Python基础（十二）—面向对象拾遗（slots、@property、枚举类、元类）

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原创最新推荐文章于 2026-03-28 09:49:51 发布 393 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

PySide(PyQT)的@Slot()、@pyqtSlot()装饰器的作用使用@Slot()装饰器：推荐在需要严格类型检查、跨线程调用或追求更好性能的场景中使用。它可以提供更明确的类型信息和更好的线程安全性。不使用@Slot()装饰器：适用于简单的场景，当你不需要严格的类型检查，并且不涉及跨线程调用时，可以简化代码。阅读详情

编译型语言和解释型语言

编译型语言
- 定义
  需通过编译器（compiler）将源代码编译成机器码，之后才能执行的语言。一般需经过编译（compile）、链接（linker）这两个步骤。
  - 编译是把源代码编译成机器码
  - 链接是把各个模块的机器码和依赖库串连起来生成可执行文件
- 优缺点
  - 优点：编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。
  - 缺点：编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题，需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件。
- 代表语言
  C、C++、Pascal、Object-C以及最近很火的苹果新语言swift
解释型语言
- 定义
  解释性语言的程序不需要编译，相比编译型语言省了道工序，解释性语言在运行程序的时候才逐行翻译。
- 优缺点：
  - 优点：有良好的平台兼容性，在任何环境中都可以运行，前提是安装了解释器（虚拟机）。灵活，修改代码的时候直接修改就可以，可以快速部署，不用停机维护。
  - 缺点：每次运行的时候都要解释一遍，性能上不如编译型语言。
- 代表语言
  JavaScript、Python、Erlang、PHP、Perl、Ruby

动态语言和静态语言

静态类型语言
- 定义
  类型判断是在运行前判断（如编译阶段），比如C#、java就是静态类型语言，静态类型语言为了达到多态会采取一些类型鉴别手段，如继承、接口
- 优缺点
  优点：结构非常规范，便于调试，方便类型安全；缺点：为此需要写更多的类型相关代码，导致不便于阅读、不清晰明了。
动态语言
- 定义
  程序在运行时可以改变其结构：新的函数可以被引进，已有的函数可以被删除等在结构上的变化，类型的检查是在运行时做的。
- 优缺点
  优点：方便阅读，不需要写非常多的类型相关的代码；缺点：不方便调试，命名不规范时会造成读不懂，不利于理解等。
关于弱类型、强类型、动态类型、静态类型语言的划分

使用slots

限制实例的属性

动态语言动态绑定属性和方法
当定义了一个class，创建实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性，绑定方式及效果请看以下代码

对实例绑定的属性或方法只对绑定实例有效，对另外实例无效。采用给class绑定，则对所有实例均有效。

class Student:
    pass

s1 = Student()
s1.name = 'lz'
print(s1.name)  # lz

s2 = Student()
# print(s2.name)  # 报错：AttributeError: 'Student' object has no attribute 'name'

def set_age(self, age):
    self.age = age
from types import MethodType
s1.set_age = MethodType(set_age, s1)
s1.set_age(17)
print(s1.age)  # 17，对s2不起作用

# 对实例绑定的属性或方法只对绑定实例有效，对另外实例无效。采用给class绑定，则对所有实例均有效。
Student.set_age = MethodType(set_age ,Student)
s3 = Student()
s3.set_age(20)
print(s3.age)  # 20

使用__slots__限制实例的属性
如果想要限定实例的属性，可以使用__slots__对类属性进行限制，但是只对当前类的实例有效，对其子类无效。

class Fish:
    __slots__ = ('name', 'age', 'sex')  # 如果这里没有sex，则下面的print会报错没有该属性

    def __init__(self, sex):
        self.sex = sex

f1 = Fish('man')
print(f1.sex)

# f1.size = 18  # 报错没有该属性

@property

@property广泛应用于类的定义中，可以简化代码，同时保证对参数进行必要的检查，检查程序运行的出错。

在Python基础（十）—面向对象的深入讲解（继承、Mixin编程机制等）章节中，说的是property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)：通过类定义的属性设置属性。和@property有本质区别.

