Python面向对象——反射（hasattr、getattr、setattr、delattr）、内置方法(__str__和__del__)、元类（介绍，创建类的流程，exec，自定义元类）、属性查找

文章目录

• 反射
• 内置方法
• • __str__方法
  • __del__函数
• 元类
• • 元类介绍
  • class关键字创建类的流程分析
  • 补充：exec的用法
  • 自定义元类控制类StanfordTeacher的创建
  • 自定义元类控制类StanfordTeacher的调用
• 属性查找
• 练习
• • 1、在元类中控制把自定义类的数据属性都变成大写
  • 2、在元类中控制自定义的类无需__init__方法
  • 3、在元类中控制自定义的类产生的对象相关的属性全部为隐藏属性
  • 4、基于元类实现单例模式

反射

python是动态语言，而反射(reflection)机制被视为动态语言的关键。反射机制指的是在程序的运行状态中，对于任意一个类，都可以知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用他的任意方法和属性。这种动态获取程序信息以及动态调用对象的功能称为反射机制。
在python中实现反射非常简单，在程序运行过程中，如果我们获取一个不知道存有何种属性的对象，若想操作其内部属性，可以先通过内置函数dir来获取任意一个类或者对象的属性列表，列表中全为字符串格式。接下来就是想办法通过字符串来操作对象的属性了，这就涉及到内置函数hasattr、getattr、setattr、delattr的使用了（Python中一切皆对象，类和对象都可以被这四个函数操作，用法一样）

什么是反射？ 指的是在程序运行过程中可以"动态（不见棺材不掉泪）"获取对象的信息

实现反射机制的步骤
1、先通过多dir：查看出某一个对象下可以.出哪些属性来
2、可以通过字符串反射到真正的属性上，得到属性值

# 如何实现反射？
class People:
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age

    def say(self):
        print('<%s:%s>' %(self.name,self.age))

obj=People('辣白菜同学',18)

# 实现反射机制的步骤
# 1、先通过多dir：查看出某一个对象下可以.出哪些属性来
print(dir(obj))

# 2、可以通过字符串反射到真正的属性上，得到属性值
print(obj.__dict__[dir(obj)[-2]])

四个内置函数的使用:通过字符串来操作属性值

1、hasattr()
print(hasattr(obj,'name'))
print(hasattr(obj,'x'))

2、getattr()
print(getattr(obj,'name'))

3、setattr()
setattr(obj,'name','EGON') # obj.name='EGON'
print(obj.name)

4、delattr()
delattr(obj,'name') # del obj.name
print(obj.__dict__)

res1=getattr(obj,'say') # obj.say
res2=getattr(People,'say') # People.say
print(res1)
print(res2)

obj=10
if hasattr(obj,'x'):
    print(getattr(10,'x'))
else:
    pass

print(getattr(obj,'x',None))

if hasattr(obj,'x'):
    setattr(obj,'x',111111111) # 10.x=11111
else:
    pass

class Ftp:
    def put(self):
        print('正在执行上传功能')

    def get(self):
        print('正在执行下载功能')

    def interactive(self):
        method=input(">>>: ").strip() # method='put'

        if hasattr(self,method):
            getattr(self,method)()
        else:
            print('输入的指令不存在')

obj=Ftp()
obj.interactive()

内置方法

1、什么是内置方法？ 定义在类内部，以__开头并以__结果的方法 特点：会在某种情况下自动触发执行
2、为何要用内置方法？ 为了定制化我们的类or对象
3、如何使用内置方法 下面介绍__str__和__del__方法

__str__方法

会在对象被打印时自动触发，print功能打印的就是它的返回值，我们通常基于方法来定制对象的打印信息，该方法必须返回字符串类型

class People:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __str__(self):
        # print('运行了...')
        return "<%s:%s>" % (self.name, self.age)

obj = People('辣白菜同学', 18)

# print(obj.__str__())
print(obj)  # <'辣白菜同学':18>

 obj1=int(10)
 print(obj1)

__del__函数

会在对象被删除时自动触发。由于Python自带的垃圾回收机制会自动清理Python程序的资源，所以当一个对象只占用应用程序级资源时，完全没必要为对象定制__del__方法，但在产生一个对象的同时涉及到申请系统资源（比如系统打开的文件、网络连接等）的情况下，关于系统资源的回收，Python的垃圾回收机制便派不上用场了，需要我们为对象定制该方法，用来在对象被删除时自动触发回收系统资源的操作

class People:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
        self.x = open('a.txt', mode='w')
        # self.x = 占据的是操作系统资源

    def __del__(self):
        # print('run...')
        # 发起系统调用，告诉操作系统回收相关的系统资源
        self.x.close()

obj = People('辣白菜同学', 18)
# del obj # obj.__del__()
print('============>')

