【Python第六篇】Python面向对象（进阶篇）及相关（异常处理、反射）

本节内容：

类的成员
- 字段　　
- 方法（静态方法、类方法、普通方法）
- 属性
类成员的修饰符（私有成员、公有成员）
类的特殊成员
异常处理
反射

类的成员

类的成员可以分为三大类：字段、方法和属性

注：所有成员中，只有普通字段的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。

一、字段

字段包括：普通字段和静态字段，他们在定义和使用中有所区别，而最本质的区别是内存中保存的位置不同，

普通字段属于对象
静态字段属于类

class Province:# 静态字段country ＝ '中国'def __init__(self, name):# 普通字段self.name = name# 直接访问普通字段
obj = Province('河北省')
print obj.name# 直接访问静态字段
Province.country

字段的定义和使用

由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】，在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图：

由上图可是：

静态字段在内存中只保存一份
普通字段在每个对象中都要保存一份

应用场景：通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段

二、方法

方法包括：普通方法、静态方法和类方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同。

普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；
类方法：由类调用；至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
静态方法：由类调用；无默认参数；

class Foo:def __init__(self, name):self.name = namedef ord_func(self):""" 定义普通方法，至少有一个self参数 """# print self.nameprint '普通方法'@classmethoddef class_func(cls):""" 定义类方法，至少有一个cls参数 """print '类方法'@staticmethoddef static_func():""" 定义静态方法 ，无默认参数"""print '静态方法'# 调用普通方法
f = Foo()
f.ord_func()# 调用类方法
Foo.class_func()# 调用静态方法
Foo.static_func()

方法的定义和使用

相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。

不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。

三、属性　　

如果你已经了解Python类中的方法，那么属性就非常简单了，因为Python中的属性其实是普通方法的变种。

对于属性，有以下三个知识点：

属性的基本使用
属性的两种定义方式

1、属性的基本使用

# ############### 定义 ###############
class Foo:def func(self):pass# 定义属性
    @propertydef prop(self):pass
# ############### 调用 ###############
foo_obj = Foo()foo_obj.func()
foo_obj.prop   #调用属性

属性的定义和使用

由属性的定义和调用要注意一下几点：

定义时，在普通方法的基础上添加 @property 装饰器；
定义时，属性仅有一个self参数
调用时，无需括号
方法：foo_obj.func()
属性：foo_obj.prop

注意：属性存在意义是：访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象

属性由方法变种而来，如果Python中没有属性，方法完全可以代替其功能。

Python的属性的功能是：属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。

2、属性的两种定义方式

属性的定义有两种方式：

装饰器即：在方法上应用装饰器
静态字段即：在类中定义值为property对象的静态字段

（1）装饰器方式：在类的普通方法上应用@property装饰器

我们知道Python中的类有经典类和新式类，新式类的属性比经典类的属性丰富。（如果类继object，那么该类是新式类）
经典类，具有一种@property装饰器

# ############### 定义 ###############
class Goods:@propertydef price(self):return "wupeiqi"
# ############### 调用 ###############
obj = Goods()
result = obj.price  # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值

View Code

新式类，具有三种@property装饰器

# ############### 定义 ###############
class Goods(object):@propertydef price(self):print '@property'@price.setterdef price(self, value):print '@price.setter'@price.deleterdef price(self):print '@price.deleter'# ############### 调用 ###############
obj = Goods()obj.price          # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值

obj.price = 123    # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将  123 赋值给方法的参数del obj.price      # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法

View Code

注：经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法

由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除

class Goods(object):def __init__(self):# 原价self.original_price = 100# 折扣self.discount = 0.8@propertydef price(self):# 实际价格 = 原价 * 折扣new_price = self.original_price * self.discountreturn new_price@price.setterdef price(self, value):self.original_price = value@price.deltterdef price(self, value):del self.original_priceobj = Goods()
obj.price         # 获取商品价格
obj.price = 200   # 修改商品原价
del obj.price     # 删除商品原价

实例

（2）静态字段方式，创建值为property对象的静态字段

当使用静态字段的方式创建属性时，经典类和新式类无区别

class Foo:def get_bar(self):return 'wupeiqi'BAR = property(get_bar)obj = Foo()
result = obj.BAR        # 自动调用get_bar方法，并获取方法的返回值
print result

