Python中类的特殊变量

特殊变量

• 类似__xx，以双下划线开头的实例变量名，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问；
• 类似__xx__，以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，它不是private变量，下面会介绍Python中的常见特殊变量；
• 类似_x，以单下划线开头的实例变量名，这样的变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是请把我视为私有变量，不要随意访问”。

内置函数

• type()，type()函数返回type类型

用法：

import types
type('abc')==types.StringType
type(u'abc')==types.UnicodeType
type([])==types.ListType
type(str)==types.TypeType

最后这种类型叫做TypeType，所有类型本身就是TypeType。

也可以对函数或者类：

• isinstance()，判断一个对象是否属于某个类型

一个例子：

class P(object):
    pass

class C(P):
    pass

p = P()
c = C()
print isinstance(p, P)
print isinstance(c, P)
print isinstance(p, C) # False
print isinstance(c, C)

如上，子类实例即是父类类型，也是子类类型，但父类实例不属于子类类型。

isinstance()也可以代替type()的作用：

isinstance('a', str)
isinstance(u'a', unicode)
isinstance('a', unicode) #False

• dir()，获取对象的属性和方法列表

• getattr()，获取对象的特定属性
• hasattr()，对象是否存在某个属性
• setattr()，设置对象的属性

用法：

class P(object):
    name = "cq"
    def __init__(self, age):
        self.age = age

print hasattr(P, "name")    # True
print hasattr(P, "age")     # False
setattr(P, "age", 31)
print getattr(P, "name")    # cq
print getattr(P, "age")     #

特殊变量

__doc__

定义文档字符串

__dict__

类的属性列表

__class__

__slots__

对类的实例可以动态的绑定属性和方法，如下：

from types import MethodType

def set_age(self, age):
    self.age = age 

class P(object):
    pass

p = P()
p.name = 'chenqi'
p.set_age = MethodType(set_age, p, P)  

p.set_age(31)
print p.name
print p.age

对一个实例添加的属性（或方法）仅在该实例有效，对其它实例不起作用。

如果想让添加的方法对所有实例都生效，可以绑定到类上：

P.set_age = MethodType(set_age, None, P)

最后，__slots__的作用就是限制对类动态绑定的属性范围，例如：

class P(object):
    __slots__ = ("name", "age")
    pass

如上，除了"name"和"age"之外的属性就不能再增加了；

注意：__slots__属性不会继承给子类，仅在当前类生效。

__init__

创建实例的时候，可以调用__init__方法做一些初始化的工作：

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

与普通的实例方法类似，如果子类不重写__init__，实例化子类时，会自动调用父类的__init__；

如果子类重写了__init__，实例化子类时，则只会调用子类的__init__，此时如果想使用父类的__init__，可以使用super函数，如下：

class P(object):
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = name

class C(P):
    def __init__(self, name, score, age):
        super(C, self).__init__(name, score)
        self.age = age 

c = C('cq', 100, 31) 

__new__

注意：__init__是实例创建之后调用的第一个方法，而__new__更像构造函数，它在__init__之前被调用。

另外，__new__方法是一个静态方法，第一参数是cls，__new__方法必须返回创建出来的实例。

例如，用__new__实现单例模式：

class Singleton(object):
    def __new__(cls):
        # 关键在于这，每一次实例化的时候，我们都只会返回这同一个instance对象
        if not hasattr(cls, 'instance'):
            cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
        return cls.instance

obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()

obj1.attr1 = 'value1'
print obj1.attr1, obj2.attr1
print obj1 is obj2

__del__

类似析构函数。

class NewClass(object):
    num_count = 0 

    def __init__(self,name):
        self.name = name
        self.__class__.num_count += 1
        print name,NewClass.num_count

    def __del__(self):
        self.__class__.num_count -= 1
        print "Del",self.name,self.__class__.num_count

a = NewClass("a")
b = NewClass("b")
c = NewClass("c")

del a
del b
del c

注意：用del删除一个对象的时候，不一定会调用__del__，只有在对象的引用计数为零时，__del__()才会被执行。

__enter__

__exit__

这两个方法是用于支持with语句的上下文管理器。

例如让文件句柄支持with语法的实现：

class File(object):
    def __init__(self, file_name, method):
        self.file_obj = open(file_name, method)
    def __enter__(self):
        return self.file_obj
    def __exit__(self, type, value, traceback):
        self.file_obj.close()

with File('demo.txt', 'w') as opened_file:
    opened_file.write('Hola!')

__iter__

next

如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的next()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b

    def __iter__(self):
        return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

    def next(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
        if self.a > 100000: # 退出循环的条件
            raise StopIteration();
        return self.a # 返回下一个值

__call__

实例可以像函数一样调用。

class Student(object):

    def __init__(self):
        self.name = "Michael"

    def __call__(self):
        print '__call__ called'

s = Student()
s()

注意：callable()函数可用于判断一个对象是否可调用！

__str__，返回用户看到的字符串

__repr__，返回开发者看到的字符串（用于调试）

# test.py
class P(object):
    def __str__(self):
        return "__str__ called"

    def __repr__(self):
        return "__repr__ called"

p = P() 

可以看下__str__和__repr__的区别：

>>> from test import p
>>> p
__repr__ called
>>> print p
__str__ called

__getitem__

__setitem__

__delitem__

支持下标（或切片）操作的函数，

例如：

class Fib(object):
    def __getitem__(self, n):
        if isinstance(n, int):
            a, b = 1, 1
            for x in range(n):
                a, b = b, a + b
            return a
        if isinstance(n, slice):
            start = n.start
            stop = n.stop
            a, b = 1, 1
            L = []
            for x in range(stop):
                if x >= start:
                    L.append(a)
                a, b = b, a + b
            return L

fib = Fib()
print fib[10]
print fib[0:10]

__getattr__

__getattribute__

__setattr__

__delattr__

支持点操作（即 "对象.属性" 访问方式），

当访问不存在的属性时，才会使用__getattr__  方法.

class Student(object):

    def __init__(self):
        self.name = "Michael"

    def __getattr__(self, attr):
        print '__getattr__ called'
        if attr=='score':
            return 99
        elif attr=='name':
            return "Tom"

s = Student()
print s.score       #
print s.name        # Michael

Python的字典支持下标操作，但不支持 "." 操作，如果想让其支持，如下实现：

class Storage(dict):
    __slots__ = ()
    """
    A Storage object is like a dictionary except `obj.foo` can be used
    in addition to `obj['foo']`.

        >>> o = Storage(a=1)
        >>> o.a
        1
        >>> o['a']
        1
        >>> o.a = 2
        >>> o['a']
        2
        >>> del o.a
        >>> o.a
        Traceback (most recent call last):
            ...
        AttributeError: 'a'
        >>> 'b' in o
        False

    """

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError, k:
            raise AttributeError(k)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

    def __delattr__(self, key):
        try:
            del self[key]
        except KeyError, k:
            raise AttributeError(k)

    def __repr__(self):
        return '<Storage ' + dict.__repr__(self) + '>'

参考文档：

https://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/python/web/special-methods.html