python動態創建類使用場景

❶ ue5python原理

Python先把代碼（.py文件）編譯成位元組碼，交給位元組碼虛擬機，然後解釋器一條一條執行位元組碼指令，從而完成程序的執行。

1.1python先把代碼(.py文件)編譯成位元組碼，交給位元組碼虛擬機，然後解釋器會從編譯得到的PyCodeObject對象中一條一條執行位元組碼指令，
並在當前的上下文環境中執行這條位元組碼指令，從而完成程序的執行。Python解釋器實際上是在模擬操作中執行文件的過程。PyCodeObject對象
中包含了位元組碼指令以及程序的所有靜態信息，但沒有包含程序運行時的動態信息——執行環境（PyFrameObject)

2. 位元組碼
位元組碼在python解釋器程序里對應的是PyCodeObject對象
.pyc文件是位元組碼在磁碟上的表現形式

2.1從整體上看：OS中執行程序離不開兩個概念：進程和線程。python中模擬了這兩個概念，模擬進程和線程的分別是PyInterpreterState和
PyTreadState。即：每個PyThreadState都對應著一個幀棧，python解釋器在多個線程上切換。當python解釋器開始執行時，它會先進行一
些初始化操作，最後進入PyEval_EvalFramEx函數，它的作用是不斷讀取編譯好的位元組碼，並一條一條執行，類似CPU執行指令的過程。函數內部
主要是一個switch結構，根據位元組碼的不同執行不同的代碼。

3. .pyc文件
PyCodeObject對象的創建時機是模塊載入的時候，及import
Python test.py會對test.py進行編譯成位元組碼並解釋執行，但是不會生成test.pyc
如果test.py載入了其他模塊，如import urlib2, Python會對urlib2.py進行編譯成位元組碼，生成urlib2.pyc,然後對位元組碼進行解釋
如果想生成test.pyc，我們可以使用Python內置模塊py_compile來編譯。
載入模塊時，如果同時存在.py和pyc,Python會嘗試使用.pyc，如果.pyc的編譯時間早於.py的修改時間，則重新編譯.py並更新.pyc。

4. PyCodeObject
Python代碼的編譯結果就是PyCodeObject對象

typedef struct {
PyObject_HEAD
int co_argcount; /* 位置參數個數 */
int co_nlocals; /* 局部變數個數 */
int co_stacksize; /* 棧大小 */
int co_flags;
PyObject *co_code; /* 位元組碼指令序列 */
PyObject *co_consts; /* 所有常量集合 */
PyObject *co_names; /* 所有符號名稱集合 */
PyObject *co_varnames; /* 局部變數名稱集合 */
PyObject *co_freevars; /* 閉包用的的變數名集合 */
PyObject *co_cellvars; /* 內部嵌套函數引用的變數名集合 */
/* The rest doesn』t count for hash/cmp */
PyObject *co_filename; /* 代碼所在文件名 */
PyObject *co_name; /* 模塊名|函數名|類名 */
int co_firstlineno; /* 代碼塊在文件中的起始行號 */
PyObject *co_lnotab; /* 位元組碼指令和行號的對應關系 */
void *co_zombieframe; /* for optimization only (see frameobject.c) */
} PyCodeObject;

5. .pyc文件格式
載入模塊時，模塊對應的PyCodeObject對象被寫入.pyc文件

6.分析位元組碼

6.1解析PyCodeObject
Python提供了內置函數compile可以編譯python代碼和查看PyCodeObject對象

6.2指令序列co_code的格式

opcode oparg opcode opcode oparg …
1 byte 2 bytes 1 byte 1 byte 2 bytes
Python內置的dis模塊可以解析co_code

7. 執行位元組碼
Python解釋器的原理就是模擬可執行程序再X86機器上的運行，X86的運行時棧幀如下圖

Python解釋器的原理就是模擬上述行為。當發生函數調用時，創建新的棧幀，對應Python的實現就是PyFrameObject對象。
PyFrameObject對象創建程序運行時的動態信息，即執行環境

7.1 PyFrameObject

typedef struct _frame{
PyObject_VAR_HEAD //"運行時棧"的大小是不確定的
struct _frame *f_back; //執行環境鏈上的前一個frame，很多個PyFrameObject連接起來形成執行環境鏈表
PyCodeObject *f_code; //PyCodeObject 對象，這個frame就是這個PyCodeObject對象的上下文環境
PyObject *f_builtins; //builtin名字空間
PyObject *f_globals; //global名字空間
PyObject *f_locals; //local名字空間
PyObject **f_valuestack; //"運行時棧"的棧底位置
PyObject **f_stacktop; //"運行時棧"的棧頂位置
//...
int f_lasti; //上一條位元組碼指令在f_code中的偏移位置
int f_lineno; //當前位元組碼對應的源代碼行
//...

