Python3之定制类

　　看到相似的__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

　　Python中还有许多有特殊用途的函数，能够帮助咱们定制类

　　__str__

　　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('Zhangsan'))
<__main__.Student object at 0x7f8a4830a748>

　　打印出<__main__.Student object at 0x7f8a4830a748>很差看，不直观

　　怎么才能打印的好看呢？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('Zhangsan'))
Student object(name:Zhangsan)

　　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

　　可是若是直接在终端敲变量而不用print，打印出来仍是同样很差看

>>> Student('Zhangsan')
<__main__.Student object at 0x7f8a4830a8d0>

　　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__
... 
>>> 
>>> Student('Zhangsan')
Student object(name:Zhangsan)

　　

　　__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__()方法循环的拿到下一个值，直到遇到StopIteration错误退出循环

class Fib(object):
    def __init__(self):
        #初始化两个计数器
        self.a,self.b=0,1
    def __iter__(self):
        #实例自己就是迭代对象，返回本身
        return self
    def __next__(self):
        self.a,self.b=self.b,self.a+self.b
        #设置循环退出条件
        if self.a>10000:
            raise StopIteration()
        return self.a

for n in Fib():
    print(n)

　　输出

>>> for n in Fib():
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025

　　

　　__grtitem__

　　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 is not subscriptable

　　要表现的象list那样按照下标取出元素，须要实现__getitem__()方法 

　　special_getitem.py

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[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[100]
573147844013817084101

　　f[0]至关于把n=0参数传递给方法__getitem__(0),由于n=0，for循环不执行，返回a=1,

       f[1]至关于把n=1参数传递给方法__getitem__(1),由于n=1，for循环执行一次a=b=1，b=a+b=2 返回值为a=1

       f[2]至关于把n=2参数传递给方法__geritem__(2),第一次循环，a=b=1，b=a+b=2 再次循环 a=b=2，b=a+b=1+2=3 两次循环结束返回值a=2

       以此类推

　　可是list有个切片的方法对应Fib确报错

>>> f[1:5]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in __getitem__
TypeError: 'slice' object cannot be interpreted as an integer

　　缘由是__getitem__()传入的参数多是一个int，也能够是一个切片对象slice，因此要判断 　　

       special_getitem.py

class Fib(object):
    def __getitem__(self,n):
        #n是整数
        if isinstance(n,int):
            a,b=1,1
            for x in range(n):
                a,b=b,a+b
            return a
        #n是切片相似[0:2]
        if isinstance(n,slice):
            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
f=Fib()
print(f[0])
print(f[1])
print(f[2])
print(f[3])
print(f[0:3])

　　若是传递的参数是整数则和上面的方法不变，一次返回一个整数

      若是传递的参数是切片slice则从切片的start开始至stop结束返回一个列表

      运行结果以下

1
1
2
3
[1, 1, 2]

　　若是传递参数是切片，执行过程分析f[0:1]切片取索引为0及第一个元素的列表

if判断[0:1]是slice
start=n.start 因此start=None
stop=n.stop   stop=1
if判断若是start为None则把start置为0
定义初始两位数为1,1
定义空列表L=[]
执行循环 for x in range(1):
x=1执行第一次循环
if判断1>=1知足条件
执行append语句后L=[1]
接着执行往下语句a,b=b,a+b
a=b,b=a+b是同时执行执行完毕后
a=1 b=2
退出for循环返回列表L=[1]

　　若是传递的切片参数为[0:2]

if判断[0:2]是slice
start=n.start 因此start=None
stop=n.stop   stop=2
if判断若是start为None则把start置为0
定义初始两位数为1,1
定义空列表L=[]
执行循环 for x in range(1):
x=0执行第一次循环
if判断0>=0知足条件
执行append语句后L.append(a) 及L.append(1) L=[1]
接着执行往下语句a,b=b,a+b
a=b,b=a+b是同时执行执行完毕后
a=1 b=2
for循环返回列表L=[1]
x=1执行第二次循环
if判断1>=1知足条件
执行append语句L.append(a)及L.append(1) L=[1,1]
执行a,b=b,a+b执行完毕后
a=2 b=3
由于stop=2执行两次之后退出循环 返回列表L=[1,1]

　　若是传递是切片参数是[0:3]

if判断[0:3]是slice
start=n.start 因此start=None
stop=n.stop   stop=3
if判断若是start为None则把start置为0
定义初始两位数为1,1
定义空列表L=[]
执行循环 for x in range(1):
x=0执行第一次循环
if判断0>=0知足条件
执行append语句后L.append(a) 及L.append(1) L=[1]
接着执行往下语句a,b=b,a+b
a=b,b=a+b是同时执行执行完毕后
a=1 b=2
for循环返回列表L=[1]
x=1执行第二次循环
if判断1>=0知足条件
执行append语句L.append(a)及L.append(1) L=[1,1]
执行a,b=b,a+b执行完毕后
a=2 b=3
x=2执行第三次循环
if判断2>=0知足条件
执行append语句L.append(a)及L.append(2) L=[1,1,2]
由于stop=3执行三次次之后退出循环 返回列表L=[1,1,2]

　　以此类推

　　若是start不是 0

for循环会继续执行，可是尚未到start处由于不知足x>=start条件因此L.append（a）不会执行，不会往列表内追加元素
可是a,b=b,a+b会继续执行

　　

　　关于切片及切片函数slice参考：http://www.javashuo.com/article/p-oxwdyocv-ea.html

　　

　　可是以上仍是有缺陷没有对step参数作处理

print(f[0:10:2])
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

　　虽然加了参数:2步数仍是1

　　也没有对负数进行处理，因此，要正确实现如下__getitem__()还有不少工做要作

　　

　　此外，若是把对象当作dict,__getitem__()的参数也多是一个能够作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。

 

　　__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。好比定了Student类

class Student(object):
  def __init__(self):
    self.name="Zhangsan"

　　调用存在的属性name没有问题，可是调用不存在的score属性就有问题了

>>> s.name
'Zhangsan'
>>> s.score
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
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

　　special_getattr.py

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 __init__(self):
        self.name = 'Michael'
    def __getattr__(self, attr):
        if attr=='score':
            return 99
    def __getattr__(self,attr):
        if attr=='age':
            return lambda:25

s=Student()
print(s.age())

　　调用方式改成s.age

　　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,不会再__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：

>>> s=Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.aba
>>> print(s.aba)
None

　　改为以下

def __getattr__(self,attr):
        if attr=='age':
            return lambda:25
        raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' %attr)

　　

　　__call__一个对象实例能够有本身是属性和方法，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？

　　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

　　special_call.py

class Student(object):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __call__(self):
        print('My name is %s.' % self.name)

　　调用方法以下

>>> s=Student('Zhansan')
>>> s()
My name is Zhansan.

　　__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('Zhangsan'))
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。