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当我们再设计数据库用户时，也许会遇到一些会随着某些因素改变的属性，比如用户年龄
from datetime import date, datetime class User: def __init__(self, name, birthday): self.name = name self.birthday = birthday '''用户年龄因为会改变，所以最好用动态修改的方法''' def get_age(self): return datetime.now().year - self.birthday.year '''这个是当前py文件的程序入口''' if __name__ == "__main__": user = User("Sun-Yuchen", date(year=1990, month=7, day=18)) print(user.get_age())但是，如果我们 没有想那么多，一开始就用了固定年龄的写法，如
from datetime import date, datetime class User: def __init__(self, name, birthday, age): self.name = name self.birthday = birthday self.age = age '''这里还有一大段代码和方法使用到了age属性''' if __name__ == "__main__": user = User("Sun-Yuchen", date(year=1990, month=7, day=18), 30) print(user.age)这样子，如果我们之后加上了动态获取年龄的方法，之前的许多代码都要修改，且修改起来很不方便。 我们有没有不修改之前的代码，而能够改变属性获取方式的方法呢？
我们可以用@property动态属性。
from datetime import date, datetime class User: def __init__(self, name, birthday, age): self.name = name self.birthday = birthday # self.age = age @property def age(self): return datetime.now().year - self.birthday.year '''这里还有一大段代码和方法使用到了age属性''' if __name__ == "__main__": user = User("Sun-Yuchen", date(year=1990, month=7, day=18), 30) print(user.age)这样，age这个方法就变成了一个可以动态修改的属性，我们可以用调用属性的方式去调用方法，这样就解决了之前的问题。 然而，作为一个普通的属性（不受保护），我们不仅能获取值，还应该能进行修改。上述方法只能获取值。 我们可以搭配@xxxxx.setter来使用
from datetime import date, datetime class User: def __init__(self, name, birthday, age): self.name = name self.birthday = birthday self._masterbatingtimes = 0 '''单下划线并不能保护数据，只是作为一种规范''' @property def masterbatingtimes(self): # return (datetime.now().year - self.birthday.year)*100 return self._masterbatingtimes @masterbatingtimes.setter def masterbatingtimes(self, times): self._masterbatingtimes = times if __name__ == "__main__": user = User("Sun-Yuchen", date(year=1990, month=7, day=18), 30) print(user._masterbatingtimes) print(user.masterbatingtimes) user.masterbatingtimes = 100 print(user._masterbatingtimes) print(user.masterbatingtimes)输出
0 0 100 100手冲次数是私人的，上述代码我们可以看到这两个描述符搭配可以从某种程度上替代某个原属性的名字（给原属性加名字）。 当然你也可以使用我注释掉的语句来查看新的动态手冲次数，再通过setter赋给原属性，尽管这看起来会有些奇怪。
from datetime import date, datetime class User: def __init__(self, name, birthday, age): self.name = name self.birthday = birthday self._masterbatingtimes = 0 '''单下划线并不能保护数据，只是作为一种规范''' @property def masterbatingtimes(self): return (datetime.now().year - self.birthday.year)*100 '''每年冲100发''' # return self._masterbatingtimes @masterbatingtimes.setter def masterbatingtimes(self, times): self._masterbatingtimes = times if __name__ == "__main__": user = User("Sun-Yuchen", date(year=1990, month=7, day=18), 30) print(user._masterbatingtimes) print(user.masterbatingtimes) user.masterbatingtimes = user.masterbatingtimes print(user._masterbatingtimes) print(user.masterbatingtimes)输出
0 3000 3000 3000这两个魔法函数都是对类的属性进行操作的，__getattr__是python动态特性的最根本原因 __getattr__是当查找不到属性时调用
from datetime import date, datetime class User: def __init__(self, name, birthday, age): self.name = name self.birthday = birthday def __getattr__(self, item): print("we don't know") return "hahaha" if __name__ == "__main__": user = User("Sun-Yuchen", date(year=1990, month=7, day=18), 30) print(user.size) we don't know hahaha我们没有size这个属性，所以调用了getattr，getattr最终会输出返回值。 这个魔法函数也可以实现某种程度上属性名称的替代。
还有一个大用处： 我们可以用它来维护一个字典，而不是设好的属性值
