类与对象

1.对象 = 属性 + 方法

对象是类的实例。换句话说，类主要定义对象的结构，然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。

• 封装：信息隐蔽技术

我们可以使用关键字 class 定义 Python 类，关键字后面紧跟类的名称、分号和类的实现。
【例子】

class Turtle:  # Python中的类名约定以大写字母开头"""关于类的一个简单例子"""# 属性color = 'green'weight = 10legs = 4shell = Truemouth = '大嘴'# 方法def climb(self):print('我正在很努力的向前爬...')def run(self):print('我正在飞快的向前跑...')def bite(self):print('咬死你咬死你!!')def eat(self):print('有得吃，真满足...')def sleep(self):print('困了，睡了，晚安，zzz')tt = Turtle()
print(tt)
# <__main__.Turtle object at 0x0000007C32D67F98>print(type(tt))
# <class '__main__.Turtle'>print(tt.__class__)
# <class '__main__.Turtle'>print(tt.__class__.__name__)
# Turtlett.climb()
# 我正在很努力的向前爬...tt.run()
# 我正在飞快的向前跑...tt.bite()
# 咬死你咬死你!!# Python类也是对象。它们是type的实例
print(type(Turtle))
# <class 'type'>

• 继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制

【例子】

class MyList(list):passlst = MyList([1, 5, 2, 7, 8])
lst.append(9)
lst.sort()
print(lst)# [1, 2, 5, 7, 8, 9]

• 多态：不同对象对同一方法响应不同的行动

【例子】

class Animal:def run(self):raise AttributeError('子类必须实现这个方法')class People(Animal):def run(self):print('人正在走')class Pig(Animal):def run(self):print('pig is walking')class Dog(Animal):def run(self):print('dog is running')def func(animal):animal.run()func(Pig())
# pig is walking

2.self是什么？

Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。

【例子】

class Test:def prt(self):print(self)print(self.__class__)t = Test()
t.prt()
# <__main__.Test object at 0x000000BC5A351208>
# <class '__main__.Test'>

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身），按照惯例它的名称是 self。在调用方法时，我们无需明确提供与参数 self 相对应的参数。

【例子】

class Ball:def setName(self, name):self.name = namedef kick(self):print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)a = Ball()
a.setName("球A")
b = Ball()
b.setName("球B")
c = Ball()
c.setName("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的，谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的，谁踢我...

3.Python的魔法方法

据说，Python 的对象天生拥有一些神奇的方法，它们是面向对象的 Python 的一切…
它们是可以给你的类增加魔力的特殊方法…
如果你的对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法就会在特殊的情况下被 Python 所调用，而这一切都是自动发生的…
类有一个名为__init__(self[, param1, param2...])的魔法方法，该方法在类实例化时会自动调用。

【例子】

class Ball:def __init__(self, name):self.name = namedef kick(self):print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)a = Ball("球A")
b = Ball("球B")
c = Ball("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的，谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的，谁踢我...

4.共有和私有

在 Python 中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上“__”两个下划线，那么这个函数或变量就会为私有的了。

【例子】类的私有属性实例

class JustCounter:__secretCount = 0  # 私有变量publicCount = 0  # 公开变量def count(self):self.__secretCount += 1self.publicCount += 1print(self.__secretCount)counter = JustCounter()
counter.count()  # 1
counter.count()  # 2
print(counter.publicCount)  # 2print(counter._JustCounter__secretCount)  # 2 Python的私有为伪私有
print(counter.__secretCount)
# AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'

【例子】类的私有方法实例

class Site:def __init__(self, name, url):self.name = name  # publicself.__url = url  # privatedef who(self):print('name  : ', self.name)print('url : ', self.__url)def __foo(self):  # 私有方法print('这是私有方法')def foo(self):  # 公共方法print('这是公共方法')self.__foo()x = Site('老马的程序人生', 'https://blog.csdn.net/LSGO_MYP')
x.who()
# name  :  老马的程序人生
# url :  https://blog.csdn.net/LSGO_MYPx.foo()
# 这是公共方法
# 这是私有方法x.__foo()
# AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'

5.继承

Python 同样支持类的继承，派生类的定义如下所示：

class DerivedClassName(BaseClassName):<statement-1>...<statement-N>

BaseClassName（示例中的基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用：

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):<statement-1>...<statement-N>

