Python定制类
Flyme awei 人气:0Python中的魔法方法
方法名 | 说明 |
---|---|
__str__ | 用于返回对象的描述 |
__iter__ | 使类可以迭代 |
__getitem__ | 按照下标获取类元素,例如list |
__getattr__ | 调用类不存在的属性 |
__call__ | 类实例化默认调用方法 |
看到类似 __slots__
这种形如__xxx__
的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。
__slots__
我们已经知道怎么用了,__len__
方法我们也知道是为了能让class作用于 len()
函数。
这些在Python有另外的一些名称叫魔术方法
除此之外,Python的class
中还有许多这斜体样式样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制!
1.__str__
用于定制对象的描述信息
我们先定义一个 Student
类,打印一个实例:
>>> class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
>>> print(Student('张三'))
<__main__.Student object at 0x000001AC142D3370>
>>>
打印出一堆<__main__.Student object at 0x000001AC142D3370>
, 不好看。
怎么才能打印得好看呢?只需要定义好 __str__()
方法,返回一个好看的字符串就可以了:
# -*- coding: utf-8 -*- class Person(object): def __init__(self, name): self.name = name # 用于定制对象的描述信息 def __str__(self): return "Person object (name:%s)" % self.name if __name__ == '__main__': p = Person('张三') print(p)
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。
2.__iter__
如果一个类想被用于 for ... in
循环,类似list
或tuple
那样,就必须实现一个 __iter__()
方法,该方法返回一个迭代对象,然后,Python的for循环就会不断调用该迭代对象的 __next__()
方法拿到循环的下一个值,直到遇StopIteration
错误时退出循环。
我们以斐波那契数列为例,写一个Fib
类,可以作用于for
循环:
class Fib(object): # Fib默认不是可迭代对象,变成一个可迭代对象,必须返回一个迭代器 def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 斐波那契数列前两个固定的值 # 重写 __iter__方法,Fib变为可迭代对象 def __iter__(self): return self # 重写__next__方法,Fib就变成一个迭代器 def __next__(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值 if self.a > 1000: raise StopIteration return self.a if __name__ == '__main__': print('小于1000的所有斐波那契数:', end=' ') for i in Fib(): print(i, end=' ')
3.__getitem__
Fib
实例虽然能作用于for循环,看起来和list有点像,但是,把它当成list
来使用还是不行,比如,取第5个元素:
>>> Fib()[5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'Fib' object does not support indexing
>>>
要表现得像list
那样按照下标取出元素,需要实现 __getitem__()
方法:
# -*- coding: utf-8 -*- class Fib(object): # 重写__getitem__,Fib 可以类似于 list def __getitem__(self, item): a, b = 1, 1 for x in range(item): a, b = b, a+b return a
现在,就可以按下标访问数列的任意一项了
if __name__ == '__main__': f = Fib() print(f[5]) print(f[6]) print(f[10]) print(f[15])
输出:
但是list
有个神奇的切片方法:
>>> list(range(100)[5:10])
[5, 6, 7, 8, 9]
对于Fib却报错。原因是 __getitem__()
传入的参数可能是一个int
,也可能是一个切片对象 slice
,所以要做判断
# -*- coding: utf-8 -*- class Fib(object): def __getitem__(self, item): # # item是一个下标, 也有可能是一个切片 if isinstance(item, int): # item 是一个 int 下标 a, b = 1, 1 for _ in range(item): # rage(item) 用作循环次数 a, b = b, a+b return a elif isinstance(item, slice): # item 是一个切片(范围) start = item.start stop = item.stop if start is None: start = 0 # start初始值为 0 a, b = 1, 1 l = [] for _ in range(stop): l.append(a) a, b = b, a+b return l
现在试试Fib的切片:
if __name__ == '__main__': print(Fib()[9]) print(Fib()[1:10])
输出:
但是没有对step参数作处理:
>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
也没有对负数作处理,所以,要正确实现一个 __getitem__()
还是有很多工作要做的。
此外,如果把对象看成 dict , __getitem__()
的参数也可能是一个可以作key
的object
,例如 str
。
与之对应的是 __setitem__()
方法,把对象视作list
或dict
来对集合赋值。最后,还有一个 __delitem__()
方法,用于删除某个元素。
总之,通过上面的方法,我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict
没什么区别,这完全归功于动态语言的“鸭子类型”,不需要强制继承某个接口。
4.__getattr__
正常情况下,当我们调用类的方法或属性时,如果不存在,就会报错。比如定义 Student
类:
class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michale'
调用 name
属性,没问题,但是,调用不存在的 score
属性,就有问题了:
>>> s = Student()
>>> print(s.name)
Michael
>>> print(s.score)
>Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
错误信息很清楚地告诉我们,没有找到 score
这个attribute
。
要避免这个错误,除了可以加上一个 score
属性外,Python还有另一个机制,那就是写一个 __getattr__()
方法,动态返回一个属性。修改如下:
class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michale' def __getattr__(self, item): if item == 'score': return 99
当调用不存在的属性时,比如 score
,Python解释器会试图调用 __getattr__(self, 'score')
来尝试获得属性,这样,我们就有机会返回 score
的值:
>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99
>>>
返回函数也是完全可以的:
class Student(object): def __getattr__(self, start): if attr == 'age': return lambda : 25
只是调用方法变为:
>>> s,age()
25
注意,只有在没有找到属性的情况下,才调用 __getattr__
,已有的属性,比如 name
,不会在 __getattr__
中查找。
此外,注意到任意调用如 s.abc
都会返回 None
,这是因为我们定义的 __getattr__
默认返回就是 None
。要让class
只响应特定的几个属性,我们就要按照约定,抛出 AttributeError
的错误:
class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr == 'age': return lambda: 25 raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)
这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了,不需要任何特殊手段。
这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢?作用就是,可以针对完全动态的情况作调用。
5.__call__
一个对象实例可以有自己的属性和方法,当我们调用实例方法时,我们用instance.method()
来调用。
能不能直接在实例本身上调用呢?在Python中,答案是肯定的。
任何类,只需要定义一个 __call__()
方法,就可以直接对实例进行调用。请看示例:
class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __call__(self, *args, **kwargs): print('My name is %s.' % self.name)
调用方式如下:
>>> s = Student('awei')
>>> s() # self参数不要传入
My name is awei.
__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。
如果你把对象看成函数,那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来,因为类的实例都是运行期创建出来的,这么一来,我们就模糊了对象和函数的界限。
那么,怎么判断一个变量是对象还是函数呢?其实,更多的时候,我们需要判断一个对象是否能被调用,能被调用的对象就是一个 Callable
对象,比如函数和我们上面定义的带有 __call__()
的类实例:
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('str')
False
通过 callable()
函数,我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。
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