流畅的python学习笔记：第九章：符合python风格的对象
2017-07-10 15:52
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首先来看下对象的表现形式：
class People():
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
if __name__== "__main__":
p=People('zhf','30')
print p
E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py
<__main__.People instance at 0x01763B48>
当我们打印People的实例的时候得到的是这个类的内存地址。这个对用户而言其实没太多的用处。我们想在打印的时候得到关于这个类的更多的信息。这个时候就要用到__str__.代码修改如下：
class People():
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def __str__(self):
return 'People:%s,%s' % (self.name,self.age)
if __name__== "__main__":
p=People('zhf','30')
print p
E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py
People:zhf,30
得到的结果是People:zhf,30。这样就更直接也更直观。__str__的作用在于print对象实例的时候会被调用。但是我们如果不用print p而是直接用p的时候，__str__则不会被调用。这个时候就要用到__repr__。代码改成如下的时候。在单独调用People实例的时候也可以打印出相应的信息。
class People():
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def __str__(self):
return 'People:%s,%s' % (self.name,self.age)
def __repr__(self):
return 'People:%s,%s' % (self.name,self.age)
其实__str__和__repr__的返回都是一样的，每一个都写上一个实现其实有点冗余。代码可以精简如下，这样不管是print打印还是单独调用都可以打印。
class People():
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def __str__(self):
return 'People:%s,%s' % (self.name,self.age)
__repr__=__str__
通过两种不同的调用方式可以看出__str__主要是显示给用户的。而__repr__主要是给开发人员使用的。
我们再来看下更多的内置方法：
class Vector():
def __init__(self,x,y):
self.x=float(x)
self.y=float(y)
def __iter__(self):
return (i for i in (self.x,self.y))
def __str__(self):
return str(tuple(self))
def __bytes__(self):
return (bytes([ord(self.typecode)])+bytes(array(self.typecode,self)))
def __eq__(self, other):
return tuple(self) == tuple(other)
def __abs__(self):
return math.hypot(self.x,self.y)
def __bool__(self):
return bool(abs(self))
if __name__== "__main__":
v1=Vector(3,4)
v2=Vector(3,1)
x,y=v1 #调用__iter__
print x,y
print abs(v1) #调用__abs__
print v1==v2 #调用__eq__
print bool(v1) #调用__bool__
print bytes(v1) #调用__bytes__
从上面的实现可以看到，当对对象实例采用各自不同的运算的时候，会调用相应的内部方法。
classmethod与staticmethod
我们先来看下一个普通的类实例调用方法：
class People():
def __init__(self,name,age):
self.name=name
self.age=age
def __str__(self):
return 'People %s,%s' % (self.name,self.age)
def print_info(self):
print self.name,self.age
__repr__=__str__
if __name__== "__main__":
p1=People('zhf',30)
p2=People('zhf1',32)
p1.print_info()
p2.print_info()
在这里有两个实例化的对象，p1和p2.这里的实例对象是通过self参数传递给函数的。来看下运行状态
P1的实例对象，可以看到self参数是被不同的实例对象给赋值的
P2的实例对象
因此在打印的时候，也是将不同的实例对象传入至函数，这样就能打印出不同的实例对象的参数。
在__init__中定义的参数都属于各自的实例对象。如果我们仅想实现类的交互而不是实例的交互呢，比如我想统计这个对象有多少个实例。下面的代码是否可以呢？
class cls_instance(object):
inst_num=0
def __init__(self):
self.inst_num+=1
if __name__== "__main__":
c1=cls_instance()
c2=cls_instance()
print c2.inst_num
通过执行结果可以看到实例个数为1.但其实有C1和C2两个实例化的对象。从下面的关系图可以看到，self.inst_num是被各自实例计数保存的。并没有做到全局共享，要做到全局共享，就必须以类的方式交互而不是实例的方式
这里就要用到classmethod这个装饰器了。代码修改如下：
class cls_instance(object):
inst_num=0
def __init__(self):
cls_instance.inst_num+=1
@classmethod
def get_no_instance(cls):
return cls.inst_num
if __name__== "__main__":
c1=cls_instance()
c2=cls_instance()
print c2.get_no_instance()
E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py
2
首先在__init__中调用的是cls_instance.inst_num+=1。也就是通过类来对计数器进行加一，而非实例对象。然后通过get_no_instance来统计实例对象。注意，get_no_instance的参数为cls且前面带有装饰器@classmethod，因此这个cls就是代表的cls_instance这个类对象，而非实例。所以得到的实例个数就为2个
从上面的关系图很容易看出，get_no_instance中的cls参数为cls_instance类。这就是classmethod的用法。我们来看一个classmethod更实用的用法。
