python类之特殊属性和魔术方法

发布时间:2020-07-01 00:30:06 作者:长跑者1号
来源:网络 阅读:2737

一 python特殊属性

1 总述

属性 含义
_name_ 类,函数,方法等的名字
_module_ 类定义所现在的模块名
_class_ 对象或类所属的类
_bases_ 类的基类的元素,顺序为他们在基类列表中出现的顺序
_doc_ 类/函数的文档字符传,如果没有定义则为None
_mro_ 类的mro,class.mro()返回
_dict_ 类或实例的属性,可写的字典
_dir_ 返回了类或者对象所有成员列表,dir()函数调用的是_dir_(),如果提供了_dir_(),则返回属性列表,否则尽可能从__dict__属性中收集信息

2 name

获取类和函数的名字

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    pass
class  B(A):
    pass
def  C():
    pass
print (A.__name__,B.__name__,C.__name__,sep='\n')

python类之特殊属性和魔术方法

3 module

类定义所在的模块名

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    pass
class B:
    pass
print  (A.__module__,B.__module__)

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
import  disp
print (disp.A.__module__,disp.B.__module__,sep='\n')

python类之特殊属性和魔术方法

4 class

对象或类所属的类

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    pass
class B(A):
    pass
a=A()
b=B()
print (A.__class__,B.__class__,sep='\n')  #类所属的类是class
print (a.__class__,b.__class__,sep='\n')  # 对象所属的类是实实在在的类

python类之特殊属性和魔术方法

5 bases

类的基类的元组,顺序是他们在基类列表中出现的顺序

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    pass
class B(A):
    pass
class C(B):
    pass
class E:
    pass
class D(E,C):
    pass
print (A.__bases__,B.__bases__,C.__bases__,D.__bases__,sep='\n')

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

6 DOC

文档字符串,针对类和函数有效,若不存在,则返回为None

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    '''this  is  class'''
    pass
def B():
    '''this is  function'''
    pass
class C:
    pass
print (A.__doc__,B.__doc__,C.__doc__,sep='\n')

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

7 mro

类的mro。返回多继承中的查找顺序

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    pass
class B(A):
    pass
class C(B):
    pass
class E:
    pass
class D(E,C):
    pass
print (A.__mro__,B.__mro__,C.__mro__,D.__mro__,sep='\n')

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

8 dict

类或者实例的属性,可写的字典

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    a=10
    def  __init__(self,x):
        self.x=5
a=A(3)

print (A.__dict__)
print (a.__dict__)

结果如下
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9 dir

dir 返回了类或者对象所有成员名称列表,dir()函数调用的是_dir_(),如果提供了_dir_() ,则返回属性的列表,否则会尽量从__dict__属性中收集

dir() 对于不同类型的对象具有不同的行为:
1 如果对象是模块对象,则列表包含模块的属性名

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
import  re
def  foo(x):
    y=1
print (dir())  # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数
print (dir(re))
print ('+'*20)
print (dir(foo))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

2 如果对象是类型或者类对象,列表包含类的属性名,以及其他基类的属性名

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
    a='1234'
    def __init__(self):
        pass
class  B(A): # 此处调用父类,其dir中会包含父类的属性
    pass
print (dir())  # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数
print ('*'*40)
print (dir(A),dir(B),sep='\n')  # 此中DIR属性父类和子类是完全相同的,但dict中却是不同的
print (A.__dict__,B.__dict__,sep='\n')

python类之特殊属性和魔术方法

3 如果是对象,列表包含对象的属性名,它的类的属性名和基类的属性名

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
    a='1234'
    def __init__(self):
        self.x=10
class  B(A): # 此处调用父类,其dir中会包含父类的属性
    pass
a=A()
print (dir())  # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数
print ('*'*40)
print (dir(A),dir(B),dir(a),sep='\n') #此处若是打印实例的属性,则会吧类的属性也打印上来

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

4此处对属性名进行了重写操作

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
    a='1234'
    def __init__(self):
        self.x=10
class  B(A): # 此处调用父类,其dir中会包含父类的属性
    def __dir__(self): # 此处是针对实例设置的,和类本身并无关系
        return ['this is class A '] # 此处是dir返回是列表,若使用字符串,则会处理成列表进行返回
a=A()
b=B()
print (dir())  # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数,以及实例后的对象
print ('*'*40)
print (dir(A),dir(B),dir(a),dir(b),sep='\n') #此处若是打印实例的属性,则会吧类的属性也打印上来

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

10 _slots_ 槽位

1 问题引出

都是字典惹的祸
字典为了提升查询效率,必须用空间换时间
一般来说一个对象,属性多一点,都存储在字典中便于查询,问题不大,但是数百万个对象,那么字典就占得有点大了,这个时候,python便提供了_slots_

2 实验代码

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class A:
    x=123
    __slots__ = ('p1',)  # 此处只放置了一个槽位,则只能使用p1变量,不能使用其他
    def __init__(self):
        self.p1=1
        self.p2=2
    def show(self):
        print ('this is  test1,{}'.format(self.p1))
print (A().__dict__)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

此处的p2属性不能使用

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class A:
    x=123
    __slots__ = ('p1','p2')  # 此处只放置了一个槽位,则只能使用p1变量,不能使用其他
    def __init__(self):
        self.p1=1
        self.p2=2
    def show(self):
        print ('this is  test1,{}'.format(self.p1))
print ('slots',A().__slots__)  #实例的此属性可以被打印出来,但实例的字典属性却不存在
print (A.__dict__)  # 类的字典属性不受影响
print ('dict',A().__dict__)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

添加实例属性如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class A:
    x=123
    __slots__ = 'p1','p2'  # 此处只放置了一个槽位,则只能使用p1变量,不能使用其他
    def __init__(self):
        self.p1=1
        self.p2=2
    def show(self):
        print ('this is  test1,{}'.format(self.p1))
print ('slots',A().__slots__)  #实例的此属性可以被打印出来,但实例的字典属性却不存在
print (A.__dict__)  # 类的字典属性不受影响
A.p4=300  #类添加属性,只会影响类的__dict__,实例中不会显示,而__slots__ 不会对类造成影响
try:
    setattr(A(),'p5',30)
except  AttributeError  as  a:
    print (A(),'不能添加属性')
finally:
    print (A().__slots__) #查看

try:
    A().P3=300
except  AttributeError  as  a:
    print (A(),'不能添加属性')
finally:
    print (A().__slots__) #查看

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

_slots_ 告诉解释器,实例的属性都叫什么,一般来说,既要节约内存,最好还是使用元祖来存储__slots__梳理,这样就阻止了实例产生__dict__来保存实例的属性

