python 自定义对象的打印方法

yipeiwu_com5年前Python基础

在python中,如果不重写自定义对象的__str__方法,打印出来的对象是一串类似于<__main__.Bean object at 0x1007da470>的字符串。这当然不是我们想要的结果。

于是:通过对__str__方法的重写,就可以返回我们想要的数据的展示。

但是,一个新的问题出现了。以后,如果要修改这个类的属性,那么要想正确的显示对象的属性。还得修改__str__方法。

有没有办法可以做到动态显示所有的属性呢?

当然是有的。

通过对对象的属性的收集,就可以实现动态的打印全部的属性。而且,更方便的是,我们可以将这种方法做成一个工具类。以后,自定义只需要继承该类,就可以实现对象的属性的完成打印了。ps:Python是支持多继承的,所以,继承该类实现格式化打印,并不影响原有逻辑。

看如下代码是如何实现对类属性的动态收集并打印的。

class AttrDisplay:
  def gatherAttrs(self):
    return ",".join("{}={}"
            .format(k, getattr(self, k))
            for k in self.__dict__.keys())
    # attrs = []
    # for k in self.__dict__.keys():
    #   item = "{}={}".format(k, getattr(self, k))
    #   attrs.append(item)
    # return attrs
    # for k in self.__dict__.keys():
    #   attrs.append(str(k) + "=" + str(self.__dict__[k]))
    # return ",".join(attrs) if len(attrs) else 'no attr'

  def __str__(self):
    return "[{}:{}]".format(self.__class__.__name__, self.gatherAttrs())

OK,似乎所有的工作都已经完成了,来简单测试一下吧:

class Bean(AttrDisplay):
  def __init__(self, id=1024, name='Jack Chen', job='Actor'):
    self.id = id
    self.name = name
    self.job = job

  def doSomething(self):
    return self.name + " doing something now ..."


if __name__ == '__main__':
  bob = Bean()
  print(bob)
# [Bean:id=1024,name=Jack Chen,job=Actor]

嗯,测试结果似乎和我们预期的一致。所以,这样就实现对自定义对象的打印。

以上这篇python 自定义对象的打印方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python实现PS滤镜Fish lens图像扭曲效果示例

Python实现PS滤镜Fish lens图像扭曲效果示例

本文实例讲述了Python实现PS滤镜Fish lens图像扭曲效果。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里实现 PS 滤镜中的一种几何变换– Fish lens, 对图像做扭曲,感觉就...

Python 中如何实现参数化测试的方法示例

之前,我曾转过一个单元测试框架系列的文章,里面介绍了 unittest、nose/nose2 与 pytest 这三个最受人欢迎的 Python 测试框架。 本文想针对测试中一种很常见的...

windows中安装Python3.8.0的实现方法

windows中安装Python3.8.0的实现方法

操作系统:Windows10 64bit Python版本:3.8.0 下载地址:https://www.python.org/downloads/release/python-380/...

使用Python读取大文件的方法

背景 最近处理文本文档时(文件约2GB大小),出现memoryError错误和文件读取太慢的问题,后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法,本文将介绍这两种读取方...

pytorch之添加BN的实现

pytorch之添加BN的实现

pytorch之添加BN层 批标准化 模型训练并不容易,特别是一些非常复杂的模型,并不能非常好的训练得到收敛的结果,所以对数据增加一些预处理,同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果,这...