01_property商品应用.py
分页显示是一种非常常见的浏览和显示大量数据的方法，属于web编程中最常处理的事件之一。
类属性应用需求: 对于京东商城中显示电脑主机的列表页面,每次请求不可能把数据库
中的所有内容都显示到页面上,而是通过分页的功能局部显示,所以在向数据库中请求
数据时就要显示的指定获取从第start条到第end条的所有数据 这个分页的功能包括:
• 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 start 和 end
• 根据start 和 end 去数据库中请求数据
• 是否有上一页has_prev、下一页has_next
• 上一页prev、下一页next
• 总页数pages, 数据总条数total、当前页信息items
"""
class Pagintor(object):
"""实现商品分页的类"""
def __init__(self, objects_list, page=1, per_page=5):
"""
:param objects_list: 商品列表
:param page: 当前需要显示的页码信息
:param per_page: 每页显示的数据个数
"""
self.objects_list = objects_list
self.page = page
self.per_page = per_page
@property
def start(self):
return (self.page – 1) * self.per_page
@property
def end(self):
return self.page * self.per_page
@property
def total(self):
"""
数据总条数total
:return:
"""
return len(self.objects_list)
@property
def pages(self):
"""
总页数pages
if 总商品数量%每页显示数量==0: 刚好当前页显示满
else: 好友多与的部分， 在计算的结果上面加1
self.total = 5 pages=1
self.total = 6 pages=2
:return:
"""
result = self.total // self.per_page
if self.total % self.per_page == 0:
return result
else:
return result + 1
@property
def has_next(self):
return True if 0 < self.page + 1 <= self.pages else False
@property
def next(self):
next_page = self.page – 1
next_start = (next_page – 1) * self.per_page
next_end = self.page * self.per_page
return self.objects_list[next_start:next_end]
@property
def has_prev(self):
return True if 0 < self.page – 1 <= self.pages else False
@property
def prev(self):
prev_page = self.page – 1
prev_start = (prev_page – 1) * self.per_page
prev_end = self.page * self.per_page
return self.objects_list[prev_start:prev_end]
@property
def items(self):
"""
当前页信息items
:return:
"""
return self.objects_list[self.start:self.end]
if __name__ == '__main__':
# 应用场景二: 某一个属性不能直接返回， 需要计算的， 可以通过property属性实现
goods = ["电脑" + str(i) for i in range(5)]
#需求: 显示第三页时， 开始的索引是? 结束的索引为多少?
pagintor = Pagintor(goods, page=1, per_page=6)
print("第1页的商品信息为: ", goods[pagintor.start:pagintor.end])
print("是否有上一页?", pagintor.has_prev)
print("总页数?", pagintor.pages)
"""
02_property通过函数的方式实现类属性.py
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.__age = age #私有属性
@property
def is_age_vaild(self):
return 0 < self.__age <= 150
def get_age(self):
if self.is_age_vaild:
return self.__age
else:
raise Exception("年龄不合法")
def set_age(self, age):
if self.is_age_vaild:
self.__age = age
else:
raise Exception("年龄不合法")
def del_age(self):
print("年龄属性删除……")
#类属性 即:在类中定义值为property对象的类属性
age = property(fget=get_age, fset=set_age, fdel=del_age)
if __name__ == '__main__':
p1 = Person("张三", 30)
print(p1.age)
p1.age = 31
print(p1.age)
del p1.age
03_property通过函数的方式实现类属性.py
class Person(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.__age = age # 私有属性
self.__score = score
@property
def score(self):
return self.__score
@score.setter
def score(self, score):
self.__score = score
@property
def is_age_vaild(self):
return 0 < self.__age <= 150
@property # 获取age属性时执行的内容
def age(self):
if self.is_age_vaild:
return self.__age
else:
raise Exception("年龄不合法")
@age.setter # 设置age属性时执行的内容
def age(self, age):
if self.is_age_vaild:
self.__age = age
else:
raise Exception("年龄不合法")
@age.deleter # 删除age属性时执行的内容
def age(self):
print("年龄属性删除……")
if __name__ == '__main__':
p1 = Person("张三", 30, 100)
print(p1.age) # 获取年龄()， 执行@property def age(self):
p1.age = 31 # 设置年龄, age=31
print(p1.age)
del p1.age # 删除年龄属性
05_装饰器实现单例模式.py
from functools import wraps
def singleton(cls):
"""
实现单例模式的装饰器
思路: 当实例化对象时， 判断该类是否实例化过对象。
– 如果是， 返回之前实例化的对象。
– 如果不是， 实例化第一个对象， 并将实例化后的对象存储起来(缓存)。
"""
instances = {} # {'Person': obj}
@wraps(cls)
def wrapper(*args, **kwargs):
name = cls.__name__
if instances.get(name):
# 直接返回缓存中的对象
return instances.get(name)
else:
# 第一次实例化对象
obj = cls(*args, **kwargs)
#类名作为key值， 对象作为value值， 存储到instances字典中.
