Python __getattr__与__setattr__使用方法

看了下函数本身的doc 复制代码 代码如下: getattr(object, name[, default]) -> value Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y. When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't exist; without it, an exception i

引子 假设我们有个类A,其中a是A的实例 a.x时发生了什么?属性的lookup顺序如下: 如果重载了__getattribute__,则调用. a.__dict__, 实例中是不允许有descriptor的,所以不会遇到descriptor A.__dict__, 也即a.__class__.__dict__ .如果遇到了descriptor,优先调用descriptor. 沿着继承链搜索父类.搜索a.__class__.__bases__中的所有__dict__. 如果有多重继承且是菱形继承

在python的官方文档中:getattr()的解释如下: getattr(object, name[, default]) Return the value of the named attribute of object. name must be a string. If the string is the name of one of the object's attributes, the result is the value of that attribute. For examp

getattr()函数是Python自省的核心函数,具体使用大体如下: 获取对象引用getattr Getattr用于返回一个对象属性,或者方法 class A: def __init__(self): self.name = 'zhangjing' #self.age='' def method(self): print"method print" Instance = A() print getattr(Instance , 'name, 'not find') #如果Instan

相信大家觉得大多数时候我们并不太需要关注getattribute和getattr的一些细节(至少我自己吧:)), 一般情况下消费我们自定义的类的时候,我们对类的结构都了解,不会刻意偏离,造成一些属性访问的错误. 不过作为一个有好奇心有追求有气质的python宝宝,怎么可能不稍稍研究一下呢.好吧,其实是在github上读到一个开源项目sinaweibopy的源码才看的,代码挺有意思,正好当作一个实用的例子,来看看如何自定义实现gettattr让代码更加的动态优雅: # 例子在原来的基础上简化了一下

hasattr(object, name) 作用:判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用getattr(ojbect, name)是否抛出异常来实现的). 示例: >>> hasattr(list, 'append') True >>> hasattr(list, 'add') False getattr(object,name,default): 作用:返回object的名称为name的属性的属性值,如果属性name存在,则直接返回其

1. getattr()函数是Python自省的核心函数,具体使用大体如下: class A: def __init__(self): self.name = 'zhangjing' #self.age='24' def method(self): print"method print" Instance = A() print getattr(Instance , 'name, 'not find') #如果Instance 对象中有属性name则打印self.name的值,否则打印

getattr `getattr`函数属于内建函数,可以通过函数名称获取 复制代码 代码如下: value = obj.attribute value = getattr(obj, "attribute") 使用`getattr`来实现工厂模式 复制代码 代码如下: #一个模块支持html.text.xml等格式的打印,根据传入的formate参数的不同,调用不同的函数实现几种格式的输出 import statsout def output(data, format="tex

hasattr(object, name) 作用:判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用getattr(ojbect, name)是否抛出异常来实现的). 示例: >>> hasattr(list, 'append') True >>> hasattr(list, 'add') False getattr(object,name,default): 作用:返回object的名称为name的属性的属性值,如果属性name存在,则直接返回其

比如下面的例子: class Book(object):    def __setattr__(self, name, value):        if name == 'value':            object.__setattr__(self, name, value - 100)        else:            object.__setattr__(self, name, value)    def __getattr__(self, name):       

比如下面的例子: class Book(object):    def __setattr__(self, name, value):        if name == 'value':            object.__setattr__(self, name, value - 100)        else:            object.__setattr__(self, name, value)    def __getattr__(self, name):       

目录 一.魔法方法 1.属性访问 2.描述符 3.定制序列 5.生成器 二.异常处理 1.异常类型 2.try-except 语句 3.try-finally 语句 4.raise 语句 5.丰富的else语句 总结 一.魔法方法 1.属性访问 通常可以通过点(.)操作符的形式去访问对象的属性. class C: def __init__(self): self.x='X-man' c=C() c.x 'X-man' getattr(c , 'x' , '木有这个属性') 'X-man' get

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

目录 前言 1. init方法 2. 运算符的双下方法 2.1 比较运算符 2.2 算术运算符 2.3 反向算术运算符 2.4 增量赋值运算符 2.4 位运算符 3.字符串表示 4.数值转换 5.集合相关的双下方法 6.迭代相关的双下方法 7.类相关的双下方法 7.1 实例的创建和销毁 7.2 属性管理 7.3 属性描述符 8.总结 前言 大家在写 Python 代码的时候有没有这样的疑问. 为什么数学中的+号,在字符串运算中却变成拼接功能,如'ab' + 'cd'结果为abcd:而*号变成了重

本文实例分析了Python中的对象,方法,类,实例,函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: Python是一个完全面向对象的语言.不仅实例是对象,类,函数,方法也都是对象. 复制代码 代码如下: class Foo(object):     static_attr = True     def method(self):         pass foo = Foo() 这段代码实际上创造了两个对象,Foo和foo.而Foo同时又是一个类,foo是这个类的实例. 在C++里类型定义是在编

类的私有属性和方法 Python是个开放的语言,默认情况下所有的属性和方法都是公开的 或者叫公有方法,不像C++和 Java中有明确的public,private 关键字来区分私有公有. Python默认的成员函数和成员变量都是公开的,类的私有属性指只有在类的内部使用的属性或方法,表现形式为以"__" 属性名或方法名以双下划线开头. class Test(object): __count = 0 # 私有属性 __count def get_count(self): return se

问题 你的程序运行太慢,你想在不使用复杂技术比如C扩展或JIT编译器的情况下加快程序运行速度. 解决方案 关于程序优化的第一个准则是"不要优化",第二个准则是"不要优化那些无关紧要的部分". 如果你的程序运行缓慢,首先你得使用14.13小节的技术先对它进行性能测试找到问题所在. 通常来讲你会发现你得程序在少数几个热点位置花费了大量时间, 比如内存的数据处理循环.一旦你定位到这些点,你就可以使用下面这些实用技术来加速程序运行. 使用函数 很多程序员刚开始会使用Pyth

前言: 枚举(enumeration)在许多编程语言中常被表示为一种基础的数据结构使用,枚举帮助组织一系列密切相关的成员到同一个群组机制下,一般各种离散的属性都可以用枚举的数据结构定义,比如颜色.季节.国家.时间单位等在Python中没有内置的枚举方法,起初模仿实现枚举属性的方式是 class Directions:     NORTH = 1     EAST = 2     SOUTH = 3     WEST = 4 使用成员: Direction.EAST Direction.SOUTH