
def setXY(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def printXY(self):
print(self.x, self.y)
dd = CC()
print(dd.__dict__)
# {}
print(vars(dd))
# {}
print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY':
# , '__dict__': ,
# '__weakref__': , '__doc__': None}
dd.setXY(4, 5)
print(dd.__dict__)
# {'x': 4, 'y': 5}
print(vars(CC))
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY':
# , '__dict__': ,
# '__weakref__': , '__doc__': None}
print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY':
# , '__dict__': ,
# '__weakref__': , '__doc__': None}
issubclass(class, classinfo)
方法用于判断参数 class
是否是类型参数 classinfo
的子类。classinfo
可以是类对象的元组,只要class
是其中任何一个候选类的子类,则返回 True
。class A:
pass
class B(A):
pass
print(issubclass(B, A)) # True
print(issubclass(B, B)) # True
print(issubclass(A, B)) # False
print(issubclass(B, object)) # True
isinstance(object, classinfo)
方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型,类似 type()
。type()
不会认为子类是一种父类类型,不考虑继承关系。isinstance()
会认为子类是一种父类类型,考虑继承关系。False
。TypeError
异常。a = 2
print(isinstance(a, int)) # True
print(isinstance(a, str)) # False
print(isinstance(a, (str, int, list))) # True
class A:
pass
class B(A):
pass
print(isinstance(A(), A)) # True
print(type(A()) == A) # True
print(isinstance(B(), A)) # True
print(type(B()) == A) # False
hasattr(object, name)
用于判断对象是否包含对应的属性。class Coordinate:
x = 10
y = -5
z = 0
point1 = Coordinate()
print(hasattr(point1, 'x')) # True
print(hasattr(point1, 'y')) # True
print(hasattr(point1, 'z')) # True
print(hasattr(point1, 'no')) # False
getattr(object, name[, default])
用于返回一个对象属性值。若该属性不存在则返回default
。class A(object):
bar = 1
a = A()
print(getattr(a, 'bar')) # 1
print(getattr(a, 'bar2', 3)) # 3
print(getattr(a, 'bar2'))
# AttributeError: 'A' object has no attribute 'bar2'
将方法当做属性提出。
class A(object):
def set(self, a, b):
x = a
a = b
b = x
print(a, b)
a = A()
c = getattr(a, 'set')
# c = a.set 等价
c(a='1', b='2') # 2 1
setattr(object, name, value)
对应函数 getattr()
,用于设置属性值,该属性不一定是存在的。class A(object):
bar = 1
a = A()
print(getattr(a, 'bar')) # 1
setattr(a, 'bar', 5)
print(a.bar) # 5
setattr(a, "age", 28)
print(a.age) # 28
delattr(object, name)
用于删除属性。class Coordinate:
x = 10
y = -5
z = 0
point1 = Coordinate()
print('x = ', point1.x) # x = 10
print('y = ', point1.y) # y = -5
print('z = ', point1.z) # z = 0
delattr(Coordinate, 'z')
print('--删除 z 属性后--') # --删除 z 属性后--
print('x = ', point1.x) # x = 10
print('y = ', point1.y) # y = -5
# 触发错误
print('z = ', point1.z)
# AttributeError: 'Coordinate' object has no attribute 'z'
class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])
用于在新式类中返回属性值。fget
– 获取属性值的函数fset
– 设置属性值的函数fdel
– 删除属性值函数doc
– 属性描述信息class C(object):
def __init__(self):
self.__x = None
def getx(self):
return self.__x
def setx(self, value):
self.__x = value
def delx(self):
del self.__x
x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
cc = C()
cc.x = 2
print(cc.x) # 2
1.以下类定义中哪些是类属性,哪些是实例属性?
2.怎么定义私有⽅法?
3.尝试执行以下代码,并解释错误原因:
class C:
def myFun():
print('Hello!')
c = C()
c.myFun()
4.按照以下要求定义一个游乐园门票的类,并尝试计算2个成人+1个小孩平日票价。
要求:平日票价100元,周末票价为平日的120%,儿童票半价
1.
类属性是在类之内类方法之外定义的属性,在所有实例对象中共享。
实例属性是在类的实例对象中所定义的属性,不同实例对象不共享。
2.
私有方法通过在方法名前加__实现,从而使得该方法只能在类内调用。
3.
