对python 调用类属性的方法详解

复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python class Foo(object): x=1 if __name__=='__main__': foo = Foo() print 'foo.x=',foo.x print 'Foo.x=',Foo.x foo.x = 2 print 'foo.x=',foo.x print 'Foo.x=',Foo.x

Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程.Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一.2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言.自从2004年以后,python的使用率是呈线性增长. Python在设计上坚持了清晰划一的风格,这使得Python成为一门易读.易维护,并且被大量用户所欢迎的.用途广泛的语言. 鉴于以上各种优点,忍不住对Python进行

前言 最近工作中遇到个需求是要得到一个类的静态属性,也就是说有个类 Type ,我要动态获取 Type.FTE 这个属性的值. 最简单的方案有两个: getattr(Type, 'FTE') Type.__dict__['FTE'] 那么,如果要获取类属性的列表,该怎么做呢? 首先上场的是 dir ,它能返回当前范围的所有属性名称列表: >>> dir() ['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__'] >>>

本文实例分析了Python类属性与实例属性用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 类属性:类名.属性名 实例属性:实例.属性名 >>> class test(): ... ver=1 ... >>> a=test() >>> test.x=8 >>> a.__dict__ {} >>> a.x 8 >>> a.x=9 >>> a.__dict__ {'x': 9} 1.类的属性如何

类属性和对象属性 我们把定义在类中的属性称为类属性,该类的所有对象共享类属性,类属性具有继承性,可以为类动态地添加类属性. 对象在创建完成后还可以为它添加额外的属性,我们把这部分属性称为对象属性,对象属性仅属于该对象,不具有继承性. 类属性和对象属性都会被包含在dir()中,而vars()是仅包含对象属性.vars()跟__dict__是等同的. 类属性和对象属性可类比于Java中的static成员和非static成员,只不python中的类属性和对象属性都是可以动态添加(和删除)的. clas

所谓类属性的延迟计算就是将类的属性定义成一个property,只在访问的时候才会计算,而且一旦被访问后,结果将会被缓存起来,不用每次都计算. 优点 构造一个延迟计算属性的主要目的是为了提升性能 实现 class LazyProperty(object): def __init__(self, func): self.func = func def __get__(self, instance, owner): if instance is None: return self else: valu

在使用Python编写面向对象的代码时,我们会常常使用"继承"这种开发方式.例如下面这一段代码: class Info: def __init__(self): pass def calc_age(self): print('我是父类的方法') class PeopleInfo(Info): def __init__(self): super().__init__() def calc_age(self): print(123456) 如果你使用 PeopleInfo 初始化一个对象,

本文实例讲述了Python面向对象class类属性及子类用法.分享给大家供大家参考,具体如下: class类属性 class Foo(object): x=1.5 foo=Foo() print foo.x#通过实例访问类属性 >>>1.5 print Foo.x #通过类访问类属性 >>>1.5 foo.x=1.7 #只改新实例属性,不会改变类属性 print foo.x >>>1.7 print Foo.x >>>1.5 foo.

测试时候类的调用是经常会用到的.简单看下类的调用使用的方法吧. 来看例子: 目录结构: 我们现在要在do_class.py这个文件里调用class_learn.py里的类 代码(do_class.py): #!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8 '''@Author:Jock''' from all_python_learn.class_and_funcation.class_learn import * b = Learn(1,2) b.get() print

前言 大家都知道Python的优点是开发效率高,使用方便,C++则是运行效率高,这两者可以相辅相成,不管是在Python项目中嵌入C++代码,或是在C++项目中用Python实现外围功能,都可能遇到Python调用C++模块的需求,下面列举出集中c++代码导出成Python接口的几种基本方法,一起来学习学习吧. 原生态导出 Python解释器就是用C实现,因此只要我们的C++的数据结构能让Python认识,理论上就是可以被直接调用的.我们实现test1.cpp如下 #include <Pytho

Python Thread类表示在单独的控制线程中运行的活动.有两种方法可以指定这种活动: 1.给构造函数传递回调对象 mthread=threading.Thread(target=xxxx,args=(xxxx)) mthread.start() 2.在子类中重写run() 方法 这里举个小例子: import threading, time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__in

当我们定义一个类的时候,有时候会定义一个私有属性来辅助开发.在其它语言中经常会用到 private 来修饰这个属性为私有属性.可是你知道么?同样为私有属性,有的开发语言中是真私有属性,有的是假私有属性. 例如 :在 OC 开发过程中出现的私有属性就是假私有属性,通过 runtime 可以很方便拿到私有属性并进行修改.同出师门,swift 中的私有属性就是真私有属性,通常需要 private 来修饰. 那么在 python 开发中,我们如何来定义一个私有属性呢?作为约定俗成,我们通常在属性的前面加

目录 前言 Mixin 与继承的区别 总结 前言 最近在看sanic的源码,发现有很多Mixin的类,大概长成这个样子 class BaseSanic(    RouteMixin,    MiddlewareMixin,    ListenerMixin,    ExceptionMixin,    SignalMixin,    metaclass=SanicMeta, ): 于是对于这种 Mixin 研究了一下,其实也没什么新的东西,Mixin 又称混入,只是一种编程思想的体现,但是在使用

使用astype如下: df[[column]] = df[[column]].astype(type) type即int.float等类型. 示例: import pandas as pd data = pd.DataFrame([[1, "2"], [2, "2"]]) data.columns = ["one", "two"] print(data) # 当前类型 print("----\n修改前类型:&quo

只想回答一个问题: 当编译器要读取obj.field时, 发生了什么? 看似简单的属性访问, 其过程还蛮曲折的. 总共有以下几个step: 1. 如果obj 本身(一个instance )有这个属性, 返回. 如果没有, 执行 step 2 2. 如果obj 的class 有这个属性, 返回. 如果没有, 执行step 3. 3. 如果在obj class 的父类有这个属性, 返回. 如果没有, 继续执行3, 直到访问完所有的父类. 如果还是没有, 执行step 4. 4. 执行obj.__ge

目录 楔子 __import__ importlib.machinery 通过 module 类创建模块 将一个类的实例变成一个模块 小结 楔子 导入一个模块,我们一般都会使用 import 关键字,但有些场景下 import 难以满足我们的需要.所以除了 import 之外还有很多其它导入模块的方式,下面就来介绍一下. __import__ 这是一个内置函数,解释器在 import 的时候,实际上就执行了这个函数. # import os 等价于如下方式 os = __import__("os