View Code

property的构造方法中有个四个参数

第一个参数是方法名，调用 对象.属性 时自动触发执行方法
第二个参数是方法名，调用 对象.属性＝ XXX 时自动触发执行方法
第三个参数是方法名，调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
第四个参数是字符串，调用 对象.属性.__doc__ ，此参数是该属性的描述信息

class Foo：def get_bar(self):return 'wupeiqi'# *必须两个参数def set_bar(self, value): return return 'set value' + valuedef del_bar(self):return 'wupeiqi'BAR ＝ property(get_bar, set_bar, del_bar, 'description...')obj = Foo()obj.BAR              # 自动调用第一个参数中定义的方法：get_bar
obj.BAR = "alex"     # 自动调用第二个参数中定义的方法：set_bar方法，并将“alex”当作参数传入
del Foo.BAR          # 自动调用第三个参数中定义的方法：del_bar方法
obj.BAE.__doc__      # 自动获取第四个参数中设置的值：description...

View Code

由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式，我们可以根据他们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除

class Goods(object):def __init__(self):# 原价self.original_price = 100# 折扣self.discount = 0.8def get_price(self):# 实际价格 = 原价 * 折扣new_price = self.original_price * self.discountreturn new_pricedef set_price(self, value):self.original_price = valuedef del_price(self, value):del self.original_pricePRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')obj = Goods()
obj.PRICE         # 获取商品价格
obj.PRICE = 200   # 修改商品原价
del obj.PRICE     # 删除商品原价

实例

所以，定义属性共有两种方式，分别是【装饰器】和【静态字段】，而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。

类成员的修饰符

类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍，对于每一个类的成员而言都有两种形式：

公有成员，在任何地方都能访问
私有成员，只有在类的内部才能方法

私有成员和公有成员的定义不同：私有成员命名时，前两个字符是下划线。（特殊成员除外，例如：__init__、__call__、__dict__等）

class C:

def __init__(self):

self.name = '公有字段'

self.__foo = "私有字段"

私有成员和公有成员的访问限制不同：

静态字段

公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
私有静态字段：仅类内部可以访问；

class C:name = "公有静态字段"def func(self):print C.nameclass D(C):def show(self):print C.nameC.name         # 类访问

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问

公有静态字段

class C:__name = "私有静态字段"def func(self):print C.__nameclass D(C):def show(self):print C.__nameC.__name       # 类访问            ==> 错误

obj = C()
obj.func()     # 类内部可以访问     ==> 正确

obj_son = D()
obj_son.show() # 派生类中可以访问   ==> 错误

私有静态字段

普通字段

公有普通字段：对象可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问
私有普通字段：仅类内部可以访问；

ps：如果想要强制访问私有字段，可以通过【对象._类名__私有字段明】访问（如：obj._C__foo），不建议强制访问私有成员。

class C:def __init__(self):self.foo = "公有字段"def func(self):print self.foo 　#　类内部访问class D(C):def show(self):print self.foo　#  派生类中访问

obj = C()obj.foo     # 通过对象访问
obj.func()  # 类内部访问

obj_son = D();
obj_son.show()  # 派生类中访问

公有字段

class C:def __init__(self):self.__foo = "私有字段"def func(self):print self.foo 　#　类内部访问class D(C):def show(self):print self.foo　 # 派生类中访问

obj = C()obj.__foo     # 通过对象访问    ==> 错误
obj.func()  # 类内部访问        ==> 正确

obj_son = D();
obj_son.show()  # 派生类中访问  ==> 错误

私有字段

方法、属性的访问于上述方式相似，即：私有成员只能在类内部使用

ps：非要访问私有属性的话，可以通过对象._类__属性名

类的特殊成员

上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符，从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员，并且成员名前如果有两个下划线，则表示该成员是私有成员，私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类成员也是如此，存在着一些具有特殊含义的成员，详情如下：

1. __doc__

表示类的描述信息

class Foo:""" 描述类信息，这是用于看片的神奇 """def func(self):passprint Foo.__doc__
#输出：类的描述信息

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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

class C:def __init__(self):self.name = 'chris'

lib/aa.py

from lib.aa import Cobj = C()
print obj.__module__  # 输出 lib.aa，即：输出模块
print obj.__class__      # 输出 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。

class Foo:def __init__(self, name):self.name = nameself.age = 18obj = Foo('wupeiqi') # 自动执行类中的 __init__ 方法

