- 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
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示例:向类添加方法
在本节以及下一节,我们将学习两个常见的元类示例:向一个类添加方法,以及自动装饰所有的方法。这只是元类众多用处中的两个,它们将占用本章剩余的篇幅。再一次说明,你应该在Web上查找以了解更多的高级应用。这些示例代表了元类的应用,因此它们足以说明基础知识。
此外,这两个示例都给了我们机会来对比类装饰器和元类——第一个示例比较了类扩展和实例包装的基于元类和基于装饰器的实现;第二个实例首先对元类应用一个装饰器,然后应用另一个装饰器。你将会看到,这两个工具往往是可以交换的,甚至是互补的。
手动扩展
在本章前面,我们看到了以不同方法向类添加方法来扩展类的骨干代码。正如我们所见到的,如果在编写类的时候,静态地知道额外的方法,那么简单的基于类的继承已经足够了。通过对象嵌入的组合,往往也能够实现同样的效果。然而,对于更加动态的场景,有时候需要其他的技术,辅助函数通常足够了,但元类提供了一种更加明确的结构并且减少了未来修改的成本。
让我们在这里通过实际代码把这些思想付诸实践。考虑下面示例中的手动类扩展——它向两个类添加了两个方法,在创建了它们之后:
这是有效的,因为方法总是在类创建之后分配给一个类,只要分配的方法是带有一个额外的第一个参数以接收主体self示例的函数,这个参数可以用来访问类实例中可用的状态信息,即便函数独立于类定义。
当这段代码运行的时候,我们接收到在第一个类的代码中编写的一个方法输出,以及在此后添加到类中的两个方法的输出:
这种方法在独立的情况下工作得很好,并且可以在运行时任意地填充一个类。但它有一个潜在的主要缺点,对于需要这些方法的每个类,我们必须重复扩展代码。在我们的例子中,对两个类都添加两个方法还不是太繁琐,但是,在更为复杂的环境中,这种方法可能是耗时的而且容易出错。如果我们曾经忘记一致地这么做,或者我们需要修改扩展,就可能遇到问题。
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