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类特殊成员(属性和方法)

时间:2019-10-16 17:59:42      阅读:77      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:mod   地址   weakref   打印   继承   解释器   *args   object   动态   

Python下划线命名模式 - 小结

以下是一个简短的小结,即"速查表",罗列了我在本文中谈到的五种Python下划线模式的含义:

技术图片

 

因为python中所有类默认继承object类。而object类提供了了很多原始的内建属性和方法,所以用户自定义的类在Python中也会继承这些内建属性。可以使用dir()函数可以查看,虽然python提供了很多内建属性但实际开发中常用的不多。而很多系统提供的内建属性实际开发中用户都需要重写后才会使用。对于python来说,属性或者函数都可以被理解成一个属性

[root@kube method]# cat demo2.py 
class Person:
    pass

print(dir(Person))   #使用dir 函数查看内建属性
[root@kube method]# py demo2.py 
[__class__, __delattr__, __dict__, __dir__, __doc__, __eq__, __format__, __ge__, __getattribute__, __gt__, __hash__, __init__, __init_subclass__, __le__, __lt__, __module__, __ne__, __new__, __reduce__, __reduce_ex__, __repr__, __setattr__, __sizeof__, __str__, __subclasshook__, __weakref__]
[root@kube method]# 

 

 

 

1.常用内建属性:__init__和__new__

1.__init__方法使用与功能1.用来构造初始化函数,用来给类的实例进行初始化属性,所以可以不需要返回值
  2.在创建类的实例时系统自动调用
  3.自定义类如果不定义的话,默认调用父类object的,同理继承也是,子类若无,调用父类,若有,调用自己的
class Student(object):
    def __init__(self,name):
        self.name = name
        print("这是__init__方法")
 
s = Student("tom")  
‘‘‘
这是__init__方法

 

 

2.__new__方法使用与功能
  1.__new__功能:用所给类创建一个对象,并且返回这个对象。
  2.因为是给类创建实例,所以至少传一个参数cls,参数cls,代表要实例化的类,此参数在实例化时由Python解释器自动提供
  3.在类实例化时内部创建类实例的函数,并且返回这个实例,所以它是类实例时最先被调用的方法,一般不要人为定义该方法。
  4.因为要创建实例返回实例,所以要有返回值。return父类__new__出来的实例,或者直接是object的__new__出来的实例   
 
 
class Student(object):
    def __init__(self,name):
        self.name = name
        print("这是__init__方法")
 
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("这是__new__方法")
        return object.__new__(cls)
 
s = Student("tom")
‘‘‘结果如下:注意__new__的执行顺序在__init__之前
这是__new__方法
这是_init__方法
‘‘‘
 
3.__init__和__new__使用的联系
  1.__init__第一个参数是self,表示需要初始的实例,由python解释器自动传入,而这个实例就是这个__new__返回的实例
#那么理解就是在类实例化的过程中需要先通过__new__ 进行实列化返回一个实例,然后这个实例再有 __init__进行实例初始化

 

[root@kube method]# cat demo5.py 
#coding:utf-8

class test:
    def __new__(cls,name,age):    #先通过__new__ 内置属性定义实列,然后交给 init 初始化实例,如果__new__ 没有完成后面就不会进行
        if 0 < age < 50:
            return object.__new__(cls)
        else:
            return None

    def __init__(self,name,age):
        
        print(__init__ age:, age)

a = test(aaa,30)
b = test(aaifffa,100)
[root@kube method]# py demo5.py 
__init__ age: 30
[root@kube method]# 

 

 

3.__init__和__new__使用的联系
  1.__init__第一个参数是self,表示需要初始的实例,由python解释器自动传入,而这个实例就是这个__new__返回的实例
  2.然后 __init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作
 
class Student(object):
    def __init__(self,name):
        self.name = name
        print("这是__init__方法")
 
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("这是__new__方法")
        id =object.__new__(cls)
        print(id) #打印这个__new__创建并返回的实例在内存中的地址
        return id
s1 = Student("JACK")
print(s1)
‘‘‘
这是__new__方法
<__main__.Student object at 0x000001EC6C8C8748>
这是__init__方法
<__main__.Student object at 0x000001EC6C8C8748>
‘‘‘
 

 

Python __repr__()方法:显示属性

[root@kube method]# cat demo6.py 
class Item:
    def __init__ (self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price
# 创建一个Item对象,将之赋给im变量
im = Item(鼠标, 29.8)
# 打印im所引用的Item对象
print(im)
print(im.__repr__)
[root@kube method]# py demo6.py 
<__main__.Item object at 0x7f7628881290>
<method-wrapper __repr__ of Item object at 0x7f7628881290>
[root@kube method]# 
[root@kube method]# cat demo7.py 
#coding:utf-8

class Apple:
    def __init__(self,color,weight):
        self.color = color
        self.weight = weight
    def __repr__(self):
        return Apple class+self.color+str(self.weight)

a = Apple(red,8.88)
print(a)
[root@kube method]# py demo7.py 
Apple classred8.88
[root@kube method]# 
#__repr__() 是一个非常特殊的方法,它是一个“自我描述”的方法,该方法通常用于实现这样一个功能:当程序员直接打印该对象时,系统将会输出该对象的“自我描述”信息,用来告诉外界该对象具有的状态信息。

