找个正规网赌平台面向对象程序设计

 

isinstance和issubclass

  isinstance()判断二个指标是或不是以此类的靶子,传八个参数(对象,类)

  issubclass()判断1个类是或不是另一类的子类,传三个参数(子类,父类)

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class Foo:
    pass

class Son(Foo):
    pass

s = Son()
#判断一个对象是不是这个类的对象,传两个参数(对象,类)
print(isinstance(s,Son))
print(isinstance(s,Foo))
#type更精准
print(type(s) is Son)
print(type(s) is Foo)

#判断一个类是不是另一类的子类,传两个参数(子类,父类)
print(issubclass(Son,Foo))
print(issubclass(Son,object))
print(issubclass(Foo,object))
print(issubclass(int,object))

test

反射

  反射的定义是由Smith在1984年首次提议的,主假使指程序能够访问、检查和测试和改动它自身情状或行为的一种能力(自省)。这一概念的建议高效掀起了微型总结机科学领域有关采用反射性的研讨。它首先被程序语言的统一筹划领域所运用,并在Lisp和面向对象方面取得了战绩。

  python面向对象中的反射:通过字符串的款式操作对象相关的品质。python中的一切事物都以指标(都足以采用反射)

  多个能够达成反射的函数:hasattr,getattr,setattr,delattr。

  hasattr判断object,类中有没有贰个name字符串对应的措施或性质,重返bool。

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class People:
    country='China'
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    # def walk(self):
    #     print('%s is walking' %self.name)
p=People('egon')
#hasattr是否有这个属性
print('name' in p.__dict__)#True
print(hasattr(p,'name'))#True
print(hasattr(p,'name1213'))#False

hasattr

  getattr,通过字符串的情势一贯操作。

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res=getattr(p,'country') #拿到返回值相当于res=p.country
print(res)#China

f=getattr(p,'walk') #t=p.walk
print(f)#<bound method People.walk of <__main__.People object at 0x000000000221DE10>>

f1=getattr(People,'walk')
print(f1)#<function People.walk at 0x000000000221BA60>

f()#egon is walking
f1(p)#egon is walking

getattr

print(getattr(p,'xxxxxxxx','这个属性确实不存在'))

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p.sex='male'
print(p.sex)#male
print(p.__dict__)#{'name': 'egon', 'sex': 'male'}

setattr(p,'age',18)
print(p.__dict__)#{'age': 18, 'name': 'egon', 'sex': 'male'}
print(p.age)#18
print(getattr(p,'age'))#18

setattr

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# print(p.__dict__)
# del p.name
# print(p.__dict__)

print(p.__dict__)#{'name': 'egon', 'sex': 'male', 'age': 18}
delattr(p,'name')
print(p.__dict__)#{'sex': 'male', 'age': 18}

delattr

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#反射当前模块的属性也就是模块级别的反射
import sys
x=1111
class Foo:
    pass
def s1():
    print('s1')

def s2():
    print('s2')


# print(__name__)

this_module = sys.modules[__name__]#获取当前模块的对象
print(this_module)#拿到当前的模块了

print(hasattr(this_module, 's1'))#模块有没有这个属性
print(getattr(this_module, 's2'))
print(this_module.s2)#下面两者等价于上面
print(this_module.s1)

模块级其他反光

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import sys
def add():
    print('add')

def change():
    print('change')

def search():
    print('search')


def delete():
    print('delete')

this_module=sys.modules[__name__]
while True:
    cmd=input('>>:').strip()
    if not cmd:continue
    if hasattr(this_module,cmd):
        func=getattr(this_module,cmd)
        func()
    # if cmd in func_dic: #hasattr()
    #     func=func_dic.get(cmd) #func=getattr()
    #     func()



#
func_dic={
    'add':add,
    'change':change,
    'search':search,
    'delete':delete
}


while True:
    cmd=input('>>:').strip()
    if not cmd:continue
    if cmd in func_dic: #hasattr()
        func=func_dic.get(cmd) #func=getattr()
        func()

