一、反射

  最近接触到python的反射机制,遂记录下来已巩固。但是,笔者也是粗略的使用了__import__, getattr()函数而已。目前,笔者的理解是,反射可以使用户通过自定义输入来导入响应的module、class等。下面以一个例子说明。

  文件目录如下,

    

  reflection文件夹下有Car module,现在main.py下通过反射机制导入Car module.

  Car.py源码如下:

  1. class Car(object):
  2. def __init__(self, name, color, tire, engine):
  3. self.name = name
  4. self.color = color
  5. self.tire = tire
  6. self.__engine = engine
  7. def run(self):
  8. print '{} runs at the street.'.format(self.name)
  9. def stop(self):
  10. print '{} stops running.'.format(self.name)
  11.  
  12. class Audi(Car):
  13. def __init__(self, name, color, tire, engine):
  14. super(Audi, self).__init__(name, color, tire, engine)

  main.py源码如下: 

  1. #from reflection import Car
  2. #from reflection.Car import *
  3.  
  4. string = raw_input('Please input import module(xxx/xxx):')
  5. path = string.split('/')
  6. namespace = __import__('reflection.'+path[0])
  7. module = getattr(namespace, path[1])
  8. Audi = getattr(module, 'Audi')
  9. print namespace
  10. print module
  11. print Audi
  12.  
  13. my_audi = Audi('A7', 'red', 4, 'wolun')
  14. my_audi.run()

  首先,main中1,2行是一般的导入模式。然后,让用户输入需导入的模块(字符串),通过__import__函数导入module,通过getattr()函数得到module的class,方法等。运行main.py,输入Car/Car,意在导入module Car。运行结果如下,

  1. Please input import module(xxx/xxx):Car/Car
  2. <module 'reflection' from 'f:\Python\Wing\reflection\reflection\__init__.pyc'> #print namespace
  3. <module 'reflection.Car' from 'f:\Python\Wing\reflection\reflection\Car.py'> #print module
  4. <class 'reflection.Car.Audi'>                              #print Audi
  5. A7 runs at the street.

  输出结果很清楚的显示了__import__,getattr()的功能。对于反射机制,笔者也是简单的了解到这些。

二、super

  关于super,首先要注意的是,super并非是一个函数,而是一个类(PySuper_Type)。在bltinmodule.c中有这么一条语句:

  1. SETBUILTIN("super", &PySuper_Type);

  然后,在python documention中有这样一段描述:

  1. Return a proxy object that delegates method calls to a parent or sibling class of type. This is useful for accessing inherited methods that have been overridden in a class. The search order is same as that used by getattr() except that the type itself is skipped.
  2.  
  3. The __mro__ attribute of the type lists the method resolution search order used by both getattr() and super(). The attribute is dynamic and can c hange whenever the inheritance hierarchy is updated.
  4.  
  5. If the second argument is omitted, the super object returned is unbound. If the second argument is an object, isinstance(obj, type) must be true. If the second argument is a type, issubclass(type2, type) must be true (this is useful for classmethods).

  下面,以一个例子来简单说明super是如何实现多继承的。

  1. class A(object):
  2. def __init__(self):
  3. print "enter A"
  4. super(A, self).__init__() # new
  5. print "leave A"
  6.  
  7. class B(object):
  8. def __init__(self):
  9. print "enter B"
  10. super(B, self).__init__() # new
  11. print "leave B"
  12.  
  13. class C(A):
  14. def __init__(self):
  15. print "enter C"
  16. super(C, self).__init__()
  17. print "leave C"
  18.  
  19. class D(A):
  20. def __init__(self):
  21. print "enter D"
  22. super(D, self).__init__()
  23. print "leave D"
  24. class E(B, C):
  25. def __init__(self):
  26. print "enter E"
  27. super(E, self).__init__() # change
  28. print "leave E"
  29.  
  30. class F(E, D):
  31. def __init__(self):
  32. print "enter F"
  33. super(F, self).__init__() # change
  34. print "leave F"
  35.  
  36. >>> f = F()
  37.  
  38. enter F
  39. enter E
  40. enter B
  41. enter C
  42. enter D
  43. enter A
  44. leave A
  45. leave D
  46. leave C
  47. leave B
  48. leave E
  49. leave F

  可以清楚的看到,F的初始化不仅完成了所有的父类的调用,而且保证了每一个父类的初始化函数只调用一次。关于深度探索super的用法,下面两篇文章值得推荐。

  http://www.jb51.net/article/66912.htm

  https://rhettinger.wordpress.com/2011/05/26/super-considered-super/

三、装饰器

  1、对带参数的函数进行装饰

  1. def deco(func):
  2. def _deco(a, b):
  3. print("before myfunc() called.")
  4. ret = func(a, b)
  5. print(" after myfunc() called. result: %s" % ret)
  6. return ret
  7. return _deco
  8.  
  9. @deco
  10. def myfunc(a, b):
  11. print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
  12. return a + b
  13.  
  14. myfunc(1, 2)
  15. myfunc(3, 4)

