| 属性 | 含义 |
|---|---|
| _name_ | 类，函数，方法等的名字 |
| _module_ | 类定义所现在的模块名 |
| _class_ | 对象或类所属的类 |
| _bases_ | 类的基类的元素，顺序为他们在基类列表中出现的顺序 |
| _doc_ | 类/函数的文档字符传，如果没有定义则为None |
| _mro_ | 类的mro,class.mro()返回 |
| _dict_ | 类或实例的属性，可写的字典 |
| _dir_ | 返回了类或者对象所有成员列表，dir()函数调用的是_dir_()，如果提供了_dir_()，则返回属性列表，否则尽可能从__dict__属性中收集信息 |
获取类和函数的名字
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
pass
class B(A):
pass
def C():
pass
print (A.__name__,B.__name__,C.__name__,sep='\n')
类定义所在的模块名
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
pass
class B:
pass
print (A.__module__,B.__module__)
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
import disp
print (disp.A.__module__,disp.B.__module__,sep='\n')
对象或类所属的类
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
pass
class B(A):
pass
a=A()
b=B()
print (A.__class__,B.__class__,sep='\n') #类所属的类是class
print (a.__class__,b.__class__,sep='\n') # 对象所属的类是实实在在的类
类的基类的元组，顺序是他们在基类列表中出现的顺序
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
pass
class B(A):
pass
class C(B):
pass
class E:
pass
class D(E,C):
pass
print (A.__bases__,B.__bases__,C.__bases__,D.__bases__,sep='\n')结果如下
文档字符串，针对类和函数有效，若不存在，则返回为None
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
'''this is class'''
pass
def B():
'''this is function'''
pass
class C:
pass
print (A.__doc__,B.__doc__,C.__doc__,sep='\n')结果如下 
类的mro。返回多继承中的查找顺序
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
pass
class B(A):
pass
class C(B):
pass
class E:
pass
class D(E,C):
pass
print (A.__mro__,B.__mro__,C.__mro__,D.__mro__,sep='\n')结果如下
类或者实例的属性，可写的字典
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
a=10
def __init__(self,x):
self.x=5
a=A(3)
print (A.__dict__)
print (a.__dict__)结果如下 
dir 返回了类或者对象所有成员名称列表，dir()函数调用的是_dir_()，如果提供了_dir_() ,则返回属性的列表，否则会尽量从__dict__属性中收集
dir() 对于不同类型的对象具有不同的行为：
1 如果对象是模块对象，则列表包含模块的属性名
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
import re
def foo(x):
y=1
print (dir()) # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数
print (dir(re))
print ('+'*20)
print (dir(foo))结果如下
2 如果对象是类型或者类对象，列表包含类的属性名，以及其他基类的属性名
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
a='1234'
def __init__(self):
pass
class B(A): # 此处调用父类，其dir中会包含父类的属性
pass
print (dir()) # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数
print ('*'*40)
print (dir(A),dir(B),sep='\n') # 此中DIR属性父类和子类是完全相同的，但dict中却是不同的
print (A.__dict__,B.__dict__,sep='\n')
3 如果是对象，列表包含对象的属性名，它的类的属性名和基类的属性名
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
a='1234'
def __init__(self):
self.x=10
class B(A): # 此处调用父类，其dir中会包含父类的属性
pass
a=A()
print (dir()) # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数
print ('*'*40)
print (dir(A),dir(B),dir(a),sep='\n') #此处若是打印实例的属性，则会吧类的属性也打印上来结果如下 
4此处对属性名进行了重写操作
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
a='1234'
def __init__(self):
self.x=10
class B(A): # 此处调用父类，其dir中会包含父类的属性
def __dir__(self): # 此处是针对实例设置的，和类本身并无关系
return ['this is class A '] # 此处是dir返回是列表，若使用字符串，则会处理成列表进行返回
a=A()
b=B()
print (dir()) # 输出当前模块信息,此处会打印当前导入的模块和导入的函数，以及实例后的对象
print ('*'*40)
print (dir(A),dir(B),dir(a),dir(b),sep='\n') #此处若是打印实例的属性，则会吧类的属性也打印上来结果如下 
都是字典惹的祸
字典为了提升查询效率，必须用空间换时间
一般来说一个对象，属性多一点，都存储在字典中便于查询，问题不大，但是数百万个对象，那么字典就占得有点大了，这个时候，python便提供了_slots_
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class A:
x=123
__slots__ = ('p1',) # 此处只放置了一个槽位，则只能使用p1变量，不能使用其他
def __init__(self):
self.p1=1
self.p2=2
def show(self):
print ('this is test1,{}'.format(self.p1))
print (A().__dict__)结果如下 
此处的p2属性不能使用
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class A:
x=123
__slots__ = ('p1','p2') # 此处只放置了一个槽位，则只能使用p1变量，不能使用其他
def __init__(self):
self.p1=1
self.p2=2
def show(self):
print ('this is test1,{}'.format(self.p1))
print ('slots',A().__slots__) #实例的此属性可以被打印出来，但实例的字典属性却不存在
print (A.__dict__) # 类的字典属性不受影响
print ('dict',A().__dict__)结果如下 
添加实例属性如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class A:
x=123
__slots__ = 'p1','p2' # 此处只放置了一个槽位，则只能使用p1变量，不能使用其他
def __init__(self):
self.p1=1
self.p2=2
def show(self):
print ('this is test1,{}'.format(self.p1))
print ('slots',A().__slots__) #实例的此属性可以被打印出来，但实例的字典属性却不存在
print (A.__dict__) # 类的字典属性不受影响
A.p4=300 #类添加属性，只会影响类的__dict__，实例中不会显示，而__slots__ 不会对类造成影响
try:
setattr(A(),'p5',30)
except AttributeError as a:
print (A(),'不能添加属性')
finally:
print (A().__slots__) #查看
try:
A().P3=300
except AttributeError as a:
print (A(),'不能添加属性')
finally:
print (A().__slots__) #查看结果如下
_slots_ 告诉解释器，实例的属性都叫什么，一般来说，既要节约内存，最好还是使用元祖来存储__slots__梳理，这样就阻止了实例产生__dict__来保存实例的属性
继承
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class A:
x=123
__slots__ = 'p1','p2' # 此处只放置了一个槽位，则只能使用p1变量，不能使用其他
def __init__(self):
self.p1=1
self.p2=2
def show(self):
print ('this is test1,{}'.format(self.p1))
class B(A):
def __init__(self):
super().__init__()
self.b1=200
b=B()
b.b2=300
print (b.__dict__) # 继承则失效 结果如下
使用需要构建在数百万以上对象，且内存容量较为紧张的场景
