Python 5.4 定制类
定制类
看到类似的__slots__这种形如__xx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中有特殊用途。
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Student类，打印一个实例: >>>class Student(object): def __init__(self,name): self.name =name
>>>print(Student('Michael'))
<__main__.Student object at 0x109afb190>
打印<__main__.Student object at 0x109afb190>不好看，怎么才能好看呢？
只需要定义好__str__()方法， 返回一个好看的字符串就可以了。
>>>class Student(object):
def __init__(self,name): self.name=name
def __str__(self): return 'Student object (name: %s)' % self.name
>>>print(Student('Michael'))
Studnet object (name: Michael)
但是直接敲命令不使用print，打印出来的实例还是不好看:
>>>s =Student('Michael')
>>>s
<__main__.Student object at 0x109afb190>
这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__(),两者区别是__str__返回的是用户看到的字符串，__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。
解决办法是在定义一个__repr__()。但通常__str__() __repr__()内容相同。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或者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，可以作用于for循环: class Fib(object): def __init__(self): self.a,self.b = 0,1
def __iter__(self): return self
def __next__(self): self.a,self.b =self.b,self.a + self.b
if self.a >10000:
raise StopIteration()
return self.a
>>>for n in Fib(): print(n)
__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list还是不行的。比如，取第五个元素: >>>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那样按照下标读取元素，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
现在，就可以像list那样按下标访问数列的任一项了： >>>Fib()[0]
1
>>>Fib()[1]
1
>>>Fib()[2]
2
>>>Fib()(10)
89
但是list有个神奇的切片方法: >>>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，亦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):
a,b =1,1
for x in range(n): a,b =b,a +b
return a
if isinstane(n,slice): 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
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参数做处理: >>>f[:10:2]
[1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89]
也没有对负数做处理，所以，要实现一个__getitem__()函数有很多工作要做。
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如str。
与之对应的是__setitem__()方法，把对象看作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，我们自定义的类和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者属性时，如果不存在，就会报错。
要避免这个错误，就写一个__getattr__()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
当调用属性不存在时，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.socre
99
返回函数也是可以得:
class Student(object): def __getattr__(self,attr): if attr =='age':
return lambda:25
调用方式改为: >>>s.age()
25
注意，只有在没有找到属性的情况下，才会调用__getattr__，已有的属性，比如name,不会在__getattr__中查找。
class Student(object): def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)
这实际上是把一个类的所有属性和方法全能动态处理了。不需要任何特殊手段。
这种完全动态调用的特性有什么好处呢？可以针对完全动态的情况调用。
举例，现在好多网站都搞REST API，调用API的URL类似:
如果要写SDK，给每个API写一个方法，不现实。而且，API一改，SDK也需要改。
利用完全动态__getattr__，我们可以写出一个链式调用: 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
__repr__ = __str__
试试： >>>Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'
这样，无论API怎样变，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:user替换为实际用户名。如果我们 能写出这样的链式调用: Chain().users('Michael').repos
就可以非常方便的调用API了。有兴趣的同学可以试试写出来。
__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instance.method()来调用。能不能在实例本身上调用方法呢？在Python中答案是肯定的。
任何类，只需定义一个__call__()方法，就直接可以对实例进行调用。
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()
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调用一样，所以，完全可以把对象看成函数，把函数看成 对象，这两者之间本来就没什么区别。
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间动态创建出来，因为类的实例都是运行期间创建的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None) False >>> callable('str')
False
通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”。
小结：
Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便的生成特制类。