//動態內存，維護(局部變數+cell對象集合+free對象集合+運行時棧)所需要的空間
PyObject *f_localsplus[1];
} PyFrameObject;

每一個 PyFrameObject對象都維護了一個 PyCodeObject對象，這表明每一個 PyFrameObject中的動態內存空間對象都和源代碼中的一段Code相對應。

❷ python語言的特點是什麼

Python 特點：簡單易學
Python 是一種代表簡單注意思想的語言，閱讀一個良好的 Python 程序，即使是在 Python 語法要求非常嚴格的大環境下，給人的感覺也像是在讀英語段落一樣。
換句話說，Python 編程語言最大的優點之一，是其具有偽代碼的特質，它可以讓我們在開發 Python 程序時，專注於解決問題，而不是搞明白語言本身。
Python 特點：開源
Python 是 FLOSS（自由/開源源碼軟體）之一，簡單地理解就是，用戶使用 Python 進行開發和發布自己編寫的程序，不需要支付任何費用，也不用擔心版權問題，即使作為商業用途，Python 也是免費的。
開源正在成為軟體行業的一種發展趨勢，現在有很多商業軟體公司都開始將自己的產品變成開源的（例如 Java）。也許，Python 的開源正是它如此優秀的原因之一，因為會有這么一群人，他們希望看到一個更加優秀的 Python，從而為了這個目標，不斷地對 Python 進行創造，不斷地改進。
Python 特點：高級語言
Python 是高級語言，因此當使用 Python 語言編寫程序時，我們無需再考慮一些底層細節方面的問題。例如，如何管理程序使用的內存等等。
Python 特點：解釋型語言
一個用編譯型語言（如 C 或 C++）寫的程序，可以從源文件轉換到一個計算機使用的語言。這個過程主要通過編譯器完成。當運行程序的時候，我們可以把程序從硬碟復制到內存中並且運行。
而 Python 語言寫的程序，則不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序。在計算機內部，由 Python 解釋器把源代碼轉換成位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。
事實上，由於不再擔心如何編譯程序，使得使用 Python 變得更加簡單，我們只需要將 Python 程序復制到另外一台計算機上，它就可以工作了。因此，Python 程序更加易於移植。
Python 特點：可移植性
由於 Python 是開源的，它已經被移植到許多平台上。如果能夠避免使用依賴系統的特性，那就意味著，所有 Python 程序都無需修改就可以在好多平台上運行，包括 Linux 、Windows、FreeBSD、Solaris 等等，甚至還有 PocketPC、Symbian 以及 Google 基於 Linux 開發的 Android 平台。
解釋型語言幾乎天生就是跨平台的。Python 作為一門解釋型的語言，它天生具有跨平台的特徵，只要為平台提供了相應的 Python 解釋器，Python 就可以在該平台上運行。
Python 特點：面向對象
Python 既支持面向過程編程，也支持面向對象編程。在「面向過程」的語言中（如 C 語言），程序僅僅是由可重用代碼的函數構建起來的；而在「面向對象」的語言（如 C++）中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
與其他編程語言（如 C++ 和 Java）相比，Python 是以一種非常強大，而又簡單的方式實現的面向對象編程。
Python 特點：強大的功能
Python 強大的功能也許才是很多用戶支持 Python 的最重要的原因，從字元串處理到復雜的 3D 圖形編程，Python 藉助擴展模塊都可以輕松完成。
實際上，Python 的核心模塊已經提供了足夠強大的功能，使用 Python 精心設計的內置對象可以完成許多功能強大的操作。
此外，Python 的社區也很發達，即使一些小眾的應用場景，Python 往往也有對應的開源模塊來提供解決方案。
Python 特點：可擴展性
Python 的可擴展性體現為它的模塊，Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，這些類庫覆蓋了文件 I/O、GUI、網路編程、資料庫訪問、文本操作等絕大部分應用場景。
Python 可擴展性一個最好的體現是，當我們需要一段關鍵代碼運行的更快時，可以將其用 C 或 C++ 語言編寫，然後在 Python 程序中使用它們即可。
除了以上幾個特點（也可稱之為優點）之外，作為一個解釋型語言，Python 自然也有一些弱點，比如：
速度慢：Python 程序比 Java、C、C++ 等程序的運行效率都要慢。
源代碼加密困難：不像編譯型語言的源程序會被編譯成目標程序，Python 直接運行源程序，因此對源代碼加密比較困難。
其實，這兩個缺點並不是什麼大問題，首先，由於目前計算機的硬體速度越來越快，軟體工程往往更關注開發過程的效率和可靠性，而不是軟體的運行效率；至於第二個問題就更不是問題了，現在軟體行業的大勢本就是開源，就像 Java 程序同樣很容易反編譯，但絲毫不會影響它的流行。

