python类之特殊属性和魔术方法

2025-01-17 技术教程

一 python特殊属性1 总述属性含义_name_类，函数，方法等的名字_module_类定义所现在的模块名_class_对象或类所属的类_bases_类的基类的元素，顺序为他们在基类列表中出现的顺序_doc_类/函数的文档字符传，如果没有定义则为None_mro_类的mro,class.mro()返回_dict_类或实例的属性，可写的字典_dir_返回了类或者对象所有成员列表，dir()函数调用的是_dir_()，如果提供了_dir_()，则返回属性列表，否则尽可能从__dict__属性中收集信息2 name

获取类和函数的名字

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: passclass B(A): passdef C(): passprint (A.__name__,B.__name__,C.__name__,sep='\n')

3 module

类定义所在的模块名

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: passclass B: passprint (A.__module__,B.__module__)

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8import dispprint (disp.A.__module__,disp.B.__module__,sep='\n')

4 class

对象或类所属的类

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: passclass B(A): passa=A()b=B()print (A.__class__,B.__class__,sep='\n') #类所属的类是classprint (a.__class__,b.__class__,sep='\n') # 对象所属的类是实实在在的类

5 bases

类的基类的元组，顺序是他们在基类列表中出现的顺序

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: passclass B(A): passclass C(B): passclass E: passclass D(E,C): passprint (A.__bases__,B.__bases__,C.__bases__,D.__bases__,sep='\n')

结果如下

6 DOC

文档字符串，针对类和函数有效，若不存在，则返回为None

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: '''this is class''' passdef B(): '''this is function''' passclass C: passprint (A.__doc__,B.__doc__,C.__doc__,sep='\n')

结果如下

7 mro

类的mro。返回多继承中的查找顺序

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: passclass B(A): passclass C(B): passclass E: passclass D(E,C): passprint (A.__mro__,B.__mro__,C.__mro__,D.__mro__,sep='\n')

结果如下

8 dict

类或者实例的属性，可写的字典

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: a=10 def __init__(self,x): self.x=5a=A(3)print (A.__dict__)print (a.__dict__)

结果如下

9 dir

dir 返回了类或者对象所有成员名称列表，dir()函数调用的是_dir_()，如果提供了_dir_() ,则返回属性的列表，否则会尽量从__dict__属性中收集
dir() 对于不同类型的对象具有不同的行为：
1 如果对象是模块对象，则列表包含模块的属性名

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8import redef foo(x): y=1print (dir()) # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数print (dir(re))print ('+'*20)print (dir(foo))

结果如下

2 如果对象是类型或者类对象，列表包含类的属性名，以及其他基类的属性名

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: a='1234' def __init__(self): passclass B(A): # 此处调用父类，其dir中会包含父类的属性 passprint (dir()) # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数print ('*'*40)print (dir(A),dir(B),sep='\n') # 此中DIR属性父类和子类是完全相同的，但dict中却是不同的print (A.__dict__,B.__dict__,sep='\n')

3 如果是对象，列表包含对象的属性名，它的类的属性名和基类的属性名

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: a='1234' def __init__(self): self.x=10class B(A): # 此处调用父类，其dir中会包含父类的属性 passa=A()print (dir()) # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数print ('*'*40)print (dir(A),dir(B),dir(a),sep='\n') #此处若是打印实例的属性，则会吧类的属性也打印上来

结果如下

4此处对属性名进行了重写操作

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: a='1234' def __init__(self): self.x=10class B(A): # 此处调用父类，其dir中会包含父类的属性 def __dir__(self): # 此处是针对实例设置的，和类本身并无关系 return ['this is class A '] # 此处是dir返回是列表，若使用字符串，则会处理成列表进行返回a=A()b=B()print (dir()) # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数，以及实例后的对象print ('*'*40)print (dir(A),dir(B),dir(a),dir(b),sep='\n') #此处若是打印实例的属性，则会吧类的属性也打印上来

结果如下

10 _slots_ 槽位1 问题引出

都是字典惹的祸
字典为了提升查询效率，必须用空间换时间
一般来说一个对象，属性多一点，都存储在字典中便于查询，问题不大，但是数百万个对象，那么字典就占得有点大了，这个时候，python便提供了_slots_

2 实验代码

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# this is testclass A: x=123 __slots__ = ('p1',) # 此处只放置了一个槽位，则只能使用p1变量，不能使用其他 def __init__(self): self.p1=1 self.p2=2 def show(self): print ('this is test1,{}'.format(self.p1))print (A().__dict__)

结果如下

此处的p2属性不能使用

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# this is testclass A: x=123 __slots__ = ('p1','p2') # 此处只放置了一个槽位，则只能使用p1变量，不能使用其他 def __init__(self): self.p1=1 self.p2=2 def show(self): print ('this is test1,{}'.format(self.p1))print ('slots',A().__slots__) #实例的此属性可以被打印出来，但实例的字典属性却不存在print (A.__dict__) # 类的字典属性不受影响print ('dict',A().__dict__)

结果如下

添加实例属性如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# this is testclass A: x=123 __slots__ = 'p1','p2' # 此处只放置了一个槽位，则只能使用p1变量，不能使用其他 def __init__(self): self.p1=1 self.p2=2 def show(self): print ('this is test1,{}'.format(self.p1))print ('slots',A().__slots__) #实例的此属性可以被打印出来，但实例的字典属性却不存在print (A.__dict__) # 类的字典属性不受影响A.p4=300 #类添加属性，只会影响类的__dict__，实例中不会显示，而__slots__ 不会对类造成影响try: setattr(A(),'p5',30)except AttributeError as a: print (A(),'不能添加属性')finally: print (A().__slots__) #查看try: A().P3=300except AttributeError as a: print (A(),'不能添加属性')finally: print (A().__slots__) #查看

结果如下

_slots_ 告诉解释器，实例的属性都叫什么，一般来说，既要节约内存，最好还是使用元祖来存储__slots__梳理，这样就阻止了实例产生__dict__来保存实例的属性

