多继承以及MRO顺序
1. 单独调用父类的方法
# coding=utf-8 print("******多继承使用类名.__init__ 发生的状态******") class Parent(object): def __init__(self, name): print('parent的init开始被调用') self.name = name print('parent的init结束被调用') class Son1(Parent): def __init__(self, name, age): print('Son1的init开始被调用') self.age = age Parent.__init__(self, name) print('Son1的init结束被调用') class Son2(Parent): def __init__(self, name, gender): print('Son2的init开始被调用') self.gender = gender Parent.__init__(self, name) print('Son2的init结束被调用') class Grandson(Son1, Son2): def __init__(self, name, age, gender): print('Grandson的init开始被调用') Son1.__init__(self, name, age) # 单独调用父类的初始化方法 Son2.__init__(self, name, gender) print('Grandson的init结束被调用') gs = Grandson('grandson', 12, '男') print('姓名:', gs.name) print('年龄:', gs.age) print('性别:', gs.gender) print("******多继承使用类名.__init__ 发生的状态****** ")
运行结果:
******多继承使用类名.__init__ 发生的状态****** Grandson的init开始被调用 Son1的init开始被调用 parent的init开始被调用 parent的init结束被调用 Son1的init结束被调用 Son2的init开始被调用 parent的init开始被调用 parent的init结束被调用 Son2的init结束被调用 Grandson的init结束被调用 姓名: grandson 年龄: 12 性别: 男 ******多继承使用类名.__init__ 发生的状态******
2. 多继承中super调用有所父类的被重写的方法
print("******多继承使用super().__init__ 发生的状态******") class Parent(object): def __init__(self, name, *args, **kwargs): # 为避免多继承报错,使用不定长参数,接受参数 print('parent的init开始被调用') self.name = name print('parent的init结束被调用') class Son1(Parent): def __init__(self, name, age, *args, **kwargs): # 为避免多继承报错,使用不定长参数,接受参数 print('Son1的init开始被调用') self.age = age super().__init__(name, *args, **kwargs) # 为避免多继承报错,使用不定长参数,接受参数 print('Son1的init结束被调用') class Son2(Parent): def __init__(self, name, gender, *args, **kwargs): # 为避免多继承报错,使用不定长参数,接受参数 print('Son2的init开始被调用') self.gender = gender super().__init__(name, *args, **kwargs) # 为避免多继承报错,使用不定长参数,接受参数 print('Son2的init结束被调用') class Grandson(Son1, Son2): def __init__(self, name, age, gender): print('Grandson的init开始被调用') # 多继承时,相对于使用类名.__init__方法,要把每个父类全部写一遍 # 而super只用一句话,执行了全部父类的方法,这也是为何多继承需要全部传参的一个原因 # super(Grandson, self).__init__(name, age, gender) super().__init__(name, age, gender) print('Grandson的init结束被调用') print(Grandson.__mro__) gs = Grandson('grandson', 12, '男') print('姓名:', gs.name) print('年龄:', gs.age) print('性别:', gs.gender) print("******多继承使用super().__init__ 发生的状态****** ")
运行结果:
******多继承使用super().__init__ 发生的状态****** (<class '__main__.Grandson'>, <class '__main__.Son1'>, <class '__main__.Son2'>, <class '__main__.Parent'>, <class 'object'>) Grandson的init开始被调用 Son1的init开始被调用 Son2的init开始被调用 parent的init开始被调用 parent的init结束被调用 Son2的init结束被调用 Son1的init结束被调用 Grandson的init结束被调用 姓名: grandson 年龄: 12 性别: 男 ******多继承使用super().__init__ 发生的状态******
注意:
- 以上2个代码执行的结果不同
- 如果2个子类中都继承了父类,当在子类中通过父类名调用时,parent被执行了2次
- 如果2个子类中都继承了父类,当在子类中通过super调用时,parent被执行了1次
调用父类的三种方法:1、类名.xxx(self, 形参);2、super().xxx(形参);3、super(类名, self).xxx(形参)
区别:
在多继承中,如果使用 类名.xxx(self, 形参) 的方法是话,可能会造成父类的多次调用,例如在创建套接字的时候,这种情况会使本来只需要创建一个套接字的情况变成创建两个,浪费了资源。
使用super().xxx(形参)的方法的话,有可能出现无法调用父类的情况,因为在super()中采用C3算法,C3算法是保证将来每个类只调用一次的算法。使用 类名.__mro__ 可以看到C3算法的最终结论,是一个元组,里面都是类的名字,类的名字的先后顺序决定以后去调用的时候的先后顺序。但super()里面没有写类名时,就拿当前继承的类名去元组里面找,找到之后的下一个类里面的方法就是将要调用的。
使用super(类名, self).xxx(形参),可以指定将来继承的父类中要调用的类的名字。
3. 单继承中super
