本篇将详细介绍Python 类的成员、成员修饰符、类的特殊成员。
类的成员
类的成员可以分为三大类：字段、方法和特性。
注：所有成员中，只有普通字段的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个普通字段。
而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。
一、字段
字段包括：普通字段和静态字段，他们在定义和使用中有所区别，而最本质的区别是内存中保存的位置不同，
- 普通字段属于对象
- 静态字段属于类
class Province:
# 静态字段
country ＝ '中国'
def __init__(self, name):
# 普通字段
self.name = name
# 直接访问普通字段
obj = Province('河北省')
print obj.name
# 直接访问静态字段
Province.country
字段的定义和使用
由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】，在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。
其在内容的存储方式类似如下图：
由上图可是：
- 静态字段在内存中只保存一份
- 普通字段在每个对象中都要保存一份
应用场景： 通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段
二、方法
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，区别在于调用方式不同。
- 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；
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
def ord_func(self):
""" 定义普通方法，至少有一个self参数 """
# print self.name
print '普通方法'
@classmethod
def class_func(cls):
""" 定义类方法，至少有一个cls参数 """
print '类方法'
@staticmethod
def static_func():
""" 定义静态方法 ，无默认参数"""
print '静态方法'
# 调用普通方法
f = Foo()
f.ord_func()
# 调用类方法
Foo.class_func()
# 调用静态方法
Foo.static_func()
方法的定义和使用
相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。
不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。
三、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。
对于属性，有以下三个知识点：
- 属性的基本使用
- 属性的两种定义方式
1、属性的基本使用
# ############### 定义 ###############
class Foo: def func(self):
pass # 定义属性
@property
def prop(self):
pass
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo() foo_obj.func()
foo_obj.prop #调用属性 属性的定义和使用
由属性的定义和调用要注意一下几点：
- 定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
- 定义时，属性仅有一个self参数
- 调用时，无需括号
方法：foo_obj.func()
属性：foo_obj.prop
注意：属性存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象
属性由方法变种而来，如果Python中没有属性，方法完全可以代替其功能。
实例：对于主机列表页面，每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上，而是通过分页的功能局部显示，所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据（即：limit m,n），这个分页的功能包括：
- 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
根据m 和 n 去数据库中请求数据
# ############### 定义 ###############
class Pager: def __init__(self, current_page):
# 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
self.current_page = current_page
# 每页默认显示10条数据
self.per_items = 10 @property
def start(self):
val = (self.current_page - 1) * self.per_items
return val @property
def end(self):
val = self.current_page * self.per_items
return val # ############### 调用 ############### p = Pager(1)
p.start 就是起始值，即：m
p.end 就是结束值，即：n
从上述可见，Python的属性的功能是：属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。
2、属性的两种定义方式
属性的定义有两种方式：
- 装饰器 即：在方法上应用装饰器
- 静态字段 即：在类中定义值为property对象的静态字段
装饰器方式：在类的普通方法上应用@property装饰器
我们知道Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（ 如果类继object，那么该类是新式类 ）
经典类，具有一种@property装饰器（如上一步实例）
# ############### 定义 ###############
class Goods: @property
def price(self):
return "wupeiqi"
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
result = obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
新式类，具有三种@property装饰器
# ############### 定义 ###############
class Goods(object): @property
def price(self):
print '@property' @price.setter
def price(self, value):
print '@price.setter' @price.deleter
def price(self):
print '@price.deleter' # ############### 调用 ###############
obj = Goods() obj.price # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值 obj.price = 123 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将 123 赋值给方法的参数 del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
注：经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法
由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Goods(object):
def __init__(self):
# 原价
self.original_price = 100
# 折扣
self.discount = 0.8
@property
def price(self):
# 实际价格 = 原价 * 折扣
new_price = self.original_price * self.discount
return new_price
@price.setter
def price(self, value):
self.original_price = value
@price.deltter
def price(self, value):
del self.original_price
obj = Goods()
obj.price # 获取商品价格
obj.price = 200 # 修改商品原价
del obj.price # 删除商品原价
实例
静态字段方式，创建值为property对象的静态字段
当使用静态字段的方式创建属性时，经典类和新式类无区别
class Foo:
def get_bar(self):
return 'wupeiqi'
BAR = property(get_bar)
obj = Foo()
reuslt = obj.BAR # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print reuslt
property的构造方法中有个四个参数
- 第一个参数是方法名，调用
对象.属性时自动触发执行方法 - 第二个参数是方法名，调用
对象.属性 ＝ XXX时自动触发执行方法 - 第三个参数是方法名，调用
del 对象.属性时自动触发执行方法 - 第四个参数是字符串，调用
对象.属性.__doc__，此参数是该属性的描述信息
class Foo：
def get_bar(self):
return 'wupeiqi'
# *必须两个参数
def set_bar(self, value):
return return 'set value' + value
def del_bar(self):
return 'wupeiqi'
BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')
obj = Foo()
obj.BAR # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar
obj.BAR = "alex" # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入
del Foo.BAR # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法
obj.BAE.__doc__ # 自动获取第四个参数中设置的值：description...
