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本篇将详细介绍Python 类的成员、成员修饰符、类的特殊成员。
类的成员可以分为三大类:字段、方法和属性
注:所有成员中,只有普通字段的内容保存对象中,即:根据此类创建了多少对象,在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员,则都是保存在类中,即:无论对象的多少,在内存中只创建一份。
一、字段
字段包括:普通字段和静态字段,他们在定义和使用中有所区别,而最本质的区别是内存中保存的位置不同,
class Province:
# 静态字段
country = ‘中国‘
def __init__(self, name):
# 普通字段
self.name = name
# 直接访问普通字段
obj = Province(‘河北省‘)
print(obj.name)
# 直接访问静态字段
print(Province.country)
由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】,在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其
应用场景: 通过类创建对象时,如果每个对象都具有相同的字段,那么就使用静态字段
二、方法
方法包括:普通方法、静态方法和类方法,三种方法在内存中都归属于类,区别在于调用方式不同。
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
def ord_func(self):
""" 定义普通方法,至少有一个self参数 """
# print self.name
print(‘普通方法‘)
@classmethod
def class_func(cls):
""" 定义类方法,至少有一个cls参数 """
print(‘类方法‘)
@staticmethod
def static_func():
""" 定义静态方法 ,无默认参数"""
print(‘静态方法‘)
# 调用普通方法
f = Foo("xiaoyao")
f.ord_func()
# 调用类方法
Foo.class_func()
# 调用静态方法
Foo.static_func()
# 调用静态方法
Foo.static_func()
相同点:对于所有的方法而言,均属于类(非对象)中,所以,在内存中也只保存一份。
不同点:方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。
三、属性
如果你已经了解Python类中的方法,那么属性就非常简单了,因为Python中的属性其实是普通方法的变种。
对于属性,有以下三个知识点:
1、属性的基本使用
class Foo:
def func(self):
pass
@property
def prop(self):
print(‘属性‘)
############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()
foo_obj.func()
foo_obj.prop # 调用属性,不需要括号
由属性的定义和调用要注意一下几点:
注意:属性存在意义是:访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象
属性由方法变种而来,如果Python中没有属性,方法完全可以代替其功能。
实例:对于主机列表页面,每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上,而是通过分页的功能局部显示,所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据(即:limit m,n),这个分页的功能包括:
class Pager:
def __init__(self, current_page):
# 用户当前请求的页码(第一页、第二页...)
self.current_page = current_page
# 每页默认显示10条数据
self.per_items = 10
@property
def start(self):
val = (self.current_page - 1) * self.per_items
return val
@property
def end(self):
val = self.current_page * self.per_items
return val
p = Pager(11)
print(p.start) #100就是起始值,即:m
print(p.end) #110就是结束值,即:n
2、属性的两种定义方式
属性的定义有两种方式:
装饰器方式:
在类的普通方法上应用@property装饰器
我们知道Python中的类有经典类和新式类,新式类的属性比经典类的属性丰富。( 如果类继object,那么该类是新式类 )
经典类,具有一种@property装饰器(如上一步实例)新式类,具有三种@property装饰器
# ############### 定义 ###############class Goods(object): @property def price(self): print ‘@property‘ @price.setter def price(self, value): print ‘@price.setter‘ @price.deleter def price(self): print ‘@price.deleter‘# ############### 调用 ############### obj = Goods() obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法,并获取方法的返回值 obj.price = 123 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法,并将 123 赋值给方法的参数del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法注:经典类中的属性只有一种访问方式,其对应被 @property 修饰的方法
新式类中的属性有三种访问方式,并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法由于新式类中具有三种访问方式,我们可以根据他们几个属性的访问特点,分别将三个方法定义为对同一个属性:获取、修改、删除
class Goods(object): def __init__(self): # 原价 self.original_price = 100 # 折扣 self.discount = 0.8 @property def price(self): # 实际价格 = 原价 * 折扣 new_price = self.original_price * self.discount return new_price @price.setter def price(self, value): self.original_price = value @price.deltter def price(self, value): del self.original_price obj = Goods() obj.price # 获取商品价格 obj.price = 200 # 修改商品原价del obj.price # 删除商品原价
静态字段方式,创建值为property对象的静态字段
当使用静态字段的方式创建属性时,经典类和新式类无区别
class Foo:
def get_bar(self):
return ‘xiaoyao‘
BAR = property(get_bar)
obj = Foo()
reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法,并获取方法的返回值
print(reuslt) # 输出 xiaoyao
property的构造方法中有个四个参数
- 第一个参数是方法名,调用
对象.属性
时自动触发执行方法- 第二个参数是方法名,调用
对象.属性 = XXX
时自动触发执行方法- 第三个参数是方法名,调用
del 对象.属性
时自动触发执行方法- 第四个参数是字符串,调用
对象.属性.__doc__
,此参数是该属性的描述信息
class Foo:
def get_bar(self):
print(‘get value xiaoyao‘)
# *必须两个参数
def set_bar(self, value):
print(‘set value ‘ + value)
def del_bar(self):
print(‘del value‘)
BAR = property(get_bar, set_bar, del_bar, ‘description...xxx...‘)
obj = Foo()
obj.BAR # 自动调用第一个参数中定义的方法:get_bar
obj.BAR = "alex" # 自动调用第二个参数中定义的方法:set_bar方法,并将“alex”当作参数传入del_bar
del obj.BAR # 自动调用第三个参数中定义的方法:del_bar方法
print(Foo.BAR.__doc__) # 自动获取第四个参数中设置的值:description...xxx...
