面向对象程序设计(高级)

作者:地球科学    来源:未知    发布时间:2019-12-18 22:20    浏览量:

字符串导入模块

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#不推荐
m=input("请输入你要导入的模块:")

m1=__import__(m)
print(m1)
print(m1.time())

__import__

图片 3图片 4

#推荐使用方法
import importlib
t=importlib.import_module('time')
print(t.time())

导入模块

 

可插拔机制

  在现实生产环境经常会遇到两名程序员共同完成一个项目的情况,比如一个人写server端另一个人写client端,但是server的这个程序员某些功能还没写完就请假了,client的程序员需要用到他还未完成的功能,

使用反射机制可以实现可插拔机制。反射的好处就是,可以事先定义好接口,接口只有在被完成后才会真正执行,这实现了即插即用,这其实是一种‘后期绑定’,即你可以事先把主要的逻辑写好(只定义接口),然后后期再去实现接口的功能。

图片 5图片 6

class FtpClient:
    'ftp客户端,但是还么有实现具体的功能'
    def __init__(self,addr):
        print('正在连接服务器[%s]' %addr)
        self.addr=addr
    def test(self):
        print('test')

    def get(self):
        print('get------->')

ftpclient

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import ftpclient
#
# print(ftpclient)
# print(ftpclient.FtpClient)
# obj=ftpclient.FtpClient('192.168.1.3')
#
# print(obj)
# obj.test()他还没写test所以会出错



#
f1=ftpclient.FtpClient('192.168.1.1')
if hasattr(f1,'get'):#对方实现我就用
    func=getattr(f1,'get')
    func()
else:
    print('其他逻辑')

ftpserver

反射

  反射的概念是由Smith在1982年首次提出的,主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力(自省)。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。

  python面向对象中的反射:通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象(都可以使用反射)

  四个可以实现反射的函数:hasattr,getattr,setattr,delattr。

  hasattr判断object,类中有没有一个name字符串对应的方法或属性,返回bool。

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class People:
    country='China'
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    # def walk(self):
    #     print('%s is walking' %self.name)
p=People('egon')
#hasattr是否有这个属性
print('name' in p.__dict__)#True
print(hasattr(p,'name'))#True
print(hasattr(p,'name1213'))#False

hasattr

  getattr,通过字符串的方式直接操作。

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res=getattr(p,'country') #拿到返回值相当于res=p.country
print(res)#China

f=getattr(p,'walk') #t=p.walk
print(f)#<bound method People.walk of <__main__.People object at 0x000000000221DE10>>

f1=getattr(People,'walk')
print(f1)#<function People.walk at 0x000000000221BA60>

f()#egon is walking
f1(p)#egon is walking

getattr

print(getattr(p,'xxxxxxxx','这个属性确实不存在'))

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p.sex='male'
print(p.sex)#male
print(p.__dict__)#{'name': 'egon', 'sex': 'male'}

setattr(p,'age',18)
print(p.__dict__)#{'age': 18, 'name': 'egon', 'sex': 'male'}
print(p.age)#18
print(getattr(p,'age'))#18

setattr

图片 15图片 16

# print(p.__dict__)
# del p.name
# print(p.__dict__)

print(p.__dict__)#{'name': 'egon', 'sex': 'male', 'age': 18}
delattr(p,'name')
print(p.__dict__)#{'sex': 'male', 'age': 18}

delattr

图片 17图片 18

#反射当前模块的属性也就是模块级别的反射
import sys
x=1111
class Foo:
    pass
def s1():
    print('s1')

def s2():
    print('s2')


# print(__name__)

this_module = sys.modules[__name__]#获取当前模块的对象
print(this_module)#拿到当前的模块了

print(hasattr(this_module, 's1'))#模块有没有这个属性
print(getattr(this_module, 's2'))
print(this_module.s2)#下面两者等价于上面
print(this_module.s1)

模块级别的反射

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import sys
def add():
    print('add')

def change():
    print('change')

def search():
    print('search')


def delete():
    print('delete')

this_module=sys.modules[__name__]
while True:
    cmd=input('>>:').strip()
    if not cmd:continue
    if hasattr(this_module,cmd):
        func=getattr(this_module,cmd)
        func()
    # if cmd in func_dic: #hasattr()
    #     func=func_dic.get(cmd) #func=getattr()
    #     func()



#
func_dic={
    'add':add,
    'change':change,
    'search':search,
    'delete':delete
}


while True:
    cmd=input('>>:').strip()
    if not cmd:continue
    if cmd in func_dic: #hasattr()
        func=func_dic.get(cmd) #func=getattr()
        func()

