一. 鸭子类型和多态
鸭子类型与多态文章详解
# 简单的例子
class Cat(object):
def say(self):
print("i am a cat")
class Dog(object):
def say(self):
print("i am a dog")
class Duck(object):
def say(self):
print("i am a duck")
animal_list = [Cat, Dog, Duck]
for animal in animal_list:
animal().say()
如果一个对象实现了__getitem__方法，那python的解释器就会把它当做一个collection，就可以在这个对象上使用切片，获取子项等方法；如果一个对象实现了__iter__和next方法，python就会认为它是一个iterator，就可以在这个对象上通过循环来获取各个子项。
由于python在定义变量时不指定变量的类型，而是由解释器根据变量内容推断变量类型的（也就是说变量的类型取决于所关联的对象），这就使得python的多态不像是c++或java中那样，定义一个基类类型变量而隐藏了具体子类的细节。
鸭子类型与魔法函数密不可分
在静态语言中如JAVA，要实现多态的前提条件是必须实现继承和重写，而python中只要通过定义相同的方法（魔法方法）即可实现“多态“”（python中没有多态，而是鸭子类型）。
所谓动态语言，就是类型检查是在运行的时候做的，变量使用之前不需要类型声明，通常变量的类型是就是被赋值的那个值的类型，例如JavaScript等这种脚本语言就是动态语言，在编译阶段它不会判断代码是否符合规范，在运行的时候才会去判断。相反静态语言就是在编译阶段进行类型检查，当编写源程序的时候，出现不符合语法的规范，就会提示错误，在编译时变量的数据类型即可确定，像Java，c,c++这种就属于静态语言。
二. 抽象基类（abc模块）
抽象基类文章详解
特点：
- 抽象基类中定义若干要实现的方法，继承于抽象基类的类需要覆盖这些方法。
- 抽奖基类无法用来实例化。
# 检查某个类是否有某种方法
class Company(object):
def __init__(self, employee_list):
self.employee = employee_list
def __len__(self):
return len(self.employee)
com = Company(["bobby1", "bobby2"])
print(hasattr(com, "__len__")) # True
# 判定某个对象的类型需要用到抽象基类
from collections.abc import Sized
isinstance(com, Sized)
抽象基类可以强制子类必须实现某些方法，可以理解为类型检测
# 模拟抽象基类
# 1.需要传入 metaclass=abc.ABCMeta
# 2.需要在必须实现的方法前添加装饰器 @abc.abstractmethod
import abc
from collections.abc import *
class CacheBase(metaclass=abc.ABCMeta):
@abc.abstractmethod
def get(self, key):
pass
@abc.abstractmethod
def set(self, key, value):
pass
# def eat(self):
# raise NotImplementedError
# def voice(self):
# raise NotImplementedError
# 缺少 get 方法的实现，会报错
class RedisCache(CacheBase):
def set(self, key, value):
pass
redis_cache = RedisCache()
redis_cache.set("key", "value") # TypeError: Can't instantiate abstract class RedisCache with abstract methods get
三. isinstance和type的区别
isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。
isinstance() 与 type() 区别：
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。
如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。
class A:
pass
class B(A):
pass
b = B()
print(isinstance(b, A)) # True
print(isinstance(b, B)) # True
print(isinstance(b, object)) # True
isinstance (b, (A, B, object)) # 是元组中的一个返回 True
print(type(b) is type(A)) # False
print(type(b) is type(B)) # True
print(type(b) is type(object)) # False
==判断值是否相等，is判断id是否一致
四. 类变量与对象变量
class A:
aa = 1
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
a = A(2,3)
A.aa = 11
# 实际上新增了一个实例变量 aa，而没有改变类变量的 aa，先查找实例变量再查找类变量
a.aa = 100
print(a.x, a.y, a.aa) # 2, 3, 100
print(A.aa) # 11
print(A.x) # AttributeError: type object 'A' has no attribute 'x'
b = A(3,5)
print(b.aa) # 11
五. 类属性及实例属性的查找顺序
Python 至少有三种不同的 MRO：
- 经典类（classic class）的深度遍历。(深度优先算法)
- Python 2.2 的新式类（new-style class）预计算。（广度优先算法）
- Python 2.3 的新式类的 C3 算法。它也是 Python 3 唯一支持的方式。
具体可以看这篇文章：Python的方法解析顺序(MRO/Method Resolution Order)
A.__mro__ 可以查看新式类的顺序
六. 静态方法、类方法以及对象方法
静态方法直接作为类的属性调用（可以给class传参数但是是硬编码）
对象方法实例化后调用
类方法可给class传入参数（不是硬编码）
class Date:
#构造函数
def __init__(self, year, month, day):
self.year = year
self.month = month
self.day = day
def tomorrow(self):
self.day += 1
@staticmethod
def parse_from_string(date_str):
year, month, day = tuple(date_str.split("-"))
return Date(int(year), int(month), int(day))
