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Python中类的特殊变量

 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(uabc)==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(ua, 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

<style>p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px Helvetica } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px Helvetica; min-height: 14.0px } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "PingFang SC" }</style>

__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

 

 

 

 

 

 

 

参考文档:

https://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/python/web/special-methods.html

 

 

 

 

Python中类的特殊变量