Python(二十二)

一 isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)

isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象

1 class Foo(object):
2     pass
3  
4 obj = Foo()
5  
6 isinstance(obj, Foo)

issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类

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1 class Foo(object):
2     pass
3  
4 class Bar(Foo):
5     pass
6  
7 issubclass(Bar, Foo)
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二 反射

1 什么是反射

反射的概念是由Smith在1982年首次提出的,主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力(自省)。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。

2 python面向对象中的反射:通过字符串的形式操作对象相关的属性。python中的一切事物都是对象(都可以使用反射)

四个可以实现自省的函数

下列方法适用于类和对象(一切皆对象,类本身也是一个对象)

判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性
hasattr(object,name)
def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr
    """
    getattr(object, name[, default]) -> value

    Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y.
    When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't
    exist; without it, an exception is raised in that case.
    """
    pass
getattr(object, name, default=None)
def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__
    """
    Sets the named attribute on the given object to the specified value.

    setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v''
    """
    pass
setattr(x, y, v) 
def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__
    """
    Deletes the named attribute from the given object.

    delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y''
    """
    pass
delattr(x, y) 
class BlackMedium:
    feature='Ugly'
    def __init__(self,name,addr):
        self.name=name
        self.addr=addr

    def sell_house(self):
        print('%s 黑中介卖房子啦,傻逼才买呢,但是谁能证明自己不傻逼' %self.name)
    def rent_house(self):
        print('%s 黑中介租房子啦,傻逼才租呢' %self.name)

b1=BlackMedium('万成置地','回龙观天露园')

#检测是否含有某属性
print(hasattr(b1,'name'))
print(hasattr(b1,'sell_house'))

#获取属性
n=getattr(b1,'name')
print(n)
func=getattr(b1,'rent_house')
func()

# getattr(b1,'aaaaaaaa') #报错
print(getattr(b1,'aaaaaaaa','不存在啊'))

#设置属性
setattr(b1,'sb',True)
setattr(b1,'show_name',lambda self:self.name+'sb')
print(b1.__dict__)
print(b1.show_name(b1))

#删除属性
delattr(b1,'addr')
delattr(b1,'show_name')
delattr(b1,'show_name111')#不存在,则报错

print(b1.__dict__)
四个方法的使用演示
class Foo(object):
 
    staticField = "old boy"
 
    def __init__(self):
        self.name = 'wupeiqi'
 
    def func(self):
        return 'func'
 
    @staticmethod
    def bar():
        return 'bar'
 
print getattr(Foo, 'staticField')
print getattr(Foo, 'func')
print getattr(Foo, 'bar')
类也是对象
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import sys


def s1():
    print 's1'


def s2():
    print 's2'


this_module = sys.modules[__name__]

hasattr(this_module, 's1')
getattr(this_module, 's2')
反射当前模块成员

导入其他模块,利用反射查找该模块是否存在某个方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

def test():
    print('from the test')
module_test.py 
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 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3  
 4 """
 5 程序目录:
 6     module_test.py
 7     index.py
 8  
 9 当前文件:
10     index.py
11 """
12 
13 import module_test as obj
14 
15 #obj.test()
16 
17 print(hasattr(obj,'test'))
18 
19 getattr(obj,'test')()
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3 为什么用反射之反射的好处

好处一:实现可插拔机制

有俩程序员,一个lili,一个是egon,lili在写程序的时候需要用到egon所写的类,但是egon去跟女朋友度蜜月去了,还没有完成他写的类,lili想到了反射,使用了反射机制lili可以继续完成自己的代码,等egon度蜜月回来后再继续完成类的定义并且去实现lili想要的功能。

总之反射的好处就是,可以事先定义好接口,接口只有在被完成后才会真正执行,这实现了即插即用,这其实是一种‘后期绑定’,什么意思?即你可以事先把主要的逻辑写好(只定义接口),然后后期再去实现接口的功能

class FtpClient:
    'ftp客户端,但是还么有实现具体的功能'
    def __init__(self,addr):
        print('正在连接服务器[%s]' %addr)
        self.addr=addr
egon还没有实现全部功能 
#from module import FtpClient
f1=FtpClient('192.168.1.1')
if hasattr(f1,'get'):
    func_get=getattr(f1,'get')
    func_get()
else:
    print('---->不存在此方法')
    print('处理其他的逻辑')
不影响lili的代码编写

好处二:动态导入模块(基于反射当前模块成员)

 

 

三 __setattr__,__delattr__,__getattr__

class Foo:
    x=1
    def __init__(self,y):
        self.y=y

    def __getattr__(self, item):
        print('----> from getattr:你找的属性不存在')


    def __setattr__(self, key, value):
        print('----> from setattr')
        # self.key=value #这就无限递归了,你好好想想
        # self.__dict__[key]=value #应该使用它

    def __delattr__(self, item):
        print('----> from delattr')
        # del self.item #无限递归了
        self.__dict__.pop(item)

#__setattr__添加/修改属性会触发它的执行
f1=Foo(10)
print(f1.__dict__) # 因为你重写了__setattr__,凡是赋值操作都会触发它的运行,你啥都没写,就是根本没赋值,除非你直接操作属性字典,否则永远无法赋值
f1.z=3
print(f1.__dict__)

#__delattr__删除属性的时候会触发
f1.__dict__['a']=3#我们可以直接修改属性字典,来完成添加/修改属性的操作
del f1.a
print(f1.__dict__)

#__getattr__只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发
f1.xxxxxx
三者的用法演示
 
 

四 __setitem__,__getitem,__delitem__

复制代码
class Foo:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __getitem__(self, item):
        print(self.__dict__[item])

    def __setitem__(self, key, value):
        self.__dict__[key]=value
    def __delitem__(self, key):
        print('del obj[key]时,我执行')
        self.__dict__.pop(key)
    def __delattr__(self, item):
        print('del obj.key时,我执行')
        self.__dict__.pop(item)

f1=Foo('sb')
f1['age']=18
f1['age1']=19
del f1.age1
del f1['age']
f1['name']='alex'
print(f1.__dict__)
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View Code

五  __del__

  析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。

注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。

复制代码
class Foo:

    def __del__(self):
        print('执行我啦')

f1=Foo()
del f1
print('------->')

#输出结果
执行我啦
------->
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简单示范
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class Foo:

    def __del__(self):
        print('执行我啦')

f1=Foo()
# del f1
print('------->')

#输出结果
------->
执行我啦





#为何啊???
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挖坑埋了你
复制代码
class Foo:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __getitem__(self, item):
        print(self.__dict__[item])

    def __setitem__(self, key, value):
        self.__dict__[key]=value
    def __delitem__(self, key):
        print('del obj[key]时,我执行')
        self.__dict__.pop(key)
    def __delattr__(self, item):
        print('del obj.key时,我执行')
        self.__dict__.pop(item)

f1=Foo('sb')
f1['age']=18
f1['age1']=19
del f1.age1
del f1['age']
f1['name']='alex'
print(f1.__dict__)
原文地址:https://www.cnblogs.com/guozhenle/p/7131616.html