面向对象进阶——内置方法

时间 2019-11-16

原文原文链接

1、isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)

　　isinstance(obj,cls)检查obj是不是类 cls 的对象python

class Foo(object):
    pass
obj = Foo()
isinstance(obj, Foo)

　　issubclass(sub, super)检查sub类是不是 super 类的派生类程序员

class Foo(object):
    pass
class Bar(Foo):
    pass
issubclass(Bar, Foo)

2、反射

一、什么是反射

　　反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序能够访问、检测和修改它自己状态或行为的一种能力（自省）。这一律念的提出很快引起了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。缓存

二、python面向对象中的反射

　　经过字符串的形式操做对象相关的属性。python中的一切事物都是对象（均可以使用反射）。服务器

　　下列是四个能够实现自省的函数适用于类和对象（一切皆对象，类自己也是一个对象）app

（1）hasattr(object,'name')

　　判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性。有就返回True，没有就返回False框架

（2）getattr(object, 'name', default=None)

　　获取object中name字符串对应的方法或属性，若是存在则打印出来。hasattr和getattr配套使用。ide

　　须要注意的是，若是返回的是对象的方法，返回出来的是对象的内存地址，若是须要运行这个方法，能够在后面添加一对（）函数

（3）setattr(x, 'y', v)

　　为给定对象的属性赋值，等同于x.y = v，若属性不存在，先建立后赋值工具

（4）delattr(x, 'y')

　　删除给点对象的属性，等同于del x.ythis

class BlackMedium:
    feature='Ugly'
    def __init__(self,name,addr):
        self.name=name
        self.addr=addr

    def sell_house(self):
        print('%s 黑中介卖房子啦,傻逼才买呢,可是谁能证实本身不傻逼' %self.name)
    def rent_house(self):
        print('%s 黑中介租房子啦,傻逼才租呢' %self.name)

b1=BlackMedium('万成置地','回龙观天露园')

#检测是否含有某属性
print(hasattr(b1,'name'))
print(hasattr(b1,'sell_house'))

#获取属性
n=getattr(b1,'name')
print(n)
func=getattr(b1,'rent_house')
func()

# getattr(b1,'aaaaaaaa') #报错
print(getattr(b1,'aaaaaaaa','不存在啊'))

#设置属性
setattr(b1,'sb',True)
setattr(b1,'show_name',lambda self:self.name+'sb')
print(b1.__dict__)
print(b1.show_name(b1))

#删除属性
delattr(b1,'addr')
delattr(b1,'show_name')
delattr(b1,'show_name111')#不存在,则报错

print(b1.__dict__)

四个方法的使用演示

三、类也是对象

　　其实类也是对象，类也能够直接使用上述的这四种自省函数。

class Foo(object):
    staticField = "old boy"

    def __init__(self):
        self.name = 'wupeiqi'

    def func(self):
        return 'func'

    @staticmethod
    def bar():
        return 'bar'


print(getattr(Foo, 'staticField'))
print(getattr(Foo, 'func'))
print(getattr(Foo, 'bar'))
"""
old boy
<function Foo.func at 0x1040211e0>
<function Foo.bar at 0x104021378>
"""

四、反射当前模块成员

　　甚至还能够反射当前模块成员。

import sys

def s1():
    print('s1')

def s2():
    print('s2')

this_module = sys.modules[__name__]

print(hasattr(this_module, 's1'))
print(getattr(this_module, 's2'))
"""
True
<function s2 at 0x101fb3620>
"""

　　导入其余模块后，还能够利用反射查找该模块是否存在某个方法。

def test():
    print('from the test')

module_test.py

"""
程序目录：
    module_test.py
    index.py

当前文件：
    index.py
"""

import module_test as obj

obj.test()
print(hasattr(obj,'test'))
getattr(obj,'test')()
"""
from the test
True
from the test
"""

