python类杂项

概述python类杂项OOP：ObjectOrientedProgramming（面向对象编程）oop就是在树中搜索属性和在函数中加入一个特殊的第一位参数self，它特殊在于总是接收作为方法调用隐含主体的实例对象类树搜索顺序：从下到上，从左到右使用实例属性时自动将这个实例对象传给参数self，self是进入实例对象 python类杂项

OOP：Object OrIEnted Programming （面向对象编程）

oop就是在树中搜索属性和在函数中加入一个特殊的第一位参数self，它特殊在于总是接收作为方法调用隐含主体的实例对象

类树搜索顺序：从下到上，从左到右

使用实例属性时自动将这个实例对象传给参数self，self是进入实例对象命名空间的钩子

当给self赋值或修改时只会在实例内赋值修改，不会爬类树；而引用属性，且当实例中没有这个属性时则会爬类树寻找

python惯例类名以大写字母开头，模块名用小写字母开头

class规则是LEGB只会搜索def，模块和内置定义的变量

#one.pyclass A:    data = 999 #在其他类(非子类）要调用data必须使用A.data    #类初始化    def __init__(self,val):        self.data = val        self.b = B    #符号重载    #加号    def __add__(self,other):        return A(self.data+other)  #左加法：self+other(a+3,a传给self，3传给other)    def __radd__(self,other):        return A(other+self.data)   #右加法：other+self(3+a)    def __iadd__(self,other):        self.data += other    #原位置加法        return self    #字符串，打印    def __str__(self):        return 'A class: %s'% self.data      def __repr__(self):        return 'A:%s'%self.data      #索引和分片    def __getitem__(self,index):        return index**2     #当调用X[i]时会将X作为第一个参数传入，将i作为第二个参数传入            #拦截未定义属性的访问,转到B类中查找属性（不拦截赋值运算）    def __getatrr__(self,attr)        return getattr(self.b,attr)    #拦截所有属性赋值并输出错误提示    def __setattr__(self,attr,value):        raise AttributeError(attr+'not allow') #所有的a.data = 0形式的语句都会被拦截    #类方法    def setdata(self,newdata):        self.data = newdata    def show(self):        print(self.data)    #当类方法第一个参数不是self是需要直接用类调用    def display():        print("class A display") #调用方法：A.display()         #类继承class B(A):    #子类中的setdata方法会覆盖父类中的setdata,子类的实例对象可以用父类中的show方法    def setdata(self,val):        self.data = val#two.py#模块获取类import onea = one.A() #查看实例可访问的属性a.__dict__  #查看实例对象对应的类x.__class__#查看父类对象引用的元组,object是根类A.__bases__#顶层脚本测试if __name__ == '__main__':    #test code#读取文档a.__doc__

索引与分片

当调用x[i]时x会 ' [ ] ' 调用 getitem(self,index) 方法，将x传入第一个参数，i 传入第二个参数

当调用x[1:4]时[ ] 会调用getitem(self,index) 方法, ' : ' 会调用slice(index1，index2)方法将1传入index1，4传入index2，再将slice（1，4）传入getitem中的index

#区分index类型class Indexer:    def __getitem__(self,index):        if isinstance(index,int):            print('indexing')  #若index为整数则打印indexing        else:            print('slicing',index.start,index.stop,index.step)  #如果index是分片对象打印slcing，起始位置，结束位置和步长         

可迭代对象

Python中的迭代上下文会先尝试__iter__f方法（将可迭代对象传给iter），再尝试__getitem__. 只要是__iter__方法返回的都将被视为迭代器对象，可通过不断调用next方法产生元素直到stopiteration异常出现

yIEld（生成器函数，将生成的数据放到内存中，返回的指针指向第一个数据的位置），返回一个新的生成器对象自动记录局部作用域和代码位置没有next方法，iter返回它本身有next方法

#单重迭代class Object1:    def __init__(self,wrapped):        self. wrapped= wrapped        self.offset = 0    def __iter__(self):        return self    def __next__(self):        if self.offset >= len(self.wrapped):            raise stopiteration        else:            item = self.wrapped[self.offset]            self.offset += 1            return item #多重迭代 class Object2:        def __init__(self,wrapped):        self.wrapped = wrapped    def __iter__(self):        return Iterator(self.wrapped) class Iterator:        def __init__(self,wrapped):        self.wrapped = wrapped        self.offset = 0    def __next__(self):        if self.offset >= len(self.wrapped):            raise stopiteration        else:            item = self.wrapped[self.offset]            self.offset +=1            return item#iter 加 yIEld 可支持多重迭代 class Object3:    def __init__(self,wrapped):        self.wrapped = wrapped    def __iter__(self):        for i in range(len(self.wrapped)):            yIEld self.wrapped[i]              if __name__ == "__main__":    str = "abc"    I1 = Object1(str)    I2 = Object2(str)    I3 = Object3(str)    for x in I1:        for y in I1:            print(x+y)   #结果为ab ac                for x in I2:             for y in I2:            print(x+y)   #结果为aa ab ac ba bb bc ca cb cc(iter替迭代器定义了一个新的状态对象)                 for x in I3：        for y in I3:            print(x+y)   #结果为aa ab ac ba bb bc ca cb cc(iter返回了一个生成器对象)                      

总结

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