Day7 - 面向对象编程进阶及其他相关

参考文章：http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5213184.html

本节内容：

面向对象高级语法部分　　
- 静态方法、类方法、属性方法
- 类的特殊成员方法
- 反射
异常处理
Socket开发基础

静态方法

通过 @staticmethod 装饰器即可把其装饰的方法变为一个静态方法，什么是静态方法呢？其实不难理解，普通的方法，可以在实例化后直接调用，并且在方法里可以通过self.调用实例变量或类变量，但静态方法是不可以访问实例变量或类变量的（只是名义上归类管理），一个不能访问实例变量和类变量的方法，其实跟类本身已经没什么关系了，它与类唯一的关联就是需要通过类名来调用这个方法。

 1 class Dog(object):
 2     def __init__(self, name):
 3         self.name = name
 4
 5     @staticmethod  # 把eat方法变为静态方法
 6     def eat(self):
 7         print("%s is eating" % self.name)
 8
 9 d = Dog("abc")
10 d.eat()

上面的调用会出以下错误，说是 eat 需要一个 sel f参数，但调用时却没有传递，没错，当 eat 变成静态方法后，再通过实例调用时就不会自动把实例本身当作一个参数传给 self 了。

1 Traceback (most recent call last):
2   File "D:/python_code/day6/001.py", line 10, in <module>
3     d.eat()
4 TypeError: eat() missing 1 required positional argument: 'self'

想让上面的代码可以正常工作有两种办法

1. 调用时主动传递实例本身给 eat 方法，即 d.eat(d) ，可以通过 obj. 调用示例中的其它变量。

2. 在eat方法中去掉 sel f参数，但这也意味着，在 eat 中不能通过 self. 调用实例中的其它变量了

 1 class Dog(object):
 2
 3     def __init__(self,name):
 4         self.name = name
 5
 6     @staticmethod
 7     def eat():
 8         print(" is eating")
 9
10 d = Dog("abc")
11 d.eat()

类方法　　

类方法通过 @classmethod 装饰器实现，类方法和普通方法的区别是，类方法只能访问类变量（公有属性），不能访问实例变量

 1 class Dog(object):
 2     def __init__(self, name):
 3         self.name = name
 4
 5     @classmethod
 6     def eat(self):
 7         print("%s is eating" % self.name)
 8
 9 d = Dog("abc")
10 d.eat()

执行报错如下，说Dog没有name属性，因为name是个实例变量，类方法是不能访问实例变量的

1 Traceback (most recent call last):
2   File "D:/python_code/day6/001.py", line 10, in <module>
3     d.eat()
4   File "D:/python_code/day6/001.py", line 7, in eat
5     print("%s is eating" % self.name)
6 AttributeError: type object 'Dog' has no attribute 'name'

此时可以定义一个类变量（公有属性），也叫name,看下执行效果

 1 class Dog(object):
 2
 3     name = "我是类变量"
 4
 5     def __init__(self, name):
 6         self.name = name
 7
 8     @classmethod
 9     def eat(self):
10         print("%s is eating" % self.name)
11
12 d = Dog("abc")
13 d.eat()
14
15 执行结果:
16     我是类变量 is eating

属性方法　　

属性方法的作用就是通过 @property 装饰器把一个方法变成一个静态属性

 1 class Dog(object):
 2
 3     def __init__(self, name):
 4         self.name = name
 5
 6     @property
 7     def eat(self):
 8         print("%s is eating" % self.name)
 9
10 d = Dog("abc")
11 d.eat()

调用会出以下错误，说NoneType is not callable, 因为eat此时已经变成一个静态属性了，不是方法了，想调用已经不需要加()号了，直接d.eat就可以了

1 ChenRonghua is eating
2 Traceback (most recent call last):
3   File "D:/python_code/day6/001.py", line 11, in <module>
4     d.eat()
5 TypeError: 'NoneType' object is not callable

正常调用如下

1 d = Dog("abc")
2 d.eat
3
4 输出
5  ChenRonghua is eating

变成静态属性后，想调用已经不需要加()号，也不可以给它传参数了,还不可以直接通过 del 语法删除，因为静态属性默认无法删除。传参数、删除都必须在类里在重新定义一个同名的方法。

