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二次加工标准类型（包装）与运算符重载

运算符重载

Python语言提供了运算符重载功能，增强了语言的灵活性，这一点与C++有点类似又有些不同。鉴于它的特殊性，今天就来讨论一下Python运算符重载。
Python语言本身提供了很多魔法方法，它的运算符重载就是通过重写这些Python内置魔法方法实现的。这些魔法方法都是以双下划线开头和结尾的，类似于__X__的形式，python通过这种特殊的命名方式来拦截操作符，以实现重载。当Python的内置操作运用于类对象时，Python会去搜索并调用对象中指定的方法完成操作。

类可以重载加减运算、打印、函数调用、索引等内置运算，运算符重载使我们的对象的行为与内置对象的一样。Python在调用操作符时会自动调用这样的方法，例如，如果类实现了__add__方法，当类的对象出现在+运算符中时会调用这个方法。

方法名	重载说明	运算符调用方式
__init__	构造函数	对象创建: X = Class(args)，初始化
__del__	析构函数	X对象收回
__add__/__sub__	加减运算	X+Y， X+=Y/X-Y， X-=Y
__or__	运算符\|	X\|Y, X\|=Y
_repr__／__str__	打印／转换	print(X)、repr(X)／str(X)
__call__	函数调用	X(args, *kwargs)
__getattr__	属性引用	X.undefined
__setattr__	属性赋值	X.any=value
__delattr__	属性删除	del X.any
__getattribute__	属性获取	X.any
__getitem__	索引运算	X[key]，X[i:j]
__setitem__	索引赋值	X[key]，X[i:j]=sequence
__delitem__	索引和分片删除	del X[key]，del X[i:j]
__len__	长度	len(X)
__bool__	布尔测试	bool(X)
__lt__, __gt__, __le__, __ge__, __eq__, __ne__	特定的比较	依次为X<Y，X>Y，X<=Y，X>=Y， X==Y，X!=Y 注释：（lt: less than, gt: greater than, le: less equal, ge: greater equal, eq: equal, ne: not equal ）
__radd__	右侧加法	other+X
__iadd__	实地（增强的）加法	X+=Y(or else __add__)
__iter__, __next__	迭代	I=iter(X), next()
__contains__	成员关系测试	item in X(X为任何可迭代对象)
__index__	整数值	hex(X), bin(X), oct(X)
__enter__, __exit__	环境管理器	with obj as var:
__get__, __set__, __delete__	描述符属性	X.attr, X.attr=value, del X.attr
__new__	创建	在__init__之前创建对象

init,del

构造函数和析构函数

它们的主要作用是进行对象的创建和回收，当实例创建时，就会调用__init__构造方法。当实例对象被收回时，析构函数__del__会自动执行。

析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。

注：如果产生的对象仅仅只是python程序级别的（用户级），那么无需定义__del__,如果产生的对象的同时还会向操作系统发起系统调用，即一个对象有用户级与内核级两种资源，比如（打开一个文件，创建一个数据库链接），则必须在清除对象的同时回收系统资源，这就用到了__del__

class Foo:

    def __del__(self):
        print('执行我啦')

f1=Foo()
del f1
print('------->')

#输出结果
执行我啦
------->

View Code

class Foo:

    def __del__(self):
        print('执行我啦')

f1=Foo()
# del f1
print('------->')

#输出结果
------->
执行我啦





#为何啊？？？

View Code

典型的应用场景：

创建数据库类，用该类实例化出数据库链接对象，对象本身是存放于用户空间内存中，而链接则是由操作系统管理的，存放于内核空间内存中

当程序结束时，python只会回收自己的内存空间，即用户态内存，而操作系统的资源则没有被回收，这就需要我们定制__del__，在对象被删除前向操作系统发起关闭数据库链接的系统调用，回收资源

这与文件处理是一个道理：

f=open('a.txt') #做了两件事，在用户空间拿到一个f变量，在操作系统内核空间打开一个文件
del f #只回收用户空间的f，操作系统的文件还处于打开状态

#所以我们应该在del f之前保证f.close()执行,即便是没有del，程序执行完毕也会自动del清理资源，于是文件操作的正确用法应该是
f=open('a.txt')
读写...
f.close()
很多情况下大家都容易忽略f.close,这就用到了with上下文管理

View Code

add,sub

加减运算

重载这两个方法就可以在普通的对象上添加＋－运算符操作。下面的代码演示了如何使用＋－运算符，如果将代码中的__sub__方法去掉，再调用减号运算符就会出错。

class Computation:
    def __init__(self,value):
        self.value = value
    def __add__(self,other):
        return self.value + other
    def __sub__(self,other):
        return self.value - other
c = Computation(5)
print(c + 50)
print(c - 20)


