前言

最近在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，已經(jīng)跑出了幾個(gè)模型，但Pyhton的基礎(chǔ)不夠扎實(shí)，因此，開(kāi)始補(bǔ)習(xí)Python了，大家都推薦廖雪峰的課程，因此，開(kāi)始了學(xué)習(xí)，但光學(xué)有沒(méi)有用，還要和大家討論一下，因此，寫(xiě)下這些帖子，廖雪峰的課程連接在這里：廖雪峰
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Python面向?qū)ο蟾呒?jí)編程（上）：Python面向?qū)ο蟾呒?jí)編程（上）
目錄：

• 前言
• 定制類(lèi)
  • _str_
  • _iter_
• _getitem_
  • _getattr_
  • _call_
  • 小結(jié)

定制類(lèi)

看到類(lèi)似_slots_這種形如_xxx_的變量或者函數(shù)名就要注意，這些在Python中是有特殊用途的。_slots_我們已經(jīng)知道怎么用了，_len_()方法我們也知道是為了能讓class具有l(wèi)en()方法。
除此之外，Python的class中還有許多這樣有特殊用途的函數(shù)，可以幫助我們定制類(lèi)。

_str_

我們先定義一個(gè)Student類(lèi)，打印一個(gè)實(shí)例：

>>> 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。

怎么才能打印得好看呢？只需要定義好str()方法，返回一個(gè)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('Mike')) Student object (name: Mike)

這樣打印出來(lái)的實(shí)例，不但好看，而且容易看出實(shí)例內(nèi)部重要的數(shù)據(jù)。
但是細(xì)心的朋友會(huì)發(fā)現(xiàn)直接敲變量不用print，打印出來(lái)的實(shí)例還是不好看：

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

這是因?yàn)橹苯语@示變量調(diào)用的不是_str_()，而是_repr_()，兩者的區(qū)別是_str_()返回用戶(hù)看到的字符串，而_repr_()返回程序開(kāi)發(fā)者看到的字符串，也就是說(shuō)，_repr_()是為調(diào)試服務(wù)的。
解決辦法是再定義一個(gè)_repr_()。但是通常_str_()和_repr_()代碼都是一樣的，所以，有個(gè)偷懶的寫(xiě)法：

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

_iter_

如果一個(gè)類(lèi)想被用于for … in循環(huán)，類(lèi)似list或tuple那樣，就必須實(shí)現(xiàn)一個(gè)_iter_()方法，該方法返回一個(gè)迭代對(duì)象，然后，Python的for循環(huán)就會(huì)不斷調(diào)用該迭代對(duì)象的_next_()方法拿到循環(huán)的下一個(gè)值，直到遇到StopIteration錯(cuò)誤時(shí)退出循環(huán)。
我們以斐波那契數(shù)列為例，寫(xiě)一個(gè)Fib類(lèi)，可以作用于for循環(huán)：

class Fib(object):def __init__(self):self.a, self.b = 0, 1 # 初始化兩個(gè)計(jì)數(shù)器a，bdef __iter__(self):return self # 實(shí)例本身就是迭代對(duì)象，故返回自己def __next__(self):self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 計(jì)算下一個(gè)值if self.a > 100000: # 退出循環(huán)的條件raise StopIteration()return self.a # 返回下一個(gè)值

現(xiàn)在，試試把Fib實(shí)例作用于for循環(huán)：

>>> for n in Fib(): ... print(n) ... 1 1 2 3 5 ... 46368 75025

_getitem_

Fib實(shí)例雖然能作用于for循環(huán)，看起來(lái)和list有點(diǎn)像，但是，把它當(dāng)成list來(lái)使用還是不行，比如，取第5個(gè)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(xiàn)得像list那樣按照下標(biāo)取出元素，需要實(shí)現(xiàn)getitem()方法：

class Fib(object):def __getitem__(self, n):a, b = 1, 1for x in range(n):a, b = b, a + breturn a

