Python中object类的特殊方法

news2024/11/10 13:31:42

目录标题

    • 前言
    • 一、object类的源码
    • 二、常用特殊方法解释
      • 1.__getattribute__方法
      • 2.__setattr__方法
      • 3.__delattr__方法
      • 4.__dir__方法
      • 5.__eq__和__hash__
      • 6.__ gt__、__ lt__、__ ge__、__ le__
      • 7.__str__和__repr__
      • 8.__new__方法
      • 9.__sizeof__方法
      • 10.__ class__、__ dict__、__ module__、__doc__属性
      • 尾语

前言

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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<other时调用
    def __lt__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
        """ Return self<value. """
        pass

    # 创建一个cls类的对象,并返回
    @staticmethod  # known case of __new__
    def __new__(cls, *more):  # known special case of object.__new__
        """ Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature. """
        pass

    # 判断是否不等于 not equal,在obj!=other时调用
    def __ne__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
        """ Return self!=value. """
        pass

    def __reduce_ex__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
        """ Helper for pickle. """
        pass

    def __reduce__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
        """ Helper for pickle. """
        pass

    # 如果不重写__str__,则__repr__负责print(obj)和交互式命令行中输出obj的信息
    # 如果重写了__str__,则__repr__只负责交互式命令行中输出obj的信息
    def __repr__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
        """ Return repr(self). """
        pass

    # 使用setattr(obj,'xxx',value)、obj.xxx=value是被调用(注意,构造函数初始化属性也要调用)
    def __setattr__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
        """ Implement setattr(self, name, value). """
        pass

    # 获取对象内存大小
    def __sizeof__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
        """ Size of object in memory, in bytes. """
        pass

    # 设置print(obj)打印的信息,默认是对象的内存地址等信息
    def __str__(self, *args, **kwargs):  # real signature unknown
        """ Return str(self). """
        pass

    @classmethod  # known case
    def __subclasshook__(cls, subclass):  # known special case of object.__subclasshook__
        """
        Abstract classes can override this to customize issubclass().

        This is invoked early on by abc.ABCMeta.__subclasscheck__().
        It should return True, False or NotImplemented.  If it returns
        NotImplemented, the normal algorithm is used.  Otherwise, it
        overrides the normal algorithm (and the outcome is cached).
        """
        pass
    # 某个对象是由什么类创建的,如果是object,则是type类<class 'type'>
    __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

#小编创建了一个Python学习交流群:261823976
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:

# 小编创建了一个Python学习交流群:261823976

# 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__)  # <class '__main__.Foo'>

__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

尾语

感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦 🛬

希望本篇文章有对你带来帮助 🎉,有学习到一点知识~

躲起来的星星🍥也在努力发光,你也要努力加油(让我们一起努力叭)。

最后,宣传一下呀~👇👇👇更多源码、资料、素材、解答、交流皆点击下方名片获取呀👇👇

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1005 . K 次取反后最大化的数组和 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k &#xff0c;按以下方法修改该数组&#xff1a; 选择某个下标 i 并将 nums[i] 替换为 -nums[i] 。 重复这个过程恰好 k 次。可以多次选择同一个下标 i 。 以这种方式修改数组后&#xff0c;返回数组 可能…

信看课堂笔记—LDO和DC-DC电路打PK

LDO&#xff08;low dropout voltage regulator&#xff0c;低压差线性稳压器&#xff09;和DC-DC(Direct current-Direct current converter&#xff0c;直流电压转直流电压转换器)电源是非常常见的电源电路&#xff0c;LDO 出来的比较早&#xff0c;像老戏骨一样&#xff0c;…

热烈祝贺天光长寿食品成功入选航天系统采购供应商库

经过航天系统采购平台的严审&#xff0c;单州天光长寿食品&#xff08;单县&#xff09;有限公司成功入选中国航天系统采购供应商库。航天系统采购平台是航天系统内企业采购专用平台&#xff0c;服务航天全球范围千亿采购需求&#xff0c;目前&#xff0c;已有华为、三一重工、…

邀您试用|一键生成企业数字人,深兰科技硅基大脑SaaS平台使用指南

深兰科技“硅基大脑SaaS平台”是在深兰科技硅基知识大模型的基础上进行领域知识和个性化人设等高维数据的定制化训练&#xff0c;并以其零代码、一键生成、低成本等特点&#xff0c;实现从形象到知识体系的全面自定义&#xff0c;满足企业在智能客服、数字员工和行业专家等多个…

学习乐趣无限:学乐多光屏P90助力儿童智能学习新纪元

在这个变革的浪潮中&#xff0c;学乐多光屏P90以其卓越的功能和深刻的教育理念&#xff0c;成为了智能儿童学习领域的引领者&#xff0c;为孩子们开启了全新的学习体验。 融合创新技术&#xff0c;引领学习变革 学乐多光屏P90凭借其独特的触摸和投影光学技术&#xff0c;为儿…

K8S访问控制------认证(authentication )、授权(authorization )、准入控制(admission control )体系

一、账号分类 在K8S体系中有两种账号类型:User accounts(用户账号),即针对human user的;Service accounts(服务账号),即针对pod的。这两种账号都可以访问 API server,都需要经历认证、授权、准入控制等步骤,相关逻辑图如下所示: 二、authentication (认证) 在…