【Python】学习笔记——-8.4、面向对象高级编程：4.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__

我们先定义一个

Student

类，打印一个实例：

>>> 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)

这样打印出来的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据。

但是细心的朋友会发现直接敲变量不用

print

，打印出来的实例还是不好看：

>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>

这是因为直接显示变量调用的不是

__str__()

，而是

__repr__()

，两者的区别是

__str__()

返回用户看到的字符串，而

__repr__()

返回程序开发者看到的字符串，也就是说，

__repr__()

是为调试服务的。

解决办法是再定义一个

__repr__()

。但是通常

__str__()

和

__repr__()

代码都是一样的，所以，有个偷懒的写法：

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

__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)
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025

__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

现在，就可以按下标访问数列的任意一项了：

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

但是list有个神奇的切片方法：

>>> list(range(100))[5:10]
[5, 6, 7, 8, 9]

对于Fib却报错。原因是

__getitem__()

传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象

slice

，所以要做判断：

class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int): # n是索引
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
if isinstance(n, slice): # n是切片
start = n.start
stop = n.stop
if start is None:
start = 0
a, b = 1, 1
L = []
for x in range(stop):
if x >= start:
L.append(a)
a, b = b, a + b
return L

现在试试Fib的切片：

>>> f = Fib()
>>> f[0:5]
[1, 1, 2, 3, 5]
>>> f[:10]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

但是没有对step参数作处理：

>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个

__getitem__()

还是有很多工作要做的。

此外，如果把对象看成

dict

，

__getitem__()

的参数也可能是一个可以作key的object，例如

str

。

与之对应的是

__setitem__()

方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。最后，还有一个

__delitem__()

方法，用于删除某个元素。

总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

__getattr__

正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。比如定义

Student

类：

class Student(object):

def __init__(self):
self.name = 'Michael'

调用

name

属性，没问题，但是，调用不存在的

score

属性，就有问题了：

>>> s = Student()
>>> print(s.name)
Michael
>>> print(s.score)
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

错误信息很清楚地告诉我们，没有找到

score

这个attribute。

要避免这个错误，除了可以加上一个

score

属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个

__getattr__()

方法，动态返回一个属性。修改如下：

class Student(object):

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

当调用不存在的属性时，比如

score

，Python解释器会试图调用

__getattr__(self,
'score')

来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回

score

的值：

>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99

返回函数也是完全可以的：

class Student(object):

def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25

只是调用方式要变为：

>>> s.age()
25

注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用

__getattr__

，已有的属性，比如

name

，不会在

__getattr__

中查找。

此外，注意到任意调用如

s.abc

都会返回

None

，这是因为我们定义的

__getattr__

默认返回就是

None

。要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出

AttributeError

的错误：

class Student(object):

def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)

这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。

这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。

举个例子：

现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：
http://api.server/user/friends
http://api.server/user/timeline/list

如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。

利用完全动态的

__getattr__

，我们可以写出一个链式调用：

class Chain(object):

def __init__(self, path=''):
self._path = path

def __getattr__(self, path):
return Chain('%s/%s' % (self._path, path))

def __str__(self):
return self._path

__repr__ = __str__

试试：

>>> Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'

这样，无论API怎么变，SDK都可以根据URL实现完全动态的调用，而且，不随API的增加而改变！

还有些REST API会把参数放到URL中，比如GitHub的API：

GET /users/:user/repos

调用时，需要把

:user

替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用：

Chain().users('michael').repos

就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。

__call__

一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用

instance.method()

来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在Python中，答案是肯定的。

任何类，只需要定义一个

__call__()

方法，就可以直接对实例进行调用。请看示例：

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

def __call__(self):
print('My name is %s.' % self.name)

调用方式如下：

>>> s = Student('Michael')
>>> s() # self参数不要传入
My name is Michael.

__call__()

还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。

如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。

那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个

Callable

对象，比如函数和我们上面定义的带有

__call__()

的类实例：

>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('str')
False

通过

callable()

函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。

小结

Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便地生成特定的类。

本节介绍的是最常用的几个定制方法，还有很多可定制的方法，请参考Python的官方文档。