Python对象体系深入分析

一.pickle pickle模块用来实现python对象的序列化和反序列化.通常地pickle将python对象序列化为二进制流或文件.   python对象与文件之间的序列化和反序列化: 复制代码 代码如下: pickle.dump() pickle.load() 如果要实现python对象和字符串间的序列化和反序列化,则使用: 复制代码 代码如下: pickle.dumps() pickle.loads() 可以被序列化的类型有: * None,True 和 False; * 整数,浮点数

Python一切皆对象(object),每个对象都可能有多个属性(attribute).Python的属性有一套统一的管理方案. 属性的__dict__系统 对象的属性可能来自于其类定义,叫做类属性(class attribute).类属性可能来自类定义自身,也可能根据类定义继承来的.一个对象的属性还可能是该对象实例定义的,叫做对象属性(object attribute). 对象的属性储存在对象的__dict__属性中.__dict__为一个词典,键为属性名,对应的值为属性本身.我们看下面的类和

本文实例讲述了python使用any判断一个对象是否为空的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现代码如下: 复制代码 代码如下: >>> eth = {"eth0″:"192.168.1.1″} >>> any(eth) True >>> eth = {} >>> any(eth) False 判断list是否为空 传统的方式: 复制代码 代码如下: if len(mylist):     # Do somethi

本文实例讲述了python实现通过shelve修改对象的方法,分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下: import shelve she = shelve.open('try.she','c') for c in 'spam': she[c] = {c:23} for c in she.keys(): print c,she[c] she.close() she = shelve.open('try.she','c') print she['p'] she['p']['p'] = 42 #这

本文实例讲述了Python的面向对象思想.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 面向对象的基本思想是封装,继承,多态. 首先是继承: 定义一个类: 复制代码 代码如下: class Bird(object):      have_feather = True      way_of_reproduction  = 'egg' 调用这个类: 复制代码 代码如下: summer = Bird()  print summer.way_of_reproduction 与Java不同是,Python是不需

面向对象设计与面向对象编程的关系   面向对象设计(OOD)不会特别要求面向对象编程语言.事实上,OOD 可以由纯结构化语言来实现,比如 C,但如果想要构造具备对象性质和特点的数据类型,就需要在程序上作更多的努力.当一门语言内建 OO 特性,OO 编程开发就会更加方便高效.另一方面,一门面向对象的语言不一定会强制你写 OO 方面的程序.例如 C++可以被认为"更好的C":而 Java,则要求万物皆类,此外还规定,一个源文件对应一个类定义.然而,在 Python 中,类和 OOP 都不是

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

一.python对json的支持 从python2.6开始,python标准库中添加了对json的支持,操作json时,只需要import json即可. 二.python对象转换成json字符串 在把python对象转换成json字符串时,只需要如下知识即可: 1.python对象到json字符串的转换规则: Python JSON dict object list, tuple array str, unicode string int, long, float number True tr

本文实例讲述了python对象及面向对象技术.分享给大家供大家参考,具体如下: 1 先看一个例子. 本章将讲解这个例子程序: 文件: fileinfo.py: """Framework for getting filetype-specific metadata. Instantiate appropriate class with filename. Returned object acts like a dictionary, with key-value pairs f

shelve -- 用来持久化任意的Python对象 这几天接触了Python中的shelve这个module,感觉比pickle用起来更简单一些,它也是一个用来持久化Python对象的简单工具.当我们写程序的时候如果不想用关系数据库那么重量级的东东去存储数据,不妨可以试试用shelve.shelf也是用key来访问的,使用起来和字典类似.shelve其实用anydbm去创建DB并且管理持久化对象的. 创建一个新的shelf 直接使用shelve.open()就可以创建了 import shel

本文实例讲述了Python对象转JSON字符串的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: import json class JSONObject(object): def __init__(self): self.name = 'Ahan' self.email = 'www@qq.com' self.age = 26 if __name__ == '__main__': o = JSONObject() print json.dumps(o, default=lambda o: o.__dic

面向对象的编程语言在写大型程序的的时候,往往比面向过程的语言用起来更方便,安全.其中原因之一在于:类机制. 类,对众多的数据进行分类,封装,让一个数据对象成为一个完整的个体,贴近现实生活,高度抽象化.但是,python对类的封装并不好,因为所有的属性和方法都是公开的,你可以随意访问或者写入,你可以在类的外部对类的属性进行修改,甚至添加属性.这的确让人感到不安. 下面就来总结一下学习后的解决方案. 1,使用2个下划线前缀隐藏属性或者方法. __xxx #!/usr/bin/python3 #-*-

一切皆是对象 在 Python 一切皆是对象,包括所有类型的常量与变量,整型,布尔型,甚至函数. 参见stackoverflow上的一个问题 Is everything an object in python like ruby 代码中即可以验证: # everythin in python is object def fuction(): return print isinstance(True, object) print isinstance(0, object) print isinst

对于python,一切事物都是对象,程序中存储的所有数据都是对象,对象基于类创建 计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本.图形.音频.视频.网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型. class 指自定义类型,type 指内置类型.两者都表示数据类型,称呼不同而已 每个对象都有一个身份.一个类型和一个值,身份指对象在内存中所处位置的指针(内存中的地址),内置函数id()可返回一个对象的身份.变量名就是引用这个具体位置的名称 实例化:创建特定类型的对象 实例被创建后,其身份和类型