早前就一直使用的函数反射

  总的来说反射其实就是在找他们的名称空间是否有这些名称,也就是是否有我们需要的属性,然后返回相关的值。

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class Foo:
    x=1
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def walk(self):
        print('walking......')
f=Foo('egon')
Foo.__dict__={'x':1,'walk':....}

'x' in Foo.__dict__ #hasattr(Foo,'x')
Foo.__dict__['x'] #getattr(Foo,'x')

print(Foo.x) #'x' in Foo.__dict__

反射就是找名称空间

__setattr__,__getattr__,__delattr__

  __setattr__为对象设置修改属性时触发运行。

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class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.name=x
    #
    def __setattr__(self, key, value):
        # self.key=value#字符串类型不能使用这个方式要使用反射
        # setattr(self,key_str,value) #self.key_attribute=value相当于再次触发了 __setattr__产生递归
        self.__dict__[key]=value#设置时加入dict

f1=Foo('egon') #f1.name='egon'

f1.age=18#设置时触发 __setattr__

__setattr__

  __delattr__删除对象属性时触发。

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    def __delattr__(self, item):
        print('delattr:%s' %item)
        print(type(item))
        # delattr(self,item)
        # del self.item
        self.__dict__.pop(item)
print(f1.__dict__)
del f1.age
print(f1.__dict__)
print(f1.age)

__delattr__

  __getattr__只有当查找属性不存在时才会触发,存在就直接返回了。

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class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.name=x

    #属性不存在的情况下才会触发
    def __getattr__(self, item):
        print('getattr-->%s %s' %(item,type(item)))


f=Foo('egon')
print(f.name)#返回x

print(f.xxxxxxx)#调用__getattr__

__getattr__

  什么是元类?

  元类是类的类,是类的模板。

  元类是用来控制如何创建类的,正如类是创建对象的模板一样,而元类的主要目的是为了控制类的创建行为,元类的实例化的结果为我们用class定义的类,正如类的实例为对象(f1对象是Foo类的一个实例,Foo类是 type 类的一个实例)。type是python的一个内建元类,用来直接控制生成类,python中任何class定义的类其实都是type类实例化的对象。

  创建类的两种方式:

  1.使用class关键字创建,我们一般就是这么创建类的,所以就不多说了。

  2.手动模拟class创建类的过程,这需要将创建类的步骤拆开手动完成。

  接下来我们就自己手动创建一个类。

  在此之前要明确创建类主要分为三个部分的创建,类名,类的父类,类体。

  第一步,先处理类体->名称空间,类体定义的名字都会存放于类的名称空间中(一个局部的名称空间),我们可以事先定义一个空字典,然后用exec去执行类体的代码(exec产生名称空间的过程与真正的class过程类似,只是后者会将__开头的属性变形),生成类的局部名称空间,即填充字典。

   第二步调用元类type(也可以自定义)来产生类,

  type 接收三个参数:

  第 1 个参数是字符串 ‘Foo’,表示类名,

  第 2 个参数是元组 (object, ),表示所有的父类,

  第 3 个参数是字典。

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class Foo:
    x=1
    def run(self):
        pass
print(type(Foo))



#type成为元类,是所有类的类,利用type模拟class关键字的创建类的过程
def run(self):
    print('%s is runing' %self.name)

class_name='Bar'#类名
bases=(object,)#继承
class_dic={
    'x':1,
    'run':run
}#名称空间

Bar=type(class_name,bases,class_dic)#type实例化一个类
print(Bar)
print(type(Bar))

type创建类

  自定制元类

  就是自己定制一个MYtype类继承type的属性。

图片 31图片 32

class Mymeta(type):
     def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
            pass
     def __call__(self, *args, **kwargs):#f=Foo('egon')
        # print(self)self是foo
        obj=self.__new__(self)#类加()自动调init?不存在的是他调的
        self.__init__(obj,*args,**kwargs) #obj.name='egon'self是foo所以自动调用foo的构造方法
        return obj#foo产生的空对象完成过初始化
class Foo(metaclass=Mymeta):
    x=1
    def __init__(self,name):#不能有返回值,返回就与上面的返回值冲突了
        self.name=name #obj.name='egon'
    def run(self):
        'run function'
        print('running')
# print(Foo.__dict__)

f=Foo('egon')

print(f)

print(f.name)

自定制type元类

 

元类

isinstance和issubclass

  isinstance()判断一个对象是不是这个类的对象,传两个参数(对象,类)

  issubclass()判断一个类是不是另一类的子类,传两个参数(子类,父类)

图片 33图片 34

class Foo:
    pass

class Son(Foo):
    pass

s = Son()
#判断一个对象是不是这个类的对象,传两个参数(对象,类)
print(isinstance(s,Son))
print(isinstance(s,Foo))
#type更精准
print(type(s) is Son)
print(type(s) is Foo)