继承

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# this is testclass A: x=123 __slots__ = 'p1','p2' # 此处只放置了一个槽位，则只能使用p1变量，不能使用其他 def __init__(self): self.p1=1 self.p2=2 def show(self): print ('this is test1,{}'.format(self.p1))class B(A): def __init__(self): super().__init__() self.b1=200b=B()b.b2=300print (b.__dict__) # 继承则失效

结果如下

3 应用场景

使用需要构建在数百万以上对象，且内存容量较为紧张的场景

二 python 实例属性之魔术方法1 分类描述方法初始化和销毁_init__和_del\在字典和set中使用_hash_布尔类型，常用于判断语句_bool_可视化，用于输出对应的类型_str__和_repr\运算符重载_eq_,_ne_,_gt_,__lt__等容器和大小相关和操作相关属性_getitem_,__setitem__等可调用对象,将实例化的对象当成一个函数去调用，一旦可以当函数调用_call_上下文管理(with open(x) as f 等形式_enter_,_exit_反射_getattr_, _setattr_,_delattr_描述器Object._get_(self,instance,owner)Object._set_(self,instance,value)Object._delete_(self,instance)2 初始化和销毁

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class X: def __init__(self,name): self.name=name self.x=10 print ("init instance") def __del__(self): print ('delete {}'.format(self.name))a=X('a')del a # 因为python自身的垃圾回收机制，而del删除实例的操作不确定何时执行，因此需要使用del进行清除处理

结果如下

3 hash1 简介

hash 中最基础的hash就是取模运算。
list 不能hash的原因
list 源码：其中hash=None,在调用None的时候自然是不能hash的

判断是否可hash

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8from collections import Hashableclass X: def __init__(self,x): self.x=x def __hash__(self): return 1print (isinstance(X(1),Hashable))print (isinstance([],Hashable))

结果如下

2 定义不可哈希类型

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8from collections import Hashableclass X: def __init__(self): self.x=10 __hash__=Noneprint (isinstance(X(),Hashable)) #判断是否可hash，返回为bool类型print (hash(X()))

结果如下

3 实例

实例如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class X: def __init__(self): self.x=10 def __hash__(self): # 此处是定义的是实例的hash，和类没关系 return None # 此处设置hash的返回为None,模拟列表 # 另一种方式定义不可哈希类型 __hash__=Noneclass Y: #此类未设置相关的hash属性 def __init__(self): passclass Z: # 此类定义了hash的返回值为1 ，则实例化后调用hash返回为1 def __hash__(self): return 1print (hash(Y())) # 此处返回整数print (hash(Z())) # 此处返回为固定数print (hash(X())) #进行判断是否能够进行hash操作，未进行hash，直接抛出异常

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class X: def __init__(self): self.x=10 def __hash__(self): return 1lst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中print (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址s=set(lst) # 此处定义一个集合，集合本身具有去重功能，上述的hash的返回值是相同的，则说明其hash相同，则表明其key相同，常理推论可得# 其会走set的去重属性进行处理print (len(s))for i in s: # 打印其中的值，如下 print (hash(i))

结果如下

此处s集合中的元素hash后的结果是相同的，但是其却没有进行去重操作，则此处表明hash相等的函数不一定就是相同的，此处没有直接的相等关系

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class X: def __init__(self): self.x=10 def __hash__(self): return 1 def __eq__(self, other): # 此处是判断是否相等的原因，及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个，而不是hash相同就认为是同一个,此处返回bool值，当然可以是0或非0的数 return Truelst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中print (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址s=set(lst) # 此处定义一个集合，集合本身具有去重功能，# 其会走set的去重属性进行处理print (len(s))for i in s: # 打印其中的值，如下 print (hash(i))

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class X: def __init__(self): self.x=10 def __hash__(self): return 1 def __eq__(self, other): # 此处是判断是否相等的原因，及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个，而不是hash相同就认为是同一个 return Falselst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中print (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址s=set(lst) # 此处定义一个集合，集合本身具有去重功能，上述的hash的返回值是相同的，则说明其hash相同，则表明其key相同，常理推论可得# 其会走set的去重属性进行处理print (len(s))for i in s: # 打印其中的值，如下 print (hash(i))

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class X: def __init__(self): self.x=10 def __hash__(self): return 1 def __eq__(self, other): # 此处是判断是否相等的原因，及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个，而不是hash相同就认为是同一个 return Falsea=X()lst=[a,a]print (lst)s=set(lst)print (len(s))for x in s: print (hash(x))

结果如下

4 结论

set判断是否是同一个的步骤：
1 先进行内存地址的判断，及is判断，若内存地址相同，则肯定是同一个
2 若内存地址不同，再进行eq 判断，及就是==进行判断,若相同，则是同一个，若不同，则不是同一个，此处和hash没有任何关系

及就是：同假为假，一真一假为真，同真为真
默认的能够使用hash的原因是由于在基类object中实现了hash方法，一般的，不同的内存地址的hash是不相同的，两个对象的hash相同，叫hash冲突

hash 相同不代表一样

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class X: def __init__(self,x): self.x=x def __hash__(self): return 1 def __eq__(self, other): # 此处是判断是否相等的原因，及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个，而不是hash相同就认为是同一个 return self.x==other.x# 此处表示二元操作，前面调用方法self.x，后面的作为参数传递进去进行处理，other表示第二个对象对应的方法print (hash(X(4)))lst=[X(4),X(6)]t=tuple(lst)s=set(lst)print (s)for x in s: print (hash(x))

结果如下

__hash__方法只是返回一个hash值作为set的key,但是去重，还需要__eq__来判断2个对象是否相等，

5 练习：

设计二维坐标类Point，比较2个坐标是否相等

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class Point: def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y def __hash__(self): return hash((self.x,self.y)) # 此处返回是一个元组，是不可变数据类型，此处可直接进行hash def __eq__(self, other): return self.x==other.x and self.y == other.ya1=Point(3,4)a2=Point(3,4)print ( a1 is a2 )print (a1==a2)

