Как вывести список методов и атрибутов объекта x

Как получить список атрибутов класса в Python

Модуль проверки предоставляет несколько полезных функций, помогающих получать информацию о живых объектах, таких как модули, классы, методы, функции, трассировки, объекты фрейма и объекты кода. Метод getmembers (object) возвращает все члены объекта в списке пар (имя, значение), отсортированных по имени.

Пример

import inspect class ClassAttrTest(object): myVar_1 = '100' myVar_2 = '200' def myfunc(self): return self.myVar_1 print(inspect.getmembers(ClassAttrTest, lambda myVar_1:not(inspect.isroutine(myVar_1))))

Выход

[('__class__', < class 'type' >), ('__dict__', mappingproxy( , '__module__': '__main__', '__doc __': None, 'myfunc': < function ClassAttrTest.myfunc at 0x0000000002E26F28 >, '__d ict__': < attribute '__dict__' of 'ClassAttrTest' objects >, 'myVar_1': '100', 'my Var_2': '200'>)), ('__doc__', None), ('__module__', '__main__'), ('__weakref__', < attribute '__weakref__' of 'ClassAttrTest' objects >), ('myVar_1', '100'), ('my Var_2', '200')]

(Пока оценок нет)

Часто задаваемые вопросы

Некоторые не совсем очевидные вещи, с которыми сталкиваются начинающие программисты Python.

Почему я получаю исключение UnboundLocalError, хотя переменная имеет значение?

Может показаться неожиданным получить UnboundLocalError в ранее работающем коде, в который добавили операцию присваивания где-то внутри функции.

 
 UnboundLocalError:
Это происходит потому, что, когда вы делаете присваивание переменной в области видимости, она становится локальной в этой области и скрывает другие переменные с таким же именем во внешних областях.
Когда последняя инструкция в foo присваивает новое значение переменной x, компилятор решает, что это локальная переменная. Следовательно, когда более ранний print пытается напечатать неинициализированную переменную, возникает ошибка.
В примере выше можно получить доступ к переменной, объявив её глобальной:
 
 Вы можете сделать подобную вещь во вложенной области видимости использованием ключевого слова nonlocal:
В Python, переменные, на которые только ссылаются внутри функции, считаются глобальными. Если переменной присваивается новое значение где-либо в теле функции, считается, что она локальная, и, если вам нужно, то нужно явно указывать её глобальной.
Хотя это немного удивительно на первый взгляд, это легко объяснимо. С одной стороны, требование global для присваиваемых переменных предотвращает непреднамеренные побочные эффекты в bar. С другой стороны, если global был обязательным для всех глобальных ссылок, вы бы использовали global все время. Вы должны были бы объявить как глобальную каждую ссылку на встроенную функцию или компонент импортируемого модуля.
Почему анонимные функции (lambda), определенные в цикле с разными значениями, возвращают один и тот же результат?
Например, вы написали следующий код:
 x**2 . Можно ожидать, что, будучи вызванными, они вернут, соответственно, 0, 1, 4, 9, и 16. Однако, вы увидите, что все они возвращают 16:
  Это случается, поскольку x не является локальной для lambda, а определена во внешней области видимости, и получается тогда, когда она вызывается - а не когда определяется.
В конце цикла, x=4, поэтому все функции возвращают 4**2 , то есть 16. Это можно также проверить, изменив значение x и посмотрев на результат:
 
 n=x создаёт локальную для функции переменную n и вычисляется в момент определения функции:
Как организовать совместный доступ к глобальным переменным для нескольких модулей?
Канонический способ организовать подобный доступ - это создать отдельный модуль (часто называемый config или cfg). Просто добавьте import config в каждый модуль приложения. При этом модуль становится доступен через глобальное имя. Поскольку существует только один экземпляр модуля, любые изменения, произведённые в модуле отражаются везде. Например:
mod.py:
main.py:
По тем же соображениям, модули можно использовать как основу для имплементации синглтона.
Как правильнее использовать импортирование?
В общих случаях не используйте from modulename import *. Это засоряет пространство имён того, кто импортирует. Некоторые люди избегают этой идиомы даже для тех немногих модулей, которые были спроектированны, чтобы так импортироваться. Это такие модули как Tkinter и threading.
Импортируйте модули в начале файла. Это отвечает на вопрос, какие модули требует Ваш код и находится ли имя модуля в области видимости. Запись по одному импорту на строку упрощает добавление и удаление операторов импорта, но множественный импорт будет занимать меньше места на экране.
Хорошая практика, если Вы импортируете модули в следующем порядке:

