10-面向对象2

获取对象信息

type()函数

获取对象的类型,可以使用type()函数:

#基本类型
>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>

#变量指向函数或者类
>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>>a=Animal()
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>

if判断对象的类型:

#判断基本数据类型可以直接写int,str
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==str
True

#判断函数
>>> import types
>>> def fn():
...     pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True

isinstance()函数

如果类存在继承关系,如果要判断其类型,可以使用isinstance()函数。

假设类的继承关系如下:

object -> Animal -> Dog -> Husky

那么:

>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()

>>> isinstance(h, Husky)
True
>>> isinstance(h, Dog)
True
>>> isinstance(h, Animal)
True

isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身,或者位于该类型的父继承链上 。

能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断,并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种,比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple:

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

dir()函数

如果要获得一个对象的所有属性和方法,可以使用dir()函数,它返回一个包含字符串的list,比如,获得一个str对象的所有属性和方法:

>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']

类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的,比如__len__方法返回长度。在Python中,如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度,实际上,在len()函数内部,它自动去调用该对象的__len__()方法,所以,下面的代码是等价的:

>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3

我们自己写的类,如果也想用len(myObj)的话,就自己写一个__len__()方法:

>>> class MyDog(object):
...     def __len__(self):
...         return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100

剩下的都是普通属性或方法,比如lower()返回小写的字符串:

>>> 'ABC'.lower()
'abc'

仅仅把属性和方法列出来是不够的,配合getattr()setattr()以及hasattr(),我们可以直接操作一个对象的状态:

>>> class MyObject(object):
...     def __init__(self):
...         self.x = 9
...     def power(self):
...         return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗?
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19

如果试图获取不存在的属性,会抛出AttributeError的错误:

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

可以传入一个default参数,如果属性不存在,就返回默认值:

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z',如果不存在,返回默认值404
404

也可以获得对象的方法:

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗?
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81

类的专有方法

__str__

>>> class Student(object):
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...
>>> print(Student('Michael'))
<__main__.Student object at 0x109afb190>

打印出的是对象的内存地址,如果需要对象打印出自定义的格式时,只需要定义好__str__()方法:

>>> 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)

如果不通过print ,直接敲变量,输出如下:

>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>

这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__(),两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串,而__repr__()返回程序开发者看到的字符串,也就是说,__repr__()是为调试服务的。

解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()__repr__()代码都是一样的,所以,有个偷懒的写法:

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def __str__(self):
        return 'Student object (name=%s)' % self.name
    __repr__ = __str__

__iter__

如果一个类想被用于for ... in循环,类似list或tuple那样,就必须实现一个__iter__()方法,该方法返回一个迭代对象,然后,Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值,直到遇到StopIteration错误时退出循环。

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__

通过重写__iter__()方法,可以是对象变成一个可迭代的对象,但是如果想要像列表这样通过下标来获取元素,就需要实现__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


>>> f = Fib()
>>> f[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[2]
2
>>> f[3]
3
>>> f[10]
89
>>> f[100]
573147844013817084101

如果要实现list的切片方法:

>>> list(range(100))[5:10]
[5, 6, 7, 8, 9]

对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int,也可能是一个切片对象slice,所以要做判断:

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
        
>>> 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__getitem__()还是有很多工作要做的。

此外,如果把对象看成dict__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object,例如str

与之对应的是__setitem__()方法,把对象视作list或dict来对集合赋值。最后,还有一个__delitem__()方法,用于删除某个元素。

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,当调用类的方法或属性时,如果不存在,就会报错。比如定义Student类:

class Student(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'Michael'
        
>>> 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score这个attribute。

要避免这个错误,除了可以加上一个score属性外,Python还有另一个机制,那就是写一个__getattr__()方法,动态返回一个属性。修改如下:

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score,Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性,这样,我们就有机会返回score的值:

>>> 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__getattr__,已有的属性,比如name,不会在__getattr__中查找。

此外,注意到任意调用如s.abc都会返回None,这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性,我们就要按照约定,抛出AttributeError的错误:

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。

__call__

一个对象实例可以有自己的属性和方法,实例用对象.方法()来调用相应方法。如果想用用实例本身去调用,就需要去实现__call__()方法

任何类,只需要定义一个__call__()方法,就可以直接对实例进行调用。

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() # self参数不要传入
My name is Michael.

