python面向对象魔术方法补充
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python面向对象魔术方法补充相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、描述符
在 面向对象 编程中 定义一个(没有定义方法)类:class person , 在这个类里面,有name,age, heigth, weight,等等属性, 这个类就可以看作一个对 person 的描述符,而具体的实例则是具体的“被描述物”。
而在python中,描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了__get__(),__set__(),__delete__()中的一个,这也被称为描述符协议。
__get__():调用一个属性时,触发
__set__():为一个属性赋值时,触发d
__delete__():采用del删除属性时,触发
class Foo: #在python3中Foo是新式类,它实现了三种方法,这个类就被称作一个描述符 def __get__(self, instance, owner): pass def __set__(self, instance, value): pass def __delete__(self, instance): pass
2、描述符是干什么的:描述符的作用是用来代理另外一个类的属性的(必须把描述符定义成这个类的类属性,不能定义到构造函数中)
class Foo: def __get__(self, instance, owner): print(‘触发get‘) def __set__(self, instance, value): print(‘触发set‘) def __delete__(self, instance): print(‘触发delete‘) #包含这三个方法的新式类称为描述符,由这个类产生的实例进行属性的调用/赋值/删除,并不会触发这三个方法 f1=Foo() f1.name=‘egon‘ f1.name del f1.name #疑问:何时,何地,会触发这三个方法的执行
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print(‘Str调用‘) def __set__(self, instance, value): print(‘Str设置...‘) def __delete__(self, instance): print(‘Str删除...‘) #描述符Int class Int: def __get__(self, instance, owner): print(‘Int调用‘) def __set__(self, instance, value): print(‘Int设置...‘) def __delete__(self, instance): print(‘Int删除...‘) class People: name=Str() age=Int() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age #何地?:定义成另外一个类的类属性 #何时?:且看下列演示 p1=People(‘alex‘,18) #描述符Str的使用 p1.name p1.name=‘egon‘ del p1.name #描述符Int的使用 p1.age p1.age=18 del p1.age #我们来瞅瞅到底发生了什么 print(p1.__dict__) print(People.__dict__) #补充 print(type(p1) == People) #type(obj)其实是查看obj是由哪个类实例化来的 print(type(p1).__dict__ == People.__dict__)
3、描述符分为两种:
数据描述符:至少实现了__get__()和__set__()
class Foo: def __set__(self, instance, value): print(‘set‘) def __get__(self, instance, owner): print(‘get‘)
非数据描述符:没有实现__set__()
class Foo: def __get__(self, instance, owner): print(‘get‘)
4、注意事项
# 描述符本身应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式类 # 必须把描述符定义成这个类的类属性,不能为定义到构造函数中 # 要严格遵循该优先级,优先级由高到底分别是 #1.类属性 #2.数据描述符 #3.实例属性 #4.非数据描述符 #5.找不到的属性触发__getattr__()
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print(‘Str调用‘) def __set__(self, instance, value): print(‘Str设置...‘) def __delete__(self, instance): print(‘Str删除...‘) class People: name=Str() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age #基于上面的演示,我们已经知道,在一个类中定义描述符它就是一个类属性,存在于类的属性字典中,而不是实例的属性字典 #那既然描述符被定义成了一个类属性,直接通过类名也一定可以调用吧,没错 People.name #恩,调用类属性name,本质就是在调用描述符Str,触发了__get__() People.name=‘egon‘ #那赋值呢,我去,并没有触发__set__() del People.name #赶紧试试del,我去,也没有触发__delete__() #结论:描述符对类没有作用-------->傻逼到家的结论 ‘‘‘ 原因:描述符在使用时被定义成另外一个类的类属性,因而类属性比二次加工的描述符伪装而来的类属性有更高的优先级 People.name #恩,调用类属性name,找不到就去找描述符伪装的类属性name,触发了__get__() People.name=‘egon‘ #那赋值呢,直接赋值了一个类属性,它拥有更高的优先级,相当于覆盖了描述符,肯定不会触发描述符的__set__() del People.name #同上 ‘‘‘
#描述符Str class Str: def __get__(self, instance, owner): print(‘Str调用‘) def __set__(self, instance, value): print(‘Str设置...‘) def __delete__(self, instance): print(‘Str删除...‘) class People: name=Str() def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理, self.name=name self.age=age p1=People(‘egon‘,18) #如果描述符是一个数据描述符(即有__get__又有__set__),那么p1.name的调用与赋值都是触发描述符的操作,于p1本身无关了,相当于覆盖了实例的属性 p1.name=‘egonnnnnn‘ p1.name print(p1.__dict__)#实例的属性字典中没有name,因为name是一个数据描述符,优先级高于实例属性,查看/赋值/删除都是跟描述符有关,与实例无关了 del p1.name
class Foo: def func(self): print(‘我胡汉三又回来了‘) f1=Foo() f1.func() #调用类的方法,也可以说是调用非数据描述符 #函数是一个非数据描述符对象(一切皆对象么) print(dir(Foo.func)) print(hasattr(Foo.func,‘__set__‘)) print(hasattr(Foo.func,‘__get__‘)) print(hasattr(Foo.func,‘__delete__‘)) #有人可能会问,描述符不都是类么,函数怎么算也应该是一个对象啊,怎么就是描述符了 #笨蛋哥,描述符是类没问题,描述符在应用的时候不都是实例化成一个类属性么 #函数就是一个由非描述符类实例化得到的对象 #没错,字符串也一样 f1.func=‘这是实例属性啊‘ print(f1.func) del f1.func #删掉了非数据 f1.func()
class Foo: def func(self): print(‘我胡汉三又回来了‘) def __getattr__(self, item): print(‘找不到了当然是来找我啦‘,item) f1=Foo() f1.xxxxxxxxxxx
5.描述符的使用