стандартные библиотечные модули (например, sys, os, getopt, re)
модули сторонних разработчиков (всё, что установлено в директории site-packages) -- например, PIL, NumPy и т.д.
локально созданные модули

Иногда бывает необходимо поместить импорт в функцию или класс, чтобы избежать проблем с циклическим импортом. Gordon McMillan советует:
Циклический импорт отлично работает, если оба модуля используют форму import . Но они терпят неудачу, когда второй модуль хочет извлечь имя из первого (from module import name) и импорт находится на внешнем уровне. Это происходит из-за того, что имена первого модуля ещё недоступны, так как первый модуль занят импортом второго.

В этом случае, если второй модуль используется только в одной функции, то импорт можно легко поместить в эту функцию. К тому времени, как он будет вызван, первый модуль уже закончит инициализацию и второй модуль осуществит свой импорт.
Может оказаться необходимым переместить импорт из начала файла, если один из модулей платформно-зависимый. В этом случае импорт всех модулей в начале файла окажется невозможным. В этой ситуации хорошим решением будет импорт нужных модулей в соответствующем платформно-зависимом коде.
Переносите импорт во вложенные области видимости, такие как определения функций, только если Вы столкнулись с проблемой, например циклического импорта, или если Вы пытаетесь сократить время инициализации модуля.
Эта техника полезна, если многие из импортов не являются необходимыми, и зависят от того, как программа будет исполняться. Вы также можете поместить импорт в функцию, если конкретные модули используются только в этой функции. Обратите внимание, что загрузить модуль в первый раз может оказаться дорого из-за задержки на инициализацию модуля, однако повторные загрузки "бесплатны", они стоят только пары поисков в словарях. Даже если имя модуля исчезло из области видимости, модуль скорее всего до сих пор находится в sys.modules.
Почему значения по умолчанию разделяются между объектами?
Этот тип ошибки часто встречается среди начинающих. Предположим, функция:
В первый раз, когда вы вызываете функцию, mydict содержит одно значение. Второй раз, mydict содержит 2 элемента, поскольку, когда foo() начинает выполняться, mydict уже содержит элемент.
Часто ожидается, что вызов функции создаёт новые объекты для значений по умолчанию. Но это не так. Значения по умолчанию создаются лишь однажды, когда функция определяется. Если этот объект изменяется, как словарь в нашем примере, последующие вызовы функции будут использовать изменённый объект.
По определению, неизменяемые объекты (числа, строки, кортежи и None), безопасны при изменении. Изменение изменяемых объектов, таких как словари, списки, и экземпляры пользовательских классов может привести к неожиданным последствиям.
Поэтому, хорошей практикой является не использовать изменяемые объекты в качестве значений по умолчанию. Вместо этого, используйте None и внутри функции, проверяйте аргумент на None и создавайте новый список/словарь. Например, не пишите:
Но пишите так:
Однако, эта особенность может быть полезна. Когда у вас есть функция, которая долго выполняется, часто применяемая техника - кэширование параметров и результата каждого вызова функции:
Получить такие параметры можно с помощью спецификаторов * и ** в списке аргументов функции; они возвращают кортеж позиционных аргументов и словарь именованых параметров. После этого Вы можете передать их в другую функцию, используя в её вызове * и **:
Если вы написали код:
 y изменяет также и x.
Два факта приводят к такому результату:

Переменные - это просто ссылки на объекты. y = x не создаёт копию списка - это просто создаёт переменную y, которая ссылается на тот же объект, что и x.
Списки изменяемы.