由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
class Goods(object):
def __init__(self):
# 原价
self.original_price = 100
# 折扣
self.discount = 0.8
def get_price(self):
# 实际价格 = 原价 * 折扣
new_price = self.original_price * self.discount
return new_price
def set_price(self, value):
self.original_price = value
def del_price(self, value):
del self.original_price
PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')
obj = Goods()
obj.PRICE # 获取商品价格
obj.PRICE = 200 # 修改商品原价
del obj.PRICE # 删除商品原价
实例
注意：Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性
class WSGIRequest(http.HttpRequest):
def __init__(self, environ):
script_name = get_script_name(environ)
path_info = get_path_info(environ)
if not path_info:
# Sometimes PATH_INFO exists, but is empty (e.g. accessing
# the SCRIPT_NAME URL without a trailing slash). We really need to
# operate as if they'd requested '/'. Not amazingly nice to force
# the path like this, but should be harmless.
path_info = '/'
self.environ = environ
self.path_info = path_info
self.path = '%s/%s' % (script_name.rstrip('/'), path_info.lstrip('/'))
self.META = environ
self.META['PATH_INFO'] = path_info
self.META['SCRIPT_NAME'] = script_name
self.method = environ['REQUEST_METHOD'].upper()
_, content_params = cgi.parse_header(environ.get('CONTENT_TYPE', ''))
if 'charset' in content_params:
try:
codecs.lookup(content_params['charset'])
except LookupError:
pass
else:
self.encoding = content_params['charset']
self._post_parse_error = False
try:
content_length = int(environ.get('CONTENT_LENGTH'))
except (ValueError, TypeError):
content_length = 0
self._stream = LimitedStream(self.environ['wsgi.input'], content_length)
self._read_started = False
self.resolver_match = None def _get_scheme(self):
return self.environ.get('wsgi.url_scheme') def _get_request(self):
warnings.warn('`request.REQUEST` is deprecated, use `request.GET` or '
'`request.POST` instead.', RemovedInDjango19Warning, 2)
if not hasattr(self, '_request'):
self._request = datastructures.MergeDict(self.POST, self.GET)
return self._request @cached_property
def GET(self):
# The WSGI spec says 'QUERY_STRING' may be absent.
raw_query_string = get_bytes_from_wsgi(self.environ, 'QUERY_STRING', '')
return http.QueryDict(raw_query_string, encoding=self._encoding) # ############### 看这里看这里 ###############
def _get_post(self):
if not hasattr(self, '_post'):
self._load_post_and_files()
return self._post # ############### 看这里看这里 ###############
def _set_post(self, post):
self._post = post @cached_property
def COOKIES(self):
raw_cookie = get_str_from_wsgi(self.environ, 'HTTP_COOKIE', '')
return http.parse_cookie(raw_cookie) def _get_files(self):
if not hasattr(self, '_files'):
self._load_post_and_files()
return self._files # ############### 看这里看这里 ###############
POST = property(_get_post, _set_post) FILES = property(_get_files)
REQUEST = property(_get_request) Django源码
所以，定义属性共有两种方式，分别是【装饰器】和【静态字段】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。
类成员的修饰符
类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：
- 公有成员，在任何地方都能访问
- 私有成员，只有在类的内部才能方法
私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）
class C:
def __init__(self):
self.name = '公有字段'
self.__foo = "私有字段"
私有成员和公有成员的访问限制不同：
静态字段
- 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有静态字段：仅类内部可以访问；
class C:
name = "公有静态字段"
def func(self):
print C.name
class D(C):
def show(self):
print C.name
C.name # 类访问
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问
公有静态字段
class C:
__name = "公有静态字段"
def func(self):
print C.__name
class D(C):
def show(self):
print C.__name
C.__name # 类访问 ==> 错误
obj = C()
obj.func() # 类内部可以访问 ==> 正确
obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问 ==> 错误
私有静态字段
普通字段
- 公有普通字段：对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
- 私有普通字段：仅类内部可以访问；
ps：如果想要强制访问私有字段，可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问（如：obj._C__foo），不建议强制访问私有成员。
class C:
def __init__(self):
self.foo = "公有字段"
