Python如何设计面向对象的类（上）

Python是一门高级语言，支持面向对象设计，如何设计一个符合Python风格的面向对象的类，是一个比较复杂的问题，本文提供一个参考，表达一种思路，探究一层原理。

目标

期望实现的类具有以下基本行为：

• __repr__ 为repr()提供支持，返回便于开发者理解的对象字符串表示形式。
• __str__ 为str()提供支持，返回便于用户理解的对象字符串表示形式。
• __bytes__ 为bytes()提供支持，返回对象的二进制表示形式。
• __format__ 为format()和str.format()提供支持，使用特殊的格式代码显示对象的字符串表示形式。

Vector2d是一个向量类，期望它能支持以下操作：

 

  
>>> v1 = Vector2d(3, 4) 
  
>>> print(v1.x, v1.y)  # 通过属性直接访问 
  
3.0 4.0 
  
>>> x, y = v1  # 支持拆包 
  
>>> x, y 
  
(3.0, 4.0) 
  
>>> v1  # 支持repr 
  
Vector2d(3.0, 4.0) 
  
>>> v1_clone = eval(repr(v1))  # 验证repr描述准确 
  
>>> v1 == v1_clone  # 支持==运算符 
  
True 
  
>>> print(v1)  # 支持str 
  
(3.0, 4.0) 
  
>>> octets = bytes(v1)  # 支持bytes 
  
>>> octets 
  
b'd\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x08@\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x10@' 
  
>>> abs(v1)  # 实现__abs__ 
  
5.0 
  
>>> bool(v1), bool(Vector2d(0, 0))  # 实现__bool__ 
  
(True, False) 
 

基本实现

代码与解析如下：

 

  
from array import array 
  
import math 
  
 
  
 
  
class Vector2d: 
  
    # Vector2d实例和二进制之间转换时使用 
  
    typecode = 'd'   
  
 
  
    def __init__(self, x, y): 
  
        # 转换为浮点数 
  
        self.x = float(x)     
  
        self.y = float(y) 
  
 
  
    def __iter__(self): 
  
        # 生成器表达式，把Vector2d实例变成可迭代对象，这样才能拆包 
  
        return (i for i in (self.x, self.y))   
  
 
  
    def __repr__(self): 
  
        class_name = type(self).__name__ 
  
        # {!r}是个万能的格式符 
  
        # *self是拆包，*表示所有元素 
  
        return '{}({!r}, {!r})'.format(class_name, *self) 
  
 
  
    def __str__(self): 
  
        # Vector2d实例是可迭代对象，可以得到一个元组，并str 
  
        return str(tuple(self)) 
  
 
  
    def __bytes__(self): 
  
        # 转换为二进制 
  
        return (bytes([ord(self.typecode)]) +   
  
                bytes(array(self.typecode, self)))   
  
 
  
    def __eq__(self, other): 
  
        # 比较相等 
  
        return tuple(self) == tuple(other)   
  
 
  
    def __abs__(self): 
  
        # 向量的模是直角三角形的斜边长 
  
        return math.hypot(self.x, self.y)  
  
 
  
    def __bool__(self): 
  
        # 0.0是False，非零值是True 
  
        return bool(abs(self))   
  
     
  
    @classmethod 
  
    def frombytes(cls, octets):  # classmethod不传self传cls 
  
        typecode = chr(octets[0]) 
  
        memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode) 
  
        return cls(*memv)  # 拆包后得到构造方法所需的一对参数 
 

代码最后用到了@classmethod装饰器，它容易跟@staticmethod混淆。

@classmethod的用法是：定义操作类，而不是操作实例的方法。常用来定义备选构造方法。

@staticmethod其实就是个普通函数，只不过刚好放在了类的定义体里。实际定义在类中或模块中都可以。

格式化显示

代码与解析如下：

 

  
def angle(self): 
  
    return math.atan2(self.y, self.x) 
  
 
  
