Python面向对象编程(三)
目录
- 一、isinstance和issubclass
- 二、反射(hasattr和getattr和setattr和delattr)
- 1、反射在类中的使用
- 2、反射在模块中的使用
- 3、实例:基于反射机制模拟web框架路由
- 三、__getattr__、__setattr__和__delattr__和__getattribute__事件
- __getattribute__
- 四、__setitem__和__getitem和__delitem__
- 五、__format__:自定制格式化字符串
- 六、__del__:析构方法
- 七、__slots__
- 八、__doc__:返回类的注释信息
- 九、__call__:会在调用对象时自动触发。
- 十、__init__和__new__:类构造器
- 十一、__str__和__repr__
- __str__:执行str函数或print函数触发
- __repr__:执行repr函数或者交互式解释器触发
- 十二、__module__和__class__
- 十三、实现文件上下文管理(__enter__和__exit__)
- 模拟open
- 十四、描述符(__get__和__set__和__delete__)
- 1、使用描述符
- 2、类的装饰器:无参
- 3、类的装饰器:有参
- 4、描述符与类装饰器结合使用
- 5、利用描述符原理自定制@property
- 6、自定制@classmethod
- 7、自定制@staticmethod
- 十五、元类(metaclass)
- 1、type实现
- 2、自定义元类控制类
- 3、自定义元类控制类的实例化
- 4、练习:使用元类修改属性为隐藏属性
- 5、利用元类实现单例模式
Python面向对象编程(二)
Python面向对象编程(三)
一、isinstance和issubclass
- type():不会认为子类实例是一种父类类型;
- isinstance():认为子类实例是一种父类类型。
- issubclass():判断是否为其子类。
class Foo(object):passclass Bar(Foo):passprint(type(Foo()) == Foo)# Trueprint(type(Bar()) == Foo)# False# isinstance参数为对象和类print(isinstance(Bar(), Foo))# Trueprint(issubclass(Bar, Foo))# Trueprint(issubclass(Foo, object))# True
二、反射(hasattr和getattr和setattr和delattr)
1、反射在类中的使用
反射就是通过字符串来操作类或者对象的属性。反射本质就是在使用内置函数,其中反射有以下四个内置函数:
- hasattr:判断一个方法是否存在与这个类中
- getattr:根据字符串去获取obj对象里的对应的方法的内存地址,加"()"括号即可执行
- setattr:通过setattr将外部的一个函数绑定到实例中
- delattr:删除一个实例或者类中的方法
class People:country = 'China'def __init__(self, name):self.name = namedef eat(self):print('%s is eating' % self.name)peo1 = People('nick')print(hasattr(peo1, 'eat'))# peo1.eat# Trueprint(getattr(peo1, 'eat'))# peo1.eat# >print(getattr(peo1, 'xxxxx', None))# Nonesetattr(peo1, 'age', 18)# peo1.age=18print(peo1.age)# 18print(peo1.__dict__)# {'name': 'egon', 'age': 18}delattr(peo1, 'name')# del peo1.nameprint(peo1.__dict__)# {'age': 18}
2、反射在模块中的使用
动态导入一个模块__import__,并且动态输入函数名然后执行相应功能。
注意:getattr,hasattr,setattr,delattr对模块的修改都在内存中进行,并不会影响文件中真实内容。
# dynamic.pyimp = input("请输入模块:")commons = __import__(imp)# 等价于import imp# commons = __import__(imp, fromlist=True)# 模块名可能不是在本级目录中存放着,改用这种方式就能导入成功inp_func = input("请输入要执行的函数:")f = getattr(commons, inp_func, None)# 作用:从导入模块中找到你需要调用的函数inp_func,然后返回一个该函数的引用.没有找到就烦会Nonef()# 执行该函数r = hasattr(commons, 'age')# 判断某个函数或者变量是否存在print(r)setattr(commons, 'age', 18)# 给commons模块增加一个全局变量age = 18,创建成功返回nonesetattr(commons, 'age', lambda a: a + 1)# 给模块添加一个函数delattr(commons, 'age')# 删除模块中某个变量或者函数
3、实例:基于反射机制模拟web框架路由
需求:比如我们输入
# 动态导入模块,并执行其中函数url = input("url: ")target_host,target_module, target_func = url.split('/')m = __import__('aaa.' + target_module, fromlist=True)inp = url.split("/")[-1]# 分割url,并取出url最后一个字符串if hasattr(m, inp):# 判断在commons模块中是否存在inp这个字符串inp= getattr(m, inp)# 获取inp的引用inp()# 执行else:print("404")
三、__getattr__、__setattr__和__delattr__和__getattribute__事件
- __getattr__:只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发。比较有用
- __delattr__:删除属性的时候会触发
- __setattr__:添加/修改属性会触发它的执行
当你自己写__getattr__、__delattr__、__setattr__方法,系统会调用你写的方法,如果没写,系统调用默认
