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访问限制
访问限制想实现的是这三个内容:
1/希望能够不让外界直接获取得到属性值
2/不希望挖外界可以直接更改这个值
3/但是这个属性可以在内部进行流转,内部可以设置/可以获取
在Class内部,可以有属性和方法,而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据,这样,就隐藏了内部的复杂逻辑。
但是,从前面Student类的定义来看,外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print '%s: %s' % (self.name, self.score)
---------------------------
>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.score
98
>>> bart.score = 59
>>> bart.score
59
如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__
,在Python中,实例的变量名如果以__
开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print '%s: %s' % (self.__name, self.__score)
改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name
和实例变量.__score
了:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和score怎么办?可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法:
class Student(object):
...
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
如果又要允许外部代码修改score怎么办?可以给Student类增加set_score方法:
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
self.__score = score
你也许会问,原先那种直接通过bart.score = 59也可以修改啊,为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')
需要注意的是,在Python中,变量名类似__xxx__
的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,不能用__name__
、__score__
这样的变量名。
有些时候,你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name
,这样的实例变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢?其实也不是。不能直接访问__name
是因为Python解释器对外把__name
变量改成了_Student__name
,所以,仍然可以通过_Student__name
来访问__name
变量:
>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'
但是强烈建议你不要这么干,因为不同版本的Python解释器可能会把__name
改成不同的变量名。
总的来说就是,Python本身没有任何机制阻止你干坏事,一切全靠自觉。
获取对象信息
当我们拿到一个对象的引用时,如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢?
使用type()
首先,我们来判断对象类型,使用type()函数:
基本类型都可以用type()判断:
如果一个变量指向函数或者类,也可以用type()判断:
>>> type(abs)
<type 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>
但是type()函数返回的是什么类型呢?它返回type类型。如果我们要在if语句中判断,就需要比较两个变量的type类型是否相同:
>>> type(123)==type(456)
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==type(123)
False
但是这种写法太麻烦,Python把每种type类型都定义好了常量,放在types模块里,使用之前,需要先导入:
>>> import types
>>> type('abc')==types.StringType
True
>>> type(u'abc')==types.UnicodeType
True
>>> type([])==types.ListType
True
>>> type(str)==types.TypeType
True
最后注意到有一种类型就叫TypeType,所有类型本身的类型就是TypeType,比如:
>>> type(int)==type(str)==types.TypeType
True
使用isinstance()
对于class的继承关系来说,使用type()就很不方便。我们要判断class的类型,可以使用isinstance()函数。
我们回顾上次的例子,如果继承关系是:
object -> Animal -> Dog -> Husky
那么,isinstance()就可以告诉我们,一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象:
>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()
然后,判断:
>>> isinstance(h, Husky)
True
没有问题,因为h变量指向的就是Husky对象。
再判断:
>>> isinstance(h, Dog)
True
h虽然自身是Husky类型,但由于Husky是从Dog继承下来的,所以,h也还是Dog类型。换句话说,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。
因此,我们可以确信,h还是Animal类型:
>>> isinstance(h, Animal)
True
同理,实际类型是Dog的d也是Animal类型:
>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True
但是,d不是Husky类型:
>>> isinstance(d, Husky)
False
能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断:
>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(u'a', unicode)
True
>>> isinstance('a', unicode)
False
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str或者unicode:
>>> isinstance('a', (str, unicode))
True
>>> isinstance(u'a', (str, unicode))
True
由于str和unicode都是从basestring继承下来的,所以,还可以把上面的代码简化为:
>>> isinstance(u'a', basestring)
True
使用dir()
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__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_formatter_field_name_split', '_formatter_parser', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', '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 MyObject(object):
... def __len__(self):
... return 100
...
