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：

<code>class Student(object):
    pass
</code>

然后，尝试给实例绑定一个属性：

<code>>>> s = Student()
>>> s.name = "Michael" # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael
</code>

还可以尝试给实例绑定一个方法：

<code>>>> 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
</code>

但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：

<code>>>> 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"
</code>

为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：

<code>>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = set_score
</code>

给class绑定方法后，所有实例均可调用：

<code>>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99
</code>

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：

<code>class Student(object):
    __slots__ = ("name", "age") # 用tuple定义允许绑定的属性名称
</code>

然后，我们试试：

<code>>>> 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"
</code>

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：

<code>>>> class GraduateStudent(Student):
...     pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999
</code>

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：

<code>s = Student()
s.score = 9999
</code>

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：

<code>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
</code>

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：

<code>>>> 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!
</code>

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：

<code>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
</code>

@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：

<code>>>> 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!
</code>

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：

<code>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
</code>

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。

喜欢 (0)赏

[搞代码]

分享 (0)