元类

元类介绍

什么是元类呢？一切源自于一句话：python中一切皆为对象。
让我们先定义一个类，然后逐步分析

class StanfordTeacher(object):
    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

所有的对象都是实例化或者说调用类而得到的（调用类的过程称为类的实例化），比如对象t1是调用类StanfordTeacher得到的

t1=StanfordTeacher('lili',18)
print(type(t1)) #查看对象t1的类是<class '__main__.StanfordTeacher'>

如果一切皆为对象，那么类StanfordTeacher本质也是一个对象，既然所有的对象都是调用类得到的，那么StanfordTeacher必然也是调用了一个类得到的，这个类称为元类。
于是我们可以推导出===>产生StanfordTeacher的过程一定发生了：StanfordTeacher=new 元类(参数)

print(type(StanfordTeacher)) # 结果为<class 'type'>
# 证明是调用了type这个元类而产生的StanfordTeacher，即默认的元类为type

class关键字创建类的流程分析

上文我们基于python中一切皆为对象的概念分析出：我们用class关键字定义的类本身也是一个对象，负责产生该对象的类称之为元类（元类可以简称为类的类），内置的元类为type。
class关键字在帮我们创建类时，必然帮我们调用了元类StanfordTeacher=type(…)，那调用type时传入的参数是什么呢？
必然是类的关键组成部分，一个类有三大组成部分，分别是

1、类名class_name='StanfordTeacher'
2、基类们class_bases=(object,)
3、类的名称空间class_dic，类的名称空间是执行类体代码而得到的

调用type时会依次传入以上三个参数
综上，class关键字帮我们创建一个类应该细分为以下四个过程

补充：exec的用法

exec函数的作用： 动态执行python代码。也就是说exec可以执行复杂的python代码，而不像eval函数那样只能计算一个表达式的值。

exec(source, globals=None, locals=None, /)
source：必选参数，表示需要被指定的python代码。它必须是字符串或code对象。如果source是一个字符串，该字符串会先被解析为一组python语句，然后执行。如果source是一个code对象，那么它只是被简单的执行。

返回值：exec函数的返回值永远为None。

参数一：包含一系列python代码的字符串
参数二：全局作用域（字典形式），如果不指定，默认为globals()
参数三：局部作用域（字典形式），如果不指定，默认为locals()

可以把exec命令的执行当成是一个函数的执行，会将执行期间产生的名字存放于局部名称空间中

g={
    'x':1,
    'y':2
}
l={}

exec('''
global x,z
x=100
z=200

m=300
''',g,l)

print(g) #{'x': 100, 'y': 2,'z':200,......}
print(l) #{'m': 300}

自定义元类控制类StanfordTeacher的创建

一个类没有声明自己的元类，默认他的元类就是type，除了使用内置元类type，我们也可以通过继承type来自定义元类，然后使用metaclass关键字参数为一个类指定元类

class Mymeta(type): #只有继承了type类才能称之为一个元类，否则就是一个普通的自定义类
    pass

# StanfordTeacher=Mymeta('StanfordTeacher',(object),{...})
class StanfordTeacher(object,metaclass=Mymeta):
    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

自定义元类可以控制类的产生过程，类的产生过程其实就是元类的调用过程,即StanfordTeacher=Mymeta(‘StanfordTeacher’,(object),{…})，调用Mymeta会先产生一个空对象StanfordTeacher，然后连同调用Mymeta括号内的参数一同传给Mymeta下的__init__方法，完成初始化，于是我们可以

class Mymeta(type): #只有继承了type类才能称之为一个元类，否则就是一个普通的自定义类
    def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
        # print(self) #<class '__main__.StanfordTeacher'>
        # print(class_bases) #(<class 'object'>,)
        # print(class_dic) #{'__module__': '__main__', '__qualname__': 'StanfordTeacher', 'school': 'Stanford', '__init__': <function StanfordTeacher.__init__ at 0x102b95ae8>, 'say': <function StanfordTeacher.say at 0x10621c6a8>}
        super(Mymeta, self).__init__(class_name, class_bases, class_dic)  # 重用父类的功能

        if class_name.islower():
            raise TypeError('类名%s请修改为驼峰体' %class_name)

        if '__doc__' not in class_dic or len(class_dic['__doc__'].strip(' \n')) == 0:
            raise TypeError('类中必须有文档注释，并且文档注释不能为空')

