pythontensor求模长_迭代器


一、学习内容概括

学习地址:

https://tianchi.aliyun.com/s/58327c15d1faee512c008128d3bb9e32

本次学习的主要内容:

魔法方法

二、具体学习内容

注:这部分的知识和笔记来源于AI训练营python里的文件,供学习交流使用。

1、基本的魔法方法

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

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
  • __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__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。
  • __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。
  • __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。
  • __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。

  • __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)
  • reprstr的备胎
  • __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__

__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。

2、算术运算符

  • __add__(self, other)定义加法的行为:+
  • __sub__(self, other)定义减法的行为:-
  • __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)
  • __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__radd__()方法

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。

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。

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。

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__()__getitem__()方法。
  • 如果你希望定制的容器是可变的话,除了__len__()__getitem__()方法,你还需要定义__setitem__()__delitem__()两个方法。
  • __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]

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。
  • 迭代器有两个基本的方法:iter()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。

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__()__next__()

  • __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。
  • __next__() 返回下一个迭代器对象。
  • 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。

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。