魔法方法¶
定义:
魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__
魔法方法的第一个参数应为cls（类方法） 或者self（实例方法）
cls：代表一个类的名称
self：代表一个实例对象的名称
基本魔法方法¶
__init__(self[, …]):
构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法
__new__(cls[, …]):
在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法
在调用__init__初始化前，先调用__new__
备注
__new__() 是一种负责创建类实例的静态方法，它无需使用 staticmethod 装饰器修饰，且该方法会优先 __init__() 初始化方法被调用。
实例:
class A(object):
def __init__(self, value):
print("into A __init__")
self.value = value
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("into A __new__")
print(cls)
return object.__new__(cls)
class B(A):
def __init__(self, value):
print("into B __init__")
self.value = value
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("into B __new__")
print(cls)
return super().__new__(cls, *args, **kwargs)
b = B(10)
# 结果：
# into B __new__
# <class '__main__.B'>
# into A __new__
# <class '__main__.B'>
# into B __init__
利用__new__实现单例模式:
# 1. 普通方案
class Earth:
pass
a = Earth()
print(id(a)) # 260728291456
b = Earth()
print(id(b)) # 260728291624
# 2. 单例方案
class Earth:
__instance = None # 定义一个类属性做判断
def __new__(cls):
if cls.__instance is None:
cls.__instance = object.__new__(cls)
return cls.__instance
else:
return cls.__instance
a = Earth()
print(id(a)) # 512320401648
b = Earth()
print(id(b)) # 512320401648
_del__(self):
析构器，当一个对象将要被系统回收之时调用的方法
__str__(self):
当你打印一个对象的时候，触发__str__
当你使用%s格式化的时候，触发__str__
str强转数据类型的时候，触发__str__
__repr__(self):
repr是str的备胎
有__str__的时候执行__str__,没有实现__str__的时候，执行__repr__
repr(obj)内置函数对应的结果是__repr__的返回值
当你使用%r格式化的时候 触发__repr__
备注
__str__(self) 的返回结果可读性强。也就是说，__str__ 的意义是得到便于人们阅读的信息，就像下面的 ‘2019-10-11’ 一样。__repr__(self) 的返回结果应更准确。怎么说，__repr__ 存在的目的在于调试，便于开发者使用。
运算符¶
算术运算符:
方法名 使用
__add__(self, other) self + other
__sub__(self, other) self - other
__mul__(self, other) self * other
__floordiv__(self, other) self // other
__truediv__(self, other) self / other
__mod__(self, other) self % other
__pow__(self, other) self ** other
__lshift__(self, other) <<
__rshift__(self, other) >>
__and__(self, other) &
__xor__(self, other) ^
__or__(self, other) |
反算术运算符:
说明:
反运算魔方方法，与算术运算符保持一一对应，不同之处就是反运算的魔法方法多了一个“r”。
当文件左操作不支持相应的操作时被调用。
实例说明:
>>> a + b
这里加数是a，被加数是b，因此是a主动，
反运算就是如果a对象的__add__()方法没有实现或者不支持相应的操作，
那么 Python 就会调用b的__radd__()方法
__radd__(self, other)
__rsub__(self, other)
__rmul__(self, other)
__rtruediv__(self, other)
__rfloordiv__(self, other)
__rmod__(self, other)
__rdivmod__(self, other)
__rpow__(self, other[, module])
__rlshift__(self, other)
__rrshift__(self, other)
__rand__(self, other)
__rxor__(self, other)
__ror__(self, other)
增量赋值运算符:
__iadd__(self, other) +=
__isub__(self, other) -=
__imul__(self, other) *=
__itruediv__(self, other) /=
__ifloordiv__(self, other) //=
__imod__(self, other) %=
__ipow__(self, other[, modulo]) **=
__ilshift__(self, other) <<=
__irshift__(self, other) >>=
__iand__(self, other) &=
__ixor__(self, other) ^=
__ior__(self, other) |=
一元运算符:
__neg__(self) 定义正号的行为：+x
__pos__(self) 定义负号的行为：-x
__abs__(self) 定义当被abs()调用时的行为
__invert__(self) 定义按位求反的行为：~x
比较函数¶
方法名称 使用
__eq__(self, other) self == other
__ne__(self, other) self != other
__lt__(self, other) self < other
__gt__(self, other) self > other
__le__(self, other) self <= other
__ge__(self, other) self >= other
采用一般方法写法:
class Word():
def __init__(self, text):
self.text = text
def equals(self, word2):
return self.text.lower() == word2.text.lower()
#创建3个字符Object
first = Word('ha')
second = Word('HA')
third = Word('eh')
#进行比较
first.equals(second) #True
first.equals(third) #False
采用特殊方法写法:
class Word():
def __init__(self, text):
self.text = text
def __eq__(self, word2):
return self.text.lower() == word2.text.lower()
#创建3个字符对象
