python属性包装

⑴ python类的定义与使用是什么

类Class：用来描述具体相同的属性和方法的对象的集合。定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的示例。

类定义完成时（正常退出），就创建了一个 类对象。基本上它是对类定义创建的命名空间进行了一个包装；我们在下一节进一步学习类对象的知识。原始的局部作用域（类定义引入之前生效的那个）得到恢复，类对象在这里绑定到类定义头部的类名（例子中是 ClassName ）。

基本语法

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

以上内容参考：网络-Python

⑵ python类的属性有哪几种如何访问它们

属性的访问机制

一般情况下，属性访问的默认行为是从对象的字典中获取，并当获取不到时会沿着一定的查找链进行查找。例如a.x的查找链就是，从a.__dict__['x']，然后是type(a).__dict__['x']，再通过type(a)的基类开始查找。

若查找链都获取不到属性，则抛出AttributeError异常。

一、__getattr__方法

这个方法是当对象的属性不存在是调用。如果通过正常的机制能找到对象属性的话，不会调用__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

这个方法会被无条件调用。不管属性存不存在。如果类中还定义了__getattr__，则不会调用__getattr__()方法，除非在__getattribute__方法中显示调用__getattr__()或者抛出了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)

所以一般情况下，为了保留__getattr__的作用，__getattribute__()方法中一般返回父类的同名方法：

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

使用基类的方法来获取属性能避免在方法中出现无限递归的情况。

三、__get__方法

这个方法比较简单说明，它与前面的关系不大。

如果一个类中定义了__get__(),__set__()或__delete__()中的任何方法。则这个类的对象称为描述符。

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#不会调用__get__
a.x#调用__get__
如果查找的属性是在描述符对象中，则这个描述符会覆盖上文说的属性访问机制，体现在查找链的不同，而这个行文也会因为调用的不同而稍有不一样：

• 如果调用是对象实例(题目中的调用方式)，a.x则转换为调用：。type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))
• 如果调用的是类属性,A.x则转换为：A.__dict__['x'].__get__(None, A)

• 其他情况见文末参考资料的文档

四、__getitem__方法

• 这个调用也属于无条件调用，这点与__getattribute__一致。区别在于__getitem__让类实例允许[]运算，可以这样理解：
• __getattribute__适用于所有.运算符；
• __getitem__适用于所有[]运算符。
• classA(object):


• a=1



• def__getitem__(self,item):


• print('__getitem__call')


• returnitem



• t=A()


• print(t['a'])


• print(t['b'])



如果仅仅想要对象能够通过[]获取对象属性可以简单的：

• def__getitem(self,item):


• returnobject.__getattribute__(self,item)



总结

当这几个方法同时出现可能就会扰乱你了。我在网上看到一份示例还不错，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'])


• 可以结合输出慢慢理解，这里还没涉及继承关系呢。总之，每个以__get为前缀的方法都是获取对象内部数据的钩子，名称不一样，用途也存在较大的差异，只有在实践中理解它们，才能真正掌握它们的用法。

⑶ python中类属性和实例属性的区别

今天一同事说踩了python的坑，
这确实是个“坑”
但是我觉得python之所以这样设计，就是明确要求写代码的人知道自己在写什么^
^
python的实例属性必须在__init__(self)
方法中定义，直接跟在类名后边定义的属性都默认是类属性(类似于c++的static变量)。
而python实例又可以灵活的随便增加属性，便出现了图片中看似诡异的现象。
---------------------------------
我们来看一下他的原代码：
你觉得输出会是什么？
结果是
model_path
分别是
"xx_model"
和
"oo_model"
而model_dict全都是第二次调用的结果，也就是oo_model生成的dict的值（注意，他前边有一句self.model_dict.clear()
）
原因是什么呢？
"坑"
就在
他是用self.xxxx
这种方式引用变量，而不是self.__class__.xxxx
(1)
self.model_path=path;
#这对self.model_path进行了赋值，python中的第一次赋值视为变量的定义！
(2)
self.xxxx这种格式的第一次赋值含义是什么呢？-->含义是：定义，也就是说定义了一个名为xxxx的实例属性。
(3)
因此m1,m2的两次调用，分别定义了对应的(不同的)self.model_path属性。
而self.model_dict，从头到尾都是
引用
它，从未进行过
赋值(重定义)，所以引用的都是
类属性

⑷ python类中的 方法 属性分别什么意思

就比方说有一个类叫做car

这个类的属性可以有colorsizebrandpriceyear等描述性的东西

这个类的方法可以是runstopforwardbackward等执行性的东西

classcar:
#定义基本属性
color=''
size=0
brand=''
price=0
year=0

#定义构造方法
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")