После вызова append, содержимое объекта было изменено с [] на [10]. Поскольку x и y ссылаются на один и тот же объект, использование любого из них даёт нам [10].
Если мы используем неизменяемые объекты:
    мы можем видеть, что x и y больше не равны, поскольку числа неизменяемы, и x = x + 1 не изменяет число 5 путем увеличения. Вместо этого, создаётся новый объект 6 и присваивается переменной x (то есть, изменяется то, на какой объект ссылается x). После этого у нас 2 объекта (6 и 5) и 2 переменные, которые на них ссылаются.
Некоторые операции (например y.append(10) и y.sort()) изменяют объект, в то время, как внешне похожие операции (например y = y + [10] и sorted(y)) создают новый объект. Вообще в Python (и во всех случаях в стандартной библиотеке), метод, который изменяет объект, возвращает None, чтобы помочь избежать ошибок. Поэтому, если вы написали
думая, что это даст вам отсортированную копию y, вы вместо этого получите None, что скорее всего приведёт к легко диагностируемой ошибке.
Однако, существует один класс операций, где одна и та же операция ведёт себя по-разному с различными типами: расширенные операторы присваивания. Например, += изменяет списки, но не кортежи или числа (a_list += [1, 2, 3] эквивалентно a_list.extend([1, 2, 3])) и изменяет список, в то время, как some_tuple += (1, 2, 3) и some_int += 1 создают новый объект.
Если вы хотите знать, ссылаются ли 2 переменные на один объект или нет, вы можете использовать оператор is, или встроенную функцию id.
Как создавать функции более высокого порядка?
Есть два пути: использовать вложенные функции или вызываемые объекты. Например, с использованием вложенных функций:
Использование вызываемого объекта:
В обоих случаях,
даёт функцию, что (к примеру) taxes(10e6) == 0.3 * 10e6 + 2.
Использование вызываемого объекта - немного медленнее, и в результате получается больше кода. Однако, заметьте, что несколько функций могут разделять свою сигнатуру с помощью наследования:
Объект может сохранять свое состояние для нескольких вызовов:
Здесь inc, dec, reset выступают в роли функций, которые разделяют одну и ту же переменную.
Как скопировать объект в Python?
В общем случае, с помощью модуля copy.
Некоторые объекты можно скопировать более просто. Словари имеют метод copy:
Последовательности могут быть скопированы путём срезов:
dir(x) возвращает список методов и атрибутов.
Как можно узнать имя объекта?
Вообще говоря, никак, поскольку объекты в действительности не имеют имён. Важно: присваивание всегда связывает имя с объектом. Это верно и для инструкций def и class.
Возможно, класс имеет имя: однако, хотя он связан с двумя именами и запрашивается через имя B, созданный экземпляр всё ещё считается экземпляром класса A. Однако, невозможно сказать, имя экземпляра a или b, поскольку оба они связаны с одним и тем же значением.
Какой приоритет у оператора "запятая"?
Запятая не является оператором в Python.
Поскольку запятая - не оператор, но разделитель между выражениями, пример выше исполняется как если бы было введено:
А не
То же самое верно и для операторов присваивания (=, += и другие). Они не являются операторами как таковыми, а лишь синтаксическими разделителями в операциях присваивания.
Есть ли в Python эквивалент тернарного оператора "?:" в C?
Не пытайтесь это делать дома!
Почему -22 // 10 равно -3?
Поскольку i % j имеет тот же знак, что j. А ещё
Никак, поскольку строки неизменяемы. В большинстве ситуаций, нужно просто сделать новую строку из различных частей. Однако, если так нужно, можно использовать io.StringIO, либо модуль array:
Как использовать строки для вызова функций/методов?
Существует несколько приёмов.

Лучший - использование словаря, ставящего соответствие строке функцию. Его главное достоинство - строки не обязаны совпадать с названиями функций.

Можно использовать S.rstrip("\r\n") для удаления символов новой строки, без удаления конечных пробелов:
Как удалить повторяющиеся элементы в списке?
Как создать многомерный список?
Возможно, вы попробуете этот неудачный вариант:
 Это выглядит правильно, если напечатать:
Но если вы присвоите значение, то оно появится в нескольких местах:
Причина в том, что оператор * не создаёт копию, а только ссылку на существующий объект. *3 создаёт список из 3 ссылок на один и тот же список. Изменение в одной строке изменяют другие, что, вероятно, не то, что вы хотите.
Возможные пути решения:
Или, можно использовать специальные модули, предоставляющие матрицы. Наиболее известным является NumPy.
Почему a_tuple[i] += ['item'] не работает, а добавление работает?
Это из-за того, что расширенный оператор присваивания - оператор присваивания, а также из-за разницы между изменяемыми и неизменяемыми объектами в Python.
Это обсуждение относится в общем, когда расширенные операторы присваивания применяются к элементам кортежа, которые указывают на изменяемые объекты, но мы будем использовать список и +=, как образец.
Если вы напишете:
Причина исключения должна быть понятна: 1 добавляется к объекту a_tuple[0], но когда мы пытаемся присвоить результат, 2, к первому элементу в кортеже, мы получаем ошибку, поскольку мы не можем изменить элемент кортежа.
То есть, это выражение делает следующее:
Когда мы пишем что-то вроде:
Исключение немного более неожиданное, но более удивителен тот факт, что, несмотря на ошибку, элемент добавился!
Чтобы понять, что случилось, нужно знать, что:

Если объект определяет метод __iadd__, он вызывается, когда выполняется +=, и возвращенное значение используется для присваивания
Для списков, __iadd__ эквивалентен вызову extend для списка

 
 
__iadd__ завершился успешно, и список увеличился, но присваивание законилось ошибкой.
Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги 




Модуль csv - чтение и запись CSV файлов
Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ


Книги о Python
GUI (графический интерфейс пользователя)
Курсы Python
Модули
Новости мира Python
NumPy
Обработка данных
Основы программирования
Примеры программ
Типы данных в Python
Видео
Python для Web
Работа для Python-программистов


Сделай свой вклад в развитие сайта!
Самоучитель Python
Карта сайта
Отзывы на книги по Python
Реклама на сайте

Гайд по магическим методам в Python
Руководство по магическим методам, или dunder-методам Питона, которые предназначены для перегрузки Python-операторов или встроенных методов.
Магические методы в языке программирования Python нужны, чтобы реализовывать свойства объектов при их взаимодействии.
В статье раскроем их «магию» и остановимся на каждом из методов подробно.
Андрей Мальчук

Бэкенд разработчик группы частных облаков КРОК.
Создание и удаление объектов
Любое описание объекта в объектно-ориентированном программировании начинается с создания объекта и его удаления. Давайте подробнее остановимся на каждом из них:
__new__(cls[, . ]) — метод создания типа класса. Он принимает первым аргументом тип класса, в котором он вызывается, и, как правило, возвращает этот же тип. В основном используется, чтобы настраивать создание экземпляра класса тех объектов, которые наследуются от неизменяемых типов (например, int , str , или tuple ).
__init__(self[, . ]) — конструктор класса. Используется при определении объектов.
__init_subclass__(cls) — позволяет переопределить создание подклассов объекта. Например, добавлять дополнительные атрибуты:
>>> class Test: >>> def __init_subclass__(cls, /, test_param, **kwargs): >>> super().__init_subclass__(**kwargs) >>> cls.test_param = test_param >>> >>> class AnotherTest(Test, test_param="Hello World"): >>> pass 
__del__(self) — деструктор класса. Вызывается автоматически сборщиком мусора, практически никогда не используется, за исключением, когда пользователя необходимо предупредить о незакрытых дескрипторах.
Общие свойства объектов
Любой объект может содержать дополнительную информацию, полезную при отладке или приведении типов. Например:
__repr__(self) — информационная строка об объекте. Выводится при вызове функции repr(. ) или в момент отладки. Для последнего этот метод и предназначен. Например:
>>> class Test: >>> def __repr__(self): >>> return "" >>> >>> Test() . '' 
__str__(self) — вызывается при вызове функции str(. ) , возвращает строковый объект. Например:
>>> class Test: >>> def __str__(self): >>> return "Hello World" >>> >>> test = Test() >>> str(test) . 'Hello World' 
__bytes__(self) — аналогично __str__(self) , только возвращается набор байт.
__format__(self, format_spec) — вызывается при вызове функции format(. ) и используется для форматировании строки с использованием строковых литералов.
Методы сравнения объектов между собой
__lt__(self, other) — определяет поведение оператора сравнения «меньше», < .
__le__(self, other) — определяет поведение оператора сравнения «меньше или равно», 
__eq__(self, other) — определяет поведение оператора «равенства», == .
__ne__(self, other) — определяет поведение оператора «неравенства», != .
__gt__(self, other) — определяет поведение оператора сравнения «больше», > .
__ge__(self, other) — определяет поведение оператора сравнения «больше или равно», >= .
__hash__(self) — вызывается функцией hash(. ) и используется для определения контрольной суммы объекта, чтобы доказать его уникальность. Например, чтобы добавить объект в set , frozenset , или использовать в качестве ключа в словаре dict .
__bool__(self) — вызывается функцией bool(. ) и возвращает True или False в соответствии с реализацией. Если данный метод не реализован в объекте, и объект является какой-либо последовательностью (списком, кортежем и т.д.), вместо него вызывается метод __len__ . Используется, в основном, в условиях if , например:
>>> class Test: >>> def __bool__(self): >>> return True >>> >>> test = Test() >>> >>> if test: >>> print("Hello World") >>> . 'Hello World' 
Доступ к атрибутам объекта
Доступ ко всем свойствам объекта также контролируются отдельными методами:
__getattr__(self, name) — вызывается методом getattr(. ) или при обращении к атрибуту объекта через x.y , где x — объект, а y — атрибут.
__setattr__(self, name, value) — вызывается методом setattr(. ) или при обращении к атрибуту объекта с последующим определением значения переданного атрибута. Например: x.y = 1 , где x — объект, y — атрибут, а 1 — значение атрибута.
__delattr__(self, name) — вызывается методом delattr(. ) или при ручном удалении атрибута у объекта с помощью del x.y , где x — объект, а y — атрибут.
__dir__(self) — вызывается методом dir(. ) и выводит список доступных атрибутов объекта.
Создание последовательностей