 1 class Dog(object):
 2     def __init__(self, name):
 3         self.name = name
 4         self.__food = None
 5
 6     @property  # attribute
 7     def eat(self):
 8         print("%s is eating %s" % (self.name, self.__food))
 9     @eat.setter
10     def eat(self, food):    #修改（赋值）
11         print("set to food:", food)
12         self.__food = food
13     @eat.deleter
14     def eat(self):        #删除
15         del self.__food
16         print("删完了")
17
18 d = Dog("abc")
19 d.eat
20 d.eat = "包子"    #触发@eat.setter
21 d.eat
22 del d.eat    　　 #触发@eat.daleter

执行结果：

1 abc is eating None
2 set to food: 包子
3 abc is eating 包子
4 删完了

属性方法的应用实例：

好吧，把一个方法变成静态属性有什么卵用呢？既然想要静态变量，那直接定义成一个静态变量不就得了么？well, 以后你会需到很多场景是不能简单通过定义静态属性来实现的，比如，你想知道一个航班当前的状态，是到达了、延迟了、取消了、还是已经飞走了，想知道这种状态你必须经历以下几步:

1. 连接航空公司API查询

2. 对查询结果进行解析

3. 返回结果给你的用户

因此这个status属性的值是一系列动作后才得到的结果，所以你每次调用时，其实它都要经过一系列的动作才返回你结果，但这些动作过程不需要用户关心，用户只需要调用这个属性就可以，明白了么？

 1 class Flight(object):
 2     def __init__(self, name):
 3         self.flight_name = name
 4
 5     def checking_status(self):
 6         print("checking flight %s status " % self.flight_name)
 7         return 1
 8
 9     @property
10     def flight_status(self):
11         status = self.checking_status()
12         if status == 0:
13             print("flight got canceled...")
14         elif status == 1:
15             print("flight is arrived...")
16         elif status == 2:
17             print("flight has departured already...")
18         else:
19             print("cannot confirm the flight status...,please check later")
20
21     @flight_status.setter  # 修改
22     def flight_status(self, status):
23         status_dic = {
24             0: "canceled",
25             1: "arrived",
26             2: "departured"
27         }
28         print("\033[31;1mHas changed the flight status to \033[0m", status_dic.get(status))
29
30     @flight_status.deleter  # 删除
31     def flight_status(self):
32         print("status got removed...")
33
34
35 f = Flight("CA980")
36 f.flight_status
37 f.flight_status = 2  # 触发@flight_status.setter
38 del f.flight_status  # 触发@flight_status.deleter

flight_status

类的特殊成员方法

1. doc　　表示类的描述信息

1 class Dog(object):
2     '''这个类是描述狗这个对象的'''
3
4     def func(self):
5         pass
6
7 print(Dog.__doc__)
8
9 #输出：这个类是描述狗这个对象的

__doc__

2. module 和 class

　　__module__ 表示当前操作的对象在那个模块

　　__class__ 表示当前操作的对象的类是什么

1 class C:
2
3     def __init__(self):
4         self.name = 'abc'

lib/aa.py

1 from lib.aa import C
2
3 obj = C()
4 print obj.__module__  # 输出 lib.aa，即：输出模块
5 print obj.__class__      # 输出<class ' lib.aa.C'>，即：输出类

index.py

3. __init__ 构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。

4.del

　析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。通常用于做一些收尾工作，如关闭一些数据库连接，关闭打开的临时文件。

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　

5. __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()()

 1 class Foo(object):
 2     def __init__(self,name):
 3         self.name =name
 4         print('__init__')
 5
 6     def __call__(self, *args, **kwargs):
 7         print('__call__')
 8
 9
10 obj = Foo('abc')     # 执行 __init__
11 #输出：__init__
12 obj()              # 执行 __call__
13 #输出：__call__
14 Foo('abc')()        # 执行 __call__
15 #输出：__init__、__call__

