exec 补充
exec 模块的补充
1.exec是什么？
exec 是一个python内置模块。
2.exec 的作用；
可以把"字符串形式"的python代码，添加到全局空间或局部空间中。
"""
x = 10
def func1():
pass
"""
3.怎么用：
参数1：字符串形式的python代码
参数2：全局名称空间字典
参数3：局部名称空间字典
调用exec()
代码：
# 全局名称空间
# # 1.文本形式的python代码
code = '''
global x
x = 10
y = 20
'''
#2.全局的名称空间{}
globals_dict = {'x':200}
# 3.局部名称空间{}
locals_dict = {}
exec(code,globals_dict,locals_dict) # 用exec 不仅打印全局的代码，还打打印了内置的代码。
print(globals_dict)
局部名称空间{}
code = '''
global x
x = 100
y = 200
def func():
pass
'''
#2.全局的名称空间{}
globals_dict = {}
# 3.局部名称空间{}
locals_dict = {}
exec(code,globals_dict,locals_dict) # 用exec 不仅打印的代码，还打打印了内置的代码。
print(globals_dict)
元类
在 python中，一切接是对象。
"""
创建类有两种方法：
1.通过class关键之创建类，内部会自动调用type(), type 帮我们创建一个自定义类
2.通过手动调用type()实列化得到自定义的类。
"""
# what: 类名 --> type对象的名称
# bases: --> 基类/父类
# dict: --> 类的名称空间
手动调用：(通过class关键字创建的) 建议以后多使用此方法。
class Chinses:
country = 'China'
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age =age
def speak(self):
print('speak chinese....')
p1 = Chinses('tank',18)# 自动调用
print(Chinese)
结果：
<class '__main__.Chinses'>
自动调用 (通过type手动创建的)
class_name = 'Chinese'
class_base = (object,)
class_dict = {}
code = '''
country = "China"
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
def speak(self):
print("speak Chinese...")
'''
exec(code,{},class_dict)
Chinses = type(class_name,class_base,class_dict)
print(Chinses)
结果：
<class '__main__.Chinses'>
1.什么是元类?
元类就是类的类，Chinese类的类是type，type是所有类的类，type就是一个元类。
2.元类的作用？
元类可以帮我们控制类的创建。
元类可以帮我们控制类的创建。
3.怎么自定义创建元类:
-
自定义一个元类，继承type，派生出自己的属性与方法。
-
给需要使用的类，通过metaclass指定自定义好的元类。class Chinese(metaclass='自定义的元类'):'''
# 自定义元类
class MyMeta(type):
# 子类的方法与父类的方法一样，先用子类的，子类覆盖父类的__init__方法。
# 控制了类的定义
def __init__(self, class_name, class_base, class_dict):
# print(class_name)
# 判断字符串首字母是否大写
if not class_name.istitle():
raise TypeError('类的首字母必须大写!')
# 控制类中必须要有注释
if not class_dict.get('__doc__'):
raise TypeError('类内部必须要写注释!')
# print(class_base)
# print(class_dict)
super().__init__(class_name, class_base, class_dict)
# 模拟type元类内部做的事情
# 元类触发的__call__可以控制类的调用。调用__call__会触发以下两点
def __call__(self, *args, **kwargs):
# 1.会调用__new__()--> obj, 会创建一个空对象。
obj = object.__new__(self)
# 2.会执行__init__(obj, *args, **kwargs),
obj.__init__(*args, **kwargs)
return obj
# 可以通过元类内部的__new__控制对象的创建
def __new__(cls, *args, **kwargs):
pass
class Bar:
pass
优酷构架
ATM
用户试图层
接口层
数据层
dict
json
优点：数据可以跨平台。
缺点：不能存在对象，也不能直接获取对象。 {.......}
不能通过"对象.属性"的方式 存 取值。
存储速度比pickle慢。
选课系统
用户试图层
接口层
数据层
models:
obj
pickle
优点：可以通过对象''属性''的方式 存 取值。
能存对象，也能直接获取对象。
pickle
缺点：不能跨平台。
优酷
用户试图层
接口层
数据层
存储对象 --》 dict ---》json ---》mysql
mysql ----》 json ----》dict ----》 获取对象
ORM
ORM:
ORM:对象关系映射 ---> 映射到数据库MySQL中的数据表
类名 ---> 表名
对象 ---> 一条记录
对象.属性 ---> 字段
模拟Django的ORM，为了，将数据库的 增、删、改、查，全部封装成一个个的方式，比如: save， delete, update， select。
1.创建字段的类型，将数据库的 增，删，改，查，全部封装。
# 1.创建字段的类型, 对应数据表中的一个个字段的创建规范
class Field:
def __init__(self, name, column_type, primary_key, default):
self.name = name
self.column_type = column_type
self.primary_key = primary_key
self.default = default
# Integer
class IntegerField(Field):
def __init__(self, name, column_type='int', primary_key=False, default=0):
super().__init__(name, column_type, primary_key, default)
# String
class StringField(Field):
def __init__(self, name, column_type='varchar(64)', primary_key=False, default=None):
super().__init__(name, column_type, primary_key, default)
class Father:
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.id = id
self.username = args[0]
self.password = args[1]
self.photo = args[2]
class Models(dict):
# 会在 对象.属性 没有时 触发
def __getattr__(self, item):
print(item, '调用没有的属性时会触发...')