class Foo:x = 1def __init__(self, y):self.y = ydef __getattr__(self, item):print('----> from getattr:你找的属性不存在')def __setattr__(self, key, value):print('----> from setattr')# self.key = value# 这就无限递归了,你好好想想# self.__dict__[key] = value# 应该使用它def __delattr__(self, item):print('----> from delattr')# del self.item# 无限递归了self.__dict__.pop(item)f1 = Foo(10)# ----> from setattrprint(f1.__dict__ )# 因为你重写了__setattr__,凡是赋值操作都会触发它的运行,你啥都没写,就是根本没赋值。除非你直接操作属性字典,否则永远无法赋值# {}f1.z = 3# ----> from setattrprint(f1.__dict__)# {}f1.__dict__['a'] = 3# 我们可以直接修改属性字典,来完成添加/修改属性的操作(不会触发__setattr__)del f1.a# ----> from delattr print(f1.__dict__)# {}
【Python面向对象编程(三)】
__getattribute__
查找属性无论是否存在,都会执行。
class Foo:def __init__(self, x):self.x = xdef __getattribute__(self, item):print('不管是否存在,我都会执行')f1 = Foo(10)f1.x# 不管是否存在,我都会执行f1.xxxxxx# 不管是否存在,我都会执行
当__getattribute__与__getattr__同时存在,只会执行__getattrbute__,除非__getattribute__在执行过程中抛出异常AttributeError
class Foo:def __init__(self, x):self.x = xdef __getattr__(self, item):print('执行的是我')# return self.__dict__[item]def __getattribute__(self, item):print('不管是否存在,我都会执行')raise AttributeError('哈哈')f1 = Foo(10)f1.x# 不管是否存在,我都会执行# 执行的是我f1.xxxxxx# 不管是否存在,我都会执行# 执行的是我
四、__setitem__和__getitem和__delitem__
- __setitem__:中括号赋值时触发
- __getitem__:中括号取值时触发
- __delitem__:中括号删除时触发
- __delattr__:.删除时触发
class Foo:def __init__(self, name):self.name = namedef __getitem__(self, item):print('getitem执行', self.__dict__[item])def __setitem__(self, key, value):print('setitem执行')self.__dict__[key] = valuedef __delitem__(self, key):print('del obj[key]时,delitem执行')self.__dict__.pop(key)def __delattr__(self, item):print('del obj.key时,delattr执行')self.__dict__.pop(item)f1 = Foo('sb')f1['age'] = 18# setitem执行f1['age1'] = 19# setitem执行f1['age']# getitem执行 18f1['name'] = 'tank'# setitem执行del f1.age1# del obj.key时,delattr执行del f1['age']# del obj[key]时,delitem执行print(f1.__dict__)# {'name': 'tank'}
五、__format__:自定制格式化字符串
date_dic = {'ymd': '{0.year}:{0.month}:{0.day}','dmy': '{0.day}/{0.month}/{0.year}','mdy': '{0.month}-{0.day}-{0.year}',}class Date:def __init__(self, year, month, day):self.year = yearself.month = monthself.day = daydef __format__(self, format_spec):# 默认打印ymd的{0.year}:{0.month}:{0.day}格式if not format_spec or format_spec not in date_dic:format_spec = 'ymd'fmt = date_dic[format_spec]return fmt.format(self)d1 = Date(2016, 12, 29)print(format(d1))# 2016:12:29print('{:mdy}'.format(d1))# 12-29-2016
六、__del__:析构方法 会在对象被删除之前自动触发
class People:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = ageself.f = open('test.txt', 'w', encoding='utf-8')def __del__(self):print('run======>')# 做回收系统资源相关的事情self.f.close()obj = People('egon', 18)del obj# del obj会间接删除f的内存占用,但是还需要自定制__del__删除文件的系统占用# run=-====>
七、__slots__ 使用点来访问属性本质就是在访问类或者对象的__dict__属性字典(类的字典是共享的,而每个实例的是独立的)。
__slots__是一个类变量,变量值可以是列表,元祖,或者可迭代对象,也可以是一个字符串(意味着所有实例只有一个数据属性)
字典会占用大量内存,如果你有一个属性很少的类,但是有很多实例,为了节省内存可以使用__slots__取代实例的__dict__。
class Foo:__slots__ = 'x'f1 = Foo()f1.x = 1f1.y = 2# 报错print(f1.__slots__ )# f1不再有__dict__
当你定义__slots__后,__slots__就会为实例使用一种更加紧凑的内部表示。使用__slots__后不能再给实例添加新的属性了,只能使用在__slots__中定义的那些属性名。
注意:__slots__的很多特性都依赖于普通的基于字典的实现。另外,定义了__slots__后的类不再支持一些普通类特性了,比如多继承。
大多数情况下,你应该只在那些经常被使用到的用作数据结构的类上定义__slots__比如在程序中需要创建某个类的几百万个实例对象 。
class Bar:__slots__ = ['x', 'y']n = Bar()n.x, n.y = 1, 2n.z = 3# 报错
八、__doc__:返回类的注释信息
class Foo:'我是描述信息'passprint(Foo.__doc__)# 我是描述信息
该属性无法被继承
class Foo:'我是描述信息'passclass Bar(Foo):passprint(Bar.__doc__)# 该属性无法继承给子类# None
九、__call__:会在调用对象时自动触发。 构造方法的执行是由创建对象触发的,即:对象 = 类名() ;而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的,即:对象() 或者 类()()
