Python元類與迭代器生成器案例詳解

Posted on 2021-08-31 by WalkonNet

1.getattr和getattribute魔法函數

__getattr__是當類調用一個不存在的屬性時才會調用getattr魔法函數，他傳入的值item就是你這個調用的不存在的值。
__getattribute__則是無條件的優先執行，所以如果不是特殊情況最好不要用__getattribute__。

class User(object):
    def __init__(self, name, info):
        self.name = name
        self.info = info

    def __getattr__(self, item):
        return self.info[item]

ls = User("李四",{"gender":"male"})
print(ls.gender)

2.屬性描述符

屬性描述符介紹
屬性描述符是一個強大的通用協議。它是properties, methods, static methods, class methods 和super()的調用原理。

屬性描述符協議
屬性描述符是實現瞭特定協議的類，隻要實現瞭__get__，__set__和__delete__三個方法中的任意一個，這個類就是描述符，它能實現對多個屬性運用相同存取邏輯的一種方式，通俗來說就是：創建一個實例，作為另一個類的類屬性。

註意

• 如果一個對象同時定義瞭__get__和__set__方法，它被稱做數據描述符(data descriptor)。

• 隻定義__get__方法的對象則被稱為非數據描述符(non-data descriptor)。

使用類方法創建描述符

• 定義一個IntField類為描述符類

• 創建IntField類的實例，作為另一個User類的屬性

class IntField(object):
    def __set__(self, instance, value):
        print("__set__")

    def __get__(self, instance, owner):
        print("__get__")

    def __delete__(self, instance):
        print("__delete__")


class User(object):
    age = IntField()


ls = User()
ls.age         
ls.age = 30     
del ls.age

使用屬性類型創建描述符

除瞭使用類當作一個屬性描述符，我們之前學習的 property()，就是可以輕松地為任意屬性創建可用的描述符。創建 property() 的語法是 property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

描述符查找順序

• 當為數據描述符時， __get__優先級高於__dict__
• 當為非數據描述符時,__dict__優先級高於__get__

元類

元類介紹

元類實際上就是創建類的類

實現如下：

• 定義創建類的函數create_class
• 如果給create_class傳的參數為user，則創建User類

type()創建元類

• 第一個參數：name表示類名稱，字符串類型
• 第二個參數：bases表示繼承對象（父類），元組類型，單元素使用逗號
• 第三個參數：attr表示屬性，這裡可以填寫類屬性、類方式、靜態方法，采用字典格式，key為屬性名，value為屬性值

def __init__(self, name):
    self.name = name
    print("i am __init__")
    
    
User = type("User", (), {"age":18 , "__init__":__init__})
obj = User("amy")       
print(obj.name)

metaclass屬性

如果一個類中定義瞭__metalass__ = xxx,Python就會用元類的方式來創建類,就可以控制類的創建行為
比如，以下代碼,再不改變類屬性的抒寫情況下，將屬性名規定為大寫訪問。

class MyClass(object):
    name = "ls"
mc = MyClass()
print(mc.name)

Python迭代器

迭代器指的是迭代取值的工具,迭代是指一個重復的過程,每一次重復都是基於上一次結果而來
迭代提供瞭一種通用的不依賴索引的迭代取值方式

可迭代對象

可以用for循環遍歷的對象都是可迭代對象。
• str,list,tuple,dict,set等都是可迭代對象。
• generator，包括生成器和帶yield的生成器函數。

判斷是否可迭代

除瞭看內置是否含有__iter__方法來判斷該對象是否是一個可迭代的對象之外，我們還可以使用 isinstance() 判斷一個對象是否是 Iterable 對象
• isinstance()–>用來判斷對象是否是相應類型，與type()類似。

from collections import Iterable,Iterator
print(isinstance('abc',Iterable))   # True
print(isinstance([1,2,3,4],Iterable))   # True
print(isinstance(123,Iterable))     # False

迭代器對象

• 有內置的__next__()方法的對象，執行該方法可以不依賴索引取值
• 有內置的__iter__()方法的對象，執行迭代器的__iter__()方法得到的依然是迭代器本身
需要註意的是，可迭代對象不一定是迭代器

iter()

可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。
那我們可以通過iter()方法將可迭代的對象，轉為迭代器。

li = [1,2,3,4]
lis = iter(li)
print(type(lis))    # <class 'list_iterator'>

註意：
• 迭代器不可以通過下標取值，而是使用__next__()或者next()。但是隻要超出范圍則直接報錯StopIteration。

print(lis[0])    # 報錯 not subscriptable
print(lis.__next__())
print(lis.__next__())
print(lis.__next__())
print(lis.__next__())
print(next(lis))
print(next(lis))
print(next(lis))
print(next(lis))

• next()隻能順延調用，不能往前。

可迭代對象與迭代器區別
• 可用於for循環的都是可迭代類型
• 作用於next()都是迭代器類型
• list、dict、str等都是可迭代的但不是迭代器,因為next()函數無法調用它們。可以通過iter()函數將它們轉為迭代器
• python的for循環本質就是通過不斷調用next()函數實現的

生成器

生成器定義
在Python中，一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
為什麼要有生成器
列表所有數據都在內存中，如果有海量數據的話會非常消耗內存。
比如說：我們僅僅需要訪問前面幾個元素，但後面絕大多元素占用的內存就會浪費瞭。
那麼生成器就是在循環的過程中根據算法不斷推算出後續的元素，這樣就不用創建整個完整的列表，從而節省大量的空間。
總而言之，就是當我們想要使用龐大數據，又想讓它占用的空間少，那就使用生成器。

如何創建生成器

生成器表達式
生成器表達式來源於迭代和列表解析的組合，生成器和列表解析類似，但是它使用()而不是[]。

g = (x for x in range(5))
print(g)       # generator object
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
# 超出報錯
print(next(g))
for i in g:
    print(i)

生成器函數
當一個函數中包含yield關鍵字，那麼這個函數就不再是一個普通的函數，而是一個generator。調用函數就是創建瞭一個生成器對象。其工作原理就是通過重復調用next()或者__next__()方法，直到捕獲一個異常。
比如：
實現斐波那契數列，除第一個和第二個數外，任何一個數都可以由前兩個相加得到：
1，1，2，3，5，8，12，21，34…

def createNums():
    print("-----func start-----")
    a,b = 0,1
    for i in range(5):
        # print(b)
        print("--1--")
        yield b
        print("--2--")
        a,b = b,a+b
        print("--3--")
    print("-----func end-----")
    
g = createNums()
print(next(g))  
print(next(g))  
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

註意：

• yield返回一個值，並且記住這個返回值的位置，下次遇到next()調用時，代碼從yield的下一條語句開始執行。與return的差別是，return也是返回一個值，但是直接結束函數。

迭代器與生成器

• 生成器能做到迭代器能做的所有事

• 而且因為生成器自動創建瞭iter()和next()方法，生成器顯得簡潔，而且高效。

讀取大文件

文件300G,文件比較特殊,一行分隔符 {|}

def readlines(f,newline):
    buf = ""
    while True:
        while newline in buf:
            pos = buf.index(newline)
            yield buf[:pos]
            buf = buf[pos + len(newline):]
        chunk = f.read(4096*10)
        if not chunk:
            yield buf
            break
        buf += chunk
with open('demo.txt') as f:
    for line in readlines(f,"{|}"):
        print(line)

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