20190322——Python面向对象高级编程
使用_slot_
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
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
>>> 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
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__。
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
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
>>> 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?对于追求完美的Python程序员来说,这是必须要做到的!
还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法,装饰器一样起作用。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
@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
@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!
多重继承
继承是面向对象编程的一个重要的方式,因为通过继承,子类就可以扩展父类的功能。
回忆一下Animal类层次的设计,假设我们要实现以下4种动物:
Dog - 狗狗;
Bat - 蝙蝠;
Parrot - 鹦鹉;
Ostrich - 鸵鸟。
如果按照哺乳动物和鸟类归类,我们可以设计出这样的类的层次:
但是如果按照“能跑”和“能飞”来归类,我们就应该设计出这样的类的层次:
如果要把上面的两种分类都包含进来,我们就得设计更多的层次:
哺乳类:能跑的哺乳类,能飞的哺乳类;
鸟类:能跑的鸟类,能飞的鸟类。
这么一来,类的层次就复杂了:
如果要再增加“宠物类”和“非宠物类”,这么搞下去,类的数量会呈指数增长,很明显这样设计是不行的。
正确的做法是采用多重继承。首先,主要的类层次仍按照哺乳类和鸟类设计:
class Animal(object):
pass
# 大类:
class Mammal(Animal):
pass
class Bird(Animal):
pass
# 各种动物:
class Dog(Mammal):
pass
class Bat(Mammal):
pass
class Parrot(Bird):
pass
class Ostrich(Bird):
pass
现在,我们要给动物再加上Runnable和Flyable的功能,只需要先定义好Runnable和Flyable的类:
class Runnable(object):
def run(self):
print('Running...')
class Flyable(object):
def fly(self):
print('Flying...')
对于需要Runnable功能的动物,就多继承一个Runnable,例如Dog:
class Dog(Mammal, Runnable):
pass
对于需要Flyable功能的动物,就多继承一个Flyable,例如Bat:
class Bat(Mammal, Flyable):
pass
在设计类的继承关系时,通常,主线都是单一继承下来的,例如,Ostrich继承自Bird。但是,如果需要“混入”额外的功能,通过多重继承就可以实现,比如,让Ostrich除了继承自Bird外,再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。
为了更好地看出继承关系,我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixIn和FlyableMixIn。类似的,你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixIn和植食动物HerbivoresMixIn,让某个动物同时拥有好几个MixIn:
class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):
pass
Python自带的很多库也使用了MixIn。举个例子,Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务,而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型,这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合,我们就可以创造出合适的服务来。
比如,编写一个多进程模式的TCP服务,定义如下:
class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):
pass
编写一个多线程模式的UDP服务,定义如下:
class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):
pass
定制类
__str__
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
...
>>> print(Student('Michael'))
<__main__.Student object at 0x109afb190>
打印出一堆<main.Student object at 0x109afb190>,不好看。
怎么才能打印得好看呢?只需要定义好__str__()方法,返回一个好看的字符串就可以了:
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
... def __str__(self):
... return 'Student object (name: %s)' % self.name
...
>>> print(Student('Michael'))
Student object (name: Michael)
这样打印出来的实例,不但好看,而且容易看出实例内部重要的数据。
但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print,打印出来的实例还是不好看:
>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>
这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__(),两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串,而__repr__()返回程序开发者看到的字符串,也就是说,repr()是为调试服务的。
解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的,所以,有个偷懒的写法:
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return 'Student object (name=%s)' % self.name
__repr__ = __str__