# 报错内容
# TypeError: myFun() takes 0 positional arguments but 1 was given
# 修改
class C:
def myFun(self):
print('Hello!')
c = C()
c.myFun()
class Ticket():
def __init__(self, day, adult, children):
if day == 'work':
self.price = 100
else:
self.price = 120
self.children = children
self.adult = adult
self.fees = 0
def __childrenfee(self):
self.fees += int(self.price * self.children * 0.5)
def __adultfee(self):
self.fees += int(self.price * self.adult)
def calculatefee(self):
self.__childrenfee()
self.__adultfee()
print("您总共消费了%d元"%self.fees)
t = Ticket('work',2,1)
t.calculatefee()
# 您总共消费了250元
魔法方法总是被双下划线包围,例如 __init__
。
魔法方法的“魔力”体现在它们总能够在适当的时候被自动调用。
魔法方法的第一个参数应为 cls
(类方法) 或者 self
(实例方法)。
cls
:代表一个类的名称self
:代表一个实例对象的名称__init__(self[, ...])
class Rectangle:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def getPeri(self):
return (self.x + self.y) * 2
def getArea(self):
return self.x * self.y
rect = Rectangle(4, 5)
print(rect.getPeri()) # 18
print(rect.getArea()) # 20
__new__(cls[, ...])
__new__
是在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法,在调用__init__
初始化前,先调用__new__
。__new__
至少要有一个参数cls
,代表要实例化的类,此参数在实例化时由 Python 解释器自动提供,后面的参数直接传递给__init__
。__new__
对当前类进行了实例化,并将实例返回,传给__init__
的self
。但是,执行了__new__
,并不一定会进入__init__
,只有__new__
返回了,当前类cls
的实例,当前类的__init__
才会进入。__new__
没有正确返回当前类cls
的实例,那__init__
是不会被调用的,即使是父类的实例也不行,将没有__init__
被调用。class A(object):
def __init__(self, value):
print("into A __init__")
self.value = value
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("into A __new__")
print(cls)
return object.__new__(cls)
class B(A):
def __init__(self, value):
print("into B __init__")
self.value = value
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("into B __new__")
print(cls)
return super().__new__(cls, *args, **kwargs)
return super().__new__(B, *args, **kwargs)
b = B(10)
# 结果:
# into B __new__
#
# into A __new__
#
# into B __init__
class A(object):
def __init__(self, value):
print("into A __init__")
self.value = value
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("into A __new__")
print(cls)
return object.__new__(cls)
class B(A):
def __init__(self, value):
print("into B __init__")
self.value = value
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("into B __new__")
print(cls)
return super().__new__(A, *args, **kwargs)
# 改动了cls(B)变为A,未返回当前类实例,不进入__init__
b = B(10)
# 结果:
# into B __new__
#
# into A __new__
#
__new__
实现单例模式(也就是只允许一个实例)。class Earth:
pass
a = Earth()
print(id(a)) # 260728291456
b = Earth()
print(id(b)) # 260728291624
class Earth:
__instance = None # 定义一个类属性做判断是否已经有实例
def __new__(cls):
if cls.__instance is None:
cls.__instance = object.__new__(cls)
return cls.__instance
else:
return cls.__instance
a = Earth()
print(id(a)) # 512320401648
b = Earth()
print(id(b)) # 512320401648
print(a == b) # TRUE
__new__
方法主要是当你继承一些不可变的 class 时(比如int, str, tuple
), 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。先执行子类的__new__
,再进入父类的__new__
和__init__
。class CapStr(str):
def __new__(cls, string):
string = string.upper()
return str.__new__(cls, string)
a = CapStr("i love lsgogroup")
print(a) # I LOVE LSGOGROUP
__del__(self)
class C(object):
def __init__(self):
print('into C __init__')
def __del__(self):
print('into C __del__')
c1 = C()
# into C __init__
c2 = c1
c3 = c2
del c3
del c2
del c1
# into C __del__
__str__
和 __repr__
__str__(self)
:
__str__
%s
格式化的时候,触发__str__
str
强转数据类型的时候,触发__str__
__repr__(self):
repr
是str
的备胎__str__
的时候执行__str__
,没有实现__str__
的时候,执行__repr__
repr(obj)
内置函数对应的结果是__repr__
的返回值%r
格式化的时候 触发__repr__
class Cat:
"""定义一个猫类"""
def __init__(self, new_name, new_age):
"""在创建完对象之后 会自动调用, 它完成对象的初始化的功能"""
self.name = new_name
self.age = new_age
def __str__(self):
"""返回一个对象的描述信息"""
return "名字是:%s , 年龄是:%d" % (self.name, self.age)
def __repr__(self):
"""返回一个对象的描述信息"""
return "Cat:(%s,%d)" % (self.name, self.age)
def eat(self):
print("%s在吃鱼...." % self.name)
def drink(self):
print("%s在喝可乐..." % self.name)
def introduce(self):
print("名字是:%s, 年龄是:%d" % (self.name, self.age))
# 创建了一个对象
tom = Cat("汤姆", 30)
print(tom) # 名字是:汤姆 , 年龄是:30 打印触发str
print(str(tom)) # 名字是:汤姆 , 年龄是:30 str()类型转换触发str
print(repr(tom)) # Cat:(汤姆,30) repr()触发repr
tom.eat() # 汤姆在吃鱼....
