Python爬虫技术--基础篇--面向对象高级编程（上）

Python爬虫技术--基础篇--面向对象高级编程（上）

1.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：

class Student(object): pass

然后，尝试给实例绑定一个属性：

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

还可以尝试给实例绑定一个方法：

>>> 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

但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：

>>> s2 = Student() # 创建新的实例>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'

为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：

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

给class绑定方法后，所有实例均可调用：

>>> s.set_score(100)>>> s.score100>>> s2.set_score(99)>>> s2.score99

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：

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

然后，我们试试：

>>> 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 "", line 1, in AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

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：

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

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__​​。

2.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：

s = Student()s.score = 9999

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：

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

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：

>>> 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!

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：

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

​​@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：

>>> 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 = 9999Traceback (most recent call last): ...ValueError: score must between 0 ~ 100!

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：

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

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。

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