范围限定
例如我们新建Student，在设置成绩sorce属性上，我们是要对sorce进行范围限定的，这个就需要在class中的set方法中进行相对的限定，如下代码：

class Student:
    def get_sorce(self):
        return self.sorce
    def set_sorce(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('sorce必须是Int')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('sorce必须介于0~100')
        self._sorce = value

单下划线和双下划线都是限定属性的私有

使用@property装饰器讲方法变为属性
@property可以使方法变为属性的方式进行访问，以上代码修改为：

class Student:
  @property
  def sorce(self):
      return self.sorce

  @sorce.setter
  def set_sorce(self, value):
      if not isinstance(value, int):
          raise ValueError('sorce必须是Int')
      if value < 0 or value > 100:
          raise ValueError('sorce必须介于0~100')
      self._sorce = value
#把一个getter方法加上@property，就变成了属性，同时@property本身又创建了另一个装饰器@sorce.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，这样就拥有了一个可控的属性操作。

利用@property进行属性的读写限制
如果之定义getter方法，而不定义setter方法，那该属性则是只读的，从以下方法可看出，age不需要可写，只需当前时间减去birth即可，因此设置为只读。

class Man:
  @property
  def birth(self):
      return self._birth
  @birth.setter
  def birth(self, value):
      self._birth = value
  
  @property
  def age(self):
      return 2019-self._birth
  }

使用枚举类

使用枚举类的好处
对于一些常量（星期，月份等），使用不可变的枚举类，即增加了可读性，也不用担心出错，并且枚举类在内存中存放的是数字，也提高了程序效率，同时成员还可以直接比较。
创建枚举类
枚举类型可以通过继承Enum类来实现，注意Enum类是在enum模块中的。

from  enum import Enum
class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    RED = 2
    BLUE = 3
    ```
  * 查看枚举类型
    枚举类型是一个特殊的类，我们可以查看它的名称和值。
```javascript
print(VIP.YELLOW) #枚举类型
print(VIP['YELLOW']) #枚举类型
print(VIP.YELLOW.name) #枚举名称
print(VIP.YELLOW.value)  #枚举值
print(VIP(3)) #数字得到枚举类型

#遍历
for v in VIP:  #遍历
    print(v)

# 成员的value默认从1开始
for name, member in VIP.__members__.items():
    print(name, "->", member, ',', member.value)
"""
YELLOW -> VIP.YELLOW , 1
RED -> VIP.RED , 2
BLUE -> VIP.BLUE , 3
"""

重复和唯一的枚举类型
当存在枚举成员的名称有重复时，则后面的枚举成员相当于第一个枚举成员的别名，而且在实际使用中，就是使用的第一次出现的枚举成员。

from enum import Enum, unique
@unique
class Mistake(Enum):
    ONE = 1
    TWO = 2
    THREE = 3
    FOUR = 3
"""
出错：ValueError: duplicate values found in <enum 'Mistake'>: FOUR -> THREE
"""

枚举类型的比较
枚举类型不能做大小比较，但是可以做身份比较和等值比较。枚举类型没有定义比较运算符，通常不能进行大小比较（不过，继承“IntEnum"类的枚举类型可以进行大小比较，他们的枚举值只能是整数）。

枚举类型是使用单例模式实现的。在创建枚举类的时候，Python就在内存中为我们创建了枚举类的对象，因此我们不必实例化枚举类。并且由于枚举类的“new”方法，将会保证内存中只会存在一个枚举类的实例。

type()创建类

动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是在运行时动态创建的。

假如我们定义了Hello的class，并保存为hello.py.当Python解释器载入hello.py模块时，会依次执行该模块的所有语句，执行的结果就是动态地创建出一个hello的class对象，测试如下（type()可以查看一个类型或变量的类型）：

class Hello(object):
    def hello(self, name='world'):
        print('hello %s.' % name)

h = Hello()
print(type(Hello))  # <class 'type'>
print(type(h))   # <class '__main__.Hello'>

# Hello是一个class，类型为type，h是一个实例，它的类型就是class Hello

type()不仅可以查看一个对象的类型，还可以使用type()函数创建一个class，以下使用type()创建上面的Hello类，无需使用class

def hl(self, name='world'):
    print('hello %s.' % name)
Hello = type('Hello', (object,), dict(hello = hl))  # 创建Hello的类

h = Hello()
h.hello()
print(type(Hello))
print(type(h))
"""
hello world.
<class 'type'>
<class '__main__.Hello'>
"""