python 类中定义的属性无法获取到

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mob64ca1417736e 2024-09-19 17:02:23

文章标签 python 类中定义的属性无法获取到 python 字符串 Python 封装 文章分类 Python 后端开发

Python进阶版：定义类时应用的9种最佳做法

1.好的命名
2.显式实例属性
3.使用属性——但要精简
4.定义有意义的字符串表示法
5.实例方法，类方法和静态方法
6.使用私有属性进行封装
7.分离关注点和解耦
8.考虑使用__slots__进行优化
9.文件

1.好的命名

定义自己的类，就好比在代码库中添加了一位新成员。因此应该给类起个好名字。虽然类名的唯一限制是合法Python变量的规则（例如，不能以数字开头），但是有一些好用的方法来命名类。

使用易于发音的名词。在参与团队项目时，这一点尤其重要。在小组演讲中，你恐怕不愿意这样讲：“在这种情况下，我们创建Zgnehst类的实例。”
另外，易于发音也意味着名称不应太长，使用三个以上的单词来定义类名简直无法想象。一个字是最佳，两个字其次，三个字不能再多啦！
反映其存储的数据和预期功能。就像在现实生活中一样——当看到男性化的名字时，我们就会默认这个孩子是男孩。同样的方式也适用于类名（或通常的任何其他变量），命名规则很简单——不要让人感觉奇怪。如果要处理学生的信息，那么该课程应该命名为Student，KiddosAtCampus并不是一个常规的好名字。
遵循命名约定。应该对类名使用骆驼拼写法，例如GoodName。以下是非常规类名称的不完整列表：goodName，Good_Name，good_name以及GOodnAme。遵循命名约定是为了使意图表现明确。在别人阅读你的代码时，可以毫无疑问地假定命名为GoodName的对象是一个类。

也有适用于属性和功能的命名规则和约定，以下各节将在使用情况下简要提及，但是总体原理是相同的。

2.显式实例属性

在大多数情况下，我们都想定义自己的实例初始化方法（即__init__）。在此种方法中，设置了新创建的类实例的初始状态。但是，Python并没有限制可以在何处使用自定义类定义实例属性。换句话说，你可以在创建实例之后的后续操作中定义其他实例属性。

class Student:

	def __init__(self, first_name, last_name):
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name
	
	def verify_registration_status(self):
		status = self.get_status()
		self.status_verified = status =="registered"
	
	def get_guardian_name(self):
		self.guardian ="Goodman"
	
	def get_status(self):
		# get the registration status from a database
		status =query_database(self.first_name, self.last_name)
	
	return status

初始化方法

如上所示，可以通过指定学生的名字和姓氏来创建“学生”类的实例。稍后，在调用实例方法（即verify_registration_status）时，将设置“学生实例”的status属性。

但这不是理想的模式，因为如果在整个类中散布了各种实例属性，那么该类就无法明确实例对象拥有哪些数据。因此，最佳做法是将实例的属性放在__init__方法中，这样代码阅读器就可以通过单一位置来了解你的类的数据结构，如下所示：

class Student:

	def __init__(self, first_name, last_name):
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name
		self.status_verified =None
		self.guardian =None

更好的初始化方法

对于最初无法设置的那些实例属性的问题，可以使用占位符值（例如None）进行设置。尽管没什么好担心的，但是当忘记调用某些实例方法来设置适用的实例属性时，此更改还有助于防止可能的错误，从而导致AttributeError（‘Student’ object has noattribute ‘status_verified’）。

在命名规则方面，应使用小写字母命名属性，并遵循蛇形命名法——如果使用多个单词，请在它们之间使用下划线连接。此外，所有名称都应对其存储的数据有具有意义的指示（例如first_name比fn更好）。

3.使用属性——但要精简

有些人在具备其他OOP语言（例如Java）背景的情况下学习Python编码，并且习惯于为实例的属性创建getter和setter。可以通过在Python中使用属性装饰器来模仿这一模式。以下代码展示了使用属性装饰器实现getter和setter的基本形式：

class Student:

	def __init__(self, first_name, last_name):
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name
	
	@property
	def name(self):
		print("Getter for the name")
		returnf"{self.first_name}{self.last_name}"
	
	@name.setter
	def name(self, name):
		print("Setter for the name")
		self.first_name, self.last_name = name.split()

属性装饰

创建此属性后，尽管它是通过内部函数实现的，我们仍然可以使用点符号将其用作常规属性。

student =Student("John", "Smith")
print("StudentName:", student.name)
student.name ="JohnnySmith"
print("Aftersetting:", student.name)

Getterfor the name
StudentName: JohnSmith
Setterfor the name
Getterfor the name
After setting: JohnnySmith

使用属性

使用属性实现的优点包括验证正确的值设置（检查是否使用字符串，而不是使用整数）和只读访问权限（通过不实现setter方法）。但应该同时使用属性，如果自定义类如下所示，可能会很让人分心——属性太多了！

class Student:

	def __init__(self, first_name, last_name):
		self._first_name = first_name
		self._last_name = last_name
	
