流暢的Python 第9章筆記物件

以乙個二元素向量物件為例

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變成可迭代物件
# __iter__方法的實現使得本類可以被轉化為tuple在內的其他可迭代類
return (i for i in (self.x, self.y))
def __repr__(self):
class_name = type(self).__name__  # type(self): return '{}(,)'.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物件處理為二進位制序列，格式我們自定"""
# d：double型別陣列
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，這裡建立乙個新的析構函式，使用特定的二進位制序列構造vector2d類例項"""
typecode = chr(octets[0])
memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)
return cls(*memv)  # 類名(引數)，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)輸入為對應向量座標（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則輸出極座標，
輸入其他格式為數字型格式，乙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)

此時這個物件支援大部分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>

但是乙個重要的方法還是沒能實現，__hash__，這關乎到物件是否可以被存入字典進行高速讀取的屬性，實際上可以hash物件需要三個條件：

需要__hash__方法

需要__eq__方法(已經實現)

需要物件不可變  # 例項的雜湊值關乎查詢等使用方式，絕對不可以變化

也就是我們指定v.x=1（v為class例項）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

# —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

和例項方法不同，類方法第乙個引數永遠是類本身，所以常用於備用析構，靜態方法沒有預設的首位引數，測試如下：

print(demo.klassmeth("hello"))

print(demo.statmeth("hello"))

demo = demo()

print(demo.normal("hello"))

# (, 'hello')

# ('hello',)

# (<__main__.demo object at 0x000000000289f978>, 'hello')

兩個前導下劃線"__"，乙個或者沒有後置下劃線的例項屬性(self.屬性名)為私有變數，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，子類例項的繼承屬性（未在子類中顯式的宣告）被錯誤的改寫。

注意，__dict__不僅僅儲存私有變數，例項屬性均存放在__dict__中（預設情況下）。

class
vector2d:
__slots__ = ('
__x', '
__y'
)    typecode = '
d'

類屬性__slots__為乙個儲存字串的可迭代物件，其中的各個字串是不同的例項屬性名，使用tuple是作者推薦的方式，因為可以保證資訊不被改動。使用它可以有效節約儲存空間，尤其是需要建立大量例項的時候（執行速度往往也更快）。

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，使用者不可以自行新增其他例項屬性，但是如果把__dict__儲存在__slots__中，就可以新增了，不過就完全沒意義了……

如果想要支援弱引用，需要手動將__weakref__新增進來，雖然自定義class預設存在__weakref__屬性，但是想要讓例項成為弱引用目標還是需要新增進來才可以。

例項呼叫的例項屬性時，如果屬性不存在，會去讀取同名的類屬性（例子中的typecode類屬性被self.typecode呼叫）

例項新建例項屬性時，如果已經存在同名的類屬性，不會改寫類屬性，而會對例項新建乙個例項屬性

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