【例子】如果子类中定义与父类同名的方法或属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性。

# 类定义
class people:# 定义基本属性name = ''age = 0# 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问__weight = 0# 定义构造方法def __init__(self, n, a, w):self.name = nself.age = aself.__weight = wdef speak(self):print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))# 单继承示例
class student(people):grade = ''def __init__(self, n, a, w, g):# 调用父类的构函people.__init__(self, n, a, w)self.grade = g# 覆写父类的方法def speak(self):print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级" % (self.name, self.age, self.grade))s = student('小马的程序人生', 10, 60, 3)
s.speak()
# 小马的程序人生 说: 我 10 岁了，我在读 3 年级

注意：如果上面的程序去掉：people.__init__(self, n, a, w)，则输出： 说: 我 0 岁了，我在读 3 年级，因为子类的构造方法把父类的构造方法覆盖了。

【例子】

import randomclass Fish:def __init__(self):self.x = random.randint(0, 10)self.y = random.randint(0, 10)def move(self):self.x -= 1print("我的位置", self.x, self.y)class GoldFish(Fish):  # 金鱼passclass Carp(Fish):  # 鲤鱼passclass Salmon(Fish):  # 三文鱼passclass Shark(Fish):  # 鲨鱼def __init__(self):self.hungry = Truedef eat(self):if self.hungry:print("吃货的梦想就是天天有得吃！")self.hungry = Falseelse:print("太撑了，吃不下了！")self.hungry = Trueg = GoldFish()
g.move()  # 我的位置 9 4
s = Shark()
s.eat() # 吃货的梦想就是天天有得吃！
s.move()
# AttributeError: 'Shark' object has no attribute 'x'

解决该问题可用以下两种方式：

• 调用未绑定的父类方法Fish.__init__(self)

class Shark(Fish):  # 鲨鱼def __init__(self):Fish.__init__(self)self.hungry = Truedef eat(self):if self.hungry:print("吃货的梦想就是天天有得吃！")self.hungry = Falseelse:print("太撑了，吃不下了！")self.hungry = True

• 使用super函数super().__init__()

class Shark(Fish):  # 鲨鱼def __init__(self):super().__init__()self.hungry = Truedef eat(self):if self.hungry:print("吃货的梦想就是天天有得吃！")self.hungry = Falseelse:print("太撑了，吃不下了！")self.hungry = True

Python 虽然支持多继承的形式，但我们一般不使用多继承，因为容易引起混乱。

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):<statement-1>...<statement-N>

需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。
【例子】

# 类定义
class People:# 定义基本属性name = ''age = 0# 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问__weight = 0# 定义构造方法def __init__(self, n, a, w):self.name = nself.age = aself.__weight = wdef speak(self):print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))# 单继承示例
class Student(People):grade = ''def __init__(self, n, a, w, g):# 调用父类的构函People.__init__(self, n, a, w)self.grade = g# 覆写父类的方法def speak(self):print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级" % (self.name, self.age, self.grade))# 另一个类，多重继承之前的准备
class Speaker:topic = ''name = ''def __init__(self, n, t):self.name = nself.topic = tdef speak(self):print("我叫 %s，我是一个演说家，我演讲的主题是 %s" % (self.name, self.topic))# 多重继承
class Sample01(Speaker, Student):a = ''def __init__(self, n, a, w, g, t):Student.__init__(self, n, a, w, g)Speaker.__init__(self, n, t)# 方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法
test = Sample01("Tim", 25, 80, 4, "Python")
test.speak()
# 我叫 Tim，我是一个演说家，我演讲的主题是 Pythonclass Sample02(Student, Speaker):a = ''def __init__(self, n, a, w, g, t):Student.__init__(self, n, a, w, g)Speaker.__init__(self, n, t)# 方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法
test = Sample02("Tim", 25, 80, 4, "Python")
test.speak()
# Tim 说: 我 25 岁了，我在读 4 年级

6.组合

【例子】

class Turtle:def __init__(self, x):self.num = xclass Fish:def __init__(self, x):self.num = xclass Pool:def __init__(self, x, y):self.turtle = Turtle(x)self.fish = Fish(y)def print_num(self):print("水池里面有乌龟%s只，小鱼%s条" % (self.turtle.num, self.fish.num))p = Pool(2, 3)
p.print_num()
# 水池里面有乌龟2只，小鱼3条

