澳门金莎娱乐手机版 金沙澳门手机版网址 做为属性使用,内容包蕴

做为属性使用,内容包蕴



聊起装饰器,就只可以说python自带的四个装饰器:

故事情节蕴涵:

正文实例叙述了Python装饰器(decorator)定义与用法。分享给大家供大家参照他事他说加以考查,具体如下:

1、@property  
将某函数,做为属性使用

  • 元类
  • python 对象和类的绑定以至类方式,静态方法
  • python 子类调用父类方法总计
  • python 方法深入分析顺序MEscortQ
  • python定制类和法力方法
  • 有关用法__slots__
  • @property使用
  • 修饰器

怎么是装饰器(decorator)

 @property 修饰,正是将艺术,形成五天性质来使用。

0、元类

元类正是类的类,所反映的极点思想正是总体皆对象。

图片 1

image.png

关于深档次,待使用到在计算。

简短的话,能够把装饰器明白为叁个包裹函数的函数,它平日将盛传的函数只怕是类做明确的拍卖,再次回到改正之后的对象.所以,大家能够在不改动原函数的根底上,在奉行原函数前后推行其余代码.比较常用的光景有日记插入,事务管理等.

class A():


    @property
    def pfunc(self):
        return self.value

    @pfunc.setter
    def pfunc(self,value):
        self.value = value

    @property
    def pfunc1(self):
        print('this is property')

if __name__=="__main__":

    A.pfunc = 9
    print A.pfunc
    A.pfunc1

1、python 对象和类的绑定以致类格局,静态方法

平铺直叙大家要选用一个类中的方法时,都亟待实例化该类,再扩充调用,那类中
self 和 cls
有哪些意思,能或不得不开始化一个实例而直白调用类方法,对象方法和类措施,静态方法又有怎样关联。是本篇文章思索的标题。

类的调用有以下二种方式:

>>>class Test:
...    def func(self, message):
...        print message
...
>>>object1=Test()
>>>x=object1.func
>>>x('abc')
abc
>>>t=Test.func
>>>t(object1,'abc')
abc

可是对于 t=Test.func 来讲,变量名 t 是涉嫌到了类 Test 的func
方法之处上,t是非绑定的,所以在调用t(object1, ‘abc’)
时,必需显式的将实例名与 self 关联,否则将会报出”TypeError: unbound
method func() must be called with Test instance as first argument (got
str instance instead)” 的失实。

装饰器

 

仿效学习

精晓以下几点:
1、类私下认可的艺术都以绑定对象的,而self参数也是指向该指标,未有实例化对象时,类中方法调用会出错,也波及到python自动传送self参数。
2、若想不实例化而直接通过 类名.方法
来调用,必要钦赐该办法绑定到类,如下,大器晚成要使用@classmethod
装饰器,二方法中第四个参数为cls,实际不是self。

>>> class Foo(object):          
...     @classmethod                #定义类方法要点1
...     def foo(cls):               #定义类方法要点2
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

类也是指标,由此和底下的静态方法依旧有不均等。类中央行政机关接定义的属性如下,在类情势中也是足以平素运用的。

class pizza(object):
    radius = 42
    @classmethod
    def get_radius(cls):
        return cls.radius
print pizza.get_radius()

类措施对于开创工厂函数最有用,如下

class pizza(object):
    def __init__(self,ingre):
        self.ingre = ingre

    @classmethod
    def from_other(cls,fridge):
        return cls(fridge.juice()+fridge.cheese())  
    def get_ingre(self):
        return self.ingre

cls代表此类,cls()也是用来创立对象,和pizza(fridge.juice()+fridge.cheese())效果等同。待驾驭,工厂方法是什么?
3、若只想当成三个不足为道函数,定义不富含self和cls,则足以应用静态方法,如下:

>>> class Foo(object):
...     @staticmethod
...     def foo():
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

作者:_Zhao_
链接:http://www.jianshu.com/p/4b871019ef96
來源:简书

最简易的函数,重回多个数的和

2、@classmethod
 修饰类的点子

2、python 子类调用父类方法总计

参照来源

talk is weak,从程序之前:

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

图片 2

image.png

地点只是说可瑞康(Karicare卡塔尔国(Karicare卡塔 尔(英语:State of Qatar)个常用的子类调用父类场景,即调用父类的开始化函数。
直接运转以上代码会出错,因为固然Student类世袭了Person类,可是并不曾调用父类的init()方法,因为子类中对init函数进行了重写,若未有重写会直接接轨父类的init函数自动运营。有以下三种办法:

参考
1、super方法

class Base:
    def __init__(self):
        print('Base.__init__')

class A(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(A,self).__init__()
        print('A.__init__')

class B(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(B,self).__init__()
        print('B.__init__')

class C(A,B):
    def __init__(self):
        # super().__init__()  # Only one call to super() here  python3
        super(C,self).__init__()
        print('C.__init__')

运维结果

>>> c = C()
Base.__init__
B.__init__
A.__init__
C.__init__
>>>

2、调用未绑定的父类构造方法

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        Person.__init__(self)
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

非绑定方法不平时利用,上述场景却接受的可比多(即子类覆盖父类的情势卡塔尔国。运营时未有父类person的实例,必要出示地开展传递,但有Student的实例,能够用来开展代替。
这种措施叫做调用父类的未绑定的构造方法。在调用三个实例的措施时,该方法的self参数会被电动绑定到实例上(称为绑定方法卡塔尔。但假诺向来调用类的不二法门(举个例子Person.__init卡塔尔,那么就从不实例会被绑定。那样就足以私自的提供应和要求要的self参数,这种办法称为未绑定unbound方法。
通过将近年来的实例作为self参数提须求未绑定方法,Student类就会使用其父类构造方法的装有达成,进而name变量棉被服装置。

def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add(1, 2)

带修饰类方法:cls做为方法的第多个参数,隐式的将类做为对象,传递给艺术,调用时决不实例化。

3、python 方法分析顺序

唯独今后又有新的供给,计算求和操作耗费时间,很简短,求和前赢得一下小时,求和后再获得一次,求差就能够

日常性函数方法:self做为第一个参数,隐式的将类实例传递给艺术,调用方法时,类必需实例化。

参考

上述博文具备很强的参照他事他说加以考查意义,转述如下:
在类的多世襲中,方法深入分析顺序M本田CR-VQ具备很关键的意思,例如对以下菱形世襲,D的实例调用show方法,是调用A的照旧C的show。

图片 3

image.png

python解析顺序的规范化也是贰个不息演变的进程,首要有以下多个阶段:

  • 2.2事先的经文类。特出类中多一连方法分析选取深度优先从左到右寻找,即D-B-A-C-A,也正是说精粹类中只选拔A的show方法。
  • 精华类对单层世袭未有何难题,可是对上述来说,我们一清二楚更乐于使用C的show方法,因为他是对A的具体化,然而精髓类比并不能够完成,于是在2.第22中学引进新式类(世襲自object卡塔尔,它照旧接纳从左至右的深浅优先遍历,可是若是遍历中冒出重复的类,只保留最终一个。並且在定义类时就总结出该类的
    MRO 并将其充当类的性情。由此最新类可以直接通过 mro 属性获取类的
    MRO。
    比如:

图片 4

image.png

依据深度遍历,其顺序为 [D, B, A, object, C, A,
object],重复类只保留最终三个,由此产生 [D, B, C, A, object]

如此看起来好像么有的时候,然而会有神秘的标题,比方破坏了单调性原则,因而在2.3中引进了
__ C3 算法__。

import datetime
def calc_add(a, b):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = a + b
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return result
calc_add(1, 2)
class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y

    @classmethod
    def cfunc(cls,x,y):
        return x * y

if __name__=="__main__":
    print A().func(5,5)
    print A.cfunc(4,5)
C3 MRQ

我们把类 C 的线性化(MRO卡塔尔国记为 L[C] = [C1, C2,…,CN]。其中 C1 称为
L[C] 的头,别的成分 [C2,…,CN] 称为尾。假如一个类 C 世袭自基类
B1、B2、……、BN,那么大家得以依赖以下两步总计出 L[C]:
1、L[object] = [object]
2、L[C(B1…BN)] = [C] + merge(L[B1]…L[BN], [B1]…[BN])
此间的关键在于 merge,其输入是风流倜傥组列表,遵照如下方式出口叁个列表:
反省第一个列表的头成分(如 L[B1] 的头),记作 H。
若 H
未出以后其余列表的后面部分,则将其出口,并将其从具有列表中除去,然后回来步骤1;不然,收取下一个列表的头部记作
H,继续该步骤。
双重上述手续,直至列表为空也许不可能再找寻能够出口的因素。如若是前后生可畏种景况,则算法结束;假设是后风流倜傥种景况,表明不能够塑造袭承关系,Python
会抛出非常。

举例:

图片 5

image.png

据书上说C3,总计进度为:

图片 6

image.png

现在呢,函数calc_diff(a, b),计算a-b,也想总结减法操作的光阴差,很好办,把这段代码复制过去.然则意气风发旦大家今后想编的是七个数学函数库,各样函数都想总计其实行耗时,总不能够二个几个复制代码,想个更加好的办法.