如果我们想实例化一个时间的类，传入具体的年，月，日
class Date_format(object):
def __init__(self,day=0,month=0,year=0):
self.day=day
self.month=month
self.year=year
if __name__== "__main__":
date='2017-7-10'
day,month,year=map(int,date.split('-'))
d=Date_format(day,month,year)
时间的格式是2017-7-10，为了区分年，月，日，首先要按照这个格式分割开来并且转换为整数。
但是如果我们有很多类似这种格式的格式字符串信息。这样一个个的去实例也挺麻烦的。我们需要把day,month,year=map(int,date.split('-'))这个的具体实现做到类中去。通过调用类来得到一个时间实例。
class Date_format(object):
def __init__(self,day=0,month=0,year=0):
self.day=day
self.month=month
self.year=year
@classmethod
def from_string(cls,date_string):
day,month,year=map(int,date_string.split('-'))
date=cls(day,month,year)
return date
if __name__== "__main__":
d=Date_format.from_string('2017-7-10')
print d.day,d.month,d.year
通过from_string来得到具体的日期并通过date=cls(day,month,year)来实例化对象并返回这个实例化对象
下面来看下staticmethod。还是刚才的例子，如果我们只是想得到具体的日期，而不需要实例化的话可以用到staticmethod。如下的代码：
class Date_format(object):
def __init__(self,day=0,month=0,year=0):
self.day=day
self.month=month
self.year=year
@classmethod
def from_string(cls,date_string):
day,month,year=map(int,date_string.split('-'))
date=cls(day,month,year)
return date
@staticmethod
def get_detail_time(date_string):
day,month,year=map(int,date_string.split('-'))
return day,month,year
if __name__== "__main__":
day,month,year=Date_format.get_detail_time('2017-7-10')
print day,month,year
E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py
2017 7 10
__slots__
class A(object):
def __init__(self,x):
self.x=x
if __name__== "__main__":
a=A(3)
print a.x
print a.__dict__
print a.__dict__['x']
a.y=1
print a.__dict__
E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py
3
{'x': 3}
3
{'y': 1, 'x': 3}
在python中，实例化对象的变量都保存在字典中，因此我们可以用a.__dict__来查看所有的属性。也可以通过a.__dict__[‘x’]来代替a.x。本质上原理都是一样的。另外也可以自由添加变量。比如a.y=1.添加成功后再字典中也能看到对应的变量。但是如果我们想固定变量，比如只有x和y该如何操作呢。这里就需要用到__slots__方法。代码修改如下:
class A(object):
__slots__=('x','y')
def __init__(self,x,y):
self.x=x
if __name__== "__main__":
a=A(3,2)
print a.x
print a.__slots__
print a.__dict__
我们来看下运行结果：
E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py
3
('x', 'y')
Traceback (most recent call last):
File "E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py", line 65, in <module>
print a.__dict__
AttributeError: 'A' object has no attribute '__dict__'
首先__slots__是返回的元组形式存储变量，而非字典。另外在执行__dict__的时候报错，提示没有__dict__属性。因此如果用了__slots__来设定变量，则__dict__将不会再有。那么我们可以添加变量么。我们新增一个变量z
a.z=3
E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py
Traceback (most recent call last):
File "E:/py_prj/fluent_python/chapter9.py", line 65, in <module>
a.z=3
AttributeError: 'A' object has no attribute 'z'
结果提示没有z的属性。说明使用了__slots__后不能任意添加属性。
那么__slots__的优势在哪呢？不用__slots__的时候，变量是保存在字典里的。字典是很耗内存的，如果这个对象有很多个实例对象，那么每个实例对象都将会建立一个字典。在这种情况下内存的消耗是很惊人的。我们来实测一下。我们用profile来测试代码所占的内存。首先创建100000个实例对象
class A(object):
def __init__(self,x,y):
self.x=x
self.y=y
@profile
def profile_result():
f=[A(1,2) for i in range(100000)]
if __name__== "__main__":
profile_result()
测试结果：建立实例对象消耗了21.4M的内存
改用__slots__的方式：
class A(object):
__slots__=('x','y')
def __init__(self,x,y):
self.x=x
self.y=y
@profile
def profile_result():
f=[A(1,2) for i in range(100000)]
if __name__== "__main__":
profile_result()
测试结果：同样个数的实例值消耗了5.7M的内存。相比字典确实节省了不少的内存
最后总结一下：
__slots__用元组的形式保存变量，而非字典。且__slots__无法添加变量。由于采用了元组的方式，因此在创建多个实例的时候，会节省不少内存。但由于无法添加变量，也有很大的局限性。最适合__slots__的场景就是类的变量恒定不变且会创建多个实例化对象的时候，可以采用__slots__
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