由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式,我们可以根据他们几个属性的访问特点,分别将三个方法定义为对同一个属性:获取、修改、删除class Goods(object): def __init__(self): # 原价 self.original_price = 100 # 折扣 self.discount = 0.8 def get_price(self): # 实际价格 = 原价 * 折扣 new_price = self.original_price * self.discount return new_price def set_price(self, value): self.original_price = value def del_price(self, value): del self.original_price PRICE = property(get_price, set_price, del_price, ‘价格属性描述...‘) obj = Goods() obj.PRICE # 获取商品价格 obj.PRICE = 200 # 修改商品原价del obj.PRICE # 删除商品原价注意:Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性
class WSGIRequest(http.HttpRequest): def __init__(self, environ): script_name = get_script_name(environ) path_info = get_path_info(environ) if not path_info: # Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing# the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to# operate as if they‘d requested ‘/‘. Not amazingly nice to force# the path like this, but should be harmless. path_info = ‘/‘ self.environ = environ self.path_info = path_info self.path = ‘%s/%s‘ % (script_name.rstrip(‘/‘), path_info.lstrip(‘/‘)) self.META = environ self.META[‘PATH_INFO‘] = path_info self.META[‘SCRIPT_NAME‘] = script_name self.method = environ[‘REQUEST_METHOD‘].upper() _, content_params = cgi.parse_header(environ.get(‘CONTENT_TYPE‘, ‘‘)) if ‘charset‘ in content_params: try: codecs.lookup(content_params[‘charset‘]) except LookupError: passelse: self.encoding = content_params[‘charset‘] self._post_parse_error = False try: content_length = int(environ.get(‘CONTENT_LENGTH‘)) except (ValueError, TypeError): content_length = 0 self._stream = LimitedStream(self.environ[‘wsgi.input‘], content_length) self._read_started = False self.resolver_match = None def _get_scheme(self): return self.environ.get(‘wsgi.url_scheme‘) def _get_request(self): warnings.warn(‘`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or ‘‘`request.POST` instead.‘, RemovedInDjango19Warning, 2) if not hasattr(self, ‘_request‘): self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET) return self._request @cached_property def GET(self): # The WSGI spec says ‘QUERY_STRING‘ may be absent. raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, ‘QUERY_STRING‘, ‘‘) return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding) # ############### 看这里看这里 ###############def _get_post(self): if not hasattr(self, ‘_post‘): self._load_post_and_files() return self._post # ############### 看这里看这里 ###############def _set_post(self, post): self._post = post @cached_property def COOKIES(self): raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, ‘HTTP_COOKIE‘, ‘‘) return http.parse_cookie(raw_cookie) def _get_files(self): if not hasattr(self, ‘_files‘): self._load_post_and_files() return self._files # ############### 看这里看这里 ############### POST = property(_get_post, _set_post) FILES = property(_get_files) REQUEST = property(_get_request)
所以,定义属性共有两种方式,分别是【装饰器】和【静态字段】,而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍,对于每一个类的成员而言都有两种形式:
私有成员和公有成员的定义不同:私有成员命名时,前两个字符是下划线。(特殊成员除外,例如:__init__、__call__、__dict__等)
1 2 3 4 5 | class C: def __init__( self ): self .name = ‘公有字段‘ self .__foo = "私有字段" |
私有成员和公有成员的访问限制不同:
静态字段
class A:
name = "公有静态字段"
def func(self):
print(A.name)
class B(A):
def show(self):
