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  • PythonI/O进阶学习笔记_7.python动态属性,__new__和__init__和元类编程(上)(2)

2.__getattribute__

  __getattribute__仅在新式类中可用,重载__getattrbute__方法对类实例的每个属性访问都有效。不管访问什么属性,都会调用这个入口。__getattribute__是所有属性入口被调用的函数。能不重写就不去覆盖。
代码示例:
复制代码
class ClassA:
    x = 'a'
    def __init__(self):
        self.y = 'b'
    def __getattribute__(self, item):
        return '__getattribute__'


if __name__ == '__main__':
    a = ClassA()
    # 使用实例直接访问存在的类属性时,会调用__getattribute__方法
    # 输出结果 __getattribute__
    print(a.x)
    # 使用实例直接访问实例存在的实例属性时,会调用__getattribute__方法
    # 输出结果 __getattribute__
    print(a.y)
    # 使用实例直接访问实例不存在的实例属性时,也会调用__getattribute__方法
    # 输出结果 __getattribute__
    print(a.z)
复制代码

output:

__getattribute__
__getattribute__
__getattribute__

 

3.__getattr__和__getattribute__定义时的注意事项

当同时定义__getattribute__和__getattr__时,__getattr__方法不会再被调用,除非显示调用__getattr__方法或引发AttributeError异常。
 示例代码(同时定义时,只调用__getattribute__):
复制代码
class ClassA:
    def __getattr__(self, item):
        print('__getattr__')
    def __getattribute__(self, item):
        print('__getatttribute__')
if __name__ == '__main__':
    a = ClassA()
    a.x
 
output:
__getatttribute__
复制代码
由于__getattr__只针对未定义属性的调用,所以它可以在自己的代码中自由地获取其他属性,而__getattribute__针对所有的属性运行,因此要十分注意避免在访问其他属性时,再次调用自身的递归循环。
当在__getattribute__代码块中,再次执行属性的获取操作时,会再次触发__getattribute__方法的调用,代码将会陷入无限递归,直到Python递归深度限制(重载__setter__方法也会有这个问题)。
 
示例代码(无限递归):
复制代码
class ClassA:
 
x = 'a'
 
def __getattribute__(self, item):
  print('__getattribute__')
  return self.item
 
if __name__ == '__main__':
  a = ClassA()
  a.x
复制代码
会报错:ecursionError: maximum recursion depth exceeded
那如何避免这种无限递归呢?--》指向更高超类的获取属性的方法。
修改代码(避免无限递归循环):
复制代码
class ClassA:
  x = 'a'
  def __getattribute__(self, item):
    print('__getattribute__')
    return super().__getattribute__(self, item)
  if __name__ == '__main__':
    a = ClassA()
    print(a.x)

output:
__getattribute__
a                                            
复制代码

 

三.属性描述符 和属性查找过程

1.什么是属性描述符?

之前有讲到用property去控制属性获取和设置的过程。在初始化的时候的代码:

此时,我需要对name和email都做属性的一种限制,比如都为字符串,并且对长度做限制,对_age做int类型的限制,如果用动态属性装饰器@property就需要一个属性写一个对应的方法。这样在动不动就十多个列的数据表中是不现实的。所以我们可以创建属性描述符,来对相同的属性进行直接设置。
应用:
将一个对象理解成数据库中的一张表(在python的web框架中常用)
我们需要对每个字段的类型进行设置,需要对属性进行检查类型。实现属性描述符。
 
a.数据描述符
如何实现属性描述符?
实现__get__\__set__\__delete__任何一个魔法方法,就可以实现属性描述符。
例:对user中的age属性进行int限制,否则raise一个"Int number need"
复制代码
from datetime import date,datetime
class IntField:
    def __get__(self, instance, owner):
        pass
    def __set__(self, instance, value):
    if not isinstance(value,numbers.Integral):
        raise ValueError("Need Int")
    if value<0:
        raise ValueError("Need >0")
    self.value=value
  def __del__(self): 
    pass 
class User: 
  age=IntField() 
  u=User() 
  u.age="a" 
  print(u.age)
##output:
Traceback (most recent call last):
  File "D:/TR/项目/learning_python_io/chapter_6/property.py", line 21, in <module>
    u.age="a"
  File "D:/TR/项目/learning_python_io/chapter_6/property.py", line 10, in __set__
    raise ValueError("Need Int")
ValueError: Need Int
复制代码
如果是满足了传递的value为int类型:
 
b.非数据描述符
如果只是实现了__get_()那么就是非数据属性描述符。
 

2.以getattr来更加详细了解python类中属性查找的过程

如果user是某个类的实例,那么user.age等同于使用getattr(user,'age')。

首先调用__getattribute__,如果定义了__getattr__方法,那么在__getattribute__抛出AtrributeError的时候会调用__getattr__。面对描述符(__get__)的调用,是发生在__getattribute__内部的。具体顺序如下:

 

 

四.__new__和__init__的区别

内容整理至https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/9307496.html

 

1.__new__和__init__的简介

【同】
  二者均是Python面向对象语言中的函数,__new__比较少用,__init__则用的比较多。
【异】
ps.__new__是在__init__之前,并没有生成对象。 __new__的返回值(实例)将传递给__init__方法的第一个参数,然后__init__给这个实例设置一些参数。

 

 注意:

  • 继承自object的新式类才有__new__
  • __new__至少要有一个参数cls,代表当前类,此参数在实例化时由Python解释器自动识别
  • __new__必须要有返回值,返回实例化出来的实例,这点在自己实现__new__时要特别注意,可以return父类(通过super(当前类名, cls))__new__出来的实例,或者直接是object的__new__出来的实例
  • __init__有一个参数self,就是这个__new__返回的实例,__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作,__init__不需要返回值
  • 如果__new__创建的是当前类的实例,会自动调用__init__函数,通过return语句里面调用的__new__函数的第一个参数是 cls 来保证是当前类实例,如果是其他类的类名,;那么实际创建返回的就是其他类的实例,其实就不会调用当前类的__init__函数,也不会调用其他类的__init__函数。
  • 在定义子类时没有重新定义__new__()时,Python默认是调用该类的直接父类的__new__()方法来构造该类的实例,如果该类的父类也没有重写__new__(),那么将一直按此规矩追溯至object的__new__()方法,因为object是所有新式类的基类。
  • 而如果子类中重写了__new__()方法,那么你可以自由选择任意一个的其他的新式类(必定要是新式类,只有新式类必定都有__new__(),因为所有新式类都是object的后代,而经典类则没有__new__()方法)的__new__()方法来制造实例,包括这个新式类的所有前代类和后代类,只要它们不会造成递归死循环。反正肯定不能调用自己的__new__,这肯定是死循环。
  • 对于子类的__init__,其调用规则跟__new__是一致的,当然如果子类和父类的__init__函数都想调用,可以在子类的__init__函数中加入对父类__init__函数的调用。
  • 我们在使用时,尽量使用__init__函数,不要去自定义__new__函数,因为这两者在继承派生时的特性还是很不一样的。

 

2.__new__的简单应用

依照Python官方文档的说法,__new__方法主要是当你继承一些不可变的class时(比如int, str, tuple), 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。还有就是实现自定义的metaclass。
首先我们来看一下第一个功能,具体我们可以用int来作为一个例子:
假如我们需要一个永远都是正数的整数类型,通过集成 int,我们可能会写出这样的代码。

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