first = Word('ha')
second = Word('HA')
third = Word('eh')
#进行比较
first == second #True
first == third #False
属性访问¶
__getattr__(self, name):
定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。
使用x[key]索引操作符的时候调用
__getattribute__(self, name):
定义当该类的属性被访问时的行为
（先调用该方法，查看是否存在该属性，若不存在，接着去调用__getattr__）。
__setattr__(self, name, value):
定义当一个属性被设置时的行为。
__delattr__(self, name):
定义当一个属性被删除时的行为。
实例:
class C:
def __getattribute__(self, item):
print('__getattribute__')
return super().__getattribute__(item)
def __getattr__(self, item):
print('__getattr__')
def __setattr__(self, key, value):
print('__setattr__')
super().__setattr__(key, value)
def __delattr__(self, item):
print('__delattr__')
super().__delattr__(item)
c = C()
c.x
# __getattribute__
# __getattr__
c.x = 1
# __setattr__
del c.x
# __delattr__
描述符¶
描述符就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性。
__get__(self, instance, owner)用于访问属性，它返回属性的值。
__set__(self, instance, value)将在属性分配操作中调用，不返回任何内容。
__del__(self, instance)控制删除操作，不返回任何内容。
实例:
class MyDecriptor:
def __get__(self, instance, owner):
print('__get__', self, instance, owner)
def __set__(self, instance, value):
print('__set__', self, instance, value)
def __delete__(self, instance):
print('__delete__', self, instance)
class Test:
x = MyDecriptor()
t = Test()
1. 调用__get__方法
t.x
# __get__ <__main__.MyDecriptor object at 0x7f8cd81ae650> <__main__.Test object at 0x7f8cd81ae290> <class '__main__.Test'>
2. 调用__set__方法
t.x = 'x-man'
# __set__ <__main__.MyDecriptor object at 0x7f8cd81ae650> <__main__.Test object at 0x7f8cd81ae290> x-man
3. 删除__delete__方法
del t.x
# __delete__ <__main__.MyDecriptor object at 0x7f8cd81ae650> <__main__.Test object at 0x7f8cd81ae290>
定制序列¶
__len__(self):
对序列对象使用内建的len()函数的时候调用
__len__(self) len(self)
__getitem__(self, key):
定义获取容器中元素的行为，相当于
>>> self[key]
__setitem__(self, key, value):
定义设置容器中指定元素的行为，相当于
>>> self[key] = value
__delitem__(self, key):
定义删除容器中指定元素的行为，相当于
>>> del self[key]
【例子】编写一个可改变的自定义列表，要求记录列表中每个元素被访问的次数:
class CountList:
def __init__(self, *args):
self.values = [x for x in args]
self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)), 0)
def __len__(self):
return len(self.values)
def __getitem__(self, item):
self.count[item] += 1
return self.values[item]
def __setitem__(self, key, value):
self.values[key] = value
def __delitem__(self, key):
del self.values[key]
for i in range(0, len(self.values)):
if i >= key:
self.count[i] = self.count[i + 1]
self.count.pop(len(self.values))
c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1]) # 3
print(c2[2]) # 6
c2[2] = 12
print(c1[1] + c2[2]) # 15
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}
print(c2.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 0}
del c1[1]
print(c1.count)
# {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0}
迭代器¶
迭代器有两个基本的方法:
iter(object) 函数用来生成迭代器
next(iterator[, default]) 返回迭代器的下一个项目
实例:
links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
it = iter(links)
while True:
try:
each = next(it)
except StopIteration:
break
print(each)
# B
# A
# T
it = iter(links)
print(next(it)) # B
print(next(it)) # A
print(next(it)) # T
print(next(it)) # StopIteration Exception
实例:
class Fibs:
def __init__(self, n=10):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
if self.a > self.n:
raise StopIteration
return self.a
fibs = Fibs(100)
for each in fibs:
print(each, end=' ')
# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
生成器¶
备注
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
【例子】用生成器实现斐波那契数列:
def libs(n):
a = 0
b = 1
while True:
a, b = b, a + b
if a > n:
return
yield a
for each in libs(100):
print(each, end=' ')
# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89