tom.introduce() # 名字是:汤姆, 年龄是:30
__str__(self)
的返回结果可读性强。也就是说,__str__
的意义是得到便于人们阅读的信息,就像下面的 ‘2019-10-11’ 一样。
__repr__(self)
的返回结果应更准确。怎么说,__repr__
存在的目的在于调试,便于开发者使用。
import datetime
today = datetime.date.today()
print(str(today)) # 2019-10-11
print(repr(today)) # datetime.date(2019, 10, 11)
print('%s' %today) # 2019-10-11
print('%r' %today) # datetime.date(2019, 10, 11)
类型工厂函数(如int()
,list()
,tuple()
,str()
等),指的是不通过类而是通过函数来创建对象。
class C:
pass
print(type(len)) #
print(type(dir)) #
print(type(int)) #
print(type(list)) #
print(type(tuple)) #
print(type(C)) #
print(int('123')) # 123
# 这个例子中list工厂函数把一个元组对象加工成了一个列表对象。
print(list((1, 2, 3))) # [1, 2, 3]
__add__(self, other)
定义加法的行为:+
__sub__(self, other)
定义减法的行为:-
__mul__(self, other)
定义乘法的行为:*
__truediv__(self, other)
定义真除法的行为:/
__floordiv__(self, other)
定义整数除法的行为://
__mod__(self, other)
定义取模算法的行为:%
__divmod__(self, other)
定义当被 divmod()
调用时的行为divmod(a, b)
把除数和余数运算结果结合起来,返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)
。class MyClass:
def __init__(self, height, weight):
self.height = height
self.weight = weight
# 两个对象的长相加,宽不变.返回一个新的类
def __add__(self, others):
return MyClass(self.height + others.height, self.weight + others.weight)
# 两个对象的宽相减,长不变.返回一个新的类
def __sub__(self, others):
return MyClass(self.height - others.height, self.weight - others.weight)
# 说一下自己的参数
def intro(self):
print("高为", self.height, " 重为", self.weight)
def main():
a = MyClass(height=10, weight=5)
a.intro()
b = MyClass(height=20, weight=10)
b.intro()
c = b - a
c.intro()
d = a + b
d.intro()
if __name__ == '__main__':
main()
# 高为 10 重为 5
# 高为 20 重为 10
# 高为 10 重为 5
# 高为 30 重为 15
__pow__(self, other[, module])
定义当被 power()
调用或 **
运算时的行为__lshift__(self, other)
定义按位左移位的行为:<<
__rshift__(self, other)
定义按位右移位的行为:>>
__and__(self, other)
定义按位与操作的行为:&
__xor__(self, other)
定义按位异或操作的行为:^
__or__(self, other)
定义按位或操作的行为:|
反运算魔方方法,与算术运算符保持一一对应,不同之处就是反运算的魔法方法多了一个“r”。当文件左操作不支持相应的操作时被调用。
__radd__(self, other)
定义加法的行为:+
__rsub__(self, other)
定义减法的行为:-
__rmul__(self, other)
定义乘法的行为:*
__rtruediv__(self, other)
定义真除法的行为:/
__rfloordiv__(self, other)
定义整数除法的行为://
__rmod__(self, other)
定义取模算法的行为:%
__rdivmod__(self, other)
定义当被 divmod() 调用时的行为__rpow__(self, other[, module])
定义当被 power() 调用或 **
运算时的行为__rlshift__(self, other)
定义按位左移位的行为:<<
__rrshift__(self, other)
定义按位右移位的行为:>>
__rand__(self, other)
定义按位与操作的行为:&
__rxor__(self, other)
定义按位异或操作的行为:^
__ror__(self, other)
定义按位或操作的行为:|
a + b
这里加数是a
,被加数是b
,因此是a
主动,反运算就是如果a
对象的__add__()
方法没有实现或者不支持相应的操作,那么 Python 就会调用b
的__radd__()
方法。
class Nint(int):
def __radd__(self, other):
return int.__sub__(other, self) # 注意 self 在后面
a = Nint(5)
b = Nint(3)
print(a + b) # 8
print(1 + b) # -2
__iadd__(self, other)
定义赋值加法的行为:+=
__isub__(self, other)
定义赋值减法的行为:-=
__imul__(self, other)
定义赋值乘法的行为:*=
__itruediv__(self, other)
定义赋值真除法的行为:/=
__ifloordiv__(self, other)
定义赋值整数除法的行为://=
__imod__(self, other)
定义赋值取模算法的行为:%=
__ipow__(self, other[, modulo])
定义赋值幂运算的行为:**=
__ilshift__(self, other)
定义赋值按位左移位的行为:<<=
__irshift__(self, other)
定义赋值按位右移位的行为:>>=
__iand__(self, other)
定义赋值按位与操作的行为:&=
__ixor__(self, other)
定义赋值按位异或操作的行为:^=
__ior__(self, other)
定义赋值按位或操作的行为:`|=__neg__(self)
定义正号的行为:+x
