python—面向对象高级编程

发表于 2019-01-17 分类于编程语言/python 阅读次数： Disqus：本文字数： 6.9k 阅读时长 ≈ 6 分钟

补齐python3内容.
资料来源:
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
更新
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2019.01.17 初始化

面向对象高级编程

使用slots

动态语言可以随时修改和添加类与对象的属性和方法.python自然也不例外.

过于自由的修改,对类和对象本身不利,python中使用 __slots__ 来约束这种行为.

1 2	class Student(object): __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称

限制类中只能再增加 name 和 age属性.仅对 Student 类生效,对子类无效.

使用@property

装饰器,不仅在函数中其作用,还可以在类中使用,限定属性的读写和范围.
类属性的读写,都是通过get/set方式进行,太过繁琐.Python内置的 @property 装饰器,将一个方法变为属性调用.

示例

class Student(object):

  @property
  def score(self):
      return self._score

  @score.setter
  def score(self, value):
      if not isinstance(value, int):
          raise ValueError('score must be an integer!')
      if value < 0 or value > 100:
          raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
      self._score = value

最终的赋值的终点是 self._score .操作时候直接访问 xxx.score 即可.

限定只读,只定义getter，不定义setter.

class Student(object):

  @property
  def birth(self):
      return self._birth

  @birth.setter
  def birth(self, value):
      self._birth = value

  @property
  def age(self):
      return 2015 - self._birth

birth 可写,age 只读.

多重继承

没什么多说的.
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class Bat(Mammal, Flyable):
pass
多重继承的设计,相对java的单继承,自由度更大,但能不能用好,取决于写代码的人.

定制类

类中形如 __xxx__ 的变量或者函数名

str && repr

__str__ 和 __repr__ 是类/对象的打印输出. str 是调用print 函数的输出, repr 是直接输出,常用于调试.

示例:

class Student(object):
  def __init__(self, name):
      self.name = name
  def __str__(self):
      return 'Student object (name=%s)' % self.name
  __repr__ = __str__

iter && next

用于 for 循环,__iter__ 用于返回一个可迭代对象(通常是自身). 同时 for 循环时,不断调用 __next__ ,获取下一个结果,直到遇到 StopIteration 错误.

示例:

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 # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

  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

getitem

通过 __getitem__ 可以将一个对象,包装成一个list dict tuple.

示例: list (包含不完整切片)

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

对于切片的负数和 [:5] 没有处理.

dict时,相对应的还有__setitem__() __delitem__().
主要是python是非强类型的语言,不必非要继承并实现接口.

getattr

当试图调用不存在的属性和方法时,报错.此时需要找 __getattr__.
__getattr__ 中直接返回属性和函数均可.当未匹配时返回 None.也可以自定义返回的错误类型.

示例

class Student(object):

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

可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理(理解暂时不太清除,仅记录)
现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：
http://api.server/user/friends
http://api.server/user/timeline/list
如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。

利用完全动态的__getattr__，我们可以写出一个链式调用

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__

1 2	>>> Chain().status.user.timeline.list '/status/user/timeline/list'

无论API怎么变，SDK都可以根据URL实现完全动态的调用，而且，不随API的增加而改变！

call

python中函数与对象的区别十分模糊,所谓函数实际上可以看作是实现了 __call__ 的一类对象,反过来一个对象通过添加(动态/静态) __call__ 也可以当作函数调用.
判断一个对象是否可当作函数调用,使用callable函数判断,可调用,返回True.

示例:

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

  def __call__(self):
      print('My name is %s.' % self.name)

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>>> s = Student('Michael')
>>> s() # self参数不要传入
My name is Michael.

枚举类

枚举用于限定变量的值域,防止错误的赋值导致的严重后果.Python提供了Enum类.

简单定义

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from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

枚举类定义

from enum import Enum, unique

@unique # 防止值重复
class Weekday(Enum):
    Sun = 0 # Sun的value被设定为0
    Mon = 1
    Tue = 2
    Wed = 3
    Thu = 4
    Fri = 5
    Sat = 6

元类

python作为动态语言,类和函数不是在编译时定义,而是运行时动态创建,除了编写代码创建类/函数外,python亦可以通过 type/metaclass 动态创建类/函数.
实际上,即使在python 中直接定义的类/函数也是在运行时通过 type() 载入的,因此也可以直接通过 type() 直接创建.

示例:

>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
...     print('Hello, %s.' % name)
...
>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) #   创建Hello class, 类名,  父类       ,方法
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>

metaclass 元类 ,简单来说,对象来源于类,而python中的类可以来源于 metaclass 元类. 通过 metaclass 可以非常简单的实现对类的生成和修改.

示例:习惯上 metaclass 的类名总是以 Metaclass 结尾

# metaclass是类的模板，所以必须从`type`类型派生：
class ListMetaclass(type):
  #   创建类的对象,类的名称,父类  , 方法集合
  def __new__(cls, name, bases, attrs):
      #方法添加 add 方法
      attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
      return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
  pass

创建 MyList 的时候,调用了 ListMetaclass.__new__() , 在创建时添加了 add 方法.

示例2:ORM数据库(简)
一个ORM数据库,需要动态的根据字段,生成类,与java中不同,python 非常简单.

Field 基类,保存数据库的字段名和字段类型

class Field(object):

  def __init__(self, name, column_type):
      self.name = name
      self.column_type = column_type

  def __str__(self):
      return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__,   self.name)

各个类型的Field

class StringField(Field):

def __init__(self, name):
    super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')

class IntegerField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(IntegerField, self).__init__(name,     'bigint')

ModelMetaclass

class ModelMetaclass(type):

def __new__(cls, name, bases, attrs):
    if name=='Model':#如果是 Model 基类,不修改属性等.
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
    print('Found model: %s' % name)
    mappings = dict()
    for k, v in attrs.items():#保存 子类所有属性到mappings
        if isinstance(v, Field):
            print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
            mappings[k] = v
    for k in mappings.keys():#删除子类所以属性
        attrs.pop(k)
    attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
    attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
    return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

基类Model

class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

  def __init__(self, **kw):#接收元组
      super(Model, self).__init__(**kw)

  def __getattr__(self, key):
      try:
          return self[key]
      except KeyError:
          raise AttributeError(r"'Model' object has    no attribute '%s'" % key)

  def __setattr__(self, key, value):
      self[key] = value

  def save(self):
      fields = []
      params = []
      args = []
      for k, v in self.__mappings__.items():
          fields.append(v.name)
          params.append('?')
          args.append(getattr(self, k, None))
      sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' %    (self.__table__, ','.join(fields), ','.join   (params))
      print('SQL: %s' % sql)
      print('ARGS: %s' % str(args))

使用

class User(Model):
  # 定义类的属性到列的映射：
  id = IntegerField('id')
  name = StringField('username')
  email = StringField('email')
  password = StringField('password')

# 创建一个实例：
u = User(id=12345, name='Michael',    email='[email protected]', password='my-pwd')
# 保存到数据库：
u.save()

解
- 创建 User 时,查找 metaclass 未定义,继续查找父类 Model,执行父类的 metaclass .(子类会隐性继承父类的 metaclass ).
- 进入ListMetaclass.__new__() 遍历 User 的属性,找出Field 类型的,写入 mappings .删除这些属性(防止干扰).,将SQL的表名 User 写入table字段.
- .save调用时,遍历 mappings ,组合table 成相应SQL语句.(这里仅print)