结果如下

4 bool1简介

_bool_ 内建函数bool(), 或者对象放在逻辑表达式的位置，调用这个函数返回布尔值，没有定义_bool_，就找_len_ 返回长度，非0为真，如果__len__也没有定义，则所有的实例都返回是真。

2 实例

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class Point: # 此类未定义len和bool，因此其返回值为恒真 def __init__(self): self.x=3 self.y=4 # def __bool__(self): # return Falseprint (bool(Point()))

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class Point: def __init__(self): self.x=3 self.y=4 def __bool__(self): # 此处定义了bool的返回值为False，则调用bool()返回结果应该为False return Falseprint (bool(Point()))

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class Point: def __init__(self): self.x=3 self.y=4 # def __bool__(self): # 此处定义了bool的返回值为False，则调用bool()返回结果应该为False # return False def __len__(self): # 此处用于当bool不存在时的找寻位置，为0则表示为空，则为False return 0print (bool(Point()))

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class Point: def __init__(self): self.x=3 self.y=4 def __bool__(self): # 同时存在，则以bool为准 return False def __len__(self): return 1print (bool(Point()))

结果如下

这也就是为啥空的字典和空集合以及空列表为False的原因了，因为其没有定义bool，因此其只能通过访问len来实现了。

5 可视化1 简介方法意义_repr_内建函数repr()对一个对象获取字符串表达式，如果一个类定义了_repr__但没有定义_str\，那么在请求该类的实例的"非正式"的字符串也将调用_repr_()_str_str() 函数，内建函数format，print()函数调用，需要返回对象的字符串表达式_bytes_bytes 的时候，返回一个独享的bytes表达，及返回bytes对象2 基础实例

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class Point: def __init__(self): self.x=3 self.y=4 def __repr__(self): return str([self.x,self.y]) #此处的返回必须使用字符串进行包裹，否则会报错 def __str__(self): # 若存在此属性，则上述的表达式将不会被调用 return 'abcdefg'print (Point())

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class Point: def __init__(self): self.x=3 self.y=4 def __repr__(self): return str([self.x,self.y]) #此处的返回必须使用字符串进行包裹，否则会报错 def __str__(self): # 若存在此属性，则上述的表达式将不会被调用 return 'abcdefg'print (Point())p1=Point()p2=Point()lst=(p1,p2)for x in lst: print (x)print (lst)print (*lst) #进行解包处理，此时是针对于对象上的，此时应该调用的是str

3 结论

上述实例证明，当str和repr同时存在时，如果输出结果直接作用于对象上，则调用str方法，否则将调用repr方法

6 运算符重载1 简介

operator 模块提供以下的特殊方法，可以将类的实例使用下面操作符来进行操作

运算符特殊方法含义<,<=,==,>,>=,!=_lt_,_le_,_eq_,_gt_,_ge_,_ne_比较运算符+,-,*,/,%,//,**,divmod_add_,_sub_,_mul_,_truediv_,_mod_,_floordiv_,_pow_,_divmod_算数运算符，移位，位运算也有对应的方法+=,-=,*=,/=,%=,//=,**=_iadd_,_isub_,_imul_,_itruediv_,_imod_,_ifloordiv_,_ipow_2 实验

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: def __init__(self,x): self.x=x def __lt__(self, other): return self.x < other.x def __eq__(self, other): return self.x == other.x def __ne__(self, other): return self.x != other.x def __sub__(self, other): return self.x - other.xprint (A(10)<A(5))print (A(10)==A(5))print (A(10) != A(5))print (A(10)-A(5))

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: def __init__(self,x): self.x=x def __iadd__(self, other): # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other self.x += other.x print ('__iadd__') return self # 此处返回的是一个实例，可通过调用其方法来实现此方法是否执行a1=A(10)a2=A(20)print ('*'*30)a1+=a2print (a1.x,a2.x)

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: def __init__(self,x): self.x=x def __iadd__(self, other): # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other # self.x += other.x print ('__iadd__') return A(self.x+other.x ) #此处方法相同a1=A(10)a2=A(20)print ('*'*30)a1+=a2print (a1.x,a2.x)

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: def __init__(self,x): self.x=x def __iadd__(self, other): # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other # self.x += other.x print ('__iadd__') return A(self.x+other.x ) #此处方法相同 def __isub__(self, other): print ('__isub__') self.x -= other.x return selfa1=A(10)a2=A(20)print ('*'*30)a1+=a2print (a1.x,a2.x)a1-=a2print (a1.x,a2.x)

functools.total_ordering 的应用

默认的

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: def __init__(self,x): self.x=x def __lt__(self, other): # 此处定义的是小于，现需要使用大于等于，则默认会报错 return self.x < other.xprint (A(1) >= A(2))

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8from functools import total_ordering@total_orderingclass A: def __init__(self,x): self.x=x def __lt__(self, other): # 此处定义的是小于，现需要使用大于等于，则默认会报错 return self.x < other.xprint (A(1) >= A(2))print (A(1)==A(2))print (A(1) != A(2))

结果如下

3 运算符重载中的反向方法

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# this is testclass Add: def __init__(self,x:int): self.x=x def __add__(self, other): print ('add',self) return self.x+other.x def __iadd__(self, other): print ('iadd',self) return self.x+other.x def __radd__(self, other): print ('radd',self) return self.x+other.xclass B: def __init__(self,x): self.x=xa=Add(3)b=B(4)print (a+b)print (b+a)

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# this is testclass Add: def __init__(self,x:int): self.x=x def __add__(self, other): print ('add',self) return self.x+other.x def __iadd__(self, other): print ('iadd',self) return self.x+other.x def __radd__(self, other): print ('radd',self) return self+other # 此处self调用了add，其相当于实例self.__add__(other)进行处理的class B: def __init__(self,x): self.x=xa=Add(3)b=B(4)print (a+b)print (b+a)