55
-15

repr,str

对象的字符串表达形式

这两个方法都是用来表示对象的字符串表达形式：print()、str()方法会调用到__str__方法，print()、str()和repr()方法会调用__repr__方法。从下面的例子可以看出，当两个方法同时定义时，Python会优先搜索并调用__str__方法。

class Str:
    def __str__(self):
        return "__str__ called"

    def __repr__(self):
        return "__repr__ called"


s = Str()
print(s)
print(repr(s))
print(str(s))


__str__ called
__repr__ called
__str__ called

str,repr,format

改变对象的字符串显示__str__,__repr__

自定制格式化字符串__format__

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
format_dict={
    'nat':'{obj.name}-{obj.addr}-{obj.type}',#学校名-学校地址-学校类型
    'tna':'{obj.type}:{obj.name}:{obj.addr}',#学校类型:学校名:学校地址
    'tan':'{obj.type}/{obj.addr}/{obj.name}',#学校类型/学校地址/学校名
}
class School:
    def __init__(self,name,addr,type):
        self.name=name
        self.addr=addr
        self.type=type

    def __repr__(self):
        return 'School(%s,%s)' %(self.name,self.addr)
    def __str__(self):
        return '(%s,%s)' %(self.name,self.addr)

    def __format__(self, format_spec):
        # if format_spec
        if not format_spec or format_spec not in format_dict:
            format_spec='nat'
        fmt=format_dict[format_spec]
        return fmt.format(obj=self)

s1=School('oldboy1','北京','私立')
print('from repr: ',repr(s1))
print('from str: ',str(s1))
print(s1)

'''
str函数或者print函数--->obj.__str__()
repr或者交互式解释器--->obj.__repr__()
如果__str__没有被定义,那么就会使用__repr__来代替输出
注意:这俩方法的返回值必须是字符串,否则抛出异常
'''
print(format(s1,'nat'))
print(format(s1,'tna'))
print(format(s1,'tan'))
print(format(s1,'asfdasdffd'))

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date_dic={
    'ymd':'{0.year}:{0.month}:{0.day}',
    'dmy':'{0.day}/{0.month}/{0.year}',
    'mdy':'{0.month}-{0.day}-{0.year}',
}
class Date:
    def __init__(self,year,month,day):
        self.year=year
        self.month=month
        self.day=day

    def __format__(self, format_spec):
        if not format_spec or format_spec not in date_dic:
            format_spec='ymd'
        fmt=date_dic[format_spec]
        return fmt.format(self)

d1=Date(2016,12,29)
print(format(d1))
print('{:mdy}'.format(d1))

View Code

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'

class A:
    pass

class B(A):
    pass

print(issubclass(B,A)) #B是A的子类,返回True

a1=A()
print(isinstance(a1,A)) #a1是A的实例

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call，metaclass

只要定义类型的时候，实现__call__函数，这个类型就成为可调用的。

换句话说，我们可以把这个类型的对象当作函数来使用，相当于重载了括号运算符。

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__

__init__()和__call__()的区别如下：
1. __init__()的作用是初始化某个类的一个实例。
2. __call__()的作用是使实例能够像函数一样被调用，同时不影响实例本身的生命周期（__call__()不影响一个实例的构造和析构）。但是__call__()可以用来改变实例的内部成员的值。

class X(object):
def __init__(self, a, b, range):
self.a = a
self.b = b
self.range = range
def __call__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
print('__call__ with （{}, {}）'.format(self.a, self.b))
def __del__(self, a, b, range):
del self.a
del self.b
del self.range12345678910111213

>>> xInstance = X(1, 2, 3)
>>> xInstance(1,2)

getattr,setattr

设置和访问属性

我们可以通过重载__getattr__和__setattr__来拦截对对象成员的访问。__getattr__在访问对象中不存在的成员时会自动调用。__setattr__方法用于在初始化对象成员的时候调用，即在设置__dict__的item时就会调用__setattr__方法。具体例子如下

class A:
    def __init__(self, ax, bx):
        self.a = ax
        self.b = bx

    def f(self):
        print(self.__dict__)

    def __getattr__(self, name):
        print("__getattr__")

    def __setattr__(self, name, value):
        print("__setattr__")
        self.__dict__[name] = value

a = A(1, 2)
a.f()
a.x
a.x = 3
a.f()

上面代码的运行结果如下，从结果可以看出，访问不存在的变量x时会调用__getattr__方法；当__init__被调用的时候，赋值运算也会调用__setattr__方法