__call__

6. __dict__ 查看类或对象中的所有成员 　　

 1 class Province(object):
 2     country = 'China'
 3
 4     def __init__(self, name, count):
 5         self.name = name
 6         self.count = count
 7
 8     def func(self, *args, **kwargs):
 9         print('func')
10
11 # 获取类的所有属性，不包括实例属性，即：公有属性(静态字段)、方法
12 print(Province.__dict__)
13 # 输出：{'func': <function Province.func at 0x000001A21E77EC80>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Province' objects>, 'country': 'China', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Province' objects>, '__init__': <function Province.__init__ at 0x000001A21E77EBF8>, '__doc__': None, '__module__': '__main__'}
14
15 obj1 = Province('HeBei', 10000)
16 obj1.func()
17 # 获取实例 obj1 的所有属性，不包括类属性
18 print(obj1.__dict__)
19 # 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}
20
21 obj2 = Province('HeNan', 3888)
22 obj2.func()
23 print(obj2.__dict__)
24 # 获取 对象 obj2 的成员
25 # 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}

__dict__

7.str 如果一个类中定义了str方法，那么在打印对象时，默认输出该方法的返回值。

1 class Foo(object):
2     def __str__(self):
3         return "__str__"
4
5 obj = Foo()
6 print(obj)
7 # 输出：__str__

__str__

8.__getitem__、__setitem__、__delitem__

用于索引操作，如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据

 1 __author__ = "Alex Li"
 2
 3
 4 class Foo(object):
 5     def __init__(self):
 6         self.data = {}
 7     def __getitem__(self, key): #获取
 8         print('__getitem__', key)
 9         return self.data.get(key)
10     def __setitem__(self, key, value):  #设置
11         print('__setitem__', key, value)
12         self.data[key] =value
13     def __delitem__(self, key): #删除
14         print('__delitem__', key)
15
16 obj = Foo()
17 obj['name'] = "abc"          # 自动触发执行 __setitem__
18 print(obj['name'])  #输出：abc
19 print(obj.data)     #输出：{'name': 'abc'}
20 del obj["sdfdsf"]           # 自动触发执行 __delitem__,删没删除看 __delitem__ 方法里有没有删除
21 result = obj['name']        # 自动触发执行 __getitem__
22 print(result)       #输出：abc
23 obj['k2'] = 'abc'           # 自动触发执行 __setitem__
24 del obj['k1']
25 print(obj['name'])  #输出：abc
26 print(obj.data)     #输出：{'name': 'abc', 'k2': 'abc'}

__getitem__、__setitem__、__delitem__

9. new \ metaclass

1 class Foo(object):
2     def __init__(self, name):
3         self.name = name
4
5 f = Foo("abc")

Foo

上述代码中，f 是通过 Foo 类实例化的对象，其实，不仅 obj 是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。

如果按照一切事物都是对象的理论：obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建，那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的构造方法创建。

1 print(type(f))      # 输出：<class '__main__.Foo'>   表示：f 对象由Foo类创建
2 print(type(Foo))    # 输出：<type 'type'>            表示，Foo类对象由 type 类创建

所以，f对象是Foo类的一个实例，Foo类对象是 type 类的一个实例，即：Foo类对象是通过type类的构造方法创建。

那么，创建类就可以有两种方式：

a). 普通方式

1 class Foo(object):
2
3     def func(self):
4         print ('hello world!')

b). 特殊方式

1 def func(self):
2     print('hello world!')
3
4 # type --> 类的类
5 Foo = type('Foo', (object,), {'func': func})    #新式类
6 #Foo = type('Foo', (), {'func': func})        #经典类
7 # type第一个参数：类名
8 # type第二个参数：当前类的基类; 新式类:(object,) 、经典类：()
9 # type第三个参数：类的成员

 1 def func(self):
 2     print('hello %s' %self.name)
 3
 4 def __init__(self,name,age):
 5     self.name = name
 6     self.age = age
 7 # type --> 类的类
 8 Foo = type('Foo', (object,), {'talk': func,
 9                        '__init__':__init__})
10 f = Foo("world",22)
11 f.talk()            #输出：hello world
12 print(type(f))      #输出：<class '__main__.Foo'>
13 print(type(Foo))    #输出：<class 'type'>