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# this is testclass Add: def __init__(self,x): self.x=x def __add__(self, other): print ('add',self) return self.x+other def __iadd__(self, other): print ('iadd',self) return self.x+other.x def __radd__(self, other): print ('radd',self) return self+other # 此处self调用了add，其相当于实例self.__add__(other)进行处理的class B: def __init__(self,x): self.x=xa=Add(3)b=B(4)print (1+a)print (1+b)

结果如下

结论如下：

b+a 等价于 b.add(a),但是B类没有实现add方法，就去找a的__radd__方法 1+a 等价于1.add(a)，而int 类型实现了__add__放方法，不过这个方法对于这种加法的返回值是NotImplemented，解释器发现了这个值，就会对第二个操作对象执行__radd__进行调用。4 总结

运算符重载的应用场景
往往是面向对象实现的类，需要做大量的运算，而运算符是这种运算在数学上最常见的表达方式，int 类中，几乎实现了所有操作符，可以作为参考

7 容器相关方法1 简介内建方法含义_len_内建函数len()，返回对象的长度(>=0的整数)，其实即使吧对象当作容器类型来看，就如同list或dict，bool()函数调用的时候，如果没有_bool_()方法，则会看_len_()方法是否存在，存在返回非0为真，第三方库中可能存在size，其和len的含义相同_iter_迭代器时，调用，返回一个新的迭代器对象_contains_in成员运算符，没有实现，就调用__iter__方法遍历_getitem_实现self[key]访问，序列对象，key接受整数为索引，或者切片，对于set和dict，key为hashable，key不存在时引KeyError异常_setitem_和__getitem__的访问相似，是设置值的方法_missing_字典使用_getitem_()调用时，key不存在执行该方法2 实例

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class Item: def __init__(self,name,*args): self.name=name self.lst=list(args) def __len__(self): return len(self.lst) def __iter__(self): return iter(self.lst) # 此处返回是一个迭代器,必须是一个迭代器 def __add__(self, other): # 此处使用+ 号返回一个列表 self.lst.append(other) return self def __getitem__(self, index): # 此处应用于列表时，表示为索引，此处应用于字典时，表示key if index > len(self.lst): print ('Key Error') else: return self.lst[index] def __setitem__(self, index, value): # 此处表示修改属性列表中的值 if index > len(self.lst): print ('Key Error') else: self.lst[index]=value return self # def __missing__(self, key): # 此方法只能适用于字典的处理 # pass def __repr__(self): return str(self.lst) # 此处对其进行可视化处理a=Item('mysql',12,3,45,678,8909)print (len(a))# 此处调用了__iter__方法for i in a: print (i)print ('++++++++++++++++')print (a[2]) # 此处调用了__getitem__方法，用于获取值a+10 # 此处使用__add__方法进行加入，此处追加到列表的末尾print (a[-1]) # 获取列表的最后一个元素，则得到此值a[1]=20 # 使用__setitem__方法修改属性print (a[1]) #返回对应位置的值a+10+20+30+40 # 此处进行连加操作，因为其add方法返回是self,因此每次赋值后都会增加print (a)

结果如下

8 可调用对象1 简介

在python中一切皆对象，函数也不例外
可调用对象
方法
__call__类中出现该方法，实例就可以像函数一样调用，
可调用对象：定义一个类，并实例化得到其实例，将实例像函数一样调用。调用是实例的，不是类的。

2 实例

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8def foo(): print (foo.__module__,foo.__name__)foo.__call__()# 此处的方法和下面的相同，皆是调用该函数foo()print (dir(foo))

结果如下

函数的可调用原因是函数实现了\call()方法

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8def foo(): print (foo.__module__,foo.__name__)print (foo.__call__) # 此处返回一个函数对象是一个wrapperfoo.__call__()# 此处的方法和下面的相同，皆是调用该函数foo()

结果如下

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: def __init__(self): self.x=1 def __call__(self, *args): # 此处的第一个是self，表明其是给实例使用的，并不是给类使用的 return args # 此处返回一个元组print (A()(12344)) # 此处第一个括号是实例化，第二个是传递参数并调用实例

3 练习

利用封装完成斐波那契额数列

方法1

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: def __call__(self,num): a,b=0,1 for i in range(num): print (b) a,b=b,a+bA()(10)

结果如下

方法2

#!/usr/local/bin/python3.6#coding:utf-8class A: def __init__(self): self.lst=[1,1,2] def __call__(self,num): if num < 3: return self.lst[:num] else: for i in range(num-3): self.lst.append(self.lst[-1]+self.lst[-2]) return self.lstprint (A()(10))

结果如下

添加功能如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): self.lst=[1,1,2] def __len__(self): return len(self.lst) def __call__(self,x): if len(self.lst) > x: return self.lst[:x] for i in range(2,x): self.lst.append(self.lst[i]+self.lst[i-1]) return self.lst def __getitem__(self, item): if item < 0: return None if len(self) > item: return self.lst[item] def __iter__(self): return iter(self.lst)a=A()print (a(10))print (a[4])for x in a: print (x)

结果如下

9 上下文管理1 推导过程

文件IO操作可以对文件对象进行上下文管理，使用with...as语法
推导过程

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# 此处为默认的上下文管理# with open('test') as f:# passclass A: passwith A() as f: pass

结果如下

提示需要添加 __enter__属性
添加如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# 此处为默认的上下文管理# with open('test') as f:# passclass A: def __enter__(self): passwith A() as f: pass

结果如下

提示需要添加 __exit__属性

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8# 此处为默认的上下文管理# with open('test') as f:# passclass A: def __enter__(self): pass def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): passwith A() as f: pass

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __enter__(self): print ('__enter__') def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print ('__exit__')with A() as f: pass

