Python（）-类的专有方法之双下划线方法

1. __call__() 方法

对象+() 可以直接调用__call__()方法 ， 类似普通函数的调用

class CallTest(object):
    def __init__(self):
        print('I am __init__')

    def __call__(self):
        print('I am __call__')
        return True

    def run(self):
        print('I am run')
        return True


obj = CallTest()
obj.run()  # 调用普通方法        对象.func_name()
obj()  # 调用__call__()方法, 直接    对象()

打印结果:

I am __init__

I am run

I am __call__

可以看到，obj这个对象被实例化出来，如果要调用__call__方法的话，直接obj()，即可调用并返回结果。obj就类似一个函数地址，obj()即执行这个函数。

2. __init__() 方法

构造函数，在生成对象时调用

===========================

__getattr__, __setattr__, __delattr__

1. 调用对象的一个不存在的属性时会触发__getattr__方法 

2. 删除对象的一个属性的时候会触发__delattr__方法 

3. 设置对象(增加/修改)属性会触发__setattr__方法

设置对象属性和删除对象属性会触发__setattr__ 和 __delattr__ 方法，但要注意的是，在调用这两个方法时，方法内部必须操作类的属性字典，否则会造成无限递归

3. __getattr__() 方法

----调用(获取)对象属性

class Foo:
    a = 1

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


f = Foo()
print(f.a)  # 属性存在,就不会触发__getattr__()方法
# >> 输出: 1

print(f.b)  # 只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发,并且返回None
# >> 输出: run __getattr__
# >> 输出: None

4. __delattr__() 方法

----删除对象属性

class Foo:
    def __delattr__(self, item):
        print('run __delattr__')
        # del self.item             # 这样会造成无限递归
        self.__dict__.pop(item)


f = Foo()
f.a = 3
print(f.__dict__)  # >> 输出: {'a': 3}
print(f.a)  # >> 输出: 3
del f.a  # >> 输出: run __delattr__
print(f.a)  # >> 报错: AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'a'

5. __setattr__() 方法

  ----设置属性: 增加对象属性, 修改对象属性

class Foo:
    a = 1

    def __setattr__(self, key, value):
        print("run __setattr__")


f = Foo()
# 没有赋值,什么都不会发生

f.c = 200  # 如果增加类属性, 触发触发__setattr__()方法
# >> 输出: run__setattr__

f.a = 2  # 如果修改类属性, 触发触发__setattr__()方法
# >> 输出: run __setattr__

实例化对象传参,会触发__getattr__方法

class Foo:
    a = 1

    def __init__(self, b):
        self.b = b  # 赋值属性操作

    def __setattr__(self, key, value):
        print("run __setattr__")


f = Foo(100)  # 如果实例化的时候传入参数进行赋值属性操作,  触发__setattr__()方法
# >> 输出: run __setattr__

设置属性时, 方法内部必须操作类的属性字典

class Foo:
    a = 1

    def __setattr__(self, key, value):
        # self.key = value  # 增加/修改类属性,会触发__setattr__()方法,如果这个操作在setattr方法内部,会造成无限递归
        self.__dict__[key] = value  # 使用这种方法会完成增加/修改类属性的操作
        print("run __setattr__")


f = Foo()
f.y = 3  # 增加/修改类属性,调用__setattr__()方法
# >> 输出: run __setattr__

print(f.__dict__)
# >> 输出: {'y': 3}

当我们重写__setattr__()方法后,方法内部如果不进行属性字典的操作,那么除非直接操作属性字典,否则永远无法完成赋值

class Foo:

    def __setattr__(self, key, value):
        print("run __setattr__")


f = Foo()
f.y = 3  # 设置对象属性,调用__setattr__()方法,而__setattr__()方法什么都没干,所以完成不了对象的设置属性操作
# >> 输出: run __setattr__

print(f.__dict__)
# >> 输出: {}

print(f.y)  # 完成不了赋值
# >> 报错: AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'y'

理解了__setattr__()方法的原理,我们就可以利用 __setattr__()方法 实现我们自定义的功能

class Foo:
    a = 1
    dic = {}  # 自定义一个空字典

    def __setattr__(self, key, value):
        self.dic[key] = value
        print("run __setattr__")


f = Foo()
f.y = 3
# >> 输出: run __setattr__

print(f.dic)  # 给类变量dic添加键值对
# >> 输出: {'y': 3}

print(f.__dict__)  # 类属性不发生变化
# >> 输出: {}

一个小示例：

class Foo:
    def __init__(self, dic):
        self._dic = dic

    def __getattr__(self, item):
        val = self._dic[item]
        if isinstance(val, dict):
            a = Foo(val)
            return a  # 重点: 又返回一个对象
        else:
            return val


dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
dic = Foo(dic)

print(dic.k1)
# >>输出: v1

print(dic.k2)
# >>输出: v2

dic = {'k1': {'k2': 'v2'}}
dic = Foo(dic)
print(dic.k1)
# >>输出: 一个对象 <__main__.Foo object at 0x00000000024D7F98>

print(dic.k1.k2)  # 对象可以继续点(.)取属性操作
# >>输出: v2

原理:
　　Foo(dic)实例化一个对象, dic.k1触发__getattr__()方法, val={'k2': 'v2'},当val值为一个字典对象时,if条件成立, 返回一个以val字典为参数的对象,就是说: dic.k1 == Foo({'k2': 'v2'}),这个对象可以继续通过点(.)调用对象的属性,如果有多层嵌套,一直循环下去

接着上面的例子继续：

def v2(arg):
    return arg


dic = {'k1': {'k2': v2}}
dic = Foo(dic)
ret = dic.k1.k2(100)
print(ret)
# >> 输出: 100

6. __getattribute__() 方法

长得和__getattr__那么像，那么__getattribute__与之有什么关系呢？

class Foo:
    a = 1

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

    def __getattribute__(self, item):
        print('不管属性[%s]是否存在,我都会执行' % item)


f = Foo(100)
print(f.a)
# >>输出: 不管属性[a]是否存在,我都会执行
# >>输出: None

print(f.b)
# >>输出: 不管属性[b]是否存在,我都会执行
# >>输出: None

print(f.x)
# >>输出: 不管属性[x]是否存在,我都会执行
# >>输出: None

当__getattribute__与__getattr__同时存在,只会执行__getattrbute__,除非__getattribute__在执行过程中抛出异常AttributeError

class Foo:

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

    def __getattribute__(self, item):
        print('不管属性[%s]是否存在,我都会执行' % item)
        # raise AttributeError('啦啦啦啦')


f = Foo()
# print(f.a)
# >>输出: 不管属性[a]是否存在,我都会执行
# >>输出: None

print(f.a)  # 打开注释，手动抛错: raise AttributeError('q')
# >>输出: 不管属性[a]是否存在,我都会执行
# >>输出: run __getattr__
# >>输出: None

7. super()

super 的工作原理如下:

def super(cls, inst):
    mro = inst.__class__.mro()
    return mro[mro.index(cls) + 1]

其中 cls 代表类, inst 代表实例, super 函数做了两件事:

1. 获取实例对象 inst 的类的 MRO 列表

2. 查找 cls 在当前 MRO 列表中的 index ,并返回它的下一个类,即 mro[index + 1]

当使用 super(cls, inst) 时, Python 会在 inst 的 MRO 列表上搜索 cls 的下一个类. 可以看出, 事实上 super 函数和父类没有实质性的关联.