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基于Enum類實現的枚舉
>>> fromenum import Enum
>>> Month = Enum('Month', ('Jan','Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
>>> for name, member inMonth.__members__.items():
... print(name, '=>', member, ',', member.value)
...
Jan => Month.Jan , 1
Feb => Month.Feb , 2
Mar => Month.Mar , 3
Apr => Month.Apr , 4
May => Month.May , 5
Jun => Month.Jun , 6
Jul => Month.Jul , 7
Aug => Month.Aug , 8
Sep => Month.Sep , 9
Oct => Month.Oct , 10
Nov => Month.Nov , 11
Dec => Month.Dec , 12
value屬性則是自動賦給成員的int常量,默認從1開始計數。
>>> Month.Jun
<Month.Jun: 6>
>>> Month.Jun.value
6
精確地控制枚舉類型,可以從Enum派生出自定義類
>>> from enum import Enum, unique
>>> @unique --裝飾器檢查是否重復
... class Weekday(Enum):
... Sun = 0
... Mon = 1
... Tue = 2
... Wed = 3
... Thu = 4
... Fri = 5
... Sat = 6
...
>>> Weekday(1)
<Weekday.Mon: 1>
>>> Weekday(5)
<Weekday.Fri: 5>
>>>Weekday['Sun']
<Weekday.Sun: 0>
>>> Weekday.Sun
<Weekday.Sun: 0>
>>>Weekday.Sun.value
0
>>> Weekday(7)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python3.5/enum.py", line 235, in __call__
return cls.__new__(cls, value)
File "/usr/local/lib/python3.5/enum.py", line 470, in __new__
raise ValueError("%r is not a valid %s" % (value,cls.__name__))
ValueError: 7 is not a valid Weekday
動態語言和靜態語言最大的不同,就是函數和類的定義,不是編譯時定義的,而是運行時動態創建的。
定義一個hello.py的模塊
class Hello(object):
def hello(self, name='world'):
print('Hello, %s.' % name)
在python解釋器中調用
>>> from hello import Hello
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello)) --type類型
<class 'type'>
>>> print(type(h)) --class hello類型
<class 'hello.Hello'>
class的定義是運行時動態創建的,而創建class的方法就是使用type()函數。
>>> deffn(self, name = 'world'):
... print('Hello, %s' % name)
...
>>> Hello= type('Hello', (object,), dict(hello = fn))
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>
要創建一個class對象,type()函數依次傳入3個參數:
1.class的名稱;
2.繼承的父類集合,注意Python支持多重繼承,如果只有一個父類,別忘了tuple的單元素寫法;
>>> T = (1)
>>> type(T)
<class 'int'>
>>> T = (1,)
>>> type(T)
<class 'tuple'>
3.class的方法名稱與函數綁定,這里我們把函數fn綁定到方法名hello上。
metaclass,直譯為元類,簡單的解釋就是:metaclass是類的前提。
先定義metaclass,然后創建類,最后創建實例。
正常情況下,很少使用到metaclass。
首先定義ListMetaclass
>>> class ListMetaclass(type): #metaclass是類的模板,必須從type派生
... def __new__(cls, name, bases, attrs):
... attrs['add'] = lambda self, vealue:self.append(value) --方法的定義
... return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
...
>>>
>>> class Mylist(list, metaclass = ListMetaclass):
... pass
...