@staticmethod
def valid_str(date_str):
year, month, day = tuple(date_str.split("-"))
if int(year)>0 and (int(month) >0 and int(month)<=12) and (int(day) >0 and int(day)<=31):
return True
else:
return False
@classmethod
def from_string(cls, date_str):
year, month, day = tuple(date_str.split("-"))
return cls(int(year), int(month), int(day))
def __str__(self):
return "{year}/{month}/{day}".format(year=self.year, month=self.month, day=self.day)
if __name__ == "__main__":
new_day = Date(2018, 12, 31)
new_day.tomorrow()
print(new_day)
#2018-12-31
date_str = "2018-12-31"
year, month, day = tuple(date_str.split("-"))
new_day = Date(int(year), int(month), int(day))
print (new_day)
#用staticmethod完成初始化
new_day = Date.parse_from_string(date_str)
print(new_day)
#用classmethod完成初始化
new_day = Date.from_string(date_str)
print(new_day)
print(Date.valid_str("2018-12-32"))
七. 静态封装和私有属性
私有属性用双下划线定义__xxx
实际上并不是私有，而是将属性 __attr变成了_class__attr来使用户无法直接取到，所以私有属性不是绝对安全的
class User:
def __init__(self, birthday):
self.__birthday = birthday
def get_age(self):
#返回年龄
return 2018 - self.__birthday.year
if __name__ == "__main__":
user = User(Date(1990, 2, 1))
print(user.__birthday) # AttributeError: 'User' object has no attribute '__birthday'
print(user.get_age()) # 28
print(user._User__birthday) # 1990/2/1
八. python对象的自省机制
自省是通过一定的机制查询到对象的内部结构
__dict__属性详解
class Person:
name = "user"
class Student(Person):
def __init__(self, scool_name):
self.scool_name = scool_name
if __name__ == "__main__":
user = Student("慕课网")
#通过__dict__查询属性
print(user.__dict__) # {'scool_name': '慕课网'} 没有name属性
user.__dict__["school_addr"] = "北京市"
print(user.school_addr) # 北京市
print(Person.__dict__) # '__module__': '__main__', 'name': 'user', '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}
print(user.name) # user
自省机制有(自省机制详解)：
- dict()：列出对象属性
- type()：列出对象是被谁实例化的（不考虑继承关系）
- hasattr()：检查是否拥有该属性
- isinstance()：列出对象的父类（考虑继承关系）
九. super函数
# super的调用顺序就是mro顺序
# 调用父类的 __init__方法
class A:
def __init__(self):
print("A")
class B(A):
def __init__(self):
print("B")
# python 2中
super(B, self).__init__()
# python3 中
super().__init__()
思考：
- 为什么要调用父类已经被重写的方法？
- super()的调用顺序是什么？
# super的调用顺序用的是mro顺序
class A:
def __init__(self):
print("A")
class B(A):
def __init__(self):
print("B")
super().__init__()
class C(A):
def __init__(self):
print("C")
super().__init__()
class D(B, C):
def __init__(self):
print("D")
# python2中的用法
super(D, self).__init__()
if __name__ == "__main__":
print(D.__mro__) # (, , , , )
d = D() # D B C A
十. django rest framework中对多继承使用的经验
理解并使用mixin
理解并使用mixin 2
十一. Python中的With语句（上下文管理器）
- 对try except else finally的理解
# 1. else只有在无异常时才能运行到
# 2. 如果try中有return，则else无法运行到
# 3. finally不论有没有异常，有没有return都能运行到
def exe_try():
try:
print("code started")
raise KeyError
return 1
except KeyError as e:
print("key error")
return 2
else:
print("other error")
return 3
finally:
print("finally")
return 4
exe_try() # code started key error 4
- 上下文管理器协议
# 上下文管理器协议
class Sample:
def __enter__(self):
print("enter")
# 获取资源
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
# 释放资源
print("exit")
def do_something(self):
print("doing something")
with Sample() as sample:
sample.do_something()
# enter
# doing something
# exit
- contextlib的使用
contextlib的使用