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Python中的对象,方法,类,实例,函数用法分析

  • 时间:2020-08-15 17:39 编辑: 来源: 阅读:
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摘要:Python中的对象,方法,类,实例,函数用法分析
本文实例分析了Python中的对象,方法,类,实例,函数用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: Python是一个完全面向对象的语言。不仅实例是对象,类,函数,方法也都是对象。
[u]复制代码[/u] 代码如下:
class Foo(object):     static_attr = True     def method(self):         pass foo = Foo()
这段代码实际上创造了两个对象,Foo和foo。而Foo同时又是一个类,foo是这个类的实例。 在C++里类型定义是在编译时完成的,被储存在静态内存里,不能轻易修改。在Python里类型本身是对象,和实例对象一样储存在堆中,对于解释器来说类对象和实例对象没有根本上的区别。 在Python中每一个对象都有自己的命名空间。空间内的变量被存储在对象的__dict__里。这样,Foo类有一个__dict__, foo实例也有一个__dict__,但这是两个不同的命名空间。 所谓“定义一个类”,实际上就是先生成一个类对象,然后执行一段代码,但把执行这段代码时的本地命名空间设置成类的__dict__. 所以你可以写这样的代码:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> class Foo(object): ...     bar = 1 + 1 ...     qux = bar + 1 ...     print "bar: ", bar ...     print "qux: ", qux ...     print locals() ... bar:  2 qux:  3 {'qux': 3, '__module__': '__main__', 'bar': 2} >>> print Foo.bar, Foo.__dict__['bar'] 2 2 >>> print Foo.qux, Foo.__dict__['qux'] 3 3
所谓“定义一个函数”,实际上也就是生成一个函数对象。而“定义一个方法”就是生成一 个函数对象,并把这个对象放在一个类的__dict__中。下面两种定义方法的形式是等价的:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> class Foo(object): ...     def bar(self): ...         return 2 ... >>> def qux(self): ...     return 3 ... >>> Foo.qux = qux >>> print Foo.bar, Foo.__dict__['bar'] >>> print Foo.qux, Foo.__dict__['qux'] >>> foo = Foo() >>> foo.bar() 2 >>> foo.qux() 3
而类继承就是简单地定义两个类对象,各自有不同的__dict__:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> class Cheese(object): ...     smell = 'good' ...     taste = 'good' ... >>> class Stilton(Cheese): ...     smell = 'bad' ... >>> print Cheese.smell good >>> print Cheese.taste good >>> print Stilton.smell bad >>> print Stilton.taste good >>> print 'taste' in Cheese.__dict__ True >>> print 'taste' in Stilton.__dict__ False
复杂的地方在`.`这个运算符上。对于类来说,Stilton.taste的意思是“在Stilton.__dict__中找'taste'. 如果没找到,到父类Cheese的__dict__里去找,然后到父类的父类,等等。如果一直到object仍没找到,那么扔一个AttributeError.” 实例同样有自己的__dict__:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> class Cheese(object): ...     smell = 'good' ...     taste = 'good' ...     def __init__(self, weight): ...         self.weight = weight ...     def get_weight(self): ...         return self.weight ... >>> class Stilton(Cheese): ...     smell = 'bad' ... >>> stilton = Stilton('100g') >>> print 'weight' in Cheese.__dict__ False >>> print 'weight' in Stilton.__dict__ False >>> print 'weight' in stilton.__dict__ True
不管__init__()是在哪儿定义的, stilton.__dict__与类的__dict__都无关。 Cheese.weight和Stilton.weight都会出错,因为这两个都碰不到实例的命名空间。而 stilton.weight的查找顺序是stilton.__dict__ => Stilton.__dict__ => Cheese.__dict__ => object.__dict__. 这与Stilton.taste的查找顺序非常相似,仅仅是 在最前面多出了一步。 方法稍微复杂些。
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> print Cheese.__dict__['get_weight'] >>> print Cheese.get_weight >>> print stilton.get_weight <__main__.Stilton object at 0x7ff820669190>>
我们可以看到点运算符把function变成了unbound method. 直接调用类命名空间的函数和点 运算返回的未绑定方法会得到不同的错误:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> Cheese.__dict__['get_weight']() Traceback (most recent call last):   File "", line 1, in TypeError: get_weight() takes exactly 1 argument (0 given) >>> Cheese.get_weight() Traceback (most recent call last):   File "", line 1, in TypeError: unbound method get_weight() must be called with Cheese instance as first argument (got nothing instead)
