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Python之面向对象高级编程

Python之面向对象高级编程

01

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Python的灵活性,我们先来看看具体的操作,先定义class,然后尝试给这个实例绑定一个属性(代码可以左滑):

class Student(object):
    pass

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael

除了绑定属性之外,我们还可以给一个实例绑定一个方法:

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 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

这个绑定的方法只对这个实例起作用,对于这个类的其他实例,还是不能访问这个方法。学过C++的朋友可能会觉得这是一个很变态的操作,但是在Python中确实是可行的。我们尝试从另外一个实例来访问这个方法:

>>> 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'

但是在实际应用中,往往会出现这样的需求,就是我们在一开始定义类的时候,并没有想清楚这个类到底需要那些方法和属性,在不断的迭代使用中,我们想给已经定义的类添加一个方法,以使得所有的实例都可以调用这个方法,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 = set_score

再来验证一下是否所有的实例都能调用这个方法:

>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99

可以看到,这样定义的方法所有的实例都能调用。

再来看另外一个需求,假如我们定义了一个类,它最多只包含三个方法,但是这三个方法我们不确定是否必要,可能会在后续的情况下进行添加,而除了这三个方法,其他的方法我们一律不允许添加,这种情况下,如果我们想要限制实例的属性怎么办?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'

在上述实验中,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AttrbuteError的错误。

我们在使用__slots__的时候要注意,__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__。

02

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,如下:

s = Student()
s.score = 9999

这显然不合逻辑,首先,成绩不应该被直接修改,另外一点是成绩必须是一个合法的数值,像9999这种数字肯定是不符合常规的。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()的方法来设置成绩,再通过一个get_score()的方法来获取成绩,这样,在set_score的方法里,就可以对score的赋值进行检查:

class Student(object):

    def get_score(self):
         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!')
        self._score = value

这样,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!

上面的调用方法虽然看起来比较方便,但是引入了两个函数,看着又略显复杂,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?

答案是肯定的,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,示例如下:

>>> 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!

本文分享自微信公众号 - DBA随笔(gh_acc2bbc0d447),作者:AsiaYe

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-11-28

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