# StanfordTeacher=Mymeta('StanfordTeacher',(object),{...})
class StanfordTeacher(object,metaclass=Mymeta):
    """
    类StanfordTeacher的文档注释
    """
    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

自定义元类控制类StanfordTeacher的调用

储备知识：__call__

class Foo:
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(self)
        print(args)
        print(kwargs)

obj=Foo()
#1、要想让obj这个对象变成一个可调用的对象，需要在该对象的类中定义一个方法__call__方法，该方法会在调用对象时自动触发
#2、调用obj的返回值就是__call__方法的返回值
res=obj(1,2,3,x=1,y=2)

由上例得知，调用一个对象，就是触发对象所在类中的__call__方法的执行，如果把StanfordTeacher也当做一个对象，那么在StanfordTeacher这个对象的类中也必然存在一个__call__方法

class Mymeta(type): #只有继承了type类才能称之为一个元类，否则就是一个普通的自定义类
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(self) #<class '__main__.StanfordTeacher'>
        print(args) #('lili', 18)
        print(kwargs) #{}
        return 123

class StanfordTeacher(object,metaclass=Mymeta):
    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

# 调用StanfordTeacher就是在调用StanfordTeacher类中的__call__方法
# 然后将StanfordTeacher传给self,溢出的位置参数传给*，溢出的关键字参数传给**
# 调用StanfordTeacher的返回值就是调用__call__的返回值
t1=StanfordTeacher('lili',18)
print(t1) #123

默认地，调用t1=StanfordTeacher(‘lili’,18)会做三件事
1、产生一个空对象obj
2、调用__init__方法初始化对象obj
3、返回初始化好的obj
对应着，StanfordTeacher类中的__call__方法也应该做这三件事
class Mymeta(type): #只有继承了type类才能称之为一个元类，否则就是一个普通的自定义类

def __call__(self, *args, **kwargs): #self=<class '__main__.StanfordTeacher'>
        #1、调用__new__产生一个空对象obj
        obj=self.__new__(self) # 此处的self是类OldoyTeacher，必须传参，代表创建一个StanfordTeacher的对象obj

        #2、调用__init__初始化空对象obj
        self.__init__(obj,*args,**kwargs)

        #3、返回初始化好的对象obj
        return obj

class StanfordTeacher(object,metaclass=Mymeta):
    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

t1=StanfordTeacher('lili',18)
print(t1.__dict__) #{'name': 'lili', 'age': 18}

上例的__call__相当于一个模板，我们可以在该基础上改写__call__的逻辑从而控制调用StanfordTeacher的过程，比如将StanfordTeacher的对象的所有属性都变成私有的

class Mymeta(type): #只有继承了type类才能称之为一个元类，否则就是一个普通的自定义类
    def __call__(self, *args, **kwargs): #self=<class '__main__.StanfordTeacher'>
        #1、调用__new__产生一个空对象obj
        obj=self.__new__(self) # 此处的self是类StanfordTeacher，必须传参，代表创建一个StanfordTeacher的对象obj

        #2、调用__init__初始化空对象obj
        self.__init__(obj,*args,**kwargs)

        # 在初始化之后，obj.__dict__里就有值了
        obj.__dict__={'_%s__%s' %(self.__name__,k):v for k,v in obj.__dict__.items()}
        #3、返回初始化好的对象obj
        return obj

class StanfordTeacher(object,metaclass=Mymeta):
    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

t1=StanfordTeacher('lili',18)
print(t1.__dict__) #{'_StanfordTeacher__name': 'lili', '_StanfordTeacher__age': 18}

属性查找

结合python继承的实现原理+元类重新看属性的查找应该是什么样子呢？？？
在学习完元类后，其实我们用class自定义的类也全都是对象（包括object类本身也是元类type的 一个实例，可以用type(object)查看），我们学习过继承的实现原理，如果把类当成对象去看，将下述继承应该说成是：对象StanfordTeacher继承对象Foo，对象Foo继承对象Bar，对象Bar继承对象object

class Mymeta(type): #只有继承了type类才能称之为一个元类，否则就是一个普通的自定义类
    n=444

    def __call__(self, *args, **kwargs): #self=<class '__main__.StanfordTeacher'>
        obj=self.__new__(self)
        self.__init__(obj,*args,**kwargs)
        return obj

class Bar(object):
    n=333

class Foo(Bar):
    n=222

class StanfordTeacher(Foo,metaclass=Mymeta):
    n=111

    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

print(StanfordTeacher.n) #自下而上依次注释各个类中的n=xxx，然后重新运行程序，发现n的查找顺序为StanfordTeacher->Foo->Bar->object->Mymeta->type

