Python高级 04 - Python元类及迭代器生成器
内容
1. __getattr__和__getattribute__魔法函数
- __getattr__是当类调用一个不存在的属性时才会调用getattr魔法函数，他传入的值item就是你这个调用的不存在的值。
- getattribute__则是无条件的优先执行，所以如果不是特殊情况最好不要用__getattribute。
2. 属性描述符
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属性描述符介绍
属性描述符是一个强大的通用协议。它是properties, methods, static methods, class methods 和super()的调用原理。 -
属性描述符协议
属性描述符是实现了特定协议的类，只要实现了__get__，__set__和__delete__三个方法中的任意一个，这个类就是描述符，它能实现对多个属性运用相同存取逻辑的一种方式，通俗来说就是：创建一个实例，作为另一个类的类属性。 -
注意
如果一个对象同时定义了__get__和__set__方法，它被称做数据描述符(data descriptor)。
只定义__get__方法的对象则被称为非数据描述符(non-data descriptor) -
使用类方法创建描述符
定义一个IntField类为描述符类
创建IntField类的实例，作为另一个User类的属性 -
描述符查找顺序
当为数据描述符时， get__优先级高于__dict
当为非数据描述符时,dict__优先级高于__get
3. 元类
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元类介绍
元类实际上就是创建类的类 -
实现如下：
定义创建类的函数create_class
如果给create_class传的参数为user，则创建User类
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type()创建元类
第一个参数：name表示类名称，字符串类型
第二个参数：bases表示继承对象（父类），元组类型，单元素使用逗号
第三个参数：attr表示属性，这里可以填写类属性、类方式、静态方法，采用字典格式，key为属性名，value为属性值
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metaclass属性
如果一个类中定义了__metalass__ = xxx,Python就会用元类的方式来创建类,就可以控制类的创建行为
4. Python迭代器
迭代器指的是迭代取值的工具,迭代是指一个重复的过程,每一次重复都是基于上一次结果而来
迭代提供了一种通用的不依赖索引的迭代取值方式
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可迭代对象
可以用for循环遍历的对象都是可迭代对象。- str,list,tuple,dict,set等都是可迭代对象。
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判断是否可迭代
除了看内置是否含有__iter__方法来判断该对象是否是一个可迭代的对象之外，我们还可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象
isinstance()–>用来判断对象是否是相应类型，与type()类似。 -
迭代器对象
有内置的__next__()方法的对象，执行该方法可以不依赖索引取值
有内置的__iter__()方法的对象，执行迭代器的__iter__()方法得到的依然是迭代器本身
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iter()
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
那我们可以通过iter()方法将可迭代的对象，转为迭代器。 - 注意：
迭代器不可以通过下标取值，而是使用__next__()或者next()。但是只要超出范围则直接报错StopIteration。 - next()只能顺延调用，不能往前
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可迭代对象与迭代器区别
可用于for循环的都是可迭代类型
作用于next()都是迭代器类型
ist、dict、str等都是可迭代的但不是迭代器,因为next()函数无法调用它们。可以通过iter()函数将它们转为迭代器
python的for循环本质就是通过不断调用next()函数实现的
5. 生成器函数
当一个函数中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通的函数，而是一个generator。调用函数就是创建了一个生成器对象。其工作原理就是通过**重复调用next()或者__next__()方法，**直到捕获一个异常
比如：
实现斐波那契数列，除第一个和第二个数外，任何一个数都可以由前两个相加得到：
1，1，2，3，5，8，12，21，34…
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注意：
yield返回一个值，并且记住这个返回值的位置，下次遇到next()调用时，代码从yield的下一条语句开始执行。与return的差别是，return也是返回一个值，但是直接结束函数 -
迭代器与生成器
生成器能做到迭代器能做的所有事
而且因为生成器自动创建了iter()和next()方法，生成器显得简洁，而且高效。