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4. __del__

　　析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。

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。

class Foo:def __del__(self):pass

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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()()

class Foo:def __init__(self):passdef __call__(self, *args, **kwargs):print '__call__'obj = Foo() # 执行 __init__
obj()       # 执行 __call__

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6. __dict__

　　类或对象中的所有成员

上文中我们知道：类的普通字段属于对象；类中的静态字段和方法等属于类，即：

class Province:country = 'China'def __init__(self, name, count):self.name = nameself.count = countdef func(self, *args, **kwargs):print 'func'# 获取类的成员，即：静态字段、方法、
print Province.__dict__
# 输出：{'country': 'China', '__module__': '__main__', 'func': <function func at 0x10be30f50>, '__init__': <function __init__ at 0x10be30ed8>, '__doc__': None}

obj1 = Province('HeBei',10000)
print obj1.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 10000, 'name': 'HeBei'}

obj2 = Province('HeNan', 3888)
print obj2.__dict__
# 获取 对象obj1 的成员
# 输出：{'count': 3888, 'name': 'HeNan'}

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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。

class Foo:def __str__(self):return 'chris'obj = Foo()
print obj
# 输出：chris

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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

class Foo(object):def __getitem__(self, key):print '__getitem__',keydef __setitem__(self, key, value):print '__setitem__',key,valuedef __delitem__(self, key):print '__delitem__',keyobj = Foo()result = obj['k1']      # 自动触发执行 __getitem__
obj['k2'] = 'wupeiqi'   # 自动触发执行 __setitem__
del obj['k1']           # 自动触发执行 __delitem__

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9、__getslice__、__setslice__、__delslice__

该三个方法用于分片操作，如：列表

class Foo(object):def __getslice__(self, i, j):print '__getslice__',i,jdef __setslice__(self, i, j, sequence):print '__setslice__',i,jdef __delslice__(self, i, j):print '__delslice__',i,jobj = Foo()obj[-1:1]                   # 自动触发执行 __getslice__
obj[0:1] = [11,22,33,44]    # 自动触发执行 __setslice__
del obj[0:2]                # 自动触发执行 __delslice__

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10. __iter__

用于迭代器，之所以列表、字典、元组可以进行for循环，是因为类型内部定义了 __iter__

class Foo(object):def __init__(self, sq):self.sq = sqdef __iter__(self):return iter(self.sq)obj = Foo([11,22,33,44])for i in obj:print i

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11. __new__ 和 __metaclass__

阅读以下代码：

class Foo(object):

def __init__(self):

pass

obj = Foo() # obj是通过Foo类实例化的对象

上述代码中，obj 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 2	`print` `type(obj)` `# 输出：<class '__main__.Foo'> 表示，obj 对象由Foo类创建` `print` `type(Foo)` `# 输出：<type 'type'> 表示，Foo类对象由 type 类创建`

所以，obj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

class Foo(object):

def func(self):

print 'hello wupeiqi'

b).特殊方式（type类的构造函数）

def func(self):

print 'hello wupeiqi'

Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})

#type第一个参数：类名

#type第二个参数：当前类的基类

#type第三个参数：类的成员

＝＝》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。

class MyType(type):def __init__(self, what, bases=None, dict=None):super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)def __call__(self, *args, **kwargs):obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)self.__init__(obj)class Foo(object):__metaclass__ = MyTypedef __init__(self, name):self.name = namedef __new__(cls, *args, **kwargs):return object.__new__(cls, *args, **kwargs)# 第一阶段：解释器从上到下执行代码创建Foo类
# 第二阶段：通过Foo类创建obj对象
obj = Foo()

View Code

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

异常处理

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！

try:

pass

except Exception as ex:

pass

1、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！

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
IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件
ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误
IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐
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]
KeyError 试图访问字典里不存在的键
KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下
NameError 使用一个还未被赋予对象的变量
SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了）
TypeError 传入对象类型与要求的不符合
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
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

