面向对象编程(二)
使用__slots__
正常情况下,当我们定义了一个class,创建了一个class的实例后,我们可以给该实例绑定任何属性和方法,这就是动态语言的灵活性。先定义class:
class Student(object):
pass
然后,尝试给实例绑定一个属性:
>>> s = Student()
>>> s.name = "Michael" # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael
还可以尝试给实例绑定一个方法:
>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
... self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25
但是,给一个实例绑定的方法,对另一个实例是不起作用的:
>>> s2 = Student() # 创建新的实例
>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: "Student" object has no attribute "set_age"
为了给所有实例都绑定方法,可以给class绑定方法:
>>> def set_score(self, score):
... self.score = score
...
>>> Student.set_score = set_score
给class绑定方法后,所有实例均可调用:
>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99
通常情况下,上面的set_score方法可以直接定义在class中,但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能,这在静态语言中很难实现。
使用__slots__
但是,如果我们想要限制实例的属性怎么办?比如,只允许对Student实例添加name和age属性。
为了达到限制的目的,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:
class Student(object):
__slots__ = ("name", "age") # 用tuple定义允许绑定的属性名称
然后,我们试试:
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = "Michael" # 绑定属性"name"
>>> s.age = 25 # 绑定属性"age"
>>> s.score = 99 # 绑定属性"score"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: "Student" object has no attribute "score"
由于”score”没有被放到__slots__中,所以不能绑定score属性,试图绑定score将得到AttributeError的错误。
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:
>>> class GraduateStudent(Student):
... pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999
除非在子类中也定义__slots__,这样,子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。
使用@property
在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改:
s = Student()
s.score = 9999
这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数:
class Student(object):
def get_score(self):
return self._score
def set_score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError("score must be an integer!")
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError("score must between 0 ~ 100!")
self._score = value
现在,对任意的Student实例进行操作,就不能随心所欲地设置score了:
>>> s = Student()
>>> s.set_score(60) # ok!
>>> s.get_score()
60
>>> s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?对于追求完美的Python程序员来说,这是必须要做到的!
还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法,装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的:
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError("score must be an integer!")
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError("score must between 0 ~ 100!")
self._score = value
@property的实现比较复杂,我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性,只需要加上@property就可以了,此时,@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter,负责把一个setter方法变成属性赋值,于是,我们就拥有一个可控的属性操作:
>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK,实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK,实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
注意到这个神奇的@property,我们在对实例属性操作的时候,就知道该属性很可能不是直接暴露的,而是通过getter和setter方法来实现的。
还可以定义只读属性,只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性:
class Student(object):
@property
def birth(self):
return self._birth
@birth.setter
def birth(self, value):
self._birth = value
@property
def age(self):
return 2015 - self._birth
上面的birth是可读写属性,而age就是一个只读属性,因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
小结
@property广泛应用在类的定义中,可以让调用者写出简短的代码,同时保证对参数进行必要的检查,这样,程序运行时就减少了出错的可能性。