五、使用反射的好处

（1）实现了可插拔机制

　　有俩程序员，一个lili，一个是egon，lili在写程序的时候须要用到egon所写的类，可是egon去跟女友度蜜月去了，尚未完成他写的类，lili想到了反射，使用了反射机制lili能够继续完成本身的代码，等egon度蜜月回来后再继续完成类的定义而且去实现lili想要的功能。

　　总之反射的好处就是，能够事先定义好接口，接口只有在被完成后才会真正执行，这实现了即插即用，这实际上是一种‘后期绑定’，什么意思？即你能够事先把主要的逻辑写好（只定义接口），而后后期再去实现接口的功能。

class FtpClient:
    'ftp客户端,可是还么有实现具体的功能'
    def __init__(self,addr):
        print('正在链接服务器[%s]' %addr)
        self.addr=addr

egon尚未实现所有功能

#from module import FtpClient
f1=FtpClient('192.168.1.1')
if hasattr(f1,'get'):
    func_get=getattr(f1,'get')
    func_get()
else:
    print('---->不存在此方法')
    print('处理其余的逻辑')

不影响lili的代码编写

（2）动态导入模块（基于反射当前模块成员）

3、setattr,delattr,getattr

class Foo:
    x=1
    def __init__(self,y):
        self.y=y

    def __getattr__(self, item):
        print('----> from getattr:你找的属性不存在')


    def __setattr__(self, key, value):
        print('----> from setattr')
        # self.key=value #这就无限递归了,你好好想一想
        # self.__dict__[key]=value #应该使用它

    def __delattr__(self, item):
        print('----> from delattr')
        # del self.item #无限递归了
        self.__dict__.pop(item)

#__setattr__添加/修改属性会触发它的执行
f1=Foo(10)
print(f1.__dict__) # 由于你重写了__setattr__,凡是赋值操做都会触发它的运行,你啥都没写,就是根本没赋值,除非你直接操做属性字典,不然永远没法赋值
f1.z=3
print(f1.__dict__)

#__delattr__删除属性的时候会触发
f1.__dict__['a']=3#咱们能够直接修改属性字典,来完成添加/修改属性的操做
del f1.a
print(f1.__dict__)

#__getattr__只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发
f1.xxxxxx

　　该部分须要进一步描述。

4、二次加工标准类型（包装）

一、包装

　　python为你们提供了标准数据类型，以及丰富的内置方法，其实在不少场景下咱们都须要基于标准数据类型来定制咱们本身的数据类型，新增/改写方法，这就用到了咱们刚学的继承/派生知识（其余的标准类型都可以经过下面的方式进行二次加工）

class List(list): #继承list全部的属性，也能够派生出本身新的，好比append和mid
    def append(self, p_object):
        ' 派生本身的append：加上类型检查'
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        super().append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        '新增本身的属性'
        index=len(self)//2
        return self[index]

l=List([1,2,3,4])
print(l)
l.append(5)
print(l)
# l.append('1111111') #报错，必须为int类型

print(l.mid)

#其他的方法都继承list的
l.insert(0,-123)
print(l)
l.clear()
print(l)

二次加工标准类型(基于继承实现)

class List(list):
    def __init__(self,item,tag=False):
        super().__init__(item)
        self.tag=tag
    def append(self, p_object):
        if not isinstance(p_object,str):
            raise TypeError
        super().append(p_object)
    def clear(self):
        if not self.tag:
            raise PermissionError
        super().clear()

l=List([1,2,3],False)
print(l)
print(l.tag)

l.append('saf')
print(l)

# l.clear() #异常

l.tag=True
l.clear()

练习（clear加权限限制）

`二、受权`

　　受权是包装的一个特性, 包装一个类型一般是对已存在的类型的一些定制,这种作法能够新建,修改或删除原有产品的功能。其它的则保持原样。受权的过程,便是全部更新的功能都是由新类的某部分来处理,但已存在的功能就受权给对象的默认属性。

　　实现受权的关键点就是覆盖\_\_getattr\_\_方法

import time
class FileHandle:
    def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'):
        self.file=open(filename,mode,encoding=encoding)
    def write(self,line):
        t=time.strftime('%Y-%m-%d %T')
        self.file.write('%s %s' %(t,line))