#判断一个类是不是另一类的子类,传两个参数(子类,父类)
print(issubclass(Son,Foo))
print(issubclass(Son,object))
print(issubclass(Foo,object))
print(issubclass(int,object))

test

   类也是对象

  python中一切皆是对象,类本身也是一个对象,当使用关键字class的时候,python解释器在加载class的时候就会创建一个对象(这里的对象指的是类而非类的实例),因而我们可以将类当作一个对象去使用,同样满足第一类对象的概念,可以:

  把类赋值给一个变量

  把类作为函数参数进行传递

  把类作为函数的返回值

  在运行时动态地创建类 

  上例可以看出f1是由Foo这个类产生的对象,而Foo本身也是对象,那它又是由哪个类产生的呢?

class Foo:
    pass
f1=Foo()
print(type(f1)) # 输出:<class '__main__.Foo'>     表示,obj 对象由Foo类创建
print(type(Foo)) # 输出:<type 'type'> 

定制自己的数据类型

  我们之前学习的列表,字典等都是数据类型,我们可以通过继承派生出自己的数据类型。

图片 35图片 36

class List(list):
    pass
l=List([1,2,3])
print(l)
l.append(4)
print(l)

list

  当然我们定制不仅仅是继承,还要派生自己的属性。

图片 37图片 38

class List(list):
    def append(self, p_object):
        # print('--->',p_object)
        if not isinstance(p_object,int):#只让append数字
            raise TypeError('must be int')
        # self.append(p_object)递归
        super().append(p_object)
    def insert(self, index, p_object):
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        # self.append(p_object)
        super().insert(index,p_object)

l=List([1,2,3])
# print(l)
# l.append(4)
# print(l)

# l.append('5')
print(l)
# l.insert(0,-1)
l.insert(0,'-1123123213')
print(l)

list++

  注:__annotations__可以看到你要求的类型。

图片 39图片 40

def test(x:int,y:int)->int:
    return x+y
print(test.__annotations__)
#{'x': <class 'int'>, 'return': <class 'int'>, 'y': <class 'int'>}
print(test(1,2))

__annotations__

  不能用继承,来实现open函数(不是类)的功能,授权的方式实现定制自己的数据类型。

图片 41图片 42

import time


class Open:
    def __init__(self,filepath,m='r',encode='utf-8'):
        self.x=open(filepath,mode=m,encoding=encode)#正常打开文件的操作保存给open类的私有属性

        self.filepath=filepath
        self.mode=m
        self.encoding=encode

    def write(self,line):
        print('f自己的write',line)
        t=time.strftime('%Y-%m-%d %X')
        self.x.write('%s %s' %(t,line))#self.x就是文件句柄

    def __getattr__(self, item):#授权,找不到属性就找他
        # print('=------>',item,type(item))
        return getattr(self.x,item)
#
# f=Open('b.txt','w')
# # print(f)
# f.write('111111n')
# f.write('111111n')
# f.write('111111n')


f=Open('b.txt','r+')
# print(f.write)
print(f.read)


res=f.read() #self.x.read()
print(res)

print('=-=====>',f.read())
f.seek(0)
print(f.read())
# f.flush()
# f.close()

自制open类

  item系列,把对象操作属性模拟成字典的格式。用.方法调用的就是__attr__系列,用[key]方式就是调用__item__系列。

图片 43图片 44

class Foo:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __setattr__(self, key, value):#与他的区别就在于item是调用的k,v的格式
        print('setattr===>')
    def __getitem__(self, item):
        # print('getitem',item)
        return self.__dict__[item]
    def __setitem__(self, key, value):
        print('setitem-----<')
        self.__dict__[key]=value
    def __delitem__(self, key):
        self.__dict__.pop(key)
        # self.__dict__.pop(key)
    # def __delattr__(self, item):
    #     print('del obj.key时,我执行')
    #     self.__dict__.pop(item)

f=Foo('egon')#调用__setattr__
# f.name='egonlin'
f['name']='egonlinhai'#调用__setitem__
# print(f.name)
# f.name='egonlin'
# f['age']=18
# print(f.__dict__)
#
del f['age'] #del f.age
print(f.__dict__)

print(f['name'])#__getitem__

item系列

  __str__打印时触发,__repr__与前者差不多,前者输出更友好。

  __format__自定制格式化字符串

  __slots__

图片 45图片 46

class People:
    __slots__=['x','y','z']#对象不会再创建名称空间,对象都用类的名称空间

p=People()
# print(People.__dict__)没dict
p.x=1
p.y=2
p.z=3
p.a=4#__slots__使类只开辟x,y,z空间,对象名称不能加入
print(p.x,p.y,p.z,p.a)
# print(p.__dict__)

p1=People()
p1.x=10
p1.y=20
p1.z=30
print(p1.x,p1.y,p1.z)
print(p1.__dict__)

