目录

  • 魔法方法
  • 1.基本的魔法方法
  • 2.算术运算符
  • 3.反算术运算符
  • 4.增量赋值运算符
  • 5.一元运算符
  • 6.属性访问
  • 7.描述符
  • 8.定制序列
  • 9.迭代器
  • 10.生成器
  • 习题：


魔法方法

魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__。
魔法方法是面向对象的 Python 的一切，如果你不知道魔法方法，说明你还没能意识到面向对象的 Python 的强大。
魔法方法的“魔力”体现在它们总能够在适当的时候被自动调用。
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

1.基本的魔法方法

_init_(self[, …]) 构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法

class Rectangle:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def getPeri(self):
        return (self.x + self.y) * 2

    def getArea(self):
        return self.x * self.y


rect = Rectangle(4, 5)
print(rect.getPeri())  # 18
print(rect.getArea())  # 20
  • _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__。
    - _new__至少要有一个参数cls，代表要实例化的类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动提供，后面的参数直接传递给__init_。
    - \ new__对当前类进行了实例化，并将实例返回，传给__init__的self。但是，执行了__new_，并不一定会进入__init__，只有__new__返回了，当前类cls的实例，当前类的__init__才会进入。
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__

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__(A, *args, **kwargs)  # 改动了cls变为A


b = B(10)

# 结果：
# into B __new__
# <class '__main__.B'>
# into A __new__
# <class '__main__.A'>
  • 若__new__没有正确返回当前类cls的实例，那__init__是不会被调用的，即使是父类的实例也不行，将没有__init__被调用。

【例子】利用__new__实现单例模式。

class Earth:
    pass


a = Earth()
print(id(a))  # 260728291456
b = Earth()
print(id(b))  # 260728291624

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

上面的是啥意思？？？

  • __new__方法主要是当你继承一些不可变的 class 时（比如int, str, tuple）， 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。
class CapStr(str):
    def __new__(cls, string):
        string = string.upper()
        return str.__new__(cls, string)


a = CapStr("i love lsgogroup")
print(a)  # I LOVE LSGOGROUP

？？？为啥返回值这么写呢？

  • _del_(self) 析构器，当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。

Python 采用自动引用计数（ARC）方式来回收对象所占用的空间，当程序中有一个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 1；当程序中有两个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 2，依此类推，如果一个对象的引用计数变成了 0，则说明程序中不再有变量引用该对象，表明程序不再需要该对象，因此 Python 就会回收该对象。

大部分时候，Python 的 ARC 都能准确、高效地回收系统中的每个对象。但如果系统中出现循环引用的情况，比如对象 a 持有一个实例变量引用对象 b，而对象 b 又持有一个实例变量引用对象 a，此时两个对象的引用计数都是 1，而实际上程序已经不再有变量引用它们，系统应该回收它们，此时 Python 的垃圾回收器就可能没那么快，要等专门的循环垃圾回收器（Cyclic Garbage Collector）来检测并回收这种引用循环。

class C(object):
    def __init__(self):
        print('into C __init__')

    def __del__(self):
        print('into C __del__')


c1 = C()
# into C __init__
c2 = c1
c3 = c2
del c3
del c2
del c1
# into C __del__

???不懂上面的代码

  • _str_(self):
    1. 当你打印一个对象的时候，触发__str__
    2. 当你使用%s格式化的时候，触发__str__
    3. str强转数据类型的时候，触发__str__
  • _repr_(self)：
    1. repr是str的备胎
    2. 有__str__的时候执行__str__,没有实现__str__的时候，执行__repr__
    3. repr(obj)内置函数对应的结果是__repr__的返回值
    4. 当你使用%r格式化的时候 触发__repr__
class Cat:
    """定义一个猫类"""

    def __init__(self, new_name, new_age):
        """在创建完对象之后 会自动调用, 它完成对象的初始化的功能"""
        self.name = new_name
        self.age = new_age

    def __str__(self):
        """返回一个对象的描述信息"""
        return "名字是:%s , 年龄是:%d" % (self.name, self.age)
        
    def __repr__(self):
        """返回一个对象的描述信息"""
        return "Cat:(%s,%d)" % (self.name, self.age)

    def eat(self):
        print("%s在吃鱼...." % self.name)

    def drink(self):
        print("%s在喝可乐..." % self.name)

    def introduce(self):
        print("名字是:%s, 年龄是:%d" % (self.name, self.age))


