Python风格对象
以一个二元素向量对象为例
import math
from array import array
class Vector2d:
typecode = 'd'
def __init__(self, x, y):
self.x = float(x)
self.y = float(y)
def __iter__(self):
# 使得Vector2d变成可迭代对象
# __iter__方法的实现使得本类可以被转化为tuple在内的其他可迭代类
return (i for i in (self.x, self.y))
def __repr__(self):
class_name = type(self).__name__ # type(self): <class '__main__.Vector2d'>
return '{}({!r},{!r})'.format(class_name, *self)
def __str__(self):
return str(tuple(self))
def __eq__(self, other):
return tuple(self) == tuple(other)
def __abs__(self):
return math.hypot(self.x, self.y)
def __bool__(self):
return bool(abs(self))
def __bytes__(self):
"""将Vector2d对象处理为二进制序列，格式我们自定"""
# d：double类型数组
return (bytes([ord(self.typecode)]) +
bytes(array(self.typecode, self)))
# —————备用析构方法——————
@classmethod # 类方法，cls表示类本身
def frombytes(cls, octets):
"""对应于上面的方法，这里创建一个新的析构函数，使用特定的二进制序列构造Vector2d类实例"""
typecode = chr(octets[0])
memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)
return cls(*memv) # 类名(参数)，可见，类方法常用作备用析构
# —格式化输出—
def angle(self):
# math.atan(scope)输入为tan值
# math.atan2(y, x)输入为对应向量坐标（起点为原点）
return math.atan2(self.y, self.x)
def __format__(self, fmt_spec=''):
"""格式化输出，如果格式末尾为p则输出极坐标，
输入其他格式为数字型格式，一个输入格式指定到两个数上，如：.3ep"""
if fmt_spec.endswith('p'):
fmt_spec = fmt_spec[:-1]
coords = (abs(self), self.angle())
out_fmt = '<{}, {}>'
else:
coords = self
out_fmt = '({}, {})'
components = (format(c, fmt_spec) for c in coords)
return out_fmt.format(*components)
此时这个对象支持大部分python操作，
if __name__ == '__main__':
b = bytes(Vector2d(3, 4))
print(Vector2d.frombytes(b))
print(format(Vector2d(1, 1), '.5fp'))
(3.0, 4.0)
<1.41421, 0.78540>
但是一个重要的方法还是没能实现，__hash__，这关乎到对象是否可以被存入字典进行高速读取的属性，实际上可以hash对象需要三个条件：
-
需要__hash__方法
-
需要__eq__方法(已经实现)
-
需要对象不可变 # 实例的散列值关乎查找等使用方式，绝对不可以变化
也就是我们指定v.x=1（v为class实例）会报错才行，这需要一些其他操作：
class Vector2d:
typecode = 'd'
def __init__(self, x, y):
self.__x = float(x)
self.__y = float(y)
@property
def x(self):
return self.__x
@property
def y(self):
return self.__y
def __hash__(self):
return hash(self.x) ^ hash(self.y)
其他方法不需要修改，
v1 = Vector2d(3, 4)
v2 = Vector2d(3.1, 4.2)
print(hash(v1), hash(v2))
# 7 384307168202284039
类方法和静态方法
# —对比类方法和静态方法—
class Demo:
@classmethod
def klassmeth(*args):
return args
@ staticmethod
def statmeth(*args):
return args
def normal(*args):
return args
和实例方法不同，类方法第一个参数永远是类本身，所以常用于备用析构，静态方法没有默认的首位参数，测试如下：
print(Demo.klassmeth("hello"))
print(Demo.statmeth("hello"))
demo = Demo()
print(demo.normal("hello"))# (<class '__main__.Demo'>, 'hello')
# ('hello',)
# (<__main__.Demo object at 0x000000000289F978>, 'hello')