Python学习--11 面向对象高级编程
多重继承
Python里允许多重继承,即一个类可以同时继承多个类:
class Mammal(Animal):
pass
class Runnable(object):
def run(self):
print('Running...')
class Dog(Mammal, Runnable):
pass
这样,Dog
同时拥有Mammal
、Runnable
的属性和方法。
__slots__限制实例的属性
由于类的实例可以动态绑定新的属性,有时候我们不希望这样,可以通过__slots__
进行限制:
class Student(object):
__slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
然后,我们试试:
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'yjc' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
由于score
没有被放到__slots__
中,所以不能绑定score属性,试图绑定score将得到AttributeError
的错误。
使用__slots__
要注意,__slots__
定义的属性仅对当前类实例起作用,对继承的子类是不起作用的:
>>> class SubStudent(Student):
... pass
...
>>> g = SubStudent()
>>> g.score = 99
除非在子类中也定义__slots__
,这样,子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__
加上父类的__slots__
。
@property装饰器
当我们通过实例使用类的属性时,通常不希望直接访问,而是处理之后再暴露出来。例如:
class Student(object):
def setScore(self, value):
if(value > 100):
value = 100
if(value < 0):
value = 0
self.__score = value
def getScore(self):
return self.__score
s = Student()
s.setScore(199)
print(s.getScore())
输出:
100
这里,__score
属性我们通过setScore
先设置,然后使用getScore
获得,并对不合理值进行了处理。
上面我们通过类里的方法实现了类属性的设置和访问。那么,有没有既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?Python里的@property
装饰器就是做这个的:
class Student(object):
@property
def score(self):
return self.__score
@score.setter
def score(self, value):
if(value > 100):
value = 100
if(value < 0):
value = 0
self.__score = value
s = Student()
s.score = 199
print(s.score)
输出:
100
Python内置的@property
装饰器就是负责把一个方法变成属性调用。此时,@property
本身又创建了另一个装饰器@score.setter
,负责把一个setter
方法变成属性赋值。
@property
广泛应用在类的定义中,可以让调用者写出简短的代码,同时保证对参数进行必要的检查,这样,程序运行时就减少了出错的可能性。
定制类
我们可以使用类似__slots__
这种变量或者函数名来定制类,这些在Python里是有特殊作用的。
通过自定义下面这些属性或方法,我们可以对类做自定义处理:
__slots__
:限制实例的属性
__len__()
:自定义返回长度
__str__()
:当尝试使用print打印类的时候,自定义返回类的内容。因为默认打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>
,不好看。
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return 'Student object (name: %s)' % self.name
print(Student('yjc'))
输出:
Student object (name: yjc)
这样打印出来的实例,不但好看,而且容易看出实例内部重要的数据。
__repr__()
:与__str__()
类似,当直接敲变量Student('yjc')
不用print的时候,会自动调用该方法。
__getattr__()
:默认调用类里不存在的属性时,会报错。通过该方法,可以动态返回一个属性。
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'yjc'
def __getattr__(self, attr):
if attr=='score':
return 80
这时候调用score属性,不会报错了:
>>> s = Student()
>>> s.name
'yjc'
>>> s.score
80
__call__()
:通过覆写该方法,可以将实例像方法那样直接调用:
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('yjc')
>>> s() # self参数不要传入
My name is yjc.
__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,所以你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。
通过callable()
函数,我们就可以判断一个对象是否是可调用对象:
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
枚举类
Python提供Enum
类来实现枚举功能:
# coding: utf-8
from enum import Enum
Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
# 可以直接使用Month.Jan来引用一个常量:
print(Month.Jan.value)
# 枚举所有成员:
for name,member in Month.__members__.items():
print(name, '=>', member, ',', member.value)
输出:
1
Jan => Month.Jan , 1
Feb => Month.Feb , 2
Mar => Month.Mar , 3
Apr => Month.Apr , 4
May => Month.May , 5
Jun => Month.Jun , 6
Jul => Month.Jul , 7
Aug => Month.Aug , 8
Sep => Month.Sep , 9
Oct => Month.Oct , 10
Nov => Month.Nov , 11
Dec => Month.Dec , 12
value
属性则是自动赋给成员的int
常量,默认从1开始计数。
如果想自定义value值:
# coding: utf-8
from enum import Enum,unique
@unique
class Month(Enum):
Jan = 0
Feb = 1
Mar = 2
print(Month.Jan.value)
for name,member in Month.__members__.items():
print(name, '=>', member, ',', member.value)
输出:
0
Jan => Month.Jan , 0
Feb => Month.Feb , 1
Mar => Month.Mar , 2
@unique
装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。如果重复了,会报ValueError错误:
ValueError: duplicate values found in <enum 'Month'>
元类
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。
type()
type()
可以查看一个类型或变量的类型:
# coding:utf-8
class Hello(object):
pass
h = Hello()
print(type(h))
print(type(Hello))
print(type(object))
输出:
<class '__main__.Hello'>
<class 'type'>
<class 'type'>
通过打印我们发现,类Hello
的类型是type
,但它的实例类型是class Hello
类型。
Python里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:
# 定义成员方法:减
def sub(self, x, y):
return x-y
# 生成类
Hello = type('Hello', (object,), {"add":add, "mysub":sub})
h = Hello()
print(h.add(1, 2))
print(h.mysub(1, 2))
print(type(h))
print(type(Hello))
输出:
3
-1
<class '__main__.Hello'>
<class 'type'>
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。
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。
metaclass
metaclass
,直译为元类,可以理解为类的模板。通过metaclass
也可以动态创建类。
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,我们不会碰到需要使用metaclass
的情况。
通过metaclass
创建出类,需要:先定义metaclass
,然后创建类。下面的示例是给自定义的MyList
增加一个add
方法:
示例:
# coding: utf-8
# metaclass是类的模板,所以必须从`type`类型派生:
class ListMetaclass(type):
def __new__(cls, name, base, attrs):
attrs['add'] = lambda self,value: self.append(value)
#打印参数信息
print(cls, '\n', name, '\n', base, '\n', attrs, '\n')
return type.__new__(cls, name, base, attrs)
# 根据metaclass产生类
class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
pass
# 类继承
class OtherList(MyList):
pass
L = MyList()
L.add('3')
print(L)
输出:
<class '__main__.ListMetaclass'>
MyList
(<class 'list'>,)
{'add': <function ListMetaclass.__new__.<locals>.<lambda> at 0x02424540>, '__module__': '__main__', '__qualname__': 'MyList'}
<class '__main__.ListMetaclass'>
OtherList
(<class '__main__.MyList'>,)
{'add': <function ListMetaclass.__new__.<locals>.<lambda> at 0x02424588>, '__module__': '__main__', '__qualname__': 'OtherList'}
['3']
以上通过metaclass
动态生成了MyList
类,并增加了成员方法add()
。
通过分析输出,我们可以发现:__new__()
方法接收到的参数依次是:
- 当前准备创建的类的对象,例如
ListMetaclass
; - 类的名字,例如
MyList
; - 类继承的父类集合,例如
list
; - 类的方法集合,例如
add
、__module__
、__qualname__
。
什么时候需要用到metaclass
呢?ORM就是一个典型的例子。
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