day 26

什么是元类

首先要明确一个大前提一切皆对象

类也是对象,可以把一个类当成普通对象来使用,比如存储到列表中,或者作为参数传给函数等等...

对象是如何产生的? 通过类实例化产生的

类对象 是由type实例化产生的。

我们可以手动调用type来实例化产生一个类：

 

type(类名（class_name）,父类元组(object,),名称空间字典(name_dict) #返回一个新的类

type(对象) #将会返回这个对象的类型

 

 

一个类由三个部分组成

1.类的名称  :class_name

2.类的父类们 : 传入父类元组（object,）

3.类的名称空间   名称空间字典（name_dict）

# 模拟解释器创建类对象
def test1(a):
    print(a)

def test2(self,b):
    print(self,b)

class_name = "C"
bases = (object,)
name_dict = {"name":"jack","test1":test1,"test2":test2}

C = type(class_name,bases,name_dict)   通过type加括号来里面加入类名，父类元组和名称空间在用一个变量来接收
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　就可以模拟解释器来生成类对象。
# print(C)
c1 = C()
# print(c1)
c1.test2(100)

exec 与 eval

　　exec用于执行字符串形式的python代码 只要符合python都能执行 ,并且可以指定将执行产生的名字放入某个名称空间

eval 用于执行简单的表达式,不能有任何的特殊语法

class_text = """
class A:
    def test(self):
        print(self)
"""
loca2 = {}
exec(class_text,None,loca2)
print(loca2)
#eval(class_text)  #报错

最终可以总结出元类是用于产生类的类，元类翻译为metaclass。

我们在定义元类时 尽量在类名后添加MetaClass 方便阅读

用来干啥

当我们需要高度定制类时,如限制类名必须大写开头等等...

就需要使用元类,但是元类type中的代码 无法被修改 ,只能创建新的元类(继承自type) 通过覆盖__init__来完成对类的限制。

使用元类

class MyMetaClass(type):
    pass

# 使用自定义元类
class Person(metaclass=MyMetaClass):
    pass

__init__方法 (重点)

实例化对象时会自动执行类中的__init__方法, 类也是对象 ,在实例化类对象时会自动执元类中的__init__方法

会将类本身作为第一个对象传入，并且传入类的三个必要参数,类的名字,父类们,名称空间。

案例：限制类名首字母必须大写，并控制类中方法名必须小写：

class MyMetaClass(type):
    def __init__(self,class_name,bases,name_dict):

        super().__init__(class_name,bases,name_dict)
        # 类名必须首字母大写  否则直接抛出异常
        if not class_name.istitle():
            print("类名必须大写 傻x!")
            raise Exception

        # 控制类中方法名必须全部小写
        for k in name_dict:
            if str(type(name_dict[k])) == "<class 'function'>":
                if not k.islower():
                    raise Exception
    pass

# 会自动调用其元类中的 __init__ 方法传入 类对象本身 类名称 父类们  名称空间
class Student(object,metaclass=MyMetaClass): # MyMetaClass("Student",(object,),{})
    NAME = 10
    def say(self):
        print("SAY")
    pass

# 需求: 要求每个类必须包含__doc__属性   __doc__ 用于访问一个对象的注释信息

# 你要控制类的创建  那就自定义元类 覆盖__init__
class DocMeatClass(type):

    def __init__(self,class_name,bases,name_dict):
        super().__init__(class_name,bases,name_dict)
        # if not("__doc__" in name_dict and name_dict["__doc__"]):
　　　　　　判断名称空间字典内是否有__doc__属性，并且要保证values值不为空，如果没有满足设定要求
　　　　　　就打印出错误信息

        #     raise  Exception
        if not self.__doc__:
            raise Exception

class Person(metaclass=DocMeatClass):
    pass

__new__方法

元类中的new方法会在创建类对象时执行,并且先于init方法，作用是创建一个类对象。

class A(metaclass=MyMetaClass):

pass

1.执行MyMetaClass的__new__方法 拿到一个类对象

2.执行MyMetaClass的__init__ 方法 传入类对象以及其他的属性 ,进行初始化

注意:如果覆盖了__new__ 一定也要调用type中的__new__并返回执行结果

 

使用__new__定制元类与__init__定制元类的区别：

生成元类的时候会首先调用__new__生成一个类的空对象，再调用__init__方法来对类的方法和属性进行初始化操作。

在__new__中亦可以对元类进行限制，如果对性能要求高的话 可以选在在new中完成定制 如果发现有问题,就不用创建类对象了。

 

__call__方法(重点)

元类中的 call方法会在调用类时执行,可以用于控制对象的创建过程，我们可以通过__call__方法来对对象的生成加以限制，达到调教的效果，如可以设定传入的参数只要是字符串类型就必须是大写。

