python learning OOP2.py

class Student(object):
    pass

s = Student()
s.name = 'Chang' # 给一个实例动态绑定一个属性
print(s.name)

def set_age(self, age):
    self.age = age

from types import MethodType
s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给一个实例动态绑定一个方法
s.set_age(25)
print(s.age)


s2 = Student()
'''
s2.set_age(25) # 会报错
给一个实例动态绑定的方法对另一个实例不起作用
'''

def set_score(self, score):
    self.score = score

Student.set_score = set_score # 给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：

# 给class绑定方法后，所有实例均可调用：

s.set_score(100)
print(s.score)

s2.set_score(99)
print(s2.score)


# 动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能，这在静态语言中很难实现。


# __slots__ ： 限制实例的属性

class Student(object):
    __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称

s = Student()
s.name = 'Michael'
s.age = 25
# s.score = 99 # 报错 AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

class  GraduateStudent(Student):
    pass

g = GraduateStudent()
g.score = 9999 # __slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的

# 在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。

##################################################

# 使用@property 来进行输入检测

s = Student()
s.age = 9999 # 这显然不合理

# 普通的方法就是在构造函数里加限制条件

class Student(object):
    
    def get_score(self):
        return self._score
    
    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise TypeError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 and 100!')
        self._score = value

s = Student()
s.set_score(60) # ok
print(s.get_score()) # 60
# s.set_score(9999) # error

# 然而上述调用方式稍显复杂，能不能用类似 属性 这样简单的方式来访问类的变量

# 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):

    # getter 变成属性，加上一行 @property 就可以了
    @property
    def score(self):
        return self._score

    # @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
    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise TypeError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')

        self._score = value

s = Student()
s.score = 60 # score.setter
print(s.score) # score
# s.score = 9999 报 typeerror 错

# 定义只读属性：只定义 getter 不定义 setter

class Student(object):
    @property
    def birth(self):
        return self._birth
    
    @birth.setter
    def birth(self, value):
        self._birth = value
    
    @property
    def age(self):
        return 2018 - self._birth

# 上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性

s = Student()
s.birth = 1996
print(s.birth)
print(s.age)
# s.age = 100 # 报错：can't set attribute

# 练习：
# 请利用@property给一个Screen对象加上width和height属性，以及一个只读属性resolution：

class Screen(object):
    
    @property
    def width(self):
        return self._width # 变量名和函数名要区分开，不然会死循环
    
    @width.setter
    def width(self, value):
        self._width = value

    @property
    def height(self):
        return self._height

    @height.setter
    def height(self, value):
        self._height = value

    @property
    def resolution(self):
        return self._width * self._height # 一个和C++很不相同的地方，在类内写属性也要加 slef. 前缀

# 测试:
s = Screen()
s.width = 1024
s.height = 768
print('resolution =', s.resolution)
if s.resolution == 786432:
    print('测试通过!')
else:
    print('测试失败!')



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# 多重继承

class Animal(object): # 基类
    pass

class Mammal(Animal): # 哺乳动物
    pass

class Bird(Animal): # 鸟类
    pass

class Runnable(object): # 能跑
    def run(self):
        print('Running...')

class Flyable(object): # 能飞
    def fly(self):
        print('Flying...')

class Dog(Mammal, Runnable): # 狗
    pass

class Bat(Mammal, Flyable): # 蝙蝠
    pass

class Parrot(Bird, Flyable): # 鹦鹉
    pass

class Ostrich(Bird, Runnable): # 鸵鸟
    pass

# MixIn
'''
# 举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

# 比如，编写一个多进程模式的TCP服务，定义如下：

class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):
    pass

# 编写一个多线程模式的UDP服务，定义如下：

class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):
    pass
'''

# 定制类

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

print(Student('Micheal')) # <__main__.Student object at 0x00000140EEBFC320>

# 自定义打印实例信息

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __str__(self):
        return 'Student object (name: %s)' % self.name

    __repr__ = __str__ # __str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。

print(Student('Micheal'))

# __iter__

# 如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

class Fib(object):
    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
        if self.a > 100:
            raise StopIteration() # 迭代的停止条件
        return self.a


for n in Fib():
    print(n)


# __getitem__

# Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行
# 不能通过 Fib()[5] 取元素
# 要想使用下标来取元素，需要实现 __getitem__() 方法

class Fib(object):
    def __getitem__(self, n):
        a, b = 1, 1
        for x in range(n):
            a, b = b, a + b
        return a

f = Fib()
for x in range(10):
    print(f[x])

# 实现切片

class Fib(object):
    def __getitem__(self, n):
        if type(n) == int:
            a, b = 1, 1
            for x in range(n):
                a, b = b, a + b
            return a
        
        if type(n) == slice:
            start = n.start
            stop = n.stop
            if start is None:
                start = 0
            a, b = 1, 1
            L = []
            for x in range(stop):
                if x >= start:
                    L.append(a)
                a, b = b, a + b
            return L

f = Fib()
for x in range(10):
    print(f[x])

print(f[0:5])
print(f[:10])

# 与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。
# 最后，还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。

# __getattr__

# 正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。
# 要避免这个错误，除了可以加上这个属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。

class Student(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'Michael'
    
    def __getattr__(self, attr):
        if attr == 'score':
            return 99
        if attr == 'age':
            return lambda:24
        raise AttributeError('no such a attribute.')

# 当调用不存在的属性时，比如score，Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回score的值：
# 注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如name，不会在__getattr__中查找。

s = Student()
print(s.name)
print(s.score)
print(s.age()) # 返回函数也可以，但相应的调用方式要变
# print(s.abc)

# 这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。


# __call__

# 在实例本身上调用

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __call__(self):
        print('My name is %s' % self.name)

s = Student("chang")
s()

# __call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象

# 怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用
# 使用 Callalbe 来判断类中有 __call__() 的类实例

print(callable(s))


# 枚举类

# Python 中实现常量定义

JAN = 1
FEB = 2
PI = 3.1415

# 缺点是 仍是变量

# 更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能：

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

# Month类型的枚举类，直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员，value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数

for name, member in Month.__members__.items():
    print(name, '=>', member, ',', member.value)