python高级属性用法编程_python高级编程之面向对象高级编程

1 面向对象编程

面向对象这节比较简单，就稍微总结几个特殊的点。

特殊方法__init__前后分别有两个下划线，__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。

有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去。

如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量(private)，只有内部可以访问，外部不能访问。

需要注意的是，在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。

多态：当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态。

“鸭子特性”：对于静态语言(例如Java)来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。

对于Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了。

2 面向对象高级编程

2.1 获取对象信息

2.1.1 type()

判断对象类型，使用type()函数：

>>> type(123)

>>> type('str')

>>> type(None)

如果要判断一个对象是否是函数可以使用types模块中定义的常量：

>>> import types

>>> def fn():

... pass

...

>>> type(fn)==types.FunctionType

True

>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType

True

>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType

True

>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType

True

对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。

2.1.2 dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：

>>> dir('ABC')

['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回长度。在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，所以，下面的代码是等价的：

>>> len('ABC')

>>> 'ABC'.__len__()

仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：

>>> class MyObject(object):

... def __init__(self):

... self.x = 9

... def power(self):

... return self.x * self.x

...

>>> obj = MyObject()

紧接着，可以测试该对象的属性：

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？

True

>>> obj.x

>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？

False

>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'

>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？

True

>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'

>>> obj.y # 获取属性'y'

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404

404

也可以获得对象的方法：

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？

True

>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'

>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn

>>> fn # fn指向obj.power

>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的

2.2 使用__slots__

如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。

为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：

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 = 'Michael' # 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 "", line 1, in

AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

2.3 使用@property

在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是没办法检查参数，导致可以随便给属性赋值。

对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

class Student(object):

@property

def score(self):

return self._score

@score.setter

def score(self, value):

if not isinstance(value, int):

raise ValueError('score must be an integer!')

if value < 0 or value > 100:

raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')

self._score = value

@property的使用方法是：把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，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，于是，我们就拥有一个可控的属性操作。

>>> s = Student()

>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)

>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()

>>> s.score = 9999

Traceback (most recent call last):

...

ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性。

2.4 多重继承

在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。Python允许使用多重继承，这种设计通常称之为MixIn。

MixIn的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。

2.5 定制类

后面用到实际例子时再补充。

2.6 使用枚举类

当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：

JAN = 1

FEB = 2

MAR = 3

...

NOV = 11

DEC = 12

好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量。

更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能：

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

这样我们就获得了Month类型的枚举类，可以直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员：

for name, member in Month.__members__.items():

print(name, '=>', member, ',', member.value)

value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。

如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：

from enum import Enum, unique

@unique

class Weekday(Enum):

Sun = 0 # Sun的value被设定为0

Mon = 1

Tue = 2

Wed = 3

Thu = 4

Fri = 5

Sat = 6

@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。

2.7 使用元类

type()函数可以查看一个类型或变量的类型，例如Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。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，而无需通过class Hello(object)...的定义。

我们说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。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：

>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数

... print('Hello, %s.' % name)

...

>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class

>>> h = Hello()

>>> h.hello()

Hello, world.

>>> print(type(Hello))

>>> print(type(h))

要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：

class的名称；