| 描述 | 方法 |
|---|---|
| 初始化和销毁 | _init__和_del\ |
| 在字典和set中使用 | _hash_ |
| 布尔类型，常用于判断语句 | _bool_ |
| 可视化，用于输出对应的类型 | _str__和_repr\ |
| 运算符重载 | _eq_,_ne_,_gt_,__lt__等 |
| 容器和大小相关和操作相关属性 | _getitem_,__setitem__等 |
| 可调用对象,将实例化的对象当成一个函数去调用，一旦可以当函数调用 | _call_ |
| 上下文管理(with open(x) as f 等形式 | _enter_,_exit_ |
| 反射 | _getattr_, _setattr_,_delattr_ |
| 描述器 | Object._get_(self,instance,owner)Object._set_(self,instance,value)Object._delete_(self,instance) |
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
def __init__(self,name):
self.name=name
self.x=10
print ("init instance")
def __del__(self):
print ('delete {}'.format(self.name))
a=X('a')
del a # 因为python自身的垃圾回收机制，而del删除实例的操作不确定何时执行，因此需要使用del进行清除处理结果如下 
hash 中最基础的hash就是取模运算。
list 不能hash的原因
list 源码： 其中hash=None,在调用None的时候自然是不能hash的
判断是否可hash
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
from collections import Hashable
class X:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __hash__(self):
return 1
print (isinstance(X(1),Hashable))
print (isinstance([],Hashable))结果如下 
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
from collections import Hashable
class X:
def __init__(self):
self.x=10
__hash__=None
print (isinstance(X(),Hashable)) #判断是否可hash，返回为bool类型
print (hash(X()))结果如下 
实例如下
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
def __init__(self):
self.x=10
def __hash__(self): # 此处是定义的是实例的hash，和类没关系
return None # 此处设置hash的返回为None,模拟列表
# 另一种方式定义不可哈希类型 __hash__=None
class Y: #此类未设置相关的hash属性
def __init__(self):
pass
class Z: # 此类定义了hash的返回值为1 ，则实例化后调用hash返回为1
def __hash__(self):
return 1
print (hash(Y())) # 此处返回整数
print (hash(Z())) # 此处返回为固定数
print (hash(X())) #进行判断是否能够进行hash操作，未进行hash，直接抛出异常结果如下 
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
def __init__(self):
self.x=10
def __hash__(self):
return 1
lst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中
print (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址
s=set(lst) # 此处定义一个集合，集合本身具有去重功能，上述的hash的返回值是相同的，则说明其hash相同，则表明其key相同，常理推论可得
# 其会走set的去重属性进行处理
print (len(s))
for i in s: # 打印其中的值，如下
print (hash(i))结果如下
此处s集合中的元素hash后的结果是相同的，但是其却没有进行去重操作，则此处表明hash相等的函数不一定就是相同的，此处没有直接的相等关系
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
def __init__(self):
self.x=10
def __hash__(self):
return 1
def __eq__(self, other): # 此处是判断是否相等的原因，及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个，而不是hash相同就认为是同一个,此处返回bool值，当然可以是0或非0的数
return True
lst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中
print (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址
s=set(lst) # 此处定义一个集合，集合本身具有去重功能，
# 其会走set的去重属性进行处理
print (len(s))
for i in s: # 打印其中的值，如下
print (hash(i))结果如下 
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
def __init__(self):
self.x=10
def __hash__(self):
return 1
def __eq__(self, other): # 此处是判断是否相等的原因，及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个，而不是hash相同就认为是同一个
return False
lst=[X(),X()] # 此处进行实例化并装载到列表中
print (lst) # 此处打印列表的值,指定的是内存地址
s=set(lst) # 此处定义一个集合，集合本身具有去重功能，上述的hash的返回值是相同的，则说明其hash相同，则表明其key相同，常理推论可得
# 其会走set的去重属性进行处理
print (len(s))
for i in s: # 打印其中的值，如下
print (hash(i))结果如下
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
def __init__(self):
self.x=10
def __hash__(self):
return 1
def __eq__(self, other): # 此处是判断是否相等的原因，及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个，而不是hash相同就认为是同一个
return False
a=X()
lst=[a,a]
print (lst)
s=set(lst)
print (len(s))
for x in s:
print (hash(x))结果如下
set判断是否是同一个的步骤：
1 先进行内存地址的判断，及is判断，若内存地址相同，则肯定是同一个
2 若内存地址不同，再进行eq 判断，及就是==进行判断,若相同，则是同一个，若不同，则不是同一个，此处和hash没有任何关系
及就是： 同假为假，一真一假为真，同真为真
默认的能够使用hash的原因是由于在基类object中实现了hash方法，一般的，不同的内存地址的hash是不相同的，两个对象的hash相同，叫hash冲突
hash 相同不代表一样
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class X:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __hash__(self):
return 1
def __eq__(self, other): # 此处是判断是否相等的原因，及就是其值必须相等的情况下才能说是同一个，而不是hash相同就认为是同一个
return self.x==other.x# 此处表示二元操作，前面调用方法self.x，后面的作为参数传递进去进行处理，other表示第二个对象对应的方法
print (hash(X(4)))
lst=[X(4),X(6)]
t=tuple(lst)
s=set(lst)
print (s)
for x in s:
print (hash(x))结果如下
__hash__方法只是返回一个hash值作为set的key,但是去重，还需要__eq__来判断2个对象是否相等，
设计二维坐标类Point，比较2个坐标是否相等
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
def __init__(self,x,y):
self.x=x
self.y=y
def __hash__(self):
return hash((self.x,self.y)) # 此处返回是一个元组，是不可变数据类型，此处可直接进行hash
def __eq__(self, other):
return self.x==other.x and self.y == other.y
a1=Point(3,4)
a2=Point(3,4)
print ( a1 is a2 )
print (a1==a2)结果如下
_bool_ 内建函数bool(), 或者对象放在逻辑表达式的位置，调用这个函数返回布尔值，没有定义_bool_，就找_len_ 返回长度，非0为真，如果__len__也没有定义，则所有的实例都返回是真。
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point: # 此类未定义len和bool，因此其返回值为恒真
def __init__(self):
self.x=3
self.y=4
# def __bool__(self):
# return False
print (bool(Point()))结果如下
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
def __init__(self):
self.x=3
self.y=4