print(A.name)
A.name # 类访问
obj = A()
obj.func() # 类内部可以访问
obj_son = B()
obj_son.show() # 派生类中可以访问
class C:
__name = "私有静态字段"
def func(self):
print(C.__name)
class D(C):
def show(self):
print(C.__name)
C.__name # 类访问 ==> 错误
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问 ==> 正确
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问 ==> 错误
普通字段
ps:如果想要强制访问私有字段,可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问(如:obj._C__foo),不建议强制访问私有成员。
class C:
def __init__(self):
self.foo = "公有字段"def func(self):
print self.foo # 类内部访问class D(C):
def show(self):
print self.foo # 派生类中访问
obj = C()
obj.foo # 通过对象访问
obj.func() # 类内部访问
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问
class C:
def __init__(self):
self.__foo = "私有字段"def func(self):
print self.foo # 类内部访问class D(C):
def show(self):
print self.foo # 派生类中访问
obj = C()
obj.__foo # 通过对象访问 ==> 错误
obj.func() # 类内部访问 ==> 正确
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问 ==> 错误
方法、属性的访问于上述方式相似,即:私有成员只能在类内部使用
ps:非要访问私有属性的话,可以通过 对象._类__属性名
上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符,从而了解到类中有字段、方法和属 性三大类成员,并且成员名前如果有两个下划线,则表示该成员是私有成员,私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情 况,Python的类成员也是如此,存在着一些具有特殊含义的成员,详情如下:
1. __doc__
表示类的描述信息
class Foo(object):
"""
这是一个简单类
"""
def __delitem__(self, key):
print(‘__delitem__‘, key)
obj = Foo()
print(obj.__doc__)
print(Foo.__doc__)print(Foo().__doc__)
- 这是一个简单类 这是一个简单类 这是一个简单类
def Foo():
"""
这是一个简单函数
"""
def __delitem__(self, key):
print(‘__delitem__‘, key)
print(Foo.__doc__)
这是一个简单函数
2. __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
# test.py
class C:
def __init__(self):
self.name = ‘xxx‘
from test import C
obj = C()
print(obj.__module__) # 输出 test,即:输出模块
print(obj.__class__) # 输出 <class ‘test.C‘>,即:输出类
3. __init__
构造方法,通过类创建对象时,自动触发执行。
class Foo:
def __init__(self, name,age=18):
self.name = name
self.age = age
obj = Foo(‘xxx‘) # 自动执行类中的 __init__ 方法
print(obj.name,obj.age) #输出 xxx 18
4. __del__
析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。
注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
class Foo: def __del__(self): pass
5. __call__
对象后面加括号,触发执行。
注: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 T_call():
def __call__(self, *args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
obj1 = T_call()
obj1(‘a‘,19,"k1=v1",k1="v1")
6. __dict__
类或对象中的所有成员
上文中我们知道:类的普通字段属于对象;类中的静态字段和方法等属于类,即:
class Province:
country = ‘China‘
def __init__(self, name, count):
self.name = name
self.count = count
def func(self, *args, **kwargs):
print(‘func‘)
obj1 = Province(‘HeBei‘,10000)
print(obj1.__dict__)# 获取 对象obj1 的成员
# 输出:{‘count‘: 10000, ‘name‘: ‘HeBei‘}
obj2 = Province(‘HeNan‘, 3888)
print(obj2.__dict__)# 获取 对象obj1 的成员
# 输出:{‘count‘: 3888, ‘name‘: ‘HeNan‘}
print(Province.__dict__) #获取 类Province的成员
# 输出:{‘__module__‘: ‘__main__‘, ‘__dict__‘: <attribute ‘__dict__‘ of ‘Province‘ objects>, ‘__doc__‘: None, ‘__init__‘: <function Province.__init__ at 0x009DE348>, ‘__weakref__‘: <attribute ‘__weakref__‘ of ‘Province‘ objects>, ‘func‘: <function Province.func at 0x009DE300>, ‘country‘: ‘China‘}
7. __str__
如果一个类中定义了__str__方法,那么在打印 对象 时,默认输出该方法的返回值。
class Foo:
def __str__(self):
return ‘xiaoyao‘
obj = Foo()
print(obj) # 输出:xiaoyao
class Foo:
def __str__(self):
pass #当没有return值的时候,输出会报错。
obj = Foo()
print(obj)