>>> obj = MyObject()
>>> len(obj)
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()
紧接着,可以测试该对象的属性:
>>> 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 0x108ca35d0>>
>>> 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 0x108ca35d0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81
小结
通过内置的一系列函数,我们可以对任意一个Python对象进行剖析,拿到其内部的数据。要注意的是,只有在不知道对象信息的时候,我们才会去获取对象信息。如果可以直接写:
sum = obj.x + obj.y
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
一个正确的用法的例子如下:
def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None
假设我们希望从文件流fp中读取图像,我们首先要判断该fp对象是否存在read方法,如果存在,则该对象是一个流,如果不存在,则无法读取。hasattr()就派上了用场。
请注意,在Python这类动态语言中,有read()方法,不代表该fp对象就是一个文件流,它也可能是网络流,也可能是内存中的一个字节流,但只要read()方法返回的是有效的图像数据,就不影响读取图像的功能。
继承与多态
在OOP程序设计中,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class继承,新的class称为子类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Base class、Super class)。
比如,我们已经编写了一个名为Animal的class,有一个run()方法可以直接打印:
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
当我们需要编写Dog和Cat类时,就可以直接从Animal类继承:
class Dog(Animal):
pass
class Cat(Animal):
pass
对于Dog来说,Animal就是它的父类,对于Animal来说,Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。
继承有什么好处?最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial实现了run()方法,因此,Dog和Cat作为它的子类,什么事也没干,就自动拥有了run()方法:
dog = Dog()
dog.run()
cat = Cat()
cat.run()
-----------------
# 结果如下:
Animal is running...
Animal is running...
当然,也可以对子类增加一些方法,比如Dog类:
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
def eat(self):
print('Eating meat...')
继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了,无论是Dog还是Cat,它们run()的时候,显示的都是Animal
is running...,符合逻辑的做法是分别显示Dog is running...和Cat is running...,因此,对Dog和Cat类改进如下:
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
class Cat(Animal):
def run(self):
print('Cat is running...')
---------------------------------
# 再次运行,结果如下:
Dog is running...
Cat is running...
当子类和父类都存在相同的run()方法时,我们说,子类的run()覆盖了父类的run(),在代码运行的时候,总是会调用子类的run()。这样,我们就获得了继承的另一个好处:多态。
要理解什么是多态,我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候,我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型,比如str、list、dict没什么两样:
a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型
判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断:
>>> isinstance(a, list)
True
>>> isinstance(b, Animal)
True
>>> isinstance(c, Dog)
True
看来a、b、c确实对应着list、Animal、Dog这3种类型。
但是等等,试试:
>>> isinstance(c, Animal)
True
看来c不仅仅是Dog,c还是Animal!
不过仔细想想,这是有道理的,因为Dog是从Animal继承下来的,当我们创建了一个Dog的实例c时,我们认为c的数据类型是Dog没错,但c同时也是Animal也没错,Dog本来就是Animal的一种!
所以,在继承关系中,如果一个实例的数据类型是某个子类,那它的数据类型也可以被看做是父类。但是,反过来就不行:
>>> b = Animal()
>>> isinstance(b, Dog)
False
Dog可以看成Animal,但Animal不可以看成Dog。
## 要理解多态的好处,我们还需要再编写一个函数,这个函数接受一个Animal类型的变量:
def run_twice(animal):
animal.run()
animal.run()
当我们传入Animal的实例时,run_twice()就打印出:
>>> run_twice(Animal())
Animal is running...
Animal is running...
当我们传入Dog的实例时,run_twice()就打印出:
>>> run_twice(Dog())
Dog is running...
Dog is running...
当我们传入Cat的实例时,run_twice()就打印出:
>>> run_twice(Cat())
Cat is running...
Cat is running...
看上去没啥意思,但是仔细想想,现在,如果我们再定义一个Tortoise类型,也从Animal派生:
class Tortoise(Animal):
def run(self):
print('Tortoise is running slowly...')
当我们调用run_twice()时,传入Tortoise的实例:
>>> run_twice(Tortoise())
Tortoise is running slowly...
Tortoise is running slowly...
