''' 1.__slots__是什么:是一个类变量,变量值可以是列表,元组,或者可迭代对象,也可以是一个字符串(意味着所有实例只有一个数据属性) 2.引子:使用点来访问属性本质就是在访问类或者对象的__dict__属性字典(类的字典是共享的,而每个实例的字典是独立的) 3.为何使用__slots_:字典会占用大量内存,如果你有一个属性很少的类,但是有很多实例,为了节省内存可以使用__slots__取代实例的__dict__;当你定义 __slots__后,__slots__就会为实例使用一种更加紧凑的内部展示。实例通过一个很小的固定大小的数组来构建,而不是为每个实例定义一个字典,这跟元组或 列表很类似。在__slots__中列出的属性名在内部被映射到这个数组的指定小标上。使用__slots__一个不好的地方就是我们不能再给实例添加新的属性了,只能 使用在__slots__中定义的那些属性名。 4.注意事项:__slots__的很多特性都依赖于普通的基于字典的实现。另外,定义了__slots__后的类不再支持一些普通类特性了,比如多继承。大多数情况下, 你应该只在那些经常被使用到的用作数据结构的类上定义__slots__比如在程序中需要创建某个类的几百万个实例对象。关于__slots__的一个常见误区是它可以 作为一个封装工具来防止用户给实例增加新的属性。尽管使用__slots__可以达到这样的目的,但是这个并不是它的初衷。更多的是用来作为一个内存优化工具。 ''' class Foo: __slots__ = 'name' # {'name': None} f1 = Foo() f1.name = 'alex' print(f1.name) # 'alex' # f1.addr = 'sz' # 添加其它新的属性,本质上__setattr__ ---> f1.__dict__['addr'] = 'sz';此条添加报错:AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'age' # print(f1.__dict__) # 报错:AttributeError: 'Foo' object has no attribute '__dict__' print(f1.__slots__) # 打印name,所以只能添加name属性 print(Foo.__slots__) # __slots__本属于类的属性,实例是在调用类属性 class Foo_1: __slots__ = ['name', 'age'] # {'name': None, 'age': None} f2 = Foo_1() print(Foo_1.__slots__) # ['name', 'age'] print(f2.__slots__) # ['name', 'age'] f2.name = 'sb' f2.age = 18 print(f2.name) # 'sb' print(f2.age) # 18 # f2.addr = 'gz' # 一样的不能添加其它新的属性 '''__doc__(该属性不能被继承),每一个类都有__doc__属性,没有写默认为None''' class Dog: '''这是一个狗的类''' pass class Cat(Dog): pass print(Dog.__doc__) # 这是一个狗的类 print(Cat.__doc__) # None '''__module__和__class__''' # from s58 import Date_one # import的时候,会把所导入文件执行一遍 # # d1 = Date_one(2021, 4, 1) # print(d1.year) # print(d1.__module__) # 打印 s58,即输出模块名 # print(d1.__class__) # 打印 <class 's58.Date_one'>,即输出模块里的类 '''__del__析构方法:析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。注:如果产生的对象仅仅只是python程序级别的(用户级),那么无需定义__del__,如果产生的对象的同时还会向操作系统发起系统调用,即一个对象有用户级与内核级两种资源,比如(打开一个文件,创建一个数据库链接), 则必须在清除对象的同时回收系统资源,这就用到了__del__''' class Del: def __init__(self, name): self.name = name def __del__(self): print('我执行啦') de = Del('alex') del de print('------') # 先打印'我执行啦',后打印'------';de为实例对象,删除会自动触发__del__ class Del_1: def __init__(self, name): self.name = name def __del__(self): print('我又执行啦') dd = Del_1('wupeiqi') del dd.name print('------') #先打印'------',后打印'我又执行啦';dd.name不是对象,所以删除时没有触发__del__,所以先打印'------',但是文件运行完毕后,python自动把对象回收触发了__del__ # 应用场景:创建数据库类,用该类实例化出数据库链接对象,对象本身是存放于用户空间内存中,而链接则是由操作系统管理的,存放于内核空间内存中; # 当程序结束时,python只会回收自己的内存空间,即用户态内存,而操作系统的资源则没有被回收,这就需要我们定制__del__,在对象被删除前向操作系统 # 发起关闭数据库链接的系统调用,回收资源;这与文件处理是一个道理 # f = open('a.txt', 'w') # 做了两件事,在用户空间拿到一个f变量,在操作系统内核空间打开一个文件 # del f # 只回收了用户空间的f,操作系统的文件还处于打开状态 # 所以我们应该在del f之前保证f.colst()执行,即便是没有del,程序执行完毕也会自动del清理资源,于是文件操作的正确用法应该是 # f = open('a.txt', 'w') # 读写... # f.close() # 很多情况下大家都容易忽略f.colse(),这就用到了with上下文管理 '''__call__对象后面加括号,触发执行。注:构造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 Cal: def __call__(self, *args, **kwargs): print('执行call') cc = Cal() # Cal(),一切皆对象,Cal也能加括号运行,肯定也是执行的是某个对象下的__call__ cc() # 执行Cal下的__call__,打印'执行call' Cal()() # 执行Cal下的__call__,打印'执行call'