python屬性包裝

⑴ python類的定義與使用是什麼

類Class：用來描述具體相同的屬性和方法的對象的集合。定義了該集合中每個對象所共有的屬性和方法。對象是類的示例。

類定義完成時（正常退出），就創建了一個 類對象。基本上它是對類定義創建的命名空間進行了一個包裝；我們在下一節進一步學習類對象的知識。原始的局部作用域（類定義引入之前生效的那個）得到恢復，類對象在這里綁定到類定義頭部的類名（例子中是 ClassName ）。

基本語法

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

以上內容參考：網路-Python

⑵ python類的屬性有哪幾種如何訪問它們

屬性的訪問機制

一般情況下，屬性訪問的默認行為是從對象的字典中獲取，並當獲取不到時會沿著一定的查找鏈進行查找。例如a.x的查找鏈就是，從a.__dict__['x']，然後是type(a).__dict__['x']，再通過type(a)的基類開始查找。

若查找鏈都獲取不到屬性，則拋出AttributeError異常。

一、__getattr__方法

這個方法是當對象的屬性不存在是調用。如果通過正常的機制能找到對象屬性的話，不會調用__getattr__方法。

classA:
a=1
def__getattr__(self,item):
print('__getattr__call')
returnitem

t=A()
print(t.a)
print(t.b)
#output
1
__getattr__call
b

二、__getattribute__方法

這個方法會被無條件調用。不管屬性存不存在。如果類中還定義了__getattr__，則不會調用__getattr__()方法，除非在__getattribute__方法中顯示調用__getattr__()或者拋出了AttributeError。

classA:
a=1
def__getattribute__(self,item):
print('__getattribute__call')
raiseAttributeError

def__getattr__(self,item):
print('__getattr__call')
returnitem

t=A()
print(t.a)
print(t.b)

所以一般情況下，為了保留__getattr__的作用，__getattribute__()方法中一般返回父類的同名方法：

def__getattribute__(self,item):
returnobject.__getattribute__(self,item)

使用基類的方法來獲取屬性能避免在方法中出現無限遞歸的情況。

三、__get__方法

這個方法比較簡單說明，它與前面的關系不大。

如果一個類中定義了__get__(),__set__()或__delete__()中的任何方法。則這個類的對象稱為描述符。

classDescri(object):
def__get__(self,obj,type=None):
print("callget")

def__set__(self,obj,value):
print("callset")

classA(object):
x=Descri()

a=A()
a.__dict__['x']=1#不會調用__get__
a.x#調用__get__
如果查找的屬性是在描述符對象中，則這個描述符會覆蓋上文說的屬性訪問機制，體現在查找鏈的不同，而這個行文也會因為調用的不同而稍有不一樣：

• 如果調用是對象實例(題目中的調用方式)，a.x則轉換為調用：。type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))
• 如果調用的是類屬性,A.x則轉換為：A.__dict__['x'].__get__(None, A)

• 其他情況見文末參考資料的文檔

四、__getitem__方法

• 這個調用也屬於無條件調用，這點與__getattribute__一致。區別在於__getitem__讓類實例允許[]運算，可以這樣理解：
• __getattribute__適用於所有.運算符；
• __getitem__適用於所有[]運算符。
• classA(object):


• a=1



• def__getitem__(self,item):


• print('__getitem__call')


• returnitem



• t=A()


• print(t['a'])


• print(t['b'])



如果僅僅想要對象能夠通過[]獲取對象屬性可以簡單的：

• def__getitem(self,item):


• returnobject.__getattribute__(self,item)



總結

當這幾個方法同時出現可能就會擾亂你了。我在網上看到一份示例還不錯，稍微改了下：

• classC(object):


• a='abc'



• def__getattribute__(self,*args,**kwargs):


• print("__getattribute__()iscalled")


• returnobject.__getattribute__(self,*args,**kwargs)



• #return"haha"


• def__getattr__(self,name):


• print("__getattr__()iscalled")


• returnname+"fromgetattr"



• def__get__(self,instance,owner):


• print("__get__()iscalled",instance,owner)


• returnself



• def__getitem__(self,item):


• print('__getitem__call')


• returnobject.__getattribute__(self,item)



• deffoo(self,x):