__slots__

  __iter__,__next__

图片 47图片 48

class Foo:
    def __init__(self,start):
        self.start=start

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.start > 10:
            raise StopIteration
        n=self.start
        self.start+=1
        return n
f=Foo(0)
print(next(f)) #f.__next__()
for i in f: # res=f.__iter__() #next(res)
    print(i)

View Code

图片 49图片 50

class Range:
    '123'
    def __init__(self,start,end):
        self.start=start
        self.end=end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.start == self.end:
            raise StopIteration
        n=self.start
        self.start+=1
        return n

for i in Range(0,3):
    print(i)

自制range

  __doc__,__moudle__,__class__

图片 51图片 52

class Foo:
    '我是描述信息'
    pass

class Bar(Foo):
    pass
print(Bar.__doc__) #None该属性无法继承给子类

b=Bar()
print(b.__class__)#<class '__main__.Bar'>
print(b.__module__)#__main__
print(Foo.__module__)#__main__
print(Foo.__class__) #<class 'type'>

View Code

  __del__析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行,此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。

f=open('a.txt') #做了两件事,在用户空间拿到一个f变量,在操作系统内核空间打开一个文件
del f #只回收用户空间的f,操作系统的文件还处于打开状态

#所以我们应该在del f之前保证f.close()执行,即便是没有del,程序执行完毕也会自动del清理资源,于是文件操作的正确用法应该是
f=open('a.txt')
读写...
f.close()#清理的时候就调用析构方法
很多情况下大家都容易忽略f.close,这就用到了with上下文管理

图片 53图片 54

import time
class Open:
    def __init__(self,filepath,mode='r',encode='utf-8'):
        self.f=open(filepath,mode=mode,encoding=encode)

    def write(self):
        pass

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.f,item)

    def __del__(self):
        print('----->del')
        self.f.close()

f=Open('a.txt','w')
f1=f
del f

print('=========>')

f.close

  __enter__和__exit__

  with open('a.txt') as f:叫做上下文管理协议,即with语句,为了让一个对象兼容with语句,必须在这个对象的类中声明__enter__和__exit__方法。

图片 55图片 56

class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')
        # return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代码块执行完毕时执行我啊')


with Open('a.txt') as f:
    print('=====>执行代码块')
    # print(f,f.name)

上下文管理协议

  __exit__()中的三个参数分别代表异常类型,异常值和追溯信息,with语句中代码块出现异常,则with后的代码都无法执行。

  如果__exit()返回值为True,那么异常会被清空,就好像啥都没发生一样,with后的语句正常执行

图片 57图片 58

class Foo:
    def __enter__(self):
        print('=======================》enter')
        return 111111111111111

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):#with代码块已执行完就会触发__exit__
        print('exit')
        print('exc_type',exc_type)
        print('exc_val',exc_val)
        print('exc_tb',exc_tb)
        return True


# with Foo(): #触发res=Foo().__enter__()拿到返回值
#     pass

with Foo() as obj: #res=Foo().__enter__() #obj=res
    print('with foo的自代码块',obj)#obj就是__enter__的返回值
    raise NameError('名字没有定义')
    print('************************************')#他是不会执行的抛异常已经触发__exit__了

print('1111111111111111111111111111111111111111')#返回ture异常解决,否则抛异常不执行了

上下文管理协议

  1.使用with语句的目的就是把代码块放入with中执行,with结束后,自动完成清理工作,无须手动干预,

  2.在需要管理一些资源比如文件,网络连接和锁的编程环境中,可以在__exit__中定制自动释放资源的机制,你无须再去关心这个问题,这将大有用处。

图片 59图片 60

import time
class Open:
    def __init__(self,filepath,mode='r',encode='utf-8'):
        self.f=open(filepath,mode=mode,encoding=encode)

    def write(self,line):
        self.f.write(line)


    def __getattr__(self, item):#这个步骤是授权的到open函数的其他方法
        return getattr(self.f,item)

    def __del__(self):
        print('----->del')
        self.f.close()

    def __enter__(self):
        return self.f#self是Open产生的实例,self.f是open函数的真实句柄两者都可以
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.f.close()


with Open('egon.txt','w') as f:#触发__enter_-拿到真实的文件句柄self.f,与自制open类的write方法没什么关系
    f.write('egontestn')
    f.write('egontestn')
    f.write('egontestn')
    f.write('egontestn')
    f.write('egontestn')

上下文管理打开文件

  __call__在对象后面加括号,触发执行。

图片 61图片 62

class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    #
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('call')
    #

p=People('egon')
print(callable(People))
print(callable(p))

p()#对象加()去找自己类里面的__call__方法,没有这个方法就不能实例化。有这个对象就可以实例化了

__call__

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