京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python中实现定制类的特殊方法总结
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。
__slots__我们已经知道怎么用了,__len__()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。
除此之外,Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类。
__str__
我们先定义一个Student类,打印一个实例:
打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>,不好看。
怎么才能打印得好看呢?只需要定义好__str__()方法,返回一个好看的字符串就可以了:
这样打印出来的实例,不但好看,而且容易看出实例内部重要的数据。
但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print,打印出来的实例还是不好看:
这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__(),两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串,而__repr__()返回程序开发者看到的字符串,也就是说,__repr__()是为调试服务的。
解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的,所以,有个偷懒的写法:
__iter__
如果一个类想被用于for ... in循环,类似list或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循环就会不断调用该迭代对象的next()方法拿到循环的下一个值,直到遇到StopIteration错误时退出循环。
我们以斐波那契数列为例,写一个Fib类,可以作用于for循环:
def __iter__(self):
return self # 实例本身就是迭代对象,故返回自己
def next(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
if self.a > 100000: # 退出循环的条件
raise StopIteration();
return self.a # 返回下一个值
现在,试试把Fib实例作用于for循环:
__getitem__
Fib实例虽然能作用于for循环,看起来和list有点像,但是,把它当成list来使用还是不行,比如,取第5个元素:
要表现得像list那样按照下标取出元素,需要实现__getitem__()方法:
现在,就可以按下标访问数列的任意一项了:
但是list有个神奇的切片方法:
对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int,也可能是一个切片对象slice,所以要做判断:
现在试试Fib的切片:
但是没有对step参数作处理:
也没有对负数作处理,所以,要正确实现一个__getitem__()还是有很多工作要做的。
此外,如果把对象看成dict,__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object,例如str。
与之对应的是__setitem__()方法,把对象视作list或dict来对集合赋值。最后,还有一个__delitem__()方法,用于删除某个元素。
总之,通过上面的方法,我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别,这完全归功于动态语言的“鸭子类型”,不需要强制继承某个接口。
__getattr__
正常情况下,当我们调用类的方法或属性时,如果不存在,就会报错。比如定义Student类:
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
调用name属性,没问题,但是,调用不存在的score属性,就有问题了:
错误信息很清楚地告诉我们,没有找到score这个attribute。
要避免这个错误,除了可以加上一个score属性外,Python还有另一个机制,那就是写一个__getattr__()方法,动态返回一个属性。修改如下:
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
def __getattr__(self, attr):
if attr=='score':
return 99
当调用不存在的属性时,比如score,Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性,这样,我们就有机会返回score的值:
返回函数也是完全可以的:
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
只是调用方式要变为:
注意,只有在没有找到属性的情况下,才调用__getattr__,已有的属性,比如name,不会在__getattr__中查找。
此外,注意到任意调用如s.abc都会返回None,这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性,我们就要按照约定,抛出AttributeError的错误:
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)
这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了,不需要任何特殊手段。
这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢?作用就是,可以针对完全动态的情况作调用。
举个例子:
现在很多网站都搞REST API,比如新浪微博、豆瓣啥的,调用API的URL类似:
http://api.server/user/friends
http://api.server/user/timeline/list
如果要写SDK,给每个URL对应的API都写一个方法,那得累死,而且,API一旦改动,SDK也要改。
利用完全动态的__getattr__,我们可以写出一个链式调用:
def __init__(self, path=''):
self._path = path
def __getattr__(self, path):
return Chain('%s/%s' % (self._path, path))
def __str__(self):
return self._path
试试:
这样,无论API怎么变,SDK都可以根据URL实现完全动态的调用,而且,不随API的增加而改变!
还有些REST API会把参数放到URL中,比如GitHub的API:
调用时,需要把:user替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用:
就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。
__call__
一个对象实例可以有自己的属性和方法,当我们调用实例方法时,我们用instance.method()来调用。能不能直接在实例本身上调用呢?类似instance()?在Python中,答案是肯定的。
任何类,只需要定义一个__call__()方法,就可以直接对实例进行调用。请看示例:
def __call__(self):
print('My name is %s.' % self.name)
调用方式如下:
__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样,所以你完全可以把对象看成函数,把函数看成对象,因为这两者之间本来就没啥根本的区别。
如果你把对象看成函数,那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来,因为类的实例都是运行期创建出来的,这么一来,我们就模糊了对象和函数的界限。
那么,怎么判断一个变量是对象还是函数呢?其实,更多的时候,我们需要判断一个对象是否能被调用,能被调用的对象就是一个Callable对象,比如函数和我们上面定义的带有__call()__的类实例:
通过callable()函数,我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。
小结
Python的class允许定义许多定制方法,可以让我们非常方便地生成特定的类。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22