instances[name] = obj
return obj
return wrapper
@singleton
class Person(object):
pass
if __name__ == '__main__':
p1 = Person()
p2 = Person()
#面试题目: ==和is有什么区别?
print("单例模式是否成功?", p1 is p2)
魔术方法
在Python中,所有用""包起来的方法,都称为【魔术方法】(eg:len,init__)。
魔术方法一般是为了让显示器调用的,你自己并不需要调用它们。
特殊属性：
dir
查看属性
返回类或者对象的所有成员名称列表。dir() 函数就是调用dir()。
1). 如果dir([obj]) 参数obj包含方法 dir(),该方法将被调用。
2). 如果Obj 不包含 dir(),该方法将最大限度收集属性信息
python 中new , init , call的区别?
1). new的功能是在生成对象之前执行的内容,接受的参数是cls 类, 负责对象的创建
2). init的功能是在对象生成之后执行的内容, 接受的参数是self 对象, 负责对象的初始化
3). call的功能是在调用对象时执行的内容, 可以模拟函数的行为
06_new方法实现单例模式改进版.py
from datetime import date
class Person(object):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("判断当前类是否拥有instance属性?", hasattr(cls, 'instance'))
if not hasattr(cls, 'instance'):
cls.instance = super(Person, cls).__new__(cls)
return cls.instance
def __init__(self, name):
self.name = name
p1 = Person("张三")
p2 = Person("张xxx")
print("单例模式是否成功? ", p1 is p2)
06_通过new方法实现单例模式.py
class Person(object):
# 1). 设置类属性， 存储已经创建好的对象。
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("new方法在实例化对象之前执行…..返回对象本身")
#2). 判断是否已经实例化对象?
if cls._instance:
return cls._instance
else:
self = object.__new__(cls)
cls._instance = self
#返回父类object的new方法创建的对象…..
return self
def __init__(self):
print("构造方法实例化对象之后执行……")
if __name__ == '__main__':
p1 = Person()
p2 = Person()
print(p1, p2)"""
07_call.py
1). new的功能是在生成对象之前执行的内容,接受的参数是cls 类, 负责对象的创建
2). init的功能是在对象生成之后执行的内容, 接受的参数是self 对象, 负责对象的初始化
3). call的功能是在调用对象时执行的内容, 可以模拟函数的行为.