早前就直接利用的函数反射

  总的来说反射其实正是在找他俩的称谓空间是还是不是有这几个名称,也正是是或不是有大家供给的性质,然后回来相关的值。

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class Foo:
    x=1
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def walk(self):
        print('walking......')
f=Foo('egon')
Foo.__dict__={'x':1,'walk':....}

'x' in Foo.__dict__ #hasattr(Foo,'x')
Foo.__dict__['x'] #getattr(Foo,'x')

print(Foo.x) #'x' in Foo.__dict__

反射就是找名称空间

可插拔机制

  在具体生产条件常常会赶上两名程序员共同完结3个门类的景色,比如1位写server端另一位写client端,然而server的这一个程序员有些效用还没写完就请假了,client的程序员供给用到他还未到位的功用,

行使反射机制得以兑现可插拔机制。反射的好处就是,能够事先定义好接口,接口唯有在被成功后才会真的实施,那贯彻了即插即用,那实际是一种‘中期绑定’,即你能够先行把关键的逻辑写好(只定义接口),然后中期再去贯彻接口的效应。

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class FtpClient:
    'ftp客户端,但是还么有实现具体的功能'
    def __init__(self,addr):
        print('正在连接服务器[%s]' %addr)
        self.addr=addr
    def test(self):
        print('test')

    def get(self):
        print('get------->')

ftpclient

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import ftpclient
#
# print(ftpclient)
# print(ftpclient.FtpClient)
# obj=ftpclient.FtpClient('192.168.1.3')
#
# print(obj)
# obj.test()他还没写test所以会出错



#
f1=ftpclient.FtpClient('192.168.1.1')
if hasattr(f1,'get'):#对方实现我就用
    func=getattr(f1,'get')
    func()
else:
    print('其他逻辑')

ftpserver

字符串导入模块

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#不推荐
m=input("请输入你要导入的模块:")

m1=__import__(m)
print(m1)
print(m1.time())

__import__

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#推荐使用方法
import importlib
t=importlib.import_module('time')
print(t.time())

导入模块

__setattr__,__getattr__,__delattr__

  __setattr__为对象设置修改属性时触发运转。

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class Foo:
    def __init__(self,x):
        self.name=x
    #
    def __setattr__(self, key, value):
        # self.key=value#字符串类型不能使用这个方式要使用反射
        # setattr(self,key_str,value) #self.key_attribute=value相当于再次触发了 __setattr__产生递归
        self.__dict__[key]=value#设置时加入dict

f1=Foo('egon') #f1.name='egon'

f1.age=18#设置时触发 __setattr__

__setattr__

  __delattr__剔除对象属性时触发。

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    def __delattr__(self, item):
        print('delattr:%s' %item)
        print(type(item))
        # delattr(self,item)
        # del self.item
        self.__dict__.pop(item)
print(f1.__dict__)
del f1.age
print(f1.__dict__)
print(f1.age)

__delattr__

  __getattr__唯有当查找属性不设有时才会触发,存在就直接重回了。

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

    #属性不存在的情况下才会触发
    def __getattr__(self, item):
        print('getattr-->%s %s' %(item,type(item)))


f=Foo('egon')
print(f.name)#返回x

print(f.xxxxxxx)#调用__getattr__

__getattr__

定制本身的数据类型

  大家后面学习的列表,字典等都以数据类型,大家能够通过延续派生出团结的数据类型。

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class List(list):
    pass
l=List([1,2,3])
print(l)
l.append(4)
print(l)

list

  当然我们定制不仅是持续,还要派生自身的性质。

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class List(list):
    def append(self, p_object):
        # print('--->',p_object)
        if not isinstance(p_object,int):#只让append数字
            raise TypeError('must be int')
        # self.append(p_object)递归
        super().append(p_object)
    def insert(self, index, p_object):
        if not isinstance(p_object,int):
            raise TypeError('must be int')
        # self.append(p_object)
        super().insert(index,p_object)

l=List([1,2,3])
# print(l)
# l.append(4)
# print(l)

