国产xxxx99真实实拍_久久不雅视频_高清韩国a级特黄毛片_嗯老师别我我受不了了小说

資訊專欄INFORMATION COLUMN

兩句話輕松掌握python最難知識點——元類

enali / 2959人閱讀

摘要:兩句話掌握最難知識點元類千萬不要被所謂元類是的程序員不會用到的特性這類的說辭嚇住。元類道生一,一生二一般來說,元類均被命名后綴為。這是的一大難點,但學完了元類,一切變得清晰。

兩句話掌握python最難知識點——元類

千萬不要被所謂“元類是99%的python程序員不會用到的特性”這類的說辭嚇住。因為每個中國人,都是天生的元類使用者

學懂元類,你只需要知道兩句話:

道生一,一生二,二生三,三生萬物

我是誰?我從哪來里?我要到哪里去?

在python世界,擁有一個永恒的道,那就是“type”,請記在腦海中,type就是道。如此廣袤無垠的python生態圈,都是由type產生出來的。

道生一,一生二,二生三,三生萬物。

即是 type

即是 metaclass(元類,或者叫類生成器)

即是 class(類,或者叫實例生成器)

即是 instance(實例)

萬物 即是 實例的各種屬性與方法,我們平常使用python時,調用的就是它們。

道和一,是我們今天討論的命題,而二、三、和萬物,則是我們常常使用的類、實例、屬性和方法,用hello world來舉例:
# 創建一個Hello類,擁有屬性say_hello ----二的起源
class Hello():
    def say_hello(self, name="world"):
        print("Hello, %s." % name)


# 從Hello類創建一個實例hello ----二生三
hello = Hello()

# 使用hello調用方法say_hello ----三生萬物
hello.say_hello()

輸出效果:

Hello, world.

這就是一個標準的“二生三,三生萬物”過程。 從類到我們可以調用的方法,用了這兩步。

那我們不由自主要問,類從何而來呢?回到代碼的第一行。
class Hello其實是一個函數的“語義化簡稱”,只為了讓代碼更淺顯易懂,它的另一個寫法是:

def fn(self, name="world"): # 假如我們有一個函數叫fn
    print("Hello, %s." % name)
    
Hello = type("Hello", (object,), dict(say_hello=fn)) # 通過type創建Hello class ---- 神秘的“道”,可以點化一切,這次我們直接從“道”生出了“二”

這樣的寫法,就和之前的Class Hello寫法作用完全相同,你可以試試創建實例并調用

# 從Hello類創建一個實例hello ----二生三,完全一樣
hello = Hello()

# 使用hello調用方法say_hello ----三生萬物,完全一樣
hello.say_hello()

輸出效果:

Hello, world. ----調用結果完全一樣。

我們回頭看一眼最精彩的地方,道直接生出了二

Hello = type("Hello", (object,), dict(say_hello=fn))

這就是“道”,python世界的起源,你可以為此而驚嘆。
注意它的三個參數!暗合人類的三大永恒命題:我是誰,我從哪里來,我要到哪里去。

第一個參數:我是誰。 在這里,我需要一個區分于其它一切的命名,以上的實例將我命名為“Hello”

第二個參數:我從哪里來
在這里,我需要知道從哪里來,也就是我的“父類”,以上實例中我的父類是“object”——python中一種非常初級的類。

第三個參數:我要到哪里去
在這里,我們將需要調用的方法和屬性包含到一個字典里,再作為參數傳入。以上實例中,我們有一個say_hello方法包裝進了字典中。

值得注意的是,三大永恒命題,是一切類,一切實例,甚至一切實例屬性與方法都具有的。理所應當,它們的“創造者”,道和一,即type和元類,也具有這三個參數。但平常,類的三大永恒命題并不作為參數傳入,而是以如下方式傳入

class Hello(object){
# class 后聲明“我是誰”
# 小括號內聲明“我來自哪里”
# 中括號內聲明“我要到哪里去”
    def say_hello(){
        
