python类的只读函数 python只读属性

2/20Python之四则运算

190219

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每个对象，在内存中都有一个自己的地址，那就是它的身份。

可以用【id（）】函数来查看对象的内存地址，可以区别2个相似数是否值一样。（这个函数得到的内存地址，只读不能修改）

在python中，小数与整数有别。

3和3.0时不同的对象，其内存地址也是不一样的。

数字在python中有2种类型：

整数和浮点数，分别用【int】和【float】表示。

其四则运算和我们上学学的数学一样。

可以用【type（）】函数来查看对象的类型。

返回显示为整数

返回显示为浮点数

在python中，四则运算和数学中学习过的四则运算规则是一样的。

在python中，【/】是除号，而【//】则得到的是含有小数位的结果再通过“四舍五入”取整数的商。

同时，不管是被除数还是除数，只要有一个数是浮点数，结果就是浮点数。

在计算机种，有一个成文的bug。

既是

原因在于是计算机在计算浮点数部分时，是把其先转化为二进制进行计算，转化为二进制后，不会精确等于十进制的0.1，同时，计算机储存的位数是有限的，所以就会出现上述情况。

用【%】会得到相除的余数。

用【divmod(对象1，对象2)】函数可以返回对象除以对象2的商和余数.

例如：

用【round(对象1，对象2)】函数可以得到对象1，小数点后{对象2}位的小数

例如：

不过四舍五入还是遵循十进制转化二进制计算，所以有时候还会出现四舍五入会变成五舍司入的情况，这个bug是在任何语言种都有出现的，没有关系。

python 常用的系统函数有哪些

1.常用内置函数：(不用import就可以直接使用)

help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型

callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用

repr(obj) 得到obj的表示字符串，可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝

eval_r(str) 表示合法的python表达式，返回这个表达式

dir(obj) 查看obj的name space中可见的name

hasattr(obj,name) 查看一个obj的name space中是否有name

getattr(obj,name) 得到一个obj的name space中的一个name

setattr(obj,name,value) 为一个obj的name space中的一个name指向vale这个object

delattr(obj,name) 从obj的name space中删除一个name

vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示

locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示

globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示

type(obj) 查看一个obj的类型

isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance

issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类

类型转换函数

chr(i) 把一个ASCII数值,变成字符

ord(i) 把一个字符或者unicode字符,变成ASCII数值

oct(x) 把整数x变成八进制表示的字符串

hex(x) 把整数x变成十六进制表示的字符串

str(obj) 得到obj的字符串描述

list(seq) 把一个sequence转换成一个list

tuple(seq) 把一个sequence转换成一个tuple

dict(),dict(list) 转换成一个dictionary

int(x) 转换成一个integer

long(x) 转换成一个long interger

float(x) 转换成一个浮点数

complex(x) 转换成复数

max(...) 求最大值

min(...) 求最小值

用于执行程序的内置函数

complie 如果一段代码经常要使用,那么先编译,再运行会更快。

2.和操作系统相关的调用

系统相关的信息模块 import sys

sys.argv是一个list,包含所有的命令行参数.

sys.stdout sys.stdin sys.stderr 分别表示标准输入输出,错误输出的文件对象.

sys.stdin.readline() 从标准输入读一行 sys.stdout.write("a") 屏幕输出a

sys.exit(exit_code) 退出程序

sys.modules 是一个dictionary，表示系统中所有可用的module

sys.platform 得到运行的操作系统环境

sys.path 是一个list,指明所有查找module，package的路径.

操作系统相关的调用和操作 import os

os.environ 一个dictionary 包含环境变量的映射关系 os.environ["HOME"] 可以得到环境变量HOME的值

os.chdir(dir) 改变当前目录 os.chdir('d:\\outlook') 注意windows下用到转义

os.getcwd() 得到当前目录

os.getegid() 得到有效组id os.getgid() 得到组id

os.getuid() 得到用户id os.geteuid() 得到有效用户id

os.setegid os.setegid() os.seteuid() os.setuid()

os.getgruops() 得到用户组名称列表

os.getlogin() 得到用户登录名称

os.getenv 得到环境变量

os.putenv 设置环境变量

os.umask 设置umask

os.system(cmd) 利用系统调用，运行cmd命令

操作举例：

os.mkdir('/tmp/xx') os.system("echo 'hello' /tmp/xx/a.txt") os.listdir('/tmp/xx')

os.rename('/tmp/xx/a.txt','/tmp/xx/b.txt') os.remove('/tmp/xx/b.txt') os.rmdir('/tmp/xx')

用python编写一个简单的shell

#!/usr/bin/python

import os, sys

cmd = sys.stdin.readline()

while cmd:

os.system(cmd)

cmd = sys.stdin.readline()