def __bool__(self): # 此处定义了bool的返回值为False，则调用bool()返回结果应该为False
return False
print (bool(Point()))
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
def __init__(self):
self.x=3
self.y=4
# def __bool__(self): # 此处定义了bool的返回值为False，则调用bool()返回结果应该为False
# return False
def __len__(self): # 此处用于当bool不存在时的找寻位置，为0则表示为空，则为False
return 0
print (bool(Point()))
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
def __init__(self):
self.x=3
self.y=4
def __bool__(self): # 同时存在，则以bool为准
return False
def __len__(self):
return 1
print (bool(Point()))结果如下
这也就是为啥空的字典和空集合以及空列表为False的原因了，因为其没有定义bool，因此其只能通过访问len来实现了 。
| 方法 | 意义 |
|---|---|
| _repr_ | 内建函数repr()对一个对象获取字符串表达式，如果一个类定义了_repr__但没有定义_str\，那么在请求该类的实例的"非正式"的字符串也将调用_repr_() |
| _str_ | str() 函数，内建函数format，print()函数调用，需要返回对象的字符串表达式 |
| _bytes_ | bytes 的时候，返回一个独享的bytes表达，及返回bytes对象 |
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
def __init__(self):
self.x=3
self.y=4
def __repr__(self):
return str([self.x,self.y]) #此处的返回必须使用字符串进行包裹，否则会报错
print (Point())结果如下 
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
def __init__(self):
self.x=3
self.y=4
def __repr__(self):
return str([self.x,self.y]) #此处的返回必须使用字符串进行包裹，否则会报错
def __str__(self): # 若存在此属性，则上述的表达式将不会被调用
return 'abcdefg'
print (Point())结果如下
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
def __init__(self):
self.x=3
self.y=4
def __repr__(self):
return str([self.x,self.y]) #此处的返回必须使用字符串进行包裹，否则会报错
def __str__(self): # 若存在此属性，则上述的表达式将不会被调用
return 'abcdefg'
print (Point())
p1=Point()
p2=Point()
lst=[p1,p2]
for x in lst:
print (x)
print (lst)
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Point:
def __init__(self):
self.x=3
self.y=4
def __repr__(self):
return str([self.x,self.y]) #此处的返回必须使用字符串进行包裹，否则会报错
def __str__(self): # 若存在此属性，则上述的表达式将不会被调用
return 'abcdefg'
print (Point())
p1=Point()
p2=Point()
lst=(p1,p2)
for x in lst:
print (x)
print (lst)
print (*lst) #进行解包处理，此时是针对于对象上的，此时应该调用的是str
上述实例证明，当str和repr同时存在时，如果输出结果直接作用于对象上，则调用str方法，否则将调用repr方法
operator 模块提供以下的特殊方法，可以将类的实例使用下面操作符来进行操作
| 运算符 | 特殊方法 | 含义 |
|---|---|---|
| <,<=,==,>,>=,!= | _lt_,_le_,_eq_,_gt_,_ge_,_ne_ | 比较运算符 |
| +,-,*,/,%,//,**,divmod | _add_,_sub_,_mul_,_truediv_,_mod_,_floordiv_,_pow_,_divmod_ | 算数运算符，移位，位运算也有对应的方法 |
| +=,-=,*=,/=,%=,//=,**= | _iadd_,_isub_,_imul_,_itruediv_,_imod_,_ifloordiv_,_ipow_ |
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __lt__(self, other):
return self.x < other.x
def __eq__(self, other):
return self.x == other.x
def __ne__(self, other):
return self.x != other.x
def __sub__(self, other):
return self.x - other.x
print (A(10)<A(5))
print (A(10)==A(5))
print (A(10) != A(5))
print (A(10)-A(5))结果如下
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __iadd__(self, other): # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other
self.x += other.x
print ('__iadd__')
return self # 此处返回的是一个实例，可通过调用其方法来实现此方法是否执行
a1=A(10)
a2=A(20)
print ('*'*30)
a1+=a2
print (a1.x,a2.x)
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __iadd__(self, other): # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other
# self.x += other.x
print ('__iadd__')
return A(self.x+other.x ) #此处方法相同
a1=A(10)
a2=A(20)
print ('*'*30)
a1+=a2
print (a1.x,a2.x)
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __iadd__(self, other): # 此处定义的是+= 返回的是self=self+other
# self.x += other.x
print ('__iadd__')
return A(self.x+other.x ) #此处方法相同
def __isub__(self, other):
print ('__isub__')
self.x -= other.x
return self
a1=A(10)
a2=A(20)
print ('*'*30)
a1+=a2
print (a1.x,a2.x)
a1-=a2
print (a1.x,a2.x)
functools.total_ordering 的应用
默认的
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __lt__(self, other): # 此处定义的是小于，现需要使用大于等于，则默认会报错
return self.x < other.x
print (A(1) >= A(2))结果如下
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
from functools import total_ordering
@total_ordering
class A:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __lt__(self, other): # 此处定义的是小于，现需要使用大于等于，则默认会报错
return self.x < other.x
print (A(1) >= A(2))
print (A(1)==A(2))
print (A(1) != A(2))结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class Add:
def __init__(self,x:int):
self.x=x
def __add__(self, other):
print ('add',self)
return self.x+other.x
def __iadd__(self, other):
print ('iadd',self)
return self.x+other.x
def __radd__(self, other):
print ('radd',self)
return self.x+other.x
class B:
def __init__(self,x):
self.x=x
a=Add(3)
b=B(4)
print (a+b)
print (b+a) 结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class Add:
def __init__(self,x:int):
self.x=x
def __add__(self, other):
print ('add',self)
return self.x+other.x
def __iadd__(self, other):
print ('iadd',self)
return self.x+other.x
def __radd__(self, other):
print ('radd',self)
return self+other # 此处self调用了add，其相当于实例self.__add__(other)进行处理的
class B:
def __init__(self,x):
self.x=x
a=Add(3)
b=B(4)
print (a+b)
print (b+a)结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
