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Python中object类特殊方法怎么使用

ObjectDock
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一、object类的源码classobject:"""Themostbasetype"""#delobj.xxx或delattr(obj,'xxx')时被调用,删除对象中的一个属性def__delattr__(self,*args,**kwargs):#realsignatureunknown"""Implementdelattr(self,name)."""pass#对应dir(obj),返回一个列表,其中包含所有属性和方法名(包含特殊方法)def__dir__(self,*args,*

本文目录

    一、object类的源码

    class object:
        """ The most base type """
    
        # del obj.xxx或delattr(obj,'xxx')时被调用,删除对象中的一个属性
        def __delattr__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Implement delattr(self, name). """
            pass
    
        # 对应dir(obj),返回一个列表,其中包含所有属性和方法名(包含特殊方法)
        def __dir__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Default dir() implementation. """
            pass
    
        # 判断是否相等 equal ,在obj==other时调用。如果重写了__eq__方法,则会将__hash__方法置为None
        def __eq__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Return self==value. """
            pass
    
        # format(obj)是调用,实现如何格式化obj对象为字符串
        def __format__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Default object formatter. """
            pass
    
        # getattr(obj,'xxx')、obj.xxx时都会被调用,当属性存在时,返回值,不存在时报错(除非重写__getattr__方法来处理)。
        # 另外,hasattr(obj,'xxx')时也会被调用(估计内部执行了getattr方法)
        def __getattribute__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Return getattr(self, name). """
            pass
    
        # 判断是否大于等于 greater than or equal,在obj>=other时调用
        def __ge__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Return self>=value. """
            pass
    
        # 判断是否大于 greater than,在obj>other时调用
        def __gt__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Return self>value. """
            pass
    
        # 调用hash(obj)获取对象的hash值时调用
        def __hash__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Return hash(self). """
            pass
    
        def __init_subclass__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """
            This method is called when a class is subclassed.
    
            The default implementation does nothing. It may be
            overridden to extend subclasses.
            """
            pass
    
        # object构造函数,当子类没有构造函数时,会调用object的__init__构造函数
        def __init__(self):  # known special case of object.__init__
            """ Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature. """
            pass
    
        # 判断是否小于等于 less than or equal,在obj<=other时调用
        def __le__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
            """ Return self<=value. """
            pass
    
        # 判断是否小于 less than,在obj
        __class__ = None
        # 将对象中所有的属性放入一个字典,例如{'name':'Leo','age':32}
        __dict__ = {}
        # 类的doc信息
        __doc__ = ''
        # 类属于的模块,如果是在当前运行模块,则是__main__,如果是被导入,则是模块名(即py文件名去掉.py)
        __module__ = ''

    二、常用特殊方法解释

    1.__getattribute__方法

    1)什么时候被调用

    这个特殊方法是在我们使用类的对象进行obj.属性名或getattr(obj,属性名)来取对象属性的值的时候被调用。

    例如:

    class Foo(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'
    
        def __getattribute__(self, item):
            print("__getattribute__ in Foo")
            return object.__getattribute__(self, item)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f = Foo()
        print(f.name)  # name属性存在  或者 getattr(f,name)
        print(f.age)  # age属性不存在

    不管属性是否存在,__getattribute__方法都会被调用。如果属性存在,则返回该属性的值,如果属性不存在,则返回None。

    注意,我们在使用hasattr(obj,属性名)来判断某个属性是否存在时,__getattribute__方法也会被调用。

    2)与__getattr__的区别

    我们在类的实现中,可以重写__getattr__方法,那么__getattr__方法和__getattribute__方法有什么区别??

    我们知道__getattribute__方法不管属性是否存在,都会被调用。而__getattr__只在属性不存在时调用,默认会抛出 AttributeError: ‘Foo’ object has no attribute ‘age’ 这样的错误,但我们可以对其进行重写,做我们需要的操作:

    class Foo(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'
    
        def __getattribute__(self, item):
            print("__getattribute__ in Foo")
            return object.__getattribute__(self, item)
    
        def __getattr__(self, item):
            print("%s不存在,但我可以返回一个值" % item)
            return 54
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f = Foo()
        print(f.name)  # name属性存在
        print(f.age)  # age属性不存在,但__getattr__方法返回了54,所以这里打印54。

    返回结果:

    __getattribute__ in Foo
    Alex
    __getattribute__ in Foo
    age不存在,但我可以返回一个值
    54

    我们看到,f.name和f.age都调用了__getattribute__方法,但是只有f.age时调用了__getattr__方法。所以,我们可以利用__getattr__做很多事情,例如从类中的一个字典中取值,或者处理异常等。

    2.__setattr__方法

    当我们执行obj.name='alex’或setattr(obj,属性名,属性值),即为属性赋值时被调用。

    class Foo(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'
    
        # obj.xxx = value时调用
        def __setattr__(self, key, value):
            print('setattr')
            return object.__setattr__(self, key, value)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f = Foo()
        f.name = 'Jone'  # 打印setattr
        print(f.name)

    如果__setattr__被重写(不调用父类__setattr__的话)。则使用obj.xxx=value赋值就无法工作了。

    特别注意,在类的构造函数中对属性进行初始化赋值时也是调用了该方法:

    class Foo(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'  # 这里也要调用__setattr__
      ...

