读书笔记(3): 编写高质量python代码的59个有效方法

前言

《编写高质量python代码的59个有效方法》这本书分类逐条地介绍了编写python代码的有效思路和方法，对理解python和提高编程效率有一定的帮助。本笔记简要整理其中的重要方法。

承接上文//www.greatytc.com/p/15a6050220e6
//www.greatytc.com/p/1f6a2b3b502e

本篇介绍关于元类及属性的编程方法

4.元类(MetaClass)及属性

Python中的元类概念是一种比较模糊的概念，简单来讲就是可以把python中的class语句转译为元类，令其在每次定义具体的类时都提供独特的行为。

Python还具有一个奇妙的特性：可以动态地定义对属性的访问操作，这种动态属性也有可能带来令人意外的副作用。

用纯属性取代get和set方法

# C++等其他语言常用写法

# 在类中明确实现getter和setter
class OldResistor(object):
    def __init__(self,ohms):
        self._ohms=ohms
    def get_ohms(self):
        return self._ohms
    def set_ohms(self,ohms):
        self._ohms=ohms
r0=OldResistor(5)
print(r0.get_ohms())
r0.set_ohms(10)
print(r0.get_ohms())
r0.set_ohms(r0.get_ohms()+5)

这种自定义获取和设置的操作，在其他语言中很常见，但在python中不需要手工实现，直接从public属性开始：

class Resistor(object):
    def __init__(self,ohms):
        self.ohms=ohms
        self.vol=0
        self.current=0
r1=Resistor(5)
 
print(r1.ohms) # 5
r1.ohms=10
print(r1.ohms) # 10

此外，还可以通过@property和setter来实现一些特殊操作，如下所示，在给成员变量_vol赋值的同时，还进行了其他变量的修改。

class VolResistance(Resistor):
    def __init__(self,ohms):
        super().__init__(ohms)
        self._vol=0
    @property
    def vol(self):
        return self._vol
    
    @vol.setter
    def vol(self,vol):
        self._vol=vol
        self.current=self._vol/self.ohms
r2=VolResistance(5)
print(r2.current) # 0
r2.vol=10
print(r2.current) #2.0

@property和setter合作实现对类成员属性的修改，@property相当于getter操作，获取成员信息，而同时会默认创建相应的xx.setter装饰器，可以动态地对相应的成员属性进行修改。

用描述符来改写需要复用的@property方法

内置的@property修饰器存在不便于复用的问题，受它修饰的方法无法为同一类中的其他属性所复用。

Python提供了描述符(descriptor)来做，对访问操作进行一定转译：描述符类提供get和set方法

class Grade(object):
    def __get__(*args,**kwargs):
        pass
    def __set__(*args,**kwargs):
        pass

class Exam(object):
    math_grade=Grade()
    writing_grade=Grade()
    science_grade=Grade()

在具体使用中，我们可以将每个实例对应的值记录到Grade描述符类中，使用字典保存每个实例的状态

class Grade(object):
    def __init__(self):
        self._values={}
        
    def __get__(self,instance,instance_type):
        print(self._values)
        if instance is None:
            return self
        return self._values.get(instance,0)
    def __set__(self,instance,value):
        self._values[instance]=value

class Exam(object):
    math_grade=Grade()
    writing_grade=Grade()
    science_grade=Grade()

exam=Exam()
exam.science_grade=40
print(exam.science_grade)
#{<__main__.Exam object at 0x7f1b6281ab90>: 40}
#40
#

这种写法存在一个严重的问题：泄露内存；在程序的生命期内，对于传给set的每个Exam实例，_values字典都会保存指向该实例的一份引用，导致该实例的引用计数无法将为0，使得内存无法被回收。可以使用内置的weakref模块,使用WeakKeyDictionary的特殊字典，替代普通的字典。

from weakref import WeakKeyDictionary
class Grade(object):
    def __init__(self):
        self._values=WeakKeyDictionary()
        
    def __get__(self,instance,instance_type):
        print(self._values)
        if instance is None:
            return self
        return self._values.get(instance,0)
    def __set__(self,instance,value):
        self._values[instance]=value

用_getattr_ /_getattribute_ /_setattr_实现需求

Python提供了一些挂钩(Hook)，辅助通用代码的编写，将多个系统粘合起来。

例如：把数据库的行表示为Python对象，往往操作时优势我们不清楚行的结构，需要些通用的代码结构。

class DB(object):
    def __init__(self):
        self.exists=5
    def __getattr__(self,name):
        value='Value for %s'%name
        setattr(self,name,value)
        return value
data=DB()
print(data.__dict__)  ## {'exists': 5}
print(data.foo)
print(data.__dict__) ## {'exists': 5, 'foo': 'Value for foo'}

在访问data缺少的foo属性时，会调用定义的getattr方法，从而修改实例的dict字典；这种行为适合实现无结构数据的按需访问，初次执行getattr把相关的属性加载进来。

然而有些情况下，我们需要动态地访问对象属性，使用_getattr_会导致属性加载后一直存在属性字典中；因此可以使用另一个方法：_getattribute_，每次访问对象属性时都会触发该方法，即使属性已经存在与属性字典中。

此外，可以用内置的hashattr函数判断对象是否已经拥有了相关的属性，并用内置的getattr函数来获取属性值。

在利用获取方法得到具体属性，可以通过_setattr_进行属性的赋值操作。

此外值得注意的一点是，要避免通过_getattribute_和_setattr_方法中访问实例属性，容易造成无限递归。

这个时候要采用super()._get__attribute_方法，从实例的属性字典里面直接获取_data属性值，以避免无限递归。