內置方法

原創 陈浩然201 2018-09-02 22:36

一 isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)

isinstance(obj,cls)檢查是否obj是否是類 cls 的對象
class Foo(object):
    pass
obj = Foo()
isinstance(obj, Foo)
issubclass(sub, super)檢查sub類是否是 super 類的派生類
class Foo(object):
    pass
class Bar(Foo):
    pass
issubclass(Bar, Foo)

二 反射

1 什麼是反射

反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以訪問、檢測和修改它本身狀態或行爲的一種能力（自省）。這一概念的提出很快引發了計算機科學領域關於應用反射性的研究。它首先被程序語言的設計領域所採用,並在Lisp和麪向對象方面取得了成績。

2 python面向對象中的反射：通過字符串的形式操作對象相關的屬性。python中的一切事物都是對象（都可以使用反射）

四個可以實現自省的函數 下列方法適用於類和對象（一切皆對象，類本身也是一個對象）

hasattr(object,name)
判斷object中有沒有一個name字符串對應的方法或屬性
getattr(object, name, default=None)
def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr
    """
    getattr(object, name[, default]) -> value

    Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y.
    When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't
    exist; without it, an exception is raised in that case.
    """
    pass
setattr(x, y, v)
def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__
    """
    Sets the named attribute on the given object to the specified value.

    setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v''
    """
    pass
delattr(x, y)
def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__
    """
    Deletes the named attribute from the given object.

    delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y''
    """
    pass
四個方法的使用演示
class BlackMedium:
    feature='Ugly'
    def __init__(self,name,addr):
        self.name=name
        self.addr=addr

    def sell_house(self):
        print('%s 黑中介賣房子啦,傻逼纔買呢,但是誰能證明自己不傻逼' %self.name)
    def rent_house(self):
        print('%s 黑中介租房子啦,傻逼才租呢' %self.name)

b1=BlackMedium('萬成置地','回龍觀天露園')

#檢測是否含有某屬性
print(hasattr(b1,'name'))
print(hasattr(b1,'sell_house'))

#獲取屬性
n=getattr(b1,'name')
print(n)
func=getattr(b1,'rent_house')
func()

# getattr(b1,'aaaaaaaa') #報錯
print(getattr(b1,'aaaaaaaa','不存在啊'))

#設置屬性
setattr(b1,'sb',True)
setattr(b1,'show_name',lambda self:self.name+'sb')
print(b1.__dict__)
print(b1.show_name(b1))

#刪除屬性
delattr(b1,'addr')
delattr(b1,'show_name')
delattr(b1,'show_name111')#不存在,則報錯

print(b1.__dict__)
類也是對象
class Foo(object):

    staticField = "old boy"

    def __init__(self):
        self.name = 'wupeiqi'

    def func(self):
        return 'func'

    @staticmethod
    def bar():
        return 'bar'

print getattr(Foo, 'staticField')
print getattr(Foo, 'func')
print getattr(Foo, 'bar')

反射當前模塊成員

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import sys


def s1():
    print 's1'


def s2():
    print 's2'


this_module = sys.modules[__name__]

hasattr(this_module, 's1')
getattr(this_module, 's2')

導入其他模塊，利用反射查找該模塊是否存在某個方法

module_test.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

"""
程序目錄：
    module_test.py
    index.py

當前文件：
    index.py
"""

import module_test as obj

#obj.test()

print(hasattr(obj,'test'))

getattr(obj,'test')()

這裏寫代碼片 3 爲什麼用反射之反射的好處

好處一：實現可插拔機制

有倆程序員，一個lili，一個是egon，lili在寫程序的時候需要用到egon所寫的類，但是egon去跟女朋友度蜜月去了，還沒有完成他寫的類，lili想到了反射，使用了反射機制lili可以繼續完成自己的代碼，等egon度蜜月回來後再繼續完成類的定義並且去實現lili想要的功能。