#类调用

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

⑸ 盘点Python常用的模块和包

模块

1.定义

计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。

2.优点：

提高代码的可维护性。

提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。

引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。

避免函数名和变量名等名称冲突。

python内建模块：

1.sys模块

2.random模块

3.os模块：

os.path:讲解

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

数据可视化

1.matplotlib :

是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

访问：

https://matplotlib.org/

颜色：

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

教程：

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

2.Seaborn：

它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

访问：

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

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图

访问：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图

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

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

5.TVTK：

TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据

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

机器学习

1.Scikit-learn

是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。

访问：

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

2.Tensorflow

最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。

相关推荐：《Python视频教程》

Web框架

1.Tornado

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

2.Flask

访问：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

访问：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

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

GUI 图形界面

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

科学计算

教程

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

1.numpy

访问

http://www.numpy.org/

讲解

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

2.sympy

sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题

访问

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

讲解

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

解方程

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

3.SciPy

官网

https://www.scipy.org/

讲解

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

4.pandas

官网

http://pandas.pydata.org/

讲解

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

5.blaze

官网

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

密码学

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/

爬虫相关

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

一个高并发的网络性能库

http://www.gevent.org/

图像处理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

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

pillow：

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

自然语言处理

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

数据库驱动

mysql-python

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

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

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

pymongo

MongoDB库

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

redis

Redis库

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

cxOracle

Oracle库

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

SQLAlchemy

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

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

torndb

Tornado原装DB

访问：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL处理工具

smtplib模块

发送电子邮件

其他库暂未分类

1.PyInstaller：

是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。

2.Ipython

一种交互式计算和开发环境

讲解

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

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

⑹ Python的类和对象入门

本文来说说Python中的类与对象，Python这门语言是无处不对象，如果你曾浅要了解过Python，你应该听过Python是一种面向对象编程的语言，所以你经常可能会看到面向“对象”编程这类段子，而面向对象编程的语言都会有三大特征：封装、继承、多态。

我们平时接触到的很多函数、方法的操作都具有这些性质，我们只是会用，但还没有去深入了解它的本质，下面就介绍一下关于类和对象的相关知识。

封装这个概念应该并不陌生，比如我们把一些数据封装成一个列表，这就属于数据封装，我们也可以将一些代码语句封装成一个函数方便调用，这就是代码的封装，我们也可以将数据和代码封装在一起。用术语表示的话，就是可以将属性和方法进行封装，从而得到对象。

首先我们可以定义一个类，这个类中有属性和方法，但有的伙伴会比较好奇，属性和方法不是会封装成对象嘛，为什么又变成类了？举个例子，类就好比是一个毛坯房，而对象是在毛坯房的基础上改造成的精装房。

在类定义完成时就创建了一个类对象，它是对类定义创建的命名空间进行了一个包装。类对象支持两种操作：属性引用和实例化。

属性引用的语法就是一般的标准语法：obj.name。比如XiaoMing.height和XiaoMing.run就是属性引用，前者会返回一条数据，而后者会返回一个方法对象。

这里也支持对类属性进行赋值操作，比如为类中的weight属性赋予一个新值。

而类的实例化可以将类对象看作成一个无参函数的赋值给一个局部变量，如下：

ming就是由类对象实例化后创建的一个实例对象，通过实例对象也可以调用类中的属性和方法。

类在实例化过程中并不都是像上面例子一样简单的，一般类都会倾向将实例对象创建为有初始状态的，所以在类中可能会定义一个__init__的魔法方法，这个方法就可以帮助接收、传入参数。

而一个类如果定义了__init__方法，那么在类对象实例化的过程中就会自动为新创建的实例化对象调用__init__方法，请看下面这个例子。

可以看到在__init__()中传入了参数x和y，然后在print_coor中需要接收参数x和y，接下来通过实例化这个类对象，验证一下参数是否能通过__init__()传递到类的实例化操作中。

所谓继承就是一个新类在另一个类的基础上构建而成，这个新类被称作子类或者派生类，而另一个类被称作父类、基类或者超类，而子类会继承父类中已有的一些属性和方法。

比如上面这个例子，我并没有将list_定义成一个列表，但它却能调用append方法。原因是类Mylist继承于list这个基类，而list_又是Mylist的一个实例化对象，所以list_也会拥有父类list拥有的方法。当然可以通过自定义类的形式实现两个类之间的继承关系，我们定义Parent和Child两个类，Child中没有任何属性和方法，只是继承于父类Parent。

当子类中定义了与父类中同名的方法或者属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性，还是用上面这个例子实现一下，方便理解。