  2、对参数数量不确定的函数进行装饰  

  1. def deco(func):
  2. def _deco(*args, **kwargs):
  3. print("before %s called." % func.__name__)
  4. ret = func(*args, **kwargs)
  5. print(" after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))
  6. return ret
  7. return _deco
  8.  
  9. @deco
  10. def myfunc(a, b):
  11. print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
  12. return a+b
  13.  
  14. @deco
  15. def myfunc2(a, b, c):
  16. print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
  17. return a+b+c
  18.  
  19. myfunc(1, 2)
  20. myfunc(3, 4)
  21. myfunc2(1, 2, 3)
  22. myfunc2(3, 4, 5)

  3、装饰器带参数

  1. def deco(arg):
  2. def _deco(func):
  3. def __deco():
  4. print "before {} called [{}]." .format(func.__name__, arg)
  5. func()
  6. print " after {} called [{}].".format(func.__name__, arg)
  7. return __deco
  8. return _deco
  9.  
  10. @deco("module1")
  11. def myfunc():
  12. print " myfunc() called."
  13.  
  14. @deco("module2")
  15. def myfunc2():
  16. print " myfunc2() called."
  17.  
  18. myfunc()
  19. myfunc2()

  4、装饰器带 类 参数

  1. #! coding = utf-8
  2. class locker:
  3. def __init__(self):
  4. print "locker.__init__() should be not called."
  5.  
  6. @staticmethod
  7. def acquire():
  8. print "locker.acquire() called.(这是静态方法)"
  9.  
  10. @staticmethod
  11. def release():
  12. print " locker.release() called.(不需要对象实例)"
  13.  
  14. def deco(cls):
  15. '''''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
  16. def _deco(func):
  17. def __deco():
  18. print "before {} called [{}].".format(func.__name__, cls)
  19. cls.acquire()
  20. try:
  21. return func()
  22. finally:
  23. cls.release()
  24. return __deco
  25. return _deco
  26.  
  27. @deco(locker)
  28. def myfunc():
  29. print " myfunc() called."
  30.  
  31. myfunc()

  值得注意的是,类虽然作为了装饰器的参数,但是没有instance,那么__init__()方法不会被执行。

  5、装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中,同时演示了对一个函数应用多个装饰器 

  1. '''
  2. mylocker.py ,prepare for the deco.py
  3. '''
  4. class mylocker:
  5. def __init__(self):
  6. print "mylocker.__init__() called."
  7.  
  8. @staticmethod
  9. def acquire():
  10. print "mylocker.acquire() called."
  11.  
  12. @staticmethod
  13. def unlock():
  14. print " mylocker.unlock() called."
  15.  
  16. class lockerex(mylocker):
  17. @staticmethod
  18. def acquire():
  19. print "lockerex.acquire() called."
  20.  
  21. @staticmethod
  22. def unlock():
  23. print " lockerex.unlock() called."
  24.  
  25. def lockhelper(cls):
  26. '''cls must instance 'acquire' and 'release' static methods'''
  27. def _deco(func):
  28. def __deco2(*args, **kwargs):
  29. print "before {} called." .format(func.__name__)
  30. cls.acquire()
  31. try:
  32. return func(*args, **kwargs)
  33. finally:
  34. cls.unlock()
  35. return __deco2
  36. return _deco
  1. '''
  2. deco.py
  3. 装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件(mylocker.py)中
  4. 同时演示了对一个函数应用多个装饰器
  5. '''
  6.  
  7. from mylocker import *
  8.  
  9. class example:
  10. @lockhelper(mylocker)
  11. def myfunc(self):
  12. print " myfunc() called."
  13.  
  14. @lockhelper(mylocker)
  15. @lockhelper(lockerex)
  16. def myfunc2(self, a, b):
  17. print " myfunc2() called."
  18. return a + b
  19.  
  20. if __name__=="__main__":
  21. a = example()
  22. #a.myfunc()
  23. #print '---------------------------------------------------------'
  24. #print a.myfunc()
  25. #print '---------------------------------------------------------'
  26. #print a.myfunc2(1, 2)
  27. #print '---------------------------------------------------------'
  28. print a.myfunc2(3, 4)

  不过,注意到这段程序的输出: 

  1. before __deco2 called.
  2. mylocker.acquire() called.
  3. before myfunc2 called.
  4. lockerex.acquire() called.
  5. myfunc2() called.
  6. lockerex.unlock() called.
  7. mylocker.unlock() called.
  8. 7

  为什么有“before __deco2__ called”??这段输出给我的感觉就是,mylocker装饰了__deco2(),而lockerex装饰了myfunc2().是这样理解的么??

