- 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
实现细节之二
使用__X伪私有名称
除了泛化,这个版本还使用了Python的__X伪私有名称压缩功能(我们在第30章遇到过),来把包装的属性局部化为控制类,通过自动将其作为类名的前缀就可以做到。这避免了前面的版本与一个真实的、包装类可能使用的包装属性冲突的风险,并且它也是一个有用的通用工具。然而,它不是很“私有”,因为压缩的名称可以在类之外自由地使用。注意,在__setattr__中,我们也必须使用完整扩展的名称字符串('_onInstance__wrapped'),因为这是Python对其的修改。
破坏私有
尽管这个例子确实实现了对一个实例及其类的属性的访问控制,它可能以各种方式破坏了这些控制——例如,通过检查包装属性的显式扩展版本(bob.pay可能无效,因为完全压缩的bob._onInstance__wrapped.pay可能会有效)。如果你必须显式地这么做,这些控制可能对于常规使用来说足够了。当然,私有控制通常在任何语言中都会遭到破坏,如果你足够努力地尝试的话(#define private public在某些C++实现中也可能有效)。尽管访问控制可以减少意外修改,但这样的情况大多取决于使用任何语言的程序员。不管何时,源代码可能会被修改,访问控制总是管道流中的一小部分。
装饰器权衡
不用装饰器,我们也可以实现同样的结果,通过使用管理函数或者手动编写装饰器的名称重绑定;然而,装饰器语法使得代码更加一致而明确。这一方法以及任何其他基于包装的方法的主要潜在缺点是,属性访问导致额外调用,并且装饰的类的实例并不真的是最初的装饰类的实例——例如,如果你用X.__class__或isinstance(X,C)测试它们的类型,将会发现它们是包装类的实例。除非你计划在对象类型上进行内省,否则类型问题可能是不相关的。
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