继承

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class A:
    x=123
    __slots__ = 'p1','p2'  # 此处只放置了一个槽位,则只能使用p1变量,不能使用其他
    def __init__(self):
        self.p1=1
        self.p2=2
    def show(self):
        print ('this is  test1,{}'.format(self.p1))
class B(A):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.b1=200
b=B()
b.b2=300
print (b.__dict__)  # 继承则失效 

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

3 应用场景

使用需要构建在数百万以上对象,且内存容量较为紧张的场景

二 python 实例属性之魔术方法

1 分类

描述 方法
初始化和销毁 _init__和_del\
在字典和set中使用 _hash_
布尔类型,常用于判断语句 _bool_
可视化,用于输出对应的类型 _str__和_repr\
运算符重载 _eq_,_ne_,_gt_,__lt__等
容器和大小相关和操作相关属性 _getitem_,__setitem__等
可调用对象,将实例化的对象当成一个函数去调用,一旦可以当函数调用 _call_
上下文管理(with open(x) as f 等形式 _enter_,_exit_
反射 _getattr_, _setattr_,_delattr_
描述器 Object._get_(self,instance,owner)Object._set_(self,instance,value)Object._delete_(self,instance)

2 初始化和销毁

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
        self.x=10
        print ("init  instance")
    def __del__(self):
        print ('delete {}'.format(self.name))
a=X('a')
del  a  # 因为python自身的垃圾回收机制,而del删除实例的操作不确定何时执行,因此需要使用del进行清除处理

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

3 hash

1 简介

hash 中最基础的hash就是取模运算。
list 不能hash的原因
list 源码: 其中hash=None,在调用None的时候自然是不能hash的

python类之特殊属性和魔术方法

判断是否可hash

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
from   collections import Hashable
class X:
    def __init__(self,x):
        self.x=x
    def __hash__(self):
        return 1
print (isinstance(X(1),Hashable))
print (isinstance([],Hashable))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

2 定义不可哈希类型

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
from collections  import  Hashable
class X:
    def __init__(self):
        self.x=10
    __hash__=None

print (isinstance(X(),Hashable))  #判断是否可hash,返回为bool类型
print (hash(X()))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

3 实例

实例如下

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
    def __init__(self):
        self.x=10
    def __hash__(self):  # 此处是定义的是实例的hash,和类没关系
        return  None  # 此处设置hash的返回为None,模拟列表
        # 另一种方式定义不可哈希类型  __hash__=None
class Y:  #此类未设置相关的hash属性
    def __init__(self):
        pass
class Z: # 此类定义了hash的返回值为1 ,则实例化后调用hash返回为1
    def __hash__(self):
        return  1
print (hash(Y())) # 此处返回整数
print (hash(Z())) # 此处返回为固定数
print (hash(X()))  #进行判断是否能够进行hash操作,未进行hash,直接抛出异常

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
    def __init__(self):
        self.x=10
    def __hash__(self):
        return 1
lst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中
print  (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址

s=set(lst)  # 此处定义一个集合,集合本身具有去重功能,上述的hash的返回值是相同的,则说明其hash相同,则表明其key相同,常理推论可得
# 其会走set的去重属性进行处理
print (len(s))
for  i in  s:  # 打印其中的值,如下
    print (hash(i))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

此处s集合中的元素hash后的结果是相同的,但是其却没有进行去重操作,则此处表明hash相等的函数不一定就是相同的,此处没有直接的相等关系

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
    def __init__(self):
        self.x=10
    def __hash__(self):
        return 1
    def __eq__(self, other):  # 此处是判断是否相等的原因,及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个,而不是hash相同就认为是同一个,此处返回bool值,当然可以是0或非0的数
        return True
lst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中
print  (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址

s=set(lst)  # 此处定义一个集合,集合本身具有去重功能,
# 其会走set的去重属性进行处理
print (len(s))
for  i in  s:  # 打印其中的值,如下
    print (hash(i))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
    def __init__(self):
        self.x=10
    def __hash__(self):
        return 1
    def __eq__(self, other):  # 此处是判断是否相等的原因,及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个,而不是hash相同就认为是同一个
        return False
lst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中
print  (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址

s=set(lst)  # 此处定义一个集合,集合本身具有去重功能,上述的hash的返回值是相同的,则说明其hash相同,则表明其key相同,常理推论可得
# 其会走set的去重属性进行处理
print (len(s))
for  i in  s:  # 打印其中的值,如下
    print (hash(i))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
    def __init__(self):
        self.x=10
    def __hash__(self):
        return 1
    def __eq__(self, other):  # 此处是判断是否相等的原因,及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个,而不是hash相同就认为是同一个
        return False
a=X()
lst=[a,a]
print (lst)
s=set(lst)
print (len(s))
for x  in  s:
    print  (hash(x))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

4 结论

set判断是否是同一个的步骤:
1 先进行内存地址的判断,及is判断,若内存地址相同,则肯定是同一个
2 若内存地址不同,再进行eq 判断,及就是==进行判断,若相同,则是同一个,若不同,则不是同一个,此处和hash没有任何关系


及就是: 同假为假,一真一假为真,同真为真

默认的能够使用hash的原因是由于在基类object中实现了hash方法,一般的,不同的内存地址的hash是不相同的,两个对象的hash相同,叫hash冲突

hash 相同不代表一样

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
    def __init__(self,x):
        self.x=x
    def __hash__(self):
        return 1
    def __eq__(self, other):  # 此处是判断是否相等的原因,及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个,而不是hash相同就认为是同一个
        return self.x==other.x#  此处表示二元操作,前面调用方法self.x,后面的作为参数传递进去进行处理,other表示第二个对象对应的方法

print  (hash(X(4)))
lst=[X(4),X(6)]
t=tuple(lst)
s=set(lst)
print (s)
for x  in  s:
    print  (hash(x))

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

__hash__方法只是返回一个hash值作为set的key,但是去重,还需要__eq__来判断2个对象是否相等,

5 练习:

设计二维坐标类Point,比较2个坐标是否相等

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
    def  __init__(self,x,y):
        self.x=x
        self.y=y
    def __hash__(self):
        return  hash((self.x,self.y))   # 此处返回是一个元组,是不可变数据类型,此处可直接进行hash
    def  __eq__(self, other):
        return self.x==other.x  and  self.y == other.y
a1=Point(3,4)
a2=Point(3,4)
print ( a1 is a2 )
print (a1==a2)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

4 bool

1简介

_bool_ 内建函数bool(), 或者对象放在逻辑表达式的位置,调用这个函数返回布尔值,没有定义_bool_,就找_len_ 返回长度,非0为真,如果__len__也没有定义,则所有的实例都返回是真。

2 实例

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:  # 此类未定义len和bool,因此其返回值为恒真
    def  __init__(self):
        self.x=3
        self.y=4
    # def __bool__(self):
    #     return False

print (bool(Point()))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
    def  __init__(self):
        self.x=3
        self.y=4
    def __bool__(self): # 此处定义了bool的返回值为False,则调用bool()返回结果应该为False
        return False
print (bool(Point()))