__setattr__
__setattr__
{'a': 1, 'b': 2}
__getattr__
__setattr__
{'a': 1, 'b': 2, 'x': 3}

setattr,delattr,getattr

class Foo:
    x=1
    def __init__(self,y):
        self.y=y

    def __getattr__(self, item):
        print('----> from getattr:你找的属性不存在')


    def __setattr__(self, key, value):
        print('----> from setattr')
        # self.key=value #这就无限递归了,你好好想想
        # self.__dict__[key]=value #应该使用它

    def __delattr__(self, item):
        print('----> from delattr')
        # del self.item #无限递归了
        self.__dict__.pop(item)

#__setattr__添加/修改属性会触发它的执行
f1=Foo(10)
print(f1.__dict__) # 因为你重写了__setattr__,凡是赋值操作都会触发它的运行,你啥都没写,就是根本没赋值,除非你直接操作属性字典,否则永远无法赋值
f1.z=3
print(f1.__dict__)

#__delattr__删除属性的时候会触发
f1.__dict__['a']=3#我们可以直接修改属性字典,来完成添加/修改属性的操作
del f1.a
print(f1.__dict__)

#__getattr__只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发
f1.xxxxxx

View Code

getattribute

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('执行的是我')
        # return self.__dict__[item]

f1=Foo(10)
print(f1.x)
f1.xxxxxx #不存在的属性访问，触发__getattr__

View Code

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattribute__(self, item):
        print('不管是否存在,我都会执行')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx

View Code

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('执行的是我')
        # return self.__dict__[item]
    def __getattribute__(self, item):
        print('不管是否存在,我都会执行')
        raise AttributeError('哈哈')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx

#当__getattribute__与__getattr__同时存在,只会执行__getattrbute__,除非__getattribute__在执行过程中抛出异常AttributeError

View Code

getitem, setitem

索引取值和赋值

通过实现这两个方法，可以通过诸如 X[i] 的形式对对象进行取值和赋值，还可以对对象使用切片操作

class Indexer:
    data=[1,2,3,4,5,6,7,8]
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]
    def __setitem__(self, k, v):
        self.data[k]=v
        print(self.data)

i=Indexer()
print(i[0])

print(i[1:4])

i[0]=10


1
[2, 3, 4]
[10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

setitem,getitem,delitem__

class Foo:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __getitem__(self, item):
        print(self.__dict__[item])

    def __setitem__(self, key, value):
        self.__dict__[key]=value
    def __delitem__(self, key):
        print('del obj[key]时,我执行')
        self.__dict__.pop(key)
    def __delattr__(self, item):
        print('del obj.key时,我执行')
        self.__dict__.pop(item)

f1=Foo('sb')
f1['age']=18
f1['age1']=19
del f1.age1
del f1['age']
f1['name']='alex'
print(f1.__dict__)

View Code

contains

__contains__优于__iter__优于__getitem__方法
__contains__方法应该把成员关系定义为对一个映射应用键（并且可以使用快速查找），以及用于序列的搜索

class Iters:    def __init__(self, value):        self.data=value    def __getitem__(self, i):           print('get[%s]:'%i, end=' ')        return self.data[i]    def __iter__(self):        print('iter=>', end=' ')        self.ix=0        return self    def __next__(self):        print('next:', end=' ')        if self.ix==len(self.data):            raise StopIteration        item=self.data[self.ix]        self.ix+=1        return item    def __contains__(self, x):    #in操作        print('contains: ',end=' ')        return x in self.data    x=Iters([1,2,3,4,5])print(3 in x)    #contains:  Truefor i in x:    print(i, end=', ')    #iter=> next: 1, next: 2, next: 3, next: 4, next: 5, next: print()print([i**2 for i in x])    #iter=> next: next: next: next: next: next: [1, 4, 9, 16, 25]print(list(map(bin,x)))    #iter=> next: next: next: next: next: next: ['0b1', '0b10', '0b11', '0b100', '0b101']i=iter(x)while True:    try:        print(next(i), end=' @ ')    #iter=> next: 1 @ next: 2 @ next: 3 @ next: 4 @ next: 5 @ next:     except StopIteration:        breakprint()   print(x[0])    #get[0]: 1   __getitem__支持索引print(x[:-1])    #get[slice(None, -1, None)]: [1, 2, 3, 4]

enter,exit

我们知道在操作文件对象的时候可以这么写

1 with open('a.txt') as f:
2 　　'代码块'

