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python中如何實(shí)現(xiàn)鏈?zhǔn)秸{(diào)用

更新時(shí)間：2021年03月25日 14:31:32 作者：kingname

這篇文章主要介紹了python中如何實(shí)現(xiàn)鏈?zhǔn)秸{(diào)用，幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用python，感興趣的朋友可以了解下

我們?cè)谑褂肈jango的models查詢數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，可以看到有這種寫法：

form app.models import XXX
query = XXX.objects.all()
query = query.filter(name=123, age=456).filter(salary=999)

在這種寫法里面，query對(duì)象有一個(gè)filter方法，這個(gè)方法的返回?cái)?shù)據(jù)還可以繼續(xù)調(diào)用filter方法，可以這樣無(wú)限制地調(diào)用下去。

這種寫法是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？

如果我們直接寫一個(gè)類的方法，看看能不能這樣調(diào)用：

class Query:
    def filter(self):
        pass

query = Query()
query.filter().filter()

直接對(duì)query.filter()返回的結(jié)果再調(diào)用一次filter，就會(huì)導(dǎo)致報(bào)錯(cuò)了。這是因?yàn)樵跊](méi)有顯式寫return語(yǔ)句的時(shí)候，方法會(huì)返回None，而None對(duì)象是沒(méi)有所謂的filter方法的。

那么什么東西有filter方法呢？顯然我們的query對(duì)象有filter方法。那么如何讓這個(gè)方法返回自身這個(gè)對(duì)象呢？

這個(gè)時(shí)候，我們就要看看我們?cè)诙x類方法的時(shí)候，總會(huì)寫的的第一個(gè)參數(shù)self了。幾乎每個(gè)類方法里面都會(huì)有它。大家只知道在類里面調(diào)用類方法的時(shí)候可以用self.xxx()，在調(diào)用類屬性的時(shí)候可以用self.yy，那么有沒(méi)有思考過(guò)，這個(gè)東西如果單獨(dú)使用會(huì)怎么樣呢？

實(shí)際上，self指的就是這個(gè)類實(shí)例化成一個(gè)對(duì)象以后，這個(gè)對(duì)象自身。而這個(gè)對(duì)象顯然是有filter方法的。所以我們修改一下filter方法，讓它返回self:

class Query:
    def filter(self):
        return self

query = Query()
query.filter().filter()

從圖中可以看出，現(xiàn)在已經(jīng)不會(huì)報(bào)錯(cuò)了。那么回到最開(kāi)始的問(wèn)題，Django里面的鏈?zhǔn)秸{(diào)用傳入查詢參數(shù)是如何實(shí)現(xiàn)的呢？

實(shí)際上這里涉及到一個(gè)惰性查詢的問(wèn)題。

當(dāng)我們不停調(diào)用.filter()方法的時(shí)候，Django會(huì)把這些查詢條件全部緩存起來(lái)，只有當(dāng)我們需要獲取結(jié)果，或者查詢滿足條件的數(shù)據(jù)有多少條時(shí)，它才會(huì)真正地連接數(shù)據(jù)庫(kù)去查詢。

所以我們這里要模擬這個(gè)環(huán)境，把查詢條件緩存起來(lái)。

那么為了獲取調(diào)用方法時(shí)傳入的參數(shù)名，我們就要使用**kwargs參數(shù)。這個(gè)參數(shù)可以接受所有的key=value形式的參數(shù)：

class Query():
    def __init__(self):
        self.query_condition = {}

    def filter(self, **kwargs):
        self.query_condition.update(kwargs)
        return self
        
query = Query()
a = query.filter(name='kingname').filter(age__gt=15, address='yyyyyy').filter(salary=99999)
print(query.query_condition)

運(yùn)行效果如下圖所示：