# 将字典中key对应的值，返回给对象
return self.get(item) # dict_obj.get(key)
# 在 对象.属性=值 时触发
def __setattr__(self, key, value):
print(key, value)
# 给字典对象本身赋值
self[key] = value
# 创建数据表类
# 用户表类
class User(Models): # ---> 表名
# 强调: 最好与字段类型的name属性同名
user_id = IntegerField(name='user_id')
user_name = StringField(name='name') # tank
pwd = StringField(name='pwd') # 123
pass
# 电影表类
class Movie(Models):
pass
user = User(id='007', name='tank', pwd='123') # ---> 一条记录
# print(user)
# print(type(user))
movie = Movie(m_id='1', movie_name='jason真实写真')
print(movie)
print(type(movie))
# 字典的取、存值方式
print(user['id'])
user['age'] = 18
print(user.get('id'))
print(user.get('age'))
user.age = 18 # {key: value}
print(user.age)
user.sex = 'male'
print(user.sex) # None ---> return self.get(sex) --> 'male'
print(user['sex']) # male
print(user.__dict__)
# 结果：
{'m_id': '1', 'movie_name': 'jason真实写真'}
<class '__main__.Movie'>
007
007
18
age 18
age 调用没有的属性时会触发...
18
sex male
sex 调用没有的属性时会触发...
male
male
{}
'''
问题1: 解决代码荣誉问题，比如有100张表，需要写100次__init__。
解决1: 继承一个父类，父类中定义一个__init__。
问题2: 无法预测每一张表中的字段是什么，无法通过父类的__init__解决问题。
解决2: 通过继承字典，内部的__init__, 可以接受“任意个数”的“关键字参数”。
问题3: 继承字典的类实例化的对象，无法通过“对象.属性”的方式存取值。
解决3: 通过__setattr__,__getattr__来实现，让字典对象与普通对象一模一样，并且具备字典原有的特性。
'''
问题1: 解决代码荣誉问题，比如有100张表，需要写100次__init__。
解决1: 继承一个父类，父类中定义一个__init__。
问题2: 无法预测每一张表中的字段是什么，无法通过父类的__init__解决问题。
解决2: 通过继承字典，内部的__init__, 可以接受“任意个数”的“关键字参数”。
class Field:
def __init__(self,name,colunm_type,primary_key ,default):
self.name =name
self.column_type = colunm_type
self.primary_key = primary_key
self.default = default
class IntergerField(Field):
def __init__(self,name,colunm_type='int',primary_key = False,default=0):
super().__init__( name, colunm_type , primary_key, default)
class StringField(Field):
def __init__(self,name,colunm_type='varchar(64)',primary_key = False,default=None):
super().__init__(name, colunm_type, primary_key, default)
class User(dict):
pass
class Moive(dict):
pass
user = User(id = '007',name='tank',pwd = '123')
print(user)
print(type(user))
print(user['id'])# 只打印索引key的值 007
moive = Moive(m_id = '1',movie_name = 'tank真是写真')
print(moive)
print(type(moive))
print(user.get('id')) #只打印索引key的值 007
#结果：
{'id': '007', 'name': 'tank', 'pwd': '123'}
<class '__main__.User'>
007
{'m_id': '1', 'movie_name': 'tank真是写真'}
<class '__main__.Moive'>
007
问题1: 解决代码荣誉问题，比如有100张表，需要写100次__init__。
解决1: 继承一个父类，父类中定义一个__init__。
问题2: 无法预测每一张表中的字段是什么，无法通过父类的__init__解决问题。
解决2: 通过继承字典，内部的__init__, 可以接受“任意个数”的“关键字参数”。
问题3: 继承字典的类实例化的对象，无法通过“对象.属性”的方式存取值。
解决3: 通过__setattr__,__getattr__来实现，让字典对象与普通对象一模一样，并且具备字典原有的特性。
# 1.创建字段的类型, 对应数据表中的一个个字段的创建规范
class Field:
def __init__(self, name, column_type, primary_key, default):
self.name = name
self.column_type = column_type
self.primary_key = primary_key
self.default = default
# Integer
class IntegerField(Field):
def __init__(self, name, column_type='int', primary_key=False, default=0):
super().__init__(name, column_type, primary_key, default)
# String
class StringField(Field):
def __init__(self, name, column_type='varchar(64)', primary_key=False, default=None):
super().__init__(name, column_type, primary_key, default)
'''
元类需要处理的问题:
1.一张表必须要有一个表名。
2.给数据表类，强制必须要有一个主键，主键必须是唯一的。
3.将数据表中，所有的字段对象，都存放在一个独立的字典中
存不是目的，目的是为了取值方便。
'''
class OrmMetaClass(type):
