我们既蒙怜悯,受了这职分,就不丧胆,乃将那些暗昧可耻的事弃绝了,不行诡诈,不谬讲神的道理,只将真理表明出来,好在神面前把自己荐与各人的良心。(2 CORINTHIANS 4:1-2)

黑魔法

围绕类的话题,真实说也说不完,仅特殊方法,除了前面遇到过的__init__()__new__()__str__()等之外,还有很多。虽然它们仅仅是在某些特殊情景中使用,但是,因为本教程是“From Beginner to Master”。当然,不是学习了类的更多特殊方法就能达到Master水平,但是这是通往Master的一步。

本节试图再介绍一些点“黑魔法”,既能窥探到Python的更高境界,也能感受到Master的未来能力。俗话说“艺不压身”,还是多学点好。

优化内存的__slots__

首先声明,__slots__能够限制属性的定义,但是这不是它存在终极目标,它存在的终极目标更应该是一个在编程中非常重要的方面:优化内存使用。

>>> class Spring(object):
...     __slots__ = ("tree", "flower")
... 
>>> dir(Spring)
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__slots__', '__str__', '__subclasshook__', 'flower', 'tree']

仔细看看dir()的结果,还有__dict__属性吗?没有了,的确没有了。也就是说__slots____dict__挤出去了,它进入了类的属性。

>>> Spring.__slots__
('tree', 'flower')

这里可以看出,类Spring有且仅有两个属性。

>>> t = Spring()
>>> t.__slots__
('tree', 'flower')

实例化之后,实例的__slots__与类的完全一样,这跟前面的__dict__大不一样了。

>>> Spring.tree = "liushu"

通过类,先赋予一个属性值。然后,检验一下实例能否修改这个属性:

>>> t.tree = "guangyulan"
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Spring' object attribute 'tree' is read-only

看来,我们的意图不能达成,报错信息中显示,tree这个属性是只读的,不能修改了。

>>> t.tree
'liushu'

因为前面已经通过类给这个属性赋值了。不能用实例属性来修改。只能:

>>> Spring.tree = "guangyulan"
>>> t.tree
'guangyulan'

用类属性修改。但是对于没有用类属性赋值的,可以通过实例属性赋值。

>>> t.flower = "haitanghua"
>>> t.flower
'haitanghua'

但此时:

>>> Spring.flower
<member 'flower' of 'Spring' objects>

实例属性的值并没有传回到类属性,你也可以理解为新建立了一个同名的实例属性。如果再给类属性赋值,那么就会这样了:

>>> Spring.flower = "ziteng"
>>> t.flower
'ziteng'

当然,此时在给t.flower重新赋值,就会爆出跟前面一样的错误了。

>>> t.water = "green"
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Spring' object has no attribute 'water'

这里试图给实例新增一个属性,也失败了。

看来__slots__已经把实例属性牢牢地管控了起来,但更本质是的是优化了内存。诚然,这种优化会在大量的实例时候显出效果。

书接上回,不管是实例还是类,都用__dict__来存储属性和方法,可以笼统地把属性和方法称为成员或者特性,一句话概括,就是__dict__存储对象成员。但,有时候访问的对象成员没有存在其中,就是这样:

>>> class A(object):
...     pass
... 
>>> a = A()
>>> a.x
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'A' object has no attribute 'x'

x不是实例的成员,用a.x访问,就出错了,并且错误提示中报告了原因:“'A' object has no attribute 'x'”

在很多情况下,这种报错是足够的了。但是,在某种我现在还说不出的情况下,你或许不希望这样报错,或许希望能够有某种别的提示、操作等。也就是我们更希望能在成员不存在的时候有所作为,不是等着报错。

要处理类似的问题,就要用到本节中的知识了。

属性拦截

有时候,访问某个类或者实例属性,它不存在,就会异常。对于异常,总是要处理的。就好像“寻隐者不遇”,却被童子“遥指杏花村”,将你“拦截”了,不至于因为“不遇”而垂头丧气。

在Python中,有一些方法就具有这种“拦截”能力。

  • __setattr__(self, name,value):如果要给name赋值,就调用这个方法。
  • __getattr__(self, name):如果name被访问,同时它不存在的时候,此方法被调用。
  • __getattribute__(self, name):当name被访问时自动被调用(注意:这个仅能用于新式类),无论name是否存在,都要被调用。
  • __delattr__(self, name):如果要删除name,这个方法就被调用。

用例子说明。

>>> class A(object):        #Python 3: class A:
...     def __getattr__(self, name):
...         print "You use getattr"        #Python 3: print("You use getattr"),下同,从略
...     def __setattr__(self, name, value):
...         print "You use setattr"
...         self.__dict__[name] = value
... 