用os.path编写平台无关的程序

os.path.abspath("1.txt") == os.path.join(os.getcwd(), "1.txt")

os.path.split(os.getcwd()) 用于分开一个目录名称中的目录部分和文件名称部分。

os.path.join(os.getcwd(), os.pardir, 'a', 'a.doc') 全成路径名称.

os.pardir 表示当前平台下上一级目录的字符 ..

os.path.getctime("/root/1.txt") 返回1.txt的ctime(创建时间)时间戳

os.path.exists(os.getcwd()) 判断文件是否存在

os.path.expanduser('~/dir') 把~扩展成用户根目录

os.path.expandvars('$PATH') 扩展环境变量PATH

os.path.isfile(os.getcwd()) 判断是否是文件名，1是0否

os.path.isdir('c:\Python26\temp') 判断是否是目录,1是0否

os.path.islink('/home/huaying/111.sql') 是否是符号连接 windows下不可用

os.path.ismout(os.getcwd()) 是否是文件系统安装点 windows下不可用

os.path.samefile(os.getcwd(), '/home/huaying') 看看两个文件名是不是指的是同一个文件

os.path.walk('/home/huaying', test_fun, "a.c")

遍历/home/huaying下所有子目录包括本目录,对于每个目录都会调用函数test_fun.

例：在某个目录中，和他所有的子目录中查找名称是a.c的文件或目录。

def test_fun(filename, dirname, names): //filename即是walk中的a.c dirname是访问的目录名称

if filename in names: //names是一个list,包含dirname目录下的所有内容

print os.path.join(dirname, filename)

os.path.walk('/home/huaying', test_fun, "a.c")

文件操作

打开文件

f = open("filename", "r") r只读 w写 rw读写 rb读二进制 wb写二进制 w+写追加

读写文件

f.write("a") f.write(str) 写一字符串 f.writeline() f.readlines() 与下read类同

f.read() 全读出来 f.read(size) 表示从文件中读取size个字符

f.readline() 读一行,到文件结尾,返回空串. f.readlines() 读取全部，返回一个list. list每个元素表示一行，包含"\n"\

f.tell() 返回当前文件读取位置

f.seek(off, where) 定位文件读写位置. off表示偏移量，正数向文件尾移动，负数表示向开头移动。

where为0表示从开始算起,1表示从当前位置算,2表示从结尾算.

f.flush() 刷新缓存

关闭文件

f.close()

regular expression 正则表达式 import re

简单的regexp

p = re.compile("abc") if p.match("abc") : print "match"

上例中首先生成一个pattern(模式),如果和某个字符串匹配，就返回一个match object

除某些特殊字符metacharacter元字符，大多数字符都和自身匹配。

这些特殊字符是 。^ $ * + ? { [ ] \ | ( )

字符集合(用[]表示)

列出字符,如[abc]表示匹配a或b或c,大多数metacharacter在[]中只表示和本身匹配。例：

a = ".^$*+?{\\|()" 大多数metachar在[]中都和本身匹配，但"^[]\"不同

p = re.compile("["+a+"]")

for i in a:

if p.match(i):

print "[%s] is match" %i

else:

print "[%s] is not match" %i

在[]中包含[]本身，表示"["或者"]"匹配.用

和

表示.

^出现在[]的开头,表示取反.[^abc]表示除了a,b,c之外的所有字符。^没有出现在开头，即于身身匹配。

-可表示范围.[a-zA-Z]匹配任何一个英文字母。[0-9]匹配任何数字。

\在[]中的妙用。

\d [0-9]

\D [^0-9]

\s [ \t\n\r\f\v]

\S [^ \t\n\r\f\v]

\w [a-zA-Z0-9_]

\W [^a-zA-Z0-9_]

\t 表示和tab匹配, 其他的都和字符串的表示法一致

\x20 表示和十六进制ascii 0x20匹配

有了\，可以在[]中表示任何字符。注：单独的一个"."如果没有出现[]中，表示出了换行\n以外的匹配任何字符,类似[^\n].

regexp的重复

{m,n}表示出现m个以上(含m个),n个以下(含n个). 如ab{1,3}c和abc,abbc,abbbc匹配，不会与ac,abbbc匹配。

m是下界，n是上界。m省略表下界是0,n省略，表上界无限大。

*表示{,} +表示{1,} ?表示{0,1}

最大匹配和最小匹配 python都是最大匹配，如果要最小匹配，在*,+,?,{m,n}后面加一个?.