# l.append('5')
print(l)
# l.insert(0,-1)
l.insert(0,'-1123123213')
print(l)

list++

  注:__annotations__能够见到您要求的类别。

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def test(x:int,y:int)->int:
    return x+y
print(test.__annotations__)
#{'x': <class 'int'>, 'return': <class 'int'>, 'y': <class 'int'>}
print(test(1,2))

__annotations__

  不能够用继承,来兑现open函数(不是类)的效率,授权的章程贯彻定制自己的数据类型。

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import time


class Open:
    def __init__(self,filepath,m='r',encode='utf-8'):
        self.x=open(filepath,mode=m,encoding=encode)#正常打开文件的操作保存给open类的私有属性

        self.filepath=filepath
        self.mode=m
        self.encoding=encode

    def write(self,line):
        print('f自己的write',line)
        t=time.strftime('%Y-%m-%d %X')
        self.x.write('%s %s' %(t,line))#self.x就是文件句柄

    def __getattr__(self, item):#授权,找不到属性就找他
        # print('=------>',item,type(item))
        return getattr(self.x,item)
#
# f=Open('b.txt','w')
# # print(f)
# f.write('111111\n')
# f.write('111111\n')
# f.write('111111\n')


f=Open('b.txt','r+')
# print(f.write)
print(f.read)


res=f.read() #self.x.read()
print(res)

print('=-=====>',f.read())
f.seek(0)
print(f.read())
# f.flush()
# f.close()

自制open类

  item类别,把对象操作属性模拟成字典的格式。用.方法调用的正是__attr__系列,用[key]艺术就是调用__item__系列。

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class Foo:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __setattr__(self, key, value):#与他的区别就在于item是调用的k,v的格式
        print('setattr===>')
    def __getitem__(self, item):
        # print('getitem',item)
        return self.__dict__[item]
    def __setitem__(self, key, value):
        print('setitem-----<')
        self.__dict__[key]=value
    def __delitem__(self, key):
        self.__dict__.pop(key)
        # self.__dict__.pop(key)
    # def __delattr__(self, item):
    #     print('del obj.key时,我执行')
    #     self.__dict__.pop(item)

f=Foo('egon')#调用__setattr__
# f.name='egonlin'
f['name']='egonlinhai'#调用__setitem__
# print(f.name)
# f.name='egonlin'
# f['age']=18
# print(f.__dict__)
#
del f['age'] #del f.age
print(f.__dict__)

print(f['name'])#__getitem__

item系列

  __str__打字与印刷时接触,__repr__与前者大约,前者输出更友善。

  __format__自定制格式化字符串

  __slots__

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class People:
    __slots__=['x','y','z']#对象不会再创建名称空间,对象都用类的名称空间

p=People()
# print(People.__dict__)没dict
p.x=1
p.y=2
p.z=3
p.a=4#__slots__使类只开辟x,y,z空间,对象名称不能加入
print(p.x,p.y,p.z,p.a)
# print(p.__dict__)

p1=People()
p1.x=10
p1.y=20
p1.z=30
print(p1.x,p1.y,p1.z)
print(p1.__dict__)

__slots__

  __iter__,__next__

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

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.start > 10:
            raise StopIteration
        n=self.start
        self.start+=1
        return n
f=Foo(0)
print(next(f)) #f.__next__()
for i in f: # res=f.__iter__() #next(res)
    print(i)

View Code

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class Range:
    '123'
    def __init__(self,start,end):
        self.start=start
        self.end=end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.start == self.end:
            raise StopIteration
        n=self.start
        self.start+=1
        return n

for i in Range(0,3):
    print(i)