print("******单继承使用super().__init__ 发生的状态******") class Parent(object): def __init__(self, name): print('parent的init开始被调用') self.name = name print('parent的init结束被调用') class Son1(Parent): def __init__(self, name, age): print('Son1的init开始被调用') self.age = age super().__init__(name) # 单继承不能提供全部参数 print('Son1的init结束被调用') class Grandson(Son1): def __init__(self, name, age, gender): print('Grandson的init开始被调用') super().__init__(name, age) # 单继承不能提供全部参数 print('Grandson的init结束被调用') gs = Grandson('grandson', 12, '男') print('姓名:', gs.name) print('年龄:', gs.age) #print('性别:', gs.gender) print("******单继承使用super().__init__ 发生的状态****** ")
总结
- super().__init__相对于类名.__init__,在单继承上用法基本无差
- 但在多继承上有区别,super方法能保证每个父类的方法只会执行一次,而使用类名的方法会导致方法被执行多次,具体看前面的输出结果
- 多继承时,使用super方法,对父类的传参数,应该是由于python中super的算法导致的原因,必须把参数全部传递,否则会报错
- 单继承时,使用super方法,则不能全部传递,只能传父类方法所需的参数,否则会报错
- 多继承时,相对于使用类名.__init__方法,要把每个父类全部写一遍, 而使用super方法,只需写一句话便执行了全部父类的方法,这也是为何多继承需要全部传参的一个原因
*args、**kargs做形参用时即可以表示接收各种多余参数,并转化为元组和字典;也可以表示拆包。
(类对象是大家共用的,实例化的时候不会创建,只会指向。
实例对象中只有属性是私有的,其他liru方法等都是公有的,指向类模板那里。)
由上图看出:
- 类属性在内存中只保存一份
- 实例属性在每个对象中都要保存一份
应用场景:
- 通过类创建实例对象时,如果每个对象需要具有相同名字的属性,那么就使用类属性,用一份既可
2. 实例方法、静态方法和类方法
方法包括:实例方法、静态方法和类方法,三种方法在内存中都归属于类,区别在于调用方式不同。
- 实例方法:由对象调用;至少一个self参数;执行实例方法时,自动将调用该方法的对象赋值给self;
- 类方法:由类调用; 至少一个cls参数;执行类方法时,自动将调用该方法的类赋值给cls;
- 静态方法:由类调用;无默认参数;
property属性
1. 什么是property属性
一种用起来像是使用的实例属性一样的特殊属性,可以对应于某个方法
# ############### 定义 ############### class Foo: def func(self): pass # 定义property属性 @property def prop(self): pass # ############### 调用 ############### foo_obj = Foo() foo_obj.func() # 调用实例方法 foo_obj.prop # 调用property属性
property属性的定义和调用要注意一下几点:
- 定义时,在实例方法的基础上添加 @property 装饰器;并且仅有一个self参数
- 调用时,无需括号
property属性的有两种方式
- 装饰器 即:在方法上应用装饰器
- 类属性 即:在类中定义值为property对象的类属性
3.1 装饰器方式
在类的实例方法上应用@property装饰器
Python中的类有经典类
和新式类
,新式类
的属性比经典类
的属性丰富。( 如果类继object,那么该类是新式类 )
新式类,具有三种@property装饰器
#coding=utf-8 # ############### 定义 ############### class Goods: """python3中默认继承object类 以python2、3执行此程序的结果不同,因为只有在python3中才有@xxx.setter @xxx.deleter """ @property def price(self): print('@property') @price.setter def price(self, value): print('@price.setter') @price.deleter def price(self): print('@price.deleter') # ############### 调用 ############### obj = Goods() obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法,并获取方法的返回值 obj.price = 123 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法,并将 123 赋值给方法的参数 del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
注意
- 经典类中的属性只有一种访问方式,其对应被 @property 修饰的方法
- 新式类中的属性有三种访问方式,并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法
由于新式类中具有三种访问方式,我们可以根据它们几个属性的访问特点,分别将三个方法定义为对同一个属性:获取、修改、删除
class Goods(object): 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 del obj.price # 删除商品原价
3.2 类属性方式,创建值为property对象的类属性
- 当使用类属性的方式创建property属性时,
经典类
和新式类
无区别
class Foo: def get_bar(self): return 'laowang' BAR = property(get_bar) obj = Foo() reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法,并获取方法的返回值 print(reuslt)
property方法中有个四个参数
- 第一个参数是方法名,调用 对象.属性 时自动触发执行方法
- 第二个参数是方法名,调用 对象.属性 = XXX 时自动触发执行方法
- 第三个参数是方法名,调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
- 第四个参数是字符串,调用 对象.属性.__doc__ ,此参数是该属性的描述信息
