python面向对象高级编程

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python中属性和方法的动态绑定

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class Student(object):     pass # 实例化一个对象    s = Student() # 给这个对象绑定一个属性name s.name = 'John' print(s.name) John # 定义一个方法 def set_age(self, age):     self.age = age # 导入模块    from types import MethodType #给s这个对象绑定一个set_age的方法 s.set_age = MethodType(set_age, s) s.set_age = 30 s.age 25 # 给实例对象绑定的方法只对该实例有效。 # 给所有的实例绑定方法的做法是给类绑定方法 def set_score(self, score):     self.score = score Student.set_score = MethodType(set_score, Student) # 给类绑定方法后，所有实例均可调用

python中的__slots__变量
__slots__变量的作用就是限制该类实例能添加的属性：

1 2	class Student(object):     __slots__ = ('name', 'age')

在创建Student实例的时候只能动态绑定name和age这两个属性。
__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类不起作用。


python的@property装饰器

@property是python内置的装饰器，它的作用就是把一个方法变成属性访问。

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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

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s = Student() s.score = 60 # 实际转化为s.set_score(60) s.score # 实际转化为s.get_score() 60

只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性

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class Student(object):     @property     def birth(self):         return self._birth     @birth.setter     def birth(self, value):         self._birth = value     @property     def age(self):         return 2015 - self._birth

birth有读写，age是只读

python的多重继承

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class Animal(object):     pass class Mammal(Animal):     pass class Bird(Animal):     pass class Dog(Mammal):     pass class Bat(Mammal):     pass class Parrot(Bird):     pass class Ostrich(Bird):     pass class Runnable(object):     def run(self):         print("Running...") class Flyable(object):        def fly(self):                 print("Flying...")

类的多继承

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class Dog(Mammal, Runnable):     pass class Bat(Mammal, Flyable):     pass

python中的MixIn
MixIn的作用就是为了更好地看出继承关系，目的就是给一个类增加多个功能，这样在设计类的时候，我们有限考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能 ，而不是设计多层次的复杂的继承关系。

python自带库使用MixIn的实例举例：
TCPSserver和UDPServer要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型。这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。

多进程的TCP服务：

1 2	class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):     pass

多线程的UDP服务：

1 2	class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):     pass

更先进的协程模型，编写一个CoroutineMixIn：

1 2	class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixIn):     pass

python定制类

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

1 2	print(Student('Michael')) Student object (name: Michael)

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s = Student('Michael') s 0x345ldf05d

直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()。
__str__()和__repr__()的区别是：__str__()返回用户看到的字符串，__repr__()返回程序开发者看到的字符串__repr__()是为调试服务的。

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

一个类想被用于for循环中，必须实现一个__iter__()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StopIteration退出循环。

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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 > 100000:         raise StopIteration()       return self.a for n in Fib():     print(n) 1 1 2 3 5 . . . 46368

如果想把一个类表现成list那样取出元素，需要实现__getitem__()方法：

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

如果这个类实现的__getitem__()方法，就可以把这个类当成list来操作，但是需要判断__getitem__()方法传入的参数的类型。 该参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice。 需要对该参数做判断。

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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 isinstance(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

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f = Fib() f[0:5] [1,1,2,3,5] f[:10] [1,1,2,3,5,8,13,21,34,55]

对一个__getitem__()方法的参数做判断。并对此进行做其他工作。对step的处理，对负数的处理，等等。

__getattr__()：该方法动态返回一个属性。
当调用一个不存在的属性的时候，python会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性。

__call__()方法直接在实例本身上调用，直接对实例调用。

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

__call__()定义参数。

判断一个变量是对象还是函数，更多的时候我们判断一个对象是否能被调用。能被调用的对象就是一个callable对象。


python的枚举类
定义一个枚举类：

1 2	from enum import Enum Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

枚举类的使用：
直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员。

1 2	for name, member in Month.__members__.items():     print(name, '=>', member, ',', member.value)

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form enum import Enum, unique @unique class Weekday(Enum):     Sun = 0     Mon = 1     Tue = 2     Wed = 3     Thu = 4     Fri = 5     Sat = 6

@unique装饰器保证没有重复值。


python使用元类
type()函数可以查看一个类型或变量的类型，还可以创建出新的类型。

通过type()函数创建一个class对象需传入3 个参数：

• class的名称。
  
• 继承的父类集合，注意python的多继承。
  
• class的方法名称与函数绑定，
  
  
  

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def fn(self, name='world'):     print('Hello, %s.' % name) Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) h = Hello() h.hello() print(type(Hello)) print(type(h))

metaclass的作用就是控制类的创建行为。
我们想创建类就必须根据metaclass创建出类，先定义metaclass，再创建类。
metaclass允许你创建类或修改类
元类使用的实例：

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# metaclass是类的模版，所以必须从‘type’类型派生： class ListMetaclass(type):     def __new__(cls, name, bases, attrs):         attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)         return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

有了ListMetaclass，我们在定义类的时候还是要指示使用ListMetaclass来定制类，传入关键字参数metaclass：

1 2	class MyList（list, metaclass=ListMetaclass):     pass

在创建MyList类的时候要通过ListMetaclass.__new__()来创建，我们可以修改类的定义，加上新的方法，返回修改后的定义。
__new__()方法接收到的参数依次是：

• 当前准备创建的类的对象
  
• 类的名字
  
• 类继承的父类集合
  
• 类的方法集合
  
  
  

一般情况下不会遇到metaclass，在使用ORM的时候总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。
ORM--object relational mapping，对象-关系映射。就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样写代码更简单，不用直接操作sql语句。
要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。
一个简单的ORM框架实例：

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class User(Model):     # 定义类的属性到列的映射     id = IntegerField('id')     name = StringField('username')     email = StringField('email')     password = StringField('password') # 创建一个实例 u = User(id = 123, name='Michael', email='Michael@example.org', password='my-pwd') # 保存到数据库 u.save()

按上面的接口来实现该ORM

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class Field(object):     def __init__(self, name, column_type):         self.name = name         self.column_type = column_type     def __str__(self):         return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

定义各种类型的Field

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class StringField(Field):     def __init__(self, name):         super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)') class IntegerField(Field):     def __init__(self, name):         super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')