python动态创建类使用场景

❶ ue5python原理

Python先把代码（.py文件）编译成字节码，交给字节码虚拟机，然后解释器一条一条执行字节码指令，从而完成程序的执行。

1.1python先把代码(.py文件)编译成字节码，交给字节码虚拟机，然后解释器会从编译得到的PyCodeObject对象中一条一条执行字节码指令，
并在当前的上下文环境中执行这条字节码指令，从而完成程序的执行。Python解释器实际上是在模拟操作中执行文件的过程。PyCodeObject对象
中包含了字节码指令以及程序的所有静态信息，但没有包含程序运行时的动态信息——执行环境（PyFrameObject)

2. 字节码
字节码在python解释器程序里对应的是PyCodeObject对象
.pyc文件是字节码在磁盘上的表现形式

2.1从整体上看：OS中执行程序离不开两个概念：进程和线程。python中模拟了这两个概念，模拟进程和线程的分别是PyInterpreterState和
PyTreadState。即：每个PyThreadState都对应着一个帧栈，python解释器在多个线程上切换。当python解释器开始执行时，它会先进行一
些初始化操作，最后进入PyEval_EvalFramEx函数，它的作用是不断读取编译好的字节码，并一条一条执行，类似CPU执行指令的过程。函数内部
主要是一个switch结构，根据字节码的不同执行不同的代码。

3. .pyc文件
PyCodeObject对象的创建时机是模块加载的时候，及import
Python test.py会对test.py进行编译成字节码并解释执行，但是不会生成test.pyc
如果test.py加载了其他模块，如import urlib2, Python会对urlib2.py进行编译成字节码，生成urlib2.pyc,然后对字节码进行解释
如果想生成test.pyc，我们可以使用Python内置模块py_compile来编译。
加载模块时，如果同时存在.py和pyc,Python会尝试使用.pyc，如果.pyc的编译时间早于.py的修改时间，则重新编译.py并更新.pyc。

4. PyCodeObject
Python代码的编译结果就是PyCodeObject对象

typedef struct {
PyObject_HEAD
int co_argcount; /* 位置参数个数 */
int co_nlocals; /* 局部变量个数 */
int co_stacksize; /* 栈大小 */
int co_flags;
PyObject *co_code; /* 字节码指令序列 */
PyObject *co_consts; /* 所有常量集合 */
PyObject *co_names; /* 所有符号名称集合 */
PyObject *co_varnames; /* 局部变量名称集合 */
PyObject *co_freevars; /* 闭包用的的变量名集合 */
PyObject *co_cellvars; /* 内部嵌套函数引用的变量名集合 */
/* The rest doesn’t count for hash/cmp */
PyObject *co_filename; /* 代码所在文件名 */
PyObject *co_name; /* 模块名|函数名|类名 */
int co_firstlineno; /* 代码块在文件中的起始行号 */
PyObject *co_lnotab; /* 字节码指令和行号的对应关系 */
void *co_zombieframe; /* for optimization only (see frameobject.c) */
} PyCodeObject;

5. .pyc文件格式
加载模块时，模块对应的PyCodeObject对象被写入.pyc文件

6.分析字节码

6.1解析PyCodeObject
Python提供了内置函数compile可以编译python代码和查看PyCodeObject对象

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内置的dis模块可以解析co_code

7. 执行字节码
Python解释器的原理就是模拟可执行程序再X86机器上的运行，X86的运行时栈帧如下图

Python解释器的原理就是模拟上述行为。当发生函数调用时，创建新的栈帧，对应Python的实现就是PyFrameObject对象。
PyFrameObject对象创建程序运行时的动态信息，即执行环境

7.1 PyFrameObject

typedef struct _frame{
PyObject_VAR_HEAD //"运行时栈"的大小是不确定的
struct _frame *f_back; //执行环境链上的前一个frame，很多个PyFrameObject连接起来形成执行环境链表
PyCodeObject *f_code; //PyCodeObject 对象，这个frame就是这个PyCodeObject对象的上下文环境
PyObject *f_builtins; //builtin名字空间
PyObject *f_globals; //global名字空间
PyObject *f_locals; //local名字空间
PyObject **f_valuestack; //"运行时栈"的栈底位置
PyObject **f_stacktop; //"运行时栈"的栈顶位置
//...
int f_lasti; //上一条字节码指令在f_code中的偏移位置
int f_lineno; //当前字节码对应的源代码行
//...