match object的end可以得到匹配的最后一个字符的位置。

re.compile("a*").match('aaaa').end() 4 最大匹配

re.compile("a*?").match('aaaa').end() 0 最小匹配

使用原始字符串

字符串表示方法中用\\表示字符\.大量使用影响可读性。

解决方法：在字符串前面加一个r表示raw格式。

a = r"\a" print a 结果是\a

a = r"\"a" print a 结果是\"a

使用re模块

先用re.compile得到一个RegexObject 表示一个regexp

后用pattern的match,search的方法,得到MatchObject

再用match object得到匹配的位置,匹配的字符串等信息

RegxObject常用函数:

re.compile("a").match("abab") 如果abab的开头和re.compile("a")匹配，得到MatchObject

_sre.SRE_Match object at 0x81d43c8

print re.compile("a").match("bbab")

None 注：从str的开头开始匹配

re.compile("a").search("abab") 在abab中搜索第一个和re_obj匹配的部分

_sre.SRE_Match object at 0x81d43c8

print re.compile("a").search("bbab")

_sre.SRE_Match object at 0x8184e18 和match()不同,不必从开头匹配

re_obj.findall(str) 返回str中搜索所有和re_obj匹配的部分.

返回一个tuple,其中元素是匹配的字符串.

MatchObject的常用函数

m.start() 返回起始位置,m.end()返回结束位置(不包含该位置的字符).

m.span() 返回一个tuple表示(m.start(), m.end())

m.pos(), m.endpos(), m.re(), m.string()

m.re().search(m.string(), m.pos(), m.endpos()) 会得到m本身

m.finditer()可以返回一个iterator,用来遍历所有找到的MatchObject.

for m in re.compile("[ab]").finditer("tatbxaxb"):

print m.span()

高级regexp

| 表示联合多个regexp. A B两个regexp，A|B表示和A匹配或者跟B匹配.

^ 表示只匹配一行的开始行首,^只有在开头才有此特殊意义。

$ 表示只匹配一行的结尾

\A 表示只匹配第一行字符串的开头 ^匹配每一行的行首

\Z 表示只匹配行一行字符串的结尾 $匹配第一行的行尾

\b 只匹配词的边界 例：\binfo\b 只会匹配"info" 不会匹配information

\B 表示匹配非单词边界

示例如下：

print re.compile(r"\binfo\b").match("info ") #使用raw格式 \b表示单词边界

_sre.SRE_Match object at 0x817aa98

print re.compile("\binfo\b").match("info ") #没有使用raw \b表示退格符号

None

print re.compile("\binfo\b").match("\binfo\b ")

_sre.SRE_Match object at 0x8174948

分组(Group) 示例：re.compile("(a(b)c)d").match("abcd").groups() ('abc', 'b')

#!/usr/local/bin/python

import re

x = """

name: Charles

Address: BUPT

name: Ann

Address: BUPT

"""

#p = re.compile(r"^name:(.*)\n^Address:(.*)\n", re.M)

p = re.compile(r"^name:(?P.*)\n^Address:(?P.*)\n", re.M)

for m in p.finditer(x):

print m.span()

print "here is your friends list"

print "%s, %s"%m.groups()

Compile Flag

用re.compile得到RegxObject时，可以有一些flag用来调整RegxObject的详细特征.

DOTALL, S 让.匹配任意字符,包括换行符\n

IGNORECASE, I 忽略大小写

LOCALES, L 让\w \W \b \B和当前的locale一致

MULTILINE, M 多行模式，只影响^和$(参见上例)

VERBOSE, X verbose模式

Python类的多重继承问题深入分析

Python类的多重继承问题深入分析

首先得说明的是,Python的类分为经典类 和 新式类

经典类是python2.2之前的东西,但是在2.7还在兼容,但是在3之后的版本就只承认新式类了

新式类在python2.2之后的版本中都可以使用

经典类和新式类的区别在于:

经典类是默认没有派生自某个基类的,而新式类是默认派生自object这个基类的:

代码如下:

# old style

class A():pass

# new style

class A(obejct):pass

2.经典类在类多重继承的时候是采用从左到右深度优先原则匹配方法的..而新式类是采用C3算法(不同于广度优先)进行匹配的

3.经典类是没有__MRO__和instance.mro()调用的,而新式类是有的.

为什么不用经典类，要更换到新式类

因为在经典类中的多重继承会有些问题...可能导致在继承树中的方法查询绕过后面的父类:

代码如下:

class A():

def foo1(self):

print "A"

class B(A):

def foo2(self):

pass

class C(A):

def foo1(self):

print "C"

class D(B, C):

pass

d = D()

d.foo1()

按照经典类的查找顺序从左到右深度优先的规则，在访问d.foo1()的时候,D这个类是没有的..那么往上查找,先找到B,里面没有,深度优先,访问A,找到了foo1(),所以这时候调用的是A的foo1()，从而导致C重写的foo1()被绕过.

