属性
如果你已经了解Python类中的方法，那么属性就非常简单了，因为Python中的属性其实是普通方法的变种。
哎，其实就是这样，我们看一下当我们想查看税后工资的时候，这其实是一个人的属性，但是它却要经过一些特殊的处理或者计算，让我们必须写在一个方法里，这个时候我们使用@property这个修饰符，就可以像使用字段一样调用这个方法了。对，属性是处女座就是这么矫情！！！当然如果你和我一样是神经大条的射手座，完全不用care这个属性什么鬼的。
尽管如此，在这里还是要说一说要注意一下几点：
1.定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
2.定义时，属性仅有一个self参数
3.调用时，无需括号
1.staticmethod和classmethod
staticmethod 静态方法： 让类里的方法，直接被类调用，就像正常的函数一样
宝宝,男
博博,女
海娇,男
海燕,女
海东,男
海峰,男
student.txt
class Student:
# f = open('student', encoding='utf-8')
def __init__(self):
pass @staticmethod
def show_student_info():
f = open('student', encoding='utf-8') #静态方法不能和类属性直接交互，如果f放在第2行，f将作为类属性,那么下面的f将不能被调用
for line in f:
name, sex = line.strip().split(',')
print(name, sex)
Student.show_student_info()
classmethod 类方法： 默认参数cls，可以直接用类名调用，与类属性交互
class Student:
f = open('student', encoding='utf-8')
def __init__(self):
pass
@classmethod #类方法： 默认参数cls，可以直接用类名调用，与类属性交互
def show_student_info(cls):
for line in cls.f:
name, sex = line.strip().split(',')
print(name, sex) Student.show_student_info()
classmethod和staticmethod的异同：
相同点：都可以直接被类调用，不需要实例化
不同点：
类方法（classmethod）必须有一个参数cls表示这个类，可以使用类属性
静态方法（staticmethod）不需要参数，但是静态方法不能直接使用类属性
方法包括：普通方法、静态方法和类方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于定义和调用的方式不同。
- 普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；
- 类方法：由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
- 静态方法：由类调用；无默认参数；
2.绑定方法和非绑定方法
绑定方法：普通方法、类方法
普通方法：默认有一个self对象传进来，并且只能被对象调用————绑定到对象
类方法：默认有一个cls传进来表示本类，并且可以被类和对象（不推荐）调用————绑定到类
非绑定方法：
静态方法：没有默认参数，并且可以被类和对象（不推荐）调用————非绑定
3.isinstance 和 issubclass
isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象
issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类
class Foo:
pass
class Son(Foo):
pass
s=Son()
print(isinstance(s,Son)) #True
print(isinstance(s,Foo)) #True
print(type(s) is Son) #False
print(type(s) is Foo) #False
#isinstance和type的区别在于：当存在继承时，isinstance在判断时比较模糊，type则不会存在这个问题
print(issubclass(Son,Foo)) #True
print(issubclass(Son,object)) #True
print(issubclass(Foo,object)) #True
print(issubclass(int,object)) #True
4.反射
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）
注：getattr,hasattr,setattr,delattr对模块的修改都在内存中进行，并不会影响文件中真实内容。
四个可以实现自省的函数
下列方法适用于类和对象（一切皆对象，类本身也是一个对象）
常用：hasattr、getattr
不常用：setattr、delattr
class Foo:
f = '类的静态变量'
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age def say_hi(self):
print('hi,%s'%self.name) obj=Foo('egon',73) #检测是否含有某属性
print(hasattr(obj,'name')) #True
print(hasattr(obj,'say_hi')) #True #获取属性
n=getattr(obj,'name')
print(n) #egon
func=getattr(obj,'say_hi')
func() # hi,egon # print(getattr(obj,'aaaaaaaa','不存在啊')) #报错 #设置属性
setattr(obj,'sb',True)
setattr(obj,'show_name',lambda self:self.name+'sb')
print(obj.__dict__) #{'name': 'egon', 'age': 73, 'sb': True, 'show_name': <function <lambda> at 0x0097C5D0>}
print(obj.show_name(obj)) #egonsb
#用setattr为对象设置方法时：需要在（）内手动传入绑定的对象，不能直接obj.show_name()，会报错 #删除属性
delattr(obj,'age')
delattr(obj,'show_name')
# delattr(obj,'show_name111')#不存在,则报错 print(obj.__dict__) #{'name': 'egon', 'sb': True}
四中方法的使用演示
在对象中应用反射
class Foo:
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def func(self):
print(123) egg=Foo('hc',73)
print(egg.name) #hc
print(egg.__dict__) #可以查看类的属性，不能查看方法 #{'name': 'hc', 'age': 73}
print(egg.__dict__['name']) #hc # 常用
# hasattr 判断对象是否存在某属性或方法
# getattr 如果存在这个方法或者属性，就返回属性值或者方法的内存地址;如果不存在，报错 print(hasattr(egg,'name')) #True
print(getattr(egg,'name')) #hc
print(hasattr(egg,'func')) #True
