一、python魔法方法
Python的魔法方法会在特定的情况下自动调用，且他们的方法名通常被双下划线包裹，之前我们学习的构造函数和析构函数就属于魔法方法
二、运算符重载
Python中同样有运算符重载，其实所有的运算符都是使用了对应的魔法方法来处理的对象的，魔法方法对应的操作符如下
我们来举一个简单的例子
class A:
def __init__(self,x):
self.x = x
def __add__(self,other):
return int(self.x)+int(other.x)
a = A(3.3)
b = A(5.2)
print(a+b)
类似的还有反运算重载和增量复制运算，用处较少，不再解释
三、打印操作的魔法方法
__str__(self)：返回值是str类型的，当我们需要以字符串的形式输出对象时（调用print时），就会自动调用该方法，举个例子
class A:
def __str__(self):
return '我真帅'
a = A()
print(a)# 我真帅
__repr__(self)：返回值是str类型的，当我们直接在shell中输入对象名并按下回车，就会自动调用该方法，他也有和__str__一样的功能，但如果两者你都重写了，在使用print时，__str__的优先级高，__repr__是给机器看的，__str__是给人看的，举个例子
>>> class A:
def __str__(self):
return '我真帅'
def __repr__(self):
return '我是世界第一帅'
>>> a = A()
>>> a
我是世界第一帅
>>> print(a)
我真帅
四、属性操作的魔法方法
__getattr__(self, name)：定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为，其中name是属性名，是一个字符串，下同__getattribute__(self, name)：定义当该类的属性被访问时的行为，该方法默认返回该属性的值__setattr__(self, name, value)：定义当一个属性被设置时的行为，value是给该属性的值__delattr__(self, name)：定义当一个属性被删除时的行为
例如：
class A:
def __init__(self):
self.id = "Pyhon"
def __getattr__(self,name):
print(name+"这个属性不存在")
def __getattribute__(self,name):
print("我访问了"+name+"这个属性")
return super().__getattribute__(name)
def __setattr__(self,name,value):
print("将属性"+name+"置为"+value)
super().__setattr__(name,value)
def __delattr__(self,name):
print("将属性"+name+"删除了");
super().__delattr__(name)
def fun(self):
pass
a = A()
a.name
a.name = "老师"
del a.name
a.fun()
# output:
# 将属性id置为Pyhon
# 我访问了name这个属性
# name这个属性不存在
# 将属性name置为老师
# 将属性name删除了
# 我访问了fun这个属性
结果可以看出，当我们访问一个属性的时候，先是调用了__getattribute__，如果该属性不存在，则再调用__getattr__
使用这几个的方法的时候，要注意不要陷入无限递归，运算符重载的时候也容易犯这种错误，例如下面的错误
class A:
def __init__(self):
self.id = "Pyhon"
def __setattr__(self,name,value):
print("将属性"+name+"置为"+value)
if(name == "id"):
self.id = value
a = A()
执行这段程序的时候将陷入无限递归，原因是在__setattr__中，直接给self对象的属性赋值，而这又会调用__setattr__方法。
所以在__setattr__中，我们通常会使用父类的__setattr__方法来给self对象的属性赋值，这不会陷入无限递归，其他几个方法和运算符重载也是同理，上面程序订正后如下
class A:
def __init__(self):
self.id = "Pyhon"
def __setattr__(self,name,value):
print("将属性"+name+"置为"+value)
if(name == "id"):
super().__setattr__(name,value)
a = A()
# output
# 将属性id置为Pyhon
五、描述符
__get__(self, instance, owner)：通过其他实例对象来访问该类的实例对象时会调用该方法，返回该实例对象的引用。其中instance是访问该对象的实例对象的引用，下同，owner是访问该对象的类对象__set__(self, instance, value)：通过其他实例对象来给该类的实例对象赋值时会调用该方法。其中value是给该对象赋的值__delete__(self, instance)：通过其他实例对象来删除该类的实例对象时会调用该方法
class Fit:
def __init__(self):
self.height = 180
self.weight = 80
def __get__(self,instance,owner):
print("get:",instance,owner)
return [self.height,self.weight]
def __set__(self,instance,value):
print("set:",instance,value)
self.height = value
self.weight = value/2
def __delete__(self,instance):
del self.height
del self.weight
print("delete:",instance)
class Test:
fit = Fit()
t = Test()
print (t.fit)
t.fit = 190
del t.fit
# output：
# get: <__main__.Test object at 0x0000023EFFA738C8> <class '__main__.Test'>
# [180, 80]
# set: <__main__.Test object at 0x0000023EFFA738C8> 190
# delete: <__main__.Test object at 0x0000023EFFA738C8>
通常情况下，上面几个魔法方法，当我们需要定义一个属性，且希望可以直接对该属性进行相应的操作，而不是通过调用方法的方式来进行操作时，我们可以定义一个该属性的类，实现上面几个魔法方法，将需要用到的属性作为其实例对象，这样就完成了，例如上面的Fit，其实就是体型类，而Test中有一个体型属性叫fit，我们在Fit中定义了一些对Fit的实例对象操作时执行的操作。
六、定制序列
__len__(self)：定义当该类的实例对象被len()调用时的行为__getitem__(self, key)：定义获取该类的实例对象中指定元素的行为，也就是说执行self[key]时的行为__setitem__(self, key, value)：定义设置该类的实例对象中指定元素的行为，相当于self[key] = value__delitem__(self, key)：定义删除该类的实例对象中指定元素的新闻，相当于del self[key]
class CountList:
def __init__(self,*args):
self.values = [x for x in args]#这是一个列表推导式，把args里的元素作为values的元素
self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)),0)
def __len__(self):
return len(self.values)
def __getitem__(self,key):
self.count[key] += 1;
return self.values[key]
c = CountList(1,3,5,7,9,11)
print(c[1])
print(c[1]+c[2])
print(c.count)
# output:
# 3
# 8
# {0: 0, 1: 2, 2: 1, 3: 0, 4: 0, 5: 0}
该类中的count是记录对应元素被访问的次数，其他两个也差不多，不再举例了
七、迭代器
迭代器，就是提供了迭代方法的容器，而所谓的迭代方法，就是下面这两个__iter__和__next__
可迭代，就是提供了__iter__方法的容器，我们之前讲的字符串，列表，元组，字典，集合都是可迭代的，但他们不是迭代器，可以使用Python的内置函数iter(iterable)来获取他们相应的迭代器，而迭代器使用next(iterator)可以获取下一个元素，而这两个方法其实就是调用了迭代器的__iter__和__next__
__iter__(self)：定义获取迭代器时的行为__next__(self)：定义获取迭代器对应的下一个元素时的行为
class Fb:
def __init__(self,n = 20):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
t = self.a
self.a = self.b
self.b = t + self.b
if(self.a <= self.n):
return self.a
else:
raise StopIteration
f = Fb()
for i in f:
print(i，end=' ')
# output：1 1 2 3 5 8 13
其中 raise 是返回一个异常，上面的程序等价于下面这个
class Fb:
def __init__(self,n = 20):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
t = self.a
self.a = self.b
self.b = t + self.b
if(self.a <= self.n):
return self.a
else:
raise StopIteration
f = Fb()
it = iter(f)
while True:
try:
i = next(it)
print(i, end=' ')
except StopIteration:
break;
这样我们就很清楚Python中for循环的原理了，先通过iter来获取迭代器对象，然后不断调用next来获取下一个元素赋值给i，直到遇到StopIteration异常
到此这篇关于详解Python常用的魔法方法的文章就介绍到这了,更多相关python魔法方法内容请搜索好代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持好代码网！