7.类、类对象和实例对象

类对象：创建一个类，其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间，称为类对象，类对象只有一个。

# 类对象
class A(object):pass

实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。

【例子】

# 实例化对象 a、b、c都属于实例对象。
a = A()
b = A()
c = A()

类属性：类里面方法外面定义的变量称为类属性。类属性所属于类对象并且多个实例对象之间共享同一个类属性，说白了就是类属性所有的通过该类实例化的对象都能共享。

【例子】

class A():a = 0  # 类属性def __init__(self, xx):# 使用类属性可以通过 （类名.类属性）调用。A.a = xx

实例属性：实例属性和具体的某个实例对象有关系，并且一个实例对象和另外一个实例对象是不共享属性的，说白了实例属性只能在自己的对象里面使用，其他的对象不能直接使用，因为self是谁调用，它的值就属于该对象。

【例子】

class 类名():__init__(self)：self.name = xx #实例属性

类属性和实例属性区别

• 类属性：类外面，可以通过实例对象.类属性和类名.类属性进行调用。类里面，通过self.类属性和类名.类属性进行调用。
• 实例属性 ：类外面，可以通过实例对象.实例属性调用。类里面，通过self.实例属性调用。
• 实例属性就相当于局部变量。出了这个类或者这个类的实例对象，就没有作用了。
• 类属性就相当于类里面的全局变量，可以和这个类的所有实例对象共享。

【例子】

# 创建类对象
class Test(object):class_attr = 100  # 类属性def __init__(self):self.sl_attr = 100  # 实例属性def func(self):print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr)  # 调用类属性print('self.类属性的值', self.class_attr)  # 相当于把类属性 变成实例属性print('self.实例属性的值', self.sl_attr)  # 调用实例属性a = Test()
a.func()# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100b = Test()
b.func()# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200b.func()# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100Test.class_attr = 300
a.func()# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200b.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 300
# self.实例属性的值 100

注意：属性与方法名相同，属性会覆盖方法。

【例子】

class A:def x(self):print('x_man')aa = A()
aa.x()  # x_man
aa.x = 1
print(aa.x)  # 1
aa.x()
# TypeError: 'int' object is not callable

8.什么是绑定？

Python 严格要求方法需要有实例才能被调用，这种限制其实就是 Python 所谓的绑定概念。

Python 对象的数据属性通常存储在名为.__ dict__的字典中，我们可以直接访问__dict__，或利用 Python 的内置函数vars()获取.__ dict__。

【例子】

class CC:def setXY(self, x, y):self.x = xself.y = ydef printXY(self):print(self.x, self.y)dd = CC()
print(dd.__dict__)
# {}print(vars(dd))
# {}print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': <function CC.setXY at 0x000000C3473DA048>, 'printXY': <function CC.printXY at 0x000000C3473C4F28>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'CC' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'CC' objects>, '__doc__': None}dd.setXY(4, 5)
print(dd.__dict__)
# {'x': 4, 'y': 5}print(vars(CC))
# {'__module__': '__main__', 'setXY': <function CC.setXY at 0x000000632CA9B048>, 'printXY': <function CC.printXY at 0x000000632CA83048>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'CC' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'CC' objects>, '__doc__': None}print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': <function CC.setXY at 0x000000632CA9B048>, 'printXY': <function CC.printXY at 0x000000632CA83048>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'CC' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'CC' objects>, '__doc__': None}

9.一些相关的内置函数（BIF）

• issubclass(class, classinfo) 方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。
• 一个类被认为是其自身的子类。
• classinfo可以是类对象的元组，只要class是其中任何一个候选类的子类，则返回True。

【例子】

class A:passclass B(A):passprint(issubclass(B, A))  # True
print(issubclass(B, B))  # True
print(issubclass(A, B))  # False
print(issubclass(B, object))  # True

• isinstance(object, classinfo) 方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type()。
• type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
• isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
• 如果第一个参数不是对象，则永远返回False。
• 如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元组，会抛出一个TypeError异常。

【例子】

a = 2
print(isinstance(a, int))  # True
print(isinstance(a, str))  # False
print(isinstance(a, (str, int, list)))  # Trueclass A:passclass B(A):passprint(isinstance(A(), A))  # True
print(type(A()) == A)  # True
print(isinstance(B(), A))  # True
print(type(B()) == A)  # False

• hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。

【例子】

class Coordinate:x = 10y = -5z = 0point1 = Coordinate()
print(hasattr(point1, 'x'))  # True
print(hasattr(point1, 'y'))  # True
print(hasattr(point1, 'z'))  # True
print(hasattr(point1, 'no'))  # False

• getattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。

【例子】

class A(object):bar = 1a = A()
print(getattr(a, 'bar'))  # 1
print(getattr(a, 'bar2', 3))  # 3
print(getattr(a, 'bar2'))
# AttributeError: 'A' object has no attribute 'bar2'