"""
class Person(object):
def __new__(cls):
print("__new__")
return object.__new__(cls)
def __init__(self):
print("__init__")
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('__call__')
def __del__(self):
# 析构方法: 当对象被删除或者从内存释放时自动执行
print("__del__")
p1 = Person()
p1()
08_call魔术方法实现缓存.py
from functools import lru_cache
class Fib(object):
@lru_cache(maxsize=1000)
def __call__(self, n):
if n in (1, 2):
return 1
else:
return self(n-1) + self(n-2)
fib = Fib()
print(fib(100)) # 1 1 2 3 5 8"""
可视化
类型判断要使用type或isinstance, 不能通过判断print输出是否带引号来判断输出值的类型。
1). str()与repr()都是python中的内置函数,是直接用来格式化字符串的函数。
2). 当使用内置函数str(obj)时, 自动执行obj.str()魔术方法。
3). 当使用内置函数repr(obj)时, 自动执行obj.repr()魔术方法。
4). 当str魔术方法不存在时, 自动执行repr()魔术方法的内容。
类型转换
09_可视化魔术方法.py
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __int__(self):
return int(self.age)
#def __str__(self):
#return 'Person' %(self.name)
def __repr__(self):
return 'Person' %(self.name)
p1 = Person("fentiao", '100')
print(p1)
print(int(p1))
索引与切片
拓展小知识: slice() 函数实现切片对象,主要用在切片操作函数里的参数传递。
索引&切片魔术方法:
setitem:当属性被以索引、切片方式赋值的时候会调用该方法
getitem:一般如果想使用索引、切片访问元素时,就可以在类中定义这个方法
delitem:当使用索引、切片删除属性时调用该方法
10_魔术方法实现索引和切片.py
class Student(object):
def __init__(self, name, scores):
self.name = name
self.scores = scores
def __getitem__(self, index):
"""实现获取索引和切片值的魔术方法"""
print(index)
return self.scores[index]
def __setitem__(self, index, value):
"""实现修改/设置索引和切片值的魔术方法"""
self.scores[index] = value
def __delitem__(self, index):
del self.scores[index]
def __mul__(self, other):
"""重复操作"""
return self.scores * other
def __add__(self, other):
"""连接操作， 传入的时对象"""
return [ item[0]+item[1] for item in zip(self.scores, other.scores)]
def __contains__(self, item):
"""成员操作符"""
return item in self.scores
def __iter__(self):
# iter可以将可迭代对象转换成迭代器(可以调用next方法的)
return iter(self.scores)
stu1 = Student("张三", [100, 90, 100])
stu2 = Student("里斯", [100, 80, 100])
#1). 索引和切片的测试
#print(stu1[1:]) # 获取索引/切片值
#stu1[1:] = (80, 80) # 设置索引/切片对应的value值
#print(stu1.scores)
#del stu1[1:] # 删除索引/切片值
#print(stu1.scores)
##2). 连接、重复和成员操作符
#print(stu1*3)
#print(stu1 + stu2)
#print(150 in stu1)
for item in stu1:
print(item)
with语句安全上下文
with语句操作的对象必须是上下文管理器。那么,到底什么是上下文管理器呢?
1). 简单的理解,拥有 enter() 和 exit() 方法的对象就是上下文管理器。
enter(self):进入上下文管理器自动调用的方法,在 with 执行之前执行。如果 有 as子句,该
方法的返回值被赋值给 as 子句后的变量;该方法可以返回多个值。
exit(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):退出上下文管理器自动调用的方法。在
with 执行之后执行(不管有无异常)。
2). 当 with as 操作上下文管理器时,就会在执行语句体之前,先执行上下文管理器的 enter() 方法,
然后再执行语句体,最后执行 exit() 方法。
构建上下文管理器,常见的有 2 种方式:基于类实现和基于生成器实现。
方法一: 装饰器 contextlib.contextmanager,来定义自己所需的基于生成器的上下文管理器
方法二: 基于类的上下文管理器: 只要一个类实现了 enter() 和 exit() 这 2 个方
法,程序就可以使用 with as 语句来管理它
11_魔术方法实现with语句上下文管理器.py
class Connect(object):
def __init__(self, filename):
self.filename = filename
def __enter__(self):
self.f = open(self.filename)
