属性访问

原创

mob60475702c725 2021-05-24 10:45:00 ©著作权

文章标签 java 文章分类 Java 后端开发

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通常可以通过点（.）操作符的形式去访问对象的属性，关于属性的访问，也有相应的魔法方法来管理，

属性相关的魔法方法

魔法方法	含义
__getattr__(self,name)	定义当用户试图获取一个不存在的属性的行为
__getattribute__(self,name)	定义当该类的属性被访问时的行为
__setattr__(self,name,value)	定义当一个属性被设置时
__delattr__(self,name)	定义一个属性被删除时

例子

class C:    def __getattribute__(self,name):#当该类的属性被访问的行为        print('getattribute')        return super().__getattribute__(name)     def __setattr__(self,name,value):#当一个属性被设置时        print('setattr')        super().__setattr__(name,value)     def __delattr__(self,value):#当一个属性被删除        print('delattr')        super().__delattr__(name)     def __getattr__(self,name):#当用户获取一个不存在的上述属性        print('getattr')

运行后

>>> c = C()>>> c.xgetattributegetattr>>> c.x = 1setattr>>> c.xgetattribute1>>> del c.xdelattr

上面的几个魔法方法可能会造成死循环

看例子

要求；写一个矩形类（Rectangle）,默认有宽和高两个属性，如果为一个叫做square的属性赋值，那么说明是个正方形，值就是正方形的边长，此时宽高都应等于边长

class Rectangle:    def __init__(self,width = 0,height = 0):        self.width = width        self.height = height    def __setattr__(self,name,value):        if name == 'square':            self.width = value            self.height = height        else:            self.name = value    def getArea(self):        return self.width * self.height

不妨粘在电脑里运行一下

分析原因，其实就是调用__init__时，不断地去触发__setattr__方法，造成了死循环

更改

class Rectangle:    def __init__(self,width = 0,height = 0):        self.width = width        self.height = height    def __setattr__(self,name,value):        if name == 'square':            self.width = value            self.height = height        else:            self.__dict__[name] = value    def getArea(self):        return self.width * self.height

运行

>>> r1 = Rectangle(4,5)>>> r1.getArea()20

迭代器

还记得迭代吗？

这篇介绍下

迭代类似于循环，每一次充分的过程被称为一次迭代

如序列（列表，元组，字符串），还有字典，都支持迭代操作

复习一下

>>> for i in 'tianjun':...     print(i)...tianjun>>>

字符串相当一个容器，也同时是个迭代器，for语句的作用介绍触发这个迭代器的迭代功能，每次拿出一个数据，就是迭代操作

关于迭代

Python有两个BIF

重点

iter()

next()

对一个容器对象调用iter就是得到他的接待器，调用next迭代器觉慧返回下一个值

如果一个容器是迭代器，那就必须调用iter方法，这个方法实际是就是返回迭代器本身，然后是实现的是next()魔法方法，因为它决定了迭代的规则，如下

用迭代器写的裴波那切数列：

class Fibs:      def __init__(self,n = 10):          self.a = 0          self.b = 1          self.n = n      def __iter__(self):         return self           def __next__(self):                 self.a,self.b = self.b,self.a+self.b         if self.a > self.n:             raise StopIteration         return self.a

属性访问_java

生成器、什么是生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。　　
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

继续使用import sys斐波那契

 def fibonacci(n):     a, b, counter = 0, 1, 0    while True:        if (counter > n):             return        yield a        a, b = b, a + b        counter += 1f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成 while True:    try:        print (next(f), end=" ")    except StopIteration:        sys.exit()

输出