    }
}

造物主,可以直接創造單個的人,但這是一件苦役。造物主會先創造“人”這一物種,再批量創造具體的個人。并將三大永恒命題,一直傳遞下去。

“道”可以直接生出“二”,但它會先生出“一”,再批量地制造“二”。

type可以直接生成類(class),但也可以先生成元類(metaclass),再使用元類批量定制類(class)。

元類——道生一,一生二

一般來說,元類均被命名后綴為Metalass。想象一下,我們需要一個可以自動打招呼的元類,它里面的類方法呢,有時需要say_Hello,有時需要say_Hi,有時又需要say_Sayolala,有時需要say_Nihao。

如果每個內置的say_xxx都需要在類里面聲明一次,那將是多么可怕的苦役! 不如使用元類來解決問題。

以下是創建一個專門“打招呼”用的元類代碼:

class SayMetaClass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs["say_"+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+","+value+"!")
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

記住兩點:
1、元類是由“type”衍生而出,所以父類需要傳入type?!?strong>道生一,所以一必須包含道】

2、元類的操作都在 __new__中完成,它的第一個參數是將創建的類,之后的參數即是三大永恒命題:我是誰,我從哪里來,我將到哪里去。 它返回的對象也是三大永恒命題,接下來,這三個參數將一直陪伴我們。

在__new__中,我只進行了一個操作,就是

attrs["say_"+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+","+value+"!")

它跟據類的名字,創建了一個類方法。比如我們由元類創建的類叫“Hello”,那創建時就自動有了一個叫“say_Hello”的類方法,然后又將類的名字“Hello”作為默認參數saying,傳到了方法里面。然后把hello方法調用時的傳參作為value傳進去,最終打印出來。

那么,一個元類是怎么從創建到調用的呢?
來!一起根據道生一、一生二、二生三、三生萬物的準則,走進元類的生命周期吧!

# 道生一:傳入type
class SayMetaClass(type):

    # 傳入三大永恒命題:類名稱、父類、屬性
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        # 創造“天賦”
        attrs["say_"+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+","+value+"!")
        # 傳承三大永恒命題:類名稱、父類、屬性
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

# 一生二:創建類
class Hello(object, metaclass=SayMetaClass):
    pass

# 二生三:創建實列
hello = Hello()

# 三生萬物:調用實例方法
hello.say_Hello("world!")

輸出為

Hello, world!

注意:通過元類創建的類,第一個參數是父類,第二個參數是metaclass

普通人出生都不會說話,但有的人出生就會打招呼說“Hello”,“你好”,“sayolala”,這就是天賦的力量。它會給我們面向對象的編程省下無數的麻煩。

現在,保持元類不變,我們還可以繼續創建Sayolala, Nihao類,如下:

# 一生二:創建類
class Sayolala(object, metaclass=SayMetaClass):
    pass

# 二生三:創建實列
s = Sayolala()

# 三生萬物:調用實例方法
s.say_Sayolala("japan!")

輸出

Sayolala, japan!

也可以說中文

# 一生二:創建類
class Nihao(object, metaclass=SayMetaClass):
    pass

# 二生三:創建實列
n = Nihao()

# 三生萬物:調用實例方法
n.say_Nihao("中華!")

輸出

Nihao, 中華!

再來一個小例子:

# 道生一
class ListMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        # 天賦:通過add方法將值綁定
        attrs["add"] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        
# 一生二
class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
    pass
    
# 二生三
L = MyList()

# 三生萬物
L.add(1)

現在我們打印一下L

print(L)

>>> [1]

而普通的list沒有add()方法

L2 = list()
L2.add(1)

>>>AttributeError: "list" object has no attribute "add"

太棒了!學到這里,你是不是已經體驗到了造物主的樂趣?

python世界的一切,盡在掌握。

年輕的造物主,請隨我一起開創新世界。

我們選擇兩個領域,一個是Django的核心思想,“Object Relational Mapping”,即對象-關系映射,簡稱ORM。

這是Django的一大難點,但學完了元類,一切變得清晰。你對Django的理解將更上一層樓!

