怎么掌握Python内置方法和属性应用
本篇内容介绍了"怎么掌握Python内置方法和属性应用"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
1. 前言
python除了丰富的第三方库外，本身也提供了一些内在的方法和底层的一些属性，大家比较常用的如dict、list、set、min、max、range、sorted等。
2. 内置方法和函数介绍
enumerate
如果你需要遍历可迭代的对象，有需要获取它的序号，可以用enumerate, 每一个next返回的是一个tuple
list1 = [1, 2, 3, 4] list2 = [4, 3, 2, 1] for idx, value in enumerate(list1): print(idx, value, list2[idx]) # 0 1 4 # 1 2 3 # 2 3 2 # 3 4 1
zip zip从参数中的多个迭代器取元素组合成一个新的迭代器;
# 给list加上序号 b = [4, 3, 2, 1] for i in zip(range(len(b)), b): print(i) # (0, 4) # (1, 3) # (2, 2) # (3, 1)
globals()：一个描述当前执行过程中全局符号表的字典，可以看出你执行的所有过程
id(object)：python对象的唯一标识
staticmethod 类静态函数注解
@staticmethod def test(): print('this is static method') Foo.test = test Foo.test()类的属性 我们来看下一个类的申明，如下：
class Foo(): """this is test class""" def __init__(self, name): self.name = name def run(self): print('running')# 列出类的所有成员和属性 dir(Foo) ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'run'] # 类的注释 Foo.__doc__ # 'this is test class' # 类自定义属性 Foo.__dict__ mappingproxy({'__module__': '__main__', '__doc__': 'this is test class', '__init__': , 'run': , '__dict__': , '__weakref__': }) # 类的父类 Foo.__base__ # 类的名字 Foo.__name__ 类的实例化和初始化
# python类先通过__new__实例化，再调用__init__进行初始化类成员 foo = Foo('milk')类的属性添加和访问
# 类的访问 foo.name foo.run() # 可以通过setattr 动态的添加属性 def method(): print("cow") setattr(foo, "type", "cow") setattr(foo, "getcow", method) # cow foo.type foo.getcow() # 动态删除属性 delattr delattr(foo, "type") # getattr 获取成员属性 if hasattr(foo, "run"): # 判断是否有属性 func = getattr(foo, "run") func()3. 单例模式应用
单例模式（Singleton Pattern）是 Java 中最简单的设计模式之一。单例模式要求在类的使用过程中只实例化一次，所有对象都共享一个实例。创建的方法是在实例的时候判断下是否已经实例过了，有则返回实例化过的全局实例。python是如何实现的呢？关键是找到实例化的地方，对就是前面说的__new__
class Singleton(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, '_instance'): cls._instance = object.__new__(cls) return cls._instance def __init__(self, name): self.name = name a = Singleton('name1') b = Singleton('name2') print(id(a), id(b)) print(a.name, b.name) # 1689352213112 1689352213112 # name2 name24. 反射应用
反射在许多框架中都有使用到，简单就是通过类的名称（字符串）来实例化类。一个典型的场景就是通过配置的方式来动态控制类的执行，比如定时任务的执行，通过维护每个定时任务类的执行时间，在执行时间到的时候，通过反射方式实例化类，执行任务，在java中也非常的常见。
python的实现可以通过上面说的getattr获取模块中的类， 通过methodcaller来调用方法。我们来看一个简单的例子
import importlib from operator import methodcaller class Foo(): """this is test class""" def __init__(self, name): self.name = name def run(self, info): print('running %s' % info) # 类所在的模块，默认情况__main__， 可以通过Foo.__dict__ 中'__module__'获取 api_module = importlib.import_module('__main__') # getattr获取模块中的类， 这里Foo是字符串哦 clazz = getattr(api_module, 'Foo') # 实例化 params = ["milk"] instance = clazz(*params) # 方法调用， 方法也是字符串methodcaller(方法名， 方法参数) task_result = methodcaller("run", "reflection")(instance) # running reflection"怎么掌握Python内置方法和属性应用"的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