于是属性查找应该分成两层，一层是对象层（基于c3算法的MRO）的查找，另外一个层则是类层（即元类层）的查找

查找顺序：

1. 先对象层：StanfordTeacher->Foo->Bar->object 2. 然后元类层：Mymeta->type
   依据上述总结，我们来分析下元类Mymeta中__call__里的self.__new__的查找

class Mymeta(type):
    n=444

    def __call__(self, *args, **kwargs): #self=<class '__main__.StanfordTeacher'>
        obj=self.__new__(self)
        print(self.__new__ is object.__new__) #True

class Bar(object):
    n=333

    # def __new__(cls, *args, **kwargs):
    #     print('Bar.__new__')

class Foo(Bar):
    n=222

    # def __new__(cls, *args, **kwargs):
    #     print('Foo.__new__')

class StanfordTeacher(Foo,metaclass=Mymeta):
    n=111

    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

    # def __new__(cls, *args, **kwargs):
    #     print('StanfordTeacher.__new__')

#触发StanfordTeacher的类中的__call__方法的执行，进而执行self.__new__开始查找
StanfordTeacher('lili',18)

总结，Mymeta下的__call__里的self.__new__在StanfordTeacher、Foo、Bar里都没有找到__new__的情况下，会去找object里的__new__，而object下默认就有一个__new__，所以即便是之前的类均未实现__new__,也一定会在object中找到一个，根本不会、也根本没必要再去找元类Mymeta->type中查找__new__
我们在元类的__call__中也可以用object.new(self)去造对象
但我们还是推荐在__call__中使用self.new(self)去创造空对象，因为这种方式会检索三个类StanfordTeacher->Foo->Bar,而object.__new__则是直接跨过了他们三个
最后说明一点

class Mymeta(type): #只有继承了type类才能称之为一个元类，否则就是一个普通的自定义类
    n=444

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        obj=type.__new__(cls,*args,**kwargs) # 必须按照这种传值方式
        print(obj.__dict__)
        # return obj # 只有在返回值是type的对象时，才会触发下面的__init__
        return 123

    def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
        print('run。。。')

class StanfordTeacher(object,metaclass=Mymeta): #StanfordTeacher=Mymeta('StanfordTeacher',(object),{...})
    n=111

    school='Stanford'

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

    def say(self):
        print('%s says welcome to the Stanford to learn Python' %self.name)

print(type(Mymeta)) #<class 'type'>

产生类StanfordTeacher的过程就是在调用Mymeta，而Mymeta也是type类的一个对象，那么Mymeta之所以可以调用，一定是在元类type中有一个__call__方法 该方法中同样需要做至少三件事：

class type:
     def __call__(self, *args, **kwargs): #self=<class '__main__.Mymeta'>
        obj=self.__new__(self,*args,**kwargs) # 产生Mymeta的一个对象
        self.__init__(obj,*args,**kwargs)
        return obj

练习

1、在元类中控制把自定义类的数据属性都变成大写

class Mymetaclass(type):
    def __new__(cls,name,bases,attrs):
        update_attrs={}
        for k,v in attrs.items():
            if not callable(v) and not k.startswith('__'):
                update_attrs[k.upper()]=v
            else:
                update_attrs[k]=v
        return type.__new__(cls,name,bases,update_attrs)

class Chinese(metaclass=Mymetaclass):
    country='China'
    tag='Legend of the Dragon' #龙的传人
    def walk(self):
        print('%s is walking' %self.name)

print(Chinese.__dict__)
'''
{'__module__': '__main__',
 'COUNTRY': 'China',
 'TAG': 'Legend of the Dragon',
 'walk': <function Chinese.walk at 0x0000000001E7B950>,
 '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Chinese' objects>,
 '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Chinese' objects>,
 '__doc__': None}
'''

2、在元类中控制自定义的类无需__init__方法

1. 元类帮其完成创建对象，以及初始化操作； 2. 要求实例化时传参必须为关键字形式，否则抛出异常TypeError: must use keyword argument 3. key作为用户自定义类产生对象的属性，且所有属性变成大写

class Mymetaclass(type):
    # def __new__(cls,name,bases,attrs):
    #     update_attrs={}
    #     for k,v in attrs.items():
    #         if not callable(v) and not k.startswith('__'):
    #             update_attrs[k.upper()]=v
    #         else:
    #             update_attrs[k]=v
    #     return type.__new__(cls,name,bases,update_attrs)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if args:
            raise TypeError('must use keyword argument for key function')
        obj = object.__new__(self) #创建对象，self为类Foo

        for k,v in kwargs.items():
            obj.__dict__[k.upper()]=v
        return obj

class Chinese(metaclass=Mymetaclass):
    country='China'
    tag='Legend of the Dragon' #龙的传人
    def walk(self):
        print('%s is walking' %self.name)

p=Chinese(name='lili',age=18,sex='male')
print(p.__dict__)