• print(x)



• classC2(object):


• d=C()



• if__name__=='__main__':


• c=C()


• c2=C2()


• print(c.a)


• print(c.zzzzzzzz)


• c2.d


• print(c2.d.a)


• print(c['a'])


• 可以結合輸出慢慢理解，這里還沒涉及繼承關系呢。總之，每個以__get為前綴的方法都是獲取對象內部數據的鉤子，名稱不一樣，用途也存在較大的差異，只有在實踐中理解它們，才能真正掌握它們的用法。

⑶ python中類屬性和實例屬性的區別

今天一同事說踩了python的坑，
這確實是個「坑」
但是我覺得python之所以這樣設計，就是明確要求寫代碼的人知道自己在寫什麼^
^
python的實例屬性必須在__init__(self)
方法中定義，直接跟在類名後邊定義的屬性都默認是類屬性(類似於c++的static變數)。
而python實例又可以靈活的隨便增加屬性，便出現了圖片中看似詭異的現象。
---------------------------------
我們來看一下他的原代碼：
你覺得輸出會是什麼？
結果是
model_path
分別是
"xx_model"
和
"oo_model"
而model_dict全都是第二次調用的結果，也就是oo_model生成的dict的值（注意，他前邊有一句self.model_dict.clear()
）
原因是什麼呢？
"坑"
就在
他是用self.xxxx
這種方式引用變數，而不是self.__class__.xxxx
(1)
self.model_path=path;
#這對self.model_path進行了賦值，python中的第一次賦值視為變數的定義！
(2)
self.xxxx這種格式的第一次賦值含義是什麼呢？-->含義是：定義，也就是說定義了一個名為xxxx的實例屬性。
(3)
因此m1,m2的兩次調用，分別定義了對應的(不同的)self.model_path屬性。
而self.model_dict，從頭到尾都是
引用
它，從未進行過
賦值(重定義)，所以引用的都是
類屬性

⑷ python類中的 方法 屬性分別什麼意思

就比方說有一個類叫做car

這個類的屬性可以有colorsizebrandpriceyear等描述性的東西

這個類的方法可以是runstopforwardbackward等執行性的東西

classcar:
#定義基本屬性
color=''
size=0
brand=''
price=0
year=0

#定義構造方法
def__init__(self):
self.color=color
self.size=size
self.brand=brand
self.price=price
self.year=year
defrun(self):
print("thecarisrunning")
defstop(self):
print("thecarisstop")
defforward(self):
print("thecarisforward")
defbackward(self):
print("thecarisbackward")

#類調用

benz=car('red',1.8T,'Mercedes',400000,2016)
benz.run()
benz.stop()
benz.forward()
benz.backward()

⑸ 盤點Python常用的模塊和包

模塊

1.定義

計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。

2.優點：

提高代碼的可維護性。

提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。

引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。

避免函數名和變數名等名稱沖突。

python內建模塊：

1.sys模塊

2.random模塊

3.os模塊：

os.path:講解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

數據可視化

1.matplotlib :

是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。

訪問：

https://matplotlib.org/

顏色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

訪問：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖

訪問：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖

訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據

講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

機器學習

1.Scikit-learn

是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。

訪問：

講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。

相關推薦：《Python視頻教程》

Web框架

1.Tornado

訪問：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

訪問：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

訪問：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 圖形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科學計算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

訪問

http://www.numpy.org/

講解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一個Python的科學計算庫，用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題

訪問

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

講解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官網

https://www.scipy.org/

講解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官網

http://pandas.pydata.org/

講解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官網

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密碼學

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬蟲相關

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一個高並發的網路性能庫

http://www.gevent.org/

圖像處理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/procts/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然語言處理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

資料庫驅動

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原裝DB

訪問：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL處理工具

smtplib模塊

發送電子郵件

其他庫暫未分類

1.PyInstaller：

是一個十分有用的第三方庫，它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包，通過對源文件打包， Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行，也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。

2.Ipython

一種互動式計算和開發環境

講解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

⑹ Python的類和對象入門

本文來說說Python中的類與對象，Python這門語言是無處不對象，如果你曾淺要了解過Python，你應該聽過Python是一種面向對象編程的語言，所以你經常可能會看到面向「對象」編程這類段子，而面向對象編程的語言都會有三大特徵：封裝、繼承、多態。

