python进阶——类(四)常用内置方法

本文最后更新于：1 年前

¶（七）常用内置方法

¶1. 简介：

这里介绍的常用内置方法主要是对类的一些相关用法的补充，便于解决创建类遇到的一些常见问题，同时对其进行简单演示来表示其具体的应用场景。

__init__方法不再介绍，前面的使用和介绍已经非常详细了。

__str__()和__repr__()：

这两个方法的目的使为了显式的显示对象的必要信息，方便查看和调试。

__str__()被print默认调用，控制用户的展示；而__repr__被控制台输出默认调用,控制调试的展示。

__str__用于表示对象代表的含义，返回一个字符串，可以根据需要返回一个实例转化成字符串之后的结果。

具体用法如下：

class exmp:
    def __init__(self):
        self.x=1
        self.y=2
    def __str__(self):
        return f'{self.__class__}:x={self.x},y={self.y}'
class exmp2:
    def __init__(self):
        self.x=1
        self.y=2
e=exmp()
e2=exmp2()
print(e)
print(e2)
# 运行结果:
# <class '__main__.exmp'>:x=1,y=2
# <__main__.exmp2 object at 0x0000017336228210>

能够看出输出实例时的内容发生了改变。

__repr__的用途和用法都与__str__类似，所以一般直接使用__repr__= __str__将其返回字符串复制给__repr__

如果为使用者和开发者提供的信息不一致，再单独定义__repr__即可。

简单例子如下（）此为控制台的输入和输出。

class exmp3:
    def __init__(self):
        self.x=1
        self.y=2
    def __str__(self):
        return f'{self.__class__}:x={self.x},y={self.y}'
    def __repr__(self):
        return f'{self.__class__}:x={self.x},y={self.y}'+'——repr'
    
e=exmp3()
e
<class '__main__.exmp3'>:x=1,y=2——repr

__call__()：

不管是内置函数还是自定以函数，函数实际上是实现了__call__方法的对象，这是可调用对象的一种——调用函数时，"名称()"实际上等价于"名称.__call__()"的写法。

其他的可调用对象还包括Python的实例对象和实例方法。

__call__方法除了函数以外，也可以给实例对象提供被执行的能力，也就是将实例对象转变为一个可调用对象，其实际功能效果类似于在类中重载了()运算符，使得类的实例对象可以以"对象名()"的形式使用。

实现了__call__方法的类实例，可以传入参数也可以返回值。

具体例子如下：

class exmp:
    def __init__(self,a):
        self.a=a
    def __call__(self,b):
        print("a=",self.a)
        print("b=",b)
        print("a+b=",self.a+b)
        return self.a+b
e=exmp(10)
result=e(20)
print(result)
def fun(i):
    print("fun",i)
fun(10)
fun.__call__(20)
# 运行结果:
# a= 10
# b= 20
# a+b= 30
# 30
# fun 10
# fun 20

__iter__()和__next__()：

这两个方法的具体内容在python进阶——高级特性(二)迭代、迭代器 - ZZHの个人博客 (07xiaohei.com)种已经进行了详细的介绍，这里只进行简要介绍。

这两个方法用于将一个对象模拟成序列，内部类型如列表、元组等都可以迭代，重写这两个方法就可以实现自定义的迭代对象。 __iter__方法向系统说明了这是一个可迭代对象，__next__方法向系统说明了该可迭代对象的迭代算法。

__iter__方法需要返回self，__next__方法需要返回对应的元素。

class Myfib:
    def __iter__(self):
        self.i1=0
        self.i2=1
        return self
    def __next__(self):
        result=self.i1+self.i2
        self.i1=self.i2
        self.i2=result
        return result
use_fib=Myfib()
j = 1
for i in use_fib:
    if i<100000:
        print(i,end=" ")
        j+=1
    else:
        break
    if j==10:
        print()
        j=1
# 运行结果:
# 1 2 3 5 8 13 21 34 55
# 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181
# 6765 10946 17711 28657 46368 75025

再举一个例子，写一个首项为10，公差为5的等差数列：

class Mysequence:
    def __iter__(self):
        self.i=10
        return self
    def __next__(self):
        self.i+=5
        return self.i
se=Mysequence()
for i in se:
    if i<=100:
        print(i,end=" ")
    else:
        break
# 运行结果:
# 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

