Python学习笔记13：Python面向对象编程
1、引言
（1）类和实例：类是对象的定义，实例是“真正的实物”。
定义类：类名通常大写字母打头。
class MyNewObjectType(bases):
'define MyNewObjectType class'
class_suitebases可以是一个（单继承）或多个（多重继承）用于继承的父类。
object是“所有类之母”。
Python调用类进行实例化，实例化类不使用new关键字。
>>>c=MyNewObjectType()类有时可以仅作为名称空间。
class MyData(object):
pass
mathobj=MyData()
mathobj.x=4
mathobj.y=5这些属性是动态的，不需要在构造器中或其他任何地方为它们预先声明或赋值。
（2）方法
定义方法：属性和方法使用驼峰记法。
class MyDataWithMethod(object):
def printFoo(self):
print ....所有方法都存在self，表示实例对象本身。
静态方法或类方法不需要self。
__init__()方法类似于构造函数，但不同于构造函数，因Python不new。该方法在实例被创建后，实例化调用返回这个实例之前被调用。
2、面向对象编程常用术语
- 抽象/实现：建模 现实化
- 封装/接口
- 合成：联合、聚合
- 继承/派生
- 泛化/特化
- 多态
- 自省/反射
3、类
Python中，一切皆为对象。
下面是类的定义语法。
class ClassName(object):
'class documentation string'
class_suitePython不支持纯虚函数（像C++）或者抽象方法等。
替代方案：在基类方法中引发NotImplementedError异常。
4、类属性
（1）属性
属性（数据或函数），使用句点属性标识符来访问。
属性本身也是一个对象，也有自己的属性，所以访问属性时会形成一个属性链。
（2）类属性/实例数据属性
实例属性在OOP中用得最多，类属性仅当需要有更加“静态”数据类型时才变得有用，它和任何实例无关，方法是类属性。
Python要求，没有实例，方法不能被调用。方法必须“绑定”到一个实例才能直接被调用。非绑定的方法可能可以被调用，但实例对象一定要明确给出，才能保证调用成功。然而，不管是否绑定，方法都是它所在的类的固有属性，即使它们几乎总是通过实例来调用的。
（3）确定一个类有哪些属性的方法
- 使用内建函数dir()
- 访问类的字典属性__dict__
- 内建函数vars()接受类对象作为参数，返回类的__dict__属性的内容。
（4）特殊的类属性
- C.__name__ 类C的名字（字符串）
- C.__doc__ 类C的文档字符串
- C.__bases__ 类C的所有父类构成的元组
- C.__dict__ 类C的属性
- C.__module__ 类C所在的模块（1.5）
- C.__class__ 实例C对应的类（新式类）
5、实例
Python 2.2中统一了类和类型。
Python通过调用类对象来创建实例。
①__init__()方法
当类被调用，创建实例对象，对象创建后，调用__init__()方法完成特别的操作，执行完返回类对象，实例化结束。
Python没有使用new创建实例，没有定义构造器，由Python创建对象。
②__new__()方法
“构造器”方法，与__init__()方法相比，__new__()更像一个真正的构造器，因为__new__()必须返回一个合法的实例，该实例作为self传给__init__()方法。
__new__()方法会调用父类的__new__()方法来创建对象。
在对内建类型进行派生时，__new__()方法可以实例化不可变对象。
③__del__()方法
“解构器”方法，当实例对象所有的引用都被清除掉后才执行该方法，用于实例释放前进行特殊处理。
- __del__()方法只能被调用一次。
- 使用__del__()方法，不要忘记首先调用父类的__del__()方法。
- del x不表示调用x.__del__()方法,仅引用计数减少。
- 若存在循环引用，则对象的__del__()方法可能永远不会被执行。
- __del__()方法未捕获的异常会被忽略掉，除非有必要，否则不去实现__del__()方法。
- 如果定义了__del__()方法，且实例是某个循环的一部分，垃圾回收器将不会终止这个循环，你需要自己显式调用del。
6、实例属性
方法严格来说是类属性。实例仅拥有数据属性。
（1）”实例化”实例属性
①在__init__()方法中设置实例属性。
设置实例的属性可以在实例创建后任意时间进行。__init__()方法是设置这些属性的关键点之一。Python能够在“运行时”创建实例属性（Python优秀特性之一）
②默认参数提供默认的实例安装。
class HotelRoomClac(object):
def __init__(self,rt,sales=0.085,rm=0.1):
self.salesTax=sales
self.roomTax=rm
self.roomRate=rt③__init__()方法应该返回None
