python面向对象高级编程：定制类

在Python的面向对象编程（OOP）中，定制类通常涉及覆盖（或扩展）类的内置方法（也称为魔术方法或特殊方法），这些方法以双下划线（__）开头和结尾。通过覆盖这些方法，你可以改变类的行为，比如对象的创建和销毁、属性的访问、以及对象之间的比较等。以下是一些常见的定制类方法和它们的用途：

1. 初始化与销毁

• __init__(self, ...): 构造函数，用于在创建对象时初始化其状态。
• __new__(cls, ...): 是一个静态方法，用于在实例创建之前分配内存。通常不需要覆盖它，除非你需要控制对象的创建过程（比如实现单例模式）。
• __del__(self): 析构函数，用于在对象被销毁时执行清理操作（比如关闭文件或网络连接）。然而，在Python中，由于垃圾回收机制的不确定性，依赖__del__方法可能会导致问题。通常建议使用上下文管理器（with语句）或显式关闭资源。

2. 属性访问

• __getattr__(self, name): 当访问不存在的属性时调用。
• __setattr__(self, name, value): 当设置属性值时调用。
• __delattr__(self, name): 当删除属性时调用。
• __getattribute__(self, name): 当访问任何属性时调用，无论属性是否存在。覆盖这个方法时要小心，因为它可能会导致无限递归。

3. 容器类型

• __len__(self): 定义对象的长度（比如列表的长度）。
• __getitem__(self, key): 定义通过索引访问元素的行为（比如列表和字典）。
• __setitem__(self, key, value): 定义设置元素的行为。
• __delitem__(self, key): 定义删除元素的行为。
• __contains__(self, item): 定义in运算符的行为。

4. 可迭代与迭代器

• __iter__(self): 返回一个迭代器对象。
• __next__(self): 返回迭代器的下一个元素，并在没有更多元素时引发StopIteration异常。

5. 可调用对象

• __call__(self, ...): 允许类的实例像函数那样被调用。

6. 比较操作

• __lt__(self, other): 小于（<）。
• __le__(self, other): 小于等于（<=）。
• __eq__(self, other): 等于（==）。
• __ne__(self, other): 不等于（!=）。
• __gt__(self, other): 大于（>）。
• __ge__(self, other): 大于等于（>=）。

7. 字符串表示

• __str__(self): 返回对象的非正式字符串表示（通常用于print函数）。
• __repr__(self): 返回对象的正式字符串表示（通常用于调试）。

示例：定制一个向量类

python复制代码

	class Vector:
	def __init__(self, x, y):
	self.x = x
	self.y = y
	def __add__(self, other):
	if isinstance(other, Vector):
	return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
	return NotImplemented
	def __repr__(self):
	return f"Vector({self.x}, {self.y})"
	def __eq__(self, other):
	if isinstance(other, Vector):
	return self.x == other.x and self.y == other.y
	return NotImplemented
	def __abs__(self):
	return (self.x**2 + self.y**2)**0.5
	# 使用定制的Vector类
	v1 = Vector(3, 4)
	v2 = Vector(1, 2)
	print(v1 + v2) # 输出: Vector(4, 6)
	print(v1) # 输出: Vector(3, 4)
	print(abs(v1)) # 输出: 5.0
	print(v1 == v2) # 输出: False

在这个例子中，Vector类覆盖了__add__、__repr__、__eq__和__abs__方法来定制向量的加法、字符串表示、相等性比较和绝对值计算。

注意

• 覆盖内置方法时要小心，确保你的实现与Python的内置行为保持一致，以避免混淆和错误。
• 并不是所有的内置方法都需要覆盖，只有在你想改变类的默认行为时才这样做。
• 使用NotImplemented来处理不支持的操作，这是Python的惯用做法。