【例子】这个例子很酷！

class A(object):def set(self, a, b):x = aa = bb = xprint(a, b)a = A()
c = getattr(a, 'set')
c(a='1', b='2')  # 2 1

• setattr(object, name, value)对应函数 getattr()，用于设置属性值，该属性不一定是存在的。

【例子】

class A(object):bar = 1a = A()
print(getattr(a, 'bar'))  # 1
setattr(a, 'bar', 5)
print(a.bar)  # 5
setattr(a, "age", 28)
print(a.age)  # 28

• delattr(object, name)用于删除属性。

【例子】

class Coordinate:x = 10y = -5z = 0point1 = Coordinate()print('x = ', point1.x)  # x =  10
print('y = ', point1.y)  # y =  -5
print('z = ', point1.z)  # z =  0delattr(Coordinate, 'z')print('--删除 z 属性后--')  # --删除 z 属性后--
print('x = ', point1.x)  # x =  10
print('y = ', point1.y)  # y =  -5# 触发错误
print('z = ', point1.z)
# AttributeError: 'Coordinate' object has no attribute 'z'

• class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])用于在新式类中返回属性值。
• fget – 获取属性值的函数
• fset – 设置属性值的函数
• fdel – 删除属性值函数
• doc – 属性描述信息

【例子】

class C(object):def __init__(self):self.__x = Nonedef getx(self):return self.__xdef setx(self, value):self.__x = valuedef delx(self):del self.__xx = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")cc = C()
cc.x = 2
print(cc.x)  # 2del cc.x
print(cc.x)
# AttributeError: 'C' object has no attribute '_C__x'

练习题

1. 以下类定义中哪些是类属性，哪些是实例属性？

class C:num = 0  # 类属性def __init__(self):#  实例属性self.x = 4  self.y = 5C.count = 6

1. 怎么定义私有方法？
   答：在方法名前加两个下划线__
2. 尝试执行以下代码，并解释错误原因:

class C:def myFun():print('Hello!')c = C()c.myFun()
# 1. NameError: name 'C' is not defined
# 最后两个语句不应缩进
# 2.TypeError: myFun() takes 0 positional arguments but 1 was given
# 第二行应为 def myFun(self)：。类的方法必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身），通常使用self。

1. 按照以下要求定义一个游乐园门票的类，并尝试计算2个成人+1个小孩平日票价。

要求:

• 平日票价100元
• 周末票价为平日的120%
• 儿童票半价

class Ticket():def __init__(self):self.price = 100def price_holiday(self):self.price = self.price * 1.2return  self.pricedef price_children(self):self.price = self.price * 0.5return self.pricepr = Ticket()
x = pr.price*2+  pr.price_children()
print('2个成人+1个小孩平日票价:' ,int(x))

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

1.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 = xself.y = ydef getPeri(self):return (self.x + self.y) * 2def getArea(self):return self.x * self.yrect = Rectangle(4, 5)
print(rect.getPeri())  # 18
print(rect.getArea())  # 20

• __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。

【例子】

class A(object):def __init__(self, value):print("into A __init__")self.value = valuedef __new__(cls, *args, **kwargs):print("into A __new__")print(cls)return object.__new__(cls)class B(A):def __init__(self, value):print("into B __init__")self.value = valuedef __new__(cls, *args, **kwargs):print("into B __new__")print(cls)return super().__new__(cls, *args, **kwargs)b = B(10)# 结果：
# into B __new__
# <class '__main__.B'>
# into A __new__
# <class '__main__.B'>
# into B __init__class A(object):def __init__(self, value):print("into A __init__")self.value = valuedef __new__(cls, *args, **kwargs):print("into A __new__")print(cls)return object.__new__(cls)class B(A):def __init__(self, value):print("into B __init__")self.value = valuedef __new__(cls, *args, **kwargs):print("into B __new__")print(cls)return super().__new__(A, *args, **kwargs)  # 改动了cls变为Ab = B(10)# 结果：
# into B __new__
# <class '__main__.B'>
# into A __new__
# <class '__main__.A'>

• 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。

【例子】利用__new__实现单例模式。

class Earth:passa = Earth()
print(id(a))  # 260728291456
b = Earth()
print(id(b))  # 260728291624class 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.__instanceelse:return cls.__instancea = Earth()
print(id(a))  # 512320401648
b = Earth()
print(id(b))  # 512320401648

