- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
示例:属性验证
使用特性来验证
我们的第一段代码使用了特性来管理3个属性。与通常一样,我们可以使用简单的方法而不是管理属性,但是,如果我们在已有的代码中已经使用了属性,特性就能帮忙了。特性根据属性访问自动运行代码,但是关注属性的一个特定集合,它们不会用来广泛地拦截所有属性。
要理解这段代码,关键是要注意到,__init__构造函数方法内部的属性赋值也触发了特性的setter方法。例如,当这个方法分配给self.name时,它自动调用setName方法,该方法转换值并将其赋给一个叫做__name的实例属性,以便它不会与特性的名称冲突。
这一重命名(有时候叫做名称压缩)是必要的,因为特性使用公用的实例状态并且没有自己的实例状态。存储在一个属性中的数据叫做__name,而叫做name的属性总是特性,而非数据。
最后,这个类管理了叫做name、age和acct的属性;允许直接访问属性addr,并且提供了一个名为remain的只读属性,该属性完全是虚拟的并且根据需要计算。为了进行比较,这个基于特性的程序包含了39行代码:
self测试代码
如下的代码测试我们的类;将这段代码添加到文件的底部,或者把类放到一个模块中并先导入它。我们将对这个例子的所有4个版本使用这段同样的测试代码。当它运行的时候,我们创建了管理的属性类的两个实例,并且获取和修改其各种属性。期待失效的操作包装在try语句中:
如下是我们的self测试代码的输出。再一次说明,这对这个示例的所有版本都是一样的。分析这段代码,看看类的方法是如何调用的。账户显示出来,其中一些数字隐藏了,名称转换为一种标准格式,并且使用一个类属性访问拦截的时候,截止到退休的剩余时间就计算了出来:
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