另一個領域是爬蟲領域(黑客領域),一個自動搜索網絡上的可用代理,然后換著IP去突破別的人反爬蟲限制。

這兩項技能非常有用,也非常好玩!

挑戰一:通過元類創建ORM 準備工作,創建一個Field類
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)
        

它的作用是
在Field類實例化時將得到兩個參數,name和column_type,它們將被綁定為Field的私有屬性,如果要將Field轉化為字符串時,將返回“Field:XXX” , XXX是傳入的name名稱。

準備工作:創建StringField和IntergerField
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")

它的作用是
在StringField,IntegerField實例初始化時,時自動調用父類的初始化方式。

道生一
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)

它做了以下幾件事

創建一個新的字典mapping

將每一個類的屬性,通過.items()遍歷其鍵值對。如果值是Field類,則打印鍵值,并將這一對鍵值綁定到mapping字典上。

將剛剛傳入值為Field類的屬性刪除。

創建一個專門的__mappings__屬性,保存字典mapping。

創建一個專門的__table__屬性,保存傳入的類的名稱。

一生二
class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

    def __init__(self, **kwarg):
        super(Model, self).__init__(**kwarg)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(""Model" object has no attribute "%s"" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

    # 模擬建表操作
    def save(self):
        fields = []
        args = []
        for k, v in self.__mappings__.items():
            fields.append(v.name)
            args.append(getattr(self, k, None))
        sql = "insert into %s (%s) values (%s)" % (self.__table__, ",".join(fields), ",".join([str(i) for i in args]))
        print("SQL: %s" % sql)
        print("ARGS: %s" % str(args))
如果從Model創建一個子類User:
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")

這時
id= IntegerField("id")就會自動解析為:

Model.__setattr__(self, "id", IntegerField("id"))

因為IntergerField("id")是Field的子類的實例,自動觸發元類的__new__,所以將IntergerField("id")存入__mappings__并刪除這個鍵值對。

二生三、三生萬物

當你初始化一個實例的時候并調用save()方法時候

u = User(id=12345, name="Batman", email="batman@nasa.org", password="iamback")
u.save()

這時先完成了二生三的過程:

先調用Model.__setattr__,將鍵值載入私有對象

然后調用元類的“天賦”,ModelMetaclass.__new__,將Model中的私有對象,只要是Field的實例,都自動存入u.__mappings__。

接下來完成了三生萬物的過程:

通過u.save()模擬數據庫存入操作。這里我們僅僅做了一下遍歷__mappings__操作,虛擬了sql并打印,在現實情況下是通過輸入sql語句與數據庫來運行。

輸出結果為

Found model: User
Found mapping: name ==> 
Found mapping: password ==> 
Found mapping: id ==> 
Found mapping: email ==> 
SQL: insert into User (username,password,id,email) values (Batman,iamback,12345,batman@nasa.org)
ARGS: ["Batman", "iamback", 12345, "batman@nasa.org"]

年輕的造物主,你已經和我一起體驗了由“道”演化“萬物”的偉大歷程,這也是Django中的Model版塊核心原理。

接下來,請和我一起進行更好玩的爬蟲實戰(嗯,你現在已經是初級黑客了):網絡代理的爬取吧!

挑戰二:網絡代理的爬取 準備工作,先爬個頁面玩玩

請確保已安裝requests和pyquery這兩個包。

# 文件:get_page.py
import requests

base_headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.71 Safari/537.36",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, sdch",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8"
}


def get_page(url):
    headers = dict(base_headers)
    print("Getting", url)
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers)
        print("Getting result", url, r.status_code)
        if r.status_code == 200:
            return r.text
    except ConnectionError:
        print("Crawling Failed", url)
        return None

這里,我們利用request包,把百度的源碼爬了出來。

試一試抓百度

把這一段粘在get_page.py后面,試完刪除

if(__name__ == "__main__"):
    rs = get_page("https://www.baidu.com")
    print("result:
", rs)
試一試抓代理

