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进击的Python【第七章】：Python的高级应用（四）面向对象编程进阶

时间：2016-09-09 00:46:34      阅读：246      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

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Python的高级应用（三）面向对象编程进阶

 本章学习要点：

  • 面向对象高级语法部分
    • 静态方法、类方法、属性方法
    • 类的特殊方法
    • 反射
  • 异常处理
  • Socket开发基础

 

一、面向对象高级语法部分

静态方法

　　要在类中使用静态方法，需在类成员函数前面加上@staticmethod标记符，以表示下面的成员函数是静态函数。使用静态方法的好处是，不需要定义实例即可使用这个方法。另外，多个实例共享此静态方法。 

类方法

　　类方法与普通的成员函数和静态函数有不同之处，在接触的语言中好像也没见过这种语义，看它的定义： 
　　一个类方法就可以通过类或它的实例来调用的方法, 不管你是用类来调用这个方法还是类实例调用这个方法,该方法的第一个参数总是定义该方法的类对象。 
　　记住:方法的第一个参数都是类对象而不是实例对象. 
　　按照惯例,类方法的第一个形参被命名为 cls.任何时候定义类方法都不是必须的（类方法能实现的功能都可以通过定义一个普通函数来实现,只要这个函数接受一个类对象做为参数就可以了）.  
　　python中实现静态方法和类方法都是依赖于python的修饰器来实现的。 对象方法有self参数，类方法有cls参数，静态方法是不需要这些附加参数的。

class TestClassMethod(object):

    METHOD = ‘method hoho‘

    def __init__(self):
        self.name = ‘leon‘

    def test1(self):
        print(‘test1‘)
        print(self)

    @classmethod
    def test2(cls):
        print(cls)
        print(‘test2‘)
        print(TestClassMethod.METHOD)
        print(‘----------------‘)

    @staticmethod
    def test3():
        print(TestClassMethod.METHOD)
        print(‘test3‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    a = TestClassMethod()
    a.test1()
    a.test2()
    a.test3()
    TestClassMethod.test3()

输出：

test1为实例方法

test2为类方法，第一个参数为类本身

test3为静态方法，可以不接收参数

类方法和静态方法皆可以访问类的静态变量(类变量)，但不能访问实例变量，test2、test3是不能访问self.name的,而test1则可以

test1
<__main__.TestClassMethod object at 0x0061BD30>
<class ‘__main__.TestClassMethod‘>
test2
method hoho
----------------
method hoho
test3
method hoho
test3

属性方法

属性方法的作用就是通过@property把一个方法变成一个静态属性

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的实现比较复杂，我们先考察如何使用。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()
60
>>> 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：

class Student(object):

    @property
    def birth(self):
        return self._birth

    @birth.setter
    def birth(self, value):
        self._birth = value

    @property
    def age(self):
        return 2016 - self._birth

上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。

类的特殊方法

1. __doc__　　表示类的描述信息

class Foo:
    """ 描述类信息，这是用于看片的神奇 """
 
    def func(self):
        pass
 
print Foo.__doc__
#输出：类的描述信息

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

class C:

    def __init__(self):
        self.name = ‘wupeiqi‘
from lib.aa import C

obj = 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

3. __init__ 构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。

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

 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 Foo:
 
    def __init__(self):
        pass
     
    def __call__(self, *args, **kwargs):
 
        print ‘__call__‘
 
 
obj = Foo() # 执行 __init__
obj()       # 执行 __call__

6.__dict__ 查看类或对象中的所有成员 

class Province:
 
    country = ‘China‘
 
    def __init__(self, name, count):
        self.name = name
        self.count = count
 
    def func(self, *args, **kwargs):
        print ‘func‘
 
# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print Province.__dict__
# 输出：{‘country‘: ‘China‘, ‘__module__‘: ‘__main__‘, ‘func‘: <function func at 0x10be30f50>, ‘__init__‘: <function __init__ at 0x10be30ed8>, ‘__doc__‘: None}
 
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‘}

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 ‘alex li‘
 
 
obj = Foo()
print obj
# 输出：alex li

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)
 
    def __delitem__(self, key):
        print(‘__delitem__‘,key)
 
 
obj = Foo()
 
result = obj[‘k1‘]      # 自动触发执行 __getitem__
obj[‘k2‘] = ‘alex‘   # 自动触发执行 __setitem__
del obj[‘k1‘]

9. __new__ \ __metaclass__

class Foo(object):
 
 
    def __init__(self,name):
        self.name = name
 
 
f = Foo("alex")

 

 

反射

 通过字符串映射或修改程序运行时的状态、属性、方法, 有以下4个方法

class Foo(object):
 
    def __init__(self):
        self.name = ‘wupeiqi‘
 
    def func(self):
        return ‘func‘
 
obj = Foo()
 
# #### 检查是否含有成员 ####
hasattr(obj, ‘name‘)
hasattr(obj, ‘func‘)
 
# #### 获取成员 ####
getattr(obj, ‘name‘)
getattr(obj, ‘func‘)
 
# #### 设置成员 ####
setattr(obj, ‘age‘, 18)
setattr(obj, ‘show‘, lambda num: num + 1)
 
# #### 删除成员 ####
delattr(obj, ‘name‘)
delattr(obj, ‘func‘)

反射代码示例

　　