return self.f
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print('with语句执行之后……')
self.f.close()
#Connect就是上下文管理器。 拥有 __enter__() 和 __exit__() 方法的对象就是上下文管理器
with Connect('/etc/passwd') as conn:
pass
12_装饰器实现上下文管理器的方法.py
import contextlib
import tempfile
import shutil
@contextlib.contextmanager
def make_temp_dir():
try:
tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
yield tmp_dir
finally:
shutil.rmtree(tmp_dir)
with make_temp_dir() as f:
pass
13_比较大小.py
class Int(object):
def __init__(self, number, weight):
self.number = number
self.weight = weight
def __gt__(self, other):
"""判断大于的魔术方法"""
return self.number * self.weight > other.number * other.weight
def __ge__(self, other):
"""判断大于等于的魔术方法"""
return self.number * self.weight >= other.number * other.weight
def __eq__(self, other):
"""判断等于的魔术方法"""
return self.number * self.weight == other.number * other.weight
i1 = Int(20, 3)
i2 = Int(20, 3)
print(i1 > i2)
print(i1 < i2)
print(i1 >= i2)
print(i1 == i2)
print(i1 != i2)
01_call魔术方法实现类装饰器.py
from functools import wraps
import time
def timeit(unit='s'):
def wrapper1(fun): # fun=add
@wraps(fun)
def wrapper(*args, **kwargs):
if unit == 's':
start_time = time.time()
result = fun(*args, **kwargs) # add(1, 2) result=3
end_time = time.time()
print("%s函数运行时间为%.2f s" %(fun.__name__, end_time-start_time))
return result
else:
print("当前功能不支持……")
return wrapper
return wrapper1
#类装饰器: 装饰器需要传递的参数通过__init__传递进入.被装饰函数执行的内容在__call__魔术方法中编写。
class TimeIt(object):
def __init__(self, unit='s'):
self.unit = unit
def __call__(self,fun):
@wraps(fun)
def wrapper(*args, **kwargs):
if self.unit == 's':
start_time = time.time()
result = fun(*args, **kwargs) #add(1, 2) result=3
end_time = time.time()
print("%s函数运行时间为%.2f s" % (fun.__name__, end_time – start_time))
return result
else:
print("当前功能不支持……")
return wrapper
#@timeit(unit='s') #@wrapper1 ==> add = wrapper1(add) ===> add =wrapper
#def add(num1, num2):
#time.sleep(0.333)
#return num1 + num2
"""
@TimeIt(unit='h')
#1). TimeIt_obj = TimeIt(unit='h')
#2). @TimeIt_obj
#3). add=TimeIt_obj(add)
#4). add = wrapper
"""
@TimeIt(unit='s')
def add(num1, num2):
time.sleep(0.333)
return num1 + num2
#add(1, 2) ==> wrapper(1, 2)
add(1, 2)
02_call魔术方法实现偏函数.py
from functools import partial
max_100 = partial(max,10, 100) # 返回对象
print(max_100(1, 2, 3)) # 100"""
03_基于call魔术方法和filter实现文件过滤器.py
from wtforms import StringField,SubmitField
import os
#作为基类/父类
class FileAcceptor(object):
def __init__(self, accepted_extensions):
"""
eg: ['.png', '.jpg']
:param accepted_extensions: 可以接受的扩展名
"""
self.accepted_extensions = accepted_extensions
def __call__(self, filename):
"""
eg: hello.jpg
:param filename: 需要判断的文件名
:return:
"""
#base = 'hello', ext='.jpg'
base, ext = os.path.splitext(filename)
return ext in self.accepted_extensions
#子类
class ImageFileAcceptor(FileAcceptor):
