特殊变量
- 类似__xx,以双下划线开头的实例变量名,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问;
- 类似__xx__,以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,它不是private变量,下面会介绍Python中的常见特殊变量;
- 类似_x,以单下划线开头的实例变量名,这样的变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是请把我视为私有变量,不要随意访问”。
内置函数
- type(),type()函数返回type类型
用法:
import types
type('abc')==types.StringType
type(u'abc')==types.UnicodeType
type([])==types.ListType
type(str)==types.TypeType
最后这种类型叫做TypeType,所有类型本身就是TypeType。
也可以对函数或者类:
- isinstance(),判断一个对象是否属于某个类型
一个例子:
class P(object):
pass
class C(P):
pass
p = P()
c = C()
print isinstance(p, P)
print isinstance(c, P)
print isinstance(p, C) # False
print isinstance(c, C)
如上,子类实例即是父类类型,也是子类类型,但父类实例不属于子类类型。
isinstance()也可以代替type()的作用:
isinstance('a', str)
isinstance(u'a', unicode)
isinstance('a', unicode) #False
- dir(),获取对象的属性和方法列表
- getattr(),获取对象的特定属性
- hasattr(),对象是否存在某个属性
- setattr(),设置对象的属性
用法:
class P(object):
name = "cq"
def __init__(self, age):
self.age = age
print hasattr(P, "name") # True
print hasattr(P, "age") # False
setattr(P, "age", 31)
print getattr(P, "name") # cq
print getattr(P, "age") # 31
特殊变量
__doc__
定义文档字符串
__dict__
类的属性列表
__class__
__slots__
对类的实例可以动态的绑定属性和方法,如下:
from types import MethodType
def set_age(self, age):
self.age = age
class P(object):
pass
p = P()
p.name = 'chenqi'
p.set_age = MethodType(set_age, p, P)
p.set_age(31)
print p.name
print p.age
对一个实例添加的属性(或方法)仅在该实例有效,对其它实例不起作用。
如果想让添加的方法对所有实例都生效,可以绑定到类上:
P.set_age = MethodType(set_age, None, P)
最后,__slots__的作用就是限制对类动态绑定的属性范围,例如:
class P(object):
__slots__ = ("name", "age")
pass
如上,除了"name"和"age"之外的属性就不能再增加了;
注意:__slots__属性不会继承给子类,仅在当前类生效。
__init__
创建实例的时候,可以调用__init__方法做一些初始化的工作:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))
与普通的实例方法类似,如果子类不重写__init__,实例化子类时,会自动调用父类的__init__;
如果子类重写了__init__,实例化子类时,则只会调用子类的__init__,此时如果想使用父类的__init__,可以使用super函数,如下:
class P(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = name
class C(P):
def __init__(self, name, score, age):
super(C, self).__init__(name, score)
self.age = age
c = C('cq', 100, 31)
__new__
注意:__init__是实例创建之后调用的第一个方法,而__new__更像构造函数,它在__init__之前被调用。
另外,__new__方法是一个静态方法,第一参数是cls,__new__方法必须返回创建出来的实例。
例如,用__new__实现单例模式:
class Singleton(object):
def __new__(cls):
# 关键在于这,每一次实例化的时候,我们都只会返回这同一个instance对象
if not hasattr(cls, 'instance'):
cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
return cls.instance
obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()
obj1.attr1 = 'value1'
print obj1.attr1, obj2.attr1
print obj1 is obj2
__del__
类似析构函数。
class NewClass(object):
num_count = 0
def __init__(self,name):
self.name = name
self.__class__.num_count += 1
print name,NewClass.num_count
def __del__(self):
self.__class__.num_count -= 1
print "Del",self.name,self.__class__.num_count
a = NewClass("a")
b = NewClass("b")
c = NewClass("c")
del a
del b
del c
注意:用del删除一个对象的时候,不一定会调用__del__,只有在对象的引用计数为零时,__del__()才会被执行。
__enter__
__exit__
这两个方法是用于支持with语句的上下文管理器。
例如让文件句柄支持with语法的实现:
class File(object):
def __init__(self, file_name, method):
self.file_obj = open(file_name, method)
def __enter__(self):
return self.file_obj
def __exit__(self, type, value, traceback):
self.file_obj.close()
with File('demo.txt', 'w') as opened_file:
opened_file.write('Hola!')
__iter__
next
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。
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
__call__
实例可以像函数一样调用。
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = "Michael"
def __call__(self):
print '__call__ called'
s = Student()
s()
注意:callable()函数可用于判断一个对象是否可调用!
__str__,返回用户看到的字符串
__repr__,返回开发者看到的字符串(用于调试)
# test.py
class P(object):
def __str__(self):
return "__str__ called"
def __repr__(self):
return "__repr__ called"
p = P()
可以看下__str__和__repr__的区别:
>>> from test import p
>>> p
__repr__ called
>>> print p
__str__ called
__getitem__
__setitem__
__delitem__
支持下标(或切片)操作的函数,
例如:
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
if isinstance(n, slice):
start = n.start
stop = n.stop
a, b = 1, 1
L = []
for x in range(stop):
if x >= start:
L.append(a)
a, b = b, a + b
return L
fib = Fib()
print fib[10]
print fib[0:10]
__getattr__
__getattribute__
__setattr__
__delattr__
支持点操作(即 "对象.属性" 访问方式),
当访问不存在的属性时,才会使用__getattr__ 方法.
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = "Michael"
def __getattr__(self, attr):
print '__getattr__ called'
if attr=='score':
return 99
elif attr=='name':
return "Tom"
s = Student()
print s.score # 99
print s.name # Michael
Python的字典支持下标操作,但不支持 "." 操作,如果想让其支持,如下实现:
class Storage(dict):
__slots__ = ()
"""
A Storage object is like a dictionary except `obj.foo` can be used
in addition to `obj['foo']`.
>>> o = Storage(a=1)
>>> o.a
1
>>> o['a']
1
>>> o.a = 2
>>> o['a']
2
>>> del o.a
>>> o.a
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'a'
>>> 'b' in o
False
"""
def __getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError, k:
raise AttributeError(k)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
def __delattr__(self, key):
try:
del self[key]
except KeyError, k:
raise AttributeError(k)
def __repr__(self):
return '<Storage ' + dict.__repr__(self) + '>'
参考文档:
https://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/python/web/special-methods.html