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.file,item)

f1=FileHandle('b.txt','w+')
f1.write('你好啊')
f1.seek(0)
print(f1.read())
f1.close()

受权示范一

import time
class FileHandle:
    def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'):
        if 'b' in mode:
            self.file=open(filename,mode)
        else:
            self.file=open(filename,mode,encoding=encoding)
        self.filename=filename
        self.mode=mode
        self.encoding=encoding

    def write(self,line):
        if 'b' in self.mode:
            if not isinstance(line,bytes):
                raise TypeError('must be bytes')
        self.file.write(line)

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.file,item)

    def __str__(self):
        if 'b' in self.mode:
            res="<_io.BufferedReader name='%s'>" %self.filename
        else:
            res="<_io.TextIOWrapper name='%s' mode='%s' encoding='%s'>" %(self.filename,self.mode,self.encoding)
        return res
f1=FileHandle('b.txt','wb')
# f1.write('你好啊啊啊啊啊') #自定制的write,不用在进行encode转成二进制去写了,简单,大气
f1.write('你好啊'.encode('utf-8'))
print(f1)
f1.close()

受权示范二

#练习一
class List:
    def __init__(self,seq):
        self.seq=seq

    def append(self, p_object):
        ' 派生本身的append加上类型检查，覆盖原有的append'
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        self.seq.append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        '新增本身的方法'
        index=len(self.seq)//2
        return self.seq[index]

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)

l=List([1,2,3])
print(l)
l.append(4)
print(l)
# l.append('3333333') #报错，必须为int类型

print(l.mid)

#基于受权，得到insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)





#练习二
class List:
    def __init__(self,seq,permission=False):
        self.seq=seq
        self.permission=permission
    def clear(self):
        if not self.permission:
            raise PermissionError('not allow the operation')
        self.seq.clear()

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)
l=List([1,2,3])
# l.clear() #此时没有权限，抛出异常


l.permission=True
print(l)
l.clear()
print(l)

#基于受权，得到insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)

练习题（受权）

5、getattribute

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('执行的是我')
        # return self.__dict__[item]

f1=Foo(10)
print(f1.x)
f1.xxxxxx #不存在的属性访问，触发__getattr__

回顾__getattr__

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattribute__(self, item):
        print('无论是否存在,我都会执行')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx

getattribute

　　当__getattribute__与__getattr__同时存在,只会执行__getattrbute__,除非__getattribute__在执行过程当中抛出异常AttributeError。

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('执行的是我')
        # return self.__dict__[item]
    def __getattribute__(self, item):
        print('无论是否存在,我都会执行')
        raise AttributeError('哈哈')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx

两者同时出现

6、描述符（get,set,delete）

一、描述符概念

　　描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了__get__(),__set__(),__delete__()中的一个,这也被称为描述符协议。

　　__get__():调用一个属性时,触发
　　__set__():为一个属性赋值时,触发
　　__delete__():采用del删除属性时,触发

class Foo: #在python3中Foo是新式类,它实现了三种方法,这个类就被称做一个描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        pass
    def __set__(self, instance, value):
        pass
    def __delete__(self, instance):
        pass

定义一个描述符

二、描述符做用

　　描述符是用来代理另一个类的属性的(必须把描述符定义成这个类的类属性，不能定义到构造函数中)。

　　引子:描述符类产生的实例进行属性操做并不会触发三个方法的执行

class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('触发get')
    def __set__(self, instance, value):
        print('触发set')
    def __delete__(self, instance):
        print('触发delete')

#包含这三个方法的新式类称为描述符,由这个类产生的实例进行属性的调用/赋值/删除,并不会触发这三个方法
f1=Foo()
f1.name='egon'
f1.name
del f1.name
#疑问:什么时候,何地,会触发这三个方法的执行

描述符类产生的实例进行属性操做并不会触发三个方法的执行

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')

#描述符Int
class Int:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Int调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Int设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Int删除...')

class People:
    name=Str()
    age=Int()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age

#何地？：定义成另一个类的类属性

#什么时候？：且看下列演示

p1=People('alex',18)

#描述符Str的使用
p1.name
p1.name='egon'
del p1.name

#描述符Int的使用
p1.age
p1.age=18
del p1.age

#咱们来瞅瞅到底发生了什么
print(p1.__dict__)
print(People.__dict__)

#补充
print(type(p1) == People) #type(obj)实际上是查看obj是由哪一个类实例化来的
print(type(p1).__dict__ == People.__dict__)

描述符应用之什么时候?何地?