上述叫做上下文管理协议，即with语句，为了让一个对象兼容with语句，必须在这个对象的类中声明__enter__和__exit__方法

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')
        # return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代码块执行完毕时执行我啊')


with Open('a.txt') as f:
    print('=====>执行代码块')
    # print(f,f.name)

__exit__()中的三个参数分别代表异常类型，异常值和追溯信息,with语句中代码块出现异常，则with后的代码都无法执行

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代码块执行完毕时执行我啊')
        print(exc_type)
        print(exc_val)
        print(exc_tb)



with Open('a.txt') as f:
    print('=====>执行代码块')
    raise AttributeError('***着火啦,救火啊***')
print('0'*100) #------------------------------->不会执行

如果__exit()返回值为True,那么异常会被清空，就好像啥都没发生一样，with后的语句正常执行

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代码块执行完毕时执行我啊')
        print(exc_type)
        print(exc_val)
        print(exc_tb)
        return True



with Open('a.txt') as f:
    print('=====>执行代码块')
    raise AttributeError('***着火啦,救火啊***')
print('0'*100) #------------------------------->会执行

class Open:
    def __init__(self,filepath,mode='r',encoding='utf-8'):
        self.filepath=filepath
        self.mode=mode
        self.encoding=encoding

    def __enter__(self):
        # print('enter')
        self.f=open(self.filepath,mode=self.mode,encoding=self.encoding)
        return self.f

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        # print('exit')
        self.f.close()
        return True 
    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.f,item)

with Open('a.txt','w') as f:
    print(f)
    f.write('aaaaaa')
    f.wasdf #抛出异常，交给__exit__处理

用途或者说好处：

1.使用with语句的目的就是把代码块放入with中执行，with结束后，自动完成清理工作，无须手动干预

2.在需要管理一些资源比如文件，网络连接和锁的编程环境中，可以在__exit__中定制自动释放资源的机制，你无须再去关系这个问题，这将大有用处

get,set,delete

描述符是什么:描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了__get__(),__set__(),__delete__()中的一个,这也被称为描述符协议
__get__():调用一个属性时,触发
__set__():为一个属性赋值时,触发
__delete__():采用del删除属性时,触发

class Foo: #在python3中Foo是新式类,它实现了三种方法,这个类就被称作一个描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        pass
    def __set__(self, instance, value):
        pass
    def __delete__(self, instance):
        pass

View Code

描述符是干什么的:描述符的作用是用来代理另外一个类的属性的(必须把描述符定义成这个类的类属性，不能定义到构造函数中)

class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('触发get')
    def __set__(self, instance, value):
        print('触发set')
    def __delete__(self, instance):
        print('触发delete')

#包含这三个方法的新式类称为描述符,由这个类产生的实例进行属性的调用/赋值/删除,并不会触发这三个方法
f1=Foo()
f1.name='egon'
f1.name
del f1.name
#疑问:何时,何地,会触发这三个方法的执行

View Code

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')

#描述符Int
class Int:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Int调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Int设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Int删除...')

class People:
    name=Str()
    age=Int()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age

#何地？：定义成另外一个类的类属性

#何时？：且看下列演示

p1=People('alex',18)

#描述符Str的使用
p1.name
p1.name='egon'
del p1.name

#描述符Int的使用
p1.age
p1.age=18
del p1.age

#我们来瞅瞅到底发生了什么
print(p1.__dict__)
print(People.__dict__)

#补充
print(type(p1) == People) #type(obj)其实是查看obj是由哪个类实例化来的
print(type(p1).__dict__ == People.__dict__)

View Code

描述符分两种
一 .数据描述符:至少实现了__get__()和__set__()

1 class Foo:
2     def __set__(self, instance, value):
3         print('set')
4     def __get__(self, instance, owner):
5         print('get')

二 .非数据描述符:没有实现__set__()

1 class Foo:
2     def __get__(self, instance, owner):
3         print('get')

注意事项:
一 .描述符本身应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式类
二 .必须把描述符定义成这个类的类属性，不能为定义到构造函数中
三 .要严格遵循该优先级,优先级由高到底分别是
1.类属性
2.数据描述符
3.实例属性
4.非数据描述符
5.找不到的属性触发__getattr__()

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')

class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age


#基于上面的演示,我们已经知道,在一个类中定义描述符它就是一个类属性,存在于类的属性字典中,而不是实例的属性字典

#那既然描述符被定义成了一个类属性,直接通过类名也一定可以调用吧,没错
People.name #恩,调用类属性name,本质就是在调用描述符Str,触发了__get__()

