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Python-面向对象编程OOP-四-写类神器attrs

使用 attrs 解放双手

大家好,这一期我想和大家分享一个 OOP 编程的高效神器:attrs 库

首先我们来介绍下 attrs 这个库,其官方的介绍如下:

attrs 是这样的一个 Python 工具包,它能将你从繁综复杂的实现上解脱出来,享受编写 Python 类的快乐。它的目标就是在不减慢你编程速度的前提下,帮助你来编写简洁而又正确的代码。

因此用了它,定义和实现 Python 类变得更加简洁和高效

首先明确一点,我们现在是装了 attrs 和 cattrs 这两个库,但是实际导入的时候是使用 attr 和 cattr 这两个包,是不带 s 的。

在 attr 这个库里面有两个比较常用的组件叫做 attrs 和 attr,前者是主要用来修饰一个自定义类的,后者是定义类里面的一个字段的。下面是一个小例子


from attr import attrs,attrib

@attrs
class Person:
    name = attrib(type = str,default="")
    age = attrib(type = int,default=0)
    sex = attrib(type = str,default="")

if __name__ == '__main__':
    first_person = Person("John",18,"M")
    print(first_person)

Out:Person(name='John', age=18, sex='M')

主要作用

可以发现,Person 这个类 三个属性都只写了一次,同时还指定了各个字段的类型和默认值,另外也不需要再定义 init 方法和 repr 方法了,非常简洁

实际上,主要是 attrs 这个修饰符起了作用,然后根据定义的 attrib 属性自动帮我们实现了 initrepreqneltlegtgehash 这几个方法

深入了解

现在来用实例看一下:

first_person = Person("John",18,"M")
second_person = Person("Nancy",16,"F")

print('Equal:', first_person == second_person)  #False
print('Not Equal(ne):', first_person != second_person) #True
print('Less Than(lt):', first_person.age < second_person.age) #False
print('Less or Equal(le):', first_person.age <= second_person.age) #False
print('Greater Than(gt):', first_person.age > second_person.age) #True
print('Greater or Equal(ge):', first_person.age >= second_person.age) #True

属性定义

对于 attrib 的定义,可以传入各种参数,不同的参数对于这个类的定义有非常大的影响。

下面来详细了解一下每个属性的具体参数和用法。

首先我们用 attrs 里面的 fields 方法可以查看一下

from attr import attrs, attrib,fields
print(fields(Person))

(Attribute(name='name', default='', validator=None, repr=True, cmp=True, hash=None, init=True, metadata=mappingproxy({}), type=<class'str'>, converter=None, kw_only=False), Attribute(name='age', default=0, validator=None, repr=True, cmp=True, hash=None, init=True, metadata=mappingproxy({}), type=<class'int'>, converter=None, kw_only=False), Attribute(name='sex', default='', validator=None, repr=True, cmp=True, hash=None, init=True, metadata=mappingproxy({}), type=<class 'str'>, converter=None, kw_only=False))
参数 解释
name 属性的名字,是一个字符串类型
default 属性的默认值,如果没有传入初始化数据,那么就会使用默认值,如果没有默认值定义,那么就是 NOTHING,即没有默认值
validator 验证器,检查传入的参数是否合法
init 是否参与初始化,如果为 False,那么这个参数不能当做类的初始化参数,默认是 True。
type 类型,比如 int、str 等各种类型,默认为 None
metadata 元数据,只读性的附加数据
converter 转换器,进行一些值的处理和转换器,增加容错性
kw_only 是否为强制关键字参数,默认为 False

初始化

如果一个类的某些属性不想参与初始化,比如想直接设置一个初始值,一直固定不变,我们可以将属性的 init 参数设置为 False,看一个实例:

from attr import attrs,attrib

@attrs
class Person:
    name = attrib(type = str)
    age = attrib(init=False)
    sex = attrib(type = str)

first = Person("John","M") # Person(name='John', age=NOTHING, sex='M')

second = Person("Mike",89,"M")
#TypeError: __init__() takes 3 positional arguments but 4 were given

