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看到类似`__slots__`这种形如`__xxx__`的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。 `__slots__`我们已经知道怎么用了,`__len__()`方法我们也知道是为了能让class作用于`len()`函数。 除此之外,Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类。 ### __str__ 我们先定义一个`Student`类,打印一个实例: ~~~ >>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... >>> print(Student('Michael')) <__main__.Student object at 0x109afb190> ~~~ 打印出一堆``,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__ ~~~ ### __iter__ 如果一个类想被用于`for ... in`循环,类似list或tuple那样,就必须实现一个`__iter__()`方法,该方法返回一个迭代对象,然后,Python的for循环就会不断调用该迭代对象的`__next__()`方法拿到循环的下一个值,直到遇到`StopIteration`错误时退出循环。 我们以斐波那契数列为例,写一个Fib类,可以作用于for循环: ~~~ class Fib(object): def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a,b def __iter__(self): return self # 实例本身就是迭代对象,故返回自己 def __next__(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值 if self.a > 100000: # 退出循环的条件 raise StopIteration(); return self.a # 返回下一个值 ~~~ 现在,试试把Fib实例作用于for循环: ~~~ >>> for n in Fib(): ... print(n) ... 1 1 2 3 5 ... 46368 75025 ~~~ ### __getitem__ Fib实例虽然能作用于for循环,看起来和list有点像,但是,把它当成list来使用还是不行,比如,取第5个元素: ~~~ >>> Fib()[5] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'Fib' object does not support indexing ~~~ 要表现得像list那样按照下标取出元素,需要实现`__getitem__()`方法: ~~~ class Fib(object): def __getitem__(self, n): a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a ~~~ 现在,就可以按下标访问数列的任意一项了: ~~~ >>> f = Fib() >>> f[0] 1 >>> f[1] 1 >>> f[2] 2 >>> f[3] 3 >>> f[10] 89 >>> f[100] 573147844013817084101 ~~~ 但是list有个神奇的切片方法: ~~~ >>> list(range(100))[5:10] [5, 6, 7, 8, 9] ~~~ 对于Fib却报错。原因是`__getitem__()`传入的参数可能是一个int,也可能是一个切片对象`slice`,所以要做判断: ~~~ class Fib(object): def __getitem__(self, n): if isinstance(n, int): # n是索引 a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a if isinstance(n, slice): # n是切片 start = n.start stop = n.stop if start is None: start = 0 a, b = 1, 1 L = [] for x in range(stop): if x >= start: L.append(a) a, b = b, a + b return L ~~~ 现在试试Fib的切片: ~~~ >>> f = Fib() >>> f[0:5] [1, 1, 2, 3, 5] >>> f[:10] [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] ~~~ 但是没有对step参数作处理: ~~~ >>> f[:10:2] [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] ~~~ 也没有对负数作处理,所以,要正确实现一个`__getitem__()`还是有很多工作要做的。 此外,如果把对象看成`dict`,`__getitem__()`的参数也可能是一个可以作key的object,例如`str`。 与之对应的是`__setitem__()`方法,把对象视作list或dict来对集合赋值。最后,还有一个`__delitem__()`方法,用于删除某个元素。 总之,通过上面的方法,我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别,这完全归功于动态语言的“鸭子类型”,不需要强制继承某个接口。 ### __getattr__ 正常情况下,当我们调用类的方法或属性时,如果不存在,就会报错。比如定义`Student`类: ~~~ class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michael' ~~~ 调用`name`属性,没问题,但是,调用不存在的`score`属性,就有问题了: ~~~ >>> s = Student() >>> print(s.name) Michael >>> print(s.score) Traceback (most recent call last): ... AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score' ~~~ 错误信息很清楚地告诉我们,没有找到`score`这个attribute。 要避免这个错误,除了可以加上一个`score`属性外,Python还有另一个机制,那就是写一个`__getattr__()`方法,动态返回一个属性。