__init__()方法不应该返回任何对象，因为实例对象是自动在实例化调用后返回的。
（2）查看实例属性
- 查看实例属性：dir()、__dict__属性、vars()
- 特殊的实例属性：I.__class__、I.__dict__
- 内建类型属性：内建类型可以使用dir()方法，不可以访问__dict__特殊属性，因为在内建类型中，不存在这个属性。
（3）类属性和实例属性（类似于自动变量和静态变量）
可以采用类来访问类属性，若实例没有同名的属性的话，也可以用实例来访问。
类属性可以通过类或实例来访问，不过只能使用类访问类属性时，才能更新类属性的值。若在实例中更新类属性，将会创建同名的实例属性，“遮蔽”了类属性。当删除同名的实例属性，类属性才起作用。所以，从实例中访问类属性须谨慎。
class C(object): #定义类
version = 1.2#静态成员
>>>c=C()
>>>C.version #通过类来访问
>>>c.version #通过实例来访问
>>>C.version+=0.1 #通过类（只能这样）来更新类属性
>>>c.version =1.3 #任何对实例属性的赋值都会创建一个实例属性，而不是更新类属性当类属性是可变类型时，并不会创建实例属性，直接操作的是类属性。
class Foo(object):
x={
2003:'poe2'}
>>>foo=Foo()
>>>foo.x[2004]='valid path'
>>>foo.x
{
2003:'poe2',2004:'valid path'}
>>>Foo.x
{
2003:'poe2',2004:'valid path'} #生效了
>>>del foo.x #删除会报错，因为没有遮蔽所以不能删除掉（4）类属性持久性
类属性，任凭整个实例（及其属性）的如何进展，他都不理不睬（因此独立于实例），类属性的修改会影响到所有的实例。类属性是静态成员。
7、绑定和方法调用
（1）绑定
方法仅仅是类内部定义的函数，意味着方法是类属性而不是实例属性。
方法只有在类拥有实例时，才能被调用。方法被认为是绑定到实例。方法中的变量self表示调用此方法的实例对象。
（2）方法调用
①调用非绑定的方法（不常见）：类还未实例化。
class EmplAddrBookEntry(AddrBookEntry):
'Employee Address Book Entry class'
def __init__(self,nm,ph,em):
AddrBookEntry.__init__(self,nm,ph) #覆盖父类方法
self.empid=em②调用绑定方法：类已经实例化。
>>>mc=MyClass()
>>>mc.foo()总结：方法定义于类内部，是类方法；方法绑定到实例，由实例调用；未绑定，由类调用。
8、静态方法和类方法(2.2)
（1）经典类中创建静态方法和类方法的例子
class TestStaticMethod:
def foo():
print 'calling static method foo()'
foo=staticmethod(foo) #内建函数，将方法转换成静态方法
class TestClassMethod:
def foo(cls): #cls为类对象，类似于self
print 'calling class method foo()'
foo=classmethod(foo) #内建函数，将方法转换成类方法可以通过类或者实例调用这些函数。
>>>tsm=TestStaticMethod()
>>>TestStaticMethod.foo()
>>>tsm.foo()
>>>tcm=TestClassMethod()
>>>TestClassMethod.foo()
>>>tcm.foo()（2）使用函数修饰符创建静态方法和类方法的例子（2.4）
class TestStaticMethod:
@staticmethod
def foo():
print 'calling static method foo()'
class TestClassMethod:
@classmethod
def foo(cls):
print 'calling class method foo()'9、继承
（1）通过继承覆盖方法
子类定义与基类相同的方法时，会覆盖（override）基类方法。
子类可以使用调用非绑定的基类方法的方法调用基类方法。
也可以使用super()内建方法调用基类方法。
当从一个带构造器__init__()的类派生，如果你不去覆盖__init__()，它将会被继承并自动调用，但如果你在子类中覆盖了__init__()，子类被实例化时，基类的__init__()就不会被自动调用。若要调用父类的__init__()方法，需要使用super()。
（2）从标准类型派生
经典类中，不能对标准类型进行子类化。
2.2后，可以对标准类型进行子类化。
子类化Python类型：其中一个是可变类型；另一个是不可变类型。
①子类化不可变类型
class RoundFloat(float):
def __new__(cls,val):
return float.__new__(cls,round(val,2))所有的__new__()方法都是类方法，所以显式地传入类作为第一个参数。