ArithmeticError
AssertionError
AttributeError
BaseException
BufferError
BytesWarning
DeprecationWarning
EnvironmentError
EOFError
Exception
FloatingPointError
FutureWarning
GeneratorExit
ImportError
ImportWarning
IndentationError
IndexError
IOError
KeyboardInterrupt
KeyError
LookupError
MemoryError
NameError
NotImplementedError
OSError
OverflowError
PendingDeprecationWarning
ReferenceError
RuntimeError
RuntimeWarning
StandardError
StopIteration
SyntaxError
SyntaxWarning
SystemError
SystemExit
TabError
TypeError
UnboundLocalError
UnicodeDecodeError
UnicodeEncodeError
UnicodeError
UnicodeTranslateError
UnicodeWarning
UserWarning
ValueError
Warning
ZeroDivisionError

更多异常

dic = ["chris", 'alex']
try:dic[10]
except IndexError as e:print(e)

实例：IndexError

dic = {'k1':'v1'}
try:dic['k20']
except KeyError as e:print(e)

实例：KeyError

s1 = 'hello'
try:int(s1)
except ValueError as e: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。

# 未捕获到异常，程序直接报错

s1 = 'hello'

try:

int(s1)

except IndexError as e:

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：

s1 = 'hello'

try:

int(s1)

except IndexError as e:

print(e)

except KeyError as e:

print(e)

except ValueError as e:

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。

s1 = 'hello'

try:

int(s1)

except KeyError as e:

print('键错误')

except IndexError as e:

print('索引错误')

except Exception as e:

print('错误')

2、异常其他结构

try:

# 主代码块

pass

except KeyError as e:

# 异常时，执行该块

pass

else:

# 主代码块执行完，执行该块

pass

finally:

# 无论异常与否，最终执行该块

pass

3、主动触发异常

try:

raise Exception('错误了。。。')

except Exception as e:

print(e)

4、自定义异常

class WupeiqiException(Exception):

def __init__(self, msg):

self.message = msg

def __str__(self):

return self.message

try:

raise WupeiqiException('我的异常')

except WupeiqiException as e:

print(e)

5、断言

# assert 条件

assert 1 == 1

assert 1 == 2

反射

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。

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！！！

hasattr(object, name)

判断一个对象里面是否有name属性或者name方法，返回BOOL值，有name特性返回True，否则返回False。
需要注意的是name要用引号引起来

 1 >>> class test():2 ...     name="xiaohua"3 ...     def run(self):4 ...         return "HelloWord"5 ...6 >>> t=test()7 >>> hasattr(t, "name") #判断对象有name属性8 True9 >>> hasattr(t, "run")  #判断对象有run方法
10 True

getattr(object, name[,default])

获取对象object的属性或者方法，如果存在打印出来，如果不存在，打印出默认值，默认值可选。
需要注意的是，如果是返回的对象的方法，返回的是方法的内存地址，如果需要运行这个方法，
可以在后面添加括号()。

 1 >>> class test():2 ...     name="xiaohua"3 ...     def run(self):4 ...         return "HelloWord"5 ...6 >>> t=test()7 >>> getattr(t, "name") #获取name属性，存在就打印出来。8 'xiaohua'9 >>> getattr(t, "run")  #获取run方法，存在就打印出方法的内存地址。
10 <bound method test.run of <__main__.test instance at 0x0269C878>>
11 >>> getattr(t, "run")()  #获取run方法，后面加括号可以将这个方法运行。
12 'HelloWord'
13 >>> getattr(t, "age")  #获取一个不存在的属性。
14 Traceback (most recent call last):
15   File "<stdin>", line 1, in <module>
16 AttributeError: test instance has no attribute 'age'
17 >>> getattr(t, "age","18")  #若属性不存在，返回一个默认值。
18 '18'

setattr(object, name, values)

给对象的属性赋值，若属性不存在，先创建再赋值。

 1 >>> class test():2 ...     name="xiaohua"3 ...     def run(self):4 ...         return "HelloWord"5 ...6 >>> t=test()7 >>> hasattr(t, "age")   #判断属性是否存在8 False9 >>> setattr(t, "age", "18")   #为属性赋值，并没有返回值
10 >>> hasattr(t, "age")    #属性存在了
11 True

转载于:https://www.cnblogs.com/fuyefeng/p/7098724.html