 

4、python定制类和法力方法

咱俩知道,在Python中等学园函授数也是被视为对象的,能够充任参数字传送递,那么只要把总括耗费时间的独门为一个独门的函数calc_spend_time(),然后把须求计算耗费时间的函数举个例子calc_add的引用传递给它,在calc_spend_time中调用calc_add,这样有着的内需计算耗费时间的函数都休想改良本人的代码了.

3、@staticmethod
 修饰类的措施

参照他事他说加以考查学习

形如__xxx__的变量也许函数名要当心,这么些在Python中是有破例用处。多如牛毛的就是__inint__()函数了,在指标创立后用来起始化,相同的还会有__new()__
和__del__函数。用的不是超级多,不做细节深刻。

def calc_spend_time(func, *args, **kargs):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = func(*args, **kargs)
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_spend_time(calc_add, 1, 1)
# calc_spend_time(calc_add, a=1, b=2)

1)是把函数嵌入到类中的风流倜傥种艺术,函数就归属类,同一时候注脚函数无需拜会那一个类

__str__ 和 __rerp__
class yuan(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'yuanqijie'
        self.age = 22
        self.ambition = 'yes'
    def __str__(self):
        return 'object name: %s'  % self.name

qijie = yuan()
print qijie

输出为:
object name: yuanqijie

若未有重写 __str__ 则输出为 <main.Student object at
0x109afb310>
但只顾到,若一贯出口变量实际不是用print在提醒符下依旧上述音讯,因为一贯浮现变量调用的不是str(),而是repr(),两个的分别是str()再次回到顾客观望的字符串,而repr()再次来到程序开拓者见到的字符串,也正是说,repr()是为调节和测量试验服务的。能够临近上述措施实行重写,作为掌握就可以。

看起来也不易,肩负总计的函数不用改进,只需调用的时候作为参数字传送给计算时间差的函数.但就是那,调用的时候格局变了,不再是clac(1, 2),而是calc_spend_time(clac_add, 1,
2),万一calc_add大范围被调用,那么还得生机勃勃处风华正茂处找,然后改良回复,照旧很麻烦.假设想不退换代码,就得使clac()calc_spend_time(clac)功用同样,那么能够在calc_spend_time()里把传播的clac包装一下,然后回到包装后的新的函数,再把再次来到的包裹好的函数赋给clac,那么calc()的功用就和上例calc_spend_time(calc())效果与利益相符.

 2)使用修饰服,修饰方法,不供给实例化

5、__slots__

当定义二个类时,能够动态的给该类绑定壹本品质和办法,举例:

>>> class Student(object):
...     pass

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print s.name
Michael

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

当心的是,上边是给二个实例绑定的呼应的艺术,也正是说当在变化叁个实例时,上述增加的习性和办法就不起功能了。可以给class绑定方法:

>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)

只需将MethodType第二个参数改为None就能够。

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add = calc_spend_time(calc_add)
calc_add(1, 2)

 

__slots__ 用来约束属性
>>> class people(object):
...     __slots__ = ('age','name') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
... 
>>> p = people()
>>> p.age = 20
>>> p.na = yuan
>>> p.na = 'yuan'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'people' object has no attribute 'na'
>>> p.name = 'yuan'
>>> 

语法糖

class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y


    @staticmethod
    def sfunc(x,y):
        return x * y


if __name__=="__main__":

    print A.sfunc(6,5)

6、@property使用

参考
http://python.jobbole.com/80955/
由地方意气风发节能够了解,绑定属性时,能够Infiniti定改造属性值,举例

s = Student()
s.score = 9999

众多时候都亟待对属性值进行推断,比如正负,大小范围等,平日的话就须要写三个函数进行逻辑检查,比方:

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

如此那般就会保险能对传播的值进行逻辑限定,不过每回设置需求调用相应函数,例如s.set_score( 99 ),又展现不是很简短,能或无法像
s.score = 99生龙活虎律轻易又能开展逻辑检查吗。正是@property。
@property装饰器可以将叁个method变为属性,能够像属性同样轻易调用,如student.get_score
,若未有装饰器,则赶回的是函数地址。关于setter用法见下。

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

@score.setter装饰器表示能够对该属性赋值,若未有则是一个只读的本性。

地点的事例正是装饰器的概念,包装函数的函数.事实上上边的例子还足以更简明

 

7、修饰器

参考学习

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add(1, 2)