總之反射的好處就是，可以事先定義好接口，接口只有在被完成後纔會真正執行，這實現了即插即用，這其實是一種‘後期綁定’，什麼意思？即你可以事先把主要的邏輯寫好（只定義接口），然後後期再去實現接口的功能

egon還沒有實現全部功能
class FtpClient:
    'ftp客戶端,但是還麼有實現具體的功能'
    def __init__(self,addr):
        print('正在連接服務器[%s]' %addr)
        self.addr=addr
不影響lili的代碼編寫
#from module import FtpClient
f1=FtpClient('192.168.1.1')
if hasattr(f1,'get'):
    func_get=getattr(f1,'get')
    func_get()
else:
    print('---->不存在此方法')
    print('處理其他的邏輯')

好處二：動態導入模塊（基於反射當前模塊成員）
這裏寫圖片描述

三 setattr,delattr,getattr

三者的用法演示
class Foo:
    x=1
    def __init__(self,y):
        self.y=y

    def __getattr__(self, item):
        print('----> from getattr:你找的屬性不存在')


    def __setattr__(self, key, value):
        print('----> from setattr')
        # self.key=value #這就無限遞歸了,你好好想想
        # self.__dict__[key]=value #應該使用它

    def __delattr__(self, item):
        print('----> from delattr')
        # del self.item #無限遞歸了
        self.__dict__.pop(item)

#__setattr__添加/修改屬性會觸發它的執行
f1=Foo(10)
print(f1.__dict__) # 因爲你重寫了__setattr__,凡是賦值操作都會觸發它的運行,你啥都沒寫,就是根本沒賦值,除非你直接操作屬性字典,否則永遠無法賦值
f1.z=3
print(f1.__dict__)

#__delattr__刪除屬性的時候會觸發
f1.__dict__['a']=3#我們可以直接修改屬性字典,來完成添加/修改屬性的操作
del f1.a
print(f1.__dict__)

#__getattr__只有在使用點調用屬性且屬性不存在的時候纔會觸發
f1.xxxxxx

四 二次加工標準類型(包裝)

包裝：python爲大家提供了標準數據類型，以及豐富的內置方法，其實在很多場景下我們都需要基於標準數據類型來定製我們自己的數據類型，新增/改寫方法，這就用到了我們剛學的繼承/派生知識（其他的標準類型均可以通過下面的方式進行二次加工）

二次加工標準類型(基於繼承實現)
class List(list): #繼承list所有的屬性，也可以派生出自己新的，比如append和mid
    def append(self, p_object):
        ' 派生自己的append：加上類型檢查'
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        super().append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        '新增自己的屬性'
        index=len(self)//2
        return self[index]

l=List([1,2,3,4])
print(l)
l.append(5)
print(l)
# l.append('1111111') #報錯，必須爲int類型

print(l.mid)

#其餘的方法都繼承list的
l.insert(0,-123)
print(l)
l.clear()
print(l)

練習（clear加權限限制）

class List(list):
    def __init__(self,item,tag=False):
        super().__init__(item)
        self.tag=tag
    def append(self, p_object):
        if not isinstance(p_object,str):
            raise TypeError
        super().append(p_object)
    def clear(self):
        if not self.tag:
            raise PermissionError
        super().clear()

l=List([1,2,3],False)
print(l)
print(l.tag)

l.append('saf')
print(l)

# l.clear() #異常

l.tag=True
l.clear()
```py
授權：授權是包裝的一個特性, 包裝一個類型通常是對已存在的類型的一些定製,這種做法可以新建,修改或刪除原有產品的功能。其它的則保持原樣。授權的過程,即是所有更新的功能都是由新類的某部分來處理,但已存在的功能就授權給對象的默認屬性。

實現授權的關鍵點就是覆蓋\_\_getattr\_\_方法

**授權示範一**




<div class="se-preview-section-delimiter"></div>

```py
import time
class FileHandle:
    def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'):
        self.file=open(filename,mode,encoding=encoding)
    def write(self,line):
        t=time.strftime('%Y-%m-%d %T')
        self.file.write('%s %s' %(t,line))