三、描述符分类（两种）

（1）数据描述符

　　至少实现了__get__()和__set__()

class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')

（2）非数据描述符

　　没有实现__set__()

class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')

四、注意事项

　　（1）描述符自己应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式

　　（2）类必须把描述符定义成这个类的类属性，不能为定义到构造函数中

　　（3）要严格遵循优先级,优先级由高到底分别是：1.类属性；2.数据描述符；3.实例属性；4.非数据描述符；5.找不到的属性触发__getattr__()

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')

class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age


#基于上面的演示,咱们已经知道,在一个类中定义描述符它就是一个类属性,存在于类的属性字典中,而不是实例的属性字典

#那既然描述符被定义成了一个类属性,直接经过类名也必定能够调用吧,没错
People.name #恩,调用类属性name,本质就是在调用描述符Str,触发了__get__()

People.name='egon' #那赋值呢,我去,并无触发__set__()
del People.name #赶忙试试del,我去,也没有触发__delete__()
#结论:描述符对类没有做用-------->傻逼到家的结论

'''
缘由:描述符在使用时被定义成另一个类的类属性,于是类属性比二次加工的描述符假装而来的类属性有更高的优先级
People.name #恩,调用类属性name,找不到就去找描述符假装的类属性name,触发了__get__()

People.name='egon' #那赋值呢,直接赋值了一个类属性,它拥有更高的优先级,至关于覆盖了描述符,确定不会触发描述符的__set__()
del People.name #同上
'''

类属性>数据描述符

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')

class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age


p1=People('egon',18)

#若是描述符是一个数据描述符(即有__get__又有__set__),那么p1.name的调用与赋值都是触发描述符的操做,于p1自己无关了,至关于覆盖了实例的属性
p1.name='egonnnnnn'
p1.name
print(p1.__dict__)#实例的属性字典中没有name,由于name是一个数据描述符,优先级高于实例属性,查看/赋值/删除都是跟描述符有关,与实例无关了
del p1.name

数据描述符>实例属性

class Foo:
    def func(self):
        print('我胡汉三又回来了')
f1=Foo()
f1.func() #调用类的方法,也能够说是调用非数据描述符
#函数是一个非数据描述符对象(一切皆对象么)
print(dir(Foo.func))
print(hasattr(Foo.func,'__set__'))
print(hasattr(Foo.func,'__get__'))
print(hasattr(Foo.func,'__delete__'))
#有人可能会问,描述符不都是类么,函数怎么算也应该是一个对象啊,怎么就是描述符了
#笨蛋哥,描述符是类没问题,描述符在应用的时候不都是实例化成一个类属性么
#函数就是一个由非描述符类实例化获得的对象
#没错，字符串也同样


f1.func='这是实例属性啊'
print(f1.func)

del f1.func #删掉了非数据
f1.func()

实例属性>非数据描述符

class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length


#name是一个数据描述符,由于name=Foo()而Foo实现了get和set方法,于是比实例属性有更高的优先级
#对实例的属性操做,触发的都是描述符的
r1=Room('厕所',1,1)
r1.name
r1.name='厨房'



class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length


#name是一个非数据描述符,由于name=Foo()而Foo没有实现set方法,于是比实例属性有更低的优先级
#对实例的属性操做,触发的都是实例本身的
r1=Room('厕所',1,1)
r1.name
r1.name='厨房'

