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建站之星成品网站源码关键词优化公司哪家好

news 2025/8/8 15:16:12

建站之星成品网站源码,关键词优化公司哪家好,下载学校网站模板下载地址,企业营销网站建设规划目录1. property 动态属性使用 property 注解，可以将某个方法装饰属性描述符，将取函数变成取属性的方式。那么，什么时候会用到呢？ 以下面的代码为例，假设项目早期的版本代码中有 age 这个属性，随着项目的迭…

1. property 动态属性使用 property 注解，可以将某个方法装饰属性描述符，将取函数变成取属性的方式。那么，什么时候会用到呢？以下面的代码为例，假设项目早期的版本代码中有 age 这个属性，随着项目的迭代，age 这个属性后期被移除了，添加了新的计算逻辑，那么之前的代码中通过 self.age 这种方式都需要被修改。此时，通过 property 注解，就可以将新写的 age 函数变成属性，之前的代码旧代码旧不用修改了。

通过 property 可以向属性一样获取值，那么如何设置值呢？答案是使用 setter 装饰器。

from datetime import date, datetime

class User:

def __init__(self, name, birthday):

self.name = name

self.birthday = birthday

# self.age = 0

self._age = 0

@property

def age(self):

return datetime.now().year - self.birthday.year

@age.setter

def age(self, value):

self._age = value

if __name__ == "__main__":

user = User("bobby", date(year=1987, month=1, day=1))

# 通过 setter 方式设置值

user.age = 30

print (user._age)

# 通过 property 方式获取 age 函数返回的值

print(user.age)

2. getattr__ 和 __getattribute当调用某个不存在的属性是，Python 会调用 getattr__ 函数。当调用任何一个属性时，Python 都会调用 __getattribute 函数。通常不建议重写该方法，该方法把持了所有调用属性的入口，如果重写的不好，可能会弄巧成拙。

from datetime import date

class User:

def __init__(self,info={}):

self.info = info

def __getattr__(self, item):

return self.info[item]

def __getattribute__(self, item):

return "bobby"

if __name__ == "__main__":

user = User(info={"company_name":"imooc", "name":"bobby"})

print(user.test)

3. 属性描述符一个项目中往往包含几十张表，每个表里面都会有非常多的字段，所以类中就会包含大量 property 和 setter 这种代码，导致大量重复代码，那么，怎么解决复用问题呢？这时就需要属性描述符了。属性描述符类需要实现：get__, _set_, __delete 三个方法。

from datetime import date, datetime

import numbers

class IntField:

#数据描述符

def __get__(self, instance, owner):

return self.value

def __set__(self, instance, value):

if not isinstance(value, numbers.Integral):

raise ValueError("int value need")

if value < 0:

raise ValueError("positive value need")

self.value = value

def __delete__(self, instance):

pass

class NonDataIntField:

#非数据属性描述符

def __get__(self, instance, owner):

return self.value

class User:

age = IntField()

# age = NonDataIntField()

'''如果user是某个类的实例，那么user.age(以及等价的getattr(user,’age’))首先调用__getattribute__。如果类定义了__getattr__方法，那么在__getattribute__抛出 AttributeError 的时候就会调用到__getattr__，而对于描述符(__get__)的调用，则是发生在__getattribute__内部的。user = User(), 那么user.age 顺序如下：(1)如果“age”是出现在User或其基类的__dict__中，且age是data descriptor，那么调用其__get__方法, 否则(2)如果“age”出现在user的__dict__中，那么直接返回 obj.__dict__[‘age’]，否则(3)如果“age”出现在User或其基类的__dict__中(3.1)如果age是non-data descriptor，那么调用其__get__方法，否则(3.2)返回 __dict__[‘age’](4)如果User有__getattr__方法，调用__getattr__方法，否则(5)抛出AttributeError'''

# class User:

# def __init__(self, name, email, birthday):

# self.name = name

# self.email = email

# self.birthday = birthday

# self._age = 0

# # def get_age(self):

# # return datetime.now().year - self.birthday.year

# @property

# def age(self):

# return datetime.now().year - self.birthday.year

# @age.setter

# def age(self, value):

# #检查是否是字符串类型

# self._age = value

if __name__ == "__main__":

user = User()

user.__dict__["age"] = "abc"

print (user.__dict__)

print (user.age)

# print (getattr(user, 'age'))

# user = User("bobby", date(year=1987, month=1, day=1))

# user.age = 30

# print (user._age)

# print(user.age)

4. new__和__init的区别new 是用来控制对象的生成过程，在对象生成之前。

init 是用来完善对象的。

如果 new 方法不返回对象，则不会调用 init 函数。

class User:

# 第一个参数使 cls

def __new__(cls, *args, **kwargs):

print (" in new ")

return super().__new__(cls)

# 第一个参数使 self

def __init__(self, name):

print (" in init")

pass

a = int()

#new 是用来控制对象的生成过程，在对象生成之前

#init是用来完善对象的

#如果new方法不返回对象，则不会调用init函数

if __name__ == "__main__":

user = User(name="bobby")

5. 动态创建类

5.1 使用工厂模式创建类通过手工预先编写预置类的方式创建动态类

def create_class(name):

if name == "user":

class User:

def __str__(self):

return "user"

return User

elif name == "company":

class Company:

def __str__(self):

return "company"

return Company

if __name__ == "__main__":

# 通过 user 参数，创建了 User 类

MyClass = create_class("user")

my_obj = MyClass()

print(type(my_obj))

5.2 使用 type 动态创建类

#type动态创建类

# 动态方法必须接受 self 参数

def say(self):

return "i am user"

# return self.name

class BaseClass():

def answer(self):

return "i am baseclass"

if __name__ == "__main__":

# 第一个参数：类的名称；

# 第二个参数：基类名；

# 第三个参数：属性名及其对应值，或者方法名及其对应的方法逻辑

# 注意下面一行中，第二个 say 不要写成 say(), 尽管这是一个方法，也不要写成 say()

User = type("User", (BaseClass, ), {"name": "user", "say": say})

my_obj = User()

print(type(my_obj))

print(my_obj.name)

5.3 元类方式动态创建类首先，我们需要弄明白什么是元类。元类是创建类的类，也就是 type。type 创建了 class，class 创建了对象。即，类也是一种类。懂 Java 反射机制的同学非常容易理解这些内容。

5.3.1 只有 metaclass 时

当只有 metaclass 时，创建过程：type --> class(对象) --> 对象

class MetaClass(type):

# 在 metaclass 时，需要将 *args, **kwargs 向上传递，否则会报错

def __new__(cls, *args, **kwargs):

return super().__new__(cls, *args, **kwargs)

# 什么是元类，元类是创建类的类。

# 创建过程：type --> class(对象) --> 对象

class User(metaclass=MetaClass):

def __init__(self, name):

self.name = name

def __str__(self):

return "user"

# python中类的实例化过程，会首先寻找metaclass，通过metaclass去创建user类

# type 去创建类对象，实例

5.3.2 当既有基类又有 metaclass 时当既有基类又有 metaclass 时，会首先找 metaclass，现在当前的类中找 metaclass，如果找不带，就在 BaseClass 中找 metaclass，如果还找不到，就在模块中找 metaclass。如果都找不到就调用 type 创建。

class BaseClass():

def answer(self):

return "i am baseclass"

class MetaClass(type):

def __new__(cls, *args, **kwargs):

return super().__new__(cls, *args, **kwargs)

# 什么是元类，元类是创建类的类。

# 创建过程：type --> class(对象) --> 对象

class User(BaseClass, metaclass=MetaClass):

def __init__(self, name):

self.name = name

def __str__(self):