>>> L = Mylist()
>>> L
[]
>>> L.add(1)
>>> L
[1]
Python解釋器在創建MyList時,要通過ListMetaclass.__new__()來創建;在此我們可以修改metaclass的定義如加上新的方法達到新增功能。
__new__()方法接收到的參數依次是:
1.當前準備創建的類的對象;
2.類的名字;
3.類繼承的父類集合;
4.類的方法集合。
表示這部分內容比較難理解。
開始介紹metaclass就提到:metaclass使用的場景很少,而ORM場景便是一個典型的例子。作為DBA,我認為這個技能需要掌握。
ORM全稱“Object RelationalMapping”,即對象-關系映射,就是把關系數據庫的一行映射為一個對象,也就是一個類對應一個表,這樣,寫代碼更簡單,不用直接操作SQL語句。
要編寫一個ORM框架,所有的類都只能動態定義,因為只有使用者才能根據表的結構定義出對應的類來。
讓我們來嘗試編寫一個ORM框架。
編寫底層模塊的第一步,就是先把調用接口寫出來。比如,使用者如果使用這個ORM框架,想定義一個User類來操作對應的數據庫表User,我們期待他寫出這樣的代碼:
class User(Model):
#定義類的屬性到列的映射:
id = IntegerField('id')
name = StringField('username')
email = StringField('email')
password = StringField('password')
# 創建一個實例:
u = User(id=12345, name='Michael',email='test@orm.org', password='my-pwd')
# 保存到數據庫:
u.save()
其中,父類Model和屬性類型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的,剩下的魔術方法比如save()全部由metaclass自動完成。雖然metaclass的編寫會比較復雜,但ORM的使用者用起來卻異常簡單。
現在,我們就按上面的接口來實現該ORM。
首先來定義Field類,它負責保存數據庫表的字段名和字段類型:
class Field(object):
def __init__(self, name, column_type):
self.name = name
self.column_type = column_type
def __str__(self):
return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)
在Field的基礎上,進一步定義各種類型的Field,比如StringField,IntegerField等等:
class StringField(Field):
def __init__(self, name):
super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')
class IntegerField(Field):
def __init__(self, name):
super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')
下一步,就是編寫最復雜的ModelMetaclass了:
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
if name=='Model':
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
print('Found model: %s' % name)
mappings = dict()
for k, v in attrs.items():
if isinstance(v, Field):
print('Found mapping: %s ==>%s' % (k, v))
mappings[k] = v
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存屬性和列的映射關系
attrs['__table__'] = name # 假設表名和類名一致
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
以及基類Model:
class Model(dict,metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self, **kw):
super(Model, self).__init__(**kw)
def__getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" %key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
def save(self):
fields = []
params = []
args = []
for k, v in self.__mappings__.items():
fields.append(v.name)
params.append('?')
args.append(getattr(self, k, None))
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__,','.join(fields), ','.join(params))
print('SQL: %s' % sql)
print('ARGS: %s' % str(args))
當用戶定義一個class User(Model)時,Python解釋器首先在當前類User的定義中查找metaclass,如果沒有找到,就繼續在父類Model中查找metaclass,找到了,就使用Model中定義的metaclass的ModelMetaclass來創建User類,也就是說,metaclass可以隱式地繼承到子類,但子類自己卻感覺不到。
在ModelMetaclass中,一共做了幾件事情:
排除掉對Model類的修改;
在當前類(比如User)中查找定義的類的所有屬性,如果找到一個Field屬性,就把它保存到一個__mappings__的dict中,同時從類屬性中刪除該Field屬性,否則,容易造成運行時錯誤(實例的屬性會遮蓋類的同名屬性);
把表名保存到__table__中,這里簡化為表名默認為類名。
在Model類中,就可以定義各種操作數據庫的方法,比如save(),delete(),find(),update等等。
我們實現了save()方法,把一個實例保存到數據庫中。因為有表名,屬性到字段的映射和屬性值的集合,就可以構造出INSERT語句。
編寫代碼試試:
u = User(id=12345, name='Michael',email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()
輸出如下:
Found model: User
Found mapping: email ==><StringField:email>
Found mapping: password ==><StringField:password>
Found mapping: id ==><IntegerField:uid>
Found mapping: name ==><StringField:username>
SQL: insert into User(password,email,username,id) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael',12345]
可以看到,save()方法已經打印出了可執行的SQL語句,以及參數列表,只需要真正連接到數據庫,執行該SQL語句,就可以完成真正的功能。
不到100行代碼,我們就通過metaclass實現了一個精簡的ORM框架。
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