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
    def  __init__(self):
        self.x=3
        self.y=4
    # def __bool__(self): # 此处定义了bool的返回值为False,则调用bool()返回结果应该为False
    #     return False
    def __len__(self): # 此处用于当bool不存在时的找寻位置,为0则表示为空,则为False
        return 0
print (bool(Point()))

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
    def  __init__(self):
        self.x=3
        self.y=4
    def __bool__(self): # 同时存在,则以bool为准 
        return False
    def __len__(self): 
        return 1
print (bool(Point()))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

这也就是为啥空的字典和空集合以及空列表为False的原因了,因为其没有定义bool,因此其只能通过访问len来实现了 。

5 可视化

1 简介

方法 意义
_repr_ 内建函数repr()对一个对象获取字符串表达式,如果一个类定义了_repr__但没有定义_str\,那么在请求该类的实例的"非正式"的字符串也将调用_repr_()
_str_ str() 函数,内建函数format,print()函数调用,需要返回对象的字符串表达式
_bytes_ bytes 的时候,返回一个独享的bytes表达,及返回bytes对象

2 基础实例

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
    def  __init__(self):
        self.x=3
        self.y=4
    def  __repr__(self):
        return str([self.x,self.y])  #此处的返回必须使用字符串进行包裹,否则会报错
print (Point())

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
    def  __init__(self):
        self.x=3
        self.y=4
    def  __repr__(self):
        return str([self.x,self.y])  #此处的返回必须使用字符串进行包裹,否则会报错
    def  __str__(self):  # 若存在此属性,则上述的表达式将不会被调用
        return  'abcdefg'
print (Point())

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
    def  __init__(self):
        self.x=3
        self.y=4
    def  __repr__(self):
        return str([self.x,self.y])  #此处的返回必须使用字符串进行包裹,否则会报错
    def  __str__(self):  # 若存在此属性,则上述的表达式将不会被调用
        return  'abcdefg'
print (Point())
p1=Point()
p2=Point()
lst=[p1,p2]
for x in  lst:
    print (x)
print (lst)

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
    def  __init__(self):
        self.x=3
        self.y=4
    def  __repr__(self):
        return str([self.x,self.y])  #此处的返回必须使用字符串进行包裹,否则会报错
    def  __str__(self):  # 若存在此属性,则上述的表达式将不会被调用
        return  'abcdefg'
print (Point())
p1=Point()
p2=Point()
lst=(p1,p2)
for x in  lst:
    print (x)
print (lst)
print (*lst)  #进行解包处理,此时是针对于对象上的,此时应该调用的是str

python类之特殊属性和魔术方法

3 结论

上述实例证明,当str和repr同时存在时,如果输出结果直接作用于对象上,则调用str方法,否则将调用repr方法

6 运算符重载

1 简介

operator 模块提供以下的特殊方法,可以将类的实例使用下面操作符来进行操作

运算符 特殊方法 含义
<,<=,==,>,>=,!= _lt_,_le_,_eq_,_gt_,_ge_,_ne_ 比较运算符
+,-,*,/,%,//,**,divmod _add_,_sub_,_mul_,_truediv_,_mod_,_floordiv_,_pow_,_divmod_ 算数运算符,移位,位运算也有对应的方法
+=,-=,*=,/=,%=,//=,**= _iadd_,_isub_,_imul_,_itruediv_,_imod_,_ifloordiv_,_ipow_

2 实验

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    def  __init__(self,x):
        self.x=x
    def __lt__(self, other):
        return  self.x  < other.x
    def __eq__(self, other):
        return  self.x == other.x
    def __ne__(self, other):
        return  self.x  != other.x
    def __sub__(self, other):
        return  self.x - other.x

print (A(10)<A(5))
print (A(10)==A(5))
print (A(10) != A(5))
print (A(10)-A(5))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    def  __init__(self,x):
        self.x=x
    def __iadd__(self, other):  # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other
        self.x += other.x
        print ('__iadd__')
        return  self  # 此处返回的是一个实例,可通过调用其方法来实现此方法是否执行

a1=A(10)
a2=A(20)
print ('*'*30)
a1+=a2
print (a1.x,a2.x)

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    def  __init__(self,x):
        self.x=x
    def __iadd__(self, other):  # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other
        # self.x += other.x
        print ('__iadd__')
        return  A(self.x+other.x )  #此处方法相同

a1=A(10)
a2=A(20)
print ('*'*30)
a1+=a2
print (a1.x,a2.x)

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    def  __init__(self,x):
        self.x=x
    def __iadd__(self, other):  # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other
        # self.x += other.x
        print ('__iadd__')
        return  A(self.x+other.x )  #此处方法相同
    def  __isub__(self, other):
        print ('__isub__')
        self.x -= other.x
        return  self

a1=A(10)
a2=A(20)
print ('*'*30)
a1+=a2
print (a1.x,a2.x)
a1-=a2
print (a1.x,a2.x)

python类之特殊属性和魔术方法

functools.total_ordering 的应用

默认的

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    def  __init__(self,x):
        self.x=x
    def __lt__(self, other):  # 此处定义的是小于,现需要使用大于等于,则默认会报错
        return self.x  < other.x

print (A(1) >= A(2))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
from  functools  import total_ordering
@total_ordering
class  A:
    def  __init__(self,x):
        self.x=x
    def __lt__(self, other):  # 此处定义的是小于,现需要使用大于等于,则默认会报错
        return self.x  < other.x

print (A(1) >= A(2))
print (A(1)==A(2))
print (A(1) != A(2))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

3 运算符重载中的反向方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class Add:
    def __init__(self,x:int):
        self.x=x
    def __add__(self, other):
        print ('add',self)
        return self.x+other.x
    def __iadd__(self, other):
        print ('iadd',self)
        return  self.x+other.x
    def __radd__(self, other):
        print ('radd',self)
        return  self.x+other.x
class B:
    def __init__(self,x):
        self.x=x
a=Add(3)
b=B(4)
print (a+b)
print (b+a) 

