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。