多态及类的魔法函数

多态

概念:

一种事物的多种形态

官方解释:不同类型的对象调用同一个方法得到不同结果(多个对象有相同方法)

多态是种思想,不是方法

实例

'''A,B,C都具有相同的功能,可以定义一个函数进行调用,这就是多态'''


class A:
    def run(self):
        print('A在慢跑...')

    def eat(self):
        print('A在吃饭...')


class B:
    def run(self):
        print('B在快跑...')

    def eat(self):
        print('B在吃面...')


class C:
    def run(self):
        print('C对断了不能跑...')

    def eat(self):
        print('Cly在吃be...')


def manage(obj):
    obj.run()
    obj.eat()

a = A()
b = B()
c = C()

manage(a)
manage(b)
manage(c)

对于使用者来说降低了使用难度

接口 抽象类 鸭子类型都是具备写出多态代码的,最简单的就是鸭子类型

isinstance

判断一个对象是否是某个类的实例

参数1 要判断的对象

参数2 要判断的类型

 

issubclass

判断一个类是否是另一个类的子类

参数一是子类

参数二是父类

class A:
    pass

class B(A):
    pass

a = A()
print(isinstance(a, A))
True
print(issubclass(B, A))
True

str

__str__在默认情况下,打印对象会得到对象的内存地址,内存地址就是__str__函数的返回值,
我们可以将__str__进行覆盖,自定义该函数的返回值

class A:

    def __str__(self):
        return 'hello'


a = A()
print(a)  # hello
返回值必须是字符串形式

del

执行时机:在对象被手动删除或程序运行结束时执行
使用场景:当你的对象在使用过程中,打开了不属于解释器的资源:例如文件,网络端口

class A:

    def __init__(self, path):
        self.file = open(path, 'rt', encoding='utf8')

    def read(self):
        return self.file.read()

    # 在这里可以确定一个事,这个对象肯定不使用了 所以可以放心的关闭文件了
    def __del__(self):
        print('del run')
        self.file.close() 


a = A('test.txt')
print(a.read())

call

在调用对象时,会自动执行  (既对象加括号)

class A:
    def __init__(self):
        pass

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('call run')
        print(args)
        print(kwargs)

a = A()
a('a', 'b', x=10, y=20)
'''
call run
('a', 'b')
{'x': 10, 'y': 20}
'''

slots

该属性是一个类属性,用于优化对象内存占用
优化的原理,将原本不固定的属性数量,变得固定了
这样的解释器就不会为这个对象创建名称空间,所以__dict__也没了  
从而达到减少内存开销的效果 

另外当类中出现了slots时将导致这个类的对象无法在添加新的属性

# slots的使用
class Person:

    __slots__ = ['name','age']
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age


p = Person('cly', 17)
p.height = 170 # 无法进行添加
p.__dict__  # dict也没有了 

getattr setattr delattr

getattr 用点访问属性的时如果属性不存在时执行
setattr 用点设置属性时
delattr 用del 对象.属性  删除属性时 执行

这几个函数反映了 python解释器是如何实现 用点来访问属性 

getattribute 该函数也是用来获取属性
在获取属性时如果存在getattribute则先执行该函数,如果没有拿到属性则继续调用 getattr函数,如果拿到了则直接返回

class A:

    def __getattr__(self, item):
        print('哈哈哈')

    def __setattr__(self, key, value):
        print('setattr run')
        self.__dict__[key] = value

    def __delattr__(self, item):
        print('__delattr__')
        self.__dict__.pop(item)


a = A()
a.name = 'cly'
# print(a.name)
'''
setattr run
cly
'''
print(a.name)
del a.name  # 删除属性时,会执行__delattr__函数
print(a.name)  # 用点访问属性的时如果属性不存在时执行__getattr__

[]的原理

getitem setitem delitem

任何的符号 都会被解释器解释成特殊含义 ,例如 . [] ()

getitem 当你用中括号去获取属性时 执行
setitem  当你用中括号去设置属性时 执行
delitem 当你用中括号去删除属性时 执行

class A:

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

    def __setitem__(self, key, value):
        print('__setitem__')
        self.__dict__[key] = value

    def __delitem__(self, key):
        print('__delitem__')
        self.__dict__.pop(key)


a = A()
a['name'] = 'cly'
print(a['name'])
'''
__setitem__
__getitem__
cly
'''
del a['name']
print(a['name'])

运算符重载

当我们在使用某个符号时,python解释器都会为这个符号定义一个含义,同时调用对应的处理函数, 当我们需要自定义对象的比较规则时,就可在子类中覆盖 大于 等于 等一系列方法....

案例:

原本自定义对象无法直接使用大于小于来进行比较 ,我们可自定义运算符来实现,让自定义对象也支持比较运算符

class A:

    def __init__(self,name,age,height):
        self.name = name
        self.age = age
        self.height = height

    def __gt__(self, other):
        return self.age > other.age

    def __lt__(self, other):
        return self.height < other.height
    
    def __eq__(self, other):
        return self.name == other.name

a = A('rose', 18, 180)
b = A('jack', 19, 190)
print(a > b)
print(a < b)
print(a == b)

上述代码中,other指的是另一个参与比较的对象,

迭代器协议

迭代器是指具有__iter__和__next__的对象
我们可以为对象增加这两个方法来让对象变成一个迭代器 

class A:

    def __init__(self, start, end, step):
        self.start = start
        self.end = end
        self.step = step

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        a = self.start
        self.start += self.step
        if a < self.end:
            return a
        else:
            raise StopIteration

for i in A(1,10,2):
    print(i)

上下文管理

上下文 context

这个概念属于语言学科,指的是一段话的意义,要参考当前的场景,既上下文

在python中,上下文可以理解为是一个代码区间,一个范围 ,例如with open 打开的文件仅在这个上下文中有效

 

涉及到的两个方法:

enter

表示进入上下文,(进入某个场景 了)

exit

表示退出上下文,(退出某个场景 了)

 

当执行with 语句时,会先执行enter ,

当代码执行完毕后执行exit,或者代码遇到了异常会立即执行exit,并传入错误信息

包含错误的类型.错误的信息.错误的追踪信息

注意:

enter 函数应该返回对象自己 
exit函数 可以有返回值,是一个bool类型,用于表示异常是否被处理,仅在上下文中出现异常有用
如果为True 则意味着,异常以及被处理了 
False,异常未被处理,程序将中断报错

class A:

    def __init__(self, path):
        self.path = path

    def __enter__(self):
        self.file = open(self.path,'r',encoding='utf8')
        print('__enter__')
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('__exit__')
        print(exc_type, exc_val, exc_tb)
        self.file.close()
        return True  # 返回True时,并不会报错,会将错误信息传入

with A('test.txt') as f:
    '123'+1
    print(f.file.read())