虽然我用3.6,但我在2.7转3.6时候,把3.3 3.4 3.5 3.6的变化都看了一次,虽然已经忘了哪些变化。同时也关注3.7 3.8的变化,3.7中就有1个数据类印象深刻,因为之前在定义这种类时候,我基本上是按照如下截图做的,self.xx。
py 3.7数据类介绍
数据类比字典和具名元祖都强大,规范更好,更容易补全,因为pycharm能自动补全,基本不会出现打错字母的情况。
为什么不
class A():
x = None
y= None
这样做呢,因为这样写的x和y都是类属性,不是实例属性,类在解释器是唯一的,类 属性也是唯一的,基本上要实现多实例互补干扰,必须使用实例化类后的多个对象,这样每个对象的实例属性才是互不干扰的。
如果不想
class A():
def __init__():
self.x = None
self.y = None
每次定义数据类都要加个self,那么就应该发明一个数据类。
选择元类实现是一个不错的选择。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : ydf
# @Time : 2019/6/12 17:25
import copy
import json
from app.utils_ydf import simple_logger
class DataMetaclass(type):
def __call__(self, *args, **kwargs):
instance = super().__call__(*args, **kwargs)
instance.__dict__ = copy.deepcopy({k: v for k, v in self.__dict__.items() if not k.startswith('__')}) # 类属性天然自带其他几个__的属性。
return instance
class DataClassBase(metaclass=DataMetaclass):
def get_dict(self):
return self.__dict__
def get_json(self):
return json.dumps(self.__dict__)
def __str__(self):
return f"{self.__class__} {json.dumps(self.__dict__)}"
if __name__ == '__main__':
# 实例属性和类属性隔离。
class ShopItem(DataClassBase):
a = 1
shop_item = ShopItem()
shop_item.a = 2
simple_logger.debug(shop_item)
shop_item = ShopItem()
simple_logger.debug(shop_item)
shop_item.a = 3
simple_logger.debug(shop_item)
simple_logger.debug(ShopItem.a)
# print(shop_item.__dict__)
这样就达到效果了。既不用写self,但又做到了类属性和各对象实例属性的隔离。
使用元类时候,定义元类里面的self,self代表的是类,和普通的类创建对象,self指的是改类的对象不一样。所以思维要降维。
元类一般来说是用来控制创建类的行为,写__new__ 写 __init__改变(增加)类的属性和方法,但要改变该类实例化的对象的创建行为,那就要使用__call__了,元类的__call__,就改变了普通类的__new__,思维要降维,元类是创建类的类,普通类是创建对象的类。实例的类型是类名,类的类名是type。
用元类小题大做了吗。也可以使用装饰器来装饰类来实现数据类,装饰器不光可以装饰在函数上,也可以装饰在类上的。