派生方法的实战演练

import datetime
import json

 d = {
     't1': datetime.datetime.today(),
     't2': datetime.date.today()
 }
 res = json.dumps(d)
 print(res)
 
上述代码会报错 无法正常序列化
    raise TypeError(f'Object of type {o.__class__.__name__} '
    TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable
json序列化python数据类型是有限制的 不是所有的类型都可以
    +-------------------+---------------+
    | Python            | JSON          |
    +===================+===============+
    | dict              | object        |
    +-------------------+---------------+
    | list, tuple       | array         |
    +-------------------+---------------+
    | str               | string        |
    +-------------------+---------------+
    | int, float        | number        |
    +-------------------+---------------+
    | True              | true          |
    +-------------------+---------------+
    | False             | false         |
    +-------------------+---------------+
    | None              | null          |
    +-------------------+---------------+
即将要被序列化的数据 里里外外都必须是上述类型才可以

* 解决方法1：手动将不符合数据类型要求的数据转成符合要求的
    d = {
        't1': str(datetime.datetime.today()),
        't2': str(datetime.date.today())
         }
    res = json.dumps(d)
    print(res)

* 解决方式2:利用派生方法
d = {
    't1': datetime.datetime.today(),
    't2': datetime.date.today()
}
res = json.dumps(d)

class JSONEncoder:
    pass
dumps(obj,cls=None):
    if cls == None:
        cls = JSONEncoder
    return cls(...)   # JSONEncoder()

查看JSONEncoder源码发现序列化报错是有default方法触发的
raise TypeError(f'Object of type {o.__class__.__name__} '
                        f'is not JSON serializable')
我们如果想要避免报错 那么肯定需要对default方法做修改(派生)

class MyJsonEncode(json.JSONEncoder):
    def default(self, o):
        o就是json即将要序列化的数据
        if isinstance(o, datetime.datetime):
            return o.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif isinstance(o, datetime.date):
            return o.strftime('%Y-%m-%d')
         如果是可以序列化的类型 那么不做任何处理 直接让它序列化即可
        return super().default(o)


res = json.dumps(d, cls=MyJsonEncode)
print(res)
json.dumps(d, cls=MyJsonEncode)

面向对象的三大特性之封装

• 封装其实就是将数据或者功能隐藏起来(包起来 装起来)

• 隐藏的目的不是让用户无法使用 而是给这些隐藏的数据开设特定的接口 让用户使用接口才可以去使用 我们在接口中添加一些额外的操作

• 1.在类定义阶段使用双下划线开头的名字 都是隐藏的属性，后续类和对象都无法直接获取

• 2.在python中不会真正的限制任何代码，隐藏的属性如果真的需要访问 也可以 只不过需要做变形处理

    __变量名  	 _类名__变量名
            
  

既然隐藏了 就不改使用变形之后的名字去访问 这样就失去了隐藏的意义

class Student(object):
    __school = '清华大学'
    def __init__(self, name, age):
        self.__name = name
        self.__age = age
    # 专门开设一个访问学生数据的通道(接口)
    def check_info(self):
        print("""
        学生姓名:%s
        学生年龄:%s
        """ % (self.__name, self.__age))
    # 专门开设一个修改学生数据的通道(接口)
    def set_info(self,name,age):
        if len(name) == 0:
            print('用户名不能为空')
            return
        if not isinstance(age,int):
            print('年龄必须是数字')
            return
        self.__name = name
        self.__age = age

stu1 = Student('jason', 18)
stu1.set_info('','我很大')

我们编写python很多时候都是大家墨守成规的东西 不需要真正的限制
class A:
        _school = '清华大学'
        def _choice_course(self):
                pass
                

property伪装属性

可以简单的理解为 将方法伪装成数据

obj.name    数据只需要点名字
obj.func()   方法至少还要加括号
    

伪装之后可以将func方法伪装成数据 obj.func

扩展了解：体质指数（BMI）=体重（kg）÷身高^2（m）

class Person:
     def __init__(self, name, weight, height):
         self.name = name
         self.weight = weight
         self.height = height

