python3自學筆記9-面向物件進階-定製類
__slots__我們已經知道怎麼用了,__len__()方法我們也知道是為了能讓class作用於len()函式。
除此之外,Python的class中還有許多這樣有特殊用途的函式,可以幫助我們定製類。
str
我們先定義一個Student類,列印一個例項:
>>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... >>> print(Student('Michael')) <__main__.Student object at 0x109afb190>
打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>,不好看。
怎麼才能列印得好看呢?只需要定義好__str__()方法,返回一個好看的字串就可以了:
>>> 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)
這樣打印出來的例項,不但好看,而且容易看出例項內部重要的資料。
但是細心的朋友會發現直接敲變數不用print,打印出來的例項還是不好看:
>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>
這是因為直接顯示變數呼叫的不是__str__(),而是__repr__(),兩者的區別是__str__()返回使用者看到的字串,而__repr__()返回程式開發者看到的字串,也就是說,__repr__()是為除錯服務的。
解決辦法是再定義一個__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()程式碼都是一樣的,所以,有個偷懶的寫法:
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return 'Student object (name=%s)' % self.name
__repr__ = __str__
__iter__
如果一個類想被用於for … in迴圈,類似list或tuple那樣,就必須實現一個__iter__()方法,該方法返回一個迭代物件,然後,Python的for迴圈就會不斷呼叫該迭代物件的__next__()方法拿到迴圈的下一個值,直到遇到StopIteration錯誤時退出迴圈。
我們以斐波那契數列為例,寫一個Fib類,可以作用於for迴圈:
class Fib(object):
def __init__(self):
self.a, self.b = 0, 1 # 初始化兩個計數器a,b
def __iter__(self):
return self # 例項本身就是迭代物件,故返回自己
def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 計算下一個值
if self.a > 100000: # 退出迴圈的條件
raise StopIteration()
return self.a # 返回下一個值
現在,試試把Fib例項作用於for迴圈:
>>> for n in Fib():
... print(n)
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025
__getitem__
Fib例項雖然能作用於for迴圈,看起來和list有點像,但是,把它當成list來使用還是不行,比如,取第5個元素:
>>> Fib()[5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'Fib' object does not support indexing
要表現得像list那樣按照下標取出元素,需要實現__getitem__()方法:
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
現在,就可以按下標訪問數列的任意一項了:
>>> f = Fib()
>>> f[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[2]
2
>>> f[3]
3
>>> f[10]
89
>>> f[100]
573147844013817084101
但是list有個神奇的切片方法:
>>> list(range(100))[5:10]
[5, 6, 7, 8, 9]
對於Fib卻報錯。原因是__getitem__()傳入的引數可能是一個int,也可能是一個切片物件slice,所以要做判斷:
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int): # n是索引
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
if isinstance(n, slice): # n是切片
start = n.start
stop = n.stop
if start is None:
start = 0
a, b = 1, 1
L = []
for x in range(stop):
if x >= start:
L.append(a)
a, b = b, a + b
return L
現在試試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]
但是沒有對step引數作處理:
>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
也沒有對負數作處理,所以,要正確實現一個__getitem__()還是有很多工作要做的。
此外,如果把物件看成dict,__getitem__()的引數也可能是一個可以作key的object,例如str。
與之對應的是__setitem__()方法,把物件視作list或dict來對集合賦值。最後,還有一個__delitem__()方法,用於刪除某個元素。
總之,通過上面的方法,我們自己定義的類表現得和Python自帶的list、tuple、dict沒什麼區別,這完全歸功於動態語言的“鴨子型別”,不需要強制繼承某個介面。
__getattr__
正常情況下,當我們呼叫類的方法或屬性時,如果不存在,就會報錯。比如定義Student類:
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
呼叫name屬性,沒問題,但是,呼叫不存在的score屬性,就有問題了:
>>> s = Student()
>>> print(s.name)
Michael
>>> print(s.score)
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
錯誤資訊很清楚地告訴我們,沒有找到score這個attribute。
要避免這個錯誤,除了可以加上一個score屬性外,Python還有另一個機制,那就是寫一個__getattr__()方法,動態返回一個屬性。修改如下:
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
def __getattr__(self, attr):
if attr=='score':
return 99
當呼叫不存在的屬性時,比如score,Python直譯器會試圖呼叫__getattr__(self, ‘score’)來嘗試獲得屬性,這樣,我們就有機會返回score的值:
>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99
返回函式也是完全可以的:
class Student(object):
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
只是呼叫方式要變為:
>>> s.age()
25
注意,只有在沒有找到屬性的情況下,才呼叫__getattr__,已有的屬性,比如name,不會在__getattr__中查詢。
此外,注意到任意呼叫如s.abc都會返回None,這是因為我們定義的__getattr__預設返回就是None。要讓class只響應特定的幾個屬性,我們就要按照約定,丟擲AttributeError的錯誤:
class Student(object):
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)
這實際上可以把一個類的所有屬性和方法呼叫全部動態化處理了,不需要任何特殊手段。
這種完全動態呼叫的特性有什麼實際作用呢?作用就是,可以針對完全動態的情況作呼叫。
__call__
一個物件例項可以有自己的屬性和方法,當我們呼叫例項方法時,我們用instance.method()來呼叫。能不能直接在例項本身上呼叫呢?在Python中,答案是肯定的。
任何類,只需要定義一個__call__()方法,就可以直接對例項進行呼叫。請看示例:
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __call__(self):
print('My name is %s.' % self.name)
呼叫方式如下:
>>> s = Student('Michael')
>>> s() # self引數不要傳入
My name is Michael.
__call__()還可以定義引數。對例項進行直接呼叫就好比對一個函式進行呼叫一樣,所以你完全可以把物件看成函式,把函式看成物件,因為這兩者之間本來就沒啥根本的區別。
如果你把物件看成函式,那麼函式本身其實也可以在執行期動態創建出來,因為類的例項都是執行期創建出來的,這麼一來,我們就模糊了物件和函式的界限。
那麼,怎麼判斷一個變數是物件還是函式呢?其實,更多的時候,我們需要判斷一個物件是否能被呼叫,能被呼叫的物件就是一個Callable物件,比如函式和我們上面定義的帶有__call__()的類例項:
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('str')
False
通過callable()函式,我們就可以判斷一個物件是否是“可呼叫”物件。
小結
Python的class允許定義許多定製方法,可以讓我們非常方便地生成特定的類。
本節介紹的是最常用的幾個定製方法,還有很多可定製的方法,請參考Python的官方文件。