A除了两个方法,没有别的了。

>>> a = A()
>>> a.x
You use getattr

a.x这个实例属性,本来是不存在的,但是,由于类中有了__getattr__(self, name)方法,当发现属性x不存在于对象的__dict__中的时候,就调用了__getattr__,即所谓“拦截成员”。

>>> a.x = 7
You use setattr

给对象的属性赋值时候,调用了__setattr__(self, name, value)方法,这个方法中有一句self.__dict__[name] = value,通过这个语句,就将属性和数据保存到了对象的__dict__中,如果再调用这个属性:

>>> a.x
7

它已经存在于对象的__dict__之中。

在上面的类中,当然可以使用__getattribute__(self, name),并且,只要访问属性就会调用它。例如:

>>> class B(object):
...     def __getattribute__(self, name):
...         print "you are useing getattribute"
...         return object.__getattribute__(self, name)

为了与前面的类区分,新命名一个类名字。需要提醒注意,在这里返回的内容用的是return object.__getattribute__(self, name),而没有使用return self.__dict__[name]样式。因为如果用return self.__dict__[name]这样的方式,就是访问self.__dict__,只要访问这个属性,就要调用`getattribute``,这样就导致了无线递归下去(死循环)。要避免之。

>>> b = B()
>>> b.y
you are useing getattribute
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in __getattribute__
AttributeError: 'B' object has no attribute 'y'
>>> b.two
you are useing getattribute
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in __getattribute__
AttributeError: 'B' object has no attribute 'two'

访问不存在的成员,可以看到,已经被__getattribute__拦截了,虽然最后还是要报错的。

>>> b.y = 8
>>> b.y
you are useing getattribute
8

当给其赋值后,意味着已经在__dict__里面了,再调用,依然被拦截,但是由于已经在__dict__内,会把结果返回。

当你看到这里,是不是觉得上面的方法有点魔力呢?不错,的确是“黑魔法”。但是,它有什么具体应用呢?看下面的例子,能给你带来启发。

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

"""
study __getattr__ and __setattr__
"""

class Rectangle(object):        #Python 3: class Rectangle:
    """
    the width and length of Rectangle
    """
    def __init__(self):
        self.width = 0
        self.length = 0

    def setSize(self, size):
        self.width, self.length = size
    def getSize(self):
        return self.width, self.length

if __name__ == "__main__":
    r = Rectangle()
    r.width = 3
    r.length = 4
    print r.getSize()        #Python 3: print(r.getSize())
    r.setSize( (30, 40) )
    print r.width              #Python 3: print(r.width)
    print r.length            #Python 3: print(r.length)

上面代码来自《Beginning Python:From Novice to Professional,Second Edittion》(by Magnus Lie Hetland),根据本教程的需要,稍作修改。

$ python 21301.py 
(3, 4)
30
40

这段代码已经可以正确运行了。但是,作为一个精益求精的程序员。总觉得那种调用方式还有可以改进的空间。比如,要给长宽赋值的时候,必须赋予一个元组,里面包含长和宽。这个能不能改进一下呢?

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

"""
study __getattr__ and __setattr__
"""

class Rectangle(object):          #Python 3: class Rectangle:
    """
    the width and length of Rectangle
    """
    def __init__(self):
        self.width = 0
        self.length = 0

    def setSize(self, size):
        self.width, self.length = size
    def getSize(self):
        return self.width, self.length

    size = property(getSize, setSize)

if __name__ == "__main__":
    r = Rectangle()
    r.width = 3
    r.length = 4
    print r.size
    r.size = 30, 40
    print r.width
    print r.length

以上代码的运行结果同上。但是,因为加了一句size = property(getSize, setSize),使得调用方法是不是更优雅了呢?原来用r.getSize(),现在使用r.size,就好像调用一个属性一样。难道你不觉得眼熟吗?在《多态和封装》中已经用到过property函数了,虽然写法略有差别,但是作用一样。

本来,这样就已经足够了。但是,因为本节中出来了特殊方法,所以,一定要用这些特殊方法从新演绎一下这段程序。虽然重新演绎的不一定比原来的好,主要目的是演示本节的特殊方法应用。

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

class NewRectangle(object):
    def __init__(self):
        self.width = 0
        self.length = 0

    def __setattr__(self, name, value):
        if name == "size":
            self.width, self.length = value
        else:
            self.__dict__[name] = value

    def __getattr__(self, name):
        if name == "size":
            return self.width, self.length
        else:
            raise AttributeError

if __name__ == "__main__":
    r = NewRectangle()
    r.width = 3
    r.length = 4
    print r.size        #Python 3: print(r.size)
    r.size = 30, 40
    print r.width        #Python 3: print(r.width)
    print r.length       #Python 3: print(r.length)

除了类的样式变化之外,调用样式没有变。结果是一样的。

如果要对于这种黑魔法有更深的理解,可以阅读:Python Attributes and Methods,读了这篇文章,对Python的对象属性和方法会有更深入的理解。

至此,是否注意到,我们使用了很多以双下划线开头和结尾的方法或者属性,比如__dict____init__()等。在Python中,用这种方法表示特殊的方法和属性,当然,这是一个惯例,之所以这样做,主要是确保这些特殊的名字不会跟你自己所定义的名称冲突,我们自己定义名称的时候,是绝少用双划线开头和结尾的。如果你需要重写这些方法,当然是可以的。


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