People.name='egon' #那赋值呢,我去,并没有触发__set__()
del People.name #赶紧试试del,我去,也没有触发__delete__()
#结论:描述符对类没有作用-------->傻逼到家的结论

'''
原因:描述符在使用时被定义成另外一个类的类属性,因而类属性比二次加工的描述符伪装而来的类属性有更高的优先级
People.name #恩,调用类属性name,找不到就去找描述符伪装的类属性name,触发了__get__()

People.name='egon' #那赋值呢,直接赋值了一个类属性,它拥有更高的优先级,相当于覆盖了描述符,肯定不会触发描述符的__set__()
del People.name #同上
'''

View Code

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')

class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age


p1=People('egon',18)

#如果描述符是一个数据描述符(即有__get__又有__set__),那么p1.name的调用与赋值都是触发描述符的操作,于p1本身无关了,相当于覆盖了实例的属性
p1.name='egonnnnnn'
p1.name
print(p1.__dict__)#实例的属性字典中没有name,因为name是一个数据描述符,优先级高于实例属性,查看/赋值/删除都是跟描述符有关,与实例无关了
del p1.name

View Code

class Foo:
    def func(self):
        print('我胡汉三又回来了')
f1=Foo()
f1.func() #调用类的方法,也可以说是调用非数据描述符
#函数是一个非数据描述符对象(一切皆对象么)
print(dir(Foo.func))
print(hasattr(Foo.func,'__set__'))
print(hasattr(Foo.func,'__get__'))
print(hasattr(Foo.func,'__delete__'))
#有人可能会问,描述符不都是类么,函数怎么算也应该是一个对象啊,怎么就是描述符了
#笨蛋哥,描述符是类没问题,描述符在应用的时候不都是实例化成一个类属性么
#函数就是一个由非描述符类实例化得到的对象
#没错，字符串也一样


f1.func='这是实例属性啊'
print(f1.func)

del f1.func #删掉了非数据
f1.func()

View Code

class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length


#name是一个数据描述符,因为name=Foo()而Foo实现了get和set方法,因而比实例属性有更高的优先级
#对实例的属性操作,触发的都是描述符的
r1=Room('厕所',1,1)
r1.name
r1.name='厨房'



class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length


#name是一个非数据描述符,因为name=Foo()而Foo没有实现set方法,因而比实例属性有更低的优先级
#对实例的属性操作,触发的都是实例自己的
r1=Room('厕所',1,1)
r1.name
r1.name='厨房'

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class Foo:
    def func(self):
        print('我胡汉三又回来了')

    def __getattr__(self, item):
        print('找不到了当然是来找我啦',item)
f1=Foo()

f1.xxxxxxxxxxx

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描述符使用

众所周知，python是弱类型语言，即参数的赋值没有类型限制，下面我们通过描述符机制来实现类型限制功能

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3231.3)

#调用
print(p1.__dict__)
p1.name

#赋值
print(p1.__dict__)
p1.name='egonlin'
print(p1.__dict__)

#删除
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__)

View Code

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

#疑问:如果我用类名去操作属性呢
People.name #报错,错误的根源在于类去操作属性时,会把None传给instance

#修订__get__方法
class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
print(People.name) #完美,解决

View Code

class Str:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type): #如果不是期望的类型，则抛出异常
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name',str) #新增类型限制str
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People(123,18,3333.3)#传入的name因不是字符串类型而抛出异常

View Code

class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Typed('name',str)
    age=Typed('name',int)
    salary=Typed('name',float)
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People(123,18,3333.3)
p1=People('egon','18',3333.3)
p1=People('egon',18,3333)

View Code

大刀阔斧之后我们已然能实现功能了，但是问题是，如果我们的类有很多属性，你仍然采用在定义一堆类属性的方式去实现，low，这时候我需要教你一招：独孤九剑

def decorate(cls):
    print('类的装饰器开始运行啦------>')
    return cls

@decorate #无参:People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3333.3)

View Code

def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs)
        return cls
    return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3333.3)

View Code

终极大招

class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)

def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs)
        for name,expected_type in kwargs.items():
            setattr(cls,name,Typed(name,expected_type))
        return cls
    return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

print(People.__dict__)
p1=People('egon',18,3333.3)

View Code

描述符总结

描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性

描述父是很多高级库和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件.

