多态
:一种事务具有多种不同的形态
官方解释:多种不同类型对象,可以同时响应一种方法,产生不同结果.
例如 水: 气态 固态 液态
动物: 人 猫 猪
汽车人: 汽车 飞机 人型
首先强调多态不是一种特殊的语法,而是一种状态,特性(既多个不同对象可以响应同一个方法,产生不同的结果 )
既多个对象有相同的使用方法.
好处:
对于使用者而言,大大的降低了使用难度
只需要学习基类中的使用方法即可, 不需要关心具体的哪一个类 以及实现的 以不变应万变 提高了灵活性
提高扩展性
如果没有多态 需要分别学习不同使用方法 这对于使用者而言太麻烦了
实现多态:
接口 抽象类 鸭子类型 都可以写出具备多态的代码,最简单的就是鸭子类型
例子:
class Chicken: def bark(self): print('gegege') def spawn(self): print('下鸡蛋') class Duck: def bark(self): print('gagaga') def spawn(self): print('下鸭蛋') class Goose: def bark(self): print('eee') def spawn(self): print('下鹅蛋') j = Chicken() d = Duck() g = Goose() def mange(obj): obj.spawn() mange(j) mange(d) mange(g)
a = 20 b = '20' c = [20] print(type(a)) print(type(b)) print(type(c))
判断一个对象是否是某个类的实例
参数1 要判断的对象
参数2 要判断的类型
def add_num(a,s): if isinstance(a,int) and isinstance(s,int): return a + s return None print(add_num(199,286))
判断一个类是否是另一个类的子类
参数一是子类
参数二是父类
class Person: def sleep(self): print('早睡早起') class Xiaoming(Person): def sleep(self): print('早点睡') class Flower: def take_in_sunlight(self): print('吸收阳光') mingming = Xiaoming() f = Flower() def manage(obj): if issubclass(type(obj),obj): obj.sleep() else: print('不是一类') # manage(f) # manage(mingming) print(issubclass(Flower,Person)) print(issubclass(Xiaoming,Person)) print(issubclass(Flower,object)) print(issubclass(Person,object))
__str__ 会在对象被转换为字符串时,转换的结果就是这个函数的返回值 使用场景:我们可以利用该函数来自定义,对象的是打印格式
class Person: def __init__(self,name,pwd): self.name = name self.pwd = pwd def __str__(self): return '这是一个person对象 name:%s pwd:%s '% (self.name,self.pwd) p = Person('小兰',123) print(p)
执行时机: 手动删除对象时立马执行,或是程序运行结束时也会自动执行
使用场景:当你的对象在使用过程中,打开了不属于解释器的资源:例如文件,网络端口
class FileTool: """该类用于简化文件的读写操作 """ def __init__(self,path): self.file = open(path,"rt",encoding="utf-8") self.a = 100 def read(self): return self.file.read() # 在这里可以确定一个事,这个对象肯定不使用了 所以可以放心的关闭问文件了 def __del__(self): self.file.close() tool = FileTool("a.txt") print(tool.read())
__call__
执行时机:在调用对象时自动执行,(既对象加括号)
class A: def __call__(self, *args, **kwargs): print("call run") print(args) print(kwargs) a = A() a(1,a=100)
__slocts__
该属性是一个类属性,用于优化对象内存占用
优化的原理,将原本不固定的属性数量,变得固定了
这样的解释器就不会为这个对象创建名称空间,所以__dict__也没了
从而达到减少内存开销的效果
另外当类中出现了slots时将导致这个类的对象无法在添加新的属性
class Person: __slots__ = ["name"] def __init__(self,name): self.name = name p = Person("jck") # 查看内存占用 # print(sys.getsizeof(p)) # p.age = 20 # 无法添加 # dict 没有了 print(p.__dict__)
getattr 用点访问属性的时如果属性不存在时执行
setattr 用点设置属性时
delattr 用del 对象.属性 删除属性时 执行
这几个函数反映了 python解释器是如何实现 用点来访问属性
getattribute 该函数也是用来获取属性
在获取属性时如果存在getattribute则先执行该函数,如果没有拿到属性则继续调用 getattr函数,如果拿到了则直接返回
class A: def __setattr__(self, key, value): # print(key) # print(value) print("__setattr__") self.__dict__[key] = value def __delattr__(self, item): print("__delattr__") print(item) self.__dict__.pop(item) pass def __getattr__(self, item): print("__getattr__") return 1 def __getattribute__(self, item): print("__getattribute__") # return self.__dict__[item] return super().__getattribute__(item) # a = A() a.name = "jack" # print(a.name) # del a.name print(a.name) print(a.xxx) a.name = "xxx" print(a.name) b =A() b.__dict__["name"] = "jack" print(b.name)