• __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。

【例子】

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

• __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。

【例子】

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__

• __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__

【例子】

class Cat:"""定义一个猫类"""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_nameself.age = new_agedef __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))# 创建了一个对象
tom = Cat("汤姆", 30)
print(tom)  # 名字是:汤姆 , 年龄是:30
print(str(tom)) # 名字是:汤姆 , 年龄是:30
print(repr(tom))  # Cat:(汤姆,30)
tom.eat()  # 汤姆在吃鱼....
tom.introduce()  # 名字是:汤姆, 年龄是:30

__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。

【例子】

import datetimetoday = 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”。

【例子】

class C:passprint(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]

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

【例子】

class MyClass:def __init__(self, height, weight):self.height = heightself.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 - ac.intro()d = a + bd.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)。

【例子】

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。

• __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。

【例子】

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。

【例子】

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。

【例子】

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-mandel 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。

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] += 1return 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])  # 7print(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。

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] += 1return self.values[item]def __setitem__(self, key, value):self.values[key] = valuedef __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：

【例子】

string = 'lsgogroup'
for c in string:print(c)'''
l
s
g
o
g
r
o
u
p
'''for c in iter(string):print(c)

【例子】

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
'''for each in iter(links):print('%s -> %s' % (each, links[each]))

• 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。

【例子】

links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
it = iter(links)
print(next(it))  # B
print(next(it))  # A
print(next(it))  # T
print(next(it))  # StopIterationit = iter(links)
while True:try:each = next(it)except StopIteration:breakprint(each)# B
# A
# T

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。

【例子】

class Fibs:def __init__(self, n=10):self.a = 0self.b = 1self.n = ndef __iter__(self):return selfdef __next__(self):self.a, self.b = self.b, self.a + self.bif self.a > self.n:raise StopIterationreturn self.afibs = 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。

【例子】

def myGen():print('生成器执行！')yield 1yield 2myG = myGen()
print(next(myG))
# 生成器执行！
# 1print(next(myG))  # 2
print(next(myG))  # StopIterationmyG = myGen()
for each in myG:print(each)'''
生成器执行！
1
2

【例子】用生成器实现斐波那契数列。

def libs(n):a = 0b = 1while True:a, b = b, a + bif a > n:returnyield afor each in libs(100):print(each, end=' ')# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

练习题

1. 上面提到了许多魔法方法，如__new__,__init__, __str__,__rstr__,__getitem__,__setitem__等等，请总结它们各自的使用方法。

• __init__:构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法
• __new__:返回一个实例对象，__new__方法返回类的实例对象，这个实例对象传给__init__中定义的self参数。若__new__方法返回None，则不会调用__init__方法。
• __str__:当你打印一个对象的时候，当你使用%s格式化的时候，str强转数据类型的时候,触发__str__
• __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__
• __getitem__定义获取容器中元素的行为，相当于self[key]。
• __setitem__定义设置容器中指定元素的行为，相当于self[key] = value。

1. 利用python做一个简单的定时器类
   要求:

• 定制一个计时器的类。
• start和stop方法代表启动计时和停止计时。
• 假设计时器对象t1，print(t1)和直接调用t1均显示结果。
• 当计时器未启动或已经停止计时时，调用stop方法会给予温馨的提示。
• 两个计时器对象可以进行相加：t1+t2。
• 只能使用提供的有限资源完成。

import timeclass Mytime(object):def __init__(self):self.__info = '未开始计时！'self.__begin = Noneself.__end = Noneself.__jg = 0def __str__(self):return self.__infodef __repr__(self):return self.__infodef start(self):print('计时开始...')self.__begin = time.localtime()def stop(self):if not self.__begin:print('提示：请先调用start()开始计时！')returnself.__end = time.localtime()self.__jg = time.mktime(self.__end) - time.mktime(self.__begin)self.__info = '共运行了%d秒' % self.__jgprint('计时结束！')return self.__jgdef __add__(self, other):return '共运行了%d秒' % (other.__jg + self.__jg)t1 = Mytime()
print(t1)
# 未开始计时！
t1.stop()
# 提示：请先调用start()开始计时！
t1.start()
# 计时开始...
time.sleep(5)
t1.stop()
# 计时结束！
print(t1)
# 共运行了5秒
t2 = Mytime()
t2.start()
# 计时开始...
time.sleep(7)
t2.stop()
# 计时结束！
print(t2)
# 共运行了7秒
print(t1 + t2)
# 共运行了12秒

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