class RoundFloat(float):
def __new__(cls,val):
return super(RoundFloat,cls).__new__(cls,round(val,2))通常使用super()内建函数去捕获对应的父类以调用它的__new__()方法。
②子类化可变类型
class SortedKeyDict(dict):
def keys(self):
return sorted(super(SortedKeyDict,self).keys())（3）多重继承中方法解释顺序（MRO）
2.2之前，算法简单：深度优先，从左至右进行搜索，取得在子类中使用的属性。多重继承取找到的第一个名字。
2.2提出新的MRO，算法思想是根据每个祖先类的继承结构编译出一张列表，包括搜索到的类，按策略删除重复的。
2.3使用新的C3算法替换，采用广度优先。
新式类有__mro__属性，告诉你查找顺序。
新式类使用经典类的MRO会失败。
菱形效应
使用经典类的MRO，当实例化D时，不再得到C.__init__()之结果，而得到object.__init__()之结果。使用新式类，需要出现基类，这样在继承结构中，就形成了一个菱形。
补充：文档字符串不会从基类中继承过来。因为文档字符串对类，函数/方法，还有模块来说都是唯一的。
10、类、实例、其他对象的内建函数
（1）issubclass()
布尔函数，判断一个类是另一个类的子类或子孙类（一个类可视为其自身的子类）。
issubclass(sub,sup)从2.3开始，第二个参数可以是可能的父类组成的元组。只要sub是其中任何一个的子类都返回True。
（2）isinstance()
布尔函数，判定一个对象是否是另一个给定类的实例。
isinstance(obj1,obj2) obj1是obj2的一个实例，或是obj2的子类的一个实例时，返回True。
从2.2开始，obj2可以是一个元组，obj1是obj2元组中任何一个候选类型或类的实例时，就返回True。
（3）hasattr(),getattr(),setattr(),delattr()
*attr()系列函数可工作于各种对象，不限于类和实例。
*attr(obj,’attr’….)相当于操作obj.attr。
hasattr()布尔函数，决定一个对象是否有一个特定的属性。
getattr(),setattr()相应地取得和赋值给对象的属性。getattr()会在你试图读取一个不存在的属性时，引发AttributeError异常。
delattr()删除属性。
（4）dir()
可用于实例或者类或者模块。
- 用于实例，显示实例变量，还有在实例所在的类及所有它的基类中定义的方法和类属性。
- 用于类，显示类及它所有基类的__dict__中的内容，但不会显示定义在元类中的类属性。
- 用于模块，显示模块的__dict__的内容。
- dir()不带参数时，显示调用者的局部变量。
（5）super()(2.2)
帮助程序员找出相应的父类，然后调用相关属性。
super(type[,obj])返回type的父类，传入obj参数进行父类绑定。
- obj是一个实例，isinstance(obj,type)必须返回True；
- obj是一个类或类型，issubclass(obj,type)必须返回True。
super(MyClass,self).__init__()（6）vars()
与dir()相似，只是给定的对象参数都必须有一个__dict__属性。如果提供的对象没有一个这样的属性，则会引发一个TypeError异常。
vars()返回一个字典，包含存储于对象__dict__中的属性（键）和值。如果没有为vars()提供参数，将显示一个包含本地名称空间的属性（键）及其值的字典，也就是locals()。
11、用特殊方法定制类
Python特殊方法可以用来扩充类的功能，可以实现：
- 模拟标准类型；
- 重载操作符。
（1）Python中用来定制类的特殊方法
①基本定制型
- C.__init__(self[,arg1,…]) 构造器（带一些可选的参数）
- C.__new__(self[,arg1,…])构造器（带一些可选的参数）；通常用在设置不变数据类型的子类
- C.__del__(self) 解析器
- C.__str__(self) 可打印的字符输出；内建str()及print语句
- C.__repr__(self) 运行时的字符串输出；内建repr()和“操作符
- C.__unicode__(self) Unicode字符串输出：内建unicode()
- C.__call__(self,*args) 表示可调用的实例
- C.__nonzero__(self) 为object定义False值；内建bool()
- C.__len__(self) “长度”(可用于类);内建len()
②对象（值）比较
- C.__cmp__(self,obj) 对象比较：内建cmp()
- C.__lt__(self,obj) and C.__le__(self,obj) 小于/小于或等于：对应<及<=操作符