class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print(‘get--->‘,instance,owner) return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print(‘set--->‘,instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print(‘delete--->‘,instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str(‘name‘) def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(‘egon‘,18,3231.3) #调用 print(p1.__dict__) p1.name #赋值 print(p1.__dict__) p1.name=‘egonlin‘ print(p1.__dict__) #删除 print(p1.__dict__) del p1.name print(p1.__dict__)
class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print(‘get--->‘,instance,owner) return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print(‘set--->‘,instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print(‘delete--->‘,instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str(‘name‘) def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary #疑问:如果我用类名去操作属性呢 People.name #报错,错误的根源在于类去操作属性时,会把None传给instance #修订__get__方法 class Str: def __init__(self,name): self.name=name def __get__(self, instance, owner): print(‘get--->‘,instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print(‘set--->‘,instance,value) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print(‘delete--->‘,instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str(‘name‘) def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary print(People.name) #完美,解决
class Str: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print(‘get--->‘,instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print(‘set--->‘,instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): #如果不是期望的类型,则抛出异常 raise TypeError(‘Expected %s‘ %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print(‘delete--->‘,instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Str(‘name‘,str) #新增类型限制str def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3)#传入的name因不是字符串类型而抛出异常
class Typed: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print(‘get--->‘,instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print(‘set--->‘,instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): raise TypeError(‘Expected %s‘ %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print(‘delete--->‘,instance) instance.__dict__.pop(self.name) class People: name=Typed(‘name‘,str) age=Typed(‘name‘,int) salary=Typed(‘name‘,float) def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3) p1=People(‘egon‘,‘18‘,3333.3) p1=People(‘egon‘,18,3333)
虽然我们已然能实现功能了,但是问题是,如果我们的类有很多属性,你仍然采用在定义一堆类属性的方式去实现,这就显示很low。
我们先来看看类装饰如何实现。
无参类装饰器:
def decorate(cls): print("类装饰器开始") return cls @decorate class People: def __init__(self,name): self.name = name p1 = People("hello world")
有参类装饰器:
def typeassert(**kwargs): def decorate(cls): print(‘类的装饰器开始运行啦------>‘,kwargs) return cls return decorate # 有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People) @typeassert(name=str, age=int, salary=float) class People: def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary p1=People(‘xiaohuar‘,18,3333.3)
class Typed: def __init__(self,name,expected_type): self.name=name self.expected_type=expected_type def __get__(self, instance, owner): print(‘get--->‘,instance,owner) if instance is None: return self return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value): print(‘set--->‘,instance,value) if not isinstance(value,self.expected_type): raise TypeError(‘Expected %s‘ %str(self.expected_type)) instance.__dict__[self.name]=value def __delete__(self, instance): print(‘delete--->‘,instance) instance.__dict__.pop(self.name) def typeassert(**kwargs): def decorate(cls): print(‘类的装饰器开始运行啦------>‘,kwargs) for name,expected_type in kwargs.items(): setattr(cls,name,Typed(name,expected_type)) return cls return decorate @typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People) class People: def __init__(self,name,age,salary): self.name=name self.age=age self.salary=salary print(People.__dict__) p1=People(‘egon‘,18,3333.3)
描述符总结:描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性。描述符是很多高级库和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件.
