魔法方法-阿里云天池

最新推荐文章于 2024-12-16 14:19:10 发布

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分类专栏： python

原文链接：https://dsw-dev.data.aliyun.com/?spm=5176.19700039.J_3678908510.3.68f13ff4Ou8oUQ#/?fileUrl=http%3A%2F%2Ftianchi-media.oss-cn-beijing.aliyuncs.com%2FDSW%2FPython%2FPython3.ipynb&fileName=Python3.ipynb

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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
【例子】

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

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]

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

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：|=
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
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__

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。

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}

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)

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