『流暢的Python』第9章_對象
一、Python風格
以一個二元素向量對象為例
import math
from array import array
class Vector2d:
typecode = ‘d‘
def __init__(self, x, y):
self.x = float(x)
self.y = float(y)
def __iter__(self):
# 使得Vector2d變成可叠代對象
# __iter__方法的實現使得本類可以被轉化為tuple在內的其他可叠代類
return (i for i in (self.x, self.y))
def __repr__(self):
class_name = type(self).__name__ # type(self): <class ‘__main__.Vector2d‘>
return ‘{}({!r},{!r})‘.format(class_name, *self)
def __str__(self):
return str(tuple(self))
def __eq__(self, other):
return tuple(self) == tuple(other)
def __abs__(self):
return math.hypot(self.x, self.y)
def __bool__(self):
return bool(abs(self))
def __bytes__(self):
"""將Vector2d對象處理為二進制序列，格式我們自定"""
# d：double類型數組
return (bytes([ord(self.typecode)]) +
bytes(array(self.typecode, self)))
# —————備用析構方法——————
@classmethod # 類方法，cls表示類本身
def frombytes(cls, octets):
"""對應於上面的方法，這裏創建一個新的析構函數，使用特定的二進制序列構造Vector2d類實例"""
typecode = chr(octets[0])
memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)
return cls(*memv) # 類名(參數)，可見，類方法常用作備用析構
# —格式化輸出—
def angle(self):
# math.atan(scope)輸入為tan值
# math.atan2(y, x)輸入為對應向量坐標（起點為原點）
return math.atan2(self.y, self.x)
def __format__(self, fmt_spec=‘‘):
"""格式化輸出，如果格式末尾為p則輸出極坐標，
輸入其他格式為數字型格式，一個輸入格式指定到兩個數上，如：.3ep"""
if fmt_spec.endswith(‘p‘):
fmt_spec = fmt_spec[:-1]
coords = (abs(self), self.angle())
out_fmt = ‘<{}, {}>‘
else:
coords = self
out_fmt = ‘({}, {})‘
components = (format(c, fmt_spec) for c in coords)
return out_fmt.format(*components)此時這個對象支持大部分python操作，
if __name__ == ‘__main__‘:
b = bytes(Vector2d(3, 4))
print(Vector2d.frombytes(b))
print(format(Vector2d(1, 1), ‘.5fp‘))
(3.0, 4.0)
<1.41421, 0.78540>
但是一個重要的方法還是沒能實現，__hash__，這關乎到對象是否可以被存入字典進行高速讀取的屬性，實際上可以hash對象需要三個條件：
-
需要__hash__方法
-
需要__eq__方法(已經實現)
-
需要對象不可變 # 實例的散列值關乎查找等使用方式，絕對不可以變化
也就是我們指定v.x=1（v為class實例）會報錯才行，這需要一些其他操作：
class Vector2d:
typecode = ‘d‘
def __init__(self, x, y):
self.__x = float(x)
self.__y = float(y)
@property
def x(self):
return self.__x
@property
def y(self):
return self.__y
def __hash__(self):
return hash(self.x) ^ hash(self.y) 其他方法不需要修改，
v1 = Vector2d(3, 4)
v2 = Vector2d(3.1, 4.2)
print(hash(v1), hash(v2))
# 7 384307168202284039
二、類方法和靜態方法
# —對比類方法和靜態方法—
class Demo:
@classmethod
def klassmeth(*args):
return args
@ staticmethod
def statmeth(*args):
return args
def normal(*args):
return args
和實例方法不同，類方法第一個參數永遠是類本身，所以常用於備用析構，靜態方法沒有默認的首位參數，測試如下：
print(Demo.klassmeth("hello"))
print(Demo.statmeth("hello"))
demo = Demo()
print(demo.normal("hello"))# (<class ‘__main__.Demo‘>, ‘hello‘)
# (‘hello‘,)
# (<__main__.Demo object at 0x000000000289F978>, ‘hello‘)
三、私有屬性和受保護屬性
兩個前導下劃線"__"，一個或者沒有後置下劃線的實例屬性(self.屬性名)為私有變量，會被存入__dict__中，且名稱被改寫為"_類名__屬性名"，主要目的是防止類被繼承以後，子類實例的繼承屬性（未在子類中顯式的聲明）被錯誤的改寫。
註意，__dict__不僅僅存儲私有變量，實例屬性均存放在__dict__中（默認情況下）。
四、__slots__類屬性節約存儲空間
class Vector2d: __slots__ = (‘__x‘, ‘__y‘) typecode = ‘d‘
類屬性__slots__為一個存儲字符串的可叠代對象，其中的各個字符串是不同的實例屬性名，使用tuple是作者推薦的方式，因為可以保證信息不被改動。使用它可以有效節約存儲空間，尤其是需要創建大量實例的時候（運行速度往往也更快）。
- 繼承會自動忽略__slot__屬性，所以子類需要顯式的定義它
- 定義了__slots__後，用戶不可以自行添加其他實例屬性，但是如果把__dict__存儲在__slots__中，就可以添加了，不過就完全沒意義了……
- 如果想要支持弱引用，需要手動將__weakref__添加進來，雖然自定義class默認存在__weakref__屬性，但是想要讓實例成為弱引用目標還是需要添加進來才可以。
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