加上构造方法

所以说，类是由 type 类实例化产生

那么问题来了，类默认是由 type 类实例化产生，type类中如何实现的创建类？类又是如何创建对象？

答：类中有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由谁来实例化创建，所以，我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看类创建的过程。

 1 class MyType(type):
 2     def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
 3         print("MyType __init__")
 4         super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)
 5
 6     def __call__(self, *args, **kwargs):
 7         print("MyType __call__")
 8         obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
 9         #obj.data = {"name":111}
10         self.__init__(obj, *args, **kwargs)
11
12 class Foo(object):
13     __metaclass__ = MyType  #元类：__metaclass__，跟 MyType 关联
14
15     def __init__(self, name):
16         self.name = name
17         print("Foo __init__")
18
19     def __new__(cls, *args, **kwargs):  #用来创建实例的
20         print("Foo __new__")
21         #print(object.__new__(cls))
22         return object.__new__(cls) #继承父类的__new__方法，一定要用 return
23
24 # 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
25 # 第二阶段：通过Foo类创建obj对象
26 # 类的生成调用顺序依次是 __new__ --> __init__ --> __call__
27 obj = Foo("Alex")
28 print(obj.name)

自定义元类

类的生成调用顺序依次是 __new__ --> __init__ --> __call__

　　__new__ : 用来创建实例的，一般无须定义，自动存在，定义就是重构__new__方法

反射

反射是通过字符串的形式操作对象相关的成员。一切事物都是对象！！！

把字符串反射（映射）成对象的方法或属性的内存地址。（动态的内存装配）

python中的反射功能是由以下四个内置函数提供：hasattr、getattr、setattr、delattr，这四个函数分别用于对对象内部执行：检查是否含有某成员、获取成员、设置成员、删除成员

hasattr(obj,name_str), 判断一个对象obj里是否有对应的name_str字符串的方法
getattr(obj,name_str), 根据字符串去获取obj对象里的对应的方法的内存地址
setattr(obj,'y',v), 把v设置成对象obj的成员，等效于obj.y = v，y是字符串
delattr(obj,name_str), 删除对象obj里name_str 对应的方法

 1 class Foo(object):
 2     def __init__(self):
 3         self.name = 'abc'
 4
 5     def eat(self):
 6         print("%s is eatting..."%self.name)
 7 def talk(self):
 8     print("Hello,%s!"%self.name)
 9
10 f = Foo()
11
12 # #### 检查是否含有成员 ####
13 print(hasattr(f, 'name'))        #输出：True
14 print(hasattr(f, 'eat'))        #输出：True
15 print(hasattr(f, 'age'))        #输出：False
16
17 # #### 获取成员 ####
18 print(getattr(f, 'name'))        #输出：abc
19 print(getattr(f, 'eat'))        #输出 eat 的内存地址：<bound method Foo.eat of <__main__.Foo object at 0x0000024FA0E462E8>>
20 getattr(f, 'eat')()            #输出：abc is eatting...
21 # #### 设置成员 ####
22 setattr(f, 'age', 18)            #输出：f.age = 18
23 setattr(f, 'sayhi', talk)        #输出：f.sayhi = talk
24 print(getattr(f, 'age'))        #输出：18
25 print(getattr(f, 'sayhi'))        #输出 saydi 的内存地址：<function talk at 0x0000020A8805EB70>
26 getattr(f, 'sayhi')(f)            #输出：Hello,abc!
27 print(talk)                        #输出 talk 的内存地址：<function talk at 0x0000020A8805EB70>
28
29 # #### 删除成员 ####
30 delattr(f, 'name')
31 #print(f.name)                    #输出：AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'name'
32
33 delattr(f, 'eat')
34 报错:
35         Traceback (most recent call last):
36           File "D:/python_code/day6/001.py", line 32, in <module>
37             delattr(f, 'eat')
38         AttributeError: eat

反射

异常处理

1、异常基础

在编程过程中为了增加友好性，在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户，而是现实一个提示的页面，通俗来说就是不让用户看见大黄页！！！

1 try:
2     pass
3 except Exception as e:
4     print(e)