❸ python如何動態創建對象

classpeople:
	def__init__(self,info):
		self.name=info[0]
		self.location=info[1]
		self.dev=info[2]
		self.age=info[3]
		self.sex=info[4]

	defone_method(self):
		print'hello?iam%s'%self.name
		
		
if__name__=='__main__':
	person=people(['jimmy',1,'test',32,'male'])
	person.one_method()

❹ python怎麼動態創建類

首先我們建一個目錄 my_moles,其中包括三個文件

* init.py: 模塊文件
* my_mole.py: 測試用的模塊
* my_another_mole:
另一個測試用的模塊

my_mole.py
from my_moles.my_another_mole import *
class MyObject(object):
def test(self):
print 'MyObject.test'
MyObject1().test()
MyObject2().test()
MyAnotherObject().test()
class MyObject1(object):
def test(self):
print 'MyObject1.test'
class MyObject2(object):
def test(self):
print 'MyObject2.test'

my_another_mole.py
class MyAnotherObject(object):
def test(self):
print 'MyAnotherObject.test'

test.py
def createInstance(mole_name, class_name, *args, **kwargs):
mole_meta = __import__(mole_name, globals(), locals(), [class_name])
class_meta = getattr(mole_meta, class_name)
obj = class_meta(*args, **kwargs)
return obj
obj = createInstance("my_moles.my_mole", "MyObject")
obj.test()
MyObject.test
MyObject1.test
MyObject2.test
MyAnotherObject.test

❺ python能做什麼

python的用途：

Python的優勢有必要作為第一步去了解，Python作為面向對象的腳本語言，優勢就是數據處理和挖掘，這也註定了它和AI、互聯網技術的緊密聯系。

網路爬蟲。顧名思義，從互聯網上爬取信息的腳本，主要由urllib、requests等庫編寫，實用性很強，小編就曾寫過爬取5w數據量的爬蟲。在大數據風靡的時代，爬蟲絕對是新秀。

人工智慧。AI使Python一戰成名，AI的實現可以通過tensorflow庫。神經網路的核心在於激活函數、損失函數和數據，數據可以通過爬蟲獲得。訓練時大量的數據運算又是Python的show time。

(5)python動態創建類使用場景擴展閱讀：

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

❻ python常用的幾種設計模式是什麼

python常用的幾種設計模式有：1、單例模式，確保某一個類只有一個實例；2、工廠模式，使用一個公共的介面來創建對象；3、策略模式，隨著策略對象改變內容；4、門面模式，對子系統的封裝，使得封裝介面不會被單獨提出來。

什麼是設計模式？

設計模式是一套被反復使用，多數人知道，經過分類編目的代碼設計經驗總結。

使用設計模式是為了提高代碼可重用性，可閱讀性，和可靠性。

你說理解的設計模式有幾種？

設計模式又可分為三種：創建型（單例模式）、（工廠模式），結構型，行為型（策略模式）

單例模式以及應用場景：

（1）確保某一個類只有一個實例，而且自行實例化並向整個系統提供這個實例，這個類稱為單例類，單例模式是一種對象創建型模式。Windows的Task Manager（任務管理器）、Recycle Bin（回收站）、網站計數器

（2）單例模式應用的場景一般發現在以下條件下：

資源共享的情況下，避免由於資源操作時導致的性能或損耗等。如上述中的日誌文件，應用配置。控制資源的情況下，方便資源之間的互相通信。如線程池等

要點：一是某個類只能有一個實例；二是它必須自行創建這個實例；三是它必須自行向整個系統提供這個實例。

工廠模式：

提供一個創建對象的介面，不像客戶端暴露創建對象的過程，而是使用一個公共的介面來創建對象。

可以分為三種：簡單工廠 工廠方法 抽象工廠

一個類的行為或其演算法可以在運行時更改。這種類型的設計模式屬於行為型模式。

策略模式：

在策略模式中，我們創建表示各種策略的對象和一個行為隨著策略對象改變而改變的 context 對象。策略對象改變 context 對象的執行演算法。

要點：把一個個策略，也就是演算法封裝成一個一個類，任意的替換

解決的問題：避免多個if....else帶來的復雜

使用場景：系統中需要動態的在集中演算法中動態的選擇一種，

門面模式：

門面模式也叫外觀模式，定義如下：要求一個子系統的外部與其內部的通信必須通過一個統一的對象進行。門面模式提供一個高層次的介面，使得子系統更易於使用。門面模式注重「統一的對象」，也就是提供一個訪問子系統的介面。門面模式與之前說過的模板模式有類似的地方，都是對一些需要重復方法的封裝。但從本質上來說，是不同的。模板模式是對類本身的方法的封裝，其被封裝的方法也可以單獨使用；而門面模式，是對子系統的封裝，其被封裝的介面理論上是不會被單獨提出來用的。