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class Add:
    def __init__(self,x:int):
        self.x=x
    def __add__(self, other):
        print ('add',self)
        return self.x+other.x
    def __iadd__(self, other):
        print ('iadd',self)
        return  self.x+other.x
    def __radd__(self, other):
        print ('radd',self)
        return  self+other # 此处self调用了add,其相当于实例self.__add__(other)进行处理的
class B:
    def __init__(self,x):
        self.x=x
a=Add(3)
b=B(4)
print (a+b)
print (b+a)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class Add:
    def __init__(self,x):
        self.x=x
    def __add__(self, other):
        print ('add',self)
        return self.x+other
    def __iadd__(self, other):
        print ('iadd',self)
        return  self.x+other.x
    def __radd__(self, other):
        print ('radd',self)
        return  self+other # 此处self调用了add,其相当于实例self.__add__(other)进行处理的
class B:
    def __init__(self,x):
        self.x=x
a=Add(3)
b=B(4)

print (1+a)
print (1+b)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

结论如下:

b+a 等价于 b.add(a),但是B类没有实现add方法,就去找a的__radd__方法 

1+a 等价于1.add(a),而int 类型实现了__add__放方法,不过这个方法对于这种加法的返回值是NotImplemented,解释器发现了这个值,就会对第二个操作对象执行__radd__进行调用。

4 总结

运算符重载的应用场景
往往是面向对象实现的类,需要做大量的运算,而运算符是这种运算在数学上最常见的表达方式,int 类中,几乎实现了所有操作符,可以作为参考

7 容器相关方法

1 简介

内建方法 含义
_len_ 内建函数len(),返回对象的长度(>=0的整数),其实即使吧对象当作容器类型来看,就如同list或dict,bool()函数调用的时候,如果没有_bool_()方法,则会看_len_()方法是否存在,存在返回非0为真,第三方库中可能存在size,其和len的含义相同
_iter_ 迭代器时,调用,返回一个新的迭代器对象
_contains_ in成员运算符,没有实现,就调用__iter__方法遍历
_getitem_ 实现self[key]访问,序列对象,key接受整数为索引,或者切片,对于set和dict,key为hashable,key不存在时引KeyError异常
_setitem_ 和__getitem__的访问相似,是设置值的方法
_missing_ 字典使用_getitem_()调用时,key不存在执行该方法

2 实例

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  Item:
    def __init__(self,name,*args):
        self.name=name
        self.lst=list(args)
    def  __len__(self):
        return len(self.lst)
    def __iter__(self):
        return iter(self.lst)  # 此处返回是一个迭代器,必须是一个迭代器
    def __add__(self, other):  # 此处使用+ 号返回一个列表
        self.lst.append(other)
        return self
    def __getitem__(self, index):  # 此处应用于列表时,表示为索引,此处应用于字典时,表示key
        if  index   > len(self.lst):
            print ('Key Error')
        else:
            return self.lst[index]
    def __setitem__(self, index, value): # 此处表示修改属性列表中的值
        if  index   > len(self.lst):
            print ('Key Error')
        else:
            self.lst[index]=value
            return   self
    # def __missing__(self, key): # 此方法只能适用于字典的处理
    #     pass
    def  __repr__(self):
        return str(self.lst)  # 此处对其进行可视化处理
a=Item('mysql',12,3,45,678,8909)
print (len(a))
# 此处调用了__iter__方法
for i  in a:
    print (i)
print ('++++++++++++++++')
print (a[2])  # 此处调用了__getitem__方法,用于获取值
a+10  # 此处使用__add__方法进行加入,此处追加到列表的末尾
print (a[-1])  # 获取列表的最后一个元素,则得到此值
a[1]=20  # 使用__setitem__方法修改属性
print (a[1])  #返回对应位置的值
a+10+20+30+40  # 此处进行连加操作,因为其add方法返回是self,因此每次赋值后都会增加
print (a)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

8 可调用对象

1 简介

在python中一切皆对象,函数也不例外
可调用对象
方法
__call__类中出现该方法,实例就可以像函数一样调用,
可调用对象: 定义一个类,并实例化得到其实例,将实例像函数一样调用。调用是实例的,不是类的。

2 实例

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
def  foo():
    print (foo.__module__,foo.__name__)

foo.__call__()# 此处的方法和下面的相同,皆是调用该函数
foo()
print (dir(foo))

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

函数的可调用原因是函数实现了\call()方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
def  foo():
    print (foo.__module__,foo.__name__)

print (foo.__call__) # 此处返回一个函数对象是一个wrapper
foo.__call__()# 此处的方法和下面的相同,皆是调用该函数
foo()

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    def __init__(self):
        self.x=1
    def __call__(self, *args):  # 此处的第一个是self,表明其是给实例使用的,并不是给类使用的
        return   args  # 此处返回一个元组

print (A()(12344))  # 此处第一个括号是实例化,第二个是传递参数并调用实例

python类之特殊属性和魔术方法

3 练习

利用封装完成斐波那契额数列

方法1

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    def  __call__(self,num):
        a,b=0,1
        for  i in  range(num):
            print (b)
            a,b=b,a+b
A()(10)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

方法2

#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class  A:
    def __init__(self):
        self.lst=[1,1,2]
    def  __call__(self,num):
        if  num < 3:
            return   self.lst[:num]
        else:
            for  i in range(num-3):
                self.lst.append(self.lst[-1]+self.lst[-2])
            return  self.lst
print (A()(10))

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

添加功能如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class  A:
    def __init__(self):
        self.lst=[1,1,2]
    def  __len__(self):
        return len(self.lst)
    def  __call__(self,x):
        if  len(self.lst)  >  x:
            return  self.lst[:x]
        for  i  in   range(2,x):
            self.lst.append(self.lst[i]+self.lst[i-1])
        return  self.lst
    def __getitem__(self, item):
        if item < 0:
            return  None
        if  len(self) > item:
            return self.lst[item]
    def __iter__(self):
        return  iter(self.lst)

a=A()
print (a(10))
print (a[4])
for x in a:
    print (x)

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

9 上下文管理

1 推导过程

文件IO操作可以对文件对象进行上下文管理,使用with...as语法
推导过程

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# 此处为默认的上下文管理
# with   open('test')  as f:
#     pass

class A:
    pass

with  A()  as  f:
    pass

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

提示需要添加 __enter__属性
添加如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# 此处为默认的上下文管理
# with   open('test')  as f:
#     pass

class A:
    def  __enter__(self):
        pass

with  A()  as  f:
    pass

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

提示需要添加 __exit__属性

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# 此处为默认的上下文管理
# with   open('test')  as f:
#     pass

class A:
    def  __enter__(self):
        pass
    def  __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        pass
with  A()  as  f:
    pass

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __enter__(self):
        print ('__enter__')
    def  __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print ('__exit__')
with  A()  as  f:
    pass

由此图可知,其调用顺序是先调用_enter_,后调用_exit_

2 属性

方法 意义
_enter_ 进入于此对象相关的上下文,如果存在该方法,with语法会把该方法的返回值作为绑定到as字句中指定的变量上
_exit_ 退出与此对象的上下文

exit 中变量的含义:
1 exc_type: 异常类型,如果没有异常,则返回是None
2 exc_tb:异常追踪信息,如果没有异常,则是None
3 exc_va :异常对应的值,如果没异常,则是None
此处的return 用于压制异常,若此处是False,则会抛出异常,等效True 或 False

