Python学习总结笔记（2）--类扩展小结

Python作为动态语言，灵活性之一就是支持类的动态扩展，可以动态给类对象或者实例添加属性或者方法。这一特性给Python语言带来了很大的灵活性。

0x01 属性和方法扩展

举个例子：

class Person(object):
def __init__(self,name):
self.__name=name

@property
def name(self):
return  self.__name

上面定义了一个Person类，含有一个name的属性，但是我们可能需要给他添加Age、Sex等新的属性或者函数怎么办呢？可以这么来做：

a=Person('Andy')
#添加
a.age=18
print dir(a)

运行结果：

['_Person__name', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'name']

Process finished with exit code 0

动态添加了一个属性age。这是在实例中添加的，对其他实例是无效的，比如：

b=Person('kk')
print b.age

运行结果：

AttributeError: 'Person' object has no attribute 'age'

提示b中没有这样的属性。要想对类所有实例均有效，可以直接对类本身添加动态属性：

Person.age=18
b=Person('kk')
print b.age

同样的，也可以动态添加方法（函数）。需要导入模块types. MethodType，如下：

from types import MethodType

def eat(self):
print 'eat'
b=Person('kk')
b.eat=MethodType(eat,b)
b.eat()

类似的，如果要求对所有类的实例有效，就需要在类本身的对象上进行动态扩展:

Person.eat=MethodType(eat,Person)
b=Person('kk')
b.eat()

需要注意一点的是，动态扩展不要涉及“私有变量”，比如：

def getName(self):
return  self.__name

Person.getName=MethodType(getName,Person)
b=Person('kk')
print b.getName()

运行结果：

AttributeError: type object 'Person' has no attribute '__name'

提示找不到属性__name，那么读取公开的属性name呢：

def getName(self):
return self.name

Person.getName=MethodType(getName,Person)
b=Person('kk')
name=b.getName()
print name

运行结果：

<property object at 0x0128D540>

虽然没有报错，但是只是打印出了获取的属性的信息，并没有获取其真实的值。



同样的给“私有变量”赋值也是无效的：

def setName(self,name):
self.__name=name

Person.setName=MethodType(setName,Person)
b=Person('kk')
b.setName('kkb7')
print b.name

打印出来的name仍然是kk。所以采用动态扩展方式时，不要对类中原有的属性和方法进行操作（当然静态变量除外）。

0x02 限制扩展

上面讲了类的扩展，如果我们需要显示随意扩展怎么办呢？比如，只能给Person扩展age和height。可以通过顶一个特殊的slots来实现。

class Person(object):
def __init__(self,name):
self.__name=name
__slots__=('__name','name','age','height','getAge')
@property
def name(self):
return  self.__name

如果试图添加其他的属性和方法，将会报错：

def getAge(self):
return 18

def getHeight(self):
return 182

b=Person('kk')
#正常
b.age=18
b.height=182
b.getAge=MethodType(getAge,b)

#异常
b.width=130
b.getHeight=MethodType(getHeight,b)

设置断点调试：



前面几个扩展一切正常，断点前进即报错：

AttributeError: 'Person' object has no attribute 'width'

0x03 类扩展

上面讲了slots可以用来限制类的属性和方法定义。类似*这样的变量在Python中非常特殊。还有一些变量可以用来扩展类的功能。下面就讲几个常见的变量

（1） len

Python中很多对象都可以用len()来计算对象的“长度”，其实是在类里面实现了函数len。比如：

class Person(object):
def __init__(self,name):
self.__name=name

__slots__=('__name','name','age','height','getAge')

@property
def name(self):
return  self.__name

#定义__len__
def __len__(self):
return len(self.__name)

b=Person('kk')
print 'b\'length is:',len(b)

c=Person('kikay')
print 'c\'length is:',len(c)

需要注意的是len函数的返回值必须是整数，否则将会报错：

class Person(object):
def __init__(self,name):
self.__name=name

__slots__=('__name','name','age','height','getAge')

@property
def name(self):
return  self.__name

#定义__len__
def __len__(self):
return 'error'

b=Person('kk')
print 'b\'length is:',len(b)

运行结果：

TypeError: an integer is required

（2）str

在类中实现str函数，就可以执行str()函数：

class Person(object):
def __init__(self,name):
self.__name=name

__slots__=('__name','name','age','height','getAge')

@property
def name(self):
return  self.__name

#定义__len__
def __len__(self):
return len(self.__name)

#定义__str__
def __str__(self):
return 'Person object (name:%s)'%self.__name

b=Person('kk')
print str(b)

运行结果：

Person object (name:kk)

（3）iter

如果类的对象希望具有迭代的效果（for…in…），那么就需要实现iter，该方法返回一个迭代对象，结合next函数，可以循环取值。用著名的Fibonacci数列的实现为例：

class Fibonacci(object):
def __init__(self):
self.__v1,self.__v2=0,1

def __iter__(self):
return self

#限制运行的值上限
__MaxVaue__=1000

def next(self):
self.__v1,self.__v2=self.__v2,self.__v2+self.__v1
if self.__v1>=self.__MaxVaue__:
#停止迭代
raise StopIteration()
return self.__v1

f=Fibonacci()
#迭代
for i in f:
print i

（4）getitem

如果先实现索引访问，需要实现getitem:

class Fibonacci(object):
def __init__(self):
self.__v1,self.__v2=0,1

def __iter__(self):
return self

#限制运行的值上限
__MaxVaue__=1000

def next(self):
self.__v1,self.__v2=self.__v2,self.__v2+self.__v1
if self.__v1>=self.__MaxVaue__:
#停止迭代
raise StopIteration()
return self.__v1

def __getitem__(self, item):
if isinstance(item,int):
temp1,temp2=1,1
for i in range(item):
temp1,temp2=temp2,temp1+temp2
return temp1
else:
raise TypeError('item must be integer')

f=Fibonacci()
print f[3]

上面是利用索引来访问，如果要支持切片功能，可以这样来实现：

class Fibonacci(object):
def __init__(self):
self.__v1,self.__v2=0,1

def __iter__(self):
return self

#限制运行的值上限
__MaxVaue__=1000

def next(self):
self.__v1,self.__v2=self.__v2,self.__v2+self.__v1
if self.__v1>=self.__MaxVaue__:
#停止迭代
raise StopIteration()
return self.__v1

def __getitem__(self, item):
if isinstance(item,int):
temp1,temp2=1,1
for i in range(item):
temp1,temp2=temp2,temp1+temp2
return temp1
elif isinstance(item,slice):
L=[]
temp1,temp2=1,1
start=item.start
stop=item.stop
if start is None:
start=0
for i in range(start,stop):
if i>=start:
L.append(temp1)
temp1,temp2=temp2,temp1+temp2
return L

else:
raise TypeError('item must be integer')

f=Fibonacci()
print f[3]
print f[2:8]

当然上面的切片实现是单步的，如果step不为1，就得修正代码实现逻辑了。这里就不再赘述这一过程，只做下getitem的使用总结。