原文:https://www.cnblogs.com/JanSN/p/12540247.html
因为 Python 是一门动态语言,Duck Typing 的概念遍布其中,所以其中的 Concept 并不以类型的约束为载体,而另外使用称为协议的概念。
在 Python 中就是 我需要调用你某个方法,你正好就有这个方法。
比如:在字符串格式化中,如果有占位符 %s,那么按照字符串转换的协议,Python 会自动地调用相应对象的 __str__()
方法。
分类
①、类型转换协议
除了 __str__()
外,还有其他的方法,
比如
-
__repr__()
、 -
__init__()
、 -
__long__()
、 -
__float__()
、 -
__nonzero__()
等,统称类型转换协议。
除了类型转换协议之外,还要许多其他协议。
②、比较大小的协议
这个协议依赖于 __cmp__()
,与 C 语言库函数 cmp 类似,
当两者相等时,返回 0,当 self < other
时返回负值,反之返回正值。
因为这种复杂性,所以 Python 又有
-
__eq__()
等于、 -
__ne__()
不等于、 -
__lt__()
小于、 -
__gt__()
大于
等方法来实现比较大小的判定。
这也就是 Python 对 ==
、!=
、<
和 >
等操作符的进行重载的支撑机制。
③、数值类型相关的协议
这一类的函数比较多。基本上,只要实现了那么几个方法,基本上就能够模拟数值类型了。
不过还需要提到一个 Python 中特有的概念:反运算(??)。
类似 __radd__()
的方法,所有的数值运算符和位运算符都是支持的,规则也是一律在前面加上前缀 r 即可。
④、容器类型协议
下面方法需要配合 类中的某个可用索引访问的容器属性 使用
容器的协议是非常浅显的,既然为容器,那么必然要有协议查询内含多少对象,
在 Python 中,要支持内置函数 len()
,通过 __len__()
来完成。
-
__getitem__()
读、查看使用示例 -
__setitem__()
写、(使用示例与上面类似) -
__delitem__()
删除
也很好理解。 -
__iter__()
实现了迭代器协议, -
__reversed__()
则提供对内置函数reversed()
的支持。
容器类型中最有特色的是对成员关系的判断符 in 和 not in 的支持,这个方法叫
-
__contains__()
,只要支持这个函数就能够使用 in 和 not in 运算符了。
⑤、可调用对象协议
所谓可调用对象,即类似函数对象,
-
__call__()
:让类实例表现得像函数一样,这样就可以让每一个函数调用都有所不同。
class Functor(object):
def __init__(self, context):
self._context = context
def __call__(self):
print("do something with {}".format(self._context))
lai_functor = Functor("lai")
yong_functor = Functor("yong")
lai_functor() # 调用对象,执行 __call__() 协议内定义动作
yong_functor()
⑥、可哈希对象协议
-
__hash__()
:对象需要生成 hashCode 时调用协议内的定义
通过此方法来支持 hash()
这个内置函数的,这在创建自己的类型时非常有用,
因为只有支持可哈希协议的类型才能作为 dict 的键类型(不过只要继承自 object 的新式类就默认支持了)
⑦、属性操作协议和描述符协议
当操作类的属性时调用下列方法
-
__getattr__()
:
如果属性查找在实例以及对应的类中(通过__dict__
)失败, 那么会调用到类的__getattr__
函数。查看使用示例 -
__setattr__()
对已存在的属性进行赋值。查看使用示例 -
__delattr__()
删除属性方法应该很少用到,这里不多做了解
⑧、还有上下文管理器协议,也就是对 with 语句的支持**
这个协议通过
__enter__()
-
__exit__()
两个方法来实现对资源的清理,确保资源无论在什么情况下都会正常清理。
协议不像 C++、Java 等语言中的接口,它更像是声明,没有语言上的约束力。
使用示例
__getattr__()
__getattr__
函数的作用:
如果属性查找(attribute lookup)在实例以及对应的类中(通过__dict__
)失败, 那么会调用到类的__getattr__
函数;
如果没有定义这个函数,那么抛出 AttributeError
异常。
由此可见,__getattr__一定是作用于属性查找的最后一步
- 例 1
class A(object):
def __init__(self, a, b):
self.a1 = a
self.b1 = b
print('init')
def mydefault(self, *args):
print('args:' + str(args[0]))
def __getattr__(self, attr_name):
print("not exist func:", attr_name)
return self.mydefault
a1 = A(10, 20)
a1.fn1(33)
a1.fn2('hello') # 自己运行一遍吧
输出:
init
not exist func: fn1
args:33
not exist func: fn2
args:hello
- 例 2:经典示例。使用
__getattr__()
虚拟 字典对象
class ObjectDict(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(ObjectDict, self).__init__(*args, **kwargs)
def __getattr__(self, attr_name):
value = self[attr_name] #
if isinstance(value, dict):
value = ObjectDict(value)
return value
if __name__ == '__main__':
od = ObjectDict(asf={'a': 1}, d=True)
print(od.asf) # {'a': 1}
print(od.asf.a) # 1
print(od.d) # True
__setattr__()
这个需要注意,会拦截所有属性的的赋值语句
如果定义了这个方法,self.attr = value
就会变成 self.__setattr__("attr", value)
需要非常注意的是:
当在__setattr__
方法内对属性进行赋值时,不可使用 self.attr = value
因为他会再次调用 self.__setattr__("attr", value)
则会形成 无穷递归循环,最后导致堆栈溢出异常。
正确做法:
应该通过 对属性字典做索引运算来赋值 任何实例属性,也就是使用
self.__dict__['name'] = value
如果类自定义了__setattr__
方法,当通过实例获取属性尝试赋值时,就会调用__setattr__
。
常规的对实例属性赋值,被赋值的属性和值会存入 实例属性字典__dict__ 中。
实例属性字典 __dict__
class ClassA(object):
def __init__(self, classname):
self.classname = classname
insA = ClassA('ClassA')
print(insA.__dict__) # {'classname': 'ClassA'}
insA.tag = 'insA'
print(insA.__dict__) # {'tag': 'insA', 'classname': 'ClassA'}
如果类自定义了__setattr__
, 对实例属性的赋值就会调用它。
类定义中的self.attr
也同样,所以在__setattr__
下还有self.attr
的赋值操作就会出现无线递归的调用__setattr__
的情况。
自己实现__setattr__
有很大风险,一般情况都还是继承object类的__setattr__
方法。
class ClassA(object):
def __init__(self, classname):
self.classname = classname # 这里 调用__setattr__
def __setattr__(self, name, value):
# self.name = value # 如果这里这样写会出现无限递归的情况
print('call __setattr__')
insA = ClassA('ClassA') # call __setattr__
print(insA.__dict__) # {}
insA.tag = 'insA' # call __setattr__
print(insA.__dict__) # {}
__getitem__()
如果类把某个属性定义为序列,可以使用__getitem__()
输出序列属性中的某个元素.
class FruitShop():
def __getitem__(self, i):
return self.fruits[i] # 遍历 FruitShop 实例时,遍历的是 self.fruits 序列
if __name__ == "__main__":
shop = FruitShop()
shop.fruits = ["apple", "banana"]
print(shop[1]) # banana
print("----")
for item in shop: # 遍历的是 self.fruits 序列
print(item)
输出:
banana
----
apple
banana