再次验证：实例属性>非数据描述符

class Foo:
    def func(self):
        print('我胡汉三又回来了')

    def __getattr__(self, item):
        print('找不到了固然是来找我啦',item)
f1=Foo()

f1.xxxxxxxxxxx

非数据描述符>找不到

五、描述符使用

　　众所周知，python是弱类型语言，即参数的赋值没有类型限制，下面咱们经过描述符机制来实现类型限制功能。

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3231.3)

#调用
print(p1.__dict__)
p1.name
"""
set---> <__main__.People object at 0x10402cba8> egon
{'name': 'egon', 'age': 18, 'salary': 3231.3}
get---> <__main__.People object at 0x10402cba8> <class '__main__.People'>
"""

#赋值
print(p1.__dict__)
p1.name='egonlin'
print(p1.__dict__)
"""
{'name': 'egon', 'age': 18, 'salary': 3231.3}
set---> <__main__.People object at 0x10402cc18> egonlin
{'name': 'egonlin', 'age': 18, 'salary': 3231.3}
"""

#删除
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__)
"""
{'name': 'egonlin', 'age': 18, 'salary': 3231.3}
delete---> <__main__.People object at 0x10402cba8>
{'age': 18, 'salary': 3231.3}
"""

牛刀小试

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

#疑问:若是我用类名去操做属性呢
#People.name #报错,错误的根源在于类去操做属性时,会把None传给instance

#修订__get__方法
class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
        
print(People.name) #完美,解决
"""
get---> None <class '__main__.People'>
<__main__.Str object at 0x10402cc50>
"""

拔刀相助

class Str:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type): #若是不是指望的类型，则抛出异常
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name',str) #新增类型限制str
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People(123,18,3333.3)#传入的name因不是字符串类型而抛出异常

磨刀霍霍

class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Typed('name',str)
    age=Typed('name',int)
    salary=Typed('name',float)
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People(123,18,3333.3)
p1=People('egon','18',3333.3)
p1=People('egon',18,3333)

大刀阔斧

　　大刀阔斧以后咱们已然能实现功能了，可是问题是，若是咱们的类有不少属性，你仍然采用在定义一堆类属性的方式去实现，low，这时候我须要教你一招：独孤九剑。

def decorate(cls):
    print('类的装饰器开始运行啦------>')
    return cls

@decorate #无参:People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3333.3)
"""
类的装饰器开始运行啦------>
"""

类的装饰器：无参

def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs)
        return cls
    return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3333.3)
"""
类的装饰器开始运行啦------> {'name': <class 'str'>, 'age': <class 'int'>, 'salary': <class 'float'>}
"""

类的装饰器：有参

　　终极大招

class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)

def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs)
        for name,expected_type in kwargs.items():
            setattr(cls,name,Typed(name,expected_type))
        return cls
    return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

print(People.__dict__)
p1=People('egon',18,3333.3)

刀光剑影

六、描述符总结

　　描述符是能够实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性。

　　描述符是不少高级库和框架的重要工具之一,描述符一般是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件。

七、利用描述符原理完成一个自定制@property

　　实现延迟计算（本质就是把一个函数属性利用装饰器原理作成一个描述符：类的属性字典中函数名为key，value为描述符类产生的对象

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @property
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
"""
1
"""

@property回顾

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是咱们本身定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        return self.func(instance) #此时你应该明白,究竟是谁在为你作自动传递self的事情

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 至关于定义了一个类属性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)

自定义@property

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是咱们本身定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            print('--->')
            value=self.func(instance)
            setattr(instance,self.func.__name__,value) #计算一次就缓存到实例的属性字典中
            return value

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 至关于'定义了一个类属性,即描述符'
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) #先从本身的属性字典找,没有再去类的中找,而后出发了area的__get__方法
print(r1.area) #先从本身的属性字典找,找到了,是上次计算的结果,这样就不用每执行一次都去计算

实现延迟计算功能

#缓存不起来了

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是咱们本身定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            value=self.func(instance)
            instance.__dict__[self.func.__name__]=value
            return value
        # return self.func(instance) #此时你应该明白,究竟是谁在为你作自动传递self的事情
    def __set__(self, instance, value):
        print('hahahahahah')

