python基础编程:Python中的对象,方法,类,实例,函数用法分析
本文实例分析了Python中的对象,方法,类,实例,函数用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
Python是一个完全面向对象的语言。不仅实例是对象,类,函数,方法也都是对象。
class Foo(object): static_attr = True def method(self): pass foo = Foo()
这段代码实际上创造了两个对象,Foo和foo。而Foo同时又是一个类,foo是这个类的实例。
在C++里类型定义是在编译时完成的,被储存在静态内存里,不能轻易修改。在Python里类型本身是对象,和实例对象一样储存在堆中,对于解释器来说类对象和实例对象没有根本上的区别。
在Python中每一个对象都有自己的命名空间。空间内的变量被存储在对象的__dict__里。这样,Foo类有一个__dict__, foo实例也有一个__dict__,但这是两个不同的命名空间。
所谓“定义一个类”,实际上就是先生成一个类对象,然后执行一段代码,但把执行这段代码时的本地命名空间设置成类的__dict__. 所以你可以写这样的代码:
>>> class Foo(object): ... bar = 1 + 1 ... qux = bar + 1 ... print "bar: ", bar ... print "qux: ", qux ... print locals() ... bar: 2 qux: 3 {'qux': 3, '__module__': '__main__', 'bar': 2} >>> print Foo.bar, Foo.__dict__['bar'] 2 2 >>> print Foo.qux, Foo.__dict__['qux'] 3 3
所谓“定义一个函数”,实际上也就是生成一个函数对象。而“定义一个方法”就是生成一
个函数对象,并把这个对象放在一个类的__dict__中。下面两种定义方法的形式是等价的:
>>> class Foo(object): ... def bar(self): ... return 2 ... >>> def qux(self): ... return 3 ... >>> Foo.qux = qux >>> print Foo.bar, Foo.__dict__['bar'] >>> print Foo.qux, Foo.__dict__['qux'] >>> foo = Foo() >>> foo.bar() 2 >>> foo.qux() 3
而类继承就是简单地定义两个类对象,各自有不同的__dict__:
>>> class Cheese(object): ... smell = 'good' ... taste = 'good' ... >>> class Stilton(Cheese): ... smell = 'bad' ... >>> print Cheese.smell good >>> print Cheese.taste good >>> print Stilton.smell bad >>> print Stilton.taste good >>> print 'taste' in Cheese.__dict__ True >>> print 'taste' in Stilton.__dict__ False
复杂的地方在
.这个运算符上。对于类来说,Stilton.taste的意思是“在Stilton.dict__中找’taste’. 如果没找到,到父类Cheese的__dict__里去找,然后到父类的父类,等等。如果一直到object仍没找到,那么扔一个AttributeError.”
实例同样有自己的__dict:
>>> class Cheese(object): ... smell = 'good' ... taste = 'good' ... def __init__(self, weight): ... self.weight = weight ... def get_weight(self): ... return self.weight ... >>> class Stilton(Cheese): ... smell = 'bad' ... >>> stilton = Stilton('100g') >>> print 'weight' in Cheese.__dict__ False >>> print 'weight' in Stilton.__dict__ False >>> print 'weight' in stilton.__dict__ True
不管__init__()是在哪儿定义的, stilton.__dict__与类的__dict__都无关。
Cheese.weight和Stilton.weight都会出错,因为这两个都碰不到实例的命名空间。而
stilton.weight的查找顺序是stilton.dict => Stilton.dict =>
Cheese.dict => object.dict. 这与Stilton.taste的查找顺序非常相似,仅仅是
在最前面多出了一步。
方法稍微复杂些。
>>> print Cheese.__dict__['get_weight'] >>> print Cheese.get_weight >>> print stilton.get_weight <__main__.Stilton object at 0x7ff820669190>>
我们可以看到点运算符把function变成了unbound method. 直接调用类命名空间的函数和点
运算返回的未绑定方法会得到不同的错误:
>>> Cheese.__dict__['get_weight']() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: get_weight() takes exactly 1 argument (0 given) >>> Cheese.get_weight() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: unbound method get_weight() must be called with Cheese instance as first argument (got nothing instead)
但这两个错误说的是一回事,实例方法需要一个实例。所谓“绑定方法”就是简单地在调用方法时把一个实例对象作为第一个参数。下面这些调用方法是等价的
>>> Cheese.__dict__['get_weight'](stilton) '100g' >>> Cheese.get_weight(stilton) '100g' >>> Stilton.get_weight(stilton) '100g'>>> stilton.get_weight() '100g'
最后一种也就是平常用的调用方式,stilton.get_weight(),是点运算符的另一种功能,将stilton.get_weight()翻译成stilton.get_weight(stilton).
这样,方法调用实际上有两个步骤。首先用属性查找的规则找到get_weight, 然后将这个属性作为函数调用,并把实例对象作为第一参数。这两个步骤间没有联系。比如说你可以这样试:
>>> stilton.weight() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'str' object is not callabl
先查找weight这个属性,然后将weight做为函数调用。但weight是字符串,所以出错。要注意在这里属性查找是从实例开始的:
>>> stilton.get_weight = lambda : '200g' >>> stilton.get_weight() '200g'
但是
>>> Stilton.get_weight(stilton) '100g'
Stilton.get_weight的查找跳过了实例对象stilton,所以查找到的是没有被覆盖的,在Cheese中定义的方法。
getattr(stilton, ‘weight’)和stilton.weight是等价的。类对象和实例对象没有本质区别,getattr(Cheese, ‘smell’)和Cheese.smell同样是等价的。getattr()与点运算符相比,好处是属性名用字符串指定,可以在运行时改变。
getattribute()是最底层的代码。如果你不重新定义这个方法,object.getattribute()和type.getattribute()就是getattr()的具体实现,前者用于实例,后者用以类。换句话说,stilton.weight就是object.getattribute(stilton, ‘weight’). 覆盖这个方法是很容易出错的。比如说点运算符会导致无限递归:
def __getattribute__(self, name): return self.__dict__[name]
getattribute()中还有其它的细节,比如说descriptor protocol的实现,如果重写很容易搞错。
getattr()是在__dict__查找没找到的情况下调用的方法。一般来说动态生成属性要用这个,因为__getattr__()不会干涉到其它地方定义的放到__dict__里的属性。
>>> class Cheese(object): ... smell = 'good' ... taste = 'good' ... >>> class Stilton(Cheese): ... smell = 'bad' ... def __getattr__(self, name): ... return 'Dynamically created attribute "%s"' % name ... >>> stilton = Stilton() >>> print stilton.taste good >>> print stilton.weight Dynamically created attribute "weight" >>> print 'weight' in stilton.__dict__ False
由于方法只不过是可以作为函数调用的属性,getattr()也可以用来动态生成方法,但同样要注意无限递归:
>>> class Cheese(object): ... smell = 'good' ... taste = 'good' ... def __init__(self, weight): ... self.weight = weight ... >>> class Stilton(Cheese): ... smell = 'bad' ... def __getattr__(self, name): ... if name.startswith('get_'): ... def func(): ... return getattr(self, name[4:]) ... return func ... else: ... if hasattr(self, name): ... return getattr(self, name) ... else: ... raise AttributeError(name) ... >>> stilton = Stilton('100g') >>> print stilton.weight 100g >>> print stilton.get_weight >>> print stilton.get_weight() 100g >>> print stilton.age Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "", line 12, in __getattr__ AttributeError: age
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