本篇文章主要介绍了详解Python中的动态属性和特性,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
导语:本文章记录了本人在学习Python基础之元编程篇的重点知识及个人心得,打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。
属性:在Python中,数据的属性和处理数据的方法统称属性。
元编程:用元类进行编程,元类→类→对象,元类比类更抽象,生成类的类。
1、使用动态属性访问JSON类数据
第一版:利用json.load(fp)审查数据
from urllib.request import urlopen import warnings import os import json URL = 'http://www.oreilly.com/pub/sc/osconfeed' JSON = 'data/osconfeed.json' def load(): if not os.path.exists(JSON): msg = 'downloading {} to {}'.format(URL, JSON) warnings.warn(msg) #如果需要下载就发出提醒。 with urlopen(URL) as remote, open(JSON, 'wb') as local: #在with语句中使用两个上下文管理器分别用于读取和保存远程文件。 local.write(remote.read()) with open(JSON) as fp: return json.load(fp)#json.load函数解析JSON文件,返回Python原生对象。
第二版:使用动态属性访问JSON类数据
第一版查阅深层数据的格式比较冗长,例如feed'Schedule'40,我们希望在读取属性上采用feed.Schedule.events[40].name这类方式来改进。并且第二版的类能递归,自动处理嵌套的映射和列表。
from collections import abc class FronenJSON(): def __init__(self,mapping): self.__data=dict(mapping)#创建副本,同时确保处理的是字典。 def __getattr__(self, name):#仅当没有指定名称的属性才调用__getattr__方法。 if hasattr(self,name): return getattr(self.__data,name) else: return FronenJSON.build(self.__data[name]) @classmethod def __build__(cls,obj): if isinstance(obj,abc.Mapping):#判断obj是否是映射。 return cls(obj)#创建FrozenJSON对象。 elif isinstance(obj,abc.MutableSequence): return [cls.build(item) for item in obj]#递归调用.build()方法,构建一个列表。 else:#既不是字典也不是列表,则返回元素本身。 return obj
分析: FronenJSON类的关键是__getattr__方法。仅当无法使用常规的方式获取属性(即在实例、类或超类中找不到指定的属性),解释器才会调用特殊的__getattr__方法。
2、处理无效属性名
在Python中,由于关键字被保留,名称为关键字的属性是无效的。因此需要对第二版中的__init__进行改进:
def __init__(self,mapping): self.__data={} for key,value in mapping.items(): if keyword.iskeyword(key): key+='_'#与Python关键字重复的key在尾部加上下划线。 self.__data[key]=value
3、使用特殊方法__new__
第三版:使用__new__构造方法把一个类转换成一个灵活的对象工厂函数。
from collections import abc class FronenJSON(): def __new__(cls, arg): # __new__是类方法,第一个参数是类本身cls。 if isinstance(arg, abc.Mapping): return super().__new__(cls) #委托给超类object基类的__new__方法处理。 elif isinstance(arg, abc.MutableSequence): # 余下方法与原先的build方法一致。 return [cls(item) for item in arg] else: return arg def __init__(self,mapping): self.__data={} for key,value in mapping.items(): if keyword.iskeyword(key): key+='_' self.__data[key]=value def __getattr__(self, name): if hasattr(self,name): return getattr(self.__data,name) else: return FronenJSON(self.__data[name])
1、类属性、实例属性、私有属性与特性
类属性:类属性在__init__()外初始化,属于类所有,所有实例共享一个属性。
调用方法:类属性在内部用classname.类属性名调用,外部既可以用classname.类属性名又可以用instancename.类属性名来调用。
实例属性:实例属性属于各个实例所有,互不干扰。
私有属性:
单下划线_开头:只是告诉别人这是私有属性,外部依然可以访问更改。
双下划线__开头:外部不可通过instancename.propertyname来访问或者更改,实际将其转化为了_classname__propertyname。
特性:是用于管理实例属性的类属性。
特性用途:经常用于把公开的属性变成使用读值方法和设值方法管理的属性,且在不影响客户端代码的前提下实施业务规则。
注意:
不要对实例属性和类属性使用相同的名字。否则实例属性会遮盖类属性,发生难以发现的错误。
实例属性不会遮盖类特性,但类特性会遮盖实例属性。
这是因为obj.attr不会从实例obj开始寻找attr,而是从obj.__class__开始;而且仅当类中没有名为attr的特性时,Python才会在实例中寻找attr。
简言之,就遮盖层级而言,类特性>实例属性>类属性。
2、使用特性验证属性
使用特性可以验证实例属性的有效性,同时能够根据已知属性和属性之间的关系式调整其他属性,避免硬编码。
案例:假设某商店经营坚果、杂粮等多种有机食物,每位顾客的订单会包含店中的一系列商品,我们需要根据客户的订单计算出总价。
分析:我们不希望顾客订单的商品重量为非正数,需要借助@property装饰器实现值的获取与设置,从而验证实例属性的有效性。代码如下:
class LineItem(): def __init__(self,description,weight,price): self.description=description self.weight=weight self.price=price def subtotal(self): return self.weight*self.price @property#读值。 def weight(self): return self.__weight#真正的值存储在私有属性中。 @weight.setter def weight(self,value): if value >0: self.__weight=value#有效值存入私有属性中。 else: raise ValueError('Value must be > 0')#对于无效的值抛出ValueError。
Tips:当我们需要设置只读属性时,只使用@property,无需使用@func.setter。
原理解析:为了更好地理解@property装饰器的原理,我们写一版效果相同但没使用装饰器的代码。
class LineItem: def __init__(self, description, weight, price): self.description = description self.weight = weight self.price = price def subtotal(self): return self.weight * self.price def get_weight(self): #普通读值方法。 return self.__weight def set_weight(self, value): #普通设值方法。 if value > 0: self.__weight = value else: raise ValueError('value must be > 0') weight = property(get_weight, set_weight) #构建property对象,赋值给公开的类特性。
property 构造方法的完整签名:
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
3、特性工厂函数
抽象定义特性的方式有两种,一是使用特性工厂函数,二是使用描述符类。
下面我们用特性工厂函数来完成上文中提到的订单结算案例:
def quantity(storage_name): def qty_getter(instance): # instance指的是要把属性存储其中的LineItem实例。 return instance.__dict__[storage_name] # 引用闭包中的自由变量storage_name,值直接从instance.__dict__中获取,以便跳过特性,防止无限递归。 def qty_setter(instance, value): if value > 0: instance.__dict__[storage_name] = value # 同理存储,跳过特性。 else: raise ValueError('value must be > 0') return property(qty_getter, qty_setter) # 构建自定义特性对象并返回。 class LineItem: weight = quantity('weight') # 将自定义特性weight定义为类属性。 price = quantity('price') # 同上。 def __init__(self, description, weight, price): self.description = description self.weight = weight # 此处特性已经激活,可验证值的有效性。 self.price = price def subtotal(self): return self.weight * self.price # 此处利用特性获取实例中存储的值。
4、使用特性删除属性
class BlackKnight: def __init__(self): self.members = ['an arm', 'another arm', 'a leg', 'another leg'] self.phrases = ["'Tis but a scratch.", "It's just a flesh wound.", "I'm invincible!", "All right, we'll call it a draw."] @property def member(self): print('next member is:') return self.members[0] @member.deleter def member(self): text = 'BLACK KNIGHT (loses {})\n-- {}' print(text.format(self.members.pop(0), self.phrases.pop(0)))
删除属性只需在主程序中发出指令:del obj.attr
1、特殊属性
__class__:对象所属类的引用(即obj.__class__和type(obj)的作用相同)。Python中的某些特殊方法比如 __getattr__,只在对象的类中寻找,而不在实例中寻找。
__dict__:一个映射,存储对象或类的可写属性。
__slots__:类可以定义这个属性,限制实例有哪些属性。
2、内置函数
dir([object]):列出对象的大多数属性。
getattr(object,name[,default]):从object对象中获取name字符串对应的属性。获取的属性可能来自对象所属的类或超类。
hasattr(object,name):若object对象中存在指定的属性,或者能以某种方式(如继承)通过object对象获取指定的属性,返回True。
setattr(object,name,value):把object对象指定属性的值设为value,前提是object对象能接受那个值。这个函数可能会创建一个新属性,或者覆盖现有的属性。
var([object]):返回object对象的__dict__属性。
3、特殊方法
__delattr__(self,name):只要使用del语句删除属性,就会调用这个方法。
__dir__(self):把对象传给dir函数时调用,列出属性。
__getattr__(self,name):仅当获取指定的属性失败,搜索过obj,Class和超类之后调用。
__getattribute__(self,name):尝试获取指定的属性时总会调用这个方法。不过寻找的属性是特殊属性或特殊方法时除外。为了防止无限递归,__getattribute__方法的实现要使用super().__getattribute__(obj,name)。
__setattr__(self,name,value):尝试设置指定的属性时总会调用这个方法。点号和setattr内置函数
触发这个方法。
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