class Add:
def __init__(self,x):
self.x=x
def __add__(self, other):
print ('add',self)
return self.x+other
def __iadd__(self, other):
print ('iadd',self)
return self.x+other.x
def __radd__(self, other):
print ('radd',self)
return self+other # 此处self调用了add，其相当于实例self.__add__(other)进行处理的
class B:
def __init__(self,x):
self.x=x
a=Add(3)
b=B(4)
print (1+a)
print (1+b)结果如下
结论如下：
b+a 等价于 b.add(a),但是B类没有实现add方法，就去找a的__radd__方法
1+a 等价于1.add(a)，而int 类型实现了__add__放方法，不过这个方法对于这种加法的返回值是NotImplemented，解释器发现了这个值，就会对第二个操作对象执行__radd__进行调用。运算符重载的应用场景
往往是面向对象实现的类，需要做大量的运算，而运算符是这种运算在数学上最常见的表达方式，int 类中，几乎实现了所有操作符，可以作为参考
| 内建方法 | 含义 |
|---|---|
| _len_ | 内建函数len()，返回对象的长度(>=0的整数)，其实即使吧对象当作容器类型来看，就如同list或dict，bool()函数调用的时候，如果没有_bool_()方法，则会看_len_()方法是否存在，存在返回非0为真，第三方库中可能存在size，其和len的含义相同 |
| _iter_ | 迭代器时，调用，返回一个新的迭代器对象 |
| _contains_ | in成员运算符，没有实现，就调用__iter__方法遍历 |
| _getitem_ | 实现self[key]访问，序列对象，key接受整数为索引，或者切片，对于set和dict，key为hashable，key不存在时引KeyError异常 |
| _setitem_ | 和__getitem__的访问相似，是设置值的方法 |
| _missing_ | 字典使用_getitem_()调用时，key不存在执行该方法 |
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class Item:
def __init__(self,name,*args):
self.name=name
self.lst=list(args)
def __len__(self):
return len(self.lst)
def __iter__(self):
return iter(self.lst) # 此处返回是一个迭代器,必须是一个迭代器
def __add__(self, other): # 此处使用+ 号返回一个列表
self.lst.append(other)
return self
def __getitem__(self, index): # 此处应用于列表时，表示为索引，此处应用于字典时，表示key
if index > len(self.lst):
print ('Key Error')
else:
return self.lst[index]
def __setitem__(self, index, value): # 此处表示修改属性列表中的值
if index > len(self.lst):
print ('Key Error')
else:
self.lst[index]=value
return self
# def __missing__(self, key): # 此方法只能适用于字典的处理
# pass
def __repr__(self):
return str(self.lst) # 此处对其进行可视化处理
a=Item('mysql',12,3,45,678,8909)
print (len(a))
# 此处调用了__iter__方法
for i in a:
print (i)
print ('++++++++++++++++')
print (a[2]) # 此处调用了__getitem__方法，用于获取值
a+10 # 此处使用__add__方法进行加入，此处追加到列表的末尾
print (a[-1]) # 获取列表的最后一个元素，则得到此值
a[1]=20 # 使用__setitem__方法修改属性
print (a[1]) #返回对应位置的值
a+10+20+30+40 # 此处进行连加操作，因为其add方法返回是self,因此每次赋值后都会增加
print (a)结果如下
在python中一切皆对象，函数也不例外
可调用对象
方法
__call__类中出现该方法，实例就可以像函数一样调用，
可调用对象： 定义一个类，并实例化得到其实例，将实例像函数一样调用。调用是实例的，不是类的。
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
def foo():
print (foo.__module__,foo.__name__)
foo.__call__()# 此处的方法和下面的相同，皆是调用该函数
foo()
print (dir(foo))结果如下
函数的可调用原因是函数实现了\call()方法
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
def foo():
print (foo.__module__,foo.__name__)
print (foo.__call__) # 此处返回一个函数对象是一个wrapper
foo.__call__()# 此处的方法和下面的相同，皆是调用该函数
foo()结果如下 
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
def __init__(self):
self.x=1
def __call__(self, *args): # 此处的第一个是self，表明其是给实例使用的，并不是给类使用的
return args # 此处返回一个元组
print (A()(12344)) # 此处第一个括号是实例化，第二个是传递参数并调用实例
利用封装完成斐波那契额数列
方法1
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
def __call__(self,num):
a,b=0,1
for i in range(num):
print (b)
a,b=b,a+b
A()(10)结果如下
方法2
#!/usr/local/bin/python3.6
#coding:utf-8
class A:
def __init__(self):
self.lst=[1,1,2]
def __call__(self,num):
if num < 3:
return self.lst[:num]
else:
for i in range(num-3):
self.lst.append(self.lst[-1]+self.lst[-2])
return self.lst
print (A()(10))结果如下
添加功能如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
self.lst=[1,1,2]
def __len__(self):
return len(self.lst)
def __call__(self,x):
if len(self.lst) > x:
return self.lst[:x]
for i in range(2,x):
self.lst.append(self.lst[i]+self.lst[i-1])
return self.lst
def __getitem__(self, item):
if item < 0:
return None
if len(self) > item:
return self.lst[item]
def __iter__(self):
return iter(self.lst)
a=A()
print (a(10))
print (a[4])
for x in a:
print (x)结果如下
文件IO操作可以对文件对象进行上下文管理，使用with...as语法
推导过程
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# 此处为默认的上下文管理
# with open('test') as f:
# pass
class A:
pass
with A() as f:
pass结果如下
提示需要添加 __enter__属性
添加如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# 此处为默认的上下文管理
# with open('test') as f:
# pass
class A:
def __enter__(self):
pass
with A() as f:
pass结果如下 
提示需要添加 __exit__属性
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# 此处为默认的上下文管理
# with open('test') as f:
# pass
class A:
def __enter__(self):
pass
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
pass
with A() as f:
pass结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __enter__(self):
print ('__enter__')
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print ('__exit__')
with A() as f:
pass由此图可知，其调用顺序是先调用_enter_，后调用_exit_
| 方法 | 意义 |
|---|---|
| _enter_ | 进入于此对象相关的上下文，如果存在该方法，with语法会把该方法的返回值作为绑定到as字句中指定的变量上 |
| _exit_ | 退出与此对象的上下文 |
exit 中变量的含义：
1 exc_type： 异常类型，如果没有异常，则返回是None
2 exc_tb:异常追踪信息，如果没有异常，则是None
3 exc_va ：异常对应的值，如果没异常，则是None
此处的return 用于压制异常，若此处是False,则会抛出异常，等效True 或 False缺少了enter 进不去，缺少了exitc出不来
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('init instance')
def __enter__(self):
