Python 温习

关于Python内置函数的示例

 Type "copyright", "credits" or "license()" f重写or more information.
 >>> class Student:
     def __init__(self,score):
         self.score=score
     def __len__(self):
         return self.score

 >>> Jack=Student()
 >>> Jack=Student()
 >>> Jack
 <__main__.Student object at 0x02BDA470>
 >>> len(Jack)
 

 >>> class qwe(str):
     def upper(self):
         return self.lower()

 >>> a='ASD'
 >>> a=qwe(a)
 >>> a
 'ASD'
 >>> a.upper()
 'asd'

测试对象属性的部分方法.

 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
 >>> class Student():
     pass

 >>> Jack=Student()
 >>> hasattr(Jack,'name')
 False
 >>> Jack.name='Jack'
 >>> Jack.name
 'Jack'
 >>> hasattr(Jack,'score')
 False
 >>> setattr(Jack,'socre',103)
 >>> Jack.socre
 103

 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
 >>> class Student():
     name='jack'

 >>> jack=Student()
 >>> jack.name
 'jack'
 >>> getattr(jack,name)
 Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
     getattr(jack,name)
 NameError: name 'name' is not defined
 >>> getattr(jack,'name')
 'jack'
 >>> getattr(jack,'score',404)
 404

关于类的实例属性和类属性

由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性 . (s.name='jack')

给实例绑定属性的方法是通过实例变量直接赋值,或者通过self变量 .

下面就是通过self变量来绑定类属性.

如果类本身就有该属性的话 , 当声明实例变量之后 , 会自动绑定类中提供的属性 , 但是如果在通过实例变量直接再将该属性再次赋值 , 这次的值可以覆盖类中的属性 , 当删除通过实例变量赋值过的属性之后 , 类中的属性就会自动重新绑定到实例变量上面.

 >>> class Student():
     name='Student'

 >>> s=Student()
 >>> s.name
 'Student'
 >>> s.name='jack'
 >>> s.name
 'jack'
 >>> del s.name
 >>> s
 <__main__.Student object at 0x02EE34B0>
 >>> s.name
 'Student'
 >>> 

当类已经写好之后如何分别在 实例变量和类中 再次加入方法 , 方法的作用范围是什么?

2016年7月26日 02:33:28 ......不早了 去冲个澡再来 .

 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
 >>> class Student:
     pass

 >>> jack=Student()
 >>> # 先开始给实例变量绑定属性 (只作用于该变量)
 >>> def Set_age(self,age):　　#　　和普通的类一样 这里也必须是 self
     self.age=age

 >>> Set_age(jack,18)
 >>> jack.age
 18
 >>> loser=Student()
 >>> loser.age
 Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
     loser.age
 AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'

上面的是比较简单的 . 直接写一个函数 , 套进去就行 .

下面开始将 类 绑定方法 并且观察作用范围 .

 >>> from types import MethodType
 >>> class Student():
     pass

 >>> def Set_age(self,age):
     self.age=age

 >>> jack=Student()
 >>> Student.Set_age=MethodType(Set_age,Student)
 >>> loser=Student()
 >>> jack.Set_age(18)
 >>> loser.Set_age(28)
 >>> jack.age
 28
 >>>
 >>> loser.age
 28

可以看出来 , 不管添加方法是在该实例变量声明之前 还是 声明之后 这个实例变量都可以使用添加进去的方法 . 但是在添加之前 是不能让 已经声明的实例变量使用 将要添加的方法的.

如何限制实例的属性 .

 >>> class Student():
     __slots__=('name')

 >>> jack=Student()
 >>> jack.name='Jack'
 >>> jack.score=19
 Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
     jack.score=19
 AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

 >>> class Student():
     __slots__=('name')

 >>> class Teacher(Student):
     pass

 >>> jack=Teacher()
 >>> jack.score=18
 >>> jack.score
 18

当继承的时候 __slots__是不起作用的 ,

当我们用　　Python　　的　　print　　输出的时候他们是调用该实例对象对应的类中 __str__函数 , 当直接调用该实例对象的时候 运行的是 __repr__

 >>> class Student():
     def __init__(self,name):
         self.name=name
     def __str__(self):
         return ('Student named %s' %self.name)

 >>> jack=Student('Jack')
 >>> print(jack)
 Student named Jack
 >>> jack
 <__main__.Student object at 0x02E41ED0>
 >>> class Student():
     def __init__(self,name):
         self.name=name
     def __str__(self):
         return ('Student named %s' %self.name)
     __repr__=__str__

 >>> jack=Student('Jack')
 >>> jack
 Student named Jack

__iter__ 迭代

如果一个类被用于 for 循环 , 类似list 和 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 开始调用 __next__方法 拿到循环的下一个值 . 直到遇到 StopIteration错误时推出循环 .

下面我们写一个 Fib 类 , 可以用作for循环 ,

 >>> class Fib():
     def __init__(self):
         self.a,self.b=0,1 # 初始化两个计数器 a,b
     def __iter__(self):
         return self # 实例的本身就是迭代对象 , 故只返回自己
     def __next__(self):
         self.a,self.b=self.b,self.a+self.b # 计算下一个值   # 在这里 没有先后之分 .
         return self.a # 返回下一个值

 >>> for i in Fib():
     print(i)
 1
 1
 2
 3
 5
 8
 13
 21
 34
 55
 89
 144
 233
 377
 610
 987
 1597
 2584
 4181
 6765