class User: def __init__(self, info={}): self.info = info def __getattr__(self, item): return self.info[item] if __name__ == "__main__": user = User(info={"name": "Sun-Yuchen", "year": "1990", "month": "7", "day": "18"}) print(user.year) print(user.size) 1990 Traceback (most recent call last): File "D:/python/python3/cn-bug/o.py", line 454, in <module> print(user.size) File "D:/python/python3/cn-bug/o.py", line 449, in __getattr__ return self.info[item] KeyError: 'size'而getattribute魔法函数更加高级，它会在类的属性访问时被无条件调用，无论属性是否存在，都会调用getattribute函数，某种程度上实现了对所有属性的隐藏。
class User: def __init__(self, info={}): self.info = info def __getattr__(self, item): return self.info[item] def __getattribute__(self, item): return "fuck off" if __name__ == "__main__": user = User(info={"name": "Sun-Yuchen", "year": "1990", "month": "7", "day": "18"}) print(user.year) print(user.size) fuck off fuck off类的属性的描述符不是实例的属性的描述符。 先看例子
import numbers '''实现下列魔法函数中任意一个即可把该类变成属性描述符''' class IntF: def __get__(self, instance, owner): return self.value def __set__(self, instance, value): if not isinstance(value, numbers.Integral): raise ValueError("int value needed") self.value = value def __delete__(self, instance): pass class User: num = IntF()实现get、set、delete当中任意一个魔法函数，即可把类变成属性描述符。 可以说属性描述符是对类本身的属性的某种限制（描述）。 即，类的属性不仅仅只是一个值，而是一个完整的对象，其中可以有方法，有dict。 将类的属性作为属性描述符的实例（变成属性描述符）后，我们仍可以将这个类的属性当作只有一个值来使用，只不过加了一些限制。
上述num是类本身的属性，我们将其限制为整数（user数量是整数），当我们进行如下调用
if __name__ == "__main__": user1 = User() user1.num = 1 # 通过实例修改了类本身的属性 print(user1.num) user1.num = "sb-csdn"有
1 Traceback (most recent call last): File "D:/python/python3/cn-bug/o.py", line 21, in <module> user1.num = "sb-csdn" File "D:/python/python3/cn-bug/o.py", line 9, in __set__ raise ValueError("int value needed") ValueError: int value needed当我们用=的方式对num进行赋值，调用了intf的实例num中的set方法；当我们用print(user1.num)的方式进行调用，调用了intf的实例num中的get方法。
要注意不能用User.num = 1的方式去赋值，因为这相当于改变了指针的指向，覆盖掉了其原来指向的对象，也就是失去了属性描述符的功能。要通过具体实例（对象）来修改 User.num = 1的等于是赋值，而user1.num = 1的等于是调用魔法函数
如果我们打个断点研究，有 对于属性查找过程 我本来写了个更易懂且通顺的，现在没有了，垃圾网络，之前写好久的都没了。 这beyond网，tony🐎的。
很显然，new是控制类本身的生成过程的，传进去的参数cls是类；init是控制实例的生成过程的，传进去的参数是实例。 new的调用在init之前，init是用来完善对象的，如果new方法不返回对象，则不调用init函数
class User: def __new__(cls, *args, **kwargs): print("new") def __init__(self, name): print("init") self.name = name if __name__ == "__main__": a = User("jiayueting") new参数先传入new的参数中。不是字典传入*args，是字典传入**kwargs ，（如果自己写函数用到这两个东西，一定要把**kwargs写在*args后面，传入参数时也是字典类型参数要写在最后面） 返回类的写法
class User: def __new__(cls, *args, **kwargs): print("new") return super().__new__(cls) def __init__(self, name): print("init") self.name = name if __name__ == "__main__": a = User("jiayueting") new initjiayueting会被传递到 init 的参数里
python是动态语言，python可以在函数中定义类和创建出类的逻辑 type是可以动态创建类的，可以看看type的描述
def __init__(cls, what, bases=None, dict=None): # known special case of type.__init__ """ type(object_or_name, bases, dict) type(object) -> the object's type type(name, bases, dict) -> a new type # (copied from class doc) """ pass于是，我们可以这样创建类
def gejiucai(self): print("市场规律哈哈哈") sb = type("sunyuchen", (), {"gejiucai":gejiucai}) luoyonghao = sb() print(luoyonghao) luoyonghao.gejiucai() <__main__.sunyuchen object at 0x000002A730AFF788> 市场规律哈哈哈type的小括号里面写继承关系
所以什么是元类？ metaclass 元类是创建类的类 type是元类，可以通过继承的方式获得元类，在继承时加上”metaclass=“。 在python类的实例化过程中，在代码运行前会先寻找类的metaclass属性，如果找不到就去类的继承链上找，找到了就用这个metaclass来创建类，实在没有就调用type去创建类。