    当我们需要重写__setattr__方法的时候,就要注意初始化时要使用object类的__setattr__来初始化:

    class Local(object):
        def __init__(self):
            # 这里不能直接使用self.DIC={},因为__setattr__被重写了
            object.__setattr__(self, 'DIC', {})
    
        def __setattr__(self, key, value):
            self.DIC[key] = value
    
        def __getattr__(self, item):
            return self.DIC.get(item, None)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        obj = Local()
        obj.name = 'Alex'  # 向DIC字典中存入值
        print(obj.name)  # 从DIC字典中取出值

    3.__delattr__方法

    这个方法对应del obj.属性名和delattr(obj,属性名)两种操作时被调用。即,删除对象中的某个属性。

    if hasattr(f,'xxx'):  # 判断f对象中是否存在属性xxx
        delattr(f, 'xxx')  # 如果存在则删除。当xxx不存在时删除会报错
        # del f.xxx  # 同上

    4.__dir__方法

    对应dir(obj)获取对象中所有的属性名,包括所有的属性和方法名。

    f = Foo()
    print(f.__dir__())  # ['name', '__module__', '__init__', '__setattr__', '__getattribute__', '__dir__', '__dict__', '__weakref__', '__doc__', '__repr__', '__hash__', '__str__', '__delattr__', '__lt__', '__le__', '__eq__', '__ne__', '__gt__', '__ge__', '__new__', '__reduce_ex__', '__reduce__', '__subclasshook__', '__init_subclass__', '__format__', '__sizeof__', '__class__']

    返回一个列表。

    5.__eq__和__hash__

    __eq__是判断obj==other的时候调用的,默认调用的是object继承下去的__eq__。

    f1 = Foo()
    f2 = f1
    print(f1 == f2)  # True
    print(f1 is f2)  # True
    print(hash(f1) == hash(f2))  # True

    默认情况下,f1 == f2,f1 is f2,hash(f1)==hash(f2)都应该同时为True(或不相等,同为False)。

    如果我们重写了__eq__方法,例如两个对象的比较变成比较其中的一个属性:

    class Foo(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'  # 这里也要调用__
            self.ccc = object.__class__
        def __eq__(self, other):
            return self.name==other.name

    即,如果self.name==other.name,则认为对象相等。

    f1 = Foo()
    f2 = Foo()
    print(f1 == f2)  # True
    print(f1 is f2)  # False
    print(hash(f1) == hash(f2))  # 抛出异常TypeError错误

    为什么hash会抛出异常,这是因为如果我们在某个类中重写了__eq__方法,则默认会将__hash__=None。所以,当我们调用hash(obj)时,__hash__方法无法执行。

    总结:

    当我们实现的类想成为不可hash的类,则可以重写__eq__方法,然后不重写__hash__,__hash__方法会被置None,该类的对象就不可hash了。

    默认提供的__hash__方法(hash(obj))对于值相同的变量(类型有限制,有些类型不能hash,例如List),同解释器下hash值相同,而不同解释器下hash值不同。所以,如果我们想要hash一个目标,应该使用hashlib模块。

    hash和id的区别,理论上值相同的两个对象hash值应该相同,而id可能不同(必须是同一个对象,即内存地址相同,id才相同。id(obj)是obj的唯一标识。)

    6.__gt__、__lt__、__ge__、__le__

    这几个都是用于比较大小的,我们可以对其进行重写,来自定义对象如何比较大小(例如只比较对象中其中一个属性的值)。

    7.__str__和__repr__

    __str__用于定义print(obj)时打印的内容。

    class Foo(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'
    
        def __str__(self):
            return "我是Foo"
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f1 = Foo()
        print(f1)  # 打印 我是Foo

    在命令行下:

    >>> class Foo(object):
    ...     def __str__(self):
    ...             return "我是Foo"
    ...
    >>> f1 = Foo()
    >>> print(f1)
    我是Foo
    >>> f1
    <__main__.Foo object at 0x0000023BF701C550>

    可以看到,使用__str__的话,print可以打印我们指定的值,而命令行输出则是对象的内存地址。

    __repr__用于同时定义python命令行输出obj的内容,以及print(obj)的打印内容(前提是没有重写__str__)。

    class Foo(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'
    
        def __repr__(self):
            return "我是Foo"
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f1 = Foo()
        print(f1)  # 打印 我是Foo

    在命令行下:

    >>> class Foo(object):
    ...     def __repr__(self):
    ...             return "我是Foo"
    ...
    >>> f1 = Foo()
    >>> print(f1)
    我是Foo
    >>> f1
    我是Foo