自制range

  __doc__,__moudle__,__class__

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class Foo:
    '我是描述信息'
    pass

class Bar(Foo):
    pass
print(Bar.__doc__) #None该属性无法继承给子类

b=Bar()
print(b.__class__)#<class '__main__.Bar'>
print(b.__module__)#__main__
print(Foo.__module__)#__main__
print(Foo.__class__) #<class 'type'>

View Code

  __del__析构方法,当目的在内部存款和储蓄器中被放出时,自动触发执行,此方法一般不要定义,因为Python是一门高级语言,程序员在应用时无需关切内部存款和储蓄器的分红和假释,因为此干活都是付诸Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在展开垃圾回收时自动触发执行的。

f=open('a.txt') #做了两件事,在用户空间拿到一个f变量,在操作系统内核空间打开一个文件
del f #只回收用户空间的f,操作系统的文件还处于打开状态

#所以我们应该在del f之前保证f.close()执行,即便是没有del,程序执行完毕也会自动del清理资源,于是文件操作的正确用法应该是
f=open('a.txt')
读写...
f.close()#清理的时候就调用析构方法
很多情况下大家都容易忽略f.close,这就用到了with上下文管理

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import time
class Open:
    def __init__(self,filepath,mode='r',encode='utf-8'):
        self.f=open(filepath,mode=mode,encoding=encode)

    def write(self):
        pass

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

    def __del__(self):
        print('----->del')
        self.f.close()

f=Open('a.txt','w')
f1=f
del f

print('=========>')

f.close

  __enter__和__exit__

  with open(‘a.txt’) as
f:叫做上下文物管理理协议,即with语句,为了让叁个对象兼容with语句,必须在这几个目的的类中宣称__enter__和__exit__方法。

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class Open:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __enter__(self):
        print('出现with语句,对象的__enter__被触发,有返回值则赋值给as声明的变量')
        # return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with中代码块执行完毕时执行我啊')


with Open('a.txt') as f:
    print('=====>执行代码块')
    # print(f,f.name)

上下文物管理理协议

  __exit__()中的三个参数分别代表充裕类型,非凡值和追溯消息,with语句中代码块出现分外,则with后的代码都无法儿实施。

  如果__exit()重返值为True,那么相当会被清空,就像啥都没发生同样,with后的语句不荒谬执行

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class Foo:
    def __enter__(self):
        print('=======================》enter')
        return 111111111111111

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):#with代码块已执行完就会触发__exit__
        print('exit')
        print('exc_type',exc_type)
        print('exc_val',exc_val)
        print('exc_tb',exc_tb)
        return True


# with Foo(): #触发res=Foo().__enter__()拿到返回值
#     pass

with Foo() as obj: #res=Foo().__enter__() #obj=res
    print('with foo的自代码块',obj)#obj就是__enter__的返回值
    raise NameError('名字没有定义')
    print('************************************')#他是不会执行的抛异常已经触发__exit__了

print('1111111111111111111111111111111111111111')#返回ture异常解决,否则抛异常不执行了

上下文物管理理协议

  1.行使with语句的指标正是把代码块放入with中施行,with甘休后,自动实现清理工科作,无须手动干预,

  2.在需求管理某个能源比如文件,网络连接和锁的编制程序环境中,能够在__exit__中定制自动释放财富的编写制定,你无须再去关切这些标题,那将大有用处。

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import time
class Open:
    def __init__(self,filepath,mode='r',encode='utf-8'):
        self.f=open(filepath,mode=mode,encoding=encode)

    def write(self,line):
        self.f.write(line)


    def __getattr__(self, item):#这个步骤是授权的到open函数的其他方法
        return getattr(self.f,item)

    def __del__(self):
        print('----->del')
        self.f.close()

    def __enter__(self):
        return self.f#self是Open产生的实例,self.f是open函数的真实句柄两者都可以
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.f.close()


with Open('egon.txt','w') as f:#触发__enter_-拿到真实的文件句柄self.f,与自制open类的write方法没什么关系
    f.write('egontest\n')
    f.write('egontest\n')
    f.write('egontest\n')
    f.write('egontest\n')
    f.write('egontest\n')