def func(self):
print self.foo # 类内部访问
class D(C):
def show(self):
print self.foo ＃ 派生类中访问
obj = C()
obj.foo # 通过对象访问
obj.func() # 类内部访问
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问
公有字段
class C:
def __init__(self):
self.__foo = "私有字段"
def func(self):
print self.foo # 类内部访问
class D(C):
def show(self):
print self.foo ＃ 派生类中访问
obj = C()
obj.__foo # 通过对象访问 ==> 错误
obj.func() # 类内部访问 ==> 正确
obj_son = D();
obj_son.show() # 派生类中访问 ==> 错误
私有字段
方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用
ps：非要访问私有属性的话，可以通过 对象._类__属性名
类的特殊成员
上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：
1. __doc__
表示类的描述信息
class Foo:
""" 描述类信息，这是用于看片的神奇 """ def func(self):
pass print Foo.__doc__
#输出：类的描述信息
2. __module__ 和 __class__
__module__ 表示当前操作的对象在那个模块
__class__ 表示当前操作的对象的类是什么
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- class C: def __init__(self):
self.name = 'wupeiqi' lib/aa.py
from lib.aa import C obj = C()
print obj.__module__ # 输出 lib.aa，即：输出模块
print obj.__class__ # 输出 lib.aa.C，即：输出类
3. __init__
构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。
class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.age = 18
obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法
4. __del__
析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
注：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。
class Foo:
def __del__(self):
pass
5. __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__
6. __dict__
类或对象中的所有成员
上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类：
class Province:
country = 'China'
def __init__(self, name, count):
self.name = name
self.count = count
def func(self, *args, **kwargs):
print 'func'
# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print Province.__dict__
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}
obj1 = Province('HeBei',10000)
print obj1.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}
obj2 = Province('HeNan', 3888)
print obj2.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}
7. __str__
如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。
class Foo:
def __str__(self):
return 'wupeiqi'
obj = Foo()
print obj
# 输出：wupeiqi
8、__getitem__、__setitem__、__delitem__
用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __getitem__(self, key):
print '__getitem__',key
def __setitem__(self, key, value):
print '__setitem__',key,value
def __delitem__(self, key):
print '__delitem__',key
obj = Foo()
result = obj['k1'] # 自动触发执行 __getitem__
obj['k2'] = 'wupeiqi' # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1'] # 自动触发执行 __delitem__
9、__getslice__、__setslice__、__delslice__
该三个方法用于分片操作，如：列表
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
class Foo(object):
def __getslice__(self, i, j):
print '__getslice__',i,j
def __setslice__(self, i, j, sequence):
print '__setslice__',i,j
def __delslice__(self, i, j):
print '__delslice__',i,j
obj = Foo()
obj[-1:1] # 自动触发执行 __getslice__
obj[0:1] = [11,22,33,44] # 自动触发执行 __setslice__
del obj[0:2] # 自动触发执行 __delslice__
10. __iter__
用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 __iter__
class Foo(object):
pass obj = Foo() for i in obj:
print i # 报错：TypeError: 'Foo' object is not iterable 第一步
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- class Foo(object): def __iter__(self):
pass obj = Foo() for i in obj:
print i # 报错：TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType' 第二步
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- class Foo(object): def __init__(self, sq):
self.sq = sq def __iter__(self):
return iter(self.sq) obj = Foo([11,22,33,44]) for i in obj:
print i 第三步
以上步骤可以看出，for循环迭代的其实是 iter([11,22,33,44]) ，所以执行流程可以变更为：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
obj = iter([11,22,33,44])
for i in obj:
print i
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- obj = iter([11,22,33,44]) while True:
val = obj.next()
print val For循环语法内部
11. __new__ 和 __metaclass__
class Foo(object):
def __init__(self):
pass