我們平時接觸到的很多函數、方法的操作都具有這些性質，我們只是會用，但還沒有去深入了解它的本質，下面就介紹一下關於類和對象的相關知識。

封裝這個概念應該並不陌生，比如我們把一些數據封裝成一個列表，這就屬於數據封裝，我們也可以將一些代碼語句封裝成一個函數方便調用，這就是代碼的封裝，我們也可以將數據和代碼封裝在一起。用術語表示的話，就是可以將屬性和方法進行封裝，從而得到對象。

首先我們可以定義一個類，這個類中有屬性和方法，但有的夥伴會比較好奇，屬性和方法不是會封裝成對象嘛，為什麼又變成類了？舉個例子，類就好比是一個毛坯房，而對象是在毛坯房的基礎上改造成的精裝房。

在類定義完成時就創建了一個類對象，它是對類定義創建的命名空間進行了一個包裝。類對象支持兩種操作：屬性引用和實例化。

屬性引用的語法就是一般的標准語法：obj.name。比如XiaoMing.height和XiaoMing.run就是屬性引用，前者會返回一條數據，而後者會返回一個方法對象。

這里也支持對類屬性進行賦值操作，比如為類中的weight屬性賦予一個新值。

而類的實例化可以將類對象看作成一個無參函數的賦值給一個局部變數，如下：

ming就是由類對象實例化後創建的一個實例對象，通過實例對象也可以調用類中的屬性和方法。

類在實例化過程中並不都是像上面例子一樣簡單的，一般類都會傾向將實例對象創建為有初始狀態的，所以在類中可能會定義一個__init__的魔法方法，這個方法就可以幫助接收、傳入參數。

而一個類如果定義了__init__方法，那麼在類對象實例化的過程中就會自動為新創建的實例化對象調用__init__方法，請看下面這個例子。

可以看到在__init__()中傳入了參數x和y，然後在print_coor中需要接收參數x和y，接下來通過實例化這個類對象，驗證一下參數是否能通過__init__()傳遞到類的實例化操作中。

所謂繼承就是一個新類在另一個類的基礎上構建而成，這個新類被稱作子類或者派生類，而另一個類被稱作父類、基類或者超類，而子類會繼承父類中已有的一些屬性和方法。

比如上面這個例子，我並沒有將list_定義成一個列表，但它卻能調用append方法。原因是類Mylist繼承於list這個基類，而list_又是Mylist的一個實例化對象，所以list_也會擁有父類list擁有的方法。當然可以通過自定義類的形式實現兩個類之間的繼承關系，我們定義Parent和Child兩個類，Child中沒有任何屬性和方法，只是繼承於父類Parent。

當子類中定義了與父類中同名的方法或者屬性，則會自動覆蓋父類對應的方法或屬性，還是用上面這個例子實現一下，方便理解。

可以看到子類Child中多了一個和父類Parent同名的方法，再實例化子類並調用這個方法時，最後調用的是子類中的方法。Python中繼承也允許多重繼承，也就是說一個子類可以繼承多個父類中的屬性和方法，但是這類操作會導致代碼混亂，所以大多數情況下不推薦使用，這里就不過多介紹了。