	@property
	def first_name(self):
		return self._first_name
	
	@property
	def last_name(self):
		return self._last_name
	
	@property
	def name(self):
		returnf"{self._first_name}{self._last_name}"

滥用属性

在大多数情况下，这些属性可以用实例属性代替，因此我们可以访问它们并直接设置它们。除非对使用上述属性的好处有特定的需求（例如：值验证），否则使用属性优先于在Python中创建属性。

4.定义有意义的字符串表示法

在Python中，名称前后带有双下划线的函数称为特殊方法或魔术方法，有些人将其称为dunder方法。这些方法对解释器的基本操作有特殊的用法，包括我们先前介绍的__init__方法。__repr__和__str__这两种特殊方法对于创建自定义类的正确字符串表示法至关重要，这将为代码阅读器提供有关类的更直观信息。

它们之间的主要区别在于__repr__方法定义了字符串，你可以使用该字符串通过调用eval（repr(“therepr”))重新创建对象，而__str__方法定义的字符串则更具描述性，并允许更多定制。换句话说，你可以认为__repr__方法中定义的字符串由开发人员查看，而__str__方法中使用的字符串由常规用户查看。请看以下示例：

class Student:

	def __init__(self, first_name, last_name):
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name
	
	def __repr__(self):
		returnf"Student({self.first_name!r}, {self.last_name!r})"
	
	def __str__(self):
		returnf"Student: {self.first_name}{self.last_name}"

字符串表示法的实现

请注意，在__repr__方法的实现中，f字符串使用!r来显示带引号的这些字符串，因为使用格式正确的字符串构造实例很有必要。如果不使用!r格式，则字符串将为Student(John, Smith)，这不是构造“学生”实例的正确方法。

来看看这些实现如何为我们显示字符串：在交互式解释器中访问对象时会调用__repr__方法，而在打印对象时默认会调用__str__方法。

>>> student =Student("David", "Johnson")

>>> student

Student('David', 'Johnson')

>>>print(student)

Student: DavidJohnson

字符串表示法

5.实例方法，类方法和静态方法

在一个类中，我们可以定义三种方法：实例方法、类方法和静态方法。我们需要考虑针对所关注的功能应使用哪些方法，以下是一些常规准则。

例如，如果方法与单个实例对象有关，那么需要访问或更新实例的特定属性。在这种情况下，应使用实例方法。这些方法具有如下签名：def do_something(self):，其中self自变量引用调用该方法的实例对象。
如果方法与单个实例对象无关，则应考虑使用类方法或静态方法。可以使用适用的修饰符轻松定义这两种方法：类方法（classmethod）和静态方法（staticmethod）。
两者之间的区别在于，类方法允许你访问或更新与类相关的属性，而静态方法则独立于任何实例或类本身。类方法的一个常见示例是提供一种方便的实例化方法，而静态方法可以只是一个实用函数。请看以下代码示例：

class Student:

	def __init__(self,first_name, last_name):
	
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name

	def begin_study(self):
	
		print(f"{self.first_name}{self.last_name}beginsstudying.")
	
	@classmethod
	def from_dict(cls,name_info):
		first_name = name_info['first_name']
		last_name = name_info['last_name']
		returncls(first_name,last_name)
	
	@staticmethod
	def show_duties():
		return"Study,Play, Sleep"

不同的方法

也可以用类似的方式创建类属性。与前面讨论的实例属性不同，类属性由所有实例对象共享，并且它们应当反映一些独立于各个实例对象的特征。

6.使用私有属性进行封装

在为项目编写自定义类时，需要考虑封装问题，尤其期望其他人也使用你的类的话就更应如此。当类的功能增长时，某些功能或属性仅与类内数据处理相关。换句话说，除了类之外，这些函数都将不会被调用，并且除你之外其他使用类的用户甚至不会在意这些函数的实现细节。在这些情况下，应该考虑封装。

按照惯例，应用封装的一种重要方法是为属性和函数加上下划线或两个下划线。二者之间有着细微的区别：带有下划线的被认为是受保护的，而带有两个下划线的被认为是私有的，这涉及在创建后进行名称处理。

从本质上来说，像这样命名属性和功能，是在告诉IDE（即集成开发环境，例如PyCharm），尽管在Python中不存在真正的私有属性，但它们不会在类之外被访问。

class Student:

	def get_mean_gpa(self):
		grades = self._get_grades()
		gpa_list =Student._converted_gpa_from_grades(grades)
		returnsum(gpa_list) /len(gpa_list)
	
	def _get_grades(self):
		# fetch grades from a database
		grades = [99, 100, 94, 88]
		return grades
	
	@staticmethod
	def _converted_gpa_from_grades(grades):
		# convert the grades to GPA
		gpa_list = [4.0, 4.0, 3.7, 3.4]
		return gpa_list

封装

上面的代码展示了一个简单的封装示例。如果想了解学生的评价GPA，那么我们可以使用get_mean_gpa方法获得GPA。用户不需要知道平均GPA的计算方式，我们可以通过在函数名称前添加下划线来保护相关方法。