obj = Foo() # obj是通过Foo类实例化的对象
上述代码中，obj 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。
如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。
print type(obj) # 输出：<class '__main__.Foo'> 表示，obj 对象由Foo类创建
print type(Foo) # 输出：<type 'type'> 表示，Foo类对象由 type 类创建
所以，obj对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。
那么，创建类就可以有两种方式：
a). 普通方式
class Foo(object):
def func(self):
print 'hello wupeiqi'
b).特殊方式（type类的构造函数）
def func(self):
print 'hello wupeiqi'
Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})
#type第一个参数：类名
#type第二个参数：当前类的基类
#type第三个参数：类的成员
＝＝》 类 是由 type 类实例化产生
那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？
答：类中有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由 谁 来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看 类 创建的过程。
class MyType(type):
def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)
def __call__(self, *args, **kwargs):
obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
self.__init__(obj)
class Foo(object):
__metaclass__ = MyType
def __init__(self, name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
# 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段：通过Foo类创建obj对象
obj = Foo()
python反射
一.简介
反射是通过字符串的形式操作对象相关的成员
反射也就是：通过字符串的形式，导入模块。通过字符串的形式，去模块中寻找指定函数，并执行。Python中的反射功能是由以下四个内置函数提供：
hasattr(模块，"成员")：根据字符串的形式去某个模块中检查是否含有某成员
getattr(模块，"成员")：根据字符串的形式去某个模块中获取成员
setattr(模块，"成员")：根据字符串的形式去某个模块中设置成员
delattr(模块，"成员")：根据字符串的形式去某个模块中删除成员
import moudule
#查看属性是否存在，如果有返回True否则返回False
# result = hasattr(moudule,"fun")
# print(result)
#设置添加对象
result = hasattr(moudule,"fun2")
print(result)
r = setattr(moudule,"fun2",lambda a:a+2)
result = hasattr(moudule,"fun2")
print(result)
#删除对象
r = delattr(moudule,"fun2")
result = hasattr(moudule,"fun2")
print(result)
根据字符串形式去模块中寻找函数并且执行函数
inp_name = input("请输入模块：")
inp_func = input("请输入要执行的函数:")
#导入输入的模块
inp = __import__(inp_name)
#获取模块中的函数名
target_func = getattr(inp,inp_func)
#执行函数
ret = target_func()
print(ret)
#打印结果：
请输入模块：commons
请输入要执行的函数f1
f1
F1
# 查看是否存在,不存在False，存在True
r = hasattr(commons,"NAME")
print(r) # 设置成员
r = setattr(commons,"ARG",lambda a: a + 1)
print(r) # 删除成员
delattr(commons,"NAME")
#查看已删除成员是否还存在
r = hasattr(commons,"NAME")
print(r)
注：
#设置None：如果找到成员f1，就会执行；如果没有找到，就会报错
target_func = getattr(commons,"Name",None)
ret = target_func()
print(ret)
扩展两种导入模块的方式：
a = __import__("模块名")
#fromlist = True递归导入
a = __import__("文件名.文件名.模块名",fromlist=True)
例
#模块名/函数名
url = input("请输入url:")
#模块名和函数名的格式
target_module,target_func = url.split("/")
#导入用户输入的模块
m = __import__("lib."+target_module,fromlist=True)
if hasattr(m,target_func)
target_func = getattr(m,target_func)
r = target_func()
print(r)
else:
print("404")
单例模式
1、单例是只有一个实例
2、通过静态字段+静态字段伪造出一个单例效果
3、什么时候用：当所有实例中封装的数据相同时，创建单例模式（eg：连接池）
用单例模式创建连接池：
class CP:
__instance = None
def __init__(self):
self.ip = "1.1.1.1"
self.port = 3306
self.pwd = "123123"
self.user = "xxx"
self.conn_list = [1,2,3,4,5,6]
@staticmethod
def get_instance():
if CP.__instance:
return CP.__instance
else:
# 创建一个对象，并将对象赋值给静态字段__instance
CP.__instance = CP() #执行init方且创建对象，并赋值给私有静态字段
return CP.__instance #将赋值的返回给私有静态字段 obj1 = CP.get_instance() # 静态字段类调用
print(obj1)
class ConnectionPool:
__instance = None
def __init__(self):
self.ip = "1.1.1.1"
self.port = 3306
self.pwd = "123123"
self.username = 'xxxx'
# 去连接
self.conn_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9, 10]
@staticmethod
def get_instance():
if ConnectionPool.__instance:
return ConnectionPool.__instance
else:
# 创建一个对象，并将对象赋值给静态字段 __instance
ConnectionPool.__instance = ConnectionPool()
return ConnectionPool.__instance
def get_connection(self):
# 获取连接
import random
r = random.randrange(1,11)
return r
python实现类似java接口功能
#通过抽象类和抽象方法，做抽象用
from abc import ABCMeta
from abc import abstractmethod #导入抽象方法 class Father(metaclass=ABCMeta):#创建抽象类
@abstractmethod
def f1(self):pass
@abstractmethod
def f2(self):pass class F1(Father):
def f1(self):pass
def f2(self):pass
def f3(self):pass
obj=F1()