Python基础入门自学——11

Posted 2021-05-23 kaoa000

定制类
看到类似__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。__slots__已经知道怎么用了，__len__()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。

除此之外，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助定制类。

__str__
先定义一个Student类：

定义__str__()方法，返回一个自定义的字符串：

这样打印出来的实例，很容易看出实例内部重要的数据。

但是直接敲变量不用print，打印出来的实例还是原来的：

这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__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__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的：

__iter__
如果一个类想被用于for ... in循环，类似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，然后，Python的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。

这里用到了批量赋值，对比一下结果

从上面的例子中，可以看出，在给使用逗号分隔的多个变量赋值时，先计算后面的表达式，这时使用的是其a=1,b=2,c=3的值。

__getitem__
Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素：

要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法：

list有切片方法，对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断：

结果为：

但是没有对step参数作处理：

也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个__getitem__()有很多工作要做的。

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，例如str。

与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作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，我们自己定义的类表现得和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。

动态语言中经常提到鸭子类型，所谓鸭子类型就是：如果走起路来像鸭子，叫起来也像鸭子，那么它就是鸭子（If it walks like a duck and quacks like a duck, it must be a duck）。鸭子类型是编程语言中动态类型语言中的一种设计风格，一个对象的特征不是由父类决定，而是通过对象的方法决定的。

Java或者C++等静态语言中，因为静态语言中对象的特性取决于其父类。而动态语言则不一样，比如迭代器，任何实现了 __iter__ 和 __next__方法的对象都可称之为迭代器，但对象本身是什么类型不受限制，可以自定义为任何类。

我们并不需要继承 Iterator 就可以实现迭代器的功能。当有一函数希望接收的参数是 Iterator 类型时，但是我们传递的是 Foo 的实例对象，其实也没问题，换成是Java 等静态语言，就必须传递 Iterator或者是它的子类。鸭子类型通常得益于”不”测试方法和函数中参数的类型，而是依赖文档、清晰的代码和测试来确保正确使用。这既是优点也是缺点，缺点是需要通过文档才能知道参数类型，为了弥补这方面的不足，Python3.6 引入了类型信息，定义变量的时候可以指定类型。

所谓鸭子类型，就是只要你跟我的功能和实现的结构一模一样，就算名字不同，我们也是一样的对象。应征了“当看到一只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子，那么这只鸟就可以被称为鸭子”这句话。

__getattr__
正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。

错误信息很清楚地告诉我们，没有找到score这个attribute。

要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。修改如下：

当调用不存在的属性时，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。

返回函数也是可以的：

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

此外，注意到任意调用如s.abc都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出AttributeError的错误：

这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。

这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。

举个例子：

现在很多网站都搞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：

__call__
一个对象实例可以有自己的属性和方法，当调用实例方法时，用instance.method()来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在Python中，答案是肯定的。

任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。请看示例：

__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进行调用一样，所以完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。

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动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我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还是函数呢？其实，更多的时候，我们需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，比如函数和我们上面定义的带有__call__()的类实例：

通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。

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

枚举类

当需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：
JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12
好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量。

这样的月份定义，可以看成是一种枚举，更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能：

这样就获得了Month类型的枚举类，可以直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员：

value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：

@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。访问这些枚举类型可以有若干种方法：

可见，既可以用成员名称引用枚举常量，又可以直接根据value的值获得枚举常量。

元类

type()
动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。

比方说要定义一个Hello的class，就写一个hello.py模块：

当Python解释器载入hello模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象：

type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。

我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。

type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)...的定义：

要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：
-- class的名称；
-- 继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
-- class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。
通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。

正常情况下，我们都用class Xxx...来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。

metaclass
除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。

metaclass，直译为元类，简单的解释就是：

当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。

但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。

连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。

所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。

metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，不会碰到需要使用metaclass的情况。

先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：

定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：

有了ListMetaclass，我们在定义类的时候还要指示使用ListMetaclass来定制类，传入关键字参数metaclass：

当我们传入关键字参数metaclass时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.__new__()来创建，在此，可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。

__new__()方法接收到的参数依次是：

1、当前准备创建的类的对象；
2、类的名字；
3、类继承的父类集合；
4、类的方法集合。

测试一下MyList是否可以调用add()方法：

普通的list没有add()方法：

动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。

对于Metaclass的__new__的参数内容、及其执行的顺序，通过下面的调试进行了解：

看起执行结果：

所以先执行原始的MyList，即生成MyList（list，Dog），生成MyList后，在调用ListMetaclass，对MyList进行修改，从打印结果，是先进入MyList，再进入Metaclass。关于__new__的参数，cls就是ListMetaclass类本身，name是要修改的类，即MyList，bases是MyList的继承类，这里继承了list和Dog，然后是属性，这里的属性应该是MyList的属性，即__qualname__参数指定的类的属性，然后对这个属性进行增加，也就修改了MyList类，增加了add方法

但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。

ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。

要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

尝试编写一个ORM框架。编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：

其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由父类Model自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。

现在，就按上面的接口来实现该ORM。首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：

在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：

编写最复杂的ModelMetaclass,以及基类Model：

当用户定义一个class User(Model)时，Python解释器首先在当前类User的定义中查找metaclass，如果没有找到，就继续在父类Model中查找metaclass，找到了，就使用Model中定义的metaclass的ModelMetaclass来创建User类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。

在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：

1、排除掉对Model类的修改；
2、在当前类（比如User）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误（实例的属性会遮盖类的同名属性）；
3、把表名保存到__table__中，这里简化为表名默认为类名。

在Model类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。

我们实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。

实际中测试的结果：代码如下

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
class Field():
    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)

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')

class ModelMetaclass(type):
    def __new__(cls, name,bases,attrs):
        print('---:',attrs)
        if name == 'Model':
            print('=========Model:attrs:',attrs)
            return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
        print('Found model:%s' % name)
        mappings = dict()
        for k,v in attrs.items():
            if isinstance(v,Field):
                print('Found mapping:%s ==> %s' % (k,v))
                mappings[k] = v
        for k in mappings.keys():
            attrs.pop(k)
        attrs['__mapping__'] = 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)

class Model(dict,metaclass=ModelMetaclass):
    def __init__(self,**kw):
        super(Model,self).__init__(**kw)
    def __getattr__(self, key):
        try:
            print('key=',key)
            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))

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='Marry',email='[e-mail]',password='poi098')
#保存到数据库：
u.save()

结果如下：