class Foo:def __init__(self):print('__init__触发了')def __call__(self, *args, **kwargs):print('__call__触发了')obj = Foo()# 执行 __init__# __init__触发了obj()# 执行 __call__# __call__
十、__init__和__new__:类构造器 __new__方法的第一个参数是这个类,而其余的参数会在调用成功后全部传递给__init__方法初始化。
__new__方法(第一个执行)先于__init__方法执行:
class A:passclass B(A):def __new__(cls):print("__new__方法被执行")return super().__new__(cls)def __init__(self):print("__init__方法被执行")b = B()# __new__方法被执行# __init__方法被执行
绝大多数情况下,我们都不需要自己重写__new__方法,但在当继承一个不可变的类型(例如str类,int类等)时,它的特性就尤显重要了。我们举下面这个例子:
# 1、使用init的情况:class CapStr1(str):def __init__(self, string):string = string.upper()a = CapStr1("I love China!")print(a)# I love China!无变化 !!!!!!!# 2、使用__new__的情况class CapStr2(str):def __new__(cls, string):string = string.upper()return super().__new__(cls, string)a = CapStr2("I love China!")print(a)# I LOVE CHINA!
十一、__str__和__repr__
__str__:执行str函数或print函数触发
class Foo:def __init__(self, name, age):"""对象实例化的时候自动触发"""self.name = nameself.age = agedef __str__(self):print('打印的时候自动触发,但是其实不需要print即可打印')return f'{self.name}:{self.age}'# 如果不返回字符串类型,则会报错obj = Foo('nick', 18)print(obj)# obj.__str__() # 打印的时候就是在打印返回值# 打印的时候自动触发,但是其实不需要print即可打印# nick:18
__repr__:执行repr函数或者交互式解释器触发
- 如果__str__没有被定义,那么就会使用__repr__来代替输出。
- 注意:这俩方法的返回值必须是字符串,否则抛出异常。
class School:def __init__(self, name, addr, type):self.name = nameself.addr = addrself.type = typedef __repr__(self):return 'School(%s,%s)' % (self.name, self.addr)def __str__(self):return '(%s,%s)' % (self.name, self.addr)s1 = School('oldboy1', '北京', '私立')print('from repr: ', repr(s1))# from repr:School(oldboy1,北京)print('from str: ', str(s1))# from str:(oldboy1,北京)print(s1)# (oldboy1,北京)s1# jupyter属于交互式# School(oldboy1,北京)
十二、__module__和__class__
- __module__ 表示当前操作的对象在那个模块
- __class__表示当前操作的对象的类是什么
# lib/aa.pyclass C:def __init__(self):self.name = 'SB'# index.pyfrom lib.aa import Cobj = C()print(obj.__module__)# 输出 lib.aa,即:输出模块print(obj.__class__)# 输出 lib.aa.C,即:输出类
十三、实现文件上下文管理(__enter__和__exit__) with语句,即上下文管理协议,为了让一个对象兼容with语句,必须在这个对象的类中声明__enter__和__exit__方法。
- 使用with语句的目的就是把代码块放入with中执行,with结束后,自动完成清理工作,无须手动干预
- 在需要管理一些资源比如文件,网络连接和锁的编程环境中,可以在__exit__中定制自动释放资源的机制,你无须再去关系这个问题,这将大有用处。
class Open:def __init__(self, name):self.name = namedef __enter__(self):print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):print('with中代码块执行完毕时执行我啊')print(exc_type)print(exc_val)print(exc_tb)try:with Open('a.txt') as f:print('=====>执行代码块')raise AttributeError('***着火啦,救火啊***')except Exception as e:print(e)# 出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量# =====>执行代码块# with中代码块执行完毕时执行我啊## ***着火啦,救火啊***## ***着火啦,救火啊***
如果__exit()返回值为True,那么异常会被清空,就好像啥都没发生一样,with后的语句正常执行。
class Open:def __init__(self, name):self.name = namedef __enter__(self):print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):print('with中代码块执行完毕时执行我啊')print(exc_type)print(exc_val)print(exc_tb)return Truewith Open('a.txt') as f:print('=====>执行代码块')raise AttributeError('***着火啦,救火啊***')print('0' * 100)# ------------------------------->会执行# 出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量# =====>执行代码块# with中代码块执行完毕时执行我啊## ***着火啦,救火啊***## 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000#
模拟open
