Pyhton类、实例属性的获取和设置
2018-01-28 10:41
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由于python是一种动态语言,python类和属性的获取和设置非常灵活,本文主要介绍一下几个方面:
实例属性和类属性的绑定;动态绑定属性和方法;
给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self变量:
但是,如果Student类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student类所有:
当我们定义了一个类属性后,这个属性虽然归类所有,但类的所有实例都可以访问到。来测试一下:
从上面的例子可以看出,在编写程序的时候,千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字,因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性,但是当你删除实例属性后,再使用相同的名称,访问到的将是类属性。
然后,尝试给实例绑定一个属性:
还可以尝试给实例绑定一个方法:
但是,给一个实例绑定的方法,对另一个实例是不起作用的:
为了给所有实例都绑定方法,可以给class绑定方法:
给class绑定方法后,所有实例均可调用:
通常情况下,上面的set_score方法可以直接定义在class中,但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能,这在静态语言中很难实现。
3、使用
但是,如果我们想要限制实例的属性怎么办?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
然后,我们试试:
由于’score’没有被放到
使用
除非在子类中也定义
这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数:
现在,对任意的Student实例进行操作,就不能随心所欲地设置score了:
但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。
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?
Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的:
@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:
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:
上面的birth是可读写属性,而age就是一个只读属性,因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
实例属性和类属性的绑定;动态绑定属性和方法;
__slots__的使用;@property的使用
1、实例属性和类属性的绑定
由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性。给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self变量:
class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name s = Student('Bob') s.score = 90
但是,如果Student类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student类所有:
class Student(object): name = 'Student'
当我们定义了一个类属性后,这个属性虽然归类所有,但类的所有实例都可以访问到。来测试一下:
>>> class Student(object): ... name = 'Student' ... >>> s = Student() # 创建实例s >>> print(s.name) # 打印name属性,因为实例并没有name属性,所以会继续查找class的name属性 Student >>> print(Student.name) # 打印类的name属性 Student >>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性 >>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高,因此,它会屏蔽掉类的name属性 Michael >>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失,用Student.name仍然可以访问 Student >>> del s.name # 如果删除实例的name属性 >>> print(s.name) # 再次调用s.name,由于实例的name属性没有找到,类的name属性就显示出来了 Student
从上面的例子可以看出,在编写程序的时候,千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字,因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性,但是当你删除实例属性后,再使用相同的名称,访问到的将是类属性。
2、动态绑定属性和方法
正常情况下,当我们定义了一个class,创建了一个class的实例后,我们可以给该实例绑定任何属性和方法,这就是动态语言的灵活性。先定义class:class Student(object): pass
然后,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.name) Michael
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) # 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( c178 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 = set_score
给class绑定方法后,所有实例均可调用:
通常情况下,上面的set_score方法可以直接定义在class中,但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能,这在静态语言中很难实现。
3、使用__slots__
但是,如果我们想要限制实例的属性怎么办?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实例能添加的属性:
class Student(object): __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
然后,我们试试:
>>> 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'
由于’score’没有被放到
__slots__中,所以不能绑定score属性,试图绑定score将得到AttributeError的错误。
使用
__slots__要注意,
__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用,对继承的子类是不起作用的:
>>> class GraduateStudent(Student): ... pass ... >>> g = GraduateStudent() >>> g.score = 9999
除非在子类中也定义
__slots__,这样,子类实例允许定义的属性就是自身的
__slots__加上父类的
__slots__。
4、使用@property
在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改:s = Student() s.score = 9999
这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数:
class Student(object): def get_score(self): return self._score def set_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
现在,对任意的Student实例进行操作,就不能随心所欲地设置score了:
>>> s = Student() >>> s.set_score(60) # ok! >>> s.get_score() 60 >>> s.set_score(9999) Traceback (most recent call last): ... ValueError: score must between 0 ~ 100!
但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。
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?
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 #注意有一个短下划线 @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 #注意有一个短下划线
@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 = 9999 Traceback (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): #可读写属性 @property def birth(self): return self._birth @birth.setter def birth(self, value): self._birth = value # 只读属性 @property def age(self): return 2018 - self._birth
上面的birth是可读写属性,而age就是一个只读属性,因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
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