#coding=utf-8 class Foo(object): def get_bar(self): print("getter...") return 'laowang' def set_bar(self, value): """必须两个参数""" print("setter...") return 'set value' + value def del_bar(self): print("deleter...") return 'laowang' BAR = property(get_bar, set_bar, del_bar, "description...") obj = Foo() obj.BAR # 自动调用第一个参数中定义的方法:get_bar obj.BAR = "alex" # 自动调用第二个参数中定义的方法:set_bar方法,并将“alex”当作参数传入 desc = Foo.BAR.__doc__ # 自动获取第四个参数中设置的值:description... print(desc) del obj.BAR # 自动调用第三个参数中定义的方法:del_bar方法
由于类属性方式
创建property属性具有3种访问方式,我们可以根据它们几个属性的访问特点,分别将三个方法定义为对同一个属性:获取、修改、删除
综上所述:
- 定义property属性共有两种方式,分别是【装饰器】和【类属性】,而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
- 通过使用property属性,能够简化调用者在获取数据的流程
property属性-应用
1. 私有属性添加getter和setter方法
class Money(object): def __init__(self): self.__money = 0 def getMoney(self): return self.__money def setMoney(self, value): if isinstance(value, int): self.__money = value else: print("error:不是整型数字")
2. 使用property升级getter和setter方法
class Money(object): def __init__(self): self.__money = 0 def getMoney(self): return self.__money def setMoney(self, value): if isinstance(value, int): self.__money = value else: print("error:不是整型数字") # 定义一个属性,当对这个money设置值时调用setMoney,当获取值时调用getMoney money = property(getMoney, setMoney) a = Money() a.money = 100 # 调用setMoney方法 print(a.money) # 调用getMoney方法 #100
3. 使用property取代getter和setter方法
- 重新实现一个属性的设置和读取方法,可做边界判定
class Money(object): def __init__(self): self.__money = 0 # 使用装饰器对money进行装饰,那么会自动添加一个叫money的属性,当调用获取money的值时,调用装饰的方法 @property def money(self): return self.__money # 使用装饰器对money进行装饰,当对money设置值时,调用装饰的方法 @money.setter def money(self, value): if isinstance(value, int): self.__money = value else: print("error:不是整型数字") a = Money() a.money = 100 print(a.money)
列表的切片可以直接设置值
魔法属性
什么是魔法属性:
特殊情况下Python解释器会自动调用特殊的东西,这是魔法属性的体现
无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况,Python的类属性也是如此,存在着一些具有特殊含义的属性,详情如下:
1. __doc__
- 表示类的描述信息
class Foo: """ 描述类信息,这是用于看片的神奇 """ def func(self): pass print(Foo.__doc__) #输出:类的描述信息
2. __module__ 和 __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
# test.py
# -*- coding:utf-8 -*- class Person(object): def __init__(self): self.name = 'laowang'
# main.py from test import Person obj = Person() print(obj.__module__) # 输出 test 即:输出模块 print(obj.__class__) # 输出 test.Person 即:输出类
3. __init__
- 初始化方法,通过类创建对象时,自动触发执行
class Person: def __init__(self, name): self.name = name self.age = 18 obj = Person('laowang') # 自动执行类中的 __init__ 方法
4. __del__
- 当对象在内存中被释放时,自动触发执行。
注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,__del__的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
class Foo: def __del__(self): pass
5. __call__
- 对象后面加括号,触发执行。
注:__init__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__
6. __dict__
- 类或对象中的所有属性
类的实例属性属于对象;类中的类属性和方法等属于类,即:
class Province(object): country = 'China' def __init__(self, name, count): self.name = name self.count = count def func(self, *args, **kwargs): print('func') # 获取类的属性,即:类属性、方法、 print(Province.__dict__) # 输出:{'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Province' objects>, '__module__': '__main__', 'country': 'China', '__doc__': None, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Province' objects>, 'func': <function Province.func at 0x101897950>, '__init__': <function Province.__init__ at 0x1018978c8>} obj1 = Province('山东', 10000) print(obj1.__dict__) # 获取 对象obj1 的属性 # 输出:{'count': 10000, 'name': '山东'} obj2 = Province('山西', 20000) print(obj2.__dict__) # 获取 对象obj1 的属性 # 输出:{'count': 20000, 'name': '山西'}