    可以看到,我们只重写了__repr__,但是print和直接输出都打印了我们指定的值。

    当我们同时重写__str__和__repr__时:

    >>> class Foo():
    ...     def __str__(self):
    ...             return "我是Foo---str"
    ...     def __repr__(self):
    ...             return "我是Foo---repr"
    ...
    >>> f1 = Foo()
    >>> print(f1)
    我是Foo---str
    >>> f1
    我是Foo---repr

    可以看到,在同时重写两个方法时,__str__负责print的信息,而__repr__负责命令行直接输出的信息。

    8.__new__方法

    __new__方法是一个静态方法,在调用时,传入你需要实例化的类名以及初始化参数列表。

    例如:

    class Foo(object):
        """
        这是一个类,名叫Foo
        """
        # 后于__new__方法执行,为__new__方法生成的对象进行初始化
        def __init__(self, name, age):  # __new__返回的对象作为self传入__init__
            print("执行__init__方法")
            self.name = name
            self.age = age
    
        # __new__方法先于__init__方法执行,用于生成一个指定类的对象
        def __new__(cls, *args, **kwargs):  # 接收参数cls为Foo类,然后从f1 = Foo("Alex",age=32)里的name和age
            print("执行__new__方法")
            ret = object.__new__(cls)  # 调用__new__生成一个Foo对象
            print(ret)  # 打印<__main__.Foo object at 0x000001AD868F8668>
            return ret  # 返回生成的Foo对象

    注意一下几点:

    1)__new__在object被指定为@staticmethod,但更像是一个@classmethod,第一个参数传入类本身cls。

    2)__new__在__init__之前运行,为传入的类(Foo)生成一个实例并返回。

    3)__init__在__new__之后执行,为__new__返回的类实例进行初始化。

    4)__init__是一个实例方法,是由实例来调用的。所以要执行__init__方法,必须先要由__new__生产一个实例。这就是为什么先执行__new__方法的原因。

    9.__sizeof__方法

    这里注意两个获取占用内存空间的方法,一个就是对象的__sizeof__方法,另一个是sys.getsizeof方法,sys.getsizeof方法中调用了对应对象的__sizeof__方法。

    我们通过实验,看看这另个方法有什么不同:

    # 不带属性的类
    class WithoutAttr(object):
        pass
    
    
    # 带属性的类
    class WithAttr(object):
    
        def __init__(self, name, age):
            self.name = name
            self.age1 = age
    
    
    if __name__ == '__main__':
        without_attr = WithoutAttr()
        with_attr = WithAttr("Alex", age=32)
        # 使用__sizeof__方法,不管带不带属性,都是固定大小32
        print(without_attr.__sizeof__())  # 打印32
        print(with_attr.__sizeof__())  # 打印32
        # 使用sys.getsizeof方法,不管带不带属性,都是固定大小56
        print(sys.getsizeof(without_attr))  # 打印56
        print(sys.getsizeof(with_attr))  # 打印56

    我们可以看到,sys.getsizeof方法的值比__sizeof__的值大24。这24个bytes应该是gc管理所消耗的空间。

    而且这两个方法的返回值大小都没有包含对象中的属性,也就是说在垃圾回收的时候,除了通过getsizeof方法获取对象本身大小,还要额外通过其他办法去获取其属性的大小,并进行回收。

    观察list对象的占用空间:

    list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    list3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 'string']
    list4 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, Foo('Leo', age=32)]
    print(list1.__sizeof__())  # 打印88
    print(sys.getsizeof(list1))  # 打印112,比__sizeof__多24
    print(sys.getsizeof(list2))  # 打印120,多一个int,多占8bytes
    print(sys.getsizeof(list3))  # 打印128,多一个字符串,也多占8bytes
    print(sys.getsizeof(list4))  # 打印128,多一个对象,也多占8bytes

    同样的,getsizeof()比__sizeof__多24bytes。而列表中,每多一个元素(不管什么类型)都多占8bytes,我们可以猜想这8bytes是64bit机器中一个指针的大小。所以,getsizeof和__sizeof__都是只获取list第一层的内存占用。当然,这两个方法内部所包含的空间根据实现是不同的。

    10.__class__、__dict__、__module__、__doc__属性

    __class__:返回该生成该对象的类

    print(f1.__class__) # 

    __dict__:返回该对象的所有属性组成的字典

    print(f1.__dict__) # {'name': 'Alex'} 只有一个属性name

    __module__:返回该对象所处模块

    class Foo(object):
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f1 = Foo()
        print(f1.__module__)  # 打印__main__

    如果该对象对应的类在当前运行的模块,则打印__main__。

    import test3
    
    f = test3.Foo()
    print(f.__module__)  # 打印test3

    如果对象对应的类在其他模块,则打印模块名。

    __doc__:类的注释说明

    class Foo(object):
        """
        这是一个类,名叫Foo
        """
        def __init__(self):
            self.name = 'Alex'
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f1 = Foo()
        print(f1.__doc__)  # 打印 这是一个类,名叫Foo
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