阿里云Python训练营(day9)

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前言

魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__。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。

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一、魔法方法

1.基本的魔法方法

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

演示代码如下:

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

(2).

• 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。

演示代码如下:

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): #B继承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)
# into B __new__
# <class '__main__.B'>
# into A __new__
# <class '__main__.B'>
# into B __init__
    

(3). 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。

演示代码如下:

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

(4).__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。

演示代码如下:

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

(5).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。

演示代码如下:

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__

(6).

• __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)：

  • repr是str的备胎
  • 有__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__

演示代码如下:

class Cat:
    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))

tom = Cat("pjc", 30)
print(tom)  # 名字是:pjc , 年龄是:30
print(str(tom)) # 名字是:pjc , 年龄是:30
print(repr(tom))  # Cat:(pjc,30)
tom.eat()  # pjc在吃鱼....
tom.introduce()  # 名字是:pjc, 年龄是:30

(7).

• 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。

演示代码如下:

import datetime

today = datetime.date.today()
print(str(today))  # 2019-10-11
print(repr(today))  # datetime.date(2019, 10, 11)
print('%s' %today)  # 2019-10-11
print('%r' %today)  # datetime.date(2019, 10, 11)

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”。

• add(self, other)定义加法的行为：+
• sub(self, other)定义减法的行为：-

演示代码如下:

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)。

演示代码如下:

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。

魔法方法	名称	符号
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。

演示代码如下:

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

4.增量赋值运算

魔法方法	名称	符号
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)	定义乘法的行为	*=
itruediv(self, other)	定义赋值真除法的行为	/=
rfloordiv(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)	定义按位左移位的行为	<<=
irshift(self, other)	定义按位右移位的行为 >>=
iand(self, other)	定义按位与操作的行为	&=
ixor(self, other)	定义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。

演示代码如下:

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__

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。

演示代码如下:

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>

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。

演示代码如下:

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}

• 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。

演示代码如下:

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：

演示代码如下:

string = 'lsgogroup'
for c in string:
    print(c)
#lsgogroup

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
'''

• 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。

演示代码如下:

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() 。

• 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。

演示代码如下:

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

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。

演示代码如下:

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。

演示代码如下:

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

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总结

学习TASK3,学到许多之前没接触到的内容,TASK3有四个板块:函数,Lambda-表达式,类与对象,魔法方法。这四个板块就函数和表达式之前接触过，其他两个都是新内容，要学习好TASK3是要花大量时间的，希望大家能坚持下来。