class Open:def __init__(self, filepath, mode='r', encoding='utf-8'):self.filepath = filepathself.mode = modeself.encoding = encodingdef __enter__(self):# print('enter')self.f = open(self.filepath, mode=self.mode, encoding=self.encoding)return self.fdef __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):# print('exit')self.f.close()return Truedef __getattr__(self, item):return getattr(self.f, item)with Open('a.txt', 'w') as f:print(f)f.write('aaaaaa')f.wasdf#抛出异常,交给__exit__处理# <_io.TextIOWrapper name='a.txt' mode='w' encoding='utf-8'>
十四、描述符(__get__和__set__和__delete__) 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。
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
- __delete__():采用del删除属性时,触发
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')f1 = Foo()f1.name = 'nick'f1.namedel f1.name#无任何输出结果!!!
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 ST:"""描述符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 IN:"""描述符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 = ST()age = IN()def __init__(self, name, age):# name被ST类代理,age被IN类代理self.name = nameself.age = agep1 = People('alex', 18)# Str设置...# Int设置...p1.name# Str调用p1.name = 'nick'# Str设置...del p1.name# Str删除...p1.age# Int调用p1.age = 18# Int设置...del p1.age# Int删除...print(p1.__dict__)# {}print(People.__dict__)# {'__module__': '__main__', 'name': <__main__.ST object at 0x0000000002167490>, 'age': <__main__.IN object at 0x000000000234A700>, '__init__': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}print(type(p1) == People)# Trueprint(type(p1).__dict__ == People.__dict__)# True
1、使用描述符
众所周知,python是弱类型语言,即参数的赋值没有类型限制,下面我们通过描述符机制来实现类型限制功能。
class Typed:def __init__(self, name, expected_type):self.name = nameself.expected_type = expected_typedef __get__(self, instance, owner):print('get--->', instance, owner)if instance is None:return selfreturn 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] = valuedef __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 = nameself.age = ageself.salary = salarytry:p1 = People(123, 18, 3333.3)except Exception as e:print(e)# set---> <__main__.People object at 0x1082c7908> 123# Expectedtry:p1 = People('nick', '18', 3333.3)except Exception as e:print(e)# set---> <__main__.People object at 0x1078dd438> nick# set---> <__main__.People object at 0x1078dd438> 18# Expected p1 = People('nick', 18, 3333.3)# set---> <__main__.People object at 0x1081b3da0> nick# set---> <__main__.People object at 0x1081b3da0> 18# set---> <__main__.People object at 0x1081b3da0> 3333.3
2、类的装饰器:无参
def decorate(cls):print('类的装饰器开始运行啦------>')return cls@decorate# 无参:People = decorate(People)class People:def __init__(self, name, age, salary):self.name = nameself.age = ageself.salary = salaryp1 = People('nick', 18, 3333.3)# 类的装饰器开始运行啦------>
3、类的装饰器:有参
def typeassert(**kwargs):def decorate(cls):print('类的装饰器开始运行啦------>', kwargs)return clsreturn 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 = nameself.age = ageself.salary = salaryp1 = People('nick', 18, 3333.3)# 类的装饰器开始运行啦------> {'name':, 'age': , 'salary': }
4、描述符与类装饰器结合使用