缺少了enter 进不去,缺少了exitc出不来

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('init instance')
    def  __enter__(self):
        print ('__enter__')
        return 1
    def  __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print ('__exit__')
p=A()
with  p  as  f:  # 此处的p是__enter__的返回值,是f的参数,若此处__enter__无return,则默认返回为None,无意义
    print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系 
    print (p is f)
    print (p)
    print (f)

python类之特殊属性和魔术方法

上述结论如下:
实例化对象的时候,并不会调用enter,进入with语句块会调用__enter__方法,然后执行语句体,最后离开with语句块的时候,调用__exit__方法

with 可以开启一个上下文运行环境,在执行前做一些准备工作,执行后做一些收尾工作。

3 上下文管理对异常的处理方式

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('init instance')
    def  __enter__(self):
        print ('__enter__')
        return 1
    def  __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print ('__exit__')
p=A()
with  p  as  f:  # 此处的p是__enter__的返回值,是f的参数,若此处__enter__无return,则默认返回为None,无意义
    raise Exception('Error')  # 此处抛出异常,一般的,抛出异常后,语句将不会再次执行
    print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系
    print (p is f)
    print (p)
    print (f)

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

由此证明,当异常抛出时,exit对应的语句仍然会被执行。

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  sys
class A:
    def  __init__(self):
        print ('init instance')
    def  __enter__(self):
        print ('__enter__')
        return 1
    def  __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print ('__exit__')
p=A()
with  p  as  f:  # 此处的p是__enter__的返回值,是f的参数,若此处__enter__无return,则默认返回为None,无意义
    sys.exit()  # 此处的是直接退出
    print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系
    print (p is f)
    print (p)
    print (f)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

上述证明,此处满足上述清理工作,上下文管理非常安全,能够保证变量的顺利清除工作。

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  sys
class A:
    def  __init__(self):
        print ('init instance')
    def  __enter__(self):
        print ('__enter__')
        return self
    def  __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print ('__exit__')
        print (exc_tb) #追踪信息
        print (exc_type)  # 类型
        print (exc_val)  # 值
        return  1  # 此处设置为1 是压制异常,不让其出现
p=A()
with  p  as  f:  # 此处的p是__enter__的返回值,是f的参数,若此处__enter__无return,则默认返回为None,无意义
    raise   Exception('Error1234454')
    print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系
    print (p is f)
    print (p)
    print (f)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

4 通过此方法进行函数执行时长计算

之前的计算时长方式

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  datetime
import  time
import  sys
def  wapper(fn):
    def _wapper(*args,**kwargs):
        start_time=datetime.datetime.now()
        ret  =  fn(*args,**kwargs)
        delta=(datetime.datetime.now()-start_time).total_seconds()
        print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(fn.__name__,delta))
        return  ret
    return  _wapper
@wapper
def  add(x,y):
    time.sleep(2)
    return  x+y

add(4,5)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

使用上下文管理的方式统计函数执行时间

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  datetime
import  time
class Timer:
    def  __init__(self,fn):
        self.fn=fn
    def  __enter__(self):
        self.start_time=datetime.datetime.now()
        return  self.fn  # 此处对应的是as前面的值
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        delat=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
        print ("函数{} 的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delat))
        return  1
def  add(x,y):
    return  x+y
p=Timer(add)
with   p  as f:  # 此处调用的是__enter__的返回值,重命名为f
    time.sleep(2)
    print (f(4,5))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

5 类装饰器的应用

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  datetime
import time
from functools import  wraps
class A:
    def __init__(self,fn):
        self.fn=fn
    def __call__(self,*args,**kwargs):  #实例调用支持的方法
        self.start_time=datetime.datetime.now()
        ret = self.fn(*args,**kwargs)
        delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
        print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta))
        return  ret
@A   #add=A(add)
def add(x,y):
    time.sleep(2)
    return  x+y
print  (add(10,20))

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

6 进行属性覆盖如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  datetime
import time
from functools import  wraps
class A:
    def __init__(self,fn):
        self.fn=fn
    def __call__(self,*args,**kwargs):  #实例调用支持的方法
        self.start_time=datetime.datetime.now()
        ret = self.fn(*args,**kwargs)
        delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
        print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta))
        return  ret
@A   #add=A(add)
def add(x,y):
    '''this is function'''
    time.sleep(2)
    return  x+y
print  (add(10,20))
print  (add.__doc__) # 此处打印出文档

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  datetime
import time
from functools import  wraps
class A:
    def __init__(self,fn):
        self.__doc__=fn.__doc__  # 此处只能进行部分的属性覆盖操作
        self.__name__=fn.__name__
        self.fn=fn
    def __call__(self,*args,**kwargs):  #实例调用支持的方法
        self.start_time=datetime.datetime.now()
        ret = self.fn(*args,**kwargs)
        delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
        print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta))
        return  ret
@A   #add=A(add)
def add(x,y):
    '''this is function'''
    time.sleep(2)
    return  x+y
print  (add(10,20))
print  (add.__doc__) # 此处打印出文档

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  datetime
import time
from functools import  wraps
class A:
    def __init__(self,fn):
        wraps(fn)(self)  # 调用此方法完成属性的覆盖操作,此处第一个是原函数,后面是现在的函数
        self.fn=fn
    def __call__(self,*args,**kwargs):  #实例调用支持的方法
        self.start_time=datetime.datetime.now()
        ret = self.fn(*args,**kwargs)
        delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
        print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta))
        return  ret
@A   #add=A(add)
def add(x,y):
    '''this is function'''
    time.sleep(2)
    return  x+y
print  (add(10,20))
print  (add.__doc__) # 此处打印出文档

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

7 contextlib.contextmanager

是一个装饰器实现上下文管理,装饰一个函数,而不像类一样可以实现__enter__和__exit__方法

对下面的函数有要求,必须有yield,也就是这个函数必须返回一个和生成器,且只有一个yield的值。

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import   contextlib
@contextlib.contextmanager
def foo():
    print ('enter')
    yield
    print ('exit')

with  foo() as f:
    pass

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import   contextlib
@contextlib.contextmanager
def foo():
    print ('enter')
    yield  [1,2,34,56,5867,856,867,]  # 此处相当分界线,用于分割上面和下面的执行
    print ('exit')

with  foo() as f:
    print (f)

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import   contextlib
@contextlib.contextmanager
def foo():
    print ('enter')
    yield  [1,2,34,56,5867,856,867,]  # 此处相当分界线,用于分割上面和下面的执行
    print ('12344exit')

with  foo() as f:
    try:
        raise Exception
    finally:
        print ('exit')
    print (f)