//动态内存，维护(局部变量+cell对象集合+free对象集合+运行时栈)所需要的空间
PyObject *f_localsplus[1];
} PyFrameObject;

每一个 PyFrameObject对象都维护了一个 PyCodeObject对象，这表明每一个 PyFrameObject中的动态内存空间对象都和源代码中的一段Code相对应。

❷ python语言的特点是什么

Python 特点：简单易学
Python 是一种代表简单注意思想的语言，阅读一个良好的 Python 程序，即使是在 Python 语法要求非常严格的大环境下，给人的感觉也像是在读英语段落一样。
换句话说，Python 编程语言最大的优点之一，是其具有伪代码的特质，它可以让我们在开发 Python 程序时，专注于解决问题，而不是搞明白语言本身。
Python 特点：开源
Python 是 FLOSS（自由/开源源码软件）之一，简单地理解就是，用户使用 Python 进行开发和发布自己编写的程序，不需要支付任何费用，也不用担心版权问题，即使作为商业用途，Python 也是免费的。
开源正在成为软件行业的一种发展趋势，现在有很多商业软件公司都开始将自己的产品变成开源的（例如 Java）。也许，Python 的开源正是它如此优秀的原因之一，因为会有这么一群人，他们希望看到一个更加优秀的 Python，从而为了这个目标，不断地对 Python 进行创造，不断地改进。
Python 特点：高级语言
Python 是高级语言，因此当使用 Python 语言编写程序时，我们无需再考虑一些底层细节方面的问题。例如，如何管理程序使用的内存等等。
Python 特点：解释型语言
一个用编译型语言（如 C 或 C++）写的程序，可以从源文件转换到一个计算机使用的语言。这个过程主要通过编译器完成。当运行程序的时候，我们可以把程序从硬盘复制到内存中并且运行。
而 Python 语言写的程序，则不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，由 Python 解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。
事实上，由于不再担心如何编译程序，使得使用 Python 变得更加简单，我们只需要将 Python 程序复制到另外一台计算机上，它就可以工作了。因此，Python 程序更加易于移植。
Python 特点：可移植性
由于 Python 是开源的，它已经被移植到许多平台上。如果能够避免使用依赖系统的特性，那就意味着，所有 Python 程序都无需修改就可以在好多平台上运行，包括 Linux 、Windows、FreeBSD、Solaris 等等，甚至还有 PocketPC、Symbian 以及 Google 基于 Linux 开发的 Android 平台。
解释型语言几乎天生就是跨平台的。Python 作为一门解释型的语言，它天生具有跨平台的特征，只要为平台提供了相应的 Python 解释器，Python 就可以在该平台上运行。
Python 特点：面向对象
Python 既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中（如 C 语言），程序仅仅是由可重用代码的函数构建起来的；而在“面向对象”的语言（如 C++）中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
与其他编程语言（如 C++ 和 Java）相比，Python 是以一种非常强大，而又简单的方式实现的面向对象编程。
Python 特点：强大的功能
Python 强大的功能也许才是很多用户支持 Python 的最重要的原因，从字符串处理到复杂的 3D 图形编程，Python 借助扩展模块都可以轻松完成。
实际上，Python 的核心模块已经提供了足够强大的功能，使用 Python 精心设计的内置对象可以完成许多功能强大的操作。
此外，Python 的社区也很发达，即使一些小众的应用场景，Python 往往也有对应的开源模块来提供解决方案。
Python 特点：可扩展性
Python 的可扩展性体现为它的模块，Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，这些类库覆盖了文件 I/O、GUI、网络编程、数据库访问、文本操作等绝大部分应用场景。
Python 可扩展性一个最好的体现是，当我们需要一段关键代码运行的更快时，可以将其用 C 或 C++ 语言编写，然后在 Python 程序中使用它们即可。
除了以上几个特点（也可称之为优点）之外，作为一个解释型语言，Python 自然也有一些弱点，比如：
速度慢：Python 程序比 Java、C、C++ 等程序的运行效率都要慢。
源代码加密困难：不像编译型语言的源程序会被编译成目标程序，Python 直接运行源程序，因此对源代码加密比较困难。
其实，这两个缺点并不是什么大问题，首先，由于目前计算机的硬件速度越来越快，软件工程往往更关注开发过程的效率和可靠性，而不是软件的运行效率；至于第二个问题就更不是问题了，现在软件行业的大势本就是开源，就像 Java 程序同样很容易反编译，但丝毫不会影响它的流行。

❸ python如何动态创建对象

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怎么动态创建类

首先我们建一个目录 my_moles,其中包括三个文件

* init.py: 模块文件
* my_mole.py: 测试用的模块
* my_another_mole:
另一个测试用的模块

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能做什么

python的用途：

Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。

人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

(5)python动态创建类使用场景扩展阅读：

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

❻ python常用的几种设计模式是什么

python常用的几种设计模式有：1、单例模式，确保某一个类只有一个实例；2、工厂模式，使用一个公共的接口来创建对象；3、策略模式，随着策略对象改变内容；4、门面模式，对子系统的封装，使得封装接口不会被单独提出来。

什么是设计模式？

设计模式是一套被反复使用，多数人知道，经过分类编目的代码设计经验总结。

使用设计模式是为了提高代码可重用性，可阅读性，和可靠性。

你说理解的设计模式有几种？

设计模式又可分为三种：创建型（单例模式）、（工厂模式），结构型，行为型（策略模式）

单例模式以及应用场景：

（1）确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例，这个类称为单例类，单例模式是一种对象创建型模式。Windows的Task Manager（任务管理器）、Recycle Bin（回收站）、网站计数器

