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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！

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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 name2

4. 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

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