# def __new__(cls, *args, **kwargs):
# print(args, 'args............')
# print(kwargs, 'kwargs........')
# OrmMetaClass(class, class_name, class_base, class_dict)
def __new__(cls, class_name, class_base, class_dict):
# print(class_name, '类名--》表名')
# print(class_base, '基类/父类')
# print(class_dict, '类的名称空间')
# 过滤Models类
if class_name == 'Models':
# models类中，什么都不做，将类原路返回。
return type.__new__(cls, class_name, class_base, class_dict)
# 1.一张表必须要有表名
# 假如table_name没有值，则将类名当做表名
table_name = class_dict.get('table_name', class_name) # get--> self.table_name
# 2.主键名
primary_key = None
# 3.定义一个空字典, 专门用来存放字段对象
mappings = {}
# 遍历名称空间中所有的属性
for key, value in class_dict.items():
# print(key, value)
# 除了有字段，还有其他字段以外的属性
# 过滤字段对象以外的内容
if isinstance(value, Field):
mappings[key] = value
# 判断字段对象primary_key是否为True
if value.primary_key:
# 先判断初识的primary_key是否有值
# 判断主键是否已存在
if primary_key:
raise TypeError('只能有一个主键!')
# 若主键不存在，则给primary_key赋值
primary_key = value.name
# 节省资源: 因为mappings与原类中名称空间中的属性重复，为了节省内存，剔除重复的属性。
for key in mappings.keys():
class_dict.pop(key)
# 判断是否有主键
if not primary_key:
raise TypeError('必须有一个主键')
# 给类的名称空间添加表名
class_dict['table_name'] = table_name
# 给类的名称空间添加主键名
class_dict['primary_key'] = primary_key
# 给类的名称空间添加一个mappings字典，字典中拥有所有字段属性
class_dict['mappings'] = mappings
return type.__new__(cls, class_name, class_base, class_dict)
class Models(dict, metaclass=OrmMetaClass): # OrmMetaClass(Models, Models_name, base, class_dict)
def __getattr__(self, item):
print(item, '调用没有的属性时会触发...')
# 将字典的值，返回
return self.get(item)
def __setattr__(self, key, value):
print(key, value)
self[key] = value
# 用户表类
class User(Models): # ---> 表名
# table_name = 'user_info'
# 强调: 最好与字段类型的name属性同名
user_id = IntegerField(name='user_id', primary_key=True)
user_name = StringField(name='name')
pwd = StringField(name='pwd')
pass
# 用户表类
class Movie(Models): # ---> 表名
# table_name = 'user_info'
# 强调: 最好与字段类型的name属性同名
user_id = IntegerField(name='user_id', primary_key=True)
user_name = StringField(name='name')
pwd = StringField(name='pwd')
pass
if __name__ == '__main__':
print(User.__dict__)
元类需要处理的问题:
1.一张表必须要有一个表名。
2.给数据表类，强制必须要有一个主键，主键必须是唯一的。
3.将数据表中，所有的字段对象，都存放在一个独立的字典中
存不是目的，目的是为了取值方便。
{'__module__': '__main__', 'table_name': 'User', 'primary_key': 'user_id', 'mappings': {'user_id': <__main__.IntegerField object at 0x0000020CD1F52508>, 'user_name': <__main__.StringField object at 0x0000020CD1F523C8>, 'pwd': <__main__.StringField object at 0x0000020CD1EF2AC8>}, '__doc__': None}