print(getattr(egg,'func')) #<bound method Foo.func of <__main__.Foo object at 0x00E2FBF0>> if hasattr(egg,'func'): #返回bool
Foo_func=getattr(egg,'func') #如果存在这个方法或者属性，就返回属性值或者方法的内存地址
#如果不存在，报错，因此要配合hasattr使用
Foo_func() #
在类中应用反射
class Foo:
f=123 #类变量 @classmethod
def class_method_demo(cls):
print('class_method_demo') def class_method_demo1(self):
print('class_method_demo1') if hasattr(Foo,'f'):
print(getattr(Foo,'f')) print(hasattr(Foo,'class_method_demo')) #True
print(hasattr(Foo,'class_method_demo1')) #True
method=getattr(Foo,'class_method_demo')
method1=getattr(Foo,'class_method_demo1')
method() #class_method_demo
method1() #TypeError: class_method_demo1() missing 1 required positional argument: 'self' #类也是对象
类也是对象
在模块中应用反射 ： 本模块和导入的模块
def test():
print('test')
my_module.py
import my_module
print(hasattr(my_module,'test')) #True
func_test=getattr(my_module,'test')
func_test() #test
getattr(my_module,'test')() #test #和上面注释掉的2行等价
import 其他模块应用反射
def demo1():
print('demo1')
import sys
# print(sys.modules) # 一个模块字典，
# print(__name__) #__main__
# print(sys.modules[__name__]) #返回本py文件里的模块 <module '__main__' from 'E:/PycharmProjects/untitled/8.16/6反射3.py'>
module_obj=sys.modules[__name__] #sys.modules[__main__]
print(hasattr(module_obj,'demo1')) #True #在本模块中找函数demo1
getattr(module_obj,'demo1')() #demo1
在本模块中应用反射
5 __str__,__repr__
先来一段代码，再来引入我们的正题：
lst = list([1,2,3,4])
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name f = Foo('xiaohua') print(lst)
print(f) ######输出结果#########
[1, 2, 3, 4]
<__main__.Foo object at 0x0000005FE8BC9208>
我们都知道在python里面，list是一种数据类型，而且也是一个类。当我们以list()来创建一个序列时，我们也就创建了一个List对象。如上面的lst，知道了lst是List类型的对象后，我们print(lst)时，为什么没有像f一样，打印出对象的内存地址，而是直接打印出给对象赋的值呢？其实，这一切是因为在list类的内部，实现了__str__功能所导致的。下面，我们通过一些实例，来理解__str__的用法。
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name
def __str__(self):
return '我执行了' f = Foo('xiaohua')
print(f) #######输出结果############
我执行了
看，当我再次打印对象的时候，没有打印出对象的内存地址，而是打印出了我们设定的值。__str__就是帮我们实现这种功能的！我们可以定制自己__str__，让他返回一些有意义的信息。
def __str__(self):
return 'name:%s' % self.name print(f) ####输出结果#####
name:xiaohua
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name
def __str__(self):
return '%s obj info in str'%self.name
def __repr__(self):
return 'obj info in repr' f = Foo('hc')
print(f) # hc obj info in str
print('%s'%f) # hc obj info in str
print('%r'%f) #obj info in repr
print(repr(f)) #repr(f)等价于f.__repr__() # obj info in repr
print(str(f)) #str(f)等价于f.__str__() # hc obj info in str
__str__和__repr__必须return 字符串
当打印一个对象的时候，如果实现了str，打印__str__中的返回值，当__str__没有被实现的时候，就会调用__repr__方法（即__str__和__repr__同时存在时，会执行str，不会执行repr）
但是当你用字符串格式化的时候 %s和%r会分别去调用__str__和__repr__
不管是在字符串格式化的时候还是在打印对象的时候，repr方法都可以作为str方法的替补
但反之不行
用于友好的表示对象。如果str和repr方法你只能实现一个：先实现repr
6 __new__,__del__
__new__:创建对象时被调用，比__init__先执行。
class Foo(object):
def __init__(self):
print('init') def __new__(cls, *args, **kwargs):
print('new %s' %cls)
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
Foo() ###输出结果#######
new <class '__main__.Foo'> # 比init先打印
init
从上面，我们可以总结出如下几点：
继承自object的新式类才有__new__
__new__至少要有一个参数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
__new__必须要有返回值，返回实例化出来的实例，这点在自己实现__new__时要特别注意，可以return父类__new__出来的实例，或者直接是object的__new__出来的实例
__init__有一个参数self，就是这个__new__返回的实例，__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作，__init__不需要返回值
若__new__没有正确返回当前类cls的实例，那__init__是不会被调用的，即使是父类的实例也不行：
class A(object):
pass class B(A):
def __init__(self):
print('init') def __new__(cls, *args, **kwargs):
print('new %s' % cls)