修改如下: ~~~ class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michael' def __getattr__(self, attr): if attr=='score': return 99 ~~~ 当调用不存在的属性时,比如`score`,Python解释器会试图调用`__getattr__(self, 'score')`来尝试获得属性,这样,我们就有机会返回`score`的值: ~~~ >>> s = Student() >>> s.name 'Michael' >>> s.score 99 ~~~ 返回函数也是完全可以的: ~~~ class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr=='age': return lambda: 25 ~~~ 只是调用方式要变为: ~~~ >>> s.age() 25 ~~~ 注意,只有在没有找到属性的情况下,才调用`__getattr__`,已有的属性,比如`name`,不会在`__getattr__`中查找。 此外,注意到任意调用如`s.abc`都会返回`None`,这是因为我们定义的`__getattr__`默认返回就是`None`。要让class只响应特定的几个属性,我们就要按照约定,抛出`AttributeError`的错误: ~~~ class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr=='age': return lambda: 25 raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr) ~~~ 这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了,不需要任何特殊手段。 这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢?作用就是,可以针对完全动态的情况作调用。 举个例子: 现在很多网站都搞REST API,比如新浪微博、豆瓣啥的,调用API的URL类似: * [http://api.server/user/friends](http://api.server/user/friends) * [http://api.server/user/timeline/list](http://api.server/user/timeline/list) 如果要写SDK,给每个URL对应的API都写一个方法,那得累死,而且,API一旦改动,SDK也要改。 利用完全动态的`__getattr__`,我们可以写出一个链式调用: ~~~ class Chain(object): def __init__(self, path=''): self._path = path def __getattr__(self, path): return Chain('%s/%s' % (self._path, path)) def __str__(self): return self._path __repr__ = __str__ ~~~ 试试: ~~~ >>> Chain().status.user.timeline.list '/status/user/timeline/list' ~~~ 这样,无论API怎么变,SDK都可以根据URL实现完全动态的调用,而且,不随API的增加而改变! 还有些REST API会把参数放到URL中,比如GitHub的API: ~~~ GET /users/:user/repos ~~~ 调用时,需要把`:user`替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用: ~~~ Chain().users('michael').repos ~~~ 就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。 ### __call__ 一个对象实例可以有自己的属性和方法,当我们调用实例方法时,我们用`instance.method()`来调用。能不能直接在实例本身上调用呢?在Python中,答案是肯定的。 任何类,只需要定义一个`__call__()`方法,就可以直接对实例进行调用。请看示例: ~~~ class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __call__(self): print('My name is %s.' % self.name) ~~~ 调用方式如下: ~~~ >>> s = Student('Michael') >>> s() # self参数不要传入 My name is Michael. ~~~ `__call__()`还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样,所以你完全可以把对象看成函数,把函数看成对象,因为这两者之间本来就没啥根本的区别。 如果你把对象看成函数,那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来,因为类的实例都是运行期创建出来的,这么一来,我们就模糊了对象和函数的界限。 那么,怎么判断一个变量是对象还是函数呢?其实,更多的时候,我们需要判断一个对象是否能被调用,能被调用的对象就是一个`Callable`对象,比如函数和我们上面定义的带有`__call__()`的类实例: ~~~ >>> callable(Student()) True >>> callable(max) True >>> callable([1, 2, 3]) False >>> callable(None) False >>> callable('str') False ~~~ 通过`callable()`函数,我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。 ### 小结 Python的class允许定义许多定制方法,可以让我们非常方便地生成特定的类。 本节介绍的是最常用的几个定制方法,还有很多可定制的方法,请参考[Python的官方文档](http://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#special-method-names)。 ### 参考源码 [special_str.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_advance/special_str.py) [special_iter.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_advance/special_iter.py) [special_getitem.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_advance/special_getitem.py) [special_getattr.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_advance/special_getattr.py) [special_call.py](https://github.com/michaelliao/learn-python3/blob/master/samples/oop_advance/special_call.py)