__pos__(self)
定义负号的行为:-x
__abs__(self)
定义当被abs()
调用时的行为__invert__(self)
定义按位求反的行为:~x
__getattr__
,__getattribute__
,__setattr__
和__delattr__
__getattr__(self, name)
: 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。__getattribute__(self, name)
:定义当该类的属性被访问时的行为(先调用该方法,查看是否存在该属性,若不存在,接着去调用__getattr__
)。__setattr__(self, name, value)
:定义当一个属性被设置(改变属性的值)时的行为。__delattr__(self, name)
:定义当一个属性被删除时的行为。class C:
def __getattribute__(self, item):
print('__getattribute__')
return super().__getattribute__(item)
def __getattr__(self, item):
print('__getattr__')
def __setattr__(self, key, value):
print('__setattr__')
super().__setattr__(key, value)
def __delattr__(self, item):
print('__delattr__')
super().__delattr__(item)
c = C()
c.x
# __getattribute__
# __getattr__
c.x = 1
# __setattr__
del c.x
# __delattr__
描述符就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性。
__get__(self, instance, owner)
用于访问属性,它返回属性的值。__set__(self, instance, value)
将在属性分配操作中调用,不返回任何内容。__del__(self, instance)
控制删除操作,不返回任何内容。class MyDecriptor:
def __get__(self, instance, owner):
print('__get__', self, instance, owner)
def __set__(self, instance, value):
print('__set__', self, instance, value)
def __delete__(self, instance):
print('__delete__', self, instance)
class Test:
x = MyDecriptor()
t = Test()
t.x
# __get self instance owner
# __get__ <__main__.MyDecriptor object at 0x000000CEAAEB6B00> <__main__.Test object at 0x000000CEABDC0898>
t.x = 'x-man'
# __set__ <__main__.MyDecriptor object at 0x00000023687C6B00> <__main__.Test object at 0x00000023696B0940> x-man
del t.x
# __delete__ <__main__.MyDecriptor object at 0x000000EC9B160A90> <__main__.Test object at 0x000000EC9B160B38>
协议(Protocols)与其它编程语言中的接口很相似,它规定你哪些方法必须要定义。然而,在 Python 中的协议就显得不那么正式。事实上,在 Python 中,协议更像是一种指南。
容器类型的协议
__len__()
和__getitem__()
方法。__len__()
和__getitem__()
方法,你还需要定义__setitem__()
和__delitem__()
两个方法。编写一个不可改变的自定义列表,要求记录列表中每个元素被访问的次数。
class CountList:
def __init__(self, *args):
self.values = [x for x in args]
self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)), 0)
# count记录一个字典:索引对应访问次数
def __len__(self):
return len(self.values)
def __getitem__(self, item):
self.count[item] += 1
return self.values[item]
c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1]) # 3
print(c2[2]) # 6
print(c1[1] + c2[1]) # 7
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
print(c2.count)
# {0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 0, 4: 0}
__len__(self)
定义当被len()
调用时的行为(返回容器中元素的个数)。__getitem__(self, key)
定义获取容器中元素的行为,相当于self[key]
。__setitem__(self, key, value)
定义设置容器中指定元素的行为,相当于self[key] = value
。__delitem__(self, key)
定义删除容器中指定元素的行为,相当于del self[key]
。class CountList:
def __init__(self, *args):
self.values = [x for x in args]
self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)), 0)
def __len__(self):
return len(self.values)
def __getitem__(self, item):
self.count[item] += 1
return self.values[item]
def __setitem__(self, key, value):
self.values[key] = value
def __delitem__(self, key):
del self.values[key]
for i in range(0, len(self.values)):
if i >= key:
self.count[i] = self.count[i + 1]
self.count.pop(len(self.values)) # 删除最后一个索引键值对