这里需要注意的是：__new__,__init__ 是只有在生成类对象时才会执行，如果只是这样的话，并不会有__call__参与进去，即，只有在调用类来生成对象的才会执行。

下面就是__call__使用的案例，控制对象传入字符串参数的大小写。

class MyMeta(type):

    # 获得某个类的实例
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("call")
        # return super().__call__(*args,**kwargs)
        new_args = []
        for i in args:
            if isinstance(i,str):
                new_args.append(i.upper())
            else:
                new_args.append(i)
        return super().__call__(*new_args,**kwargs)



# 注意注意注意:  __new__  __init__ 是创建类对象时才会执行
# __call__ 类对象要产生实例时执行

class Student(metaclass=MyMeta):
    def __init__(self,name,gender,age):
        self.name = name
        self.gender = gender
        self.age = age

s = Student("jack","woman",18)
print(s.age)
print(s.gender)

这里是将传入的参数进行一个遍历循环，将是字符串形式的参数通过upper（）方法变成大写放入一个
空列表中，在将其他参数一起加入列表中，最后将列表打散之后通过调用的__call__方法，代替原先
的参数列表，返回给外界。

元类实现单例模式

什么是单例:  某个类如果只有一个实例对象,那么该类成为单例类。

 

单例的好处:  当某个类的所有对象特征和行为完全一样时,避免重复创建对象,浪费资源。

用元类实现单例就是首先设置一个obj属性为空，当有第一组参数出传入时，就将这组参数赋值给

obj 属性，同一个类中不可修改。

 

 

```python
class SingletonMetaClass(type):
    #创建类时会执init 在这为每个类设置一个obj属性 默认为None
    def __init__(self,a,b,c):
        super().__init__(a,b,c)
        self.obj = None
    
    # 当类要创建对象时会执行 该方法
    def __call__(self, *args, **kwargs):
         # 判断这个类 如果已经有实例了就直接返回 从而实现单例
        if self.obj:
            return self.obj

        # 没有则创建新的实例并保存到类中
        obj = type.__call__(self,*args,**kwargs)
        self.obj = obj
        return obj
```

异常

什么是异常

异常是程序运行过程中发生的非正常情况,是一个错误发生时的信号

异常如果没有被正确处理的话,将导致程序被终止,这对于用户体验是非常差的,可能导致严重的后果

处理异常的目的就是让程序越来越稳定，更加健壮。

异常的分类

python解释器在执行代码前会先检查语法,语法检查通过才会开始执行代码

1.语法检测异常 作为一个合格的程序员 是不应该出现这种低级错误。

2.运行时异常： 已经通过语法检测,开始执行代码,执行过程中发生异常 称之为运行时异常。

 

在python解释器 中常见的报错信息入下：

 

TypeError: 'int' object is not subscriptable     对象不能被切片  
TypeError: 'list' object is not callable        对象不能被调用
IndexError: list index out of range                索引超出范围
TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not iterable     对象不能被迭代
KeyError: 'xxx'      不存在这个key
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxxxx'  文件找不到

 

异常的组成:

如下：

Traceback (most recent call last):
  File "F:/python8期/课堂内容/day29/11.常见异常.py", line 22, in <module>
    with open("xxxxx") as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxxxx'

Traceback 是异常追踪信息 ，用于展示错误发生的具体位置， 以及调用的过程。
其中 包括 ：错误发生的模块，  文件路径，   行号，  函数名称，  具体的代码。

最后一行 前面是错误的类型 ，后面是错误的详细信息，在查找bug并修改时主要是参考最后的详细信息。

异常处理

异常发生后 如果不正确处理将导致程序终止,我们必须应该尽量的避免这种情况发生。

重点:

必须掌握的语法

语法:

try:

可能会出现异常的代码 放到try里面

except 具体异常类型 as e:

如果真的发生异常就执行except。

如何正确处理异常

1. 当发生异常 不是立马加try 要先找出错误原因并解决它

2. try 仅在 即使你知道为什么发生错误 ,但是你却无法避免 例如 你明确告诉用户 需要一个正确文件路径 然而用户依然传入了错误的路径

   如 socket 双方都要使用管道 ,但是如果一方有由于某些原因强行关闭了 ,即使你知道原因也无法避免出错 那就只能try 保证程序正常结束

   总结一句话:能不加try 就不加try

　

主动抛出异常:

什么时候需要主动抛出异常

当我们做功能的提供者,给外界提供一个功能接口

但是使用者不按照相应的方式来使用,或者参数类型不正确等原因,导致功能无法正常执行时,就应该主动抛出异常

主动抛出异常使用raise 关键字

后面可以跟任何Exception的子类 或是 对象

raise MyException
raise MyException("错误具体原因!")

 

　

断言assert

断言 其实可以理解为断定的意思

即非常肯定某个条件是成立的

条件是否成立其实可以使用if来判断

其存在的目的就是 为了简化if 判断而生的