- C.__gt__(self,obj) and C.__ge__(self,obj) 大于/大于或等于：对应>及>=操作符
- C.__eq__(self,obj) and C.__ne__(self,obj) 等于/不等于：对应==,!=及<>操作符
③属性
- C.__getattr__(self,attr) 获取属性：内建getattr()，仅当属性没有找到时调用
- C.__setattr__(self,attr,val) 设置属性
- C.__delattr__(self,attr) 删除属性
- C.__getattribute__(self,attr) 获取属性：内建getattr()，总是被调用
- C.__get__(self,attr) （描述符）获取属性
- C.__set__(self,attr,val) （描述符）设置属性
- C.__delete__(self,attr) （描述符）删除属性
④数值类型：二元操作符
- C.__*add__(self,obj) 加：+操作符
- C.__*sub__(self,obj) 减：-操作符
- C.__*mul__(self,obj) 乘：*操作符
- C.__*div__(self,obj) 除：/操作符
- C.__*truediv__(self,obj) True除：/操作符
- C.__*floordiv__(self,obj) Flooor除：//操作符
- C.__*mod__(self,obj) 取模/取余：%操作符
- C.__*divmod__(self,obj) 除和取模：内建divmod()
- C.__*pow__(self,obj[,mod]) 乘幂：内建pow()，**操作符
⑤数值类型：二进制操作符
- C.__*lshift__(self,obj) 左移位：<<操作符
- C.__*rshift__(self,obj) 右移位：>>操作符
- C.__*and__(self,obj) 按位与：&操作符
- C.__*or__(self,obj) 按位或：|操作符
- C.__*xor__(self,obj) 按位与或：^操作符
⑥数值类型：一元操作符
- C.__neg__(self) 一元负
- C.__pos__(self) 一元正
- C.__abs__(self) 绝对值，内建abs()
- C.__invert__(self) 按位求反，~操作符
⑦数值类型：数值转换
- C.__complex__(self,com) 转为complex（复数），内建complex()
- C.__int__(self) 转为int，内建int()
- C.__long__(self) 转为long，内建long()
- C.__float__(self) 转为float，内建float()
⑧数值类型：基本表示法（String）
- C.__oct__(self) 八进制表示，内建oct()
- C.__hex__(self) 十六进制表示，内建hex()
⑨数值类型：数值压缩
- C.__coerce__(self，num) 压缩成同样的数值类型，内建coerce()
- C.__index__(self) 在有必要时，压缩可选的数值类型为整型（比如用于切片索引等）
⑩序列类型
- C.__len__(self) 序列中项的数目
- C.__getitem__(self,ind) 得到单个序列
- C.__setitem__(self,ind,val) 设置单个序列元素
- C.__delitem__(self,ind) 删除单个序列元素
- C.__getslice__(self,ind1,ind2) 得到序列片段
- C.__setslice__(self,ind1,ind2,val) 设置序列片段
- C.__delslice__(self,ind1,ind2) 删除序列片段
- C.__contains__(self,val) 测试序列成员：内建in关键字
- C.__*add__(self,obj) 串联：+操作符
- C.__*mul__(self,obj) 重复：*操作符
- C.__iter__(self) 创建迭代器：内建iter()
⑪映射类型
- C.__len__(self) mapping中项的数目
- C.__hash__(self) 散列（hash）函数值
- C.__getitem__(self,key) 得到给定键（key）的值
- C.__setitem__(self,key,val) 设置给定键（key）的值
- C.__delitem__(self,key) 删除给定键（key）的值
- C.__missing__(self,key) 给定键如果不存在字典中，则提供一个默认值
（2）简单定制
自己实现init()，str()，repr()等。
print使用str()方法，真正的字符串对象表示使用repr()方法。
#! /usr/bin/env python
class RoundFloatManual(object):
def __init__(self,val):
assert isinstance(val,float),\
"Value must be a float!"