上下文物管理理打开文件

  __call__在目的后边加括号,触发执行。

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class People:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    #
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('call')
    #

p=People('egon')
print(callable(People))
print(callable(p))

p()#对象加()去找自己类里面的__call__方法,没有这个方法就不能实例化。有这个对象就可以实例化了

__call__

元类

   类也是目标

  python中一切皆是指标,类自己也是2个对象,当使用首要字class的时候,python解释器在加载class的时候就会创制3个对象(那里的靶子指的是类而非类的实例),由此大家得以将类当作2个对象去选择,同样满意第①类对象的概念,能够:

  把类赋值给3个变量

  把类作为函数参数进行传递

  把类作为函数的重临值

  在运营时动态地创立类 

  上例能够见见f1是由Foo那个类产生的靶子,而Foo本身也是目的,那它又是由哪个类发生的呢?

class Foo:
    pass
f1=Foo()
print(type(f1)) # 输出:<class '__main__.Foo'>     表示,obj 对象由Foo类创建
print(type(Foo)) # 输出:<type 'type'> 

  哪些是元类?

  元类是类的类,是类的模版。

  元类是用来决定什么创立类的,正如类是创立对象的模版一样,而元类的第叁目标是为着控制类的创造作为,元类的实例化的结果为大家用class定义的类,正如类的实例为对象(f1对象是Foo类的3个实例,Foo类是
type
类的3个实例)。type是python的一个内建元类,用来直接决定生成类,python中任何class定义的类其实都以type类实例化的靶子。

  创制类的几种办法:

  1.行使class关键字创设,大家一般正是这么创设类的,所以就不多说了。

  2.手动模拟class创立类的进度,那亟需将创立类的步调拆开手动完成。

  接下去大家就协调手动创造叁个类。

  此前要肯定创设类重点分为八个部分的成立,类名,类的父类,类体。

  第壹步,先处理类体->名称空间,类体定义的名字都会存放于类的名目空间中(二个部分的名目空间),我们能够预先定义贰个空字典,然后用exec去执行类体的代码(exec发生名称空间的历程与真正的class进度看似,只是后者会将__发端的性子变形),生成类的一对名称空间,即填充字典。

   第①步调用元类type(也足以自定义)来爆发类,

  type 接收八个参数:

  第 1 个参数是字符串 ‘Foo’,表示类名,

  第 2 个参数是元组 (object, ),表示全数的父类,

找个正规网赌平台,  第 3 个参数是字典。

找个正规网赌平台 59找个正规网赌平台 60

class Foo:
    x=1
    def run(self):
        pass
print(type(Foo))



#type成为元类,是所有类的类,利用type模拟class关键字的创建类的过程
def run(self):
    print('%s is runing' %self.name)

class_name='Bar'#类名
bases=(object,)#继承
class_dic={
    'x':1,
    'run':run
}#名称空间

Bar=type(class_name,bases,class_dic)#type实例化一个类
print(Bar)
print(type(Bar))

type创建类

  自定制元类

  正是和谐定制2个MYtype类继承type的习性。

找个正规网赌平台 61找个正规网赌平台 62

class Mymeta(type):
     def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic):
            pass
     def __call__(self, *args, **kwargs):#f=Foo('egon')
        # print(self)self是foo
        obj=self.__new__(self)#类加()自动调init?不存在的是他调的
        self.__init__(obj,*args,**kwargs) #obj.name='egon'self是foo所以自动调用foo的构造方法
        return obj#foo产生的空对象完成过初始化
class Foo(metaclass=Mymeta):
    x=1
    def __init__(self,name):#不能有返回值,返回就与上面的返回值冲突了
        self.name=name #obj.name='egon'
    def run(self):
        'run function'
        print('running')
# print(Foo.__dict__)

f=Foo('egon')

print(f)

print(f.name)

自定制type元类

 

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