34.定制类

看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。

slots__我们已经知道怎么用了，__len()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。

除此之外，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。

str

我们先定义一个Student类，打印一个实例：

class Student(object):

… def init(self, name):

… self.name = name

…

print(Student(‘Michael’))

<__main__.Student object at 0x109afb190>

打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>，不好看。

怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：

class Student(object):

… def init(self, name):

… self.name = name

… def str(self):

… return ‘Student object (name: %s)’ % self.name

…

print(Student(‘Michael’))

Student object (name: Michael)

这样打印出来的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据。

但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print，打印出来的实例还是不好看：

s = Student(‘Michael’)

s

<__main__.Student object at 0x109afb310>

这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，repr()是为调试服务的。

解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的，所以，有个偷懒的写法：

class Student(object):

def init(self, name):

self.name = name

def str(self):

return ‘Student object (name=%s)’ % self.name

repr = str

iter

如果一个类想被用于for …
in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

我们以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环：

class Fib(object):

def init(self):

self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b

def iter(self):

return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

def next(self):

self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值

if self.a > 100000: # 退出循环的条件

raise StopIteration()

return self.a # 返回下一个值

现在，试试把Fib实例作用于for循环：

for n in Fib():

… print(n)

…

1

1

2

3

5

…

46368

75025

getitem

Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素：

Fib()[5]

Traceback (most recent call last):

File ““, line 1, in

TypeError: ‘Fib’ object does not support indexing

要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法：

class Fib(object):

def getitem(self, n):

a, b = 1, 1

for x in range(n):

a, b = b, a + b

return a

现在，就可以按下标访问数列的任意一项了：

f = Fib()

f[0]

1

f[1]

1

f[2]

2

f[3]

3

f[10]

89

f[100]

573147844013817084101

但是list有个神奇的切片方法：

list(range(100))[5:10]

[5, 6, 7, 8, 9]

对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断：

class Fib(object):

def getitem(self, n):

if isinstance(n, int): # n是索引

a, b = 1, 1

for x in range(n):

a, b = b, a + b

return a

if isinstance(n, slice): # n是切片

start = n.start

stop = n.stop

if start is None:

start = 0

a, b = 1, 1

L = []

for x in range(stop):

if x >= start:

L.append(a)

a, b = b, a + b

return L

现在试试Fib的切片：

f = Fib()

f[0:5]

[1, 1, 2, 3, 5]

f[:10]

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

但是没有对step参数作处理：

f[:10:2]

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个__getitem__()还是有很多工作要做的。

此外，如果把对象看成dict，getitem()的参数也可能是一个可以作key的object，例如str。

与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。最后，还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。

总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的”鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

getattr

正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。比如定义Student类：

class Student(object):

def init(self):

self.name = ‘Michael’

调用name属性，没问题，但是，调用不存在的score属性，就有问题了：

s = Student()

print(s.name)

Michael

print(s.score)

Traceback (most recent call last):

…

AttributeError: ‘Student’ object has no attribute ‘score’

错误信息很清楚地告诉我们，没有找到score这个attribute。

要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。修改如下：

class Student(object):

def init(self):

self.name = ‘Michael’

def getattr(self, attr):

if attr==’score’:

return 99

当调用不存在的属性时，比如score，Python解释器会试图调用__getattr__(self,
‘score’)来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回score的值：

s = Student()

s.name

‘Michael’

s.score

99

返回函数也是完全可以的：

class Student(object):

def getattr(self, attr):

if attr==’age’:

return lambda: 25

只是调用方式要变为：

s.age()

25

注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如name，不会在__getattr__中查找。

此外，注意到任意调用如s.abc都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出AttributeError的错误：

class Student(object):

def getattr(self, attr):

if attr==’age’:

return lambda: 25

raise AttributeError(‘’Student’ object has no attribute
‘%s’’ % attr)

这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。

这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。

举个例子：

现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：

• http://api.server/user/friends

• http://api.server/user/timeline/list

如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。

利用完全动态的__getattr__，我们可以写出一个链式调用：

class Chain(object):

def init(self, path=’’):

self._path = path

def getattr(self, path):

return Chain(‘%s/%s’ % (self._path, path))

def str(self):

return self._path

repr = str

试试：

Chain().status.user.timeline.list

‘/status/user/timeline/list’

这样，无论API怎么变，SDK都可以根据URL实现完全动态的调用，而且，不随API的增加而改变！

还有些REST API会把参数放到URL中，比如GitHub的API：

GET /users/:user/repos

调用时，需要把:user替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用：

Chain().users(‘michael’).repos

就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。

call

一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在Python中，答案是肯定的。

任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。请看示例：

class Student(object):

def init(self, name):

self.name = name

def call(self):

print(‘My name is %s.’ % self.name)

调用方式如下：

s = Student(‘Michael’)

s() # self参数不要传入

My name is Michael.

call()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。

如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。

那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个Callable对象，比如函数和我们上面定义的带有__call__()的类实例：

callable(Student())

True

callable(max)

True

callable([1, 2, 3])

False

callable(None)

False

callable(‘str’)

False

通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是”可调用”对象。

小结

Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便地生成特定的类。

本节介绍的是最常用的几个定制方法，还有很多可定制的方法，请参考[Python的官方文档]{.ul}。