# 创建了一个对象
tom = Cat("汤姆", 30)
print(tom)  # 名字是:汤姆 , 年龄是:30
print(str(tom)) # 名字是:汤姆 , 年龄是:30
print(repr(tom))  # Cat:(汤姆,30)
tom.eat()  # 汤姆在吃鱼....
tom.introduce()  # 名字是:汤姆, 年龄是:30

_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。

import datetime

today = datetime.date.today()
print(str(today))  # 2021-03-10
print(repr(today))  # datetime.date(2021, 3, 10)
print('%s' %today)  # 2021-03-10
print('%r' %today)  # datetime.date(2021, 3, 10)

2.算术运算符

类型工厂函数，指的是“不通过类而是通过函数来创建对象”。

class C:
    pass


print(type(len))  # <class 'builtin_function_or_method'>
print(type(dir))  # <class 'builtin_function_or_method'>
print(type(int))  # <class 'type'>
print(type(list))  # <class 'type'>
print(type(tuple))  # <class 'type'>
print(type(C))  # <class 'type'>
print(int('123'))  # 123

# 这个例子中list工厂函数把一个元祖对象加工成了一个列表对象。
print(list((1, 2, 3)))  # [1, 2, 3]
  • _add_(self, other)定义加法的行为：+
  • _sub_(self, other)定义减法的行为：-
class MyClass:

    def __init__(self, height, weight):
        self.height = height
        self.weight = weight

    # 两个对象的长相加，宽不变.返回一个新的类
    def __add__(self, others):
        return MyClass(self.height + others.height, self.weight + others.weight)

    # 两个对象的宽相减，长不变.返回一个新的类
    def __sub__(self, others):
        return MyClass(self.height - others.height, self.weight - others.weight)

    # 说一下自己的参数
    def intro(self):
        print("高为", self.height, " 重为", self.weight)


def main():
    a = MyClass(height=10, weight=5)
    a.intro()

    b = MyClass(height=20, weight=10)
    b.intro()

    c = b - a
    c.intro()

    d = a + b
    d.intro()


if __name__ == '__main__':
    main()

# 高为 10  重为 5
# 高为 20  重为 10
# 高为 10  重为 5
# 高为 30  重为 15
  • _mul_(self, other)定义乘法的行为：*
  • _truediv_(self, other)定义真除法的行为：/
  • _floordiv_(self, other)定义整数除法的行为：//
  • _mod_(self, other) 定义取模算法的行为：%
  • _divmod_(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为
  • divmod(a, b)把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。
print(divmod(7, 2))  # (3, 1)
print(divmod(8, 2))  # (4, 0)
  • _pow_(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为
  • _lshift_(self, other)定义按位左移位的行为：<<
  • _rshift_(self, other)定义按位右移位的行为：>>
  • _and_(self, other)定义按位与操作的行为：&
  • _xor_(self, other)定义按位异或操作的行为：^
  • _or_(self, other)定义按位或操作的行为：|

3.反算术运算符

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。
_radd_(self, other)定义加法的行为：+
_rsub_(self, other)定义减法的行为：-
_rmul_(self, other)定义乘法的行为：*
_rtruediv_(self, other)定义真除法的行为：/
_rfloordiv_(self, other)定义整数除法的行为：//
_rmod_(self, other) 定义取模算法的行为：%
_rdivmod_(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为
_rpow_(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为
_rlshift_(self, other)定义按位左移位的行为：<<
_rrshift_(self, other)定义按位右移位的行为：>>
_rand_(self, other)定义按位与操作的行为：&
_rxor_(self, other)定义按位异或操作的行为：^
_ror_(self, other)定义按位或操作的行为：|