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

修改异常捕获如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import   contextlib
@contextlib.contextmanager
def foo():
    print ('enter')
    try:
        yield  [1,2,34,56,5867,856,867,]  # 此处相当分界线,用于分割上面和下面的执行
    finally:  # 放置在此处能够执行后面的相关操作
        print ('12344exit')

with  foo() as f:
    raise  Exception
    print (f)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

总结: 如果业务逻辑简单可以使用函数加装饰器的方式,如果业务复杂,用类的方式加__enter__和__exit__更方便

8 上下文的应用场景

1 增强功能
在代码执行的前后增加代码,以增强其功能,类似装饰器的功能

2 资源管理
打开了资源需要关闭,例如文件对象,网络链接,数据库链接等

3 权限验证

在执行代码之前,做权限的验证,在enter 中处理
在代码进入的时候进行处理,在权限出去则不管

10 反射

1 概述

运行时:区别于编译时,指的是程序被加载到内存中执行的时候。


反射:python中,能够通过一个对象,找出其type,class,attribute或method的能力,成为反射或自醒。


具有反射能力的函数type(),isinstance(),callable()(查看对象能否被调用),dir(),getattr()

2 内建函数

object 可以是类或实例 
语法格式:
getattr(object,name[,default]) : 通过name 返回object的属性值,当属性不存在时,将使用default返回,如果没有default,则抛出attributeError,name 必须位字符串 

setattr(object,name,value) object 的属性存在,则覆盖,若不存在,则新增。

hasattr(object,name)  判断对象是否有这个名字属性,name必须时字符串

3 实例

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class  A:
    x=10
    def __init__(self):
        self.x=5

setattr(A,'y',20)  # 动态添加类属性位y=20
print (A.__dict__)  # 打印属性信息列表
a=A()
setattr(a,'z',100)  # 实例动态增加属性
print (getattr(A,'y')) # 查看增加的属性是否存在
print (getattr(A,'x'))  # 定义属性是否存在
print (getattr(a,'y'))  # 查看实例中是否存在该属性
print (a.__dict__) # 查看实例属性信息中是否具有'z'属性
print (A.__dict__)  # 打印属性信息列表,此处查看当实例属性信息增加后,类属性信息是否增加

if hasattr(a,'z'):
    print ("{} 函数存在此属性 {}".format('a','y'))

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法
进阶

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class  A:
    x=10
    def __init__(self,y):
        self.x=5
        self.y=y
a=A(20)
setattr(A,'printf',lambda  self: 1 ) #此处增加一个类的属性,并通过参数调用

setattr(a,'myclass',lambda  : 10 ) # 此处增加一个实例属性
print (a.printf())  # 打印此类的属性结果如下
print (getattr(a,'printf')())  # 因为此处是函数,因此需要通过()来进行调用
print (getattr(a,'myclass')())
if not  hasattr(A,'sub'):  # 此处添加一个类的函数属性,实现函数之前的差运算
    setattr(A,'sub',lambda self,other : A(self.y- other.y) )
if not  hasattr(A,'add'): # 此处添加一个类的属性,实现函数之间的和的计算
    setattr(A,'add',lambda self,other: (self.y + other.y))
print (a.__dict__)
print (A.__dict__)
b1=A(10)
b2=A(20)
print (b2.sub(b1))
print (b1.add(b2))

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

注意:
这种动态增加属性的方式是运行时改变类或者实例的方式,比装饰器和Mixin更加灵活,其具有更大的使用用途

4 实例应用

实现分发器
简单雏形

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class  Dispatcher:
    def cmd1(self):  # 此处在内部定义一个方法
        print ('cmd10')
    def run(self):  # 此处用于执行
        while True:
            cmd=input("plase  input str:")  #退出程序命令
            if  cmd.strip() == 'q'  or  cmd.strip() == 'quit':
                return
            getattr(self,cmd.strip(),self.__defaltfun)()  # 此处用于获取该方法,若不存在,则执行默认程序
    def __defaltfun(self):
        print ('default')
a=Dispatcher()
a.run()

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class  Dispatcher:
    def cmd1(self):  # 此处在内部定义一个方法
        print ('cmd10')
    def  reg(self,cmd,fn):
        if isinstance(cmd,str):
            setattr(self.__class__,cmd.strip(),fn)  # 此处使用的是类,若是实例化,则需要进行下面将self传入进去的方式进行调用
        else:
            print ('TypeError')
    def run(self):
        while True:
            cmd = input("plase  input str:")
            if  cmd.strip()  == 'q'  or  cmd.strip() == 'quit':
                return
            getattr(self,cmd.strip(),self.defaultfun)()
    def defaultfun(self):
        print ('default')

a=Dispatcher()
a.reg('cmd2',lambda  self :print (2)) 
a.reg('cmd3',lambda  self :print (3))
a.run()

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

5 反射相关魔术方法

魔术方法 意义
_getattr_() 当通过搜索实例,实例的类以及祖先类查不到的属性,就会调用此方法
_setattr_() 通过访问实例属性,进行增加,修改都要调用它
_delattr_() 当通过实例删除属性的时候调用此方法
_getattribute_ 实例所有的属性调用都是从政方法开始

实例如下:

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8

class  Base:
    a=5

class A(Base):
    m=6
    def __init__(self,x):
        print ('init')
        self.x=x  #此处定义了属性,所以下面的__setattr__被执行了一次,初始化先执行,之后__setattr__这个属性再执行一次
    def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性,则执行此属性,可配置其值为None来弥补此属性值
        print ('__getattr__',item)
        self.__dict__[item]=None
    def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时,一定要执行,至于是否生效,则另当别论
        print ('__setattr__',key,value)
    def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作,只要实例能找到,都能够删除
        print ('__delattr__',item)
A.n=50 # 此处是正常的添加类属性,不会产生其他的报错
a=A(20)
print (a.__dict__)
a.b  # 针对不存在的属性进行调用
a.x=30 # 设置实例的属性变化
a.c=200 #添加一个不存在的属性
del  a.a # 删除一个实例的属性
print (a.__dict__)

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8

class  Base:
    a=5

class A(Base):
    m=6
    def __init__(self,x):
        print ('init')
        self.x=x  #此处定义了属性,所以下面的__setattr__被执行了一次,初始化先执行,之后__setattr__这个属性再执行一次
    def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性,则执行此属性,可配置其值为None来弥补此属性值
        print ('__getattr__',item)
        self.__dict__[item]=None
    def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时,一定要执行,至于是否生效,则另当别论
        print ('__setattr__',key,value)
    def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作,只要实例能找到,都能够删除
        print ('__delattr__',item)

    def __getattribute__(self, item):  #此处是在字典属性之前进行拦截执行
        print ('__getattribute__',item)
a=A(20)

print (a.x)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

实例的所有属性的访问,第一个都会调用__getattribute__方法,其阻止了属性查找,该方法应该返回(计算后)值或者抛出一个attributeError 异常
他的return 值将作为属性查找的结果,如果抛出attributeError 异常,则会直接调用__getattr__方法,因为表示属性没有找到