由此图可知，其调用顺序是先调用_enter_，后调用_exit_

2 属性方法意义_enter_进入于此对象相关的上下文，如果存在该方法，with语法会把该方法的返回值作为绑定到as字句中指定的变量上_exit_退出与此对象的上下文

exit 中变量的含义：
1 exc_type：异常类型，如果没有异常，则返回是None
2 exc_tb:异常追踪信息，如果没有异常，则是None
3 exc_va ：异常对应的值，如果没异常，则是None
此处的return 用于压制异常，若此处是False,则会抛出异常，等效True 或 False
缺少了enter 进不去，缺少了exitc出不来

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('init instance') def __enter__(self): print ('__enter__') return 1 def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print ('__exit__')p=A()with p as f: # 此处的p是__enter__的返回值，是f的参数，若此处__enter__无return，则默认返回为None，无意义 print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系 print (p is f) print (p) print (f)

上述结论如下：
实例化对象的时候，并不会调用enter，进入with语句块会调用__enter__方法，然后执行语句体，最后离开with语句块的时候，调用__exit__方法
with 可以开启一个上下文运行环境，在执行前做一些准备工作，执行后做一些收尾工作。

3 上下文管理对异常的处理方式

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('init instance') def __enter__(self): print ('__enter__') return 1 def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print ('__exit__')p=A()with p as f: # 此处的p是__enter__的返回值，是f的参数，若此处__enter__无return，则默认返回为None，无意义 raise Exception('Error') # 此处抛出异常,一般的，抛出异常后，语句将不会再次执行 print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系 print (p is f) print (p) print (f)

结果如下

由此证明，当异常抛出时，exit对应的语句仍然会被执行。

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import sysclass A: def __init__(self): print ('init instance') def __enter__(self): print ('__enter__') return 1 def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print ('__exit__')p=A()with p as f: # 此处的p是__enter__的返回值，是f的参数，若此处__enter__无return，则默认返回为None，无意义 sys.exit() # 此处的是直接退出 print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系 print (p is f) print (p) print (f)

结果如下

上述证明，此处满足上述清理工作，上下文管理非常安全，能够保证变量的顺利清除工作。

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import sysclass A: def __init__(self): print ('init instance') def __enter__(self): print ('__enter__') return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print ('__exit__') print (exc_tb) #追踪信息 print (exc_type) # 类型 print (exc_val) # 值 return 1 # 此处设置为1 是压制异常，不让其出现p=A()with p as f: # 此处的p是__enter__的返回值，是f的参数，若此处__enter__无return，则默认返回为None，无意义 raise Exception('Error1234454') print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系 print (p is f) print (p) print (f)

结果如下

4 通过此方法进行函数执行时长计算

之前的计算时长方式

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import datetimeimport timeimport sysdef wapper(fn): def _wapper(*args,**kwargs): start_time=datetime.datetime.now() ret = fn(*args,**kwargs) delta=(datetime.datetime.now()-start_time).total_seconds() print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(fn.__name__,delta)) return ret return _wapper@wapperdef add(x,y): time.sleep(2) return x+yadd(4,5)

结果如下

使用上下文管理的方式统计函数执行时间

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import datetimeimport timeclass Timer: def __init__(self,fn): self.fn=fn def __enter__(self): self.start_time=datetime.datetime.now() return self.fn # 此处对应的是as前面的值 def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): delat=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds() print ("函数{} 的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delat)) return 1def add(x,y): return x+yp=Timer(add)with p as f: # 此处调用的是__enter__的返回值，重命名为f time.sleep(2) print (f(4,5))

结果如下

5 类装饰器的应用

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import datetimeimport timefrom functools import wrapsclass A: def __init__(self,fn): self.fn=fn def __call__(self,*args,**kwargs): #实例调用支持的方法 self.start_time=datetime.datetime.now() ret = self.fn(*args,**kwargs) delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds() print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta)) return ret@A #add=A(add)def add(x,y): time.sleep(2) return x+yprint (add(10,20))

结果如下

6 进行属性覆盖如下

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import datetimeimport timefrom functools import wrapsclass A: def __init__(self,fn): self.__doc__=fn.__doc__ # 此处只能进行部分的属性覆盖操作 self.__name__=fn.__name__ self.fn=fn def __call__(self,*args,**kwargs): #实例调用支持的方法 self.start_time=datetime.datetime.now() ret = self.fn(*args,**kwargs) delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds() print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta)) return ret@A #add=A(add)def add(x,y): '''this is function''' time.sleep(2) return x+yprint (add(10,20))print (add.__doc__) # 此处打印出文档

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import datetimeimport timefrom functools import wrapsclass A: def __init__(self,fn): wraps(fn)(self) # 调用此方法完成属性的覆盖操作，此处第一个是原函数，后面是现在的函数 self.fn=fn def __call__(self,*args,**kwargs): #实例调用支持的方法 self.start_time=datetime.datetime.now() ret = self.fn(*args,**kwargs) delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds() print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta)) return ret@A #add=A(add)def add(x,y): '''this is function''' time.sleep(2) return x+yprint (add(10,20))print (add.__doc__) # 此处打印出文档

结果如下

7 contextlib.contextmanager

是一个装饰器实现上下文管理，装饰一个函数，而不像类一样可以实现__enter__和__exit__方法
对下面的函数有要求，必须有yield，也就是这个函数必须返回一个和生成器，且只有一个yield的值。

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import contextlib@contextlib.contextmanagerdef foo(): print ('enter') yield print ('exit')with foo() as f: pass

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import contextlib@contextlib.contextmanagerdef foo(): print ('enter') yield [1,2,34,56,5867,856,867,] # 此处相当分界线，用于分割上面和下面的执行 print ('exit')with foo() as f: print (f)

结果如下

修改异常捕获如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import contextlib@contextlib.contextmanagerdef foo(): print ('enter') try: yield [1,2,34,56,5867,856,867,] # 此处相当分界线，用于分割上面和下面的执行 finally: # 放置在此处能够执行后面的相关操作 print ('12344exit')with foo() as f: raise Exception print (f)