self.value=round(val,2)
def __str__(self):
return '%.2f' % self.value
__repr__=__str__（3）数值定制
重载__add__()方法，就重载了（+）操作符。
还可以使用__radd__()方法和__iadd__()方法。
def __add__(self,other):
return self.__class__(self.hr+other.hr,self.min+other.min)覆盖“原位”操作，实现增量赋值（2.0），比如iadd()支持mon+=tue。
（4）定制迭代器
实现类中的__iter__()和next()方法来创建一个迭代器。
#! /usr/bin/env python
class AnyIter(object):
def __init__(self,data,safe=False):
self.safe=safe
self.iter=iter(data)
def __iter__(self):
return self
def next(self,howmany=1):
retval=[]
for eachItem in range(howmany):
try:
retval.append(self.iter.next())
catch StopIteration:
if self.safe:
break
else:
raise
return retval12、私有化
类中属性默认情况下是“公开的”,类所在模块以及导入类所在模块中的代码都可以访问到。
（1）双下划线
Python使用双下划线（__）来“混淆”属性，不允许直接访问。
混淆后的属性，会在名字前面加上下划线和类名，比如NumStr类中的__num属性，被混淆后，用于访问这个数据值的标识符就变成了self._NumStr__num。混淆操作可以防止在父类或子类中的同名冲突。
（2）单下划线
使用单下划线（_）实现简单的模块级私有化。
13、授权
（1）包装
包装任何类型作为一个类的核心成员，使新对象的行为模仿你想要的数据类型中已经存在的行为，且去掉不希望存在的行为。扩充Python是包装的另一种形式。
（2）实现授权
授权是包装的一个特性。
授权的过程即是所有更新的功能都是由新类的某部分来处理，但已存在的功能就授权给对象的默认属性。实现授权的关键点是覆盖__getattr__()方法，在代码中包含一个对getattr()内建函数的调用。
class WrapMe(object):
def __init__(self,obj):
self.__data=obj
def get(self):
return self.__data
def __repr__(self):
return 'self.__data'
def __str__(self):
return str(self.__data)
def __getattr__(self,attr):
return getattr(self.__data,attr)
>>>wrappedComplex=WrapMe(3.5+4j)
>>>wrappedComplex.real访问real属性时，Python解释器将试着在局部名称空间中查找那个名字；若没有找到，会搜索类名称空间，以一个类属性访问；若还没有找到，搜素则对原对象开始授权请求，此时调用__getattr__()方法，__getattr__()方法中调用getattr()方法得到一个对象的默认行为。
总结：通过覆盖__getattr__()方法实现授权。
授权只能访问属性，特殊行为不可以。例如对列表的切片操作，它内建于类型中，不是属性，不能授权访问。
属性可以是数据属性，还可以是函数或者方法。Python所有数值类型，只有复数拥有属性：数据属性和conjugate()内建方法。
>>>wrappedList=WrapMe([123,'foo',45.67])
>>>wrrapedList[3] #会抛出AttributeError此时可以采用“作弊”的方法来访问实际对象和它的切片能力。
>>>realList=wrappedList.get() #get()方法取得对原对象的访问
>>>realList[3] 14、新式类的高级特性（2.2+）
（1）新式类的通用特性
类型和类的统一，使得可以子类化Python数据类型。同时，所有的Python内建的“casting”或转换函数现在都是工厂函数。例如：int(),long(),float(),complex;str(),unicode();list(),tuple();type()。
另外，还加入了一些新的函数：basestring();dict();bool();set(),frozenset();object();classmethod();staticmethod();super();property();file()。这些类名和工厂函数，不仅能创建这些类名的新对象，还可以用来作为基类，去子类化类型。现在还可以用于isinstance()内建函数，isinstance()函数在obj是一个给定类型的实例或其子类的实例时返回True。
OLD(not as good)：
if type(obj)==type(0)...
if type(obj)==types.IntType...