## getitem setitem delitem 任何的符号 都会被解释器解释成特殊含义 ,例如 . [] () getitem 当你用中括号去获取属性时 执行 setitem 当你用中括号去设置属性时 执行 delitem 当你用中括号去删除属性时 执行
class A: def __getitem__(self, item): print("__getitem__") return self.__dict__[item] def __setitem__(self, key, value): print("__setitem__") self.__dict__[key] = value def __delitem__(self, key): del self.__dict__[key] print("__delitem__") a = A() # a.name = "jack" a["name"] = "jack" print(a["name"]) del a["name"] print(a["name"])
需求让一个对象支持 点语法来取值 也支持括号取值
class MyDict(dict,list): # pass def __getattr__(self, key): return self.get(key) def __setattr__(self, key, value): self[key] = value def __delattr__(self, item): del self[item] a = MyDict() a["name"] = "jack" print(a["name"]) print(a.name) a.age = 20 print(a["age"]) a.name a["name"] = "jack" a.append(10) print(a)
当我们在使用某个符号时,python解释器都会为这个符号定义一个含义,同时调用对应的处理函数, 当我们需要自定义对象的比较规则时,就可在子类中覆盖 大于 等于 等一系列方法....
原本自定义对象无法直接使用大于小于来进行比较 ,我们可自定义运算符来实现,让自定义对象也支持比较运算符
class Student(object): def __init__(self,name,height,age): self.name = name self.height = height self.age = age def __gt__(self, other): # print(self) # print(other) # print("__gt__") return self.height > other.height def __lt__(self, other): return self.height < other.height def __eq__(self, other): if self.name == other.name and self.age == other.age and self.height == other.height: return True return False stu1 = Student("jack",180,28) stu2 = Student("jack",180,28) # print(stu1 < stu2) print(stu1 == stu2) 上述代码中,other指的是另一个参与比较的对象, 大于和小于只要实现一个即可,符号如果不同 解释器会自动交换两个对象的位置
迭代器是指具有__iter__和__next__的对象
我们可以为对象增加这两个方法来让对象变成一个迭代器
class MyRange: def __init__(self,start,end,step): self.start = start self.end = end self.step = step def __iter__(self): return self def __next__(self): a = self.start self.start += self.step if a < self.end: return a else: raise StopIteration for i in MyRange(1,10,2): print(i)
上下文 context 这个概念属于语言学科,指的是一段话的意义,要参考当前的场景,既上下文 在python中,上下文可以理解为是一个代码区间,一个范围 ,例如with open 打开的文件仅在这个上下文中有效 涉及到的两个方法: ## enter 表示进入上下文,(进入某个场景 了) ## exit 表示退出上下文,(退出某个场景 了) 当执行with 语句时,会先执行enter , 当代码执行完毕后执行exit,或者代码遇到了异常会立即执行exit,并传入错误信息 包含错误的类型.错误的信息.错误的追踪信息 注意: enter 函数应该返回对象自己 exit函数 可以有返回值,是一个bool类型,用于表示异常是否被处理,仅在上下文中出现异常有用 如果为True 则意味着,异常以及被处理了 False,异常未被处理,程序将中断报错
class MyOpen(object): def __init__(self,path): self.path = path def __enter__(self): self.file = open(self.path) print("enter.....") return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print("exit...") # print(exc_type,exc_val,exc_tb) self.file.close() return True
with MyOpen("a.txt") as m: print(m) print(m.file.read()) "123"+1 m.file.read()
上下文管理 可以实现自动清理 与del的区别 del管理的是对象的生命周期 会在对象销毁时执行清理 上下文管理,管理的是一个代码范围 ,出了范围自动清理