利用描述符原理完成一个自定制@property,实现延迟计算（本质就是把一个函数属性利用装饰器原理做成一个描述符：类的属性字典中函数名为key，value为描述符类产生的对象）

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @property
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)

View Code

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)

View Code

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            print('--->')
            value=self.func(instance)
            setattr(instance,self.func.__name__,value) #计算一次就缓存到实例的属性字典中
            return value

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于'定义了一个类属性,即描述符'
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) #先从自己的属性字典找,没有再去类的中找,然后出发了area的__get__方法
print(r1.area) #先从自己的属性字典找,找到了,是上次计算的结果,这样就不用每执行一次都去计算

View Code

#缓存不起来了

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            value=self.func(instance)
            instance.__dict__[self.func.__name__]=value
            return value
        # return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情
    def __set__(self, instance, value):
        print('hahahahahah')

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

print(Room.__dict__)
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
print(r1.area) 
print(r1.area) 
print(r1.area) #缓存功能失效,每次都去找描述符了,为何,因为描述符实现了set方法,它由非数据描述符变成了数据描述符,数据描述符比实例属性有更高的优先级,因而所有的属性操作都去找描述符了

View Code

利用描述符原理完成一个自定制@classmethod

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback():
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(owner)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls):
        print('你好啊,帅哥 %s' %cls.name)

People.say_hi()

p1=People()
p1.say_hi()
#疑问,类方法如果有参数呢,好说,好说

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(owner,*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls,msg):
        print('你好啊,帅哥 %s %s' %(cls.name,msg))

People.say_hi('你是那偷心的贼')

p1=People()
p1.say_hi('你是那偷心的贼')

View Code

利用描述符原理完成一个自定制的@staticmethod

class StaticMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    @StaticMethod# say_hi=StaticMethod(say_hi)
    def say_hi(x,y,z):
        print('------>',x,y,z)

People.say_hi(1,2,3)

p1=People()
p1.say_hi(4,5,6)

View Code

next,iter

实现迭代器协议

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        n=self.x
        self.x+=1
        return self.x

f=Foo(3)
for i in f:
    print(i)

class Foo:
    def __init__(self,start,stop):
        self.num=start
        self.stop=stop
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.num >= self.stop:
            raise StopIteration
        n=self.num
        self.num+=1
        return n

f=Foo(1,5)
from collections import Iterable,Iterator
print(isinstance(f,Iterator))

for i in Foo(1,5):
    print(i)

class Range:
    def __init__(self,n,stop,step):
        self.n=n
        self.stop=stop
        self.step=step

    def __next__(self):
        if self.n >= self.stop:
            raise StopIteration
        x=self.n
        self.n+=self.step
        return x

    def __iter__(self):
        return self

for i in Range(1,7,3): #
    print(i)

class Fib:
    def __init__(self):
        self._a=0
        self._b=1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self._a,self._b=self._b,self._a + self._b
        return self._a

f1=Fib()

print(f1.__next__())
print(next(f1))
print(next(f1))

for i in f1:
    if i > 100:
        break
    print('%s ' %i,end='')

iter, next

迭代器对象

Python中的迭代，可以直接通过重载__getitem__方法来实现，看下面的例子

class Indexer:
    data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

x = Indexer()
for item in x:
    print(item)

通过上面的方法是可以实现迭代，但并不是最好的方式。Python的迭代操作会优先尝试调用__iter__方法，再尝试__getitem__。迭代环境是通过iter去尝试寻找__iter__方法来实现，而这种方法返回一个迭代器对象。如果这个方法已经提供，Python会重复调用迭代器对象的next()方法，直到发生StopIteration异常。如果没有找到__iter__，Python才会尝试使用__getitem__机制。下面看一下迭代器的例子

class Next(object):
    def __init__(self, data=1):
        self.data = data

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        print("__next__ called")
        if self.data > 5:
            raise StopIteration
        else:
            self.data += 1
            return self.data


for i in Next(3):
    print(i)
print("-----------")
n = Next(3)
i = iter(n)
while True:
    try:
        print(next(i))
    except Exception as e:
        break

#执行结果

__next__ called
4
__next__ called
5
__next__ called
6
__next__ called
-----------
__next__ called
4
__next__ called
5
__next__ called
6
__next__ called

property的底层原理

一个静态属性property本质就是实现了get，set，delete三种方法

class Foo:
    @property
    def AAA(self):
        print('get的时候运行我啊')

    @AAA.setter
    def AAA(self,value):
        print('set的时候运行我啊')

    @AAA.deleter
    def AAA(self):
        print('delete的时候运行我啊')

#只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter
f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

View Code

class Foo:
    def get_AAA(self):
        print('get的时候运行我啊')

    def set_AAA(self,value):
        print('set的时候运行我啊')

    def delete_AAA(self):
        print('delete的时候运行我啊')
    AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #内置property三个参数与get,set,delete一一对应

f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

View Code

怎么用？

class Goods:

    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.deleter
    def price(self):
        del self.original_price


obj = Goods()
obj.price         # 获取商品价格
obj.price = 200   # 修改商品原价
print(obj.price)
del obj.price     # 删除商品原价

View Code

#实现类型检测功能

#第一关：
class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    @property
    def name(self):
        return self.name

# p1=People('alex') #property自动实现了set和get方法属于数据描述符,比实例属性优先级高,所以你这面写会触发property内置的set,抛出异常


#第二关：修订版

class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name #实例化就触发property

    @property
    def name(self):
        # return self.name #无限递归
        print('get------>')
        return self.DouNiWan

    @name.setter
    def name(self,value):
        print('set------>')
        self.DouNiWan=value

    @name.deleter
    def name(self):
        print('delete------>')
        del self.DouNiWan

p1=People('alex') #self.name实际是存放到self.DouNiWan里
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.__dict__)

p1.name='egon'
print(p1.__dict__)

del p1.name
print(p1.__dict__)


#第三关:加上类型检查
class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name #实例化就触发property

    @property
    def name(self):
        # return self.name #无限递归
        print('get------>')
        return self.DouNiWan

    @name.setter
    def name(self,value):
        print('set------>')
        if not isinstance(value,str):
            raise TypeError('必须是字符串类型')
        self.DouNiWan=value

    @name.deleter
    def name(self):
        print('delete------>')
        del self.DouNiWan

p1=People('alex') #self.name实际是存放到self.DouNiWan里
p1.name=1

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slots

'''
1.__slots__是什么:是一个类变量,变量值可以是列表,元祖,或者可迭代对象,也可以是一个字符串(意味着所有实例只有一个数据属性)
2.引子:使用点来访问属性本质就是在访问类或者对象的__dict__属性字典(类的字典是共享的,而每个实例的是独立的)
3.为何使用__slots__:字典会占用大量内存,如果你有一个属性很少的类,但是有很多实例,为了节省内存可以使用__slots__取代实例的__dict__
当你定义__slots__后,__slots__就会为实例使用一种更加紧凑的内部表示。实例通过一个很小的固定大小的数组来构建,而不是为每个实例定义一个
字典,这跟元组或列表很类似。在__slots__中列出的属性名在内部被映射到这个数组的指定小标上。使用__slots__一个不好的地方就是我们不能再给
实例添加新的属性了,只能使用在__slots__中定义的那些属性名。
4.注意事项:__slots__的很多特性都依赖于普通的基于字典的实现。另外,定义了__slots__后的类不再 支持一些普通类特性了,比如多继承。大多数情况下,你应该
只在那些经常被使用到 的用作数据结构的类上定义__slots__比如在程序中需要创建某个类的几百万个实例对象 。
关于__slots__的一个常见误区是它可以作为一个封装工具来防止用户给实例增加新的属性。尽管使用__slots__可以达到这样的目的,但是这个并不是它的初衷。           更多的是用来作为一个内存优化工具。

'''
class Foo:
    __slots__='x'


f1=Foo()
f1.x=1
f1.y=2#报错
print(f1.__slots__) #f1不再有__dict__

class Bar:
    __slots__=['x','y']
    
n=Bar()
n.x,n.y=1,2
n.z=3#报错

class Foo:
    __slots__=['name','age']

f1=Foo()
f1.name='alex'
f1.age=18
print(f1.__slots__)

f2=Foo()
f2.name='egon'
f2.age=19
print(f2.__slots__)

print(Foo.__dict__)
#f1与f2都没有属性字典__dict__了,统一归__slots__管,节省内存

更深层次

doc

class Foo:
    '我是描述信息'
    pass

print(Foo.__doc__)

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class Foo:
    '我是描述信息'
    pass

class Bar(Foo):
    pass
print(Bar.__doc__) #该属性无法继承给子类

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module,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

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

class C:

    def __init__(self):
        self.name = ‘SB'

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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

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new

__new__() 函数只能用于从object继承的新式类。

先看下object类中对__new__()方法的定义：

class object:
  @staticmethod # known case of __new__
  def __new__(cls, *more): # known special case of object.__new__
    """ T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T """
    pass

object将__new__()方法定义为静态方法，并且至少需要传递一个参数cls，cls表示需要实例化的类，此参数在实例化时由Python解释器自动提供。

__new__() 是在新式类中新出现的方法，它作用在构造方法建造实例之前，可以这么理解，在 Python 中存在于类里面的构造方法 __init__() 负责将类的实例化，而在 __init__() 启动之前，__new__() 决定是否要使用该 __init__() 方法，因为__new__() 可以调用其他类的构造方法或者直接返回别的对象来作为本类的实例。