BETTER:
if type(obj) is type(0)...
EVEN BETTER:
if isinstance(obj,int)...
if isinstance(obj,(int,long))...
if type(obj) is int...（2）__slots__类属性
__dict__属性跟踪所有实例属性。
实例inst，属性foo，那么inst.foo与inst.__dict__[‘foo’]等价。
字典会占用大量内存，为内存上的考虑，可用__slots__属性替代__dict__。
__slots__是一个类变量，由一序列型对象组成。由所有合法标识构成的实例属性的集合来表示。任何试图创建一个其名不在__slots__中的名字的实例属性都将导致AttributeError异常。带__slots__属性的类定义不会存在__dict__属性了。使用__slots__属性的目的是节约内存。使用__slots__属性可以防止用户随心所欲的动态增加实例属性。
class SlottedClass(object):
__slots__=('foo','bar')
>>>c=SlottedClass()
>>>c.foo=42
>>>c.xxx='nihao' #引发AttributeError异常（3）__getattribute__()特殊方法
Python类有一个__getattr__()的特殊方法，仅当属性不能在实例或类或祖先类的__dict__属性中找到时，才被调用。__getattribute__()与__getattr__()类似，不同在于，当属性被访问时，它就一直可以被调用，而不局限于不能找到的情况。在同时定义了__getattribute__()及__getattr__()方法的类中，除非明确从__getattribute__()方法调用，或者__getattribute__()方法引发了AttributeError异常，否则后者不会被调用。如果将要在__getattribute__()方法中访问这个类或其祖先类的属性，应该总是调用祖先类的同名方法，避免引起无穷递归。
（4）描述符（描述符就是可重用的属性）
可认为描述符是表示对象属性的一个代理，它为属性提供了强大的API。当需要属性时，可以通过描述符来访问它（当然还可以使用常规的句点属性标志法来访问属性）。
__get__(),__set__(),__delete__()特殊方法分别用于得到一个属性的值，对一个属性进行赋值，删除掉某个属性。同时覆盖__get__()和__set__()的类被称作数据描述符。实现了__set__()方法的类被称作非数据描述符，或方法描述符。
__get__(),__set__(),__delete__()的原型如下：
- __get__(self,obj,typ=None)=>None
- __set__(self,obj,val)=>None
- __delete__(self,obj)=>None
整个描述符系统的心脏是__getattribute__()特殊方法，因为对每个属性的访问都会调用这个特殊的方法。
举例来说,给定类X和实例x:
访问实例属性，x.foo由__getattribute__()转化成：
type(x).__dict__['foo'].__get__(x,type(x))访问类属性，那么None将作为对象被传入:
X.__dict__['foo'].__get__(None,X)访问父类属性，super(Y,obj).foo（假设Y为X的子类）：
X.__dict__['foo'].__get__(obj,X)静态方法、类方法、属性，甚至所有的函数都是描述符。Python中函数之间的唯一区别在于调用方式的不同，分为绑定和非绑定狼类，函数描述符可以处理这些问题，描述符会根据函数的类型确定如何“封装”这个函数和函数被绑定的对象，然后返回调用对象。使用描述符的顺序很重要，有一些描述符的级别要高于其他的。描述符是一个类属性，因此所有的类属性皆具有最高的优先级。优先级排序：类属性>数据描述符>实例属性>非数据描述符>默认为__getattr__()。
#! /usr/bin/env python
import os
import pickle
class FileDescr(object):
saved=[]
def __init__(self,name=None):
self.name=name
def __get__(self,obj,typ=None):
if self.name not in FileDescr.saved:
raise AtrributeError,"%r used before assignment" % self.name
try:
f=open(self.name,'r')
val=pickle.load(f)
f.close()
return val
except(pickle.UnpicklingError,IOError,EOFError,AttributeError,ImportError,IndexError),e:
raise AttributeError, "could not read %r" % self.name
def __set__(self,obj,val):
f=open(self.name,'w')
try:
pickle.dump(val,f)
FileDescr.saved.append(self.name)
except(TypeError,pickle.PickingError),e:
raise AttributeError, "could not pickle %r" % self.name
finally:
f.close()
def __delete__(self,obj):