 

 

Python __del__方法:销毁对象

__init__() 方法对应的是 __del__() 方法,__init__() 方法用于初始化 Python 对象,而 __del__() 则用于销毁 Python 对象,即在任何 Python 对象将要被系统回收之时,系统都会自动调用该对象的 __del__() 方法。

当程序不再需要一个 Python 对象时,系统必须把该对象所占用的内存空间释放出来,这个过程被称为垃圾回收(GC,Garbage Collector),Python 会自动回收所有对象所占用的内存空间,因此开发者无须关心对象垃圾回收的过程。
Python 采用自动引用计数(ARC)方式来回收对象所占用的空间,当程序中有一个变量引用该 Python 对象时,Python 会自动保证该对象引用计数为 1;当程序中有两个变量引用该 Python 对象时,Python 会自动保证该对象引用计数为 2,依此类推,如果一个对象的引用计数变成了 0,则说明程序中不再有变量引用该对象,表明程序不再需要该对象,因此 Python 就会回收该对象。

大部分时候,Python 的 ARC 都能准确、高效地回收系统中的每个对象。但如果系统中出现循环引用的情况,比如对象 a 持有一个实例变量引用对象 b,而对象 b 又持有一个实例变量引用对象 a,此时两个对象的引用计数都是 1,而实际上程序已经不再有变量引用它们,系统应该回收它们,此时 Python 的垃圾回收器就可能没那么快,要等专门的循环垃圾回收器(Cyclic Garbage Collector)来检测并回收这种引用循环。

当一个对象被垃圾回收时,Python 就会自动调用该对象的 __del__ 方法。需要说明的是,不要以为对一个变量执行 del 操作,该变量所引用的对象就会被回收,只有当对象的引用计数变成 0 时,该对象才会被回收。因此,如果一个对象有多个变量引用它,那么 del 其中一个变量是不会回收该对象的。

 

 

[root@kube method]# cat demo8.py 
class Item:
    def __init__ (self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price
    # 定义析构函数
    def __del__ (self):
        print(del删除对象)
# 创建一个Item对象,将之赋给im变量
im = Item(鼠标, 29.8)
x = im   #
# 打印im所引用的Item对象
del im
print(--------------)
[root@kube method]# py demo8.py 
--------------
del删除对象
[root@kube method]# 

从上面程序的输出结果可以看到,del im 执行之后,程序并没有回收 Item 对象,只有等到程序执行将要结束时(系统必须回收所有对象),系统才会回收 Item 对象。

Python __dir__用法:列出对象的所有属性(方法)名

对象的 __dir__ 方法用于列出该对象内部的所有属性(包括方法)名,该方法将会返回包含所有属性(方法)名的序列。

当程序对某个对象执行 dir(object) 函数时,实际上就是将该对象的 __dir__() 方法返回值进行排序,然后包装成列表。

[root@kube method]# cat demo9.py 
class Item:
    def __init__ (self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price
    def info ():
        pass
# 创建一个Item对象,将之赋给im变量
im = Item(鼠标, 29.8)
print(im.__dir__())  # 返回所有属性(包括方法)组成列表
print(----------------------------------------------------------------)
print(dir(im))  # 返回所有属性(包括方法)排序之后的列表
[root@kube method]# py demo9.py 
[name, price, __module__, __init__, info, __dict__, __weakref__, __doc__, __repr__, __hash__, __str__, __getattribute__, __setattr__, __delattr__, __lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__, __new__, __reduce_ex__, __reduce__, __subclasshook__, __init_subclass__, __format__, __sizeof__, __dir__, __class__]
----------------------------------------------------------------
[__class__, __delattr__, __dict__, __dir__, __doc__, __eq__, __format__, __ge__, __getattribute__, __gt__, __hash__, __init__, __init_subclass__, __le__, __lt__, __module__, __ne__, __new__, __reduce__, __reduce_ex__, __repr__, __setattr__, __sizeof__, __str__, __subclasshook__, __weakref__, info, name, price]
[root@kube method]# 

Python __dict__属性:查看对象内部所有属性名和属性值组成的字典

__dict__ 属性用于查看对象内部存储的所有属性名和属性值组成的字典,通常程序直接使用该属性即可。

程序使用 __dict__ 属性既可查看对象的所有内部状态,也可通过字典语法来访问或修改指定属性的值。例如如下程序:

[root@kube method]# cat demo10.py 
#coding:utf-8

class Item:
    def __init__(self, name ,price):
        self.name = name
        self.price = price
im = Item(computer,10000)

print(im.__dict__)
print(im.__dict__[name])

im.__dict__[name] = 鼠标
print(im.__dict__[name])

