深入理解Python中各种方法的运作原理

方法在Python中是如何工作的

方法就是一个函数，它作为一个类属性而存在，你可以用如下方式来声明、访问一个函数：
 

>>> class Pizza(object):
...   def __init__(self, size):
...     self.size = size
...   def get_size(self):
...     return self.size
...
>>> Pizza.get_size
<unbound method Pizza.get_size>

Python在告诉你，属性_get_size是类Pizza的一个未绑定方法。这是什么意思呢？很快我们就会知道答案：
 

>>> Pizza.get_size()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unbound method get_size() must be called with Pizza instance as first argument (got nothing instead)

我们不能这么调用，因为它还没有绑定到Pizza类的任何实例上，它需要一个实例作为第一个参数传递进去（Python2必须是该类的实例，Python3中可以是任何东西），尝试一下：
 

>>> Pizza.get_size(Pizza(42))

太棒了，现在用一个实例作为它的的第一个参数来调用，整个世界都清静了，如果我说这种调用方式还不是最方便的，你也会这么认为的；没错，现在每次调用这个方法的时候我们都不得不引用这个类，如果不知道哪个类是我们的对象，长期看来这种方式是行不通的。

那么Python为我们做了什么呢，它绑定了所有来自类_Pizza的方法以及该类的任何一个实例的方法。也就意味着现在属性get_size是Pizza的一个实例对象的绑定方法，这个方法的第一个参数就是该实例本身。
 

>>> Pizza(42).get_size
<bound method Pizza.get_size of <__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>>
>>> Pizza(42).get_size()
42

和我们预期的一样，现在不再需要提供任何参数给_get_size，因为它已经是绑定的，它的self参数会自动地设置给Pizza实例，下面代码是最好的证明：
 

>>> m = Pizza(42).get_size
>>> m()
42

更有甚者，你都没必要使用持有Pizza对象的引用了，因为该方法已经绑定到了这个对象，所以这个方法对它自己来说是已经足够了。

也许，如果你想知道这个绑定的方法是绑定在哪个对象上，下面这种手段就能得知：
 

>>> m = Pizza(42).get_size
>>> m.__self__
<__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>
>>> 
# You could guess, look at this:
...
>>> m == m.__self__.get_size
True

显然，该对象仍然有一个引用存在，只要你愿意你还是可以把它找回来。

在Python3中，依附在类上的函数不再当作是未绑定的方法，而是把它当作一个简单地函数，如果有必要它会绑定到一个对象身上去，原则依然和Python2保持一致，但是模块更简洁：
 

>>> class Pizza(object):
...   def __init__(self, size):
...     self.size = size
...   def get_size(self):
...     return self.size
...
>>> Pizza.get_size
<function Pizza.get_size at 0x7f307f984dd0>

静态方法

静态方法是一类特殊的方法，有时你可能需要写一个属于这个类的方法，但是这些代码完全不会使用到实例对象本身，例如：
 

class Pizza(object):
  @staticmethod
  def mix_ingredients(x, y):
    return x + y
 
  def cook(self):
    return self.mix_ingredients(self.cheese, self.vegetables)

这个例子中，如果把_mix_ingredients作为非静态方法同样可以运行，但是它要提供self参数，而这个参数在方法中根本不会被使用到。这里的@staticmethod装饰器可以给我们带来一些好处：

    Python不再需要为Pizza对象实例初始化一个绑定方法，绑定方法同样是对象，但是创建他们需要成本，而静态方法就可以避免这些。
 

>>> Pizza().cook is Pizza().cook
False
>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza.mix_ingredients
True
>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza().mix_ingredients
True

    可读性更好的代码，看到@staticmethod我们就知道这个方法并不需要依赖对象本身的状态。
    可以在子类中被覆盖，如果是把mix_ingredients作为模块的顶层函数，那么继承自Pizza的子类就没法改变pizza的mix_ingredients了如果不覆盖cook的话。

类方法

话虽如此，什么是类方法呢？类方法不是绑定到对象上，而是绑定在类上的方法。
 

>>> class Pizza(object):
...   radius = 42
...   @classmethod
...   def get_radius(cls):
...     return cls.radius
... 
>>> 
>>> Pizza.get_radius
<bound method type.get_radius of <class '__main__.Pizza'>>
>>> Pizza().get_radius
<bound method type.get_radius of <class '__main__.Pizza'>>
>>> Pizza.get_radius is Pizza().get_radius
True
>>> Pizza.get_radius()
42

无论你用哪种方式访问这个方法，它总是绑定到了这个类身上，它的第一个参数是这个类本身（记住：类也是对象）。

什么时候使用这种方法呢？类方法通常在以下两种场景是非常有用的：

    工厂方法：它用于创建类的实例，例如一些预处理。如果使用@staticmethod代替，那我们不得不硬编码Pizza类名在函数中，这使得任何继承Pizza的类都不能使用我们这个工厂方法给它自己用。
 

class Pizza(object):
  def __init__(self, ingredients):
    self.ingredients = ingredients
 