一個對象有很多行為，如果么有選擇合適的設計模式，這些行為就需要用多重的條件判斷來實現演算法的切換，增加了代碼的復雜度。

推薦課程：Python面對對象(Corey Schafer)

❼ 為什麼說Python是一門動態語言

首先要理解什麼是動態語言：通俗地說：能夠在運行時修改自身程序結構的語言，就屬於動態語言。那怎樣才算是「運行時修改自身程序結構」捏？比如下面這幾個例子都 算：在運行時給某個類增加成員函數及成員變數；在運行時改變某個類的父類；在運行時創建出某個函數.。

Python是可以實現動態類的創建類（在任意代碼位置，符合正確的書寫格式），或者給類增加刪除屬性。因為類也是對象，你可以在運行時動態的創建它們，就像其他任何對象一樣。首先，你可以在函數中創建類，使用class關鍵字即可。

例子：

defchoose_class(name):
ifname=='foo':
classFoo(object):
pass
returnFoo#返回的是類，不是類的實例
else:
classBar(object):
pass
returnBar

#排版有問題不好意思
#如果你覺得還不夠動態，因為你仍然需要自己編寫整個類的代碼。由於類也是對象，
#所以它們必須是通過什麼東西來生成的才對。當你使用class關鍵字時，Python解釋器自動創建這
#個對象。但就和Python中的大多數事情一樣，Python仍然提供給你手動處理的方法。內建函數中有
#一個名叫type的內建函數，這個內建函數古老但強大的函數，它能夠讓你知道一個對象的類型是
#什麼，就像這樣：

>>>MyShinyClass=type('MyShinyClass',(),{})#返回一個類對象
>>>printMyShinyClass<class'__main__.MyShinyClass'
>>>>printMyShinyClass()#創建一個該類的實例
<__main__.MyShinyClassobjectat0x8997cec>另附type使用方法：
#type(類名,父類的元組（針對繼承的情況，可以為空），包含屬性的字典（名稱和值）)

❽ Python是用來干什麼用的啊

python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。又叫膠水語言，是很有應用前景的。連續10年位居程序排行榜前5，人工智慧等都需要。初學不難，但熟練運用還是比較難的，持之以恆，必有收獲。

❾ python怎麼創建類的對象

定義的類只有進行實例化，也就是使用該類創建對象之後，才能得到利用。總的來說，實例化後的類對象可以執行以下操作：

• 訪問或修改類對象具有的實例變數，甚至可以添加新的實例變數或者刪除已有的實例變數；

• 調用類對象的方法，包括調用現有的方法，以及給類對象動態添加方法。

❿ Python反射介紹

反射機制是面向對象編程語言中比較重要的功能，可以動態獲取對象信息以及動態調用對象，Python作為一門動態編程語言，當然也有反射機制，本文介紹Python反射函數使用方法。

在程序運行時可以獲取對象類型定義信息，例如，Python中的type(obj)將返回obj對象的類型，這種獲取對象的type、attribute或者method的能力稱為反射。通過反射機制，可以用來檢查對象里的某個方法，或某個變數是否存在。也就是可以 通過字元串映射對象的方法或者屬性 。

Python反射常用的內置函數

先創建一個類：

利用反射的能力，我們可以通過屬性字典 __dict__ 來訪問對象的屬性：

執行輸出：

接下來測試一下其他反射函數：

Out:

Out:

Out:

Out:

Out:

Out:

下面介紹兩種Python反射的應用場景。

從前面舉的例子中，我們了解到可以通過 字元串 來獲取對象的屬性（ getattr() ），這是非常有用的一個功能。比如，一個類中有很多方法，它們提供不同的服務，通過輸入的參數來判斷執行某個方法，一般的使用如下寫法：

如果函數比較少這樣寫沒有太大問題，如果有很多，這樣寫就比較復雜了，需要寫大量else語句，可以使用反射機制來寫：

這樣是不是簡潔了很多，上面的例子中，通過反射，將字元串變成了函數，實現了對對象方法的動態調用。

可以通過setattr()方法進行動態屬性設置，在使用scapy庫構造報文時，我們需要設置某些報文欄位，然而網路協議的報文欄位很多，在需要設置大量欄位時，一個一個的賦值就很麻煩：

可以使用setattr()方法來賦值：

--THE END--