[root@kube method]# py demo10.py 
{name: computer, price: 10000}
computer
鼠标
[root@kube method]# 

 

 

Python setattr()、getattr()、hasattr()函数用法详解

在动态检查对象是否包含某些属性(包括方法〉相关的函数有如下几个:
hasattr(obj, name):检查 obj 对象是否包含名为 name 的属性或方法。
getattr(object, name[, default]):获取 object 对象中名为 name 的属性的属性值。
setattr(obj, name, value,/):将obj 对象的 name 属性设为 value。

下面程序示范了通过以上函数来动态操作 Python 对象的属性:
[root@kube method]# cat demo11.py 
class Comment:
    def __init__ (self, detail, view_times):
        self.detail = detail
        self.view_times = view_times
    def info ():
        print("一条简单的评论,内容是%s" % self.detail)
       
c = Comment(疯狂Python讲义很不错, 20)
# 判断是否包含指定的属性或方法
print(hasattr(c, detail)) # True
print(hasattr(c, view_times)) # True
print(hasattr(c, info)) # True
# 获取指定属性的属性值
print(getattr(c, detail)) # ‘疯狂Python讲义很不错‘
print(getattr(c, view_times)) # 20
# 由于info是方法,故下面代码会提示:name ‘info‘ is not defined
#print(getattr(c, info, ‘默认值‘))
# 为指定属性设置属性值
setattr(c, detail, 天气不错)
setattr(c, view_times, 32)
# 输出重新设置后的属性值
print(c.detail)
print(c.view_times)
[root@kube method]# py demo11.py 
True
True
True
疯狂Python讲义很不错
20
天气不错
32
[root@kube method]# 

Python issubclass和isinstance函数:检查类型

Python 提供了如下两个函数来检查类型:

  • issubclass(cls, class_or_tuple):检查 cls 是否为后一个类或元组包含的多个类中任意类的子类。
  • isinstance(obj, class_or_tuple):检查 obj 是否为后一个类或元组包含的多个类中任意类的对象。
[root@kube method]# cat demo12.py 
# 定义一个字符串
hello = "Hello";
# "Hello"是str类的实例,输出True
print("Hello"是否是str类的实例: , isinstance(hello, str))
# "Hello"是object类的子类的实例,输出True
print("Hello"是否是object类的实例: , isinstance(hello, object))
# str是object类的子类,输出True
print(str是否是object类的子类: , issubclass(str, object))
# "Hello"不是tuple类及其子类的实例,输出False
print("Hello"是否是tuple类的实例: , isinstance(hello, tuple))
# str不是tuple类的子类,输出False
print(str是否是tuple类的子类: , issubclass(str, tuple))
# 定义一个列表
my_list = [2, 4]
# [2, 4]是list类的实例,输出True
print([2, 4]是否是list类的实例: , isinstance(my_list, list))
# [2, 4]是object类的子类的实例,输出True
print([2, 4]是否是object类及其子类的实例: , isinstance(my_list, object))
# list是object类的子类,输出True
print(list是否是object类的子类: , issubclass(list, object))
# [2, 4]不是tuple类及其子类的实例,输出False
print([2, 4]是否是tuple类及其子类的实例: , isinstance([2, 4], tuple))
# list不是tuple类的子类,输出False
print(list是否是tuple类的子类: , issubclass(list, tuple))
[root@kube method]# py demo12.py 
"Hello"是否是str类的实例:  True
"Hello"是否是object类的实例:  True
str是否是object类的子类:  True
"Hello"是否是tuple类的实例:  False
str是否是tuple类的子类:  False
[2, 4]是否是list类的实例:  True
[2, 4]是否是object类及其子类的实例:  True
list是否是object类的子类:  True
[2, 4]是否是tuple类及其子类的实例:  False
list是否是tuple类的子类:  False
[root@kube method]# 

 

__bases__    和__subclasses__()
[root@kube method]# cat demo13.py 
#coding:utf-8

class A:
    pass
class B(A):
    pass
class C(A):
    pass
#类的 __bases__ 属性查看该类的直接父类
print(类A 的所有父类:,A.__bases__)
print(类B 的所有父类:,B.__bases__)
print(类C 的所有父类:,C.__bases__)
#类的 __subclasses_() 方法。查看该类的所有直接子类

print(类A 的子类:,A.__subclasses__())
print(类B 的子类:,B.__subclasses__())
[root@kube method]# py demo13.py 
类A 的所有父类: (<class object>,)
类B 的所有父类: (<class __main__.A>,)
类C 的所有父类: (<class __main__.A>,)
类A 的子类: [<class __main__.B>, <class __main__.C>]
类B 的子类: []
[root@kube method]# 

 

类特殊成员(属性和方法)

标签:mod   地址   weakref   打印   继承   解释器   *args   object   动态   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zy09/p/11686814.html

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