try:
os.unlink(self.name)
FileDescr.saved.remove(self.name)
except(OSError,ValueError),e:
pass
>>>class MyFileValClass(object):
... foo=FileDescr('foo')
... bar=FileDescr('bar')
>>>fvc=MyFileVarClass()
>>>print fvc.foo #引发AttributeError
>>>fvc.bar=42
>>>print fvc.bar #打印42 （5）property()内建函数
属性是一种有用的特殊类型的描述符。属性用来处理所有实例属性的访问。
使用句点符号访问实例属性，其实是在修改实例的__dict__属性。
使用property()访问实例属性，使用的是函数（或方法）。
property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None)property()接受一些传进来的函数作为参数，property()是在它所在的类被创建时被调用的，传进来的函数都是非绑定的。
class HideX(object):
def __init__(self,x):
assert isinstance(x,int),'"x" must be an integer!'
self.__x=~x
def get_x(self):
return ~self.__x
def set_x(self,x):
assert isinstance(x,int),'"x" must be an integer!'
self.__x=~x
x=property(get_x,set_x)改进代码==>
class AdvancedHideX(object):
def __init__(self,x):
assert isinstance(x,int),'"x" must be an integer!'
self.__x=~x
@property
def x():
def fget(self):
return ~self.__x
def fset(self,x):
assert isinstance(x,int),'"x" must be an integer!'
self.__x=~x
return locals()改进后的代码：类名称空间更加简洁；用户不能通过inst.set_x(40)来给属性赋值，只能使用init.x=4。
（6）元类和__metaclass__
元类是一个类（一个类中类），它的实例是其他的类。当创建一个新类时，就是在使用默认的元类，它是一个类型对象（传统类的元类是types.ClassType）.当某个类调用type()函数时，就会看到它到底是谁的实例。元类一般用于创建类，在执行类定义时，解释器必须知道类正确的元类，所以解释器会寻找类属性的__metaclass__属性，若没找到，会向上查找父类的__metaclass__属性，如果还没找到，解释器会检查名字为__metaclass__的全局变量，若还不存在，就用types.ClassType作为此类的元类。在类定义时，将检查此类正确的元类，元类通常传递三个参数到构造器：类名，从基类继承数据的元组和（类的）属性字典。通过定义一个元类可以“迫使”程序员按照某种方式实现目标类，这样既可以简化他们的工作，也可以使编写出的程序更符合特定标准。
# coding=gbk
#! /usr/bin/env python
from warnings import warn
class ReqStrSugRepr(type):
def __init__(cls,name,bases,attrd):
super(ReqStrSugRepr,cls).__init__(name,bases,attrd)
if '__str__' not in attrd:
raise TypeError('Class requires overriding of __str__()')
if '__repr__' not in attrd:
warn('Class suggests overriding of __repr__()\n',stacklevel=3)
print '*** Defined ReqStrSugRepr (meta)class \n'
class Foo(object):
__metaclass__=ReqStrSugRepr
def __str__(self):
return 'Instance of class:',self.__class__.__name__
def __repr__(self):
return self.__class__.__name__
print '*** Defined Foo Class \n'
class Bar(object):
__metaclass__=ReqStrSugRepr
def __str__(self):
return 'Instance of class:',self.__class__.__name__
print '*** Defined Bar Class\n'
class FooBar(object):
__metaclass__=ReqStrSugRepr
print '*** Defined FooBar Class\n'14.其他模块
- UserList 提供一个列表对象的封装类
- UserDict 提供一个字典对象的封装类
- UserString 提供一个字符串对象的封装类
- types 定义所有Python对象的类型再标准Python解释器中的名字
- operator 标准操作符的函数接口