class Typed:def __init__(self, name, expected_type):self.name = nameself.expected_type = expected_typedef __get__(self, instance, owner):print('get--->', instance, owner)if instance is None:return selfreturn 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] = valuedef __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 clsreturn 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 = nameself.age = ageself.salary = salaryprint(People.__dict__)# 类的装饰器开始运行啦------> {'name':, 'age': , 'salary': }# {'__module__': '__main__', '__init__': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None, 'name': <__main__.Typed object at 0x000000000238F8B0>, 'age': <__main__.Typed object at 0x000000000238FF40>, 'salary': <__main__.Typed object at 0x000000000238FFA0>}p1 = People('nick', 18, 3333.3)# set---> <__main__.People object at 0x0000000001E07490> nick# set---> <__main__.People object at 0x0000000001E07490> 18# set---> <__main__.People object at 0x0000000001E07490> 3333.3
5、利用描述符原理自定制@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 Lazyproperty:def __init__(self, func):self.func = funcdef __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 selfelse:print('--->')value = https://www.it610.com/article/self.func(instance)setattr(instance, self.func.__name__, value)# 计算一次就缓存到实例的属性字典中return valueclass Room:def __init__(self, name, width, length):self.name = nameself.width = widthself.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.lengthr1 = Room('alex', 1, 2)print(r1.area)# 先从自己的属性字典找,没有再去类的中找,然后出发了area的__get__方法# 这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()# ---># 2print(r1.area)# 先从自己的属性字典找,找到了,是上次计算的结果,这样就不用每执行一次都去计算# 2
6、自定制@classmethod
class ClassMethod:def __init__(self, func):self.func = funcdef __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 feedbackclass People:name = 'nick'@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()# 在这里可以加功能啊...# 你好啊,帅哥 nick 你是那偷心的贼p1.say_hi('你是那偷心的贼')# 在这里可以加功能啊...# 你好啊,帅哥 nick 你是那偷心的贼
7、自定制@staticmethod
class StaticMethod:def __init__(self, func):self.func = funcdef __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 feedbackclass People:@StaticMethod# say_hi = StaticMethod(say_hi)def say_hi(x, y, z):print('------>', x, y, z)People.say_hi(1, 2, 3)# 在这里可以加功能啊...# ------> 1 2 3p1 = People()p1.say_hi(4, 5, 6)# 在这里可以加功能啊...# ------> 4 5 6
十五、元类(metaclass) 元类:负责产生该对象的类称之为元类,即元类可以简称为类的类
用class关键字创建一个类,用的默认的元类type,因此以前说不要用type作为类别判断
class People:# People=type(...)country = 'China'def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef eat(self):print('%s is eating' % self.name)print(type(People))
1、type实现
- 创建类的3个要素:类名,基类,类的名称空间
- People = type(类名,基类,类的名称空间)
class_name = 'People'# 类名class_bases = (object,)# 基类class_dic = {}# 类的名称空间class_body = """country='China'def __init__(self,name,age):self.name=nameself.age=agedef eat(self):print('%s is eating' %self.name)"""exec(class_body, {}, class_dic, )#执行class_body中的代码,然后把产生的名字丢入class_dic字典中print(class_name)# Peopleprint(class_bases)# (,)print(class_dic)# 类的名称空间# {'country': 'China', '__init__': , 'eat': }People1 = type(class_name, class_bases, class_dic)print(People1)# obj1 = People1(1, 2)obj1.eat()# 1 is eating
2、自定义元类控制类
自定义元类控制类的产生过程,类的产生过程其实就是元类的调用过程。
分析用class自定义类的运行原理(而非元类的的运行原理):
- 拿到一个字符串格式的类名class_name='People'
- 拿到一个类的基类们class_bases=(obejct,)
- 执行类体代码,拿到一个类的名称空间class_dic={...}
- 调用People=type(class_name,class_bases,class_dic)