__getitem__()，__setitem__()，__delitem__()：

__getitem__()方法把类中的属性定义为序列或者字典，并且可以用此方法输出其中的某个元素，其效果类似于重载[]运算符给类，可以通过"实例名[索引]/[切片]"的方式来访问实例对象的某个元素。

对于传入的是索引还是切片，可以通过isinstance函数判断。

判断是索引，使用ininstance(item,int)判断item是否为int类型，确定其是否为数字索引；使用ininstance(item,slice)判断其是否为切片；使用ininstance(item,str)等判断其是否为key。

具体的例子如下：

class mynumlist:
    def __init__(self):
        self.list_use=[]
    def __iter__(self):
        self.i=10
        self.list_use.append(self.i)
        return self
    def __next__(self):
        self.i+=5
        self.list_use.append(self.i)
        return self.i
    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item,int):
            return self.list_use[item]
        elif isinstance(item,slice):
            start=item.start
            stop=item.stop
            return self.list_use[start:stop]
        else:
            return "error"
mn=mynumlist()
y=0
for i in mn:
    if y!=30:
        y+=1
        print(i,end=" ")
    else:
        break
print()
print(mn[10])
print(mn[:])
print(mn[2:10])
print(mn[-8:-2])
print(mn["1"])
# 运行结果:
# 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160
# 60
# [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145, 150, 155, 160, 165]
# [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55]
# [130, 135, 140, 145, 150, 155]
# error

除了上面的列表，还可以是字典：

class mydic:
    def __init__(self):
        self.dirc_use={}
        self.index=1
    def __iter__(self):
        self.i=10
        self.dirc_use[str(self.index)]=self.i
        return self
    def __next__(self):
        self.index+=1
        self.i+=5
        self.dirc_use[str(self.index)] = self.i
        return self.i
    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item,str):
            return self.dirc_use.get(item)
        else:
            return "error"
md=mydic()
y=0
for i in md:
    if y!=30:
        y+=1
        print(i,end=" ")
    else:
        break
print()
print(md["1"])
print(md["10"])
print(md[8])
print(md["1000"])
# 运行结果:
# 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160
# 10
# 55
# error
# None

可以自行定义更具体的判断条件和处理方法。

__setitem__方法则是对上面某个使用索引内值的修改，可以让类按照一定的方法存储和映射key对应的value，该方法的赋值是通过类实例名直接完成的。

具体例子如下：

class mynumlist:
    def __init__(self):
        self.list_use=[]
    def __iter__(self):
        self.i=10
        self.list_use.append(self.i)
        return self
    def __next__(self):
        self.i+=5
        self.list_use.append(self.i)
        return self.i
    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item,int):
            return self.list_use[item]
        elif isinstance(item,slice):
            start=item.start
            stop=item.stop
            return self.list_use[start:stop]
        else:
            return "error"
    def __setitem__(self, key, value):
        if isinstance(key, int):
            self.list_use[key]=value
        else:
            return "error"
mn=mynumlist()
y=0
for i in mn:
    if y!=30:
        y+=1
        print(i,end=" ")
    else:
        break
print()
print(mn[10])
mn[10]=114514
print(mn[8:11])
# 运行结果:
# 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160
# 60
# [50, 55, 114514]

class mydic:
    def __init__(self):
        self.dirc_use={}
        self.index=1
    def __iter__(self):
        self.i=10
        self.dirc_use[str(self.index)]=self.i
        return self
    def __next__(self):
        self.index+=1
        self.i+=5
        self.dirc_use[str(self.index)] = self.i
        return self.i
    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item,str):
            return self.dirc_use.get(item)
        else:
            return "error"
    def __setitem__(self, key, value):
        if isinstance(key,str):
            self.dirc_use[key]=value
        else:
            print("error")
md=mydic()
y=0
for i in md:
    if y!=30:
        y+=1
        print(i,end=" ")
    else:
        break
print()
print(md["1"])
print(md[8])
print(md["1000"])
md["3"]="123456789"
print(md["3"])
# 运行结果:
# 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160
# 10
# error
# None
# 123456789