结果如下

总结：如果业务逻辑简单可以使用函数加装饰器的方式，如果业务复杂，用类的方式加__enter__和__exit__更方便

8 上下文的应用场景

1 增强功能
在代码执行的前后增加代码，以增强其功能，类似装饰器的功能
2 资源管理
打开了资源需要关闭，例如文件对象，网络链接，数据库链接等
3 权限验证
在执行代码之前，做权限的验证，在enter 中处理
在代码进入的时候进行处理，在权限出去则不管

10 反射1 概述

运行时：区别于编译时，指的是程序被加载到内存中执行的时候。

反射：python中，能够通过一个对象，找出其type,class,attribute或method的能力，成为反射或自醒。

具有反射能力的函数type(),isinstance(),callable()(查看对象能否被调用),dir(),getattr()

2 内建函数

object 可以是类或实例语法格式:getattr(object,name[,default]) : 通过name 返回object的属性值，当属性不存在时，将使用default返回，如果没有default，则抛出attributeError，name 必须位字符串 setattr(object,name,value) object 的属性存在，则覆盖，若不存在，则新增。hasattr(object,name) 判断对象是否有这个名字属性，name必须时字符串3 实例

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: x=10 def __init__(self): self.x=5setattr(A,'y',20) # 动态添加类属性位y=20print (A.__dict__) # 打印属性信息列表a=A()setattr(a,'z',100) # 实例动态增加属性print (getattr(A,'y')) # 查看增加的属性是否存在print (getattr(A,'x')) # 定义属性是否存在print (getattr(a,'y')) # 查看实例中是否存在该属性print (a.__dict__) # 查看实例属性信息中是否具有'z'属性print (A.__dict__) # 打印属性信息列表，此处查看当实例属性信息增加后，类属性信息是否增加if hasattr(a,'z'): print ("{} 函数存在此属性 {}".format('a','y'))

结果如下

进阶

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: x=10 def __init__(self,y): self.x=5 self.y=ya=A(20)setattr(A,'printf',lambda self: 1 ) #此处增加一个类的属性，并通过参数调用setattr(a,'myclass',lambda : 10 ) # 此处增加一个实例属性print (a.printf()) # 打印此类的属性结果如下print (getattr(a,'printf')()) # 因为此处是函数，因此需要通过()来进行调用print (getattr(a,'myclass')())if not hasattr(A,'sub'): # 此处添加一个类的函数属性，实现函数之前的差运算 setattr(A,'sub',lambda self,other : A(self.y- other.y) )if not hasattr(A,'add'): # 此处添加一个类的属性，实现函数之间的和的计算 setattr(A,'add',lambda self,other: (self.y + other.y))print (a.__dict__)print (A.__dict__)b1=A(10)b2=A(20)print (b2.sub(b1))print (b1.add(b2))

结果如下

注意：
这种动态增加属性的方式是运行时改变类或者实例的方式，比装饰器和Mixin更加灵活，其具有更大的使用用途

4 实例应用

实现分发器
简单雏形

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class Dispatcher: def cmd1(self): # 此处在内部定义一个方法 print ('cmd10') def run(self): # 此处用于执行 while True: cmd=input("plase input str:") #退出程序命令 if cmd.strip() == 'q' or cmd.strip() == 'quit': return getattr(self,cmd.strip(),self.__defaltfun)() # 此处用于获取该方法，若不存在，则执行默认程序 def __defaltfun(self): print ('default')a=Dispatcher()a.run()

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class Dispatcher: def cmd1(self): # 此处在内部定义一个方法 print ('cmd10') def reg(self,cmd,fn): if isinstance(cmd,str): setattr(self.__class__,cmd.strip(),fn) # 此处使用的是类，若是实例化，则需要进行下面将self传入进去的方式进行调用 else: print ('TypeError') def run(self): while True: cmd = input("plase input str:") if cmd.strip() == 'q' or cmd.strip() == 'quit': return getattr(self,cmd.strip(),self.defaultfun)() def defaultfun(self): print ('default')a=Dispatcher()a.reg('cmd2',lambda self :print (2)) a.reg('cmd3',lambda self :print (3))a.run()

结果如下

5 反射相关魔术方法魔术方法意义_getattr_()当通过搜索实例，实例的类以及祖先类查不到的属性，就会调用此方法_setattr_()通过访问实例属性，进行增加，修改都要调用它_delattr_()当通过实例删除属性的时候调用此方法_getattribute_实例所有的属性调用都是从政方法开始

实例如下：

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class Base: a=5class A(Base): m=6 def __init__(self,x): print ('init') self.x=x #此处定义了属性，所以下面的__setattr__被执行了一次，初始化先执行，之后__setattr__这个属性再执行一次 def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性，则执行此属性，可配置其值为None来弥补此属性值 print ('__getattr__',item) self.__dict__[item]=None def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时，一定要执行，至于是否生效，则另当别论 print ('__setattr__',key,value) def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作，只要实例能找到，都能够删除 print ('__delattr__',item)A.n=50 # 此处是正常的添加类属性，不会产生其他的报错a=A(20)print (a.__dict__)a.b # 针对不存在的属性进行调用a.x=30 # 设置实例的属性变化a.c=200 #添加一个不存在的属性del a.a # 删除一个实例的属性print (a.__dict__)

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class Base: a=5class A(Base): m=6 def __init__(self,x): print ('init') self.x=x #此处定义了属性，所以下面的__setattr__被执行了一次，初始化先执行，之后__setattr__这个属性再执行一次 def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性，则执行此属性，可配置其值为None来弥补此属性值 print ('__getattr__',item) self.__dict__[item]=None def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时，一定要执行，至于是否生效，则另当别论 print ('__setattr__',key,value) def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作，只要实例能找到，都能够删除 print ('__delattr__',item) def __getattribute__(self, item): #此处是在字典属性之前进行拦截执行 print ('__getattribute__',item)a=A(20)print (a.x)