print ('__enter__')
return 1
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print ('__exit__')
p=A()
with p as f: # 此处的p是__enter__的返回值，是f的参数，若此处__enter__无return，则默认返回为None，无意义
print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系
print (p is f)
print (p)
print (f)
上述结论如下：
实例化对象的时候，并不会调用enter，进入with语句块会调用__enter__方法，然后执行语句体，最后离开with语句块的时候，调用__exit__方法with 可以开启一个上下文运行环境，在执行前做一些准备工作，执行后做一些收尾工作。
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('init instance')
def __enter__(self):
print ('__enter__')
return 1
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print ('__exit__')
p=A()
with p as f: # 此处的p是__enter__的返回值，是f的参数，若此处__enter__无return，则默认返回为None，无意义
raise Exception('Error') # 此处抛出异常,一般的，抛出异常后，语句将不会再次执行
print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系
print (p is f)
print (p)
print (f)结果如下
由此证明，当异常抛出时，exit对应的语句仍然会被执行。
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import sys
class A:
def __init__(self):
print ('init instance')
def __enter__(self):
print ('__enter__')
return 1
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print ('__exit__')
p=A()
with p as f: # 此处的p是__enter__的返回值，是f的参数，若此处__enter__无return，则默认返回为None，无意义
sys.exit() # 此处的是直接退出
print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系
print (p is f)
print (p)
print (f)结果如下
上述证明，此处满足上述清理工作，上下文管理非常安全，能够保证变量的顺利清除工作。
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import sys
class A:
def __init__(self):
print ('init instance')
def __enter__(self):
print ('__enter__')
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print ('__exit__')
print (exc_tb) #追踪信息
print (exc_type) # 类型
print (exc_val) # 值
return 1 # 此处设置为1 是压制异常，不让其出现
p=A()
with p as f: # 此处的p是__enter__的返回值，是f的参数，若此处__enter__无return，则默认返回为None，无意义
raise Exception('Error1234454')
print (p==f) # 此处用于比较p和f的关系
print (p is f)
print (p)
print (f)结果如下 
之前的计算时长方式
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import datetime
import time
import sys
def wapper(fn):
def _wapper(*args,**kwargs):
start_time=datetime.datetime.now()
ret = fn(*args,**kwargs)
delta=(datetime.datetime.now()-start_time).total_seconds()
print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(fn.__name__,delta))
return ret
return _wapper
@wapper
def add(x,y):
time.sleep(2)
return x+y
add(4,5)结果如下 
使用上下文管理的方式统计函数执行时间
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import datetime
import time
class Timer:
def __init__(self,fn):
self.fn=fn
def __enter__(self):
self.start_time=datetime.datetime.now()
return self.fn # 此处对应的是as前面的值
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
delat=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
print ("函数{} 的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delat))
return 1
def add(x,y):
return x+y
p=Timer(add)
with p as f: # 此处调用的是__enter__的返回值，重命名为f
time.sleep(2)
print (f(4,5))结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import datetime
import time
from functools import wraps
class A:
def __init__(self,fn):
self.fn=fn
def __call__(self,*args,**kwargs): #实例调用支持的方法
self.start_time=datetime.datetime.now()
ret = self.fn(*args,**kwargs)
delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta))
return ret
@A #add=A(add)
def add(x,y):
time.sleep(2)
return x+y
print (add(10,20))结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import datetime
import time
from functools import wraps
class A:
def __init__(self,fn):
self.fn=fn
def __call__(self,*args,**kwargs): #实例调用支持的方法
self.start_time=datetime.datetime.now()
ret = self.fn(*args,**kwargs)
delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta))
return ret
@A #add=A(add)
def add(x,y):
'''this is function'''
time.sleep(2)
return x+y
print (add(10,20))
print (add.__doc__) # 此处打印出文档结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import datetime
import time
from functools import wraps
class A:
def __init__(self,fn):
self.__doc__=fn.__doc__ # 此处只能进行部分的属性覆盖操作
self.__name__=fn.__name__
self.fn=fn
def __call__(self,*args,**kwargs): #实例调用支持的方法
self.start_time=datetime.datetime.now()
ret = self.fn(*args,**kwargs)
delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta))
return ret
@A #add=A(add)
def add(x,y):
'''this is function'''
time.sleep(2)
return x+y
print (add(10,20))
print (add.__doc__) # 此处打印出文档结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import datetime
import time
from functools import wraps
class A:
def __init__(self,fn):
wraps(fn)(self) # 调用此方法完成属性的覆盖操作，此处第一个是原函数，后面是现在的函数
self.fn=fn
def __call__(self,*args,**kwargs): #实例调用支持的方法
self.start_time=datetime.datetime.now()
ret = self.fn(*args,**kwargs)
delta=(datetime.datetime.now()-self.start_time).total_seconds()
print ("{} 函数的执行时间为: {}".format(self.fn.__name__,delta))
return ret
@A #add=A(add)
def add(x,y):
'''this is function'''
time.sleep(2)
return x+y
print (add(10,20))
print (add.__doc__) # 此处打印出文档结果如下
是一个装饰器实现上下文管理，装饰一个函数，而不像类一样可以实现__enter__和__exit__方法