所以python引入了新式类的概念,每个基类都继承自object并且,他的匹配规则也从深度优先换到了C3

C3算法

C3算法是怎么做匹配的呢..在问答版块上面讨论之后,归结如下:

C3算法的一个核心是merge.

在merge列表中，如果第一个序列mro的第一个类是出现在其它序列，并且也是第一个，或者不出现其它序列，那么这个类就会从这些序列中删除，并合到访问顺序列表中

比如:(引用问题中zhuangzebo的回答@zhuangzebo)

代码如下:

class A(O):pass

class B(O):pass

class C(O):pass

class D(A,B):pass

class E(C,D):pass

首先需要知道 O(object)的mro(method resolution order)列表是[O,]

那么接下来是:

代码如下:

mro(A) = [A, O]

mro(B) = [B, O]

mro(C) = [C, O]

mro(D) = [D] + merge(mro(A), mro(B), [A, B])

= [D] + merge([A, O], [B, O], [A, B])

= [D, A] + merge([O], [B, O], [B])

= [D, A, B] + merge([O], [O])

= [D, A, B, O]

mro(E) = [E] + merge(mro(C), mro(D), [C, D])

= [E] + merge([C, O], [D, A, B, O], [C, D])

= [E, C] + merge([O], [D, A, B, O], [D])

= [E, C, D] + merge([O], [A, B, O])

= [E, C, D, A, B] + merge([O], [O])

= [E, C, D, A, B, O]

然后还有一种特殊情况:

比如：

merge(DO,CO,C) 先merge的是D

merge(DO,CO,C) 先merge的是C

意思就是.当出现有 一个类出现在两个序列的头(比如C) 这种情况和 这个类只有在一个序列的头(比如D) 这种情况同时出现的时候,按照顺序方式匹配。

新式类生成的访问序列被存储在一个叫MRO的只读列表中..

你可以使用instance.__MRO__或者instance.mro()来访问

最后匹配的时候就按照MRO序列的顺序去匹配了

C3和广度优先的区别:

举个例子就完全明白了:

代码如下:

class A(object):pass

class B(A):pass

class C(B):pass

class D(A):pass

class E(D):pass

class F(C, E):pass

按照广度优先遍历,F的MRO序列应该是[F,C,E,B,D,A]

但是C3是[F,E,D,C,B,A]

意思是你可以当做C3是在一条链路上深度遍历到和另外一条链路的交叉点,然后去深度遍历另外一条链路,最后遍历交叉点

新式类和经典类的super和按类名访问问题

在经典类中,你如果要访问父类的话,是用类名来访问的..

代码如下:

class A():

def __init__(self):

print "A"

class B(A):

def __init__(self):

print "B"

A.__init__(self) #python不会默认调用父类的初始化函数的

这样子看起来没三问题,但是如果类的继承结构比较复杂，会导致代码的可维护性很差..

所以新式类推出了super这个东西...

代码如下:

class A():

def __init__(self):

print "A"

class B(A):

def __init__(self):

print "B"

super(B,self).__init__()

这时候，又有一个问题:当类是多重继承的时候,super访问的是哪一个类呢?

super实际上是通过__MRO__序列来确定访问哪一个类的...实际上就是调用__MRO__中此类后面的一个类的方法.

比如序列为[F,E,D,C,B,A]那么F中的super就是E,E的就是D

super和按照类名访问 混合使用带来的坑

代码如下:

class A(object):

def __init__(self):

print "enter A"

print "leave A"

class B(object):

def __init__(self):

print "enter B"

print "leave B"

class C(A):

def __init__(self):

print "enter C"

super(C, self).__init__()

print "leave C"

class D(A):

def __init__(self):

print "enter D"

super(D, self).__init__()

print "leave D"

class E(B, C):

def __init__(self):

print "enter E"

B.__init__(self)

C.__init__(self)

print "leave E"

class F(E, D):

def __init__(self):

print "enter F"

E.__init__(self)

D.__init__(self)

print "leave F"

这时候打印出来是：

代码如下:

enter F

enter E

enter B

leave B

enter C

enter D

enter A

leave A

leave D

leave C

leave E

enter D

enter A

leave A

leave D

leave F

可以看出来D和A的初始化函数被乱入了两次！

按类名访问就相当于C语言之前的GOTO语句...乱跳,然后再用super按顺序访问..就有问题了

所以建议就是要么一直用super,要么一直用按照类名访问

最佳实现:

避免多重继承

super使用一致

不要混用经典类和新式类

调用父类的时候注意检查类层次

以上便是本人对于python类的继承的认识了，希望对大家能有所帮助

python 类 中的函数

你好：

a是A类里面的一个函数：

因此：

aa=A()

aa.a()

这样就行 了。