3、在元类中控制自定义的类产生的对象相关的属性全部为隐藏属性

class Mymeta(type):
    def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
        #控制类Foo的创建
        super(Mymeta,self).__init__(class_name,class_bases,class_dic)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        #控制Foo的调用过程，即Foo对象的产生过程
        obj = self.__new__(self)
        self.__init__(obj, *args, **kwargs)
        obj.__dict__={'_%s__%s' %(self.__name__,k):v for k,v in obj.__dict__.items()}

        return obj

class Foo(object,metaclass=Mymeta):  # Foo=Mymeta(...)
    def __init__(self, name, age,sex):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex

obj=Foo('lili',18,'male')
print(obj.__dict__)

4、基于元类实现单例模式

单例：即单个实例，指的是同一个类实例化多次的结果指向同一个对象，用于节省内存空间 如果我们从配置文件中读取配置来进行实例化，在配置相同的情况下，就没必要重复产生对象浪费内存了

#settings.py文件内容如下
HOST='1.1.1.1'
PORT=3306

#方式一:定义一个类方法实现单例模式
import settings

class Mysql:
    __instance=None
    def __init__(self,host,port):
        self.host=host
        self.port=port

    @classmethod
    def singleton(cls):
        if not cls.__instance:
            cls.__instance=cls(settings.HOST,settings.PORT)
        return cls.__instance

obj1=Mysql('1.1.1.2',3306)
obj2=Mysql('1.1.1.3',3307)
print(obj1 is obj2) #False

obj3=Mysql.singleton()
obj4=Mysql.singleton()
print(obj3 is obj4) #True

#方式二：定制元类实现单例模式
import settings

class Mymeta(type):
    def __init__(self,name,bases,dic): #定义类Mysql时就触发
        # 事先先从配置文件中取配置来造一个Mysql的实例出来
        self.__instance = object.__new__(self)  # 产生对象
        self.__init__(self.__instance, settings.HOST, settings.PORT)  # 初始化对象
        # 上述两步可以合成下面一步
        # self.__instance=super().__call__(*args,**kwargs)
        super().__init__(name,bases,dic)

    def __call__(self, *args, **kwargs): #Mysql(...)时触发
        if args or kwargs: # args或kwargs内有值
            obj=object.__new__(self)
            self.__init__(obj,*args,**kwargs)
            return obj
        return self.__instance

class Mysql(metaclass=Mymeta):
    def __init__(self,host,port):
        self.host=host
        self.port=port

obj1=Mysql() # 没有传值则默认从配置文件中读配置来实例化，所有的实例应该指向一个内存地址
obj2=Mysql()
obj3=Mysql()
print(obj1 is obj2 is obj3)
obj4=Mysql('1.1.1.4',3307)

#方式三:定义一个装饰器实现单例模式
import settings

def singleton(cls): #cls=Mysql
    _instance=cls(settings.HOST,settings.PORT)

    def wrapper(*args,**kwargs):
        if args or kwargs:
            obj=cls(*args,**kwargs)
            return obj
        return _instance
    return wrapper

@singleton # Mysql=singleton(Mysql)
class Mysql:
    def __init__(self,host,port):
        self.host=host
        self.port=port

obj1=Mysql()
obj2=Mysql()
obj3=Mysql()
print(obj1 is obj2 is obj3) #True

obj4=Mysql('1.1.1.3',3307)
obj5=Mysql('1.1.1.4',3308)
print(obj3 is obj4) #False

is obj2 is obj3)
obj4=Mysql(‘1.1.1.4’,3307)

#方式三:定义一个装饰器实现单例模式
import settings

def singleton(cls): #cls=Mysql
_instance=cls(settings.HOST,settings.PORT)

def wrapper(*args,**kwargs):
    if args or kwargs:
        obj=cls(*args,**kwargs)
        return obj
    return _instance
return wrapper

@singleton # Mysql=singleton(Mysql)
class Mysql:
def init(self,host,port):
self.host=host
self.port=port

obj1=Mysql()
obj2=Mysql()
obj3=Mysql()
print(obj1 is obj2 is obj3) #True

obj4=Mysql(‘1.1.1.3’,3307)
obj5=Mysql(‘1.1.1.4’,3308)
print(obj3 is obj4) #False