Python基础(定制类)

文章转载自廖雪峰老师Python课程博客,仅供学习参考使用

看到相似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。
__slots__咱们已经知道怎么用了__len__()方法咱们也知道是为了能让class做用于len()函数。 除此以外,Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,能够帮助咱们定制类。 __str__ 咱们先定义一个Student类,打印一个实例: >>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... >>> print(Student('Michael')) <__main__.Student object at 0x109afb190> 打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>,很差看。 怎么才能打印得好看呢?只须要定义好__str__()方法,返回一个好看的字符串就能够了: >>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... def __str__(self): ... return 'Student object (name: %s)' % self.name ... >>> print(Student('Michael')) Student object (name: Michael) 这样打印出来的实例,不但好看,并且容易看出实例内部重要的数据。 可是细心的朋友会发现直接敲变量不用print,打印出来的实例仍是很差看: >>> s = Student('Michael') >>> s <__main__.Student object at 0x109afb310> 这是由于直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__(),二者的区别是__str__()返回用户看到的字符串,而__repr__()返回程序开发者看到的字符串,也就是说,__repr__()是为调试服务的。 解决办法是再定义一个__repr__()。可是一般__str__()和__repr__()代码都是同样的,因此,有个偷懒的写法: class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __str__(self): return 'Student object (name=%s)' % self.name __repr__ = __str__ __iter__ 若是一个类想被用于for ... in循环,相似list或tuple那样,就必须实现一个__iter__()方法,该方法返回一个迭代对象,而后,Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值,直到遇到StopIteration错误时退出循环。 咱们以斐波那契数列为例,写一个Fib类,能够做用于for循环: class Fib(object): def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a,b def __iter__(self): return self # 实例自己就是迭代对象,故返回本身 def __next__(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值 if self.a > 100000: # 退出循环的条件 raise StopIteration() return self.a # 返回下一个值 如今,试试把Fib实例做用于for循环: >>> for n in Fib(): ... print(n) ... 1 1 2 3 5 ... 46368 75025 __getitem__ Fib实例虽然能做用于for循环,看起来和list有点像,可是,把它当成list来使用仍是不行,好比,取第5个元素: >>> Fib()[5] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'Fib' object does not support indexing 要表现得像list那样按照下标取出元素,须要实现__getitem__()方法: class Fib(object): def __getitem__(self, n): a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a 如今,就能够按下标访问数列的任意一项了: >>> f = Fib() >>> f[0] 1 >>> f[1] 1 >>> f[2] 2 >>> f[3] 3 >>> f[10] 89 >>> f[100] 573147844013817084101 可是list有个神奇的切片方法: >>> list(range(100))[5:10] [5, 6, 7, 8, 9] 对于Fib却报错。缘由是__getitem__()传入的参数多是一个int,也多是一个切片对象slice,因此要作判断: class Fib(object): def __getitem__(self, n): if isinstance(n, int): # n是索引 a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a if isinstance(n, slice): # n是切片 start = n.start stop = n.stop if start is None: start = 0 a, b = 1, 1 L = [] for x in range(stop): if x >= start: L.append(a) a, b = b, a + b return L 如今试试Fib的切片: >>> f = Fib() >>> f[0:5] [1, 1, 2, 3, 5] >>> f[:10] [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] 可是没有对step参数做处理: >>> f[:10:2] [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] 也没有对负数做处理,因此,要正确实现一个__getitem__()仍是有不少工做要作的。 此外,若是把对象当作dict,__getitem__()的参数也多是一个能够做key的object,例如str。 与之对应的是__setitem__()方法,把对象视做list或dict来对集合赋值。最后,还有一个__delitem__()方法,用于删除某个元素。 总之,经过上面的方法,咱们本身定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别,这彻底归功于动态语言的“鸭子类型”,不须要强制继承某个接口。 __getattr__ 正常状况下,当咱们调用类的方法或属性时,若是不存在,就会报错。好比定义Student类: class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michael' 调用name属性,没问题,可是,调用不存在的score属性,就有问题了: >>> s = Student() >>> print(s.name) Michael >>> print(s.score) Traceback (most recent call last): ... AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score' 错误信息很清楚地告诉咱们,没有找到score这个attribute。 要避免这个错误,除了能够加上一个score属性外,Python还有另外一个机制,那就是写一个__getattr__()方法,动态返回一个属性。修改以下: class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michael' def __getattr__(self, attr): if attr=='score': return 99 当调用不存在的属性时,好比score,Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试得到属性,这样,咱们就有机会返回score的值: >>> s = Student() >>> s.name 'Michael' >>> s.score 99 返回函数也是彻底能够的: class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr=='age': return lambda: 25 只是调用方式要变为: >>> s.age() 25 注意,只有在没有找到属性的状况下,才调用__getattr__,已有的属性,好比name,不会在__getattr__中查找。 此外,注意到任意调用如s.abc都会返回None,这是由于咱们定义的__getattr__默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性,咱们就要按照约定,抛出AttributeError的错误: class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr=='age': return lambda: 25 raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr) 这实际上能够把一个类的全部属性和方法调用所有动态化处理了,不须要任何特殊手段。 这种彻底动态调用的特性有什么实际做用呢?做用就是,能够针对彻底动态的状况做调用。 举个例子: 如今不少网站都搞REST API,好比新浪微博、豆瓣啥的,调用API的URL相似: http://api.server/user/friends http://api.server/user/timeline/list 若是要写SDK,给每一个URL对应的API都写一个方法,那得累死,并且,API一旦改动,SDK也要改。 利用彻底动态的__getattr__,咱们能够写出一个链式调用: class Chain(object): def __init__(self, path=''): self._path = path def __getattr__(self, path): return Chain('%s/%s' % (self._path, path)) def __str__(self): return self._path __repr__ = __str__ 试试: >>> Chain().status.user.timeline.list '/status/user/timeline/list' 这样,不管API怎么变,SDK均可以根据URL实现彻底动态的调用,并且,不随API的增长而改变! 还有些REST API会把参数放到URL中,好比GitHub的API: GET /users/:user/repos 调用时,须要把:user替换为实际用户名。若是咱们能写出这样的链式调用: Chain().users('michael').repos 就能够很是方便地调用API了。有兴趣的童鞋能够试试写出来。 __call__ 一个对象实例能够有本身的属性和方法,当咱们调用实例方法时,咱们用instance.method()来调用。能不能直接在实例自己上调用呢?在Python中,答案是确定的。 任何类,只须要定义一个__call__()方法,就能够直接对实例进行调用。请看示例: class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __call__(self): print('My name is %s.' % self.name) 调用方式以下: >>> s = Student('Michael') >>> s() # self参数不要传入 My name is Michael. __call__()还能够定义参数。对实例进行直接调用就比如对一个函数进行调用同样,因此你彻底能够把对象当作函数,把函数当作对象,由于这二者之间原本就没啥根本的区别。 若是你把对象当作函数,那么函数自己其实也能够在运行期动态建立出来,由于类的实例都是运行期建立出来的,这么一来,咱们就模糊了对象和函数的界限。 那么,怎么判断一个变量是对象仍是函数呢?其实,更多的时候,咱们须要判断一个对象是否能被调用,能被调用的对象就是一个Callable对象,好比函数和咱们上面定义的带有__call__()的类实例: >>> callable(Student()) True >>> callable(max) True >>> callable([1, 2, 3]) False >>> callable(None) False >>> callable('str') False 经过callable()函数,咱们就能够判断一个对象是不是“可调用”对象。
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