看到类似
除此之外,Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类。 __str__
我们先定义一个 >>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... >>> print Student('Michael') <__main__.Student object at 0x109afb190>
打印出一堆
怎么才能打印得好看呢?只需要定义好 >>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... def __str__(self): ... return 'Student object (name: %s)' % self.name ... >>> print Student('Michael') Student object (name: Michael) 这样打印出来的实例,不但好看,而且容易看出实例内部重要的数据。
但是细心的朋友会发现直接敲变量不用 >>> s = Student('Michael') >>> s <__main__.Student object at 0x109afb310>
这是因为直接显示变量调用的不是
解决办法是再定义一个 class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __str__(self): return 'Student object (name=%s)' % self.name __repr__ = __str__ __iter__
如果一个类想被用于 我们以斐波那契数列为例,写一个Fib类,可以作用于for循环: class Fib(object): def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a,b def __iter__(self): return self # 实例本身就是迭代对象,故返回自己 def next(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值 if self.a > 100000: # 退出循环的条件 raise StopIteration(); return self.a # 返回下一个值 现在,试试把Fib实例作用于for循环: >>> for n in Fib(): ... print n ... 1 1 2 3 5 ... 46368 75025 __getitem__Fib实例虽然能作用于for循环,看起来和list有点像,但是,把它当成list来使用还是不行,比如,取第5个元素: >>> Fib()[5] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'Fib' object does not support indexing
要表现得像list那样按照下标取出元素,需要实现 class Fib(object): def __getitem__(self, n): a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a 现在,就可以按下标访问数列的任意一项了: >>> f = Fib() >>> f[0] 1 >>> f[1] 1 >>> f[2] 2 >>> f[3] 3 >>> f[10] 89 >>> f[100] 573147844013817084101 但是list有个神奇的切片方法: >>> range(100)[5:10] [5, 6, 7, 8, 9]
对于Fib却报错。原因是 class Fib(object): def __getitem__(self, n): if isinstance(n, int): a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a if isinstance(n, slice): start = n.start stop = n.stop a, b = 1, 1 L = [] for x in range(stop): if x >= start: L.append(a) a, b = b, a + b return L 现在试试Fib的切片: >>> f = Fib() >>> f[0:5] [1, 1, 2, 3, 5] >>> f[:10] [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] 但是没有对step参数作处理: >>> f[:10:2] [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
也没有对负数作处理,所以,要正确实现一个
此外,如果把对象看成
与之对应的是 总之,通过上面的方法,我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别,这完全归功于动态语言的“鸭子类型”,不需要强制继承某个接口。 __getattr__
正常情况下,当我们调用类的方法或属性时,如果不存在,就会报错。比如定义 class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michael'
调用 >>> s = Student() >>> print s.name Michael >>> print s.score Traceback (most recent call last): ... AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
错误信息很清楚地告诉我们,没有找到
要避免这个错误,除了可以加上一个 class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michael' def __getattr__(self, attr): if attr=='score': return 99
当调用不存在的属性时,比如 >>> s = Student() >>> s.name 'Michael' >>> s.score 99 返回函数也是完全可以的: class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr=='age': return lambda: 25 只是调用方式要变为: >>> s.age() 25
注意,只有在没有找到属性的情况下,才调用
此外,注意到任意调用如 class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr=='age': return lambda: 25 raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr) 这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了,不需要任何特殊手段。 这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢?作用就是,可以针对完全动态的情况作调用。 举个例子: 现在很多网站都搞REST API,比如新浪微博、豆瓣啥的,调用API的URL类似: http://api.server/user/friends http://api.server/user/timeline/list 如果要写SDK,给每个URL对应的API都写一个方法,那得累死,而且,API一旦改动,SDK也要改。
利用完全动态的 class Chain(object): def __init__(self, path=''): self._path = path def __getattr__(self, path): return Chain('%s/%s' % (self._path, path)) def __str__(self): return self._path 试试: >>> Chain().status.user.timeline.list '/status/user/timeline/list' 这样,无论API怎么变,SDK都可以根据URL实现完全动态的调用,而且,不随API的增加而改变! 还有些REST API会把参数放到URL中,比如GitHub的API: GET /users/:user/repos
调用时,需要把 Chain().users('michael').repos 就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。 __call__
一个对象实例可以有自己的属性和方法,当我们调用实例方法时,我们用
任何类,只需要定义一个 class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __call__(self): print('My name is %s.' % self.name) 调用方式如下: >>> s = Student('Michael') >>> s() My name is Michael.
如果你把对象看成函数,那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来,因为类的实例都是运行期创建出来的,这么一来,我们就模糊了对象和函数的界限。
那么,怎么判断一个变量是对象还是函数呢?其实,更多的时候,我们需要判断一个对象是否能被调用,能被调用的对象就是一个 >>> callable(Student()) True >>> callable(max) True >>> callable([1, 2, 3]) False >>> callable(None) False >>> callable('string') False
通过 小结Python的class允许定义许多定制方法,可以让我们非常方便地生成特定的类。 本节介绍的是最常用的几个定制方法,还有很多可定制的方法,请参考Python的官方文档。 转载请保留固定链接: https://linuxeye.com/program/2399.html |