可以发现,first 没有问题,但是 second 会报错,因为 age 没有参与初始化,只剩了 self,age,sex

强制关键字

强制关键字是 Python 里面的一个特性,在传入的时候必须使用关键字的名字来传入

设置了强制关键字参数的属性必须要放在后面,其后面不能再有非强制关键字参数的属性

我们还是拿一样的例子,这回把 sex 的参数

from attr import attrs,attrib

@attrs
class Person:
    name = attrib(type = str)
    age = attrib(type = str)
    sex = attrib(kw_only=True)
    
first = Person("John",18,sex="M")
#Person(name='John', age=18, sex='M')

如果初始化 first 时使用 Person(“John”,18,”M”)则会报错

验证器

有时候在设置一个属性的时候必须要满足某个条件,比如性别必须要是男或者女,否则就不合法。对于这种情况,我们就需要有条件来控制某些属性不能为非法值。

from attr import attrs, attrib

def is_valid_gender(instance, attribute, value):
    if value not in ('M', 'F'):
        raise ValueError(f'gender {value} is not valid')
        
@attrs
class Person:
    name = attrib(type = str)
    age = attrib(type = str)
    sex = attrib(validator=is_valid_gender)

在这里我们定义了一个验证器 Validator 方法,叫做 is_valid_gender,其中 gender 定义的时候传入了一个参数 validator,其值就是我们定义的 Validator 方法:

  • instance:类对象
  • attribute:属性名
  • value:属性值

下面做了两个实验,一个就是正常传入 “M”,另一个写错了,写的是 “X”:


first = Person("John",18,"M")  
# Person(name='John', age=18, sex='M')

second = Person("Ann",29,"X")  
ValueError: gender X is not valid

second 报错了,因为其值不是正常的性别,所以程序直接报错终止
注意在 Validator 里面返回 True 或 False 是没用的,错误的值还会被照常复制。所以,一定要在 Validator 里面 raise 某个错误。

另外 attrs 库里面还给我们内置了好多 Validator,比如判断类型,这里如果规定 age 必须为 int 类型:

age  =attrib(validator=validators.instance_of(int))

另外 validator 参数还支持多个 Validator,比如我们要设置既要是数字,又要小于 100,那么可以把几个 Validator 放到一个列表里面并传入:

from attr import attrs, attrib,validators

def is_valid_gender(instance, attribute, value):
    if value not in ('M', 'F'):
        raise ValueError(f'gender {value} is not valid')
        
def is_less_than_100(instance, attribute, value):
    if value > 100:
        raise ValueError(f'age {value} must less than 100')
        
@attrs
class Person:
    name = attrib(type = str)
    age = attrib(validator=[validators.instance_of(int), is_less_than_100])
    sex = attrib(validator=[validators.instance_of(str),is_valid_gender])

转换器

很多时候我们会不小心传入一些形式不太标准的结果,比如本来是 int 类型的 100,我们传入了字符串类型的 100,那这时候直接抛错应该不好吧,所以我们可以设置一些转换器来增强容错机制,比如将字符串自动转为数字:

from attr import attrs, attrib,validators

def to_int(value):
    try:
        return int(value)
    except:
        return None
@attrs
class Person:
    name = attrib(type = str)
    age = attrib(converter=to_int)
    sex = attrib(validator=validators.instance_of(str))

last_person = Person("xiaobai","35","M")    
print(last_person)

Out: Person(name='xiaobai', age=35, sex='M')

总结

这次我记录了 attrs 库的用法,是参考了别人的文章,至此 Python OOP 编程的个人学习经历都已经记录下来了

我的其他原创文章已经放到了 Github 上,如果感兴趣的朋友可以去看看,链接如下:

  • Python 精品练习题 100 道
  • Python 实用技巧汇总
  • Python Pandas 教程
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