Python元类与迭代器生成器案例详解

__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__。

class User(object): def __init__(self, name, info):self.name = nameself.info = info def __getattr__(self, item):return self.info[item]ls = User('李四',{'gender':'male'})print(ls.gender) 2.属性描述符

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

class IntField(object): def __set__(self, instance, value):print('__set__') def __get__(self, instance, owner):print('__get__') def __delete__(self, instance):print('__delete__')class User(object): age = IntField()ls = User()ls.age ls.age = 30 del ls.age

使用属性类型创建描述符

除了使用类当作一个属性描述符，我们之前学习的 property()，就是可以轻松地为任意属性创建可用的描述符。创建 property() 的语法是 property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

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__

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

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

def __init__(self, name): self.name = name print('i am __init__')User = type('User', (), {'age':18 , '__init__':__init__})obj = User('amy') print(obj.name)

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比如，以下代码,再不改变类属性的抒写情况下，将属性名规定为大写访问。

class MyClass(object): name = 'ls'mc = MyClass()print(mc.name)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

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。• generator，包括生成器和带yield的生成器函数。

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。

from collections import Iterable,Iteratorprint(isinstance(’abc’,Iterable)) # Trueprint(isinstance([1,2,3,4],Iterable)) # Trueprint(isinstance(123,Iterable)) # False

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需要注意的是，可迭代对象不一定是迭代器

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。

li = [1,2,3,4]lis = iter(li)print(type(lis)) # <class ’list_iterator’>

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。

print(lis[0]) # 报错 not subscriptableprint(lis.__next__())print(lis.__next__())print(lis.__next__())print(lis.__next__())print(next(lis))print(next(lis))print(next(lis))print(next(lis))

• next()只能顺延调用，不能往前。

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• list、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

生成器定义在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。为什么要有生成器列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话会非常消耗内存。比如说：我们仅仅需要访问前面几个元素，但后面绝大多元素占用的内存就会浪费了。那么生成器就是在循环的过程中根据算法不断推算出后续的元素，这样就不用创建整个完整的列表，从而节省大量的空间。总而言之，就是当我们想要使用庞大数据，又想让它占用的空间少，那就使用生成器。

生成器表达式生成器表达式来源于迭代和列表解析的组合，生成器和列表解析类似，但是它使用()而不是[]。

g = (x for x in range(5))print(g) # generator objectprint(next(g))print(next(g))print(next(g))print(next(g))print(next(g))# 超出报错print(next(g))for i in g: print(i)

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…

def createNums(): print('-----func start-----') a,b = 0,1 for i in range(5):# print(b)print('--1--')yield bprint('--2--')a,b = b,a+bprint('--3--') print('-----func end-----') g = createNums()print(next(g)) print(next(g)) print(next(g))print(next(g))print(next(g))

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。

读取大文件

文件300G,文件比较特殊,一行 分隔符 {|}

def readlines(f,newline): buf = '' while True:while newline in buf: pos = buf.index(newline) yield buf[:pos] buf = buf[pos + len(newline):]chunk = f.read(4096*10)if not chunk: yield buf breakbuf += chunkwith open(’demo.txt’) as f: for line in readlines(f,'{|}'):print(line)

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