把這一段粘在get_page.py后面,試完刪除

if(__name__ == "__main__"):
    from pyquery import PyQuery as pq
    start_url = "http://www.proxy360.cn/Region/China"
    print("Crawling", start_url)
    html = get_page(start_url)
    if html:
        doc = pq(html)
        lines = doc("div[name="list_proxy_ip"]").items()
        for line in lines:
            ip = line.find(".tbBottomLine:nth-child(1)").text()
            port = line.find(".tbBottomLine:nth-child(2)").text()
            print(ip+":"+port)

接下來進入正題:使用元類批量抓取代理

批量處理抓取代理
from getpage import get_page
from pyquery import PyQuery as pq


# 道生一:創建抽取代理的metaclass
class ProxyMetaclass(type):
    """
        元類,在FreeProxyGetter類中加入
        __CrawlFunc__和__CrawlFuncCount__
        兩個參數,分別表示爬蟲函數,和爬蟲函數的數量。
    """
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        count = 0
        attrs["__CrawlFunc__"] = []
        attrs["__CrawlName__"] = []
        for k, v in attrs.items():
            if "crawl_" in k:
                attrs["__CrawlName__"].append(k)
                attrs["__CrawlFunc__"].append(v)
                count += 1
        for k in attrs["__CrawlName__"]:
            attrs.pop(k)
        attrs["__CrawlFuncCount__"] = count
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)


# 一生二:創建代理獲取類

class ProxyGetter(object, metaclass=ProxyMetaclass):
    def get_raw_proxies(self, site):
        proxies = []
        print("Site", site)
        for func in self.__CrawlFunc__:
            if func.__name__==site:
                this_page_proxies = func(self)
                for proxy in this_page_proxies:
                    print("Getting", proxy, "from", site)
                    proxies.append(proxy)
        return proxies


    def crawl_daili66(self, page_count=4):
        start_url = "http://www.66ip.cn/{}.html"
        urls = [start_url.format(page) for page in range(1, page_count + 1)]
        for url in urls:
            print("Crawling", url)
            html = get_page(url)
            if html:
                doc = pq(html)
                trs = doc(".containerbox table tr:gt(0)").items()
                for tr in trs:
                    ip = tr.find("td:nth-child(1)").text()
                    port = tr.find("td:nth-child(2)").text()
                    yield ":".join([ip, port])

    def crawl_proxy360(self):
        start_url = "http://www.proxy360.cn/Region/China"
        print("Crawling", start_url)
        html = get_page(start_url)
        if html:
            doc = pq(html)
            lines = doc("div[name="list_proxy_ip"]").items()
            for line in lines:
                ip = line.find(".tbBottomLine:nth-child(1)").text()
                port = line.find(".tbBottomLine:nth-child(2)").text()
                yield ":".join([ip, port])

    def crawl_goubanjia(self):
        start_url = "http://www.goubanjia.com/free/gngn/index.shtml"
        html = get_page(start_url)
        if html:
            doc = pq(html)
            tds = doc("td.ip").items()
            for td in tds:
                td.find("p").remove()
                yield td.text().replace(" ", "")


if __name__ == "__main__":
    # 二生三:實例化ProxyGetter
    crawler = ProxyGetter()
    print(crawler.__CrawlName__)
    # 三生萬物
    for site_label in range(crawler.__CrawlFuncCount__):
        site = crawler.__CrawlName__[site_label]
        myProxies = crawler.get_raw_proxies(site)
道生一:元類的__new__中,做了四件事:

將“crawl_”開頭的類方法的名稱推入ProxyGetter.__CrawlName__

將“crawl_”開頭的類方法的本身推入ProxyGetter.__CrawlFunc__

計算符合“crawl_”開頭的類方法個數

刪除所有符合“crawl_”開頭的類方法

怎么樣?是不是和之前創建ORM的__mappings__過程極為相似?

