看到类似__slots__
这种形如__xxx__
的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。
__slots__
我们已经知道怎么用了,__len__()
方法我们也知道是为了能让class作用于len()
函数。
除此之外,Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类。
__str__
方法是一个特殊的方法,它在用 print 函数或 str() 函数转换对象为字符串时被调用。类似于Java中的 toString
方法,可以改变对象默认输出行为。
我们先定义一个Student
类,打印一个实例:
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.__name = name
if __name__ == '__main__':
stu = Student("张三")
print(stu) # Output:<__main__.Student object at 0x000001B55E940790>
打印出一堆<__main__.Student object at 0x000001B55E940790>
,不好看。
怎么才能打印得好看呢?只需要定义好__str__()
方法,返回一个好看的字符串就可以了:
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.__name = name
def __str__(self):
return f'Student:(name:{self.__name})'
if __name__ == '__main__':
stu = Student("张三")
print(stu) # Output:Student:(name:张三)
如果一个类想被用于for ... in
循环,类似list或tuple那样,就必须实现一个__iter__()
方法,该方法返回一个迭代对象,然后,Python的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,直到遇到StopIteration
错误时退出循环。
我们以斐波那契数列为例,写一个Fib类,可以作用于for循环:
class Fib(object):
def __init__(self):
self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a,b
def __iter__(self):
return self # 实例本身就是迭代对象,故返回自己
def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
if self.a > 100000: # 退出循环的条件
raise StopIteration()
return self.a # 返回下一个值
现在,试试把Fib实例作用于for循环:
for n in Fib():
... print(n)
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025
Fib实例虽然能作用于for循环,看起来和list有点像,但是,把它当成list来使用还是不行,比如,取第5个元素:
>>> Fib()[5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'Fib' object does not support indexing
要表现得像list那样按照下标取出元素,需要实现__getitem__()
方法:
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
现在,就可以按下标访问数列的任意一项了:
>>> f = Fib()
>>> f[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[2]
2
>>> f[3]
3
>>> f[10]
89
>>> f[100]
573147844013817084101
但是list有个神奇的切片方法:
>>> list(range(100))[5:10]
[5, 6, 7, 8, 9]
对于Fib却报错。原因是__getitem__()
传入的参数可能是一个int,也可能是一个切片对象slice
,所以要做判断:
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int): # n是索引
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
if isinstance(n, slice): # n是切片
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
现在试试Fib的切片:
>>> f = Fib()
>>> f[0:5]
[1, 1, 2, 3, 5]
>>> f[:10]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
但是没有对step参数作处理:
>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
也没有对负数作处理,所以,要正确实现一个__getitem__()
还是有很多工作要做的。
此外,如果把对象看成dict
,__getitem__()
的参数也可能是一个可以作key的object,例如str
。
与之对应的是__setitem__()
方法,把对象视作list或dict来对集合赋值。最后,还有一个__delitem__()
方法,用于删除某个元素。
总之,通过上面的方法,我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别,这完全归功于动态语言的“鸭子类型”,不需要强制继承某个接口。
正常情况下,当我们调用类的方法或属性时,如果不存在,就会报错。比如定义Student
类:
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
调用name
属性,没问题,但是,调用不存在的score
属性,就有问题了:
>>> s = Student()
>>> print(s.name)
Michael
>>> print(s.score)
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
错误信息很清楚地告诉我们,没有找到score
这个attribute。
要避免这个错误,除了可以加上一个score
属性外,Python还有另一个机制,那就是写一个__getattr__()
方法,动态返回一个属性。修改如下:
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
def __getattr__(self, attr):
if attr=='score':
return 99
当调用不存在的属性时,比如score
,Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')
来尝试获得属性,这样,我们就有机会返回score
的值:
>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99
返回函数也是完全可以的:
class Student(object):
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
只是调用方式要变为:
>>> s.age()
25
注意,只有在没有找到属性的情况下,才调用__getattr__
,已有的属性,比如name
,不会在__getattr__
中查找。
此外,注意到任意调用如s.abc
都会返回None
,这是因为我们定义的__getattr__
默认返回就是None
。要让class只响应特定的几个属性,我们就要按照约定,抛出AttributeError
的错误:
class Student(object):
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)
这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了,不需要任何特殊手段。
这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢?作用就是,可以针对完全动态的情况作调用。
举个例子:
现在很多网站都搞REST API,比如新浪微博、豆瓣啥的,调用API的URL类似:
如果要写SDK,给每个URL对应的API都写一个方法,那得累死,而且,API一旦改动,SDK也要改。
利用完全动态的__getattr__
,我们可以写出一个链式调用:
class Chain(object):
def __init__(self, path=''):
self._path = path
def __getattr__(self, path):
return Chain('%s/%s' % (self._path, path))
def __str__(self):
return self._path
__repr__ = __str__
试试:
>>> Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'
这样,无论API怎么变,SDK都可以根据URL实现完全动态的调用,而且,不随API的增加而改变!
还有些REST API会把参数放到URL中,比如GitHub的API:
GET /users/:user/repos
调用时,需要把:user
替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用:
Chain().users('michael').repos
就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。
一个对象实例可以有自己的属性和方法,当我们调用实例方法时,我们用instance.method()
来调用。能不能直接在实例本身上调用呢?在Python中,答案是肯定的。
任何类,只需要定义一个__call__()
方法,就可以直接对实例进行调用。请看示例:
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __call__(self):
print('My name is %s.' % self.name)
调用方式如下:
>>> s = Student('Michael')
>>> s() # self参数不要传入
My name is Michael.
__call__()
还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样,所以你完全可以把对象看成函数,把函数看成对象,因为这两者之间本来就没啥根本的区别。
如果你把对象看成函数,那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来,因为类的实例都是运行期创建出来的,这么一来,我们就模糊了对象和函数的界限。
那么,怎么判断一个变量是对象还是函数呢?其实,更多的时候,我们需要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,比如函数和我们上面定义的带有__call__()
的类实例:
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('str')
False
通过callable()
函数,我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。