这篇文章详解pyhon中方法、属性、迭代器
构造方法：
构造方法代表着类似于以前例子中使用过的那种名为init的初始化方法
当一个对象被创建后，会立即调用构造方法
>>> class FooBar:
def __init__(self):
self.somevar=42
>>> f=FooBar()
>>> f.somevar
>>> class fO
SyntaxError: invalid syntax
>>> class FooBar():
def __init__(self,value=42):
self.somevar=value
>>> f=FooBar('This is a constructor argument')
>>> f.somevar
'This is a constructor argument'重写一般方法和特殊的构造方法
>>> class Bird:
def __init__(self):
self.hungry=True
def eat(self):
if self.hungry:
print 'Aaaah...'
self.hungry=False
else:
print 'No,thanks!'
>>> b=Bird()
>>> b.eat()
Aaaah...
>>> b.eat()
No,thanks!
>>> class SongBird(Bird):
def __init__(self):
Bird.__init__(self) #调用超类的构造方法
self.sound='Squawk!'
def sing(self):
print self.sound
>>> sb=SongBird()
>>> sb.sing()
Squawk!
>>> sb.eat()
Aaaah...
>>> sb.eat()
No,thanks!super函数
super(SongBird,self)
>>> __metaclass__=type
>>> class Bird:
def __init__(self):
self.hungry=True
def eat(self):
if self.hungry:
print 'Aaaah...'
self.hungry=False
else:
print 'No,thinks!'
>>> class SongBird(Bird):
def __init__(self):
super(SongBird,self).__init__()
self.sound='Squawk!'
def sing(self):
print self.sound
>>> n=SongBird()
>>> n.sing()
Squawk!
>>> n.eat()
Aaaah...
>>> n.eat()
No,thinks!属性
通过访问器定义的特性被称为属性
>>> class Rectangle:
def __init__(self):
self.width=0 #特性
self.height=0 #特性
def setSize(self,size): #通过访问器方法改变特性
self.width,self.height=size
def getSize(self): #通过访问器方法访问特性
return self.width,self.height
>>> r=Rectangle()
>>> r.width=10
>>> r.height=5
>>> r.getSize()
(10, 5)
>>> r.setSize((150,100))
>>> r.widthproperty函数
>>> __metaclass__=type
>>> class Rectangle:
def __init__(self):
self.width=0
self.height=0
def setSize(self,size):
self.width,self.height=size
def getSize(self):
return self.width,self.height
size=property(getSize,setSize)
>>> r=Rectangle()
>>> r.width=10
>>> r.height=5
>>> r.size
(10, 5)
>>> r.size=150,100
>>> r.width迭代器
迭代器就是具有next
>>> class Fibs:
def __init__(self):
self.a=0
self.b=1
def next(self):
self.a,self.b=self.b,self.a+self.b
return self.a
def __iter__(self):
return self
>>> fibs=Fibs()
>>> for f in fibs:
if f>1000:
print f
break
>>> it=iter([1,2,3])
>>> it.next()
>>> it.next()
>>> class TestIterator:
value=0
def next(self):
self.value+=1
if self.value>10: raise StopIteration
return self.value
def __iter__(self):
return self
>>> ti=TestIterator()
>>> list(ti)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]yield 生成器
任何包含yield语句的函数称为生成器。每次产生一个值（使用yield语句），函数就会被冻结，即函数停在那点等待被激活，函数被激活后从停止的那点开始执行
>>> nested=[[1,2],[3,4],[5]]
>>> def flatten(nested):
for sublist in nested:
for element in sublist:
yield element
>>> for num in flatten(nested):
print num
2
4 