一生二:類里面定義了使用pyquery抓取頁面元素的方法

分別從三個免費代理網站抓取了頁面上顯示的全部代理。

如果對yield用法不熟悉,可以查看:
廖雪峰的python教程:生成器

二生三:創建實例對象crawler

三生萬物:遍歷每一個__CrawlFunc__

在ProxyGetter.__CrawlName__上面,獲取可以抓取的的網址名。

觸發類方法ProxyGetter.get_raw_proxies(site)

遍歷ProxyGetter.__CrawlFunc__,如果方法名和網址名稱相同的,則執行這一個方法

把每個網址獲取到的代理整合成數組輸出。

那么。。。怎么利用批量代理,沖擊別人的網站,套取別人的密碼,狂發廣告水貼,定時騷擾客戶? 呃!想啥呢!這些自己悟!如果悟不到,請聽下回分解!

年輕的造物主,創造世界的工具已經在你手上,請你將它的威力發揮到極致!

請記住揮動工具的口訣:

道生一,一生二,二生三,三生萬物

我是誰,我來自哪里,我要到哪里去

文章版權歸作者所有,未經允許請勿轉載,若此文章存在違規行為,您可以聯系管理員刪除。

轉載請注明本文地址:http://m.specialneedsforspecialkids.com/yun/40902.html

相關文章

  • 學習Python的建議

    摘要:如果初學者接觸的第一門語言是,學習曲線則會平滑得多,掌握一些基本語法和內置的數據結構,已經可以上手寫一些小工具或者小型應用。如果你的學習時間充足,我的建議是一定要學數據結構和算法。 前言 Python是最容易入門的編程語言,沒有之一。如果初學者接觸的第一門語言是C或者C++,對他們來說最難的不是語法,而是容易出現內存泄漏、指針等問題。有時候排查這些問題對初學者的打擊很大,尤其是沒掌握排...

    eechen 評論0 收藏0
  • Python “黑魔法” 之 Meta Classes

    摘要:幸而,提供了造物主的接口這便是,或者稱為元類。接下來我們將通過一個栗子感受的黑魔法,不過在此之前,我們要先了解一個語法糖。此外,在一些小型的庫中,也有元類的身影。 首發于 我的博客 轉載請注明出處 接觸過 Django 的同學都應該十分熟悉它的 ORM 系統。對于 python 新手而言,這是一項幾乎可以被稱作黑科技的特性:只要你在models.py中隨便定義一個Model的子類,Dj...

    LeoHsiun 評論0 收藏0
  • Python: 陌生的 metaclass

    摘要:但一般情況下,我們使用類作為元類。那么,元類到底有什么用呢要你何用元類的主要目的是為了控制類的創建行為。當然,有很多種做法,這里展示用元類的做法。當你創建類時,解釋器會調用元類來生成它,定義一個繼承自的普通類意味著調用來創建它。 元類 Python 中的元類(metaclass)是一個深度魔法,平時我們可能比較少接觸到元類,本文將通過一些簡單的例子來理解這個魔法。 類也是對象 在 Py...

    miya 評論0 收藏0
  • How does it work - with_metaclass

    摘要:先簡單介紹下中的元類。元類就是創建類的類,對于元類來說,類是它的實例,將返回。中的所有類,都是的實例,換句話說,是元類的基類。 我在看源代碼的時候,經常蹦出這一句:How does it work!竟然有這種操作?本系列文章,試圖剖析代碼中發生的魔法。順便作為自己的閱讀筆記,以作提高。 先簡單介紹下Python中的元類(metaclass)。元類就是創建類的類,對于元類來說,類是它的實...

    testbird 評論0 收藏0
  • python 類和元類(metaclass)的理解和簡單運用

    摘要:什么是元類剛才說了,元類就是創建類的類。類上面的屬性,相信愿意了解元類細節的盆友,都肯定見過這個東西,而且為之好奇。使用了這個魔法方法就意味著就會用指定的元類來創建類了。深刻理解中的元類 (一) python中的類 今天看到一篇好文,然后結合自己的情況總結一波。這里討論的python類,都基于python2.7x以及繼承于object的新式類進行討論。 首先在python中,所有東西都...

    zhangqh 評論0 收藏0

發表評論

0條評論

enali

|高級講師

TA的文章

閱讀更多
最新活動
閱讀需要支付1元查看
<