7. __str__
- 如果一个类中定义了__str__方法,那么在打印 对象 时,默认输出该方法的返回值。
class Foo: def __str__(self): return 'laowang' obj = Foo() print(obj) # 输出:laowang
8、__getitem__、__setitem__、__delitem__
- 用于索引操作,如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
# -*- coding:utf-8 -*- class Foo(object): def __getitem__(self, key): print('__getitem__', key) def __setitem__(self, key, value): print('__setitem__', key, value) def __delitem__(self, key): print('__delitem__', key) obj = Foo() result = obj['k1'] # 自动触发执行 __getitem__ obj['k2'] = 'laowang' # 自动触发执行 __setitem__ del obj['k1'] # 自动触发执行 __delitem__
9、__getslice__、__setslice__、__delslice__
- 该三个方法用于分片操作,如:列表
# -*- coding:utf-8 -*- class Foo(object): def __getslice__(self, i, j): print('__getslice__', i, j) def __setslice__(self, i, j, sequence): print('__setslice__', i, j) def __delslice__(self, i, j): print('__delslice__', i, j) obj = Foo() obj[-1:1] # 自动触发执行 __getslice__ obj[0:1] = [11,22,33,44] # 自动触发执行 __setslice__ del obj[0:2] # 自动触发执行 __delslice__
with与“上下文管理器”
如果你有阅读源码的习惯,可能会看到一些优秀的代码经常出现带有 “with” 关键字的语句,它通常用在什么场景呢?今
对于系统资源如文件、数据库连接、socket 而言,应用程序打开这些资源并执行完业务逻辑之后,必须做的一件事就是要关闭(断开)该资源。
比如 Python 程序打开一个文件,往文件中写内容,写完之后,就要关闭该文件,否则会出现什么情况呢?极端情况下会出现 "Too many open files" 的错误,因为系统允许你打开的最大文件数量是有限的。
同样,对于数据库,如果连接数过多而没有及时关闭的话,就可能会出现 "Can not connect to MySQL server Too many connections",因为数据库连接是一种非常昂贵的资源,不可能无限制的被创建。
来看看如何正确关闭一个文件。
普通版:
def m1(): f = open("output.txt", "w") f.write("python之禅") f.close()
这样写有一个潜在的问题,如果在调用 write 的过程中,出现了异常进而导致后续代码无法继续执行,close 方法无法被正常调用,因此资源就会一直被该程序占用者释放。那么该如何改进代码呢?
进阶版:
def m2(): f = open("output.txt", "w") try: f.write("python之禅") except IOError: print("oops error") finally: f.close()
改良版本的程序是对可能发生异常的代码处进行 try 捕获,使用 try/finally 语句,该语句表示如果在 try 代码块中程序出现了异常,后续代码就不再执行,而直接跳转到 except 代码块。而无论如何,finally 块的代码最终都会被执行。因此,只要把 close 放在 finally 代码中,文件就一定会关闭。
高级版:
def m3(): with open("output.txt", "r") as f: f.write("Python之禅")
一种更加简洁、优雅的方式就是用 with 关键字。open 方法的返回值赋值给变量 f,当离开 with 代码块的时候,系统会自动调用 f.close() 方法, with 的作用和使用 try/finally 语句是一样的。那么它的实现原理是什么?在讲 with 的原理前要涉及到另外一个概念,就是上下文管理器(Context Manager)。
上下文管理器
任何实现了 __enter__() 和 __exit__() 方法的对象都可称之为上下文管理器,上下文管理器对象可以使用 with 关键字。显然,文件(file)对象也实现了上下文管理器。
那么文件对象是如何实现这两个方法的呢?我们可以模拟实现一个自己的文件类,让该类实现 __enter__() 和 __exit__() 方法。
class File(): def __init__(self, filename, mode): self.filename = filename self.mode = mode def __enter__(self): print("entering") self.f = open(self.filename, self.mode) return self.f def __exit__(self, *args): print("will exit") self.f.close()
__enter__() 方法返回资源对象,这里就是你将要打开的那个文件对象,__exit__() 方法处理一些清除工作。
因为 File 类实现了上下文管理器,现在就可以使用 with 语句了。
with File('out.txt', 'w') as f: print("writing") f.write('hello, python')
这样,你就无需显示地调用 close 方法了,由系统自动去调用,哪怕中间遇到异常 close 方法也会被调用。
实现上下文管理器的另外方式
Python 还提供了一个 contextmanager 的装饰器,更进一步简化了上下文管理器的实现方式。通过 yield 将函数分割成两部分,yield 之前的语句在 __enter__ 方法中执行,yield 之后的语句在 __exit__ 方法中执行。紧跟在 yield 后面的值是函数的返回值。
from contextlib import contextmanager @contextmanager def my_open(path, mode): f = open(path, mode) yield f f.close()
调用
with my_open('out.txt', 'w') as f: f.write("hello , the simplest context manager")
总结
Python 提供了 with 语法用于简化资源操作的后续清除操作,是 try/finally 的替代方法,实现原理建立在上下文管理器之上。此外,Python 还提供了一个 contextmanager 装饰器,更进一步简化上下管理器的实现方式。