def __init__(self):
image_ext = ('.jpg', '.jepg', '.png')
super(ImageFileAcceptor, self).__init__(image_ext)
#子类
class ExcelFileAcceptor(FileAcceptor):
def __init__(self):
image_ext = ('.xls', '.xlsx')
super(ExcelFileAcceptor, self).__init__(image_ext)
if __name__ == '__main__':
filenames = [
'hello.jpg',
'hello.xls',
'hello.txt'
]
"""
1). ImageFileAcceptor() 实例化对象， 执行__new__和__init__魔术方法。
2). imagefileacceptor_obj
3). imagefileacceptor_obj('hello.jpg') True
3). imagefileacceptor_obj('hello.xls') False
3). imagefileacceptor_obj('hello.txt') False
4). ['hello.jpg']
"""
images_file = filter(ImageFileAcceptor(), filenames)
excels_file = filter(ExcelFileAcceptor(), filenames)
print(list(images_file))
print(list(excels_file))
04_通过分支语句动态的创建类.py
def create_class(name):
if name == 'foo':
class Foo(object):
pass
return Foo
else:
class Bar(object):
pass
return Bar
cls = create_class(name='foo1')
print(cls.__name__)
05_通过type动态地创建类.py
#type函数语法:
#type(类名, 父类名称的元组, 属性信息)
#class Person(object):
#country= 'China'
def hello(self):
print("hello")
Person = type('Person',(object, ), {'country':'China', 'hello':hello})
p1 = Person()
print(p1.country)
p1.hello()
魔术方法汇总
基本的魔法方法
有关属性的魔术方法
比较操作符
算数运算符
反运算
增量赋值运算
一元操作符
类型转换
上下文管理(with 语句)
容器类型
元类
类也是对象
Python一切皆对象
Linux一切皆文件
元类是类的类,是类的模板
元类的实例为类,正如类的实例为对象。
类的本质是对象, 于是可以对类做如下的操作:
你可以将它赋值给一个变量
你可以拷⻉它
你可以为它增加属性
你可以将它作为函数参数进行传递
1). 元类就是创建类的类。函数type就是是元类。
2). Python中一切皆对象。包括整数、字符串、函数以及类都是对象,且都是从type类创建而来。
3). 动态生成类,不能控制类是如何生成的。python3 的metaclass可动态创建类。
4). 很多Web框架都会使用metaclass 来创建类。掌握元类对理解源代码至关重要。eg: ORM框架类
06_metaclass自定义元类.py
#实现单例模式的方法:
#1. 装饰器
#2. new魔术方法
#3. metaclass自定义元类
class Singleton(type):
type(name, bases, attrs)
自定义元类实现单例模式, 父类是type
#所有类和实例化对象之间的关系; eg: {'Person': Pseron()}
cache = {}
#1). 为什么是__call__魔术方法?
def __call__(cls):
#判断类是否已经实例化， 如果没有， 实例化后存储到缓存中。 最后将缓存的信息返回给用户。
if cls not in cls.cache:
cls.cache[cls] = super(Singleton, cls).__call__()
return cls.cache[cls]
#type('Pseron', (), {})
#创建以各类Person, 指定创建Person类的类(元类)是type.
#2. metaclass是在做什么? 指定元类为Singleton。
class Person(object, metaclass=Singleton): # Person = Singleton.__new__(Person, (objects, ), {})
pass
#Person是Singleton元类实例化出的对象, Person()就是对象(), 执行Singleton.__call__魔术方法.
p1 = Person()
p2 = Person()
print(p1, p2)
#99%情况不需要自己自定义元类。
抽象基类
抽象基类有两个特点:
1.规定继承类必须具有抽象基类指定的方法
2.抽象基类无法实例化
基于上述两个特点,抽象基类主要用于接口设计
实现抽象基类可以使用内置的abc模块
07_抽象基类.py
import abc
class Human(metaclass=abc.ABCMeta):
"""基类， 定义一个抽象类"""
@abc.abstractmethod
def introduce(self):
print("introduce…..")
@abc.abstractmethod
def hello(self):
print('hello')
class Person(Human):
# 1).规定继承类必须具有抽象基类指定的方法
def introduce(self):
print('person')
def hello(self):
print('person hello')
#2). 抽象基类无法实例化
#h = Human()
p = Person()
p.introduce()
p.hello()
动态语言与静态语言的不同?
动态语言:可以在运行的过程中,修改代码
静态语言:编译时已经确定好代码,运行过程中不能修改
slots
如果我们想要限制实例的属性怎么办?