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.file,item)

f1=FileHandle('b.txt','w+')
f1.write('你好啊')
f1.seek(0)
print(f1.read())
f1.close()
授權示範二
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
#我們來加上b模式支持
import time
class FileHandle:
    def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf-8'):
        if 'b' in mode:
            self.file=open(filename,mode)
        else:
            self.file=open(filename,mode,encoding=encoding)
        self.filename=filename
        self.mode=mode
        self.encoding=encoding

    def write(self,line):
        if 'b' in self.mode:
            if not isinstance(line,bytes):
                raise TypeError('must be bytes')
        self.file.write(line)

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.file,item)

    def __str__(self):
        if 'b' in self.mode:
            res="<_io.BufferedReader name='%s'>" %self.filename
        else:
            res="<_io.TextIOWrapper name='%s' mode='%s' encoding='%s'>" %(self.filename,self.mode,self.encoding)
        return res
f1=FileHandle('b.txt','wb')
# f1.write('你好啊啊啊啊啊') #自定製的write,不用在進行encode轉成二進制去寫了,簡單,大氣
f1.write('你好啊'.encode('utf-8'))
print(f1)
f1.close()
練習題（授權）
#練習一
class List:
    def __init__(self,seq):
        self.seq=seq

    def append(self, p_object):
        ' 派生自己的append加上類型檢查，覆蓋原有的append'
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        self.seq.append(p_object)

    @property
    def mid(self):
        '新增自己的方法'
        index=len(self.seq)//2
        return self.seq[index]

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)

l=List([1,2,3])
print(l)
l.append(4)
print(l)
# l.append('3333333') #報錯，必須爲int類型

print(l.mid)

#基於授權，獲得insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)





#練習二
class List:
    def __init__(self,seq,permission=False):
        self.seq=seq
        self.permission=permission
    def clear(self):
        if not self.permission:
            raise PermissionError('not allow the operation')
        self.seq.clear()

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.seq,item)

    def __str__(self):
        return str(self.seq)
l=List([1,2,3])
# l.clear() #此時沒有權限，拋出異常


l.permission=True
print(l)
l.clear()
print(l)

#基於授權，獲得insert方法
l.insert(0,-123)
print(l)

五 getattribute

回顧getattr
class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('執行的是我')
        # return self.__dict__[item]

f1=Foo(10)
print(f1.x)
f1.xxxxxx #不存在的屬性訪問，觸發__getattr__
getattribute
class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattribute__(self, item):
        print('不管是否存在,我都會執行')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx
二者同時出現
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'

class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.x=x

    def __getattr__(self, item):
        print('執行的是我')
        # return self.__dict__[item]
    def __getattribute__(self, item):
        print('不管是否存在,我都會執行')
        raise AttributeError('哈哈')

f1=Foo(10)
f1.x
f1.xxxxxx

#當__getattribute__與__getattr__同時存在,只會執行__getattrbute__,除非__getattribute__在執行過程中拋出異常AttributeError

六 描述符(get,set,delete)

1 描述符是什麼:描述符本質就是一個新式類,在這個新式類中,至少實現了get(),set(),delete()中的一個,這也被稱爲描述符協議 get():調用一個屬性時,觸發 set():爲一個屬性賦值時,觸發 delete():採用del刪除屬性時,觸發

定義一個描述符

class Foo: #在python3中Foo是新式類,它實現了三種方法,這個類就被稱作一個描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        pass
    def __set__(self, instance, value):
        pass
    def __delete__(self, instance):
        pass

2 描述符是幹什麼的:描述符的作用是用來代理另外一個類的屬性的(必須把描述符定義成這個類的類屬性，不能定義到構造函數中)

引子:描述符類產生的實例進行屬性操作並不會觸發三個方法的執行
class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('觸發get')
    def __set__(self, instance, value):
        print('觸發set')
    def __delete__(self, instance):
        print('觸發delete')

#包含這三個方法的新式類稱爲描述符,由這個類產生的實例進行屬性的調用/賦值/刪除,並不會觸發這三個方法
f1=Foo()
f1.name='egon'
f1.name
del f1.name
#疑問:何時,何地,會觸發這三個方法的執行

描述符應用之何時?何地?

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str調用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str設置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str刪除...')