结果如下

实例的所有属性的访问，第一个都会调用__getattribute__方法，其阻止了属性查找，该方法应该返回(计算后)值或者抛出一个attributeError 异常
他的return 值将作为属性查找的结果，如果抛出attributeError 异常，则会直接调用__getattr__方法，因为表示属性没有找到

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class Base: a=5class A(Base): m=6 def __init__(self,x): print ('init') self.x=x #此处定义了属性，所以下面的__setattr__被执行了一次，初始化先执行，之后__setattr__这个属性再执行一次 def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性，则执行此属性，可配置其值为None来弥补此属性值 print ('__getattr__',item) # self.__dict__[item]=None def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时，一定要执行，至于是否生效，则另当别论 print ('__setattr__',key,value) def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作，只要实例能找到，都能够删除 print ('__delattr__',item) def __getattribute__(self, item): #此处是在字典属性之前进行拦截执行 print ('__getattribute__',item) raise AttributeError(item) # 此处若属性不存在，抛出异常，则直接进入getattr中机型处理a=A(20)print (a.x)

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class Base: a=5class A(Base): m=6 def __init__(self,x): print ('init') self.x=x #此处定义了属性，所以下面的__setattr__被执行了一次，初始化先执行，之后__setattr__这个属性再执行一次 def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性，则执行此属性，可配置其值为None来弥补此属性值 print ('__getattr__',item) # self.__dict__[item]=None def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时，一定要执行，至于是否生效，则另当别论 print ('__setattr__',key,value) def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作，只要实例能找到，都能够删除 print ('__delattr__',item) def __getattribute__(self, item): #此处是在字典属性之前进行拦截执行 print ('__getattribute__',item) # raise AttributeError(item) # 此处若属性不存在，抛出异常，则直接进入getattr中机型处理 return object.__getattribute__(self,item) #此处表示若不存在，则直接去object中进行查找，并得到其访问的值a=A(20)print (a.b)

结果如下

注意：\getattribute\ 方法中为了避免在该方法中无限递归，实现了应该永久调用基类的同名方法以访问需要的任何属性，除非你明确知道\getattribute\方法用来做什么，否则不要使用它。

6 总结：

属性查找顺序
实例调用----> \getattribute()----> instance.\dict---->instance.\class----> 继承的祖先类(知道object)的\dict\调用\getattr()

11 描述器1 定义

在python中，一个类实现了一下三种方式中的任何一种，就是描述器

object.__get__(self,instance,owner)object.__set__(self,instance,value)object.__delete__(self,instance)

如果仅实现了\get\，就是非数据描述器 non-data descriptor
同时实现了\get\和\set\或者\get\和\delete\ 或者三个都实现，则称为数据描述符 data descriptor
如果一个类的类属性设置为描述器，那么那被称为owner属主。

2 基本实践

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('A,init') self.a1='a1'class B: x=A() # 调用上述的类形成实例 def __init__(self): print ('B,init') self.x=100 # 此处B类实例的属性为x=100print (B.x.a1) # 此处通过调用B类而调用B类的类属性x，进而调用A类的实例的a1方法.必须是先初始化，然后再进行相关的调用b=B() # 此处调用从类开始，会执行A和B的init方法print (b.x) #此处调用的是实例B的x属性，其值是100，此处对x.a1没有属性，因为其被self.x=100覆盖了

结果如下

默认查找顺序：类加载时，类变量需要先生成，而类B的x属性是类A的实例，因此需要先执行类A的初始化，进而执行B的初始化操作。

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('A,init') self.a1='a1' def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None return (self,instance,owner)class B: x=A() # 调用上述的类形成实例 def __init__(self): print ('B,init') self.x=100 # 此处B类实例的属性为x=100print (B.x) # 此处x对应的a1的属性被拦截，上述返回为x实例，instance为B类实例的返回，owner为B类，及就是属性所属的类，self为A类的实例b=B() # 对类B进行实例化print (b.x) # 对类b的属性进行调用

结果如下

属性中的值：self ：类A对应的实例owner: 类B instance 说明，及类B的实例

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('A,init') self.a1='a1' def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None return (self,instance,owner)class B: x=A() # 调用上述的类形成实例 def __init__(self): print ('B,init') self.x=A() # 此处B类实例的属性为调用A类的属性b=B() # 对类B进行实例化print (b.x.a1) # 对类b的属性进行调用,此处调用的是A类的属性，此处没有触动__get__魔术方法，进而说明__get__和实例无关

结论： _get_()魔术方法只对调用的类有拦截作用，对类B下的实例无任何作用，此get是在调用子类的类属性时会执行此方法。

通过属性描述器操作属主的状态

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('A,init') self.a1='a1' def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None return self # 此处返回self,则表示A的实例，A的实例当然可以调用a1方法class B: x=A() # 调用上述的类形成实例 def __init__(self): print ('B,init') self.x=A() # 此处B类实例的属性为调用A类的属性print (B.x.a1)# 此处因为返回的是self,及A的实例，因此此处可以调用A实例的a1方法，自然是成功的B.x.a1=30 #通过描述器来修改属主的状态print (B.x.a1) # 打印状态

结果如下

此处通过返回为self的方式来达到调用类B的属性来调用类A的实例属性的目的。

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('A,init') self.a1='a1' def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None print ('__get__',self,instance,owner) return self # 此处返回self,则表示A的实例，A的实例当然可以调用a1方法 # def __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法， # print ('__set__',self,instance,value)class B: x=A() # 调用上述的类形成实例 def __init__(self): print ('B,init') self.x=100 # 此处B类实例的属性为调用A类的属性b=B()print (b.__dict__) # 打印实例b对应的属性字典print ('+'*30)print (b.x.a1) #此处默认的a1方法是不存在于b实例中，使用set方法将跳过b中定义的self.x方法