Traceback (most recent call last):
File "D:/myfiles/study/python/oldboy/Day8/t8.py", line 12, in <module>
print(obj)
TypeError: __str__ returned non-string (type NoneType)
8、__getitem__、__setitem__、__delitem__
用于索引操作,如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
class Foo(object):
def __getitem__(self, key):
print(‘__getitem__‘, key)
def __setitem__(self, key, value):
# print(‘__setitem__‘, key, value)
self.key = key
self.value = value
print(key,value)
return self.key
def __delitem__(self, key):
print(‘__delitem__‘, key)
obj = Foo()
result = obj[‘k1‘] # 自动触发执行 __getitem__
obj[‘k3‘] = ‘xxxxxx‘ # 自动触发执行 __setitem__
del obj[‘k1‘] # 自动触发执行 __delitem__
__getitem__ k1
k3 xxxxxx
__delitem__ k1
9、__getslice__、__setslice__、__delslice__ #3.x 废弃,都用上面的__getitem__、__setitem__、__delitem__
该三个方法用于分片操作,如:列表
class Foo(object):
def __getitem__(self, key):
print(‘__getitem__‘, key)
def __setitem__(self, key, value):
# print(‘__setitem__‘, key, value)
self.key = key
self.value = value
print(key,value)
return self.key
def __delitem__(self, key):
print(‘__delitem__‘, key)
obj = Foo()
# result = obj[‘k1‘] # 自动触发执行 __getitem__
# obj[‘k3‘] = ‘xxxxxx‘ # 自动触发执行 __setitem__
# del obj[‘k1‘] # 自动触发执行 __delitem__
obj[1:10:2] # 输出slice(1, 10, 2) slice类型的起始值,结束值,步长值
obj[2:20:4] = [11,22,33,44,55] # 输出 slice(2, 20, 4) [11, 22, 33, 44, 55]
obj[2:20:4] = ‘alex‘ # 输出slice(2, 20, 4) alex
del obj[4:20:4] # 输出 slice(4, 20, 4)
10. __iter__
用于迭代器,之所以列表、字典、元组可以进行for循环,是因为类型内部定义了 __iter__
obj = iter([11, 22, 33, 44])
for i in obj:
print(i)
class A:
def __iter__(self):
return iter([11,22,33])
obj = A()
for x in obj:
print(x)
class B:
def __iter__(self):
yield ‘‘
yield 1
yield 2
yield 3
obj = B()
for x in obj:
print(x)
11.super 主动执行父类的方法
class A:
def f1(self):
print(‘c1.f1‘)
return 123
class B(A):
def f1(self):
print(‘before c2.f1‘)
# 主动执行父类的方法
super(B,self).f1() # 这里第一个参数是子类而不是父类
print(‘after c2.f1‘)
obj1 = A()
obj2 = B()
obj1.f1()
obj2.f1()
c1.f1
before c2.f1
c1.f1
after c2.f1
class MyDict(dict):
def __init__(self):
self.temp_list = []
super(MyDict,self).__init__()
def __setitem__(self, key, value):
self.temp_list.append(key)
super(MyDict,self).__setitem__(key, value)
def __str__(self):
my_list = []
for x in self.temp_list:
value = self.get(x)
my_list.append("‘{}‘:{}".format(x,value))
temp_dict = ‘{‘+‘,‘.join(my_list)+‘}‘
return temp_dict
obj = MyDict()
obj["k1"] = 123
obj["k2"] = 456
obj["k3"] = 789
print(obj)
class B:
instance = None
def __init__(self,name):
self.name = name
@classmethod
def get_instance(cls):
if cls.instance:
return cls.instance
else:
obj = cls(‘xiaoyao‘)
cls.instance = obj
return obj
obj1 = B.get_instance()
print(obj1)
obj2 = B.get_instance()
print(obj2)
<__main__.B object at 0x004CB2F0>
<__main__.B object at 0x004CB2F0>
异常捕获:
while True:
num1 = input("num1:").strip()
num2 = input("num2:").strip()
try:
num = int(num1) + int(num2)
print(num)
except Exception as ex:
print(ex)
完整语法:没有异常的执行顺序:try--else--finally有异常的执行顺序:try--except--finallytry:
print(‘a‘)
raise ValueError(‘主动抛出异常!‘) # 错误类型ValueError可以改成你想要的
except ValueError as ex:
print(ex)
except Exception as ex:
print(ex)
else:
print(‘b‘)
finally:print(‘c‘)
断言:assert 1==1
assert 1==2assert 1==2 AssertionError
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原文地址:http://www.cnblogs.com/wumingxiaoyao/p/5810346.html