現(xiàn)在，就可以按下標(biāo)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)列的任意一項(xiàng)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(gè)神奇的切片方法：

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

對(duì)于Fib卻報(bào)錯(cuò)。原因是getitem()傳入的參數(shù)可能是一個(gè)int，也可能是一個(gè)切片對(duì)象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, 1for x in range(n):a, b = b, a + breturn aif isinstance(n, slice): # n是切片start = n.startstop = n.stopif start is None:start = 0a, b = 1, 1L = []for x in range(stop):if x >= start:L.append(a)a, b = b, a + breturn L

現(xiàn)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(méi)有對(duì)step參數(shù)作處理：

>>> f[:10:2] [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

也沒(méi)有對(duì)負(fù)數(shù)作處理，所以，要正確實(shí)現(xiàn)一個(gè)_getitem_()還是有很多工作要做的。

此外，如果把對(duì)象看成dict，_getitem_()的參數(shù)也可能是一個(gè)可以作key的object，例如str。

與之對(duì)應(yīng)的是_setitem_()方法，把對(duì)象視作list或dict來(lái)對(duì)集合賦值。最后，還有一個(gè)_delitem_()方法，用于刪除某個(gè)元素。

總之，通過(guò)上面的方法，我們自己定義的類(lèi)表現(xiàn)得和Python自帶的list、tuple、dict沒(méi)什么區(qū)別，這完全歸功于動(dòng)態(tài)語(yǔ)言的“鴨子類(lèi)型”，不需要強(qiáng)制繼承某個(gè)接口。

_getattr_

正常情況下，當(dāng)我們調(diào)用類(lèi)的方法或?qū)傩詴r(shí)，如果不存在，就會(huì)報(bào)錯(cuò)。比如定義Student類(lèi)：

class Student(object):def __init__(self):self.name = 'Mike'

調(diào)用name屬性，沒(méi)問(wèn)題，但是，調(diào)用不存在的score屬性，就有問(wèn)題了：

>>> s = Student() >>> print(s.name) Michael >>> print(s.score) Traceback (most recent call last):... AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

錯(cuò)誤信息很清楚地告訴我們，沒(méi)有找到score這個(gè)attribute。

要避免這個(gè)錯(cuò)誤，除了可以加上一個(gè)score屬性外，Python還有另一個(gè)機(jī)制，那就是寫(xiě)一個(gè)getattr()方法，動(dòng)態(tài)返回一個(gè)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(dāng)調(diào)用不存在的屬性時(shí)，比如score，Python解釋器會(huì)試圖調(diào)用getattr(self, ‘score’)來(lái)嘗試獲得屬性，這樣，我們就有機(jī)會(huì)返回score的值：

>>> s = Student() >>> s.name 'Michael' >>> s.score 99

返回函數(shù)也是完全可以的：

class Student(object):def __getattr__(self, attr):if attr=='age':return lambda: 25

只是調(diào)用方式要變?yōu)?#xff1a;

>>> s.age() 25

注意，只有在沒(méi)有找到屬性的情況下，才調(diào)用getattr，已有的屬性，比如name，不會(huì)在getattr中查找。

此外，注意到任意調(diào)用如s.abc都會(huì)返回None，這是因?yàn)槲覀兌x的getattr默認(rèn)返回就是None。要讓class只響應(yīng)特定的幾個(gè)屬性，我們就要按照約定，拋出AttributeError的錯(cuò)誤：

class Student(object):def __getattr__(self, attr):if attr=='age':return lambda: 25raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)

這實(shí)際上可以把一個(gè)類(lèi)的所有屬性和方法調(diào)用全部動(dòng)態(tài)化處理了，不需要任何特殊手段。

這種完全動(dòng)態(tài)調(diào)用的特性有什么實(shí)際作用呢？作用就是，可以針對(duì)完全動(dòng)態(tài)的情況作調(diào)用。