（2）单例模式应用的场景一般发现在以下条件下：

资源共享的情况下，避免由于资源操作时导致的性能或损耗等。如上述中的日志文件，应用配置。控制资源的情况下，方便资源之间的互相通信。如线程池等

要点：一是某个类只能有一个实例；二是它必须自行创建这个实例；三是它必须自行向整个系统提供这个实例。

工厂模式：

提供一个创建对象的接口，不像客户端暴露创建对象的过程，而是使用一个公共的接口来创建对象。

可以分为三种：简单工厂 工厂方法 抽象工厂

一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。

策略模式：

在策略模式中，我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象。策略对象改变 context 对象的执行算法。

要点：把一个个策略，也就是算法封装成一个一个类，任意的替换

解决的问题：避免多个if....else带来的复杂

使用场景：系统中需要动态的在集中算法中动态的选择一种，

门面模式：

门面模式也叫外观模式，定义如下：要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的对象进行。门面模式提供一个高层次的接口，使得子系统更易于使用。门面模式注重“统一的对象”，也就是提供一个访问子系统的接口。门面模式与之前说过的模板模式有类似的地方，都是对一些需要重复方法的封装。但从本质上来说，是不同的。模板模式是对类本身的方法的封装，其被封装的方法也可以单独使用；而门面模式，是对子系统的封装，其被封装的接口理论上是不会被单独提出来用的。

一个对象有很多行为，如果么有选择合适的设计模式，这些行为就需要用多重的条件判断来实现算法的切换，增加了代码的复杂度。

推荐课程：Python面对对象(Corey Schafer)

❼ 为什么说Python是一门动态语言

首先要理解什么是动态语言：通俗地说：能够在运行时修改自身程序结构的语言，就属于动态语言。那怎样才算是“运行时修改自身程序结构”捏？比如下面这几个例子都 算：在运行时给某个类增加成员函数及成员变量；在运行时改变某个类的父类；在运行时创建出某个函数.。

Python是可以实现动态类的创建类（在任意代码位置，符合正确的书写格式），或者给类增加删除属性。因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可。

例子：

defchoose_class(name):
ifname=='foo':
classFoo(object):
pass
returnFoo#返回的是类，不是类的实例
else:
classBar(object):
pass
returnBar

#排版有问题不好意思
#如果你觉得还不够动态，因为你仍然需要自己编写整个类的代码。由于类也是对象，
#所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。当你使用class关键字时，Python解释器自动创建这
#个对象。但就和Python中的大多数事情一样，Python仍然提供给你手动处理的方法。内建函数中有
#一个名叫type的内建函数，这个内建函数古老但强大的函数，它能够让你知道一个对象的类型是
#什么，就像这样：

>>>MyShinyClass=type('MyShinyClass',(),{})#返回一个类对象
>>>printMyShinyClass<class'__main__.MyShinyClass'
>>>>printMyShinyClass()#创建一个该类的实例
<__main__.MyShinyClassobjectat0x8997cec>另附type使用方法：
#type(类名,父类的元组（针对继承的情况，可以为空），包含属性的字典（名称和值）)

❽ Python是用来干什么用的啊

python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。又叫胶水语言，是很有应用前景的。连续10年位居程序排行榜前5，人工智能等都需要。初学不难，但熟练运用还是比较难的，持之以恒，必有收获。

❾ python怎么创建类的对象

定义的类只有进行实例化，也就是使用该类创建对象之后，才能得到利用。总的来说，实例化后的类对象可以执行以下操作：

• 访问或修改类对象具有的实例变量，甚至可以添加新的实例变量或者删除已有的实例变量；

• 调用类对象的方法，包括调用现有的方法，以及给类对象动态添加方法。

❿ Python反射介绍

反射机制是面向对象编程语言中比较重要的功能，可以动态获取对象信息以及动态调用对象，Python作为一门动态编程语言，当然也有反射机制，本文介绍Python反射函数使用方法。

在程序运行时可以获取对象类型定义信息，例如，Python中的type(obj)将返回obj对象的类型，这种获取对象的type、attribute或者method的能力称为反射。通过反射机制，可以用来检查对象里的某个方法，或某个变量是否存在。也就是可以 通过字符串映射对象的方法或者属性 。

Python反射常用的内置函数

先创建一个类：

利用反射的能力，我们可以通过属性字典 __dict__ 来访问对象的属性：

执行输出：

接下来测试一下其他反射函数：

Out:

Out:

Out:

Out:

Out:

Out:

下面介绍两种Python反射的应用场景。

从前面举的例子中，我们了解到可以通过 字符串 来获取对象的属性（ getattr() ），这是非常有用的一个功能。比如，一个类中有很多方法，它们提供不同的服务，通过输入的参数来判断执行某个方法，一般的使用如下写法：

如果函数比较少这样写没有太大问题，如果有很多，这样写就比较复杂了，需要写大量else语句，可以使用反射机制来写：

这样是不是简洁了很多，上面的例子中，通过反射，将字符串变成了函数，实现了对对象方法的动态调用。

可以通过setattr()方法进行动态属性设置，在使用scapy库构造报文时，我们需要设置某些报文字段，然而网络协议的报文字段很多，在需要设置大量字段时，一个一个的赋值就很麻烦：

可以使用setattr()方法来赋值：

--THE END--