#描述符Int
class Int:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Int調用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Int設置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Int刪除...')

class People:
    name=Str()
    age=Int()
    def __init__(self,name,age): #name被Str類代理,age被Int類代理,
        self.name=name
        self.age=age

#何地？：定義成另外一個類的類屬性

#何時？：且看下列演示

p1=People('alex',18)

#描述符Str的使用
p1.name
p1.name='egon'
del p1.name

#描述符Int的使用
p1.age
p1.age=18
del p1.age

#我們來瞅瞅到底發生了什麼
print(p1.__dict__)
print(People.__dict__)

#補充
print(type(p1) == People) #type(obj)其實是查看obj是由哪個類實例化來的
print(type(p1).__dict__ == People.__dict__)

3 描述符分兩種 一 數據描述符:至少實現了get()和set()

class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')

二 非數據描述符:沒有實現set()

class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')

4 注意事項: 一 描述符本身應該定義成新式類,被代理的類也應該是新式類 二 必須把描述符定義成這個類的類屬性，不能爲定義到構造函數中 三 要嚴格遵循該優先級,優先級由高到底分別是 1.類屬性 2.數據描述符 3.實例屬性 4.非數據描述符 5.找不到的屬性觸發getattr()

類屬性>數據描述符

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str調用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str設置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str刪除...')

class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str類代理,age被Int類代理,
        self.name=name
        self.age=age


#基於上面的演示,我們已經知道,在一個類中定義描述符它就是一個類屬性,存在於類的屬性字典中,而不是實例的屬性字典

#那既然描述符被定義成了一個類屬性,直接通過類名也一定可以調用吧,沒錯
People.name #恩,調用類屬性name,本質就是在調用描述符Str,觸發了__get__()

People.name='egon' #那賦值呢,我去,並沒有觸發__set__()
del People.name #趕緊試試del,我去,也沒有觸發__delete__()
#結論:描述符對類沒有作用-------->傻逼到家的結論

'''
原因:描述符在使用時被定義成另外一個類的類屬性,因而類屬性比二次加工的描述符僞裝而來的類屬性有更高的優先級
People.name #恩,調用類屬性name,找不到就去找描述符僞裝的類屬性name,觸發了__get__()

People.name='egon' #那賦值呢,直接賦值了一個類屬性,它擁有更高的優先級,相當於覆蓋了描述符,肯定不會觸發描述符的__set__()
del People.name #同上
'''
數據描述符>實例屬性
#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str調用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str設置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str刪除...')

class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str類代理,age被Int類代理,
        self.name=name
        self.age=age


p1=People('egon',18)

#如果描述符是一個數據描述符(即有__get__又有__set__),那麼p1.name的調用與賦值都是觸發描述符的操作,於p1本身無關了,相當於覆蓋了實例的屬性
p1.name='egonnnnnn'
p1.name
print(p1.__dict__)#實例的屬性字典中沒有name,因爲name是一個數據描述符,優先級高於實例屬性,查看/賦值/刪除都是跟描述符有關,與實例無關了
del p1.name
實例屬性>非數據描述符
class Foo:
    def func(self):
        print('我胡漢三又回來了')
f1=Foo()
f1.func() #調用類的方法,也可以說是調用非數據描述符
#函數是一個非數據描述符對象(一切皆對象麼)
print(dir(Foo.func))
print(hasattr(Foo.func,'__set__'))
print(hasattr(Foo.func,'__get__'))
print(hasattr(Foo.func,'__delete__'))
#有人可能會問,描述符不都是類麼,函數怎麼算也應該是一個對象啊,怎麼就是描述符了
#笨蛋哥,描述符是類沒問題,描述符在應用的時候不都是實例化成一個類屬性麼
#函數就是一個由非描述符類實例化得到的對象
#沒錯，字符串也一樣


f1.func='這是實例屬性啊'
print(f1.func)

del f1.func #刪掉了非數據
f1.func()
再次驗證：實例屬性>非數據描述符
class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length