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8

class  Base:
    a=5

class A(Base):
    m=6
    def __init__(self,x):
        print ('init')
        self.x=x  #此处定义了属性,所以下面的__setattr__被执行了一次,初始化先执行,之后__setattr__这个属性再执行一次
    def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性,则执行此属性,可配置其值为None来弥补此属性值
        print ('__getattr__',item)
        # self.__dict__[item]=None
    def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时,一定要执行,至于是否生效,则另当别论
        print ('__setattr__',key,value)
    def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作,只要实例能找到,都能够删除
        print ('__delattr__',item)

    def __getattribute__(self, item):  #此处是在字典属性之前进行拦截执行
        print ('__getattribute__',item)
        raise  AttributeError(item)  # 此处若属性不存在,抛出异常,则直接进入getattr中机型处理
a=A(20)

print (a.x)

python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8

class  Base:
    a=5

class A(Base):
    m=6
    def __init__(self,x):
        print ('init')
        self.x=x  #此处定义了属性,所以下面的__setattr__被执行了一次,初始化先执行,之后__setattr__这个属性再执行一次
    def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性,则执行此属性,可配置其值为None来弥补此属性值
        print ('__getattr__',item)
        # self.__dict__[item]=None
    def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时,一定要执行,至于是否生效,则另当别论
        print ('__setattr__',key,value)
    def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作,只要实例能找到,都能够删除
        print ('__delattr__',item)

    def __getattribute__(self, item):  #此处是在字典属性之前进行拦截执行
        print ('__getattribute__',item)
        # raise  AttributeError(item)  # 此处若属性不存在,抛出异常,则直接进入getattr中机型处理
        return object.__getattribute__(self,item)  #此处表示若不存在,则直接去object中进行查找,并得到其访问的值
a=A(20)

print (a.b)

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

注意:\getattribute\ 方法中为了避免在该方法中无限递归,实现了应该永久调用基类的同名方法以访问需要的任何属性,除非你明确知道\getattribute\方法用来做什么,否则不要使用它。

6 总结:

属性查找顺序
实例调用----> \getattribute()----> instance.\dict---->instance.\class----> 继承的祖先类(知道object)的\dict\调用\getattr()

11 描述器

1 定义

在python中,一个类实现了一下三种方式中的任何一种,就是描述器

object.__get__(self,instance,owner)
object.__set__(self,instance,value)
object.__delete__(self,instance)

如果仅实现了\get\,就是非数据描述器 non-data descriptor
同时实现了\get\和\set\或者\get\和\delete\ 或者三个都实现,则称为数据描述符 data descriptor
如果一个类的类属性设置为描述器,那么那被称为owner属主。

2 基本实践

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('A,init')
        self.a1='a1'

class B:
    x=A()  # 调用上述的类形成实例
    def __init__(self):
        print ('B,init')
        self.x=100  # 此处B类实例的属性为x=100

print  (B.x.a1)  # 此处通过调用B类而调用B类的类属性x,进而调用A类的实例的a1方法.必须是先初始化,然后再进行相关的调用

b=B()  # 此处调用从类开始,会执行A和B的init方法
print  (b.x)   #此处调用的是实例B的x属性,其值是100,此处对x.a1没有属性,因为其被self.x=100覆盖了

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

默认查找顺序: 类加载时,类变量需要先生成,而类B的x属性是类A的实例,因此需要先执行类A的初始化,进而执行B的初始化操作。

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('A,init')
        self.a1='a1'
    def __get__(self, instance, owner): #加入此方法,行为被拦截,执行了init后执行了此方法,返回为None,因此后面调用的None
        return (self,instance,owner)

class B:
    x=A()  # 调用上述的类形成实例
    def __init__(self):
        print ('B,init')
        self.x=100  # 此处B类实例的属性为x=100

print (B.x)  # 此处x对应的a1的属性被拦截,上述返回为x实例,instance为B类实例的返回,owner为B类,及就是属性所属的类,self为A类的实例
b=B()  # 对类B进行实例化
print (b.x)  # 对类b的属性进行调用

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

属性中的值:
self : 类A对应的实例
owner: 类B 
instance 说明,及类B的实例
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('A,init')
        self.a1='a1'
    def __get__(self, instance, owner): #加入此方法,行为被拦截,执行了init后执行了此方法,返回为None,因此后面调用的None
        return (self,instance,owner)

class B:
    x=A()  # 调用上述的类形成实例
    def __init__(self):
        print ('B,init')
        self.x=A()  # 此处B类实例的属性为调用A类的属性

b=B()  # 对类B进行实例化
print (b.x.a1)  # 对类b的属性进行调用,此处调用的是A类的属性,此处没有触动__get__魔术方法,进而说明__get__和实例无关

python类之特殊属性和魔术方法

结论: _get_()魔术方法只对调用的类有拦截作用,对类B下的实例无任何作用,此get是在调用子类的类属性时会执行此方法。

通过属性描述器操作属主的状态

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('A,init')
        self.a1='a1'
    def __get__(self, instance, owner): #加入此方法,行为被拦截,执行了init后执行了此方法,返回为None,因此后面调用的None
        return   self # 此处返回self,则表示A的实例,A的实例当然可以调用a1方法
class B:
    x=A()  # 调用上述的类形成实例
    def __init__(self):
        print ('B,init')
        self.x=A()  # 此处B类实例的属性为调用A类的属性

print (B.x.a1)# 此处因为返回的是self,及A的实例,因此此处可以调用A实例的a1方法,自然是成功的
B.x.a1=30 #通过描述器来修改属主的状态
print (B.x.a1)  # 打印状态

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

此处通过返回为self的方式来达到调用类B的属性来调用类A的实例属性的目的。

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('A,init')
        self.a1='a1'
    def __get__(self, instance, owner): #加入此方法,行为被拦截,执行了init后执行了此方法,返回为None,因此后面调用的None
        print ('__get__',self,instance,owner)
        return   self # 此处返回self,则表示A的实例,A的实例当然可以调用a1方法
    # def  __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法,
    #     print ('__set__',self,instance,value)
class B:
    x=A()  # 调用上述的类形成实例
    def __init__(self):
        print ('B,init')
        self.x=100  # 此处B类实例的属性为调用A类的属性
b=B()
print (b.__dict__)  # 打印实例b对应的属性字典
print ('+'*30)
print (b.x.a1)  #此处默认的a1方法是不存在于b实例中,使用set方法将跳过b中定义的self.x方法