__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样,所以你完全可以把对象看成函数,把函数看成对象,因为这两者之间本来就没啥根本的区别。

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。

如何判断一个对象是否能被调用?可以通过callable()函数,去判断一个对象是否是“可调用”对象。

>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('str')
False
完全动态实例
class Chain(object):
    def __init__(self, path=''):    # 默认路径参数path为空
        self._path = path

    def __getattr__(self, path):
        return Chain('%s/%s' % (self._path, path))

    def __str__(self):
        return self._path

    def __call__(self, param):
        return Chain('%s/%s' % (self._path, param))

    __repr__ = __str__
    
    
>>> Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'    
>>>Chain().users('michael').repos
'/users/michael/repos'

__slots__

通过上面的学习知道,可以动态的给实例添加属性。但是,如果只允许实例添加某些特定的属性是,可以通过定义一个特殊的__slots__变量,来限制该class实例能添加的属性:

class Student(object):
    __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
    
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

由于'score'没有被放到__slots__中,所以不能绑定score属性,试图绑定score将得到AttributeError的错误。

使用__slots__要注意,__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用,对继承的子类是不起作用的:

>>> class GraduateStudent(Student):
...     pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999

除非在子类中也定义__slots__,这样,子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__

枚举类

枚举类的定义:

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

这样就获得了Month类型的枚举类,可以直接使用Month.Jan来引用一个常量,或者枚举它的所有成员:

for name, member in Month.__members__.items():
    print(name, '=>', member, ',', member.value)
    
    
Jan ==> Month.Jan , 1
Feb ==> Month.Feb , 2
Mar ==> Month.Mar , 3
Apr ==> Month.Apr , 4
May ==> Month.May , 5
Jun ==> Month.Jun , 6
Jul ==> Month.Jul , 7
Aug ==> Month.Aug , 8
Sep ==> Month.Sep , 9
Oct ==> Month.Oct , 10
Nov ==> Month.Nov , 11
Dec ==> Month.Dec , 12

value属性则是自动赋给成员的int常量,默认从1开始计数。

如果需要更精确地控制枚举类型,可以从Enum派生出自定义类:

from enum import Enum, unique

@unique
class Weekday(Enum):
    Sun = 0 # Sun的value被设定为0
    Mon = 1
    Tue = 2
    Wed = 3
    Thu = 4
    Fri = 5
    Sat = 6

@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。

访问这些枚举类型可以有若干种方法:

>>> day1 = Weekday.Mon
>>> print(day1)
Weekday.Mon
>>> print(Weekday.Tue)
Weekday.Tue
>>> print(Weekday['Tue'])
Weekday.Tue
>>> print(Weekday.Tue.value)
2
>>> print(day1 == Weekday.Mon)
True
>>> print(day1 == Weekday.Tue)
False
>>> print(Weekday(1))
Weekday.Mon
>>> print(day1 == Weekday(1))
True
>>> Weekday(7)
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: 7 is not a valid Weekday
>>> for name, member in Weekday.__members__.items():
...     print(name, '=>', member)
...
Sun => Weekday.Sun
Mon => Weekday.Mon
Tue => Weekday.Tue
Wed => Weekday.Wed
Thu => Weekday.Thu
Fri => Weekday.Fri
Sat => Weekday.Sat

可见,既可以用成员名称引用枚举常量,又可以直接根据value的值获得枚举常量。

元类

type()

动态语言和静态语言最大的不同,就是函数和类的定义,不是编译时定义的,而是运行时动态创建的。

class Hello(object):
    def hello(self, name='world'):
        print('Hello, %s.' % name)

当Python解释器载入hello模块时,就会依次执行该模块的所有语句,执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象,测试如下:

>>> from hello import Hello
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class 'hello.Hello'>

type()函数可以查看一个类型或变量的类型,Hello是一个class,它的类型就是type,而h是一个实例,它的类型就是class Hello

class的定义是运行时动态创建的,而创建class的方法就是使用type()函数。

type()函数既可以返回一个对象的类型,又可以创建出新的类型,比如,我们可以通过type()函数创建出Hello类,而无需通过class Hello(object)...的定义:

>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
...     print('Hello, %s.' % name)
...
>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>

要创建一个class对象,type()函数依次传入3个参数:

  1. class的名称;
  2. 继承的父类集合,注意Python支持多重继承,如果只有一个父类,别忘了tuple的单元素写法;
  3. class的方法名称与函数绑定,这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的,因为Python解释器遇到class定义时,仅仅是扫描一下class定义的语法,然后调用type()函数创建出class。

正常情况下,我们都用class Xxx...来定义类,但是,type()函数也允许我们动态创建出类来,也就是说,动态语言本身支持运行期动态创建类,这和静态语言有非常大的不同,要在静态语言运行期创建类,必须构造源代码字符串再调用编译器,或者借助一些工具生成字节码实现,本质上都是动态编译,会非常复杂。

metaclass

除了使用type()动态创建类以外,要控制类的创建行为,还可以使用metaclass。

metaclass,直译为元类,简单的解释就是:

当定义了类以后,就可以根据这个类创建出实例,所以:先定义类,然后创建实例。

但是如果我们想创建出类呢?那就必须根据metaclass创建出类,所以:先定义metaclass,然后创建类。

连接起来就是:先定义metaclass,就可以创建类,最后创建实例。

所以,metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说,你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。

metaclass是Python面向对象里最难理解,也是最难使用的魔术代码。

先看一个简单的例子,这个metaclass可以给自定义的MyList增加一个add方法:

定义ListMetaclass,按照默认习惯,metaclass的类名总是以Metaclass结尾,以便清楚地表示这是一个metaclass:

# metaclass是类的模板,所以必须从`type`类型派生:
class ListMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

有了ListMetaclass,我们在定义类的时候还要指示使用ListMetaclass来定制类,传入关键字参数metaclass

class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
    pass

当传入关键字参数metaclass时,魔术就生效了,它指示Python解释器在创建MyList时,要通过ListMetaclass.__new__()来创建,在此,就可以修改类的定义,比如,加上新的方法,然后,返回修改后的定义。

__new__()方法接收到的参数依次是:

  1. 当前准备创建的类的对象;
  2. 类的名字;
  3. 类继承的父类集合;
  4. 类的属性和方法集合。

测试一下MyList是否可以调用add()方法:

>>> L = MyList()
>>> L.add(1)
>> L
[1]

而普通的list没有add()方法:

>>> L2 = list()
>>> L2.add(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'

ORM

ORM就是一个动态修改类的典型事例

ORM全称“Object Relational Mapping”,即对象-关系映射,就是把关系数据库的一行映射为一个对象,也就是一个类对应一个表,这样,写代码更简单,不用直接操作SQL语句。

要编写一个ORM框架,所有的类都只能动态定义,因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

编写底层模块的第一步,就是先把调用接口写出来。比如,使用者如果使用这个ORM框架,想定义一个User类来操作对应的数据库表User,我们期待他写出这样的代码:

class User(Model):
    # 定义类的属性到列的映射:
    id = IntegerField('id')
    name = StringField('username')
    email = StringField('email')
    password = StringField('password')

# 创建一个实例:
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
# 保存到数据库:
u.save()

其中,父类Model和属性类型StringFieldIntegerField是由ORM框架提供的,剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂,但ORM的使用者用起来却异常简单。

现在,就按上面的接口来实现该ORM。

首先来定义Field类,它负责保存数据库表的字段名和字段类型:

class Field(object):

    def __init__(self, name, column_type):
        self.name = name
        self.column_type = column_type

    def __str__(self):
        return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

Field的基础上,进一步定义各种类型的Field,比如StringFieldIntegerField等等:

class StringField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')

class IntegerField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

下一步,就是编写最复杂的ModelMetaclass了:

class ModelMetaclass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        if name=='Model':
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        print('Found model: %s' % name)
        mappings = dict()
        for k, v in attrs.items():
            if isinstance(v, Field):
                print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
                mappings[k] = v
        for k in mappings.keys():
            attrs.pop(k)
        attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
        attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

以及基类Model

class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

    def __init__(self, **kw):
        super(Model, self).__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

    def save(self):
        fields = []
        params = []
        args = []
        for k, v in self.__mappings__.items():
            fields.append(v.name)
            params.append('?')
            args.append(getattr(self, k, None))
        sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
        print('SQL: %s' % sql)
        print('ARGS: %s' % str(args))

当用户定义一个class User(Model)时,Python解释器首先在当前类User的定义中查找metaclass,如果没有找到,就继续在父类Model中查找metaclass,找到了,就使用Model中定义的metaclassModelMetaclass来创建User类,也就是说,metaclass可以隐式地继承到子类,但子类自己却感觉不到。

ModelMetaclass中,一共做了几件事情:

  1. 排除掉对Model类的修改;
  2. 在当前类(比如User)中查找定义的类的所有属性,如果找到一个Field属性,就把它保存到一个__mappings__的dict中,同时从类属性中删除该Field属性,否则,容易造成运行时错误(实例的属性会遮盖类的同名属性);
  3. 把表名保存到__table__中,这里简化为表名默认为类名。

Model类中,就可以定义各种操作数据库的方法,比如save()delete()find()update等等。

实现了save()方法,把一个实例保存到数据库中。因为有表名,属性到字段的映射和属性值的集合,就可以构造出INSERT语句。

编写代码试试:

u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()

输出如下:

Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]

可以看到,save()方法已经打印出了可执行的SQL语句,以及参数列表,只需要真正连接到数据库,执行该SQL语句,就可以完成真正的功能。

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