这一最佳做法的主要收获是，与用户使用你的代码相关的公共API，仅公开最少的数量。对于仅在内部使用的那些代码，请将其设置为受保护的方法或私有方法。

7.分离关注点和解耦

随着项目的发展，你会发现自己正在处理更多数据，如果你只坚持使用一个类会变得很麻烦。继续以“学生”类为例，假设学生在学校吃午餐，并且每个人都有一个餐饮帐户，可以用来支付餐费。从理论上讲，我们可以处理学生类中与帐户相关的数据和功能，如下所示：

class Student:

	def __init__(self, first_name, last_name, student_id):
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name
		self.student_id = student_id
	
	def check_account_balance(self):
		account_number =get_account_number(self.student_id)
		balance =get_balance(account_number)
		return balance
	
	def load_money(self, amount):
		account_number =get_account_number(self.student_id)
		balance =get_balance(account_number)
		balance += amount
		update_balance(account_number, balance)

混合功能

上面的代码向展示了一些有关检查账户余额和向账户充值的伪代码，这两种伪代码都在Student类中实现。还有更多与该帐户相关的操作，例如冻结丢失的卡、合并帐户——实施所有这些操作会使“学生”类越来越大，从而使维护变得越来越困难。你应该分离这些职责并使学生类不负责这些与帐户相关的功能，即一种称为解耦的设计模式。

class Student:

	def __init__(self, first_name, last_name, student_id):
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name
		self.student_id = student_id
		self.account =Account(self.student_id)
	
	def check_account_balance(self):
		return self.account.get_balance()
		
	def load_money(self, amount):
		self.account.load_money(amount)
	
	
class Account:

	def __init__(self, student_id):
		self.student_id = student_id
		# get additional information from the database
		self.balance =400
	
	def get_balance(self):
		# Theoretically, student.account.balance will work, but just in case
		# we need to have additional steps to check, such as query the database
		# again to make sure the data is up to date
		return self.balance
	
	def load_money(self, amount):
		# get the balance from the database
		self.balance += amount
		self.save_to_database()

分离关注点

上面的代码展示了我们如何使用附加的Account类来设计数据结构。如你所见，我们将所有与帐户相关的操作移至Account类。要实现检索学生的帐户信息的功能，学生类将通过从Account类中检索信息来处理。如果想实现更多与该类相关的功能，只需简单地更新Account类即可。

设计模式的主要要点是，希望各个类具有单独的关注点。通过将这些职责分开，你的类将变小，处理较小的代码组件会使将来的更改变得更容易。

8.考虑使用slots进行优化

如果你的类主要用于存储数据的数据容器，那么可以考虑使用__slots__来优化类的性能。它不仅可以提高属性访问的速度，还可以节省内存，如果需要创建数千个或更多实例对象，就是它发挥大作用之处啦。

原因是，对于常规类，实例属性是通过内部托管的字典存储的。相比之下，通过使用__slots__，实例属性将使用在幕后使用C语言实现的与数组相关的数据结构存储，并且以更高的效率优化了它们的性能。

class StudentRegular:

	def __init__(self,first_name, last_name):
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name

class StudentSlot:

	__slots__ = ['first_name', 'last_name']
	
	def __init__(self,first_name, last_name):
		self.first_name = first_name
		self.last_name = last_name

在类的定义中使用__slots__

上面的代码展示了如何在类中实现__slots__的简单示例。具体来说，将所有属性列为一个序列，这将在数据存储中创建一对一匹配，以加快访问速度并减少内存消耗。如前所述，常规类使用字典进行属性访问，但不使用已实现__slots__的字典。以下代码证实了这一点：

>>> student_r =StudentRegular('John', 'Smith')

>>>student_r.__dict__

{'first_name': 'John', 'last_name': 'Smith'}

>>> student_s =StudentSlot('John', 'Smith')

>>>student_s.__dict__

Traceback (most recentcall last):

File"<input>", line 1, in <module>

AttributeError: 'StudentSlot' object has noattribute '__dict__'

具有__slots__的类中没有__dict__

有关使用__slots__的详细讨论可以在Stack Overflow找到答案，你也可以从官方文档中找到更多信息（https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html）。

需要注意，使用__slots__会有一个副作用——它会阻止你动态创建其他属性。有人建议将其作为一种控制类拥有的属性的机制，但这并不是它的设计初衷。

9.文件

最后我们必须讨论一下类的文档。我们需要明白编写文档并不能替代任何代码，编写大量文档并不能提高代码的性能，也不一定会使代码更具可读性。如果必须依靠文档字符串来澄清代码，那么你的代码很可能有问题。

以下代码将向大家展示一个程序员可能犯的错误——使用不必要的注释来补偿错误的代码（即，在这种情况下，无意义的变量名）。相比之下，一些有好名字的好代码甚至不需要注释。

# how many billable hours
a =6
# the hourly rate
b =100
# total charge
c = a * b
# The above vs.the below with no comments
billable_hours =6
hourly_rate =100
total_charge = billable_hours * hourly_rate

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