Python爬虫技术--基础篇--面向对象高级编程（中）（python爬虫百度文库）

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1.多重继承

继承是面向对象编程的一个重要的方式，因为通过继承，子类就可以扩展父类的功能。

回忆一下​​Animal​​类层次的设计，假设我们要实现以下4种动物：

Dog - 狗狗；Bat - 蝙蝠；Parrot - 鹦鹉；Ostrich - 鸵鸟。

如果按照哺乳动物和鸟类归类，我们可以设计出这样的类的层次：

但是如果按照“能跑”和“能飞”来归类，我们就应该设计出这样的类的层次：

如果要把上面的两种分类都包含进来，我们就得设计更多的层次：

哺乳类：能跑的哺乳类，能飞的哺乳类；鸟类：能跑的鸟类，能飞的鸟类。

这么一来，类的层次就复杂了：

如果要再增加“宠物类”和“非宠物类”，这么搞下去，类的数量会呈指数增长，很明显这样设计是不行的。

正确的做法是采用多重继承。首先，主要的类层次仍按照哺乳类和鸟类设计：

class Animal(object): pass# 大类:class Mammal(Animal): passclass Bird(Animal): pass# 各种动物:class Dog(Mammal): passclass Bat(Mammal): passclass Parrot(Bird): passclass Ostrich(Bird): pass

现在，我们要给动物再加上​​Runnable​​​和​​Flyable​​​的功能，只需要先定义好​​Runnable​​​和​​Flyable​​的类：

class Runnable(object): def run(self): print('Running...')class Flyable(object): def fly(self): print('Flying...')

对于需要​​Runnable​​​功能的动物，就多继承一个​​Runnable​​​，例如​​Dog​​：

class Dog(Mammal, Runnable): pass

对于需要​​Flyable​​​功能的动物，就多继承一个​​Flyable​​​，例如​​Bat​​：

class Bat(Mammal, Flyable): pass

通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。

MixIn

在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，​​Ostrich​​​继承自​​Bird​​​。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让​​Ostrich​​​除了继承自​​Bird​​​外，再同时继承​​Runnable​​。这种设计通常称之为MixIn。

为了更好地看出继承关系，我们把​​Runnable​​​和​​Flyable​​​改为​​RunnableMixIn​​​和​​FlyableMixIn​​​。类似的，你还可以定义出肉食动物​​CarnivorousMixIn​​​和植食动物​​HerbivoresMixIn​​，让某个动物同时拥有好几个MixIn：

class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn): pass

MixIn的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。

Python自带的很多库也使用了MixIn。举个例子，Python自带了​​TCPServer​​​和​​UDPServer​​​这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由​​ForkingMixIn​​​和​​ThreadingMixIn​​提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

比如，编写一个多进程模式的TCP服务，定义如下：

class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn): pass

编写一个多线程模式的UDP服务，定义如下：

class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn): pass

如果你打算搞一个更先进的协程模型，可以编写一个​​CoroutineMixIn​​：

class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixIn): pass

这样一来，我们不需要复杂而庞大的继承链，只要选择组合不同的类的功能，就可以快速构造出所需的子类。

小结

由于Python允许使用多重继承，因此，MixIn就是一种常见的设计。

只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计。

2.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)...11235...4636875025

__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.score99

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：

​​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​​https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/datamodel.html#special-method-names​​​​

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