四、pickle & json

  pickle & json 都可以存储数据到硬盘,供程序交互。不过,pickle是python特有的,json可以为不同语言所共有。所以,json用得更普遍。下面这个例子分别用pickle,json 来dump,load  & dumps,loads 数据。

  1. import pickle
  2. import json
  3.  
  4. mydict = {'name': 'python', 'age': 27, 'height': 178, 'weight': 140}
  5. #pickle dumps, loads
  6. res = pickle.dumps(mydict)
  7. print res
  8. loadres = pickle.loads(res)
  9. print loadres
  10. print '----------------------------------------------------------'
  11. #pickle dump,load
  12. pickle.dump(mydict, open('C:\Users\Administrator\Desktop\jason.txt', mode='w'))
  13. loadres = pickle.load(open('C:\Users\Administrator\Desktop\jason.txt', mode='r'))
  14. print loadres
  15. print '----------------------------------------------------------'
  16. #json dumps,loads
  17. jsonres = json.dumps(mydict, skipkeys=False, ensure_ascii=True,
  18. check_circular=True, allow_nan=True,
  19. cls=None, indent=None,
  20. separators=None, encoding='utf-8',
  21. default=None)
  22. print jsonres
  23. load_json_res = json.loads(jsonres, encoding=None, cls=None, object_hook=None,
  24. parse_float=None,
  25. parse_int=None,
  26. parse_constant=None,
  27. object_pairs_hook=None)
  28. print load_json_res
  29. print '----------------------------------------------------------'
  30. #json dump,load
  31. json.dump(mydict, open('C:\Users\Administrator\Desktop\jason.txt', mode='w'), skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
  32. allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
  33. encoding='utf-8', default=None)
  34. fileres = json.load(open('C:\Users\Administrator\Desktop\jason.txt', 'r'), encoding=None, cls=None, object_hook=None,
  35. parse_float=None, parse_int=None,
  36. parse_constant=None,
  37. object_pairs_hook=None)
  38. print fileres

五、接口

  在类的定义中用abc.ABCMeta作为metaclass写自己的抽象基类。示例代码如下: 

  1. from abc import ABCMeta, abstractmethod
  2. class interface(object): #这里填不填object????
  3. __metaclass__ = ABCMeta
  4.  
  5. @abstractmethod
  6. def show(self):
  7. pass
  8.  
  9. class Fighting(interface):
  10. def __init__(self, message):
  11. self.message = message
  12.  
  13. def show(self):
  14. Fighting.mystatic()
  15. print 'overwrite the function of show in interface'
  16. def __str__(self):
  17. return self.message
  18. @staticmethod
  19. def mystatic():
  20. print 'call static method in class'
  21.  
  22. class MyException(Exception):
  23. def __init__(self, message):
  24. self.message = message
  25. def __str__(self):
  26. return self.message
  27.  
  28. try:
  29. input_message = raw_input('Please input the fighting message:')
  30. f = Fighting(input_message)
  31. print f
  32. f.show()
  33. string = f.__str__()
  34. if 'Any questions?' == string:
  35. raise MyException("No thanks!")
  36. else:
  37. print 'You are a good man.'
  38. except MyException, e :
  39. print e
  40. finally:
  41. print 'finally must be called.'

  更多关于abc module,在python documention中讲解的很清楚。abc.ABCMeta,abc.abstractmethod,abc.abstractproperty等...

六、property

  property,笔者理解为class的一个特性吧。先以一段示例程序,看看property是如何工作的。

  1. class Car(object):
  2.  
  3. company = 'aodi'
  4. __engine = 'wolunzengya'
  5. def __init__(self, name, color, style):
  6. self.name = name
  7. self.color = color
  8. self.__style = style
  9. def start(self):
  10. print self.name + ' run the road.'
  11. def stop(self):
  12. print self.name + ' stop the engine.'
  13.  
  14. @staticmethod
  15. def engine():
  16. print 'we all have engines.'
  17. @property
  18. def Car_company(self):
  19. print 'Our company is {},engine is {} '.format(Car.company, Car.__engine)
  20. def __changeEngine():
  21. Car.__engine = 'shuangwolunzengya'
  22.  
  23. @property
  24. def style(self):
  25. return self.__style
  26. @style.setter
  27. def style(self, value):
  28. self.__style = value
  29.  
  30. @property
  31. def haha(self):
  32. return self.color
  33.  
  34. def __call__(self):
  35. print '{}\'s call method is called.'.format(self.name)
  36.  
  37. aodi_a6 = Car('a6', 'white', 'tesila')
  38.  
  39. print aodi_a6.style
  40. aodi_a6.style = 'bujiadi'
  41. print aodi_a6.style
  42. print
  43.  
  44. print aodi_a6.haha #notian that the function 'haha' has no parathinese'()'
  45. aodi_a6.haha = 'red' #tips: 新式类不可以在这里赋值,旧式类可以
  46. print aodi_a6.haha
  47.  
  48. aodi_a6()

  在上述程序中,如果Car(object)为新式类,将会产生AttributeError: can't set attribute.产生这个错误的语句在:aodi_a6.haha = 'red'。。如果使用新式类,就要使用@XXX.setter 标记函数,达到赋值效果。如程序中的style方法:

  1. @property
  2. def style(self):
  3. return self.__style
  4. @style.setter
  5. def style(self, value):
  6. self.__style = value

  再提一下,调用@property修饰的方法,不加()。

  静下心来博客,也理清了自己的思路,坚持~

  

  

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