  @classmethod
  def from_fridge(cls, fridge):
    return cls(fridge.get_cheese() + fridge.get_vegetables())

    调用静态类：如果你把一个静态方法拆分成多个静态方法，除非你使用类方法，否则你还是得硬编码类名。使用这种方式声明方法，Pizza类名明永远都不会在被直接引用，继承和方法覆盖都可以完美的工作。

class Pizza(object):
  def __init__(self, radius, height):
    self.radius = radius
    self.height = height
 
  @staticmethod
  def compute_area(radius):
     return math.pi * (radius ** 2)
 
  @classmethod
  def compute_volume(cls, height, radius):
     return height * cls.compute_area(radius)
 
  def get_volume(self):
    return self.compute_volume(self.height, self.radius)

抽象方法

抽象方法是定义在基类中的一种方法，它没有提供任何实现，类似于Java中接口(Interface)里面的方法。

在Python中实现抽象方法最简单地方式是：
 

class Pizza(object):
  def get_radius(self):
    raise NotImplementedError

任何继承自_Pizza的类必须覆盖实现方法get_radius，否则会抛出异常。

这种抽象方法的实现有它的弊端，如果你写一个类继承Pizza，但是忘记实现get_radius，异常只有在你真正使用的时候才会抛出来。
 

>>> Pizza()
<__main__.Pizza object at 0x7fb747353d90>
>>> Pizza().get_radius()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "<stdin>", line 3, in get_radius
NotImplementedError

还有一种方式可以让错误更早的触发，使用Python提供的abc模块，对象被初始化之后就可以抛出异常：
 

import abc
 
class BasePizza(object):
  __metaclass__ = abc.ABCMeta
 
  @abc.abstractmethod
  def get_radius(self):
     
"""Method that should do something."""

使用abc后，当你尝试初始化BasePizza或者任何子类的时候立马就会得到一个TypeError，而无需等到真正调用get_radius的时候才发现异常。
 

>>> BasePizza()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Can't instantiate abstract class BasePizza with abstract methods get_radius

混合静态方法、类方法、抽象方法

当你开始构建类和继承结构时，混合使用这些装饰器的时候到了，所以这里列出了一些技巧。

记住，声明一个抽象的方法，不会固定方法的原型，这就意味着虽然你必须实现它，但是我可以用任何参数列表来实现：
 

import abc
 
class BasePizza(object):
  __metaclass__ = abc.ABCMeta
 
  @abc.abstractmethod
  def get_ingredients(self):
     
"""Returns the ingredient list."""
 
class Calzone(BasePizza):
  def get_ingredients(self, with_egg=False):
    egg = Egg() if with_egg else None
    return self.ingredients + egg

这样是允许的，因为Calzone满足BasePizza对象所定义的接口需求。同样我们也可以用一个类方法或静态方法来实现：
 

import abc
 
class BasePizza(object):
  __metaclass__ = abc.ABCMeta
 
  @abc.abstractmethod
  def get_ingredients(self):
     
"""Returns the ingredient list."""
 
class DietPizza(BasePizza):
  @staticmethod
  def get_ingredients():
    return None

这同样是正确的,因为它遵循抽象类BasePizza设定的契约。事实上get_ingredients方法并不需要知道返回结果是什么，结果是实现细节，不是契约条件。

因此，你不能强制抽象方法的实现是一个常规方法、或者是类方法还是静态方法，也没什么可争论的。从Python3开始（在Python2中不能如你期待的运行，见issue5867），在abstractmethod方法上面使用@staticmethod和@classmethod装饰器成为可能。
 

import abc
 
class BasePizza(object):
  __metaclass__ = abc.ABCMeta
 
  ingredient = ['cheese']
 
  @classmethod
  @abc.abstractmethod
  def get_ingredients(cls):
     
"""Returns the ingredient list."""
     return cls.ingredients

别误会了，如果你认为它会强制子类作为一个类方法来实现get_ingredients那你就错了，它仅仅表示你实现的get_ingredients在BasePizza中是一个类方法。

可以在抽象方法中做代码的实现？没错，Python与Java接口中的方法相反，你可以在抽象方法编写实现代码通过super()来调用它。（译注：在Java8中，接口也提供的默认方法，允许在接口中写方法的实现）
 

import abc
 
class BasePizza(object):
  __metaclass__ = abc.ABCMeta
 
  default_ingredients = ['cheese']
 
  @classmethod
  @abc.abstractmethod
  def get_ingredients(cls):
     
"""Returns the ingredient list."""
     return cls.default_ingredients
 
class DietPizza(BasePizza):
  def get_ingredients(self):
    return ['egg'] + super(DietPizza, self).get_ingredients()

这个例子中，你构建的每个pizza都通过继承BasePizza的方式，你不得不覆盖get_ingredients方法，但是能够使用默认机制通过super()来获取ingredient列表。