 
  
def __format__(self, fmt_spec=''): 
  
    if fmt_spec.endswith('p'):  # 以'p'结尾，使用极坐标 
  
        fmt_spec = fmt_spec[:-1] 
  
        coords = (abs(self), self.angle())  # 计算极坐标(magnitude, angle) 
  
        outer_fmt = '<{}, {}>'  # 尖括号 
  
    else: 
  
        coords = self  # 不以'p'结尾，构建直角坐标(x, y) 
  
        outer_fmt = '({}, {})'  # 圆括号 
  
    components = (format(c, fmt_spec) for c in coords)  # 使用内置format函数格式化字符串 
  
    return outer_fmt.format(*components)  # 拆包后代入外层格式 
 

它实现了以下效果：

直角坐标：

 

  
>>> format(v1) 
  
'(3.0, 4.0)' 
  
>>> format(v1, '.2f') 
  
'(3.00, 4.00)' 
  
>>> format(v1, '.3e') 
  
'(3.000e+00, 4.000e+00)' 
 

极坐标：

 

  
>>> format(Vector2d(1, 1), 'p')  # doctest:+ELLIPSIS 
  
'<1.414213..., 0.785398...>' 
  
>>> format(Vector2d(1, 1), '.3ep') 
  
'<1.414e+00, 7.854e-01>' 
  
>>> format(Vector2d(1, 1), '0.5fp') 
  
'<1.41421, 0.78540>' 
 

可散列的

实现__hash__特殊方法能让Vector2d变成可散列的，不过在这之前需要先让属性不可变，代码如下：

 

  
def __init__(self, x, y): 
  
    # 双下划线前缀，变成私有的 
  
    self.__x = float(x) 
  
    self.__y = float(y) 
  
 
  
@property  # 标记为特性 
  
def x(self): 
  
    return self.__x 
  
 
  
@property 
  
def y(self): 
  
    return self.__y 
 

这样x和y就只读不可写了。

属性名字的双下划线前缀叫做名称改写(name mangling)，相当于_Vector2d__x和_Vector2d__y，能避免被子类覆盖。

然后使用位运算符异或混合x和y的散列值：

 

  
def __hash__(self): 
  
    return hash(self.x) ^ hash(self.y) 
 

节省内存

Python默认会把实例属性存储在__dict__字典里，字典的底层是散列表，数据量大了以后会消耗大量内存(以空间换时间)。通过__slots__类属性，能把实例属性存储到元组里，大大节省内存空间。

示例：

 

  
class Vector2d: 
  
    __slots__ = ('__x', '__y') 
  
 
  
    typecode = 'd' 
 

有几点需要注意：

必须把所有属性都定义到__slots__元组中。

子类也必须定义__slots__。

实例如果要支持弱引用，需要把__weakref也加入__slots__。

覆盖类属性

实例覆盖

Python有个很独特的特性：类属性可用于为实例属性提供默认值。实例代码中的typecode就能直接被self.typecode拿到。但是，如果为不存在的实例属性赋值，会新建实例属性，类属性不会受到影响，self.typecode拿到的是实例属性的typecode。

示例：

 

  
>>> v1 = Vector2d(1, 2) 
  
>>> v1.typecode = 'f' 
  
>>> v1.typecode 
  
'f' 
  
>>> Vector2d.typecode 
  
'd' 
 

子类覆盖

类属性是公开的，所以可以直接通过Vector2d.typecode = 'f'进行修改。但是更符合Python风格的做法是定义子类：

 

  
class ShortVector2d(Vector2d): 
  
    typecode = 'f' 
 

Django基于类的视图大量使用了这个技术。

小结

本文先介绍了如何实现特殊方法来设计一个Python风格的类，然后分别实现了格式化显示与可散列对象，使用__slots__能为类节省内存，最后讨论了类属性覆盖技术，子类覆盖是Django基于类的视图大量用到的技术。

参考资料：

《流畅的Python》第9章 符合Python风格的对象

https://www.jianshu.com/p/7fc0a177fd1f