8、Python方法、属性、迭代器

1、旧式类和新式类

　　Python中类的工作方式正在发生变化。在3.0以前的版本中Python内有两种类，旧式类和新式类，新式类在2.2版本中引入，它提供了一些新的特征（比如super函数和property函数，而旧式类中没有）。为了创建新式的类，必须直接或间接子类化object，或者在模块的开始处添加赋值语句__metaclass__=type。

2、方法

2.1 方法分类

• 魔法方法：Python中一些特殊的方法，名字是以双下划线开始和结束，这些方法和类中的其他方法没有什么不同，只是在某些情况下类对象会自动调用这些特殊的方法；
• 构造方法：Python中构造方法被命名为__init__，在对象创建完成后立即执行；
• 析构方法：Python中析构方法被命名为__del__，在对象就要垃圾回收之前调用，由于发生调用的时间不可知，所以要避免使用__del__方法；

2.2 重写方法

一个类能够实现与其超类中定义的方法和属性，从而使其超类中的方法和属性无效。重写是继承机制中的一个重要内容，对于构造方法尤其重要。

class A:
    def hello(self):
        print "Hello, I'm A."

class B(A):
    def hello(self):
        print "Hello, I'm B."

注意：如果一个类的构造方法被重写，那么就需要调用超类的构造方法，否则对象可能不被正确地初始化。

class Bird:
    def __init__(self):
        self.hungry = 1
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print 'Aaaah...'
            self.hungry = 0
        else:
            print 'No, thanks!'

class SongBird(Bird):
    def __init__(self):
        self.sound = 'Squawk!'
    def sing(self):
        print self.sound

SongBird类对象调用eat()方法会报错，原因是该类构造方法中没有对超类初始化。

2.2 构造方法的两种方式

2.2.1 调用超类构造方法的未绑定版本

绑定方法：在调用一个实例的方法时，该方法的self参数被自动绑定到实例上，这样的方法称为绑定方法。

未绑定方法：直接调用类本身的方法时，就没有实例被绑定，这时就需要提供给方法一个self参数，这样的方法称为未绑定方法。

class SongBird(Bird):
    def __init__(self):
        Bird.__init__(self)
        self.sound = 'Squawk!'
    def sing(self):
        print self.sound

上面的例子中，将类SongBird本身，即self，作为参数传递给超类Bird的未绑定方法__init__()，这样SongBird就能够使用其超类构造方法的所有实现。

2.2.2 使用super函数

将当前的类和对象作为super函数的参数使用，返回的对象可以调用超类中的任何方法，而不是当前类中的方法。

class SongBird(Bird):
    def __init__(self):
        super(SongBird, self).__init__()
        self.sound = 'Squawk!'
    def sing(self):
        print self.sound

注意：super函数比在超类中直接调用未绑定的方法直观，并且super函数非常智能，即使该类继承了多个超类，它也只需要被调用一次。

3、成员访问
序列和映射是对象的集合。为了实现它们基本的行为，如果对象是不变的，那么就需要使用两个魔法方法，如果是可变的则需要使用4个。

• __len__(self):返回集合中所含项目的数量。
• __getitem__(self, key):返回与所给键对应的值。
• __setitem__(self, key, value):按一定的方式存储和key相关的value。
• __delitem__(self, key):在对一部分对象使用del语句时被调用，同时必须删除和元素相关的键。

注意：对于一个序列，如果键是负值，要从序列的末尾开始计数。x[-n]等价于x[len(x)-n];如果键是不合适类型会引发TypeError异常；如果键超出了范围会引发IndexError异常。

下面示例实现了一个和内建列表行为相似的序列，使用子类list。

>>> class CounterList(list):
    def __init__(self, *args):
        super(CounterList, self).__init__(*args)
        self.counter = 0
    def __getitem__(self, index):
        self.counter += 1
        return super(CounterList, self).__getitem__(index)

>>> c1 = CounterList(range(10))
>>> c1
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> c1.reverse()
>>> c1
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
>>> del c1[0:2]
>>> c1
[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
>>> c1.counter
0
>>> c1[0]
7
>>> c1.counter
1

4、属性

4.1访问器方法

访问器是一个简单的方法，它能够使用get、set这样的名字来得到或者重绑定一些特性。通过访问器创建的特性被称为属性。

property函数创建一个属性，其中访问器函数被当做参数来使用，property函数可以有最多4个参数来调用。property的4个参数分别被叫做fget、fset、fdel和doc。

>>> class Rectangle(object):
    def __init__(self):
        self.width = 0
        self.height = 0
    def setSize(self, size):
        self.width, self.height = size
    def getSize(self):
        return self.width, self.height
    size = property(getSize, setSize)

    
>>> r = Rectangle()
>>> r.width = 2
>>> r.height = 5
>>> r.size
(2, 5)
>>> r.size = 10,20
>>> r.size
(10, 20)

