python学习第十七天 --定制类

何为定制类？

Python的class容许定义许多特殊方法,可让咱们很是方便地生成特定的类。在类中应用或者重写python的特殊方法，获得的类，就是定制类。

你们都知道print的用法。见下面例子

>>> lst = [2,3,4]
>>> print lst
[2, 3, 4]
>>> class Animal(object):
    pass

>>> a = Animal()
>>> print a
<__main__.Animal object at 0x01E6E990>

为何print都能识别出lst和p的数据类型呢？

当咱们执行以下代码的时候，就知道为何了？

>>> print lst.__str__
<method-wrapper '__str__' of list object at 0x01E641E8>
>>> print a.__str__
<method-wrapper '__str__' of Animal object at 0x01E6E990>

__str__特殊方法，能识别出每个数据类型。若是但愿类的实例print a 打印出 ‘object of Animal class’.怎么办？从新定义__str__方法。

>>> class Animal(object):
    def __str__(self):
        return 'object of Animal class'

    
>>> a = Animal()
>>> print a
object of Animal class

可是有时候发现直接敲

>>> a
<__main__.Animal object at 0x01E6E990>

__str__不会被调用。由于当直接敲a这行代码的时候，直接调用的并非__str__.而是__repr__.

>>> class Animal(object):
    def __str__(self):
        return 'object of Animal class'
    __repr__ = __str__ //偷懒一下

    
>>> a = Animal()
>>> a
object of Animal class

python的特殊方法不少，这里就不作一一介绍。下面主要介绍 __slots__,__call__,@property用法。

__slots__

python是一个动态语言，任何实例能够再运行期间都能动态添加实例的属性。可是有时候，想限制实例的添加属性，就使用__slot__方法。见下面例子：

>>> class Person(object):
    __slots__ = ('name','age')//限制只有name和age的属性
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age

        
>>> p = Person('zhangsan',25)
>>> p.age
25
>>> p.name
'zhangsan'
>>> p.gender ='man'//直接动态赋属性gender，会出现错误

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#42>", line 1, in <module>
    p.gender ='man'
AttributeError: 'Person' object has no attribute 'gender'

__slot__目的是限制当前类所能拥有的属性。因此在继承的环境下，子类不受影响。

>>> class Student(Person):
    pass

>>> s = Student('zhangsan',26)
>>> s.age
26
>>> s.name
'zhangsan'
>>> s.gender = 'man'//能够动态添加属性
>>> s.gender
'man'

因此子类Student若是想本身限制添加属性的话，也要经过__slots__来控制。

__call__

一个类的实例能够变成一个可调用的对象，只须要实现一个特殊的方法__call__就能够了。

接下来咱们把Student类变成一个可调用的对象:

>>> class Student(Person):
    def __init__(self,name,score):
        self.name = name
        self.score = score

        
>>> class Student(Person):
    def __init__(self,name,score):
        self.name = name
        self.score = score
    def __call__(self,age):
        print 'my name is %s'% self.name
        print 'my age is %d'% age

        
>>> s = Student('lixi',89)
>>> s(25)
my name is lixi
my age is 25

有时候你会发现s（25）乍一眼感受不出来是一个函数仍是对象的实例。python语言函数和对象的实例不是区分的很明显。

@property

上述的class Student中，当修改s实例的score值时，

>>> s.score = 89
>>> s.score = 9999

可是这样没法检查s实例的分数有效性。目前只能这样作：

>>> class Student(object):
    def __init__(self,name,score):
        self.name = name
        self.__score = score
    def set_score(self,score):
        if score <0 or score >100:
            raise ValueError('invalid score')
        self.__score = score
    def get_score(self):
        return self.__score

>>> s = Student('wangwu',89)
>>> s.set_score(89)
>>> s.set_score(9999) //非法值，ValueError

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#75>", line 1, in <module>
    s.set_score(9999)
  File "<pyshell#71>", line 7, in set_score
    raise ValueError('invalid score')
ValueError: invalid score

有时候以为写s.set_score和s.get_score没有直接写s.score那么直接。有没有其余办法？既能直接的s.score又能检查score的有效性？python提供@property高阶函数这样功能需求的装饰器。

>>> class Student(object):
    def __init__(self,name,score):
        self.name = name
        self.__score = score
    @property
    def score(self):
        return self.__score
    
    @score.setter
    def score(self,score):
        if score <0 or score >100:
            raise ValueError('invalid score')
        self.__score = score

>>> s = Student('liunx',98)
>>> s.score = 89
>>> s.score = 9999

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#82>", line 1, in <module>
    s.score = 9999
  File "<pyshell#79>", line 12, in score
    raise ValueError('invalid score')
ValueError: invalid score

 

小结：

特殊方法：

1.任何数据实例都有特殊方法

2.特殊方法定义在class中

3.不须要直接调用

4.python的某些方法或者函数会直接调用数据实例的特殊方法

实现特殊方法：

1.从新编写用到的特殊方法

2.若是从新一些特殊方法，有些关联的特殊方法也要一并实现。例如：__setattr__,__getattr__,__delattr__