对下面的函数有要求，必须有yield，也就是这个函数必须返回一个和生成器，且只有一个yield的值。
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import contextlib
@contextlib.contextmanager
def foo():
print ('enter')
yield
print ('exit')
with foo() as f:
pass结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import contextlib
@contextlib.contextmanager
def foo():
print ('enter')
yield [1,2,34,56,5867,856,867,] # 此处相当分界线，用于分割上面和下面的执行
print ('exit')
with foo() as f:
print (f)
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import contextlib
@contextlib.contextmanager
def foo():
print ('enter')
yield [1,2,34,56,5867,856,867,] # 此处相当分界线，用于分割上面和下面的执行
print ('12344exit')
with foo() as f:
try:
raise Exception
finally:
print ('exit')
print (f)结果如下
修改异常捕获如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import contextlib
@contextlib.contextmanager
def foo():
print ('enter')
try:
yield [1,2,34,56,5867,856,867,] # 此处相当分界线，用于分割上面和下面的执行
finally: # 放置在此处能够执行后面的相关操作
print ('12344exit')
with foo() as f:
raise Exception
print (f)结果如下 
总结： 如果业务逻辑简单可以使用函数加装饰器的方式，如果业务复杂，用类的方式加__enter__和__exit__更方便
1 增强功能
在代码执行的前后增加代码，以增强其功能，类似装饰器的功能2 资源管理
打开了资源需要关闭，例如文件对象，网络链接，数据库链接等3 权限验证
在执行代码之前，做权限的验证，在enter 中处理
在代码进入的时候进行处理，在权限出去则不管
运行时：区别于编译时，指的是程序被加载到内存中执行的时候。
反射：python中，能够通过一个对象，找出其type,class,attribute或method的能力，成为反射或自醒。
具有反射能力的函数type(),isinstance(),callable()(查看对象能否被调用),dir(),getattr()
object 可以是类或实例
语法格式:
getattr(object,name[,default]) : 通过name 返回object的属性值，当属性不存在时，将使用default返回，如果没有default，则抛出attributeError，name 必须位字符串
setattr(object,name,value) object 的属性存在，则覆盖，若不存在，则新增。
hasattr(object,name) 判断对象是否有这个名字属性，name必须时字符串#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
x=10
def __init__(self):
self.x=5
setattr(A,'y',20) # 动态添加类属性位y=20
print (A.__dict__) # 打印属性信息列表
a=A()
setattr(a,'z',100) # 实例动态增加属性
print (getattr(A,'y')) # 查看增加的属性是否存在
print (getattr(A,'x')) # 定义属性是否存在
print (getattr(a,'y')) # 查看实例中是否存在该属性
print (a.__dict__) # 查看实例属性信息中是否具有'z'属性
print (A.__dict__) # 打印属性信息列表，此处查看当实例属性信息增加后，类属性信息是否增加
if hasattr(a,'z'):
print ("{} 函数存在此属性 {}".format('a','y'))结果如下 
进阶
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
x=10
def __init__(self,y):
self.x=5
self.y=y
a=A(20)
setattr(A,'printf',lambda self: 1 ) #此处增加一个类的属性，并通过参数调用
setattr(a,'myclass',lambda : 10 ) # 此处增加一个实例属性
print (a.printf()) # 打印此类的属性结果如下
print (getattr(a,'printf')()) # 因为此处是函数，因此需要通过()来进行调用
print (getattr(a,'myclass')())
if not hasattr(A,'sub'): # 此处添加一个类的函数属性，实现函数之前的差运算
setattr(A,'sub',lambda self,other : A(self.y- other.y) )
if not hasattr(A,'add'): # 此处添加一个类的属性，实现函数之间的和的计算
setattr(A,'add',lambda self,other: (self.y + other.y))
print (a.__dict__)
print (A.__dict__)
b1=A(10)
b2=A(20)
print (b2.sub(b1))
print (b1.add(b2))结果如下
注意：
这种动态增加属性的方式是运行时改变类或者实例的方式，比装饰器和Mixin更加灵活，其具有更大的使用用途
实现分发器
简单雏形
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Dispatcher:
def cmd1(self): # 此处在内部定义一个方法
print ('cmd10')
def run(self): # 此处用于执行
while True:
cmd=input("plase input str:") #退出程序命令
if cmd.strip() == 'q' or cmd.strip() == 'quit':
return
getattr(self,cmd.strip(),self.__defaltfun)() # 此处用于获取该方法，若不存在，则执行默认程序
def __defaltfun(self):
print ('default')
a=Dispatcher()
a.run()结果如下 
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Dispatcher:
def cmd1(self): # 此处在内部定义一个方法
print ('cmd10')
def reg(self,cmd,fn):
if isinstance(cmd,str):
setattr(self.__class__,cmd.strip(),fn) # 此处使用的是类，若是实例化，则需要进行下面将self传入进去的方式进行调用
else:
print ('TypeError')
def run(self):
while True:
cmd = input("plase input str:")
if cmd.strip() == 'q' or cmd.strip() == 'quit':
return
getattr(self,cmd.strip(),self.defaultfun)()
def defaultfun(self):
print ('default')
a=Dispatcher()
a.reg('cmd2',lambda self :print (2))
a.reg('cmd3',lambda self :print (3))
a.run()结果如下
| 魔术方法 | 意义 |
|---|---|
| _getattr_() | 当通过搜索实例，实例的类以及祖先类查不到的属性，就会调用此方法 |
| _setattr_() | 通过访问实例属性，进行增加，修改都要调用它 |
| _delattr_() | 当通过实例删除属性的时候调用此方法 |
| _getattribute_ | 实例所有的属性调用都是从政方法开始 |
实例如下：
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Base:
a=5
class A(Base):
m=6
def __init__(self,x):
print ('init')
self.x=x #此处定义了属性，所以下面的__setattr__被执行了一次，初始化先执行，之后__setattr__这个属性再执行一次
def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性，则执行此属性，可配置其值为None来弥补此属性值
print ('__getattr__',item)
self.__dict__[item]=None
def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时，一定要执行，至于是否生效，则另当别论
print ('__setattr__',key,value)
def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作，只要实例能找到，都能够删除
print ('__delattr__',item)
A.n=50 # 此处是正常的添加类属性，不会产生其他的报错
a=A(20)
print (a.__dict__)
a.b # 针对不存在的属性进行调用
a.x=30 # 设置实例的属性变化
a.c=200 #添加一个不存在的属性
del a.a # 删除一个实例的属性
print (a.__dict__)结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Base:
a=5
class A(Base):
m=6
def __init__(self,x):
print ('init')
self.x=x #此处定义了属性，所以下面的__setattr__被执行了一次，初始化先执行，之后__setattr__这个属性再执行一次
def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性，则执行此属性，可配置其值为None来弥补此属性值