#name是一個數據描述符,因爲name=Foo()而Foo實現了get和set方法,因而比實例屬性有更高的優先級
#對實例的屬性操作,觸發的都是描述符的
r1=Room('廁所',1,1)
r1.name
r1.name='廚房'



class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length


#name是一個非數據描述符,因爲name=Foo()而Foo沒有實現set方法,因而比實例屬性有更低的優先級
#對實例的屬性操作,觸發的都是實例自己的
r1=Room('廁所',1,1)
r1.name
r1.name='廚房'
非數據描述符>找不到
class Foo:
    def func(self):
        print('我胡漢三又回來了')

    def __getattr__(self, item):
        print('找不到了當然是來找我啦',item)
f1=Foo()

f1.xxxxxxxxxxx

5 描述符使用

衆所周知，python是弱類型語言，即參數的賦值沒有類型限制，下面我們通過描述符機制來實現類型限制功能

牛刀小試
class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3231.3)

#調用
print(p1.__dict__)
p1.name

#賦值
print(p1.__dict__)
p1.name='egonlin'
print(p1.__dict__)

#刪除
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__)
拔刀相助
class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

#疑問:如果我用類名去操作屬性呢
People.name #報錯,錯誤的根源在於類去操作屬性時,會把None傳給instance

#修訂__get__方法
class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
print(People.name) #完美,解決
磨刀霍霍
class Str:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type): #如果不是期望的類型，則拋出異常
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Str('name',str) #新增類型限制str
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People(123,18,3333.3)#傳入的name因不是字符串類型而拋出異常
大刀闊斧
class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)


class People:
    name=Typed('name',str)
    age=Typed('name',int)
    salary=Typed('name',float)
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People(123,18,3333.3)
p1=People('egon','18',3333.3)
p1=People('egon',18,3333)

大刀闊斧之後我們已然能實現功能了，但是問題是，如果我們的類有很多屬性，你仍然採用在定義一堆類屬性的方式去實現，low，這時候我需要教你一招：獨孤九劍

類的裝飾器:無參
def decorate(cls):
    print('類的裝飾器開始運行啦------>')
    return cls

@decorate #無參:People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3333.3)
類的裝飾器:有參
def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('類的裝飾器開始運行啦------>',kwargs)
        return cls
    return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有參:1.運行typeassert(...)返回結果是decorate,此時參數都傳給kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

p1=People('egon',18,3333.3)

終極大招

刀光劍影
class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)

def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('類的裝飾器開始運行啦------>',kwargs)
        for name,expected_type in kwargs.items():
            setattr(cls,name,Typed(name,expected_type))
        return cls
    return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有參:1.運行typeassert(...)返回結果是decorate,此時參數都傳給kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary

print(People.__dict__)
p1=People('egon',18,3333.3)

6 描述符總結

描述符是可以實現大部分python類特性中的底層魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是slots屬性

描述父是很多高級庫和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到裝飾器或者元類的大型框架中的一個組件.

7 利用描述符原理完成一個自定製@property,實現延遲計算（本質就是把一個函數屬性利用裝飾器原理做成一個描述符：類的屬性字典中函數名爲key，value爲描述符類產生的對象）

@property回顧
class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @property
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
自己做一個@property
class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('這是我們自己定製的靜態屬性,r1.area實際是要執行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        return self.func(instance) #此時你應該明白,到底是誰在爲你做自動傳遞self的事情

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相當於定義了一個類屬性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)

實現延遲計算功能

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('這是我們自己定製的靜態屬性,r1.area實際是要執行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            print('--->')
            value=self.func(instance)
            setattr(instance,self.func.__name__,value) #計算一次就緩存到實例的屬性字典中
            return value

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相當於'定義了一個類屬性,即描述符'
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) #先從自己的屬性字典找,沒有再去類的中找,然後出發了area的__get__方法
print(r1.area) #先從自己的屬性字典找,找到了,是上次計算的結果,這樣就不用每執行一次都去計算
一個小的改動，延遲計算的美夢就破碎了
#緩存不起來了

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('這是我們自己定製的靜態屬性,r1.area實際是要執行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            value=self.func(instance)
            instance.__dict__[self.func.__name__]=value
            return value
        # return self.func(instance) #此時你應該明白,到底是誰在爲你做自動傳遞self的事情
    def __set__(self, instance, value):
        print('hahahahahah')