可以看到子类Child中多了一个和父类Parent同名的方法，再实例化子类并调用这个方法时，最后调用的是子类中的方法。Python中继承也允许多重继承，也就是说一个子类可以继承多个父类中的属性和方法，但是这类操作会导致代码混乱，所以大多数情况下不推荐使用，这里就不过多介绍了。

多态比较简单，比如定义两个类，这两个类没有任何关系，只是两个类中有同名的方法，而当两个类的实例对象分别调用这个方法时，不同类的实例对象调用的方法也是不同的。

上面这两个类中都有introce方法，我们可以实例化一下两个类，利用实例对象调用这个方法实现一下多态。

判断一个类是否是另一个类的子类，如果是则返回True，反之则返回False。

需要注意的有两点：

判断一个对象是否为一个类的实例对象，如果是则返回True，反之则返回False。

需要注意的有两点：

判断一个实例对象中是否包含一个属性，如果是则返回True，反之则返回False。

需要注意的是第二个参数name必须为字符串形式传入，如果不是则会返回False。

⑺ python 里的属性是什么意思

楼上的 ,"在python中一切皆对象" 明显不对,谁说在python中一切皆对象

属性，属性方法，方法? 原来的英文贴出来才知道你说的是什么

⑻ 如何在pycharm中安装python包装工具

第一步：进入PyCharm官网，点击Tools
第二步：点击“PyCharm”，进入安装包现在页面
第三步：点击“DOWNLOAD NOW”，根据自己需要下载匹配的操作系统的安装包
第四步：等待安装包下载完，运行即可。
python安装过程
第一步：找到下载好的PyCharm安装包
第二步：双击已下载的PyCharm安装包，出现如下图所示的界面，点击“next”
第三步：选择安装目录，Pycharm需要的内存较多，建议将其安装在D盘或者E盘，不建议放在系统盘C盘
第四步：点击Next
数字1：create desktop shortcut（创建桌面快捷方式），系统32位就选32-bit,系统64位就选64-bit。现在大多数都是64位了，不清楚系统类型：我的电脑=》右键=》属性

笔者的电脑是64位系统，所以选择64位。
数字2：update path variable(restart needed)更新路径变量(需要重新启动)，add launchers dir to the path（将启动器目录添加到路径中）。上一个PyCharm版本没有的，所以没有选择。
数字3：update context menu（更新上下文菜单），add open folder as project（添加打开文件夹作为项目）。上一个PyCharm版本没有的，所以没有选择。
数字4：create associations 创建关联，关联.py文件，双击都是以pycharm打开。
数字5：不要选，我第一次安装的时候就是勾选了，差点放弃。pycharn是国外的软件，网站就是国外，下载速度很慢。有人选上等一两个小时，我等半小时，直接强制关掉。没勾选安装很快完成。把数字1和数字4勾选就好，数字2和数字3看你自己需求。（数字5如果有需求，自己可以单独去官网下载安装JRE）
第五步：点击Next
默认安装即可，直接点击Install。
第六步：耐心的等待两分钟左右
第七步：点击Finish，Pycharm安装完成。
接下来对Pycharm进行配置，双击运行桌面上的Pycharm图标
从哪里导入pycharm设置，直接第三个（Do not import settings），以后还可以导入。选择Do not import settings，之后选择OK，进入下一步。
第八步：勾选I confirm that.......
第九步：点击“continue”
第十步：数据分享
第十一步：点击“send”或者“Don't send”。
第十二步：可以右上角关掉，也可以左下角：skip remaining and set defaults（跳过其余和设置默认值）
第十三步：点击左下角：skip remaining and set defaults（跳过其余和设置默认值）进入激活界面，选择第二个License server
Active 激活分为三种：1、JetBrains Account 账户激活；2、Activation code激活码（推荐亲测）；3、License server授权服务器激活（推荐）
希望可以帮到你

⑼ python类中属性方法的事件

1普通方法：直接用self调用的方法。



2私有方法：__函数名，只能在类中被调用的方法。



3属性方法：@property，将方法伪装成为属性，让代码看起来更合理。



4特殊方法(双下划线方法)：以__init__为例，是用来封装实例化对象的属性，只要是实例化对象就一定会执行__init方法，如果对象子类中没有则会寻找父类（超类），如果父类（超类）也没有，则直接继承object（python 3.x）类，执行类中的__init__方法。



5类方法：通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法。



6静态方法：不用传入类空间、对象的方法， 作用是保证代码的一致性，规范性，可以完全独立类外的一个方法，但是为了代码的一致性统一的放到某个模块（py文件）中。

⑽ python定义一个学生类,包含三个属性

class student():

# 构造函数

# 对当前对象的实例的初始化

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

self.name = name

self.age = age

self.score = score

# isinstance函数判断一个对象是否是一个已知的类型，类似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())