print ('__getattr__',item)
self.__dict__[item]=None
def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时，一定要执行，至于是否生效，则另当别论
print ('__setattr__',key,value)
def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作，只要实例能找到，都能够删除
print ('__delattr__',item)
def __getattribute__(self, item): #此处是在字典属性之前进行拦截执行
print ('__getattribute__',item)
a=A(20)
print (a.x)结果如下 
实例的所有属性的访问，第一个都会调用__getattribute__方法，其阻止了属性查找，该方法应该返回(计算后)值或者抛出一个attributeError 异常
他的return 值将作为属性查找的结果，如果抛出attributeError 异常，则会直接调用__getattr__方法，因为表示属性没有找到
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Base:
a=5
class A(Base):
m=6
def __init__(self,x):
print ('init')
self.x=x #此处定义了属性，所以下面的__setattr__被执行了一次，初始化先执行，之后__setattr__这个属性再执行一次
def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性，则执行此属性，可配置其值为None来弥补此属性值
print ('__getattr__',item)
# self.__dict__[item]=None
def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时，一定要执行，至于是否生效，则另当别论
print ('__setattr__',key,value)
def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作，只要实例能找到，都能够删除
print ('__delattr__',item)
def __getattribute__(self, item): #此处是在字典属性之前进行拦截执行
print ('__getattribute__',item)
raise AttributeError(item) # 此处若属性不存在，抛出异常，则直接进入getattr中机型处理
a=A(20)
print (a.x)
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Base:
a=5
class A(Base):
m=6
def __init__(self,x):
print ('init')
self.x=x #此处定义了属性，所以下面的__setattr__被执行了一次，初始化先执行，之后__setattr__这个属性再执行一次
def __getattr__(self, item):#针对上述无法查找到的属性，则执行此属性，可配置其值为None来弥补此属性值
print ('__getattr__',item)
# self.__dict__[item]=None
def __setattr__(self, key, value): #设置一个属性时，一定要执行，至于是否生效，则另当别论
print ('__setattr__',key,value)
def __delattr__(self, item): #此处在删除一个实例的属性进行的操作，只要实例能找到，都能够删除
print ('__delattr__',item)
def __getattribute__(self, item): #此处是在字典属性之前进行拦截执行
print ('__getattribute__',item)
# raise AttributeError(item) # 此处若属性不存在，抛出异常，则直接进入getattr中机型处理
return object.__getattribute__(self,item) #此处表示若不存在，则直接去object中进行查找，并得到其访问的值
a=A(20)
print (a.b)结果如下 
注意：\getattribute\ 方法中为了避免在该方法中无限递归，实现了应该永久调用基类的同名方法以访问需要的任何属性，除非你明确知道\getattribute\方法用来做什么，否则不要使用它。
属性查找顺序
实例调用----> \getattribute()----> instance.\dict---->instance.\class----> 继承的祖先类(知道object)的\dict\调用\getattr()
在python中，一个类实现了一下三种方式中的任何一种，就是描述器
object.__get__(self,instance,owner)
object.__set__(self,instance,value)
object.__delete__(self,instance)如果仅实现了\get\，就是非数据描述器 non-data descriptor
同时实现了\get\和\set\或者\get\和\delete\ 或者三个都实现，则称为数据描述符 data descriptor
如果一个类的类属性设置为描述器，那么那被称为owner属主。
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('A,init')
self.a1='a1'
class B:
x=A() # 调用上述的类形成实例
def __init__(self):
print ('B,init')
self.x=100 # 此处B类实例的属性为x=100
print (B.x.a1) # 此处通过调用B类而调用B类的类属性x，进而调用A类的实例的a1方法.必须是先初始化，然后再进行相关的调用
b=B() # 此处调用从类开始，会执行A和B的init方法
print (b.x) #此处调用的是实例B的x属性，其值是100，此处对x.a1没有属性，因为其被self.x=100覆盖了结果如下
默认查找顺序： 类加载时，类变量需要先生成，而类B的x属性是类A的实例，因此需要先执行类A的初始化，进而执行B的初始化操作。
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('A,init')
self.a1='a1'
def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None
return (self,instance,owner)
class B:
x=A() # 调用上述的类形成实例
def __init__(self):
print ('B,init')
self.x=100 # 此处B类实例的属性为x=100
print (B.x) # 此处x对应的a1的属性被拦截，上述返回为x实例，instance为B类实例的返回，owner为B类，及就是属性所属的类，self为A类的实例
b=B() # 对类B进行实例化
print (b.x) # 对类b的属性进行调用结果如下
属性中的值：
self ： 类A对应的实例
owner: 类B
instance 说明，及类B的实例#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('A,init')
self.a1='a1'
def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None
return (self,instance,owner)
class B:
x=A() # 调用上述的类形成实例
def __init__(self):
print ('B,init')
self.x=A() # 此处B类实例的属性为调用A类的属性
b=B() # 对类B进行实例化
print (b.x.a1) # 对类b的属性进行调用,此处调用的是A类的属性，此处没有触动__get__魔术方法，进而说明__get__和实例无关
结论： _get_()魔术方法只对调用的类有拦截作用，对类B下的实例无任何作用，此get是在调用子类的类属性时会执行此方法。
通过属性描述器操作属主的状态
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('A,init')
self.a1='a1'
def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None
return self # 此处返回self,则表示A的实例，A的实例当然可以调用a1方法
class B:
x=A() # 调用上述的类形成实例
def __init__(self):
print ('B,init')
self.x=A() # 此处B类实例的属性为调用A类的属性
print (B.x.a1)# 此处因为返回的是self,及A的实例，因此此处可以调用A实例的a1方法，自然是成功的
B.x.a1=30 #通过描述器来修改属主的状态
print (B.x.a1) # 打印状态结果如下
此处通过返回为self的方式来达到调用类B的属性来调用类A的实例属性的目的。
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('A,init')
self.a1='a1'
def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None
print ('__get__',self,instance,owner)
return self # 此处返回self,则表示A的实例，A的实例当然可以调用a1方法
# def __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法，
# print ('__set__',self,instance,value)
class B:
x=A() # 调用上述的类形成实例
def __init__(self):
print ('B,init')
self.x=100 # 此处B类实例的属性为调用A类的属性
b=B()
print (b.__dict__) # 打印实例b对应的属性字典
print ('+'*30)
print (b.x.a1) #此处默认的a1方法是不存在于b实例中，使用set方法将跳过b中定义的self.x方法结果如下
使用_set_()方法如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('A,init')
self.a1='a1'
def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None