__delitem__方法在对对象的组成部分使用__del__语句的时候被调用，需删除与key相关联的值。

举例如下：

class mynumlist:
    def __init__(self):
        self.list_use=[]
    def __iter__(self):
        self.i=10
        self.list_use.append(self.i)
        return self
    def __next__(self):
        self.i+=5
        self.list_use.append(self.i)
        return self.i
    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item,int):
            return self.list_use[item]
        elif isinstance(item,slice):
            start=item.start
            stop=item.stop
            return self.list_use[start:stop]
        else:
            return "error"
    def __setitem__(self, key, value):
        if isinstance(key, int):
            self.list_use[key]=value
        else:
             print("error")
    def __delitem__(self, key):
        if isinstance(key, int):
            del self.list_use[key]
        else:
            print("error")
mn=mynumlist()
y=0
for i in mn:
    if y!=30:
        y+=1
        print(i,end=" ")
    else:
        break
print()
print(mn[10])
mn[10]=114514
print(mn[8:11])
del mn[10]
print(mn[8:11])
# 运行结果:
# 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160
# 60
# [50, 55, 114514]
# [50, 55, 65]

class mydic:
    def __init__(self):
        self.dirc_use={}
        self.index=1
    def __iter__(self):
        self.i=10
        self.dirc_use[str(self.index)]=self.i
        return self
    def __next__(self):
        self.index+=1
        self.i+=5
        self.dirc_use[str(self.index)] = self.i
        return self.i
    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item,str):
            return self.dirc_use.get(item)
        else:
            return "error"
    def __setitem__(self, key, value):
        if isinstance(key,str):
            self.dirc_use[key]=value
        else:
            print("error")
    def __delitem__(self, key):
        if isinstance(key, str):
            del self.dirc_use[key]
        else:
            print("error")
md=mydic()
y=0
for i in md:
    if y!=30:
        y+=1
        print(i,end=" ")
    else:
        break
print()
print(md["1"])
print(md[8])
print(md["1000"])
md["3"]="123456789"
print(md["3"])
del md["3"]
print(md["3"])
# 运行结果:
# 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160
# 10
# error
# None
# 123456789
# None

__slots__：

__slots__是一个类属性，可以赋值为字符串、可迭代对象或由实例使用的变量名构成的字符串序列。

__slots__允许显式声明数据成员，为已声明的变量保留空间，限制能够添加的属性名（也就是禁止为每个实例创建__dict__和__weakref__）。

通过阻止每个实例创建自己的__dict__而使用__slots__，在大量创建实例时，可以显著地节省内存空间并提升属性的查找速度。

——本质上，__dict__是哈希表结构，动态占用内存，开销大，而__slots__能够在编译时期使解释器确定属性，分配固定的空间存储已知的属性。

__slots__仅对当前类实例起作用，不会对继承的派生类起作用，需要派生类定义自己的__slots__。

例子如下：

class test:
    __slots__ = ("a","b","c")
    def __init__(self):
        self.a=1
        self.b=2
        self.c=3
        self.d=10
t=test()
# 运行结果:
# Traceback (most recent call last):
#   File "D:\pycharmwork\blog_use.py", line 3587, in <module>
#     t=test()
#       ^^^^^^
#   File "D:\pycharmwork\blog_use.py", line 3586, in __init__
#     self.d=10
#     ^^^^^^
# AttributeError: 'test' object has no attribute 'd'

可以看到，只有abc的属性名可以使用，其他的属性名使用均错误。

__getattr__()，__setattr__()，__delattr__()：

__getattr__方法用于处理访问不存在属性的方法，可以输出相关的异常信息。

__setattr__方法用于设置属性值的时候，每设置一次属性的值都要进入一次该方法，注意该方法不要递归调用，也不要在该方法种再次直接设置属性值，否则可能会造成死循环。

__delattr__方法用于删除属性值的时候，也要注意避开死循环。

使用的举例如下：

class test:
    def __init__(self):
        self.i=1
    def __getattr__(self, item):
        print("Don't get!")
        return False
    def __setattr__(self, key, value):
        print("Setting...")
        self.__dict__[key]=value
        print("Finish!")
    def __delattr__(self, item):
        print("Deling...")
        if self.__dict__.get(item):
            del self.__dict__[item]
            print("Successful!")
        else:
            print("Failed!")
t=test()
t.i=5
print(t.i)
t.j=10
print(t.j)
print(t.z)
del t.i
del t.z
# 运行结果:
# Setting...
# Finish!
# Setting...
# Finish!
# 5
# Setting...
# Finish!
# 10
# Don't get!
# False
# Deling...
# Successful!
# Deling...
# Failed!

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#知识点 #python

python进阶——类(四)常用内置方法

https://github.com/xiaohei07/xiaohei07.github.io/2023/07/23/python进阶——类(四)常用内置方法/

作者

07xiaohei

发布于

2023年7月23日

许可协议

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