如果将类比喻为工厂，那么__init__()方法则是该工厂的生产工人，__init__()方法接受的初始化参数则是生产所需原料，__init__()方法会按照方法中的语句负责将原料加工成实例以供工厂出货。而__new__()则是生产部经理，__new__()方法可以决定是否将原料提供给该生产部工人，同时它还决定着出货产品是否为该生产部的产品，因为这名经理可以借该工厂的名义向客户出售完全不是该工厂的产品。

__new__() 方法的特性：

__new__() 方法是在类准备将自身实例化时调用。
__new__() 方法始终都是类的静态方法，即使没有被加上静态方法装饰器。
类的实例化和它的构造方法通常都是这个样子：

class MyClass(object):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        ...

# 实例化
myclass = MyClass(*args, **kwargs)

正如以上所示，一个类可以有多个位置参数和多个命名参数，而在实例化开始之后，在调用 __init__() 方法之前，Python 首先调用 __new__() 方法：

def __new__(cls, *args, **kwargs):
    ...

第一个参数cls是当前正在实例化的类。

如果要得到当前类的实例，应当在当前类中的 __new__() 方法语句中调用当前类的父类的 __new__() 方法。

　　例如，如果当前类是直接继承自 object，那当前类的 __new__() 方法返回的对象应该为：

def __new__(cls, *args, **kwargs):
    ...
    return object.__new__(cls)

注意：

　　事实上如果（新式）类中没有重写__new__()方法，即在定义新式类时没有重新定义__new__()时，Python默认是调用该类的直接父类的__new__()方法来构造该类的实例，如果该类的父类也没有重写__new__()，那么将一直按此规矩追溯至object的__new__()方法，因为object是所有新式类的基类。

　　而如果新式类中重写了__new__()方法，那么你可以自由选择任意一个的其他的新式类（必定要是新式类，只有新式类必定都有__new__()，因为所有新式类都是object的后代，而经典类则没有__new__()方法）的__new__()方法来制造实例，包括这个新式类的所有前代类和后代类，只要它们不会造成递归死循环。具体看以下代码解释：

class Foo(object):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        ...
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        return object.__new__(cls, *args, **kwargs)    

# 以上return等同于 
# return object.__new__(Foo, *args, **kwargs)
# return Stranger.__new__(cls, *args, **kwargs)
# return Child.__new__(cls, *args, **kwargs)

class Child(Foo):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
# 如果Child中没有定义__new__()方法，那么会自动调用其父类的__new__()方法来制造实例，即 Foo.__new__(cls, *args, **kwargs)。
# 在任何新式类的__new__()方法，不能调用自身的__new__()来制造实例，因为这会造成死循环。因此必须避免类似以下的写法：
# 在Foo中避免：return Foo.__new__(cls, *args, **kwargs)或return cls.__new__(cls, *args, **kwargs)。Child同理。
# 使用object或者没有血缘关系的新式类的__new__()是安全的，但是如果是在有继承关系的两个类之间，应避免互调造成死循环，例如:(Foo)return Child.__new__(cls), (Child)return Foo.__new__(cls)。
class Stranger(object):
    ...
# 在制造Stranger实例时，会自动调用 object.__new__(cls)

通常来说，新式类开始实例化时，__new__()方法会返回cls（cls指代当前类）的实例，然后该类的__init__()方法作为构造方法会接收这个实例（即self）作为自己的第一个参数，然后依次传入__new__()方法中接收的位置参数和命名参数。

注意：如果__new__()没有返回cls（即当前类）的实例，那么当前类的__init__()方法是不会被调用的。如果__new__()返回其他类（新式类或经典类均可）的实例，那么只会调用被返回的那个类的构造方法。

class Foo(object):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        ...
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        return object.__new__(Stranger, *args, **kwargs)  

class Stranger(object):
    ...

foo = Foo()
print type(foo)    

# 打印的结果显示foo其实是Stranger类的实例。

# 因此可以这么描述__new__()和__ini__()的区别，在新式类中__new__()才是真正的实例化方法，为类提供外壳制造出实例框架，然后调用该框架内的构造方法__init__()使其丰满。
# 如果以建房子做比喻，__new__()方法负责开发地皮，打下地基，并将原料存放在工地。而__init__()方法负责从工地取材料建造出地皮开发招标书中规定的大楼，__init__()负责大楼的细节设计，建造，装修使其可交付给客户。