Python_面向对象编程

获取对象信息

使用type()

>>> type(123)<type 'int'>>>> type('str')<type 'str'>>>> type(None)<type 'NoneType'>

>>> type(123)==type(456)True>>> type('abc')==type('123')True>>> type('abc')==type(123)False

但是这种写法太麻烦，Python把每种type类型都定义好了常量，放在types模块里，使用之前，需要先导入：

>>> import types>>> type('abc')==types.StringTypeTrue>>> type(u'abc')==types.UnicodeTypeTrue>>> type([])==types.ListTypeTrue>>> type(str)==types.TypeTypeTrue

最后注意到有一种类型就叫TypeType，所有类型本身的类型就是TypeType，比如：

>>> type(int)==type(str)==types.TypeTypeTrue

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使用isinstance()

对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。
如果继承关系是：

object -> Animal -> Dog -> Husky

那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：

>>> a = Animal()>>> d = Dog()>>> h = Husky()

>>> isinstance(h, Husky)True

并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是str或者unicode：

>>> isinstance('a', (str, unicode))True>>> isinstance(u'a', (str, unicode))True

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使用dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法

>>> dir('ABC')['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_formatter_field_name_split', '_formatter_parser', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：

>>> class MyObject(object):...     def __init__(self):...         self.x = 9...     def power(self):...         return self.x * self.x...>>> obj = MyObject()

紧接着，可以测试该对象的属性：

>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？True>>> obj.x9>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？False>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？True>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'19>>> obj.y # 获取属性'y'19

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404404

也可以获得对象的方法：

>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？True>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x108ca35d0>>>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn>>> fn # fn指向obj.power<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x108ca35d0>>>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的81

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使用slots

>>> class Student(object):...     pass

尝试给实例绑定一个属性：

>>> s = Student()>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性>>> print s.nameMichael

还可以尝试给实例绑定一个方法：

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法...     self.age = age...>>> from types import MethodType>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法>>> s.set_age(25) # 调用实例方法>>> s.age # 测试结果25

但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：

>>> s2 = Student() # 创建新的实例>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'

为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：

>>> def set_score(self, score):...     self.score = score...>>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)

给class绑定方法后，所有实例均可调用：

>>> s.set_score(100)>>> s.score100>>> s2.set_score(99)>>> s2.score99

使用slots

但是，如果我们想要限制class的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。

为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的slots变量，来限制该class能添加的属性：

>>> class Student(object):...     __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称...

>>> s = Student() # 创建新的实例>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

使用slots要注意，slots定义的属性仅对当前类起作用，对继承的子类是不起作用的：

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使用@property

有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！

还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

class Student(object):    @property    def score(self):        return self._score    @score.setter    def score(self, value):        if not isinstance(value, int):            raise ValueError('score must be an integer!')        if value < 0 or value > 100:            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')        self._score = value

@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：

>>> s = Student()>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()60>>> s.score = 9999Traceback (most recent call last):  ...ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：

class Student(object):    @property    def birth(self):        return self._birth    @birth.setter    def birth(self, value):        self._birth = value    @property    def age(self):        return 2014 - self._birth

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多重继承

通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。
Mixin

在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为Mixin。

为了更好地看出继承关系，我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixin和FlyableMixin。类似的，你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixin和植食动物HerbivoresMixin，让某个动物同时拥有好几个Mixin：

class Dog(Mammal, RunnableMixin, CarnivorousMixin):    pass

Mixin的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个Mixin的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。

Python自带的很多库也使用了Mixin。举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixin和ThreadingMixin提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

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定制类

看到类似slots这种形如xxx的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。

slots我们已经知道怎么用了，len()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。

除此之外，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。

str

>>> class Student(object):...     def __init__(self, name):...         self.name = name...>>> print Student('Michael')<__main__.Student object at 0x109afb190>

打印出一堆<main.Student object at 0x109afb190>，不好看。

怎么才能打印得好看呢？只需要定义好str()方法，返回一个好看的字符串就可以了：

>>> class Student(object):...     def __init__(self, name):...         self.name = name...     def __str__(self):...         return 'Student object (name: %s)' % self.name...>>> print Student('Michael')Student object (name: Michael)

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iter

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。

我们以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for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

现在，试试把Fib实例作用于for循环：

>>> for n in Fib():...     print n...11235...4636875025

getitem

Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素：

>>> Fib()[5]Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: 'Fib' object does not support indexing

要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现getitem()方法：

class Fib(object):    def __getitem__(self, n):        a, b = 1, 1        for x in range(n):            a, b = b, a + b        return a

>>> f = Fib()>>> f[0]1>>> f[1]1>>> f[2]2>>> f[3]3>>> f[10]89>>> f[100]573147844013817084101

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getattr

getattr()方法，动态返回一个属性

class Student(object):    def __init__(self):        self.name = 'Michael'    def __getattr__(self, attr):        if attr=='score':            return 99

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元类

# metaclass是创建类，所以必须从`type`类型派生：class ListMetaclass(type):    def __new__(cls, name, bases, attrs):        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)class MyList(list):    __metaclass__ = ListMetaclass # 指示使用ListMetaclass来定制类

当我们写下metaclass = ListMetaclass语句时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.new()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。

new()方法接收到的参数依次是：

1.当前准备创建的类的对象；

2.类的名字；

3.类继承的父类集合；

4.类的方法集合。

测试一下MyList是否可以调用add()方法：

>>> L = MyList()>>> L.add(1)>>> L[1]