多態比較簡單，比如定義兩個類，這兩個類沒有任何關系，只是兩個類中有同名的方法，而當兩個類的實例對象分別調用這個方法時，不同類的實例對象調用的方法也是不同的。

上面這兩個類中都有introce方法，我們可以實例化一下兩個類，利用實例對象調用這個方法實現一下多態。

判斷一個類是否是另一個類的子類，如果是則返回True，反之則返回False。

需要注意的有兩點：

判斷一個對象是否為一個類的實例對象，如果是則返回True，反之則返回False。

需要注意的有兩點：

判斷一個實例對象中是否包含一個屬性，如果是則返回True，反之則返回False。

需要注意的是第二個參數name必須為字元串形式傳入，如果不是則會返回False。

⑺ python 里的屬性是什麼意思

樓上的 ,"在python中一切皆對象" 明顯不對,誰說在python中一切皆對象

屬性，屬性方法，方法? 原來的英文貼出來才知道你說的是什麼

⑻ 如何在pycharm中安裝python包裝工具

第一步：進入PyCharm官網，點擊Tools
第二步：點擊「PyCharm」，進入安裝包現在頁面
第三步：點擊「DOWNLOAD NOW」，根據自己需要下載匹配的操作系統的安裝包
第四步：等待安裝包下載完，運行即可。
python安裝過程
第一步：找到下載好的PyCharm安裝包
第二步：雙擊已下載的PyCharm安裝包，出現如下圖所示的界面，點擊「next」
第三步：選擇安裝目錄，Pycharm需要的內存較多，建議將其安裝在D盤或者E盤，不建議放在系統盤C盤
第四步：點擊Next
數字1：create desktop shortcut（創建桌面快捷方式），系統32位就選32-bit,系統64位就選64-bit。現在大多數都是64位了，不清楚系統類型：我的電腦=》右鍵=》屬性

筆者的電腦是64位系統，所以選擇64位。
數字2：update path variable(restart needed)更新路徑變數(需要重新啟動)，add launchers dir to the path（將啟動器目錄添加到路徑中）。上一個PyCharm版本沒有的，所以沒有選擇。
數字3：update context menu（更新上下文菜單），add open folder as project（添加打開文件夾作為項目）。上一個PyCharm版本沒有的，所以沒有選擇。
數字4：create associations 創建關聯，關聯.py文件，雙擊都是以pycharm打開。
數字5：不要選，我第一次安裝的時候就是勾選了，差點放棄。pycharn是國外的軟體，網站就是國外，下載速度很慢。有人選上等一兩個小時，我等半小時，直接強制關掉。沒勾選安裝很快完成。把數字1和數字4勾選就好，數字2和數字3看你自己需求。（數字5如果有需求，自己可以單獨去官網下載安裝JRE）
第五步：點擊Next
默認安裝即可，直接點擊Install。
第六步：耐心的等待兩分鍾左右
第七步：點擊Finish，Pycharm安裝完成。
接下來對Pycharm進行配置，雙擊運行桌面上的Pycharm圖標
從哪裡導入pycharm設置，直接第三個（Do not import settings），以後還可以導入。選擇Do not import settings，之後選擇OK，進入下一步。
第八步：勾選I confirm that.......
第九步：點擊「continue」
第十步：數據分享
第十一步：點擊「send」或者「Don't send」。
第十二步：可以右上角關掉，也可以左下角：skip remaining and set defaults（跳過其餘和設置默認值）
第十三步：點擊左下角：skip remaining and set defaults（跳過其餘和設置默認值）進入激活界面，選擇第二個License server
Active 激活分為三種：1、JetBrains Account 賬戶激活；2、Activation code激活碼（推薦親測）；3、License server授權伺服器激活（推薦）
希望可以幫到你

⑼ python類中屬性方法的事件

1普通方法：直接用self調用的方法。



2私有方法：__函數名，只能在類中被調用的方法。



3屬性方法：@property，將方法偽裝成為屬性，讓代碼看起來更合理。



4特殊方法(雙下劃線方法)：以__init__為例，是用來封裝實例化對象的屬性，只要是實例化對象就一定會執行__init方法，如果對象子類中沒有則會尋找父類（超類），如果父類（超類）也沒有，則直接繼承object（python 3.x）類，執行類中的__init__方法。



5類方法：通過類名的調用去操作公共模板中的屬性和方法。



6靜態方法：不用傳入類空間、對象的方法， 作用是保證代碼的一致性，規范性，可以完全獨立類外的一個方法，但是為了代碼的一致性統一的放到某個模塊（py文件）中。

⑽ python定義一個學生類,包含三個屬性

class student():

# 構造函數

# 對當前對象的實例的初始化

def __init__(self, name, age, score):

self.name = name

self.age = age

self.score = score

# isinstance函數判斷一個對象是否是一個已知的類型，類似type

def get_name(self):

if isinstance(self.name, str):

return self.name

def get_age(self):

if isinstance(self.age, int):

return self.age

def get_course(self):

a = max(self.score)

if isinstance(a, int):

return a

zm = student('zhangming', 20, [69, 88, 100])

print(zm.get_name())

print(zm.get_age())

print(zm.get_course())