c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1]) # 3
print(c2[2]) # 6
c2[2] = 12
print(c1[1] + c2[2]) # 15
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
print(c2.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 0}
del c1[1]
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0}
string = 'lsgogroup'
for c in string:
print(c)
'''
l
s
g
o
g
r
o
u
p
'''
for c in iter(string):
print(c)
links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
for each in links:
print('%s -> %s' % (each, links[each]))
'''
B -> 百度
A -> 阿里
T -> 腾讯
'''
for each in iter(links):
print('%s -> %s' % (each, links[each]))
iter()
和 next()
。iter(object)
函数用来生成迭代器。next(iterator[, default])
返回迭代器的下一个项目。iterator
– 可迭代对象(iter(字符串,列表或元组对象)
)default
– 可选,用于设置在没有下一个元素时返回该默认值,如果不设置,又没有下一个元素则会触发 StopIteration
异常。links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
it = iter(links)
print(next(it)) # B
print(next(it)) # A
print(next(it)) # T
print(next(it)) # StopIteration
it = iter(links)
while True:
try:
each = next(it)
except StopIteration:
break
print(each)
# B
# A
# T
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 __iter__()
与 __next__()
。
__iter__(self)
定义当迭代容器中的元素的行为,返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了 __next__()
方法并通过 StopIteration
异常标识迭代的完成。__next__()
返回下一个迭代器对象。StopIteration
异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 __next__()
方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration
异常来结束迭代。class Fibs:
def __init__(self, n=10):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
if self.a > self.n:
raise StopIteration
return self.a
fibs = Fibs(100)
for each in fibs:
print(each, end=' ')
# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
yield
的函数被称为生成器(generator)。yield
时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield
的值, 并在下一次执行 next()
方法时从当前位置继续运行。def myGen():
print('生成器执行!')
yield 1
yield 2
myG = myGen()
print(next(myG))
# 生成器执行!
# 1
print(next(myG)) # 2
print(next(myG)) # StopIteration
myG = myGen()
for each in myG:
print(each)
'''
生成器执行!
1
2
'''
用生成器实现斐波那契数列
def libs(n):
a = 0
b = 1
while True:
a, b = b, a + b
if a > n:
return
yield a
for each in libs(100):
print(each, end=' ')
# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
利用python做一个简单的定时器类
要求:
start
和stop
方法代表启动计时和停止计时。t1
,print(t1)
和直接调用t1
均显示结果。stop
方法会给予温馨的提示。t1+t2
。import time
class timer(object):
def __init__(self):
self.__info = '计时尚未开始'
self.__begin = None
self.__end = None
self.__timegap = 0
def __str__(self):
return self.__info
def __repr__(self):
return self.__info
def start(self):
print("开始计时")
self.__begin = time.localtime()
def stop(self):
if not self.__begin:
print("请先调用start()开始计时")
return
self.__end = time.localtime()
self.__timegap = time.mktime(self.__end) - time.mktime(self.__begin)
self.__info = '共运行了%f秒' % self.__timegap
print("结束计时")
return self.__timegap
def __add__(self,other):
return '共运行了%f秒'%(self.__timegap + other.__timegap)
t1 = timer()
print(t1)
t1.stop()
t1.start()
time.sleep(1)
t1.stop()
print(t1)
t2 = timer()
t2.start()
time.sleep(2)
t2.stop()
print(t2)
print(t1 + t2)
# 计时尚未开始
# 请先调用start()开始计时
# 开始计时
# 结束计时
# 共运行了1.000000秒
# 开始计时
# 结束计时
# 共运行了2.000000秒
# 共运行了3.000000秒