但这两个错误说的是一回事,实例方法需要一个实例。所谓“绑定方法”就是简单地在调用方法时把一个实例对象作为第一个参数。下面这些调用方法是等价的:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> Cheese.__dict__['get_weight'](stilton) '100g' >>> Cheese.get_weight(stilton) '100g' >>> Stilton.get_weight(stilton) '100g' >>> stilton.get_weight() '100g'
最后一种也就是平常用的调用方式,stilton.get_weight(),是点运算符的另一种功能,将stilton.get_weight()翻译成stilton.get_weight(stilton). 这样,方法调用实际上有两个步骤。首先用属性查找的规则找到get_weight, 然后将这个属性作为函数调用,并把实例对象作为第一参数。这两个步骤间没有联系。比如说你可以这样试:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> stilton.weight() Traceback (most recent call last):   File "", line 1, in TypeError: 'str' object is not callable
先查找weight这个属性,然后将weight做为函数调用。但weight是字符串,所以出错。要注意在这里属性查找是从实例开始的:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> stilton.get_weight = lambda : '200g' >>> stilton.get_weight() '200g'
但是
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> Stilton.get_weight(stilton) '100g'
Stilton.get_weight的查找跳过了实例对象stilton,所以查找到的是没有被覆盖的,在Cheese中定义的方法。 getattr(stilton, 'weight')和stilton.weight是等价的。类对象和实例对象没有本质区别,getattr(Cheese, 'smell')和Cheese.smell同样是等价的。getattr()与点运算符相比,好处是属性名用字符串指定,可以在运行时改变。 __getattribute__()是最底层的代码。如果你不重新定义这个方法,object.__getattribute__()和type.__getattribute__()就是getattr()的具体实现,前者用于实例,后者用以类。换句话说,stilton.weight就是object.__getattribute__(stilton, 'weight'). 覆盖这个方法是很容易出错的。比如说点运算符会导致无限递归:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
def __getattribute__(self, name):         return self.__dict__[name]
__getattribute__()中还有其它的细节,比如说descriptor protocol的实现,如果重写很容易搞错。 __getattr__()是在__dict__查找没找到的情况下调用的方法。一般来说动态生成属性要用这个,因为__getattr__()不会干涉到其它地方定义的放到__dict__里的属性。
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> class Cheese(object): ...     smell = 'good' ...     taste = 'good' ... >>> class Stilton(Cheese): ...     smell = 'bad' ...     def __getattr__(self, name): ...         return 'Dynamically created attribute "%s"' % name ... >>> stilton = Stilton() >>> print stilton.taste good >>> print stilton.weight Dynamically created attribute "weight" >>> print 'weight' in stilton.__dict__ False
由于方法只不过是可以作为函数调用的属性,__getattr__()也可以用来动态生成方法,但同样要注意无限递归:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
>>> class Cheese(object): ...     smell = 'good' ...     taste = 'good' ...     def __init__(self, weight): ...         self.weight = weight ... >>> class Stilton(Cheese): ...     smell = 'bad' ...     def __getattr__(self, name): ...         if name.startswith('get_'): ...             def func(): ...                 return getattr(self, name[4:]) ...             return func ...         else: ...             if hasattr(self, name): ...                 return getattr(self, name) ...             else: ...                 raise AttributeError(name) ... >>> stilton = Stilton('100g') >>> print stilton.weight 100g >>> print stilton.get_weight >>> print stilton.get_weight() 100g >>> print stilton.age Traceback (most recent call last):   File "", line 1, in   File "", line 12, in __getattr__ AttributeError: age
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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