print ('__get__',self,instance,owner)
return self # 此处返回self,则表示A的实例，A的实例当然可以调用a1方法
def __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法，此处是将B的实例和A的实例一起送进了set方法中，value及就是B类定义的实例的属性对应的值
print ('__set__',self,instance,value)
class B:
x=A() # 调用上述的类形成实例
def __init__(self):
print ('B,init')
self.x=100 # 此处B类实例的属性为调用A类的属性
b=B()
print (b.__dict__) # 打印实例b对应的属性字典
print ('+'*30)
print (b.x.a1)
结果如下
如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class A:
def __init__(self):
print ('A,init')
self.a1='a1'
def __get__(self, instance, owner): #加入此方法，行为被拦截，执行了init后执行了此方法，返回为None,因此后面调用的None
print ('__get__',self,instance,owner)
return self # 此处返回self,则表示A的实例，A的实例当然可以调用a1方法
def __set__(self, instance, value): #实例化B类时需要调用此方法，
print ('__set__',self,instance,value)
self.a1=value # 若此处定义a1的返回值为value,及类B对应的实例属性x的值，则此处在访问时，其结果便是100
class B:
x=A() # 调用上述的类形成实例
def __init__(self):
print ('B,init')
self.x=100 # 此处B类实例的属性为调用A类的属性
b=B()
print (b.__dict__) # 打印实例b对应的属性字典
print ('+'*30)
print (b.x.a1) # 此处最终访问__get__的原因是此处调用的是类的属性，而不是实例的属性，因此__get__会生效
当一个类的类属性是一个数据描述器时（及除了\get\方法外还有至少一种方法），对他的实例属性描述器的操作相当与对应的类的属性进行操作，及实例的字典优先级会降低，而类的字典的优先级会升高，实际的结果是当其成为数据属性描述器时，其对应的实例的字典中定义的实例属性将会消失
属性查找顺序：
实例的dict优先于非数据描述器(只有\get\方法)，数据描述器优先于实例的\dict\
及 数据描述器---> 实例的_dict_---> 非数据描述器---> 类的_dict_
描述器在python中应用广泛
python的方法包括(staticmethod)和classmethod() 都是通过非数据描述器来实现。因此实例可以重新定义和覆盖，这允许单个实例获取同一类的与其他实例不同的行为
property() 函数实现为一个数据描述器。因此实例不能覆盖其行为
init也是非数据描述器，基本上的魔术方法都是飞数据描述器
1 实现 StaticMethod 装饰器，实现staticmethod的部分功能
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class StaticMethod:
def __init__(self,fn):
self.fn=fn
def __get__(self, instance, owner): # 此方法是在调用类的属性时存在的，是在实例字典之后调用，类字典之前调用，及相当于类字典
return self.fn
class A:
@StaticMethod # a=StaticMethod(a)
def a():
print ('123456')
x=A() #类的实例化
x.a() # 调用实例化的函数结果如下 
2 实现ClassMethod 装饰器，完成 classmethod装饰器的功能
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class ClassMethod:
def __init__(self,fn):
print (fn)
self.fn=fn
def __get__(self, instance, owner):
print (self,instance,owner)
return self.fn
class A:
@ClassMethod
def bar(cls):
print (cls.__name__)
f=A.bar
print (f)
f(A) # A.bar(A) #此处需要传入函数参数A进行处理结果如下
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
from functools import partial
class ClassMethod:
def __init__(self,fn):
print (fn)
self.fn=fn
def __get__(self, instance, owner):
print (self,instance,owner)
return partial(self.fn,owner) # 偏函数，使用此函数进行构建新函数的操作，此处相当于将self.fn替换成了owner，而owner为A类
class A:
@ClassMethod
def bar(cls):
print (cls.__name__)
A.bar()结果如下 
3 对实例的数据进行校验
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Typed:
def __init__(self, type):
self.type = type
def __get__(self, instance, owner):
pass
def __set__(self, instance, value): # 此处的value是类Person定义的类属性中的类对应的值,及就是name和age对应的值
if not isinstance(value, self.type):
print ("{} is not {} this is type {}".format(value,self.type,type(value)))
raise ValueError(value)
class Person:
name=Typed(str) #通过此处定义type的方式完成对类型的检测
age=Typed(int)
def __init__(self,name:str,age:int):
self.name=name
self.age=age
Person('TOM',20)
Person('jerry','30')
结果如下 
使用函数获取参数签名的方式来进行相关的判断
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
import inspect
class Typed:
def __init__(self,type):
self.type=type
def __get__(self, instance, owner):
pass
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value,self.type):
print("{} is not {} this is type {}".format(value, self.type, type(value)))
raise ValueError(value)
class TypeAssert:
def __init__(self, cls):
self.cls = cls
def __call__(self,name,age):
param = inspect.signature(self.cls).parameters
for _, v in param.items(): # 此处获取参数属性
# print(v.name, v.annotation)
if v.annotation !=v.empty:
setattr(self.cls,name,Typed(v.annotation)) #此处加入参数数据属性至类中
setattr(self.cls, age, Typed(v.annotation))
@TypeAssert
class Person:
def __init__(self,name:str,age:int):
self.name=name
self.age=age
Person('tom',40)
Person('tom1','50')
Person(40,60)结果如下
4 模拟Property的功能
#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
class Property: # 数据描述器
def __init__(self,fget,fset=None): #此处的fget传递的是data
self.fget=fget
self.fset=fset
def __get__(self, instance, owner): # instance 是A类的实例
if instance is not None:
return self.fget(instance) # 此处是将data写入
return self
def __set__(self, instance, value):
if callable(self.fset): #是否是可调用的
self.fset(instance,value)
else:
raise AttributeError('属性异常')
def setter(self,fn): # 此处传递的是最底下的data参数，fn，
self.fset=fn
# return self.fset # 此处若使用self.fset则表示返回的都是data.此处的data会做覆盖，导致最终的结果是相同的
return self # 要想其是描述器，必须返回此值，否则返回是类A的属性
class A:
def __init__(self,data):
self.__data=data
@Property #data=Property(data)
def data(self):
return self.__data
@data.setter #data=data.setter(data),此处对应的data是上述PROPERTY 传入data生成实例的data,此处的方法是其方法
def data(self,value):
self.__data=value
return self.__data结果如下
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