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 至关于定义了一个类属性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

print(Room.__dict__)
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
print(r1.area)
print(r1.area)
print(r1.area) #缓存功能失效,每次都去找描述符了,为什么,由于描述符实现了set方法,它由非数据描述符变成了数据描述符,数据描述符比实例属性有更高的优先级,于是全部的属性操做都去找描述符了

一个小的改动，延迟计算的好梦就破碎了

八、利用描述符原理完成一个自定制@classmethod

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类自己,实例来调用,instance为实例,owner为类自己,
        def feedback():
            print('在这里能够加功能啊...')
            return self.func(owner)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls):
        print('你好啊,帅哥 %s' %cls.name)

People.say_hi()

p1=People()
p1.say_hi()
#疑问,类方法若是有参数呢,好说,好说

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类自己,实例来调用,instance为实例,owner为类自己,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在这里能够加功能啊...')
            return self.func(owner,*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls,msg):
        print('你好啊,帅哥 %s %s' %(cls.name,msg))

People.say_hi('你是那偷心的贼')

p1=People()
p1.say_hi('你是那偷心的贼')

本身作一个@classmethod

九、利用描述符原理完成一个自定制的@staticmethod

class StaticMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类自己,实例来调用,instance为实例,owner为类自己,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在这里能够加功能啊...')
            return self.func(*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    @StaticMethod# say_hi=StaticMethod(say_hi)
    def say_hi(x,y,z):
        print('------>',x,y,z)

People.say_hi(1,2,3)

p1=People()
p1.say_hi(4,5,6)

本身作一个@staticmethod

7、property详解

　　一个静态属性property本质就是实现了get，set，delete三种方法.

class Foo:
    @property
    def AAA(self):
        print('get的时候运行我啊')

    @AAA.setter
    def AAA(self,value):
        print('set的时候运行我啊')

    @AAA.deleter
    def AAA(self):
        print('delete的时候运行我啊')

#只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter
f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

用法一

class Foo:
    def get_AAA(self):
        print('get的时候运行我啊')

    def set_AAA(self,value):
        print('set的时候运行我啊')

    def delete_AAA(self):
        print('delete的时候运行我啊')
    AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #内置property三个参数与get,set,delete一一对应

f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

用法二

　　怎么使用？

class Goods:

    def __init__(self):
        # 原价
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    @property
    def price(self):
        # 实际价格 = 原价 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    @price.setter
    def price(self, value):
        self.original_price = value

    @price.deleter
    def price(self):
        del self.original_price


obj = Goods()
obj.price         # 获取商品价格
obj.price = 200   # 修改商品原价
print(obj.price)
del obj.price     # 删除商品原价

案例一

#实现类型检测功能

#第一关：
class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    @property
    def name(self):
        return self.name

# p1=People('alex') #property自动实现了set和get方法属于数据描述符,比实例属性优先级高,因此你这面写会触发property内置的set,抛出异常


#第二关：修订版

class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name #实例化就触发property

    @property
    def name(self):
        # return self.name #无限递归
        print('get------>')
        return self.DouNiWan

    @name.setter
    def name(self,value):
        print('set------>')
        self.DouNiWan=value

    @name.deleter
    def name(self):
        print('delete------>')
        del self.DouNiWan

p1=People('alex') #self.name实际是存放到self.DouNiWan里
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.__dict__)

p1.name='egon'
print(p1.__dict__)

del p1.name
print(p1.__dict__)


#第三关:加上类型检查
class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name #实例化就触发property

    @property
    def name(self):
        # return self.name #无限递归
        print('get------>')
        return self.DouNiWan

    @name.setter
    def name(self,value):
        print('set------>')
        if not isinstance(value,str):
            raise TypeError('必须是字符串类型')
        self.DouNiWan=value

    @name.deleter
    def name(self):
        print('delete------>')
        del self.DouNiWan

p1=People('alex') #self.name实际是存放到self.DouNiWan里
p1.name=1

案例二