什么是反射
反射的概念是由Smith在1982年首次提出的,主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力(自省)。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。
Python面向对象中的反射
通过字符串的形式操作对象相关的属性。Python中的一切事物都是对象(都可以使用反射)
四个可以实现自省的函数:
hasattr():检测是否含有某属性
class Foo:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def func(self):
pass
# 检测是否含有某属性
print(hasattr(Foo, "func")) # True
f = Foo("dogfa", 18)
print(hasattr(f, "name")) # True
print(hasattr(f, "gender")) # False
getattr():获取属性
class Foo:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def func(self):
pass
@staticmethod
def staticfunc():
print("嘿嘿嘿")
# 获取属性
f = getattr(Foo, "staticfunc")
print(f) # <function Foo.staticfunc at 0x0000028DD8EB9D08>
f() # 嘿嘿嘿
# 如果要获取的属性不存在那么就会报错
f2 = getattr(Foo, "func1") # AttributeError: type object 'Foo' has no attribute 'func1'
setattr():设置属性
class Foo:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def func(self):
pass
@staticmethod
def staticfunc():
print("嘿嘿嘿")
f = Foo("dogfa", 18)
print(f.__dict__) # {'name': 'dogfa', 'age': 18}
setattr(f, "name", f.name + "sb")
print(f.__dict__) # {'name': 'dogfa_sb', 'age': 18}
defattr():删除属性
class Foo:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def func(self):
pass
@staticmethod
def staticfunc():
print("嘿嘿嘿")
f = Foo("dogfa", 18)
print(f.__dict__) # {'name': 'dogfa', 'age': 18}
delattr(f, "name")
print(f.__dict__) # {'age': 18}
# delattr(f, "gender") # 删除不存在的属性时会报错
使用反射的场景
函数与方法的区别
在说方法之前我们先来说一下在Python中函数和方法的区别。
# 通过导入types模块来验证
from types import FunctionType, MethodType
def func():
pass
class A:
def func(self):
pass
@staticmethod
def func2():
pass
obj = A()
# FunctionType:函数 MethodType:方法
print(isinstance(func, FunctionType)) # True
print(isinstance(A.func, FunctionType)) # True
print(isinstance(obj.func, FunctionType)) # False
print(isinstance(obj.func, MethodType)) # True
print(isinstance(A.func2, FunctionType)) # True
print(isinstance(obj.func2, FunctionType)) # True
# 通过打印函数(方法)名验证
from types import FunctionType, MethodType
def func():
pass
class A:
def func(self):
pass
@staticmethod
def func2():
pass
obj = A()
print(func) # <function func at 0x000002013BC32E18>
print(A.func) # <function A.func at 0x000002013BF6A598>
print(obj.func) # <bound method A.func of <__main__.A object at 0x000002013BDF7DD8>>
总结:
(1)函数的是显式传递数据的。如我们要指明为len()函数传递一些要处理数据。
(2)函数则跟对象无关。
(3)方法中的数据则是隐式传递的。
(4)方法可以操作类内部的数据。
(5)方法跟对象是关联的。如我们在用strip()方法时,都是要通过str对象调用,比如我们有字符串s,然后s.strip()这样调用。是的,strip()方法属于str对象。
(6)静态方法就是函数
内置方法(双下方法)
定义:双下方法是特殊方法,他是解释器提供的 由爽下划线加方法名加双下划线 __方法名__的具有特殊意义的方法,双下方法主要是Python源码程序员使用的,我们在开发中尽量不要使用双下方法,但是深入研究双下方法,更有益于我们阅读源码。
调用:不同的双下方法有不同的触发方式,就好比盗墓时触发的机关一样,不知不觉就触发了双下方法,例如:__init__
item系列
class Foo:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __getitem__(self, item):
print("执行obj['key']时会执行我")
return getattr(self, item)
def __setitem__(self, key, value):
print("执行obj['key'] = value 时会执行我")
setattr(self, key, value)
def __delitem__(self, key):
print("执行del['key']时会执行我")
delattr(self, key)
obj = Foo("oldwang", 20)
print(obj["name"])
# 执行obj['key']时会执行我
# oldwang
obj["name"] = "oldniu"
print(obj["name"])
# 执行obj['key'] = value 时会执行我
# 执行obj['key']时会执行我
# oldniu
print(obj.__dict__)
del obj["name"]
print(obj.__dict__)
# {'name': 'oldniu', 'age': 20}
# 执行del['key']时会执行我
# {'age': 20}
__del__
析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。
注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
class FileHandle:
def __init__(self, file_path):
self.f = open(file_path, mode="r", encoding="utf-8")
def read(self):
return self.f.read(1024)
def __del__(self):
# 在程序执行完时释放文件句柄
self.f.close()
f = FileHandle("file/userinfo")
print(f.read())
__new__
# 单例类
class Single:
__isinstance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not cls.__isinstance:
cls.__isinstance = object.__new__(cls)
return cls.__isinstance
return cls.__isinstance
one = Single()
two = Single()
print(one is two) # True
__call__
对象后面加括号,触发执行。
注:构造方法的执行是由创建对象触发的,即:对象 = 类名() ;而对于 call 方法的执行是由对象后加括号触发的,即:对象() 或者 类()()
class Foo:
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("执行__call__")
f = Foo()
f() # 执行__call__
# 还可以这样写
Foo()()
__len__
class Foo:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age =age
def __len__(self):
return len(self.__dict__)
f = Foo("dogfa", 18)
print(len(f)) # 2
__hash__
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2
def __hash__(self):
return hash(str(self.a)+str(self.b))
a = A()
print(hash(a))
__eq__
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2
def __eq__(self,obj):
if self.a == obj.a and self.b == obj.b:
return True
a = A()
b = A()
print(a == b) # True
# 有一个员工类,1000个员工对象,对象属性有姓名,性别,年龄,部门,
# 按姓名,性别对1000个对象去重
class Employee:
def __init__(self, name, age, gender, department):
self.name = name
self.age = age
self.gender = gender
self.department = department
def __hash__(self):
return hash("{0}{1}".format(self.name, self.gender))
def __eq__(self, other):
if self.name == other.name and self.gender == other.gender:
return True
employee_list = []
for i in range(250):
employee_list.append(Employee("dogfa", i, "male", "python" + str(i)))
for i in range(250):
employee_list.append(Employee("djb", i, "female", "php" + str(i)))
for i in range(250):
employee_list.append(Employee("oldniu", i, "male", "java" + str(i)))
for i in range(250):
employee_list.append(Employee("cdj", i, "female", "go" + str(i)))
for employee_obj in set(employee_list):
print(employee_obj.__dict__)
原文:https://www.cnblogs.com/wangyueping/p/11111899.html