Python允许在定义class的时候,定义一个特殊的slots变量,来限制该class实例能添加的属性
使用slots要注意,slots定义的属性仅对当前类实例起作用,对继承的子类是不起作用的
08_slots限制对象属性.py
import time
from datetime import date
#d = date.today()
#print("对象类型: ", type(d)) #
#print("判断是否有year这个属性?", hasattr(d, 'year')) # True
#print("判断是否有time这个属性?", hasattr(d, 'time')) # False
##setattr(d, 'time', '10:10:10') # 报错
class Date(object):
# __slots__ 来限制该对象能添加的属性信息
__slots__ = '__year', '__month', '__day'
def __new__(cls, year, month, day):
self = object.__new__(cls)
self.__year = year
self.__month = month
self.__day = day
return self
@property
def year(self):
return self.__year
@property
def month(self):
return self.__month
@property
def day(self):
return self.__day
@classmethod
def today(cls):
time_t = time.localtime()
return cls(time_t.tm_year, time_t.tm_mon, time_t.tm_mday)
def __str__(self):
return '%s-%s-%s' %(self.__year, self.__month, self.__day)
d = Date(2019, 10, 10)
print("对象类型: ", type(d)) #
print("判断是否有year这个属性?", hasattr(d, 'year')) # True
print("判断是否有time这个属性?", hasattr(d, 'time')) # False
#setattr(d, 'time', '10:10:10') # Error
#print('time:', getattr(d, 'time')) # Error
print(Date.today())
09_垃圾回收机制.py
#1). 整数在程序中的使用非常广泛,Python为了优化速度,使用了小整数对象池,
#避免为整数频繁申请和销毁内存空间。
#2). Python对小整数的定义是[-5,257)
>>> a = 1
>>> id(a)
139883638752032
>>> b = 1
>>> id(b)
139883638752032
>>> c = 257
>>> d = 257
>>> id(c), id(d)
(139883633580400, 139883633580432)
>>> e=-5;f=-5
>>> id(e), id(f)
(139883638751840, 139883638751840)
#********************************2. 字符串驻留机制 ********************************
#1). string interning(字符串驻留): 它通过维护一个字符串常量池(string intern pool),
#从而试图只保存唯一的字符串对象,达到既高效又节省内存地处理字符串的目的。
>>> a = 'hello'
>>> b = 'hello'
>>> id(a), id(b)
(139883511138480, 139883511138480)
>>> c = 'pythonchjdshfcejhfkjrehfkjrehfkjrehfregjrkhgkjrg'
>>> d = 'pythonchjdshfcejhfkjrehfkjrehfkjrehfregjrkhgkjrg'
>>> id(c),id(d)
(139883633099360, 139883633099360)
#2). 字符串(含有空格),不可修改,没开启intern机制,不共用对象,引用计数为0,销毁。
>>> a = 'a b'
>>> b = 'a b'
>>> id(a), id(b)
(139883511138608, 139883511138544)
10_引用计数机制.py
#导致引用计数+1的情况
>>> #1). 对象被创建,例如a=23
…
>>> name = 'fentiao'
>>>
>>> #2). 对象被作为参数,传入到一个函数中
…
>>> import sys
>>> sys.getrefcount(name)
2
>>> #3). 对象被引用,例如b=a
…
>>> cat_name = name
>>> sys.getrefcount(name)
3
>>> #4). 对象作为一个元素,存储在容器中,例如list1=[a,a]
…
>>> l = [name, 'hello', 'python']
>>> sys.getrefcount(name)
4
#***************************导致引用计数-1的情况*************************
>>> #1). 对象的别名被显式销毁,例如del a
…
>>> del cat_name
>>> sys.getrefcount(name)
3
>>> #2). 对象的别名被赋予新的对象,例如a=24
>>> name1 = name
>>> sys.getrefcount(name)
4
>>> name1 = 'hello'
>>> sys.getrefcount(name)
3
>>> #4). 对象所在的容器被销毁,或从容器中删除对象
…
>>> l
['fentiao', 'hello', 'python']
>>> del l[0]
>>> sys.getrefcount(name)
2
#****************************gc模块使用***********************************
#1). 分代回收的频率
>>> gc.get_threshold()
(700, 10, 10)
>>>gc.set_threshold(700, 90, 90)
KeyboardInterrupt
#2). 垃圾回收机制是否开启
>>>gc.isenabled()
True
>>>gc.disable()
>>>gc.isenabled()
False
>>> gc.enable()
>>>gc.isenabled()
True