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

使用_set_()方法如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('A,init')
        self.a1='a1'
    def __get__(self, instance, owner): #加入此方法,行为被拦截,执行了init后执行了此方法,返回为None,因此后面调用的None
        print ('__get__',self,instance,owner)
        return   self # 此处返回self,则表示A的实例,A的实例当然可以调用a1方法
    def  __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法,此处是将B的实例和A的实例一起送进了set方法中,value及就是B类定义的实例的属性对应的值
        print ('__set__',self,instance,value)
class B:
    x=A()  # 调用上述的类形成实例
    def __init__(self):
        print ('B,init')
        self.x=100  # 此处B类实例的属性为调用A类的属性
b=B()
print (b.__dict__)  # 打印实例b对应的属性字典
print ('+'*30)
print (b.x.a1)

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
    def  __init__(self):
        print ('A,init')
        self.a1='a1'
    def __get__(self, instance, owner): #加入此方法,行为被拦截,执行了init后执行了此方法,返回为None,因此后面调用的None
        print ('__get__',self,instance,owner)
        return   self # 此处返回self,则表示A的实例,A的实例当然可以调用a1方法
    def  __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法,
        print ('__set__',self,instance,value)
        self.a1=value  # 若此处定义a1的返回值为value,及类B对应的实例属性x的值,则此处在访问时,其结果便是100 
class B:
    x=A()  # 调用上述的类形成实例
    def __init__(self):
        print ('B,init')
        self.x=100  # 此处B类实例的属性为调用A类的属性
b=B()
print (b.__dict__)  # 打印实例b对应的属性字典
print ('+'*30)
print (b.x.a1)  # 此处最终访问__get__的原因是此处调用的是类的属性,而不是实例的属性,因此__get__会生效

python类之特殊属性和魔术方法

3 结论如下:

当一个类的类属性是一个数据描述器时(及除了\get\方法外还有至少一种方法),对他的实例属性描述器的操作相当与对应的类的属性进行操作,及实例的字典优先级会降低,而类的字典的优先级会升高,实际的结果是当其成为数据属性描述器时,其对应的实例的字典中定义的实例属性将会消失


属性查找顺序:
实例的dict优先于非数据描述器(只有\get\方法),数据描述器优先于实例的\dict\
及 数据描述器---> 实例的_dict_---> 非数据描述器---> 类的_dict_

4 python中描述器的应用

描述器在python中应用广泛
python的方法包括(staticmethod)和classmethod() 都是通过非数据描述器来实现。因此实例可以重新定义和覆盖,这允许单个实例获取同一类的与其他实例不同的行为
property() 函数实现为一个数据描述器。因此实例不能覆盖其行为
init也是非数据描述器,基本上的魔术方法都是飞数据描述器

5 练习

1 实现 StaticMethod 装饰器,实现staticmethod的部分功能

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class  StaticMethod:
    def __init__(self,fn):
        self.fn=fn
    def __get__(self, instance, owner): # 此方法是在调用类的属性时存在的,是在实例字典之后调用,类字典之前调用,及相当于类字典
        return self.fn

class A:
    @StaticMethod  #  a=StaticMethod(a)
    def  a():
        print ('123456')

x=A() #类的实例化
x.a()  # 调用实例化的函数

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

2 实现ClassMethod 装饰器,完成 classmethod装饰器的功能

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class  ClassMethod:
    def __init__(self,fn):
        print (fn)
        self.fn=fn
    def __get__(self, instance, owner):
        print (self,instance,owner)
        return  self.fn
class A:
    @ClassMethod
    def  bar(cls):
        print (cls.__name__)

f=A.bar
print (f)
f(A) # A.bar(A) #此处需要传入函数参数A进行处理

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
from  functools import partial
class  ClassMethod:
    def __init__(self,fn):
        print (fn)
        self.fn=fn
    def __get__(self, instance, owner):
        print (self,instance,owner)
        return  partial(self.fn,owner)  # 偏函数,使用此函数进行构建新函数的操作,此处相当于将self.fn替换成了owner,而owner为A类
class A:
    @ClassMethod
    def  bar(cls):
        print (cls.__name__)

A.bar()

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

3 对实例的数据进行校验

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8

class Typed:
    def __init__(self, type):
        self.type = type
    def __get__(self, instance, owner):
        pass
    def __set__(self, instance, value):  # 此处的value是类Person定义的类属性中的类对应的值,及就是name和age对应的值
        if not isinstance(value, self.type):
            print ("{} is  not {} this is  type {}".format(value,self.type,type(value)))
            raise ValueError(value)
class  Person:
    name=Typed(str)  #通过此处定义type的方式完成对类型的检测
    age=Typed(int)
    def __init__(self,name:str,age:int):
        self.name=name
        self.age=age
Person('TOM',20)
Person('jerry','30')

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

使用函数获取参数签名的方式来进行相关的判断

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import  inspect
class  Typed:
    def __init__(self,type):
        self.type=type
    def __get__(self, instance, owner):
        pass
    def __set__(self, instance, value):
        if  not  isinstance(value,self.type):
            print("{} is  not {} this is  type {}".format(value, self.type, type(value)))
            raise ValueError(value)
class TypeAssert:
    def __init__(self, cls):
        self.cls = cls

    def __call__(self,name,age):
        param = inspect.signature(self.cls).parameters
        for _, v in param.items():  # 此处获取参数属性
            # print(v.name, v.annotation)
            if  v.annotation  !=v.empty:
                setattr(self.cls,name,Typed(v.annotation))  #此处加入参数数据属性至类中
                setattr(self.cls, age, Typed(v.annotation))
@TypeAssert
class  Person:
    def __init__(self,name:str,age:int):
        self.name=name
        self.age=age

Person('tom',40)
Person('tom1','50')
Person(40,60)

结果如下

python类之特殊属性和魔术方法

4 模拟Property的功能

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Property:   # 数据描述器
    def __init__(self,fget,fset=None):  #此处的fget传递的是data
        self.fget=fget
        self.fset=fset
    def __get__(self, instance, owner):  # instance 是A类的实例
        if instance  is not None:
            return self.fget(instance) # 此处是将data写入
        return  self
    def __set__(self, instance, value):
        if  callable(self.fset):  #是否是可调用的
            self.fset(instance,value)
        else:
            raise  AttributeError('属性异常')
    def  setter(self,fn):  # 此处传递的是最底下的data参数,fn,
        self.fset=fn
        # return self.fset  # 此处若使用self.fset则表示返回的都是data.此处的data会做覆盖,导致最终的结果是相同的
        return self # 要想其是描述器,必须返回此值,否则返回是类A的属性
class  A:
    def __init__(self,data):
        self.__data=data

    @Property  #data=Property(data)
    def data(self):
        return self.__data
    @data.setter  #data=data.setter(data),此处对应的data是上述PROPERTY 传入data生成实例的data,此处的方法是其方法
    def data(self,value):
        self.__data=value
        return  self.__data

结果如下
python类之特殊属性和魔术方法

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