你会发现,新增一个Animal的子类,不必对run_twice()做任何修改,实际上,任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行,原因就在于多态。
多态,python是一门动态语言,没有所谓真正意义上的多态,多态是来自于静态语言
多态的好处就是,当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时,我们只需要接收Animal类型就可以了,因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型,然后,按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法,因此,传入的任意类型,只要是Animal类或者子类,就会自动调用实际类型的run()方法,这就是多态的意思:
对于一个变量,我们只需要知道它是Animal类型,无需确切地知道它的子类型,就可以放心地调用run()方法,而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上,由运行时该对象的确切类型决定,这就是多态真正的威力:调用方只管调用,不管细节,而当我们新增一种Animal的子类时,只要确保run()方法编写正确,不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则:
对扩展开放:允许新增Animal子类;
对修改封闭:不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。
继承还可以一级一级地继承下来,就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类,最终都可以追溯到根类object,这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树:
小结
继承可以把父类的所有功能都直接拿过来,这样就不必重零做起,子类只需要新增自己特有的方法,也可以把父类不适合的方法覆盖重写;
有了继承,才能有多态。在调用类实例方法的时候,尽量把变量视作父类类型,这样,所有子类类型都可以正常被接收;
旧的方式定义Python类允许不从object类继承,但这种编程方式已经严重不推荐使用。任何时候,如果没有合适的类可以继承,就继承自object类。
使用@property
使用@property
在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改:
s = Student()
s.score = 9999
这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数:
class Student(object):
def get_score(self):
#判断跟之前的数据是不是发生改变。
return self._score
def set_score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
#去触发数据的更新
self._score = value
现在,对任意的Student实例进行操作,就不能随心所欲地设置score了:
>>> s = Student()
>>> s.set_score(60) # ok!
>>> s.get_score()
60
>>> s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?对于追求完美的Python程序员来说,这是必须要做到的!
还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法,装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的:
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
@property的实现比较复杂,我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性,只需要加上@property就可以了,此时,@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter,负责把一个setter方法变成属性赋值,于是,我们就拥有一个可控的属性操作:
>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK,实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK,实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
注意到这个神奇的@property,我们在对实例属性操作的时候,就知道该属性很可能不是直接暴露的,而是通过getter和setter方法来实现的。
还可以定义只读属性,只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性:
class Student(object):
@property
def birth(self):
return self._birth
@birth.setter
def birth(self, value):
self._birth = value
@property
def age(self):
return 2014 - self._birth
上面的birth是可读写属性,而age就是一个只读属性,因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
小结
@property广泛应用在类的定义中,可以让调用者写出简短的代码,同时保证对参数进行必要的检查,这样,程序运行时就减少了出错的可能性。
使用__slots__
正常情况下,当我们定义了一个class,创建了一个class的实例后,我们可以给该实例绑定任何属性和方法,这就是动态语言的灵活性。先定义class:
>>> class Student(object):
... pass
...
然后,尝试给实例绑定一个属性:
>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael
还可以尝试给实例绑定一个方法:
>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
... self.age = age
...
#这个方法是专门用于绑定事例对象的方法。主要解决的就是事例对象上直接绑定函数,拿不到self的问题。
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25
但是,给一个实例绑定的方法,对另一个实例是不起作用的:
>>> s2 = Student() # 创建新的实例
>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'
为了给所有实例都绑定方法,可以给class绑定方法:
>>> def set_score(self, score):
... self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)
给class绑定方法后,所有实例均可调用:
>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99
通常情况下,上面的set_score方法可以直接定义在class中,但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能,这在静态语言中很难实现。
使用__slots__
但是,如果我们想要限制class的属性怎么办?比如,只允许对Student实例添加name和age属性。
为了达到限制的目的,Python允许在定义class的时候,定义一个特殊的__slots__
变量,来限制该class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
...
然后,我们试试:
>>> 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,子类允许定义的属性就是自身的__slots__
加上父类的__slots__
。
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