 @property
 def BMI(self):
     return self.weight / (self.height ** 2)


 p1 = Person('jason', 78, 1.83)
 res = p1.BMI()
 print(res)
 p2 = Person('悍匪', 72, 1.73)
 res = p2.BMI()
 print(res)
 BMI虽然需要计算获得 但是更像是人的数据


 p1 = Person('jason', 78, 1.83)
 print(p1.BMI)
 print(p1.name)
 
class Foo:
    def __init__(self, val):
        self.__NAME = val  # 将属性隐藏起来

@property
def name(self):
    return self.__NAME

@name.setter
def name(self, value):
    if not isinstance(value, str):  # 在设定值之前进行类型检查
        raise TypeError('%s must be str' % value)
    self.__NAME = value  # 通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME

@name.deleter
def name(self):
    raise PermissionError('Can not delete')


obj = Foo('jason')
print(obj.name)
obj.name = 666
print(obj.name)
del obj.name

面向对象三大特性之多态

多态:一种事物的多种形态
水:液态 气态 固态
动物:人 狗 猫 猪

一种事物有多种形态 但是相同的功能应该有相同的名字

这样的话 以后我无论拿到哪个具体的动物 都不需要管到底是谁 直接调用相同的功能即可

无论你是鸡 鸭 猫 狗 猪 只要你想叫 你就调固定的叫的功能

class Animal(object):
    def spark(self):
        pass

class Cat(Animal):
    def spark(self):
        print('喵喵喵')

class Dog(Animal):
    def spark(self):
        print('汪汪汪')

class Pig(Animal):
    def spark(self):
        print('哼哼哼')


c1 = Cat()
d1 = Dog()
p1 = Pig()
c1.miao()
d1.wang()
p1.heng()

c1.spark()
d1.spark()
p1.spark()

python也提供了一种强制性的操作(了解即可) 应该是自觉遵守

面向对象之反射

反射:通过字符串来操作对象的数据或方法

反射主要就四个方法

hasattr():判断对象是否含有某个字符串对应的属性
getattr():获取对象字符串对应的属性
setattr():根据字符串给对象设置属性
delattr():根据字符串给对象删除属性

class Student:
     school = '清华大学'
    def choice_course(self):
        print('选课')
stu = Student()

• 需求:判断用户提供的名字在不在对象可以使用的范围内

方式1:利用异常处理(过于繁琐)

try:
     if stu.school:
         print(f"True{stu.school}")
 except Exception:
     print("没有属性")
变量名school 与字符串school 区别大不大
    stu.school
    stu.'school'
两者虽然只差了引号 但是本质是完全不一样的

方式2:获取用户输入的名字 然后判断该名字对象有没有

while True:
     target_name = input('请输入您想要核查的名字>>>:').strip()
     上面的异常更加不好实现 需要用反射
     # print(hasattr(stu, target_name))
     # print(getattr(stu, target_name))
     if hasattr(stu, target_name):
         # print(getattr(stu, target_name))
         res = getattr(stu, target_name)
         if callable(res):
             print('拿到的名字是一个函数', res())
         else:
             print('拿到的名字是一个数据', res)
     else:
         print('不好意思 您想要查找的名字 对象没有')
         
        print(stu.__dict__)
        
stu.name = 'jason'
stu.age = 18
print(stu.__dict__)
setattr(stu,'gender','male')
setattr(stu,'hobby','read')
print(stu.__dict__)
del stu.name
print(stu.__dict__)
delattr(stu, 'age')
print(stu.__dict__)
以后只要在需求中看到了关键字
        ....对象....字符串 
那么肯定需要使用反射

反射实战案例

class FtpServer:
    def serve_forever(self):
        while True:
            inp = input('input your cmd>>: ').strip()
            cmd, file = inp.split()
            if hasattr(self, cmd):    根据用户输入的cmd，判断对象self有无对应的方法属性
                func = getattr(self, cmd)   根据字符串cmd，获取对象self对应的方法属性
                func(file)
    def get(self, file):
        print('Downloading %s...' % file)

def put(self, file):
    print('Uploading %s...' % file)
obj = FtpServer()
obj.serve_forever()