Любой объект может реализовать методы встроенных последовательностей (словари, кортежи, списки, строки и так далее). Доступ к значениям последовательности переопределяется следующими методами:
__len__(self) — вызывается методом len(. ) и возвращает количество элементов в последовательности.
__getitem__(self, key) — вызывается при обращении к элементу в последовательности по его ключу (индексу). Метод должен выбрасывать исключение TypeError , если используется некорректный тип ключа, KeyError , если данному ключу не соответствует ни один элемент в последовательности. Например:
>>> list_object = [1, 2, 3, 4, 5] >>> print(list_object[0]) . 1 >>> >>> string_object = "hello world" >>> print(string_object[0:5]) . 'hello' >>> >>> dict_object = >>> print(dict_object["key0"]) . True 
__setitem__(self, key, value) — вызывается при присваивании какого-либо значения элементу в последовательности. Также может выбрасывать исключения TypeError и KeyError . Например:
>>> list_object = [1, 2, 3, 4, 5] >>> list_object[0] = 78 >>> print(list_object) . [78, 2, 3, 4, 5] >>> >>> dict_object = >>> dict_object["key0"] = False >>> print(dict_object) .
__delitem__(self, key) — вызывается при удалении значения в последовательности по его индексу (ключу) с помощью синтаксиса ключевого слова del .
__missing__(self, key) — вызывается в случаях, когда значения в последовательности не существует.
__iter__(self) — вызывается методом iter(. ) и возвращает итератор последовательности, например, для использования объекта в цикле:
>>> class Test: >>> def __iter__(self): >>> return (1, 2, 3) >>> >>> for value in Test(): >>> print(value) . 1 . 2 . 3 
__reversed__(self) — вызывается методом reversed(. ) и аналогично методу __iter__ возвращает тот же итератор, только в обратном порядке.
__contains__(self, item) — вызывается при проверке принадлежности элемента к последовательности с помощью in или not in .
Числовые магические методы
Данные методы делятся на несколько групп: унарные операторы, обычные арифметические, отражённые арифметические операторы, составные присваивания и преобразования типов.
Унарные операторы
__neg__(self) — определяет поведение для отрицания ( -a )
__pos__(self) — определяет поведение для унарного плюса ( +a )
__abs__(self) — определяет поведение для встроенной функции abs(. )
__invert__(self) — определяет поведение для инвертирования оператором ~
Обычные арифметические операторы
__add__(self, other) — сложение, оператор +
__sub__(self, other) — вычитание, оператор -
__mul__(self, other) — умножение, оператор *
__matmul__(self, other) — умножение матриц, оператор @
__truediv__(self, other) — деление, оператор /
__floordiv__(self, other) — целочисленное деление, оператор //
__mod__(self, other) — остаток от деления, оператор %
__divmod__(self, other) — деление с остатком, определяет поведение для встроенной функции divmod(. )
__pow__(self, other[, modulo]) — возведение в степень, оператор **
__lshift__(self, other) — двоичный сдвиг влево, оператор 
__rshift__(self, other) — двоичный сдвиг вправо, оператор >>
__and__(self, other) — двоичное И, оператор &
__xor__(self, other) — исключающее ИЛИ, оператор ^
__or__(self, other) — двоичное ИЛИ, оператор |
Отражённые арифметические операторы
Если в обычной арифметике между объектами a и b , объектом, который мы изменяем, является a , и объектом, с которым мы работаем, является b , то в отражённой арифметике наоборот — b является изменяемым, a — объектом, с которым мы работаем, и который передается в качестве аргумента. Например:
# Сложение, используется обычная арифметика и метод __add__ в объекте left: >>> left + right # Сложение, используется отражённая арифметика и метод __radd__ в объекте left: >>> right + left 
Список методов похож на тот, что используется в обычной арифметике, за исключением того, что добавляется префикс «r» ко всем методам:
__radd__(self, other) — сложение, оператор +
__rsub__(self, other) — вычитание, оператор -
__rmul__(self, other) — умножение, оператор *
__rmatmul__(self, other) — умножение матриц, оператор @
__rtruediv__(self, other) — деление, оператор /
__rfloordiv__(self, other) — целочисленное деление, оператор //
__rmod__(self, other) — остаток от деления, оператор %
__rdivmod__(self, other) — деление с остатком
__rpow__(self, other[, modulo]) — возведение в степень, оператор **
__rlshift__(self, other) — двоичный сдвиг влево, оператор 
__rrshift__(self, other) — двоичный сдвиг вправо, оператор >>
__rand__(self, other) — двоичное И, оператор &
__rxor__(self, other) — исключающее ИЛИ, оператор ^
__ror__(self, other) — двоичное ИЛИ, оператор |
Составное присваивание
Эти методы — комбинация «обычного» оператора и присваивания. Возвращают тот же тип объекта, который будет присвоен переменной слева. Например:
x = 3 x += 2 # другими словами x = x + 2 
