Python基础手记

又一个非常方便的Python语法特性

class Product:
    def __init__(self, value):
        self.price = value

    @property
    def price(self):
        return self.__price

    @price.setter
    def price(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError
        self.__price = value

我们使用@property修饰方法，此时会把方法直接变成同名属性。当我们获取属性的值时，实际上就是调用的此方法。

此时，本身又自动创建了另一个装饰器，负责把一个方法变成属性赋值，即：price的setter方法。于是，修饰的其实是，当我们给price赋值时，实际上就是调用的此方法。此时，price对外表现得就像一个普通的attribute

继承

class Animal:
    def __init__(self):
        self.age = 1

    def eat(self):
        print('eat')


class Mammal(Animal):
    def walk(self):
        print('walk')


m = Mammal()
print(m.age) # 1
m.eat() # eat
print(isinstance(m, object))  # True
print(issubclass(Mammal, Animal))  # True

所有的类都直接或者间接继承自 object 类

除此以外，还可以非常方便地通过继承扩展内置类型（比如str,list等）

继承中的构造器

不同于Java或者C++的构造器机制（类同名，默认构造器，从父到子），Python中的构造器只有一个名字__init__，这也造成了一个神奇的结果：Python的构造器是可以覆盖的，而且子类的实例化可以完全不执行父类的构造方法。如果需要在子类的构造器中执行父类的构造器，需要 显式指明 ：

def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = 2

另外，如果子类没有自己的构造器，则只会执行父类的构造器，也就是说不存在所谓的 默认构造器 。

Python中的抽象类和抽象方法

机制大同小异，不再赘述：

from abc import ABC, abstractmethod


class Stream(ABC):  # 抽象类

    @abstractmethod
    def read(self):  # 抽象方法
        pass


class MemoryStream(Stream):

    def read(self):
        print('read')


stream = MemoryStream()

值得注意的是，Python并不支持函数重载，这也意味着所谓的重写（覆盖）的函数签名不包括形参，而只是 函数名 。

多态

由于Python中不存在所谓的上转型对象，所以实现多态的方式也有所变化。

可以简单的通过一个函数实现

def operate(control):
    control.do_something()

显然，只要对象存在该方法，即使不在同一继承体系也可以成功执行，即“is-a“变成了“like-a"

纯数据类

from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ['x', 'y'])

p1 = Point(x=1, y=2)
p2 = Point(x=1, y=2)
print(p1 == p2)

我们不必在重写魔法方法来定义比较规则，同时这种方法创建的数据类是不可变的

引入模块的方式

from sales import calc_shipping # 此时calc_shipping就好像在该文件定义一样直接使用
import sales # 此时sales可以看作一个对象，通过sale.doSomething访问模块成员

Python编译
一旦我在main里import了app并运行，就会产生如图的文件
[站外图片上传中...(image-14bf3c-1553528837227)]
实际上，pycache里存放了app的编译结果作为缓存，加快下次引入app模块的速度。
同时，Python不会编译作为入口的文件（此处是main.py）
模块路径
就如同Java的类路径，Python也有模块路径用于在程序import时搜寻相应的模块，当前目录就是其中之一。

import sys
print(sys.path) # 打印所有模块路径

包（package）

包简单来说就是模块的集合，对应到文件层面包就是一个目录，模块就是一个 py文件 。

新建一个目录，并在其中新建一个名为 __init__.py 的文件，这个目录就变成了一个包，同时包还可以有子包，同样创建一个子目录和init文件，以此类推。

那么如何import同级子包中的模块呢？

from 最顶级包.目标包 import 目标模块
from ..目标包 import 目标模块 # 两个点表示上级目录（包）

两种方法分别对应绝对和相对寻址

import app

print(dir(app))  #返回scope的所有属性名
print(app.__name__) # 模块名
print(app.__file__)  # 路径
print(app.__package__)

值得注意的是，如果直接执行某个模块，模块名（__name__）总会是 __main__ ，所以也就有了常见的：

if __name__ == "__main__":
    pass

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