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。

class Nint(int):
    def __radd__(self, other):
        return int.__sub__(other, self) # 注意 self 在后面


a = Nint(5)
b = Nint(3)
print(a + b)  # 8
print(1 + b)  # -2

??? 啥意思

4.增量赋值运算符

_iadd_(self, other)定义赋值加法的行为：+=
_isub_(self, other)定义赋值减法的行为：-=
_imul_(self, other)定义赋值乘法的行为：*=
_itruediv_(self, other)定义赋值真除法的行为：/=
_ifloordiv_(self, other)定义赋值整数除法的行为：//=
_imod_(self, other)定义赋值取模算法的行为：%=
_ipow_(self, other[, modulo])定义赋值幂运算的行为：**=
_ilshift_(self, other)定义赋值按位左移位的行为：<<=
_irshift_(self, other)定义赋值按位右移位的行为：>>=
_iand_(self, other)定义赋值按位与操作的行为：&=
_ixor_(self, other)定义赋值按位异或操作的行为：^=
_ior_(self, other)定义赋值按位或操作的行为：|=

5.一元运算符

_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

6.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。
_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。

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__

没看，先放着

7.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。

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()
t.x
# __get__ <__main__.MyDecriptor object at 0x000000CEAAEB6B00> <__main__.Test object at 0x000000CEABDC0898> <class '__main__.Test'>

t.x = 'x-man'
# __set__ <__main__.MyDecriptor object at 0x00000023687C6B00> <__main__.Test object at 0x00000023696B0940> x-man

del t.x
# __delete__ <__main__.MyDecriptor object at 0x000000EC9B160A90> <__main__.Test object at 0x000000EC9B160B38>

这块都没有仔细看

8.定制序列

协议（Protocols）与其它编程语言中的接口很相似，它规定你哪些方法必须要定义。然而，在 Python 中的协议就显得不那么正式。事实上，在 Python 中，协议更像是一种指南。

容器类型的协议

  • 如果说你希望定制的容器是不可变的话，你只需要定义__len__()和__getitem__()方法。
  • 如果你希望定制的容器是可变的话，除了__len__()和__getitem__()方法，你还需要定义__setitem__()和__delitem__()两个方法。

【例子】编写一个不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]


c1 = CountList(1, 3, 5, 7, 9)
c2 = CountList(2, 4, 6, 8, 10)
print(c1[1])  # 3
print(c2[2])  # 6
print(c1[1] + c2[1])  # 7

print(c1.count)
# {0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}

print(c2.count)
# {0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 0, 4: 0}

没有研究上面的例子。

_len_(self)定义当被len()调用时的行为（返回容器中元素的个数）。
_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}

9.迭代器

  • 迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
  • 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
  • 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。
  • 迭代器只能往前不会后退。
  • 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：
string = 'lsgogroup'
for c in string:
    print(c)

'''
l
s
g
o
g
r
o
u
p
'''

for c in iter(string):
    print(c)
links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
for each in links:
    print('%s -> %s' % (each, links[each]))
    
'''
B -> 百度
A -> 阿里
T -> 腾讯
'''

for each in iter(links):
    print('%s -> %s' % (each, links[each]))

上面的字典是这么循环的吗？？？

  • 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
  • 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。
  • iterator – 可迭代对象
  • default – 可选，用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置，又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。
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

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 iter() 与 next() 。

  1. _iter_(self)定义当迭代容器中的元素的行为，返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
  2. _next_() 返回下一个迭代器对象。
  3. StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
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

不知道上面咋个原理，后面再看

10.生成器

  • 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。
def myGen():
    print('生成器执行！')
    yield 1
    yield 2
    
myG = myGen()
for each in myG:
    print(each)

'''
生成器执行！
1
2
'''

myG = myGen()
print(next(myG))  
# 生成器执行！
# 1

print(next(myG))  # 2
print(next(myG))  # StopIteration

【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

看不懂上面的代码

习题：

  1. 上面提到了许多魔法方法，如 new , init , str , rstr , getitem , setitem 等等，请
    总结它们各自的使用方法。
  2. 利用python做一个简单的定时器类
    要求:
    a. 定制一个计时器的类。
    b. start 和 stop 方法代表启动计时和停止计时。
    c. 假设计时器对象 t1 ， print(t1) 和直接调用 t1 均显示结果。
    d. 当计时器未启动或已经停止计时时，调用 stop 方法会给予温馨的提示。
    e. 两个计时器对象可以进行相加： t1+t2 。
    f. 只能使用提供的有限资源完成。