 

示例1:
class myDecorator(object):
    def __init__(self, fn):
        print "inside myDecorator.__init__()"
        self.fn = fn

    def __call__(self):
        self.fn()
        print "inside myDecorator.__call__()"


@myDecorator
def aFunction():
    print "inside aFunction()"

print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()

运维上述输出为:

inside myDecorator.__init__()
Finished decorating aFunction()
inside aFunction()
inside myDecorator.__call__()

@calc_spend_time正是语法糖,它的本色就是:calc_add = calc_spend_time(calc_add)

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示例2:
def check_is_admin(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

class store(object):
    @check_is_admin
    def get_food(self,username,food):
        print food

s = store()
s.get_food(username='admin',food='noodles')
print s.get_food.__name__

上述程序定义了check_is_admin的装饰器,装饰器的珍视功效是调用有个别函数在此之前执行生龙活虎类通用的操作,譬喻日志职务,上述是实践了权力检查。
函数被装饰器修饰时,本质上函数变为
get_food = check_is_admin(get_food(self,username,food))
check_is_admin直接回到
wrapper函数地址,由此get_food也是指向wrapper函数,故print s.get_food.__name__结果是
wrapper.
故而调用s.get_food(username='admin',food='noodles')也就是
wrapper(username='admin',food='noodles')。该函数最终必定要有return f(*args, **kwargs)
,那确认保障原本函数被奉行并重临结果。
因为装饰器使原函数指向了另四个函数(如上边的wrapper卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,而原函数只是该函数的一片段,该方法实在对原函数实行了扩展。但与此同期引进了别的的难点,原函数的质量和名字未有了,如上面s.get_food.__name__并不是get_food。functools提供了名称叫wraps的装饰器,会复制这个属性给装饰器函数,用法如下:

import functools
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        #return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

只需额外增多两行代码。
值得大器晚成提的是,**kwargs钦命了字典方式传入数据,由此只辅助s.get_food(username=’admin’,food=’noodles’)而不补助s.get_food(‘admin’,’noodles’)。为了代码的通用性,构思对其进展完善,使用inspect模块,最后为:

import functools
import inspect
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        func_args = inspect.getcallargs(f,*args,**kwargs)
        if func_args.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        print 'test'
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

func_args会以字典格局记录对应的key和value。意味着装饰器不用检查参数是或不是是基于地点的参数仍旧根本字参数,最后以相像的格式保存在再次回到字典中。

无参数的函数装饰器

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import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(*args, **kargs):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(*args, **kargs)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a + b
@calc_spend_time
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

不前行,不倒退,结束的情形是不曾的.

注:

同步前进,与君共勉,

*args:把具有的参数按现身顺序打包成list
**kargs:把富有的key=value情势的参数打包成三个dict

 

带参数的函数装饰器

假诺大家供给领会函数的部分卓越音讯,比方函数小编,能够经过给装饰器函数扩充参数来达成.

import datetime
def calc_spend_time(author):
 def first_deco(func):
  def new_func(*args, **kargs):
   start_time = datetime.datetime.now()
   result = func(*args, **kargs)
   end_tiem = datetime.datetime.now()
   print author, "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
  return new_func
 return first_deco
@calc_spend_time('author_1')
def calc_add(a, b):
 return a + b
@calc_spend_time('author_2')
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

Python内置装饰器

Python内置的装饰器有八个:staticmethodclassmethodproperty

staticmethod:把类中的方法定义为静态方法,使用staticmethod装饰的主意能够使用类恐怕类的实例对象来调用,没有必要传入self

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
 @staticmethod
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 def speak(self, message):
  self.say(message)
Human.say(None)
human = Human()
human.speak('hi')

输出:

I say hello
I say hi

classmethod:把类中的方法定义为类措施,使用classmethod装饰的方法可以使用类只怕类的实例对象来调用,并将该class对象隐式的充当第一个参数字传送入

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
  self.message = '111'
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 @classmethod
 def speak(cls, message):
  if not message:
   message = 'hello'
  cls.say(message)
human = Human()
human.speak('hi')

出口同上例

property:把措施成为属性

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self, value):
  super(Human, self).__init__()
  self._age = value
 @property
 def age(self):
  return self._age
human = Human(20)
print human.age

更加的多关于Python相关内容可查阅本站专项论题:《Python数据结构与算法教程》、《Python
Socket编制程序技术计算》、《Python函数使用本事计算》、《Python字符串操作技术汇总》及《Python入门与进级非凡教程》

可望本文所述对大家Python程序设计具备助于。

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