4.2 静态方法和类成员方法

静态方法和类成员方法在创建时分别被装入Staticmethod类型和Classmethod类型的对象中。静态方法的定义没有self参数，且能够被类本身直接调用。类方法的定义需要名为cls了参数，类似于self，类成员方法可以用类的具体对象调用。

__metaclass__ = type

class MyClass:

    def smeth():
        print 'This is a static method'
    smeth  = staticmethod(smeth)

    def cmeth(cls):
        print 'This is a class method of', cls
    cmeth = classmethod(cmeth)

手动的包装用起来不方便，从而引入了装饰器的新语法。使用@操作符，在方法的上方将装饰器列出来，从而指定一个或者更多的装饰器。

__metaclass__ = type

class MyClass:

    @staticmethod
    def smeth():
        print 'This is a static method'

    @classmethod
    def cmeth(cls):
        print 'This is a class method of', cls
    
    def normeth(self):
        print 'This is a normal class method of', self

MyClass.smeth()
MyClass.cmeth()
#MyClass.normeth()  普通方法只支持类的实例化调用
test = MyClass()
test.smeth()
test.cmeth()

运行结果：
This is a static method
This is a class method of <class '__main__.MyClass'>
This is a static method
This is a class method of <class '__main__.MyClass'>
This is a normal class method of <__main__.MyClass object at 0x00BB9910>
test.normeth()

注意：静态方法和类成员方法在Python中并不是向来都很重要，主要的原因是大部分情况下可以用函数或者绑定的方法替代。

4.3 拦截对象的特性访问

为了在访问特性的时候可以执行代码，必须使用一些魔法方法。

• __getattribute__(self, name):当特性被访问时自动调用。
• __getattr__(self, name):当特性name被访问且对象没有相应的特性时被自动调用。
• __setattr__(self, name, value):当试图给特性name赋值时会被自动调用。
• __delattr__(self, name):当时图删除特性name时自动调用。

5 迭代器

迭代器是带有next方法的简单对象。迭代器能在一系列的值上进行迭代。当没有值可供迭代时，next方法就会引发StopIteration异常。可迭代对象有一个返回迭代器的__iter__方法，它能像序列那样在for循环中使用。

下面是“斐波那契数列”的迭代器实现方法：

>>> class Fibs:
    def __init__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
    def next(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a+self.b
        return self.a
    def __iter__(self):
        return self

>>> fib = Fibs()
>>> for f in fib:
    if f >1000:
        print f
        break
返回结果：1597

内建函数iter可以从可迭代的对象中获得迭代器，使用list方法能够显示地将迭代器转化为列表。

>>> it = iter([1, 2, 3])
>>> it.next()
1
>>> list(it)
[2, 3]
>>> it.next()    返回一个StopIteration异常

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#15>", line 1, in <module>
    it.next()
StopIteration

6 生成器

生成器是一种用普通的函数语法定义的迭代器，它是包含了关键字yield的函数。当被调用时，在函数体中的代码不会被执行，而会返回一个迭代器。每次请求一个值，就会执行生成器中的代码，知道遇到一个yield或者return语句。可以使用send、throw和close方法让活动生成器和外界交互。

生成器函数每次产生一个值，函数就会被冻结：即函数停在那点等待被激活。函数被激活后就从停止的那点开始执行。

>>> def flatten(nested):
    for sublist in nested:
        for element in sublist:
            yield element
            
>>> nested = [[1],[2,3],[4,5,6]]
>>> for num in flatten(nested):
    print num
结果：    
1
2
3
4
5
6
>>> list(flatten(nested))
结果：[1, 2, 3, 4, 5, 6]

生成器是由两部分组成：生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是用def语句定义的，包含yield的部分，生成器的迭代器是这个函数返回的对象。

6.1、生成器方法

外部作用域访问生成器用send方法，和访问next方法一样，send方法要使用一个参数。并且在生成器挂起时，yield要作为表达式而不是语句使用。

>>> def repeater(value):
    while True:
        new = (yield value)
        if new is not None:
            value = new

>>> r = repeater(22)
>>> r.next()
22
>>> r.send('hello')
'hello'
>>> r.next()
'hello'

注意：使用send方法只有在表达式挂起之后才有意义。

throw方法用于在生成器内引发一个异常（在yield表达式中）。

close方法用于停止生成器，建立在异常的基础之上，在需要的时候也会由Python垃圾收集器调用。

6.2 使用普通的函数模拟生成器

将生成器对象模拟成一个列表对象

def flatten(nested):
    try:
        # Don't iterate over string-like objects:
        try: nested + ''
        except TypeError: pass
        else: raise TypeError
        for sublist in nested:
            for element in flatten(sublist):
                yield element
    except TypeError:
        yield nested

def flatten(nested):
    result = []
    try:
        # Don't iterate over string-like objects:
        try: nested + ''
        except TypeError: pass
        else: raise TypeError
        for sublist in nested:
            for element in flatten(sublist):
                result.append(element)
    except TypeError:
        result.append(nested)
    return result

这两个函数等价，一个返回生成器的迭代器对象，一个返回列表对象。