 二、异常处理

 Python标准异常

异常名称	描述
BaseException	所有异常的基类
SystemExit	解释器请求退出
KeyboardInterrupt	用户中断执行(通常是输入^C)
Exception	常规错误的基类
StopIteration	迭代器没有更多的值
GeneratorExit	生成器(generator)发生异常来通知退出
StandardError	所有的内建标准异常的基类
ArithmeticError	所有数值计算错误的基类
FloatingPointError	浮点计算错误
OverflowError	数值运算超出最大限制
ZeroDivisionError	除(或取模)零 (所有数据类型)
AssertionError	断言语句失败
AttributeError	对象没有这个属性
EOFError	没有内建输入,到达EOF 标记
EnvironmentError	操作系统错误的基类
IOError	输入/输出操作失败
OSError	操作系统错误
WindowsError	系统调用失败
ImportError	导入模块/对象失败
LookupError	无效数据查询的基类
IndexError	序列中没有此索引(index)
KeyError	映射中没有这个键
MemoryError	内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的)
NameError	未声明/初始化对象 (没有属性)
UnboundLocalError	访问未初始化的本地变量
ReferenceError	弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象
RuntimeError	一般的运行时错误
NotImplementedError	尚未实现的方法
SyntaxError	Python 语法错误
IndentationError	缩进错误
TabError	Tab 和空格混用
SystemError	一般的解释器系统错误
TypeError	对类型无效的操作
ValueError	传入无效的参数
UnicodeError	Unicode 相关的错误
UnicodeDecodeError	Unicode 解码时的错误
UnicodeEncodeError	Unicode 编码时错误
UnicodeTranslateError	Unicode 转换时错误
Warning	警告的基类
DeprecationWarning	关于被弃用的特征的警告
FutureWarning	关于构造将来语义会有改变的警告
OverflowWarning	旧的关于自动提升为长整型(long)的警告
PendingDeprecationWarning	关于特性将会被废弃的警告
RuntimeWarning	可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告
SyntaxWarning	可疑的语法的警告
UserWarning	用户代码生成的警告

异常处理

捕捉异常可以使用try/except语句。

try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。

如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。

语法：

以下为简单的try....except...else的语法：

try:
<语句>        #运行别的代码
except <名字>：
<语句>        #如果在try部份引发了‘name‘异常
except <名字>，<数据>:
<语句>        #如果引发了‘name‘异常，获得附加的数据
else:
<语句>        #如果没有异常发生

try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。

  • 如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。
  • 如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印缺省的出错信息）。
  • 如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。

实例

下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，且并未发生异常：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
    fh = open("testfile", "w")
    fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
    print "内容写入文件成功"
    fh.close()

以上程序输出结果：

$ python test.py 
内容写入文件成功
$ cat testfile       # 查看写入的内容
这是一个测试文件，用于测试异常!!

实例

下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，但文件没有写入权限，发生了异常：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
    fh = open("testfile", "w")
    fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"
else:
    print "内容写入文件成功"
    fh.close()

在执行代码前为了测试方便，我们可以先去掉 testfile 文件的写权限，命令如下：

chmod -w testfile

再执行以上代码：

$ python test.py 
Error: 没有找到文件或读取文件失败

使用except而不带任何异常类型

你可以不带任何异常类型使用except，如下实例：

try:
    正常的操作
   ......................
except:
    发生异常，执行这块代码
   ......................
else:
    如果没有异常执行这块代码

以上方式try-except语句捕获所有发生的异常。但这不是一个很好的方式，我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常。

使用except而带多种异常类型

你也可以使用相同的except语句来处理多个异常信息，如下所示：

try:
    正常的操作
   ......................
except(Exception1[, Exception2[,...ExceptionN]]]):
   发生以上多个异常中的一个，执行这块代码
   ......................
else:
    如果没有异常执行这块代码

try-finally 语句

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

try:
<语句>
finally:
<语句>    #退出try时总会执行
raise

实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
    fh = open("testfile", "w")
    fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
finally:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"

如果打开的文件没有可写权限，输出如下所示：

$ python test.py 
Error: 没有找到文件或读取文件失败

同样的例子也可以写成如下方式：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

try:
    fh = open("testfile", "w")
    try:
        fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!")
    finally:
        print "关闭文件"
        fh.close()
except IOError:
    print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"

当在try块中抛出一个异常，立即执行finally块代码。

finally块中的所有语句执行后，异常被再次触发，并执行except块代码。

参数的内容不同于异常

三、Socket开发基础

什么是 Socket?

Socket又称"套接字"，应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求，使主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯。

socket()函数

Python 中，我们用 socket（）函数来创建套接字，语法格式如下：

socket.socket([family[, type[, proto]]])

参数

  • family: 套接字家族可以使AF_UNIX或者AF_INET
  • type: 套接字类型可以根据是面向连接的还是非连接分为SOCK_STREAM或SOCK_DGRAM
  • protocol: 一般不填默认为0.

 技术分享

 一个简单的server/client程序

server端

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import socket

ip_port = (‘127.0.0.1‘,9999)

sk = socket.socket()
sk.bind(ip_port)
sk.listen(5)

while True:
    print ‘server waiting...‘
    conn,addr = sk.accept()

    client_data = conn.recv(1024)
    print client_data
    conn.sendall(‘不要回答,不要回答,不要回答‘)

    conn.close()

client端

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import socket
ip_port = (‘127.0.0.1‘,9999)

sk = socket.socket()
sk.connect(ip_port)

sk.sendall(‘请求占领地球‘)

server_reply = sk.recv(1024)
print server_reply

sk.close()

　　

 

进击的Python【第七章】：Python的高级应用（四）面向对象编程进阶

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原文地址：http://www.cnblogs.com/yunweiqiang/p/5854992.html
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