__iadd__(self, other) — сложение с присваиванием, оператор +=
__isub__(self, other) — вычитание с присваиванием, оператор -=
__imul__(self, other) — умножение с присваиванием, оператор *=
__imatmul__(self, other) — умножение матриц с присваиванием, оператор @=
__itruediv__(self, other) — деление с присваиванием, оператор /=
__ifloordiv__(self, other) — целочисленное деление с присваиванием, оператор //=
__imod__(self, other) — остаток от деления с присваиванием, оператор %=
__ipow__(self, other[, modulo]) — возведение в степень с присваиванием, оператор **=
__ilshift__(self, other) — двоичный сдвиг влево с присваиванием, оператор 
__irshift__(self, other) — двоичный сдвиг вправо с присваиванием, оператор >>=
__iand__(self, other) — двоичное И с присваиванием, оператор &=
__ixor__(self, other) — исключающее ИЛИ с присваиванием, оператор ^=
__ior__(self, other) — двоичное ИЛИ с присваиванием, оператор |=
Преобразования типов
Помимо всего прочего, в Python множество методов, которые позволяют переопределять поведение встроенных функций преобразования типов, таких как int(. ) , float(. ) и т.д. Например:
__complex__(self) — преобразование типа в комплексное число
__int__(self) — преобразование типа к int
__float__(self) — преобразование типа к float
__index__(self) — преобразование типа к int , когда объект используется в срезах (выражения вида [start:stop:step] )
__round__(self[, ndigits]) — округление числа с помощью функции round(. )
__trunc__(self) — вызывается методом math.trunc(. )
__floor__(self) — вызывается методом math.floor(. )
__ceil__(self) — вызывается методом math.ceil(. )
Вызываемые объекты
__call__(self[, args. ]) — позволяет любому экземпляру класса вести себя как обычная функция. Например:
>>> class Test: >>> def __call__(self, message): >>> print(message) >>> return True >>> >>> test = Test() >>> test("Hello World") . 'Hello World' . True 
__await__(self) — возвращает итератор, превращая класс в корутину, результат выполнения которой можно получить с помощью await . Подробнее об этом можно узнать в PEP 492.
Контекстные менеджеры
Любой объект может быть представлен как контекстный менеджер, который вызывается с помощью with или async with . Данная конструкция позволяет выполнить какие-либо действия по настройке объекта и при выходе из контекстного менеджера, произвести какие-либо действия по очистке, не смотря на то, было ли вызвано исключение в блоке контекстного менеджера.
__enter__(self) — определяет начало блока контекстного менеджера, вызванного с помощью with
__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback) — определяет конец блока контекстного менеджера. Может использоваться для контролирования исключений, очистки, или любых действий, которые должны быть выполнены после блока внутри with . Если блок выполнился успешно, то все три аргумента ( exc_type , exc_value и traceback ) будут установлены в значение None .
>>> class ContextManager: >>> def __enter__(self): >>> log("entering context") >>> >>> def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback): >>> log("exiting context") >>> >>> with ContextManager(): . print("in context manager") . . 'entering context' . 'in context manager' . 'exiting context' 
__aenter__(self) — аналогично __enter__ , только функция возвращает корутину (результат которой можно получить с помощью await )
__aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback) — аналогично __exit__ , только функция возвращает корутину (результат которой можно получить с помощью await )
>>> class AsyncContextManager: >>> async def __aenter__(self): >>> await log("entering context") >>> >>> async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback): >>> await log("exiting context") >>> >>> async with AsyncContextManager(): . print("in context manager") . . 'entering context' . 'in context manager' . 'exiting context' 
Неиспользуемые методы
Некоторые методы, после полного перехода с Python 2 на Python 3 стали устаревшими и больше не используются.
__unicode__ — полностью исчез в версии Python 3, вместо него используются отдельные методы __str__ и __bytes__
__div__ — так как в Python 3 теперь по умолчанию «правильное деление», данного метода не существует
__cmp__ — более не существует, вместо него используются __lt__ , __le__ , __eq__ , __ne__ , __gt__ и __ge__
__nonzero__ — переименован в __bool__
Упрощение работы с магическими методами
Большая часть из вышеописанных методов реализуется библиотеками, они позволяют использовать так называемые «обрёртки» над классами, в которых будут реализованы необходимые магические методы.
Пример таких библиотек:
Принципы и идеология этих (и других библиотек) схожи в одном – они позволяют реализовать всю необходимую логику работы с объектом, не дублируя код для каждого отдельного объекта.
>>> from dataclasses import dataclass >>> >>> @dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=True, unsafe_hash=True) >>> class Person: >>> first_name: str >>> last_name: str >>> age: int 
Данный объект будет иметь в себе:

Три атрибута first_name , last_name и age , которые также будут передаваться в конструктор класса;
Будет реализован метод __repr__ для вывода информации для отладки;
Будут реализованы все магические методы сравнения (такие как __lt__ , __eq__ и так далее), а также метод __hash__ .

Чаще всего вы будете пользоваться уже готовыми решениями, как пример выше, но для того чтобы понять, как работает язык Python изнутри, необходимо знать, как работают магические методы, за что они отвечают, что будет, если вызвать ту или иную функцию на объект, и что с этим объектом произойдёт.
Получение всех атрибутов объекта в Python

Одной из распространенных проблем, с которой сталкиваются начинающие разработчики на Python, является необходимость получить все атрибуты (методы, поля и т.д.) объекта. Рассмотрим следующий пример:
class MyClass: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def my_method(self): pass
Здесь у нас есть класс MyClass с атрибутами a и b , а также метод my_method . Как мы можем получить список всех этих атрибутов?
В Python есть несколько способов решить эту задачу. Один из них — использование функции vars() . Однако эта функция работает только с объектами, у которых есть __dict__ , что не всегда является правдой (например, это не верно для списка, словаря и т.д.).
my_obj = MyClass() print(vars(my_obj)) # выведет:
Как видите, функция vars() не выводит методы класса. Кроме того, она не работает с встроенными типами, такими как списки или словари.
Более универсальным способом получения всех атрибутов объекта является использование функции dir() . Она возвращает список всех атрибутов объекта, включая методы и встроенные атрибуты.
print(dir(my_obj))
Однако стоит отметить, что dir() также возвращает встроенные атрибуты и методы, что может быть не всегда удобно. Для фильтрации результатов можно использовать различные подходы, например, исключать атрибуты, начинающиеся с двух нижних подчеркиваний.
В заключение, можно сказать, что в Python есть несколько способов получить все атрибуты объекта. Выбор конкретного метода зависит от конкретных требований и обстоятельств.


Похожие публикации:

Static c что это
Как изменить модель телефона android
Как поменять jdk в проекте
Как скачать проект с github в visual studio