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相當於定義了一個類屬性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length

print(Room.__dict__)
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
print(r1.area)
print(r1.area)
print(r1.area) #緩存功能失效,每次都去找描述符了,爲何,因爲描述符實現了set方法,它由非數據描述符變成了數據描述符,數據描述符比實例屬性有更高的優先級,因而所有的屬性操作都去找描述符了

8 利用描述符原理完成一個自定製@classmethod

自己做一個@classmethod

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #類來調用,instance爲None,owner爲類本身,實例來調用,instance爲實例,owner爲類本身,
        def feedback():
            print('在這裏可以加功能啊...')
            return self.func(owner)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls):
        print('你好啊,帥哥 %s' %cls.name)

People.say_hi()

p1=People()
p1.say_hi()
#疑問,類方法如果有參數呢,好說,好說

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #類來調用,instance爲None,owner爲類本身,實例來調用,instance爲實例,owner爲類本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在這裏可以加功能啊...')
            return self.func(owner,*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls,msg):
        print('你好啊,帥哥 %s %s' %(cls.name,msg))

People.say_hi('你是那偷心的賊')

p1=People()
p1.say_hi('你是那偷心的賊')

9 利用描述符原理完成一個自定製的@staticmethod

自己做一個@staticmethod

class StaticMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func

    def __get__(self, instance, owner): #類來調用,instance爲None,owner爲類本身,實例來調用,instance爲實例,owner爲類本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在這裏可以加功能啊...')
            return self.func(*args,**kwargs)
        return feedback

class People:
    @StaticMethod# say_hi=StaticMethod(say_hi)
    def say_hi(x,y,z):
        print('------>',x,y,z)

People.say_hi(1,2,3)

p1=People()
p1.say_hi(4,5,6)

六 再看property

一個靜態屬性property本質就是實現了get，set，delete三種方法

用法一
class Foo:
    @property
    def AAA(self):
        print('get的時候運行我啊')

    @AAA.setter
    def AAA(self,value):
        print('set的時候運行我啊')

    @AAA.deleter
    def AAA(self):
        print('delete的時候運行我啊')

#只有在屬性AAA定義property後才能定義AAA.setter,AAA.deleter
f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA
用法二
class Foo:
    def get_AAA(self):
        print('get的時候運行我啊')

    def set_AAA(self,value):
        print('set的時候運行我啊')

    def delete_AAA(self):
        print('delete的時候運行我啊')
    AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #內置property三個參數與get,set,delete一一對應

f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

怎麼用？

案例一
class Goods:

    def __init__(self):
        # 原價
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    @property
    def price(self):
        # 實際價格 = 原價 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    @price.setter
    def price(self, value):
        self.original_price = value

    @price.deleter
    def price(self):
        del self.original_price


obj = Goods()
obj.price         # 獲取商品價格
obj.price = 200   # 修改商品原價
print(obj.price)
del obj.price     # 刪除商品原價
案例二
#實現類型檢測功能

#第一關：
class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    @property
    def name(self):
        return self.name

# p1=People('alex') #property自動實現了set和get方法屬於數據描述符,比實例屬性優先級高,所以你這面寫會觸發property內置的set,拋出異常


#第二關：修訂版

class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name #實例化就觸發property

    @property
    def name(self):
        # return self.name #無限遞歸
        print('get------>')
        return self.DouNiWan

    @name.setter
    def name(self,value):
        print('set------>')
        self.DouNiWan=value

    @name.deleter
    def name(self):
        print('delete------>')
        del self.DouNiWan

p1=People('alex') #self.name實際是存放到self.DouNiWan裏
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.__dict__)

p1.name='egon'
print(p1.__dict__)

del p1.name
print(p1.__dict__)


#第三關:加上類型檢查
class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name #實例化就觸發property

    @property
    def name(self):
        # return self.name #無限遞歸
        print('get------>')
        return self.DouNiWan

    @name.setter
    def name(self,value):
        print('set------>')
        if not isinstance(value,str):
            raise TypeError('必須是字符串類型')
        self.DouNiWan=value

    @name.deleter
    def name(self):
        print('delete------>')
        del self.DouNiWan

p1=People('alex') #self.name實際是存放到self.DouNiWan裏
p1.name=1
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