class sb(type): def __new__(cls, *args, **kwargs): print("first is a sb") return super().__new__(cls, *args, **kwargs) class liar(metaclass=sb): pass class thief(metaclass=sb): pass syc_kind = liar() print(syc_kind) first is a sb first is a sb <__main__.liar object at 0x000001EA99F50C08>由于有两个类要先生成，且这两个类都是通过元类sb创建的，所以先输出了两行字。
orm对象关系映射（Object Relational Mapping），也就是一个数据库管理系统
# 需求 import numbers class Field: pass class IntField(Field): # 数据描述符 def __init__(self, db_column, min_value=None, max_value=None): self._value = None self.min_value = min_value self.max_value = max_value self.db_column = db_column if min_value is not None: if not isinstance(min_value, numbers.Integral): raise ValueError("min_value must be int") elif min_value < 0: raise ValueError("min_value must be positive int") if max_value is not None: if not isinstance(max_value, numbers.Integral): raise ValueError("max_value must be int") elif max_value < 0: raise ValueError("max_value must be positive int") if min_value is not None and max_value is not None: if min_value > max_value: raise ValueError("min_value must be smaller than max_value") def __get__(self, instance, owner): return self._value def __set__(self, instance, value): if not isinstance(value, numbers.Integral): raise ValueError("int value need") if value < self.min_value or value > self.max_value: raise ValueError("value must between min_value and max_value") self._value = value class CharField(Field): def __init__(self, db_column, max_length=None): self._value = None self.db_column = db_column if max_length is None: raise ValueError("you must spcify max_lenth for charfiled") self.max_length = max_length def __get__(self, instance, owner): return self._value def __set__(self, instance, value): if not isinstance(value, str): raise ValueError("string value need") if len(value) > self.max_length: raise ValueError("value len excess len of max_length") self._value = value class ModelMetaClass(type): def __new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs): if name == "BaseModel": return super().__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs) fields = {} for key, value in attrs.items(): if isinstance(value, Field): fields[key] = value attrs_meta = attrs.get("Meta", None) _meta = {} db_table = name.lower() if attrs_meta is not None: table = getattr(attrs_meta, "db_table", None) if table is not None: db_table = table _meta["db_table"] = db_table attrs["_meta"] = _meta attrs["fields"] = fields del attrs["Meta"] return super().__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs) class BaseModel(metaclass=ModelMetaClass): def __init__(self, *args, **kwargs): for key, value in kwargs.items(): setattr(self, key, value) return super().__init__() def save(self): fields = [] values = [] for key, value in self.fields.items(): db_column = value.db_column if db_column is None: db_column = key.lower() fields.append(db_column) value = getattr(self, key) values.append(str(value)) sql = "insert {db_table}({fields}) value({values})".format(db_table=self._meta["db_table"], fields=",".join(fields), values=",".join(values)) pass class User(BaseModel): name = CharField(db_column="name", max_length=10) age = IntField(db_column="age", min_value=1, max_value=100) class Meta: db_table = "user" if __name__ == "__main__": user = User(name="bobby", age=28) # user.name = "bobby" # user.age = 28 user.save()下一篇的链接：
就到这里😙😙
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