需求：将用户输入的两个数字相加

while True:num1 = raw_input('num1:')num2 = raw_input('num2:')try:num1 = int(num1)num2 = int(num2)result = num1 + num2except Exception, e:print '出现异常，信息如下：'print e

2、异常种类

python中的异常种类非常多，每个异常专门用于处理某一项异常！！！

 1 AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x
 2 IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件
 3 ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误
 4 IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐
 5 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5]
 6 KeyError 试图访问字典里不存在的键
 7 KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下
 8 NameError 使用一个还未被赋予对象的变量
 9 SyntaxError Python代码非法，代码不能编译
10 TypeError 传入对象类型与要求的不符合
11 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，导致你以为正在访问它
12 ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的

常用异常

 1 ArithmeticError
 2 AssertionError
 3 AttributeError
 4 BaseException
 5 BufferError
 6 BytesWarning
 7 DeprecationWarning
 8 EnvironmentError
 9 EOFError
10 Exception
11 FloatingPointError
12 FutureWarning
13 GeneratorExit
14 ImportError
15 ImportWarning
16 IndentationError
17 IndexError
18 IOError
19 KeyboardInterrupt
20 KeyError
21 LookupError
22 MemoryError
23 NameError
24 NotImplementedError
25 OSError
26 OverflowError
27 PendingDeprecationWarning
28 ReferenceError
29 RuntimeError
30 RuntimeWarning
31 StandardError
32 StopIteration
33 SyntaxError
34 SyntaxWarning
35 SystemError
36 SystemExit
37 TabError
38 TypeError
39 UnboundLocalError
40 UnicodeDecodeError
41 UnicodeEncodeError
42 UnicodeError
43 UnicodeTranslateError
44 UnicodeWarning
45 UserWarning
46 ValueError
47 Warning
48 ZeroDivisionError

更多异常

1 dic = ["a", "b","c"]
2 try:
3     print(dic[10])
4 except IndexError as e:
5     print("错误：",e)

实例：IndexError

1 dic = {'k1':'v1'}
2 try:
3     dic['k20']
4 except KeyError as e:
5     print(e)

实例：KeyError

1 s1 = 'hello'
2 try:
3     int(s1)
4 except ValueError as e:
5     print(e)

实例：ValueError

对于上述实例，异常类只能用来处理指定的异常情况，如果非指定异常则无法处理。

1 # 未捕获到异常，程序直接报错
2
3 s1 = 'hello'
4 try:
5     int(s1)
6 except IndexError as e:
7     print(e)

所以，写程序时需要考虑到try代码块中可能出现的任意异常，可以这样写：

1 s1 = 'hello'
2 try:
3     int(s1)
4 except IndexError as e:
5     print(e)
6 except KeyError as e:
7     print(e)
8 except ValueError as e:
9     print(e)

万能异常在python的异常中，有一个万能异常：Exception，他可以捕获任意异常，即：

s1 = 'hello'
try:int(s1)
except Exception as e:print(e)

接下来你可能要问了，既然有这个万能异常，其他异常是不是就可以忽略了！

答：当然不是，对于特殊处理或提醒的异常需要先定义，最后定义Exception来确保程序正常运行。

1 s1 = 'hello'
2 try:
3     int(s1)
4 except KeyError ase:
5     print ('键错误')
6 except IndexError as e:
7     print( '索引错误')
8 except Exception as e:
9     print ('错误')

3、异常其他结构

 1 try:
 2     # 主代码块
 3     pass
 4 except KeyError as e:
 5     # 异常时，执行该块
 6     pass
 7 else:
 8     # 主代码块执行完，执行该块
 9     pass
10 finally:
11     # 无论异常与否，最终执行该块
12     pass

4、主动触发异常

try:raise Exception('错误了。。。')
except Exception as e:print(e)

5、自定义异常

 1 class MyException(Exception):
 2     def __init__(self, msg):
 3         self.message = msg
 4
 5     #def __str__(self):
 6         #return self.message
 7
 8 try:
 9     raise MyException('我的自定义异常')
10 except MyException as e:
11     print(e)

6、断言

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