二、实现property
利用描述符原理完成一个自定制@property,实现延迟计算(本质就是把一个函数属性利用装饰器原理做成一个描述符:类的属性字典中函数名为key,value为描述符类产生的对象)
class Room: def __init__(self,name,width,length): self.name=name self.width=width self.length=length @property def area(self): return self.width * self.length r1=Room(‘alex‘,1,1) print(r1.area)
class Lazyproperty: def __init__(self,func): self.func=func def __get__(self, instance, owner): print(‘这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()‘) if instance is None: return self return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情 class Room: def __init__(self,name,width,length): self.name=name self.width=width self.length=length @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符 def area(self): return self.width * self.length r1=Room(‘alex‘,1,1) print(r1.area)
三、实现classmethod
class ClassMethod: def __init__(self,func): self.func=func def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身, def feedback(): print(‘在这里可以加功能啊...‘) return self.func(owner) return feedback class People: name=‘hi world‘ @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi) def say_hi(cls): print(‘你好啊,帅哥 %s‘ %cls.name) People.say_hi() p1=People() p1.say_hi() #疑问,类方法如果有参数呢,好说,好说 class ClassMethod: def __init__(self,func): self.func=func def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身, def feedback(*args,**kwargs): print(‘在这里可以加功能啊...‘) return self.func(owner,*args,**kwargs) return feedback class People: name=‘hi,world‘ @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi) def say_hi(cls,msg): print(‘你好啊,帅哥 %s %s‘ %(cls.name,msg)) People.say_hi(‘你是那偷心的贼‘) p1=People() p1.say_hi(‘你是那偷心的贼‘)
四、实现StaticMethod
class StaticMethod: def __init__(self,func): self.func=func def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身, def feedback(*args,**kwargs): print(‘在这里可以加功能啊...‘) return self.func(*args,**kwargs) return feedback class People: @StaticMethod# say_hi=StaticMethod(say_hi) def say_hi(x,y,z): print(‘------>‘,x,y,z) People.say_hi(1,2,3) p1=People() p1.say_hi(4,5,6)
五、再看property
一个静态属性property本质就是实现了get,set,delete三种方法
class Foo: @property def AAA(self): print(‘get的时候运行我啊‘) @AAA.setter def AAA(self,value): print(‘set的时候运行我啊‘) @AAA.deleter def AAA(self): print(‘delete的时候运行我啊‘) # 只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter f1 = Foo() f1.AAA f1.AAA = ‘aaa‘ del f1.AAA
class Foo: def get_AAA(self): print(‘get的时候运行我啊‘) def set_AAA(self,value): print(‘set的时候运行我啊‘) def delete_AAA(self): print(‘delete的时候运行我啊‘) AAA = property(get_AAA, set_AAA, delete_AAA) # 内置property三个参数与get,set,delete一一对应 f1 = Foo() f1.AAA # 触发get f1.AAA = ‘aaa‘ # 触发set del f1.AAA # 触发del
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