return object.__new__(A, *args, **kwargs)
b = B()
print(type(b)) 输出结果：
new <class '__main__.B'>
<class '__main__.A'>
class A:
def __init__(self): #有一个方法在帮你创造self
print('in init function')
self.x = 1 def __new__(cls, *args, **kwargs):
print('in new function')
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
a = A()
b = A()
c = A()
print(a,b,c) ################单例模式###############
class Singleton:
def __new__(cls, *args, **kw):
if not hasattr(cls, '_instance'):
cls._instance = object.__new__(cls, *args, **kw)
return cls._instance one = Singleton()
two = Singleton()
three = Singleton()
print(one,two,three) one.name = 'alex'
print(two.name) ######结果如下########
in new function
in init function
in new function
in init function
in new function
in init function
<__main__.A object at 0x0297F6F0> <__main__.A object at 0x0297FB50> <__main__.A object at 0x0297FC10>
<__main__.Singleton object at 0x0297FC70> <__main__.Singleton object at 0x0297FC70> <__main__.Singleton object at 0x0297FC70>
alex
__del__：在对象被删除或者程序执行完毕后，被调用
# 以下代码执行完毕后，自动执行del
class B:
def __del__(self):
print('我执行了')
b = B() ######输出结果#########
我执行了
#显式调用del来删除对象时，触发__del__执行
import time
class B:
def __del__(self):
print('我执行了')
b = B()
del b # 触发__del__执行
time.sleep(5)
print('主程序结果') ###输出结果####
我执行了
#等待5秒
主程序结果
7.item系列
__getitem__\__setitem__\__delitem__
我们在列表中学过这种取元素的方式。比如说lst = [1,2,3,4],取第一个元素 lst[0],又或者在字典中dd ={'name':'xiaohua'} 取元素dd['name']。实际上，这种取元素的方式，与__getitem__,__setitem__,__delitem__三个函数有关。
下面，我们一一来看看上述三个函数的用法：
__getitem__：当我们想要按照 obj[attr]方式调用对象的属性时，触发这个函数的执行
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name
def __getitem__(self, item):
print('我执行了') f = Foo('alex')
print(f.__dict__) # 对象的名称空间只有一个属性
f['name'] # 触发getitem执行 #####输出结果########
{'name': 'alex'}
我执行了
从上面结果，可以看出，当我试图以f['name']方式调用属性的时候，就会触发__getitem__执行。一般将__getitem__设置为如下：
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name
def __getitem__(self, item):
print(self.__dict__[item]) f = Foo('alex')
print(f.__dict__)
f['name']
########输出结果#######
{'name': 'alex'}
alex
__setitem__：当我以f['name'] = 'xiaohua' 方式修改对象属性值的时候，会触发该函数的执行。
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name def __setitem__(self, key, value):
print('我执行了') f = Foo('alex')
print(f.__dict__)
f['x'] = 3 # 触发setitem执行 #########输出结果#########
我执行了
一般将setitem设置为如下，当然你也可以按照自己的方式进行设置。
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name def __setitem__(self, key, value):
self.__dict__[key] = value f = Foo('alex')
print(f.__dict__)
f['x'] = 3
print(f.__dict__) ###输出结果#######
{'name': 'alex'}
{'name': 'alex', 'x': 3}
__delitem__：当以del f['name'] 方式删除对象的属性值时，会触发這个函数的执行
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name def __delitem__(self, key):
print('我执行了') f = Foo('alex')
print(f.__dict__)
del f['name'] # 触发delitem执行 ####输出结果#####
{'name': 'alex'}
我执行了
一般设置为如下方式：
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name = name def __delitem__(self, key):
del f.__dict__[key] f = Foo('alex')
print(f.__dict__)
del f['name']
print(f.__dict__)
#########输出结果####
{'name': 'alex'}
{}
8__call__
对象后面加括号，触发执行。
注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()
class Foo:
def __init__(self):
pass
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('__call__')
obj = Foo() # 执行 __init__
obj() # 执行 __call__ Foo()()等价于obj()
9 __len__
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __len__(self):
return len(self.__dict__)
obj = A()
print(len(obj))
http://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/4766801.html