Python 5.4 定制类

发布时间：2019-07-06 10:47:13编辑：auto阅读（1663）

定制类




看到类似的__slots__这种形如__xx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中有特殊用途。

Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。





__str__

我们先定义一个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<__main__.Student object at 0x109afb190>不好看，怎么才能好看呢？

只需要定义好__str__()方法， 返回一个好看的字符串就可以了。


>>>class Student(object):


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

   def __str__(self):
        return 'Student object (name: %s)' % self.name

>>>print(Student('Michael'))


Studnet object (name: Michael)


但是直接敲命令不使用print，打印出来的实例还是不好看:



>>>s =Student('Michael')

>>>s

<__main__.Student object at 0x109afb190>

这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__(),两者区别是__str__返回的是用户看到的字符串，__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。


解决办法是在定义一个__repr__()。但通常__str__() __repr__()内容相同。所以有个偷懒的写法:


>>>class Student(object):


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

   def __str__(self):
        return 'Student object (name: %s)' % self.name

   __repr__ = __str__




__iter__

如果一个类想被用于for ...in循环，类似list或者tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法。该方法返回一个迭代对象，然后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。

我们以斐波那契数列为例写一个Fib，可以作用于for循环:
class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a,self.b = 0,1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.a,self.b =self.b,self.a + self.b

       if self.a >10000:

            raise StopIteration()

        return self.a

>>>for n in Fib():
    print(n)




__getitem__ 

Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是把它当list还是不行的。比如，取第五个元素:
>>>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那样按照下标读取元素，需要实现__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 

现在，就可以像list那样按下标访问数列的任一项了：
>>>Fib()[0]

1

>>>Fib()[1]

1

>>>Fib()[2]

2

>>>Fib()(10)

89

但是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。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int，亦可能是一个切片对象slice,所以要做判断:
class Fib(object):
    def __getitem__(self,n):

        if isinstance(n,int):

            a,b =1,1

             for x in range(n):
                a,b =b,a +b

            return a

         if isinstane(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

现在试试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]

但是没有对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，所以，要实现一个__getitem__()函数有很多工作要做。

此外，如果把对象看成dict,__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object如str。

与之对应的是__setitem__()方法，把对象看作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，通过上面的方法，我们自定义的类和Python自带的list、tuple、dict没什么区别。这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。





__getattr__




正常情况下，当我们调用类的方法或者属性时，如果不存在，就会报错。

要避免这个错误，就写一个__getattr__()动态返回一个属性。修改如下:
class Student(object):
    def __init__(self):
        self.name ='Michael'




    def __getattr__(self,attr):
        if attr == 'score':


            return 99

当调用属性不存在时，比如score，Python解释器会试图调用__getattr__(self,'score')来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回score的值:
>>>s =Student()

>>>s.name

Michael

>>>s.socre

99

返回函数也是可以得:



class Student(object):
    def __getattr__(self,attr):
        if attr =='age':

            return lambda:25

调用方式改为:
>>>s.age()

25

注意，只有在没有找到属性的情况下，才会调用__getattr__，已有的属性，比如name,不会在__getattr__中查找。


class Student(object):

   def __getattr__(self, attr):


       if attr=='age':            

           return lambda: 25

       raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)

这实际上是把一个类的所有属性和方法全能动态处理了。不需要任何特殊手段。


这种完全动态调用的特性有什么好处呢？可以针对完全动态的情况调用。


举例，现在好多网站都搞REST API，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API写一个方法，不现实。而且，API一改，SDK也需要改。

利用完全动态__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__


试试：
>>>Chain().status.user.timeline.list


'/status/user/timeline/list'


这样，无论API怎样变，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。

还有些REST　API会把参数放到URL中，比如GitHub的API:
GET /users/:user/repos

调用时，需要把:user替换为实际用户名。如果我们 能写出这样的链式调用:
Chain().users('Michael').repos

就可以非常方便的调用API了。有兴趣的同学可以试试写出来。

  

__call__

一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()来调用。能不能在实例本身上调用方法呢？在Python中答案是肯定的。


任何类，只需定义一个__call__()方法，就直接可以对实例进行调用。


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

        self.name =name

    def __call__(self):

        print('My name is &s' % self.name)

调用方式如下:
>>>s =Student('Michael')


>>>s()


My name is Michael

__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数调用一样，所以，完全可以把对象看成函数，把函数看成 对象，这两者之间本来就没什么区别。


如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期间动态创建出来，因为类的实例都是运行期间创建的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。


>>> callable(Student())

True

>>> callable(max)

True

>>> callable([1, 2, 3])

False

>>> callable(None)
False
>>> callable('str')

False

通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”。




小结：

Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便的生成特制类。

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