舉個(gè)例子：

現(xiàn)在很多網(wǎng)站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，調(diào)用API的URL類(lèi)似：

http://api.server/user/friendshttp://api.server/user/timeline/list

如果要寫(xiě)SDK，給每個(gè)URL對(duì)應(yīng)的API都寫(xiě)一個(gè)方法，那得累死，而且，API一旦改動(dòng)，SDK也要改。

利用完全動(dòng)態(tài)的_getattr_，我們可以寫(xiě)出一個(gè)鏈?zhǔn)秸{(diào)用：

class Chain(object):def __init__(self, path=''):self._path = pathdef __getattr__(self, path):return Chain('%s/%s' % (self._path, path))def __str__(self):return self._path__repr__ = __str__

試試：

>>> Chain().status.user.timeline.list '/status/user/timeline/list'

這樣，無(wú)論API怎么變，SDK都可以根據(jù)URL實(shí)現(xiàn)完全動(dòng)態(tài)的調(diào)用，而且，不隨API的增加而改變！

還有些REST API會(huì)把參數(shù)放到URL中，比如GitHub的API：

GET /users/:user/repos

調(diào)用時(shí)，需要把:user替換為實(shí)際用戶(hù)名。如果我們能寫(xiě)出這樣的鏈?zhǔn)秸{(diào)用：

Chain().users('michael').repos

就可以非常方便地調(diào)用API了。有興趣的童鞋可以試試寫(xiě)出來(lái)。

_call_

一個(gè)對(duì)象實(shí)例可以有自己的屬性和方法，當(dāng)我們調(diào)用實(shí)例方法時(shí)，我們用instance.method()來(lái)調(diào)用。能不能直接在實(shí)例本身上調(diào)用呢？在Python中，答案是肯定的。

任何類(lèi)，只需要定義一個(gè)_call_()方法，就可以直接對(duì)實(shí)例進(jìn)行調(diào)用。請(qǐng)看示例：

class Student(object):def __init__(self, name):self.name = namedef __call__(self):print('My name is %s.' % self.name)

調(diào)用方式如下：

>>> s = Student('Michael') >>> s() # self參數(shù)不要傳入 My name is Michael.

_call_()還可以定義參數(shù)。對(duì)實(shí)例進(jìn)行直接調(diào)用就好比對(duì)一個(gè)函數(shù)進(jìn)行調(diào)用一樣，所以你完全可以把對(duì)象看成函數(shù)，把函數(shù)看成對(duì)象，因?yàn)檫@兩者之間本來(lái)就沒(méi)啥根本的區(qū)別。

如果你把對(duì)象看成函數(shù)，那么函數(shù)本身其實(shí)也可以在運(yùn)行期動(dòng)態(tài)創(chuàng)建出來(lái)，因?yàn)轭?lèi)的實(shí)例都是運(yùn)行期創(chuàng)建出來(lái)的，這么一來(lái)，我們就模糊了對(duì)象和函數(shù)的界限。

那么，怎么判斷一個(gè)變量是對(duì)象還是函數(shù)呢？其實(shí)，更多的時(shí)候，我們需要判斷一個(gè)對(duì)象是否能被調(diào)用，能被調(diào)用的對(duì)象就是一個(gè)Callable對(duì)象，比如函數(shù)和我們上面定義的帶有_call_()的類(lèi)實(shí)例：

>>> callable(Student) True >>> callable(max) True >>> callable([1, 2, 3]) False >>> callable(None) False >>> callable('str') False

通過(guò)callable()函數(shù)，我們就可以判斷一個(gè)對(duì)象是否是“可調(diào)用”對(duì)象。

小結(jié)

小結(jié)
Python的class允許定義許多定制方法，可以讓我們非常方便地生成特定的類(lèi)。
本節(jié)介紹的是最常用的幾個(gè)定制方法，還有很多可定制的方法，請(qǐng)參考Python官方文檔

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记：面向对象高级编程（中上）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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