结果如下

使用_set_()方法如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('A,init') self.a1='a1' def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None print ('__get__',self,instance,owner) return self # 此处返回self,则表示A的实例，A的实例当然可以调用a1方法 def __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法，此处是将B的实例和A的实例一起送进了set方法中，value及就是B类定义的实例的属性对应的值 print ('__set__',self,instance,value)class B: x=A() # 调用上述的类形成实例 def __init__(self): print ('B,init') self.x=100 # 此处B类实例的属性为调用A类的属性b=B()print (b.__dict__) # 打印实例b对应的属性字典print ('+'*30)print (b.x.a1)

结果如下

如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class A: def __init__(self): print ('A,init') self.a1='a1' def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None print ('__get__',self,instance,owner) return self # 此处返回self,则表示A的实例，A的实例当然可以调用a1方法 def __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法， print ('__set__',self,instance,value) self.a1=value # 若此处定义a1的返回值为value,及类B对应的实例属性x的值，则此处在访问时，其结果便是100 class B: x=A() # 调用上述的类形成实例 def __init__(self): print ('B,init') self.x=100 # 此处B类实例的属性为调用A类的属性b=B()print (b.__dict__) # 打印实例b对应的属性字典print ('+'*30)print (b.x.a1) # 此处最终访问__get__的原因是此处调用的是类的属性，而不是实例的属性，因此__get__会生效

3 结论如下：

当一个类的类属性是一个数据描述器时（及除了\get\方法外还有至少一种方法），对他的实例属性描述器的操作相当与对应的类的属性进行操作，及实例的字典优先级会降低，而类的字典的优先级会升高，实际的结果是当其成为数据属性描述器时，其对应的实例的字典中定义的实例属性将会消失

属性查找顺序：
实例的dict优先于非数据描述器(只有\get\方法)，数据描述器优先于实例的\dict\
及数据描述器---> 实例的_dict_---> 非数据描述器---> 类的_dict_

4 python中描述器的应用

描述器在python中应用广泛
python的方法包括(staticmethod)和classmethod() 都是通过非数据描述器来实现。因此实例可以重新定义和覆盖，这允许单个实例获取同一类的与其他实例不同的行为
property() 函数实现为一个数据描述器。因此实例不能覆盖其行为
init也是非数据描述器，基本上的魔术方法都是飞数据描述器

5 练习

1 实现 StaticMethod 装饰器，实现staticmethod的部分功能

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class StaticMethod: def __init__(self,fn): self.fn=fn def __get__(self, instance, owner): # 此方法是在调用类的属性时存在的，是在实例字典之后调用，类字典之前调用，及相当于类字典 return self.fnclass A: @StaticMethod # a=StaticMethod(a) def a(): print ('123456')x=A() #类的实例化x.a() # 调用实例化的函数

结果如下

2 实现ClassMethod 装饰器，完成 classmethod装饰器的功能

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class ClassMethod: def __init__(self,fn): print (fn) self.fn=fn def __get__(self, instance, owner): print (self,instance,owner) return self.fnclass A: @ClassMethod def bar(cls): print (cls.__name__)f=A.barprint (f)f(A) # A.bar(A) #此处需要传入函数参数A进行处理

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8from functools import partialclass ClassMethod: def __init__(self,fn): print (fn) self.fn=fn def __get__(self, instance, owner): print (self,instance,owner) return partial(self.fn,owner) # 偏函数，使用此函数进行构建新函数的操作，此处相当于将self.fn替换成了owner，而owner为A类class A: @ClassMethod def bar(cls): print (cls.__name__)A.bar()

结果如下

3 对实例的数据进行校验

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class Typed: def __init__(self, type): self.type = type def __get__(self, instance, owner): pass def __set__(self, instance, value): # 此处的value是类Person定义的类属性中的类对应的值,及就是name和age对应的值 if not isinstance(value, self.type): print ("{} is not {} this is type {}".format(value,self.type,type(value))) raise ValueError(value)class Person: name=Typed(str) #通过此处定义type的方式完成对类型的检测 age=Typed(int) def __init__(self,name:str,age:int): self.name=name self.age=agePerson('TOM',20)Person('jerry','30')

结果如下

使用函数获取参数签名的方式来进行相关的判断

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import inspectclass Typed: def __init__(self,type): self.type=type def __get__(self, instance, owner): pass def __set__(self, instance, value): if not isinstance(value,self.type): print("{} is not {} this is type {}".format(value, self.type, type(value))) raise ValueError(value)class TypeAssert: def __init__(self, cls): self.cls = cls def __call__(self,name,age): param = inspect.signature(self.cls).parameters for _, v in param.items(): # 此处获取参数属性 # print(v.name, v.annotation) if v.annotation !=v.empty: setattr(self.cls,name,Typed(v.annotation)) #此处加入参数数据属性至类中 setattr(self.cls, age, Typed(v.annotation))@TypeAssertclass Person: def __init__(self,name:str,age:int): self.name=name self.age=agePerson('tom',40)Person('tom1','50')Person(40,60)

结果如下

4 模拟Property的功能

#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8class Property: # 数据描述器 def __init__(self,fget,fset=None): #此处的fget传递的是data self.fget=fget self.fset=fset def __get__(self, instance, owner): # instance 是A类的实例 if instance is not None: return self.fget(instance) # 此处是将data写入 return self def __set__(self, instance, value): if callable(self.fset): #是否是可调用的 self.fset(instance,value) else: raise AttributeError('属性异常') def setter(self,fn): # 此处传递的是最底下的data参数，fn， self.fset=fn # return self.fset # 此处若使用self.fset则表示返回的都是data.此处的data会做覆盖，导致最终的结果是相同的 return self # 要想其是描述器，必须返回此值，否则返回是类A的属性class A: def __init__(self,data): self.__data=data @Property #data=Property(data) def data(self): return self.__data @data.setter #data=data.setter(data),此处对应的data是上述PROPERTY 传入data生成实例的data,此处的方法是其方法 def data(self,value): self.__data=value return self.__data

结果如下