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:', self)# 现在是Peopleprint('class_name:', class_name)print('class_bases:', class_bases)print('class_dic:', class_dic)super(Mymeta, self).__init__(class_name, class_bases, class_dic)# 重用父类type的功能class People(object, metaclass=Mymeta):# People=Mymeta(类名,基类们,类的名称空间)country = 'China'def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef eat(self):print('%s is eating' % self.name)# self:# class_name: People# class_bases: ( ,)# class_dic: {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'People', 'country': 'China', '__init__': , 'eat': }
应用:我们可以控制类必须有文档。
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):if class_dic.get('__doc__') is None or len(class_dic.get('__doc__').strip()) == 0:raise TypeError('类中必须有文档注释,并且文档注释不能为空')if not class_name.istitle():raise TypeError('类名首字母必须大写')super(Mymeta, self).__init__(class_name, class_bases,class_dic)# 重用父类的功能try:class People(object, metaclass=Mymeta ):# People= Mymeta('People',(object,),{....})#"""这是People类"""country = 'China'def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef eat(self):print('%s is eating' % self.name)except Exception as e:print(e)# 类中必须有文档注释,并且文档注释不能为空
3、自定义元类控制类的实例化
类的调用,即类实例化就是元类的调用过程,可以通过元类Mymeta的__call__方法控制。
继承的查找顺序:子类->Class –>object–> Mymeta->type
class Mymeta(type):def __call__(self, *args, **kwargs):print(self)# self是Peopleprint(args)# args = ('nick',)print(kwargs)# kwargs = {'age':18}# return 123# 1. 先造出一个People的空对象,申请内存空间# __new__方法接受的参数虽然也是和__init__一样,但__init__是在类实例创建之后调用,而 __new__方法正是创建这个类实例的方法。obj = self.__new__(self)# 虽然和下面同样是People,但是People没有,找到的__new__是父类的# 2. 为该对空对象初始化独有的属性self.__init__(obj, *args, **kwargs)# 3. 返回一个初始化好的对象return objclass People(object, metaclass=Mymeta):# People = Mymeta(),People()则会触发__call__country = 'China'def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef eat(self):print('%s is eating' % self.name)#在调用Mymeta的__call__的时候,首先会找自己(如下函数)的,自己的没有才会找父类的#def __new__(cls, *args, **kwargs):## print(cls)# cls是People## cls.__new__(cls) # 错误,无限死循环,自己找自己的,会无限递归#obj = super(People, cls).__new__(cls)# 使用父类的,则是去父类中找__new__#return objobj = People('nick', age=18)## ('nick',)# {'age': 18}print(obj.__dict__)# {'name': 'nick', 'age': 18}
4、练习:使用元类修改属性为隐藏属性
class Mymeta(type):def __init__(self, class_name, class_bases, class_dic):# 加上逻辑,控制类Foo的创建super(Mymeta, self).__init__(class_name, class_bases, class_dic)def __call__(self, *args, **kwargs):# 加上逻辑,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)# 修改属性为隐藏属性obj.__dict__ = {'_%s__%s' % (self.__name__, k): vfor k, v in obj.__dict__.items()}return objclass Foo(object, metaclass=Mymeta):# Foo = Mymeta(...)def __init__(self, name, age, sex):self.name = nameself.age = ageself.sex = sexobj = Foo('nick', 18, 'male')print(obj.age)# 'Foo' object has no attribute 'age'print(obj.__dict__)# {'_Foo__name': 'egon', '_Foo__age': 18, '_Foo__sex': 'male'}
5、利用元类实现单例模式
NAME = 'nick'AGE = 18class Mymeta(type):def __init__(self,class_name,class_bases,class_dict):super().__init__(class_name,class_bases,class_dict)self.__instance = self(NAME,AGE)def __call__(self,*args,**kwargs):if len(args) == 0 and len(kwargs) == 0:return self.__instanceobj = object.__new__(self)self.__init__(obj,*args,**kwargs)return objclass People(metaclass=Mymeta):def __init__(self,name,age):self.name = nameself.age = agepeo1 = People()peo2 = People()
到此这篇关于Python面向对象编程的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
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