什么是魔法方法

• 魔法方法总是被双下划綫包围，例如__init__
• 魔法方法是面向对象的Python的一切，功能强大
• 魔法方法的魔力体现在他们总是能够在适当的时候被调用

构造和析构

__init__和__new__方法是Python的构造器

__init__方法

类似于其他语言的构造方法（C++，Java），即类在实例化对象时首先会调用的方法。

在类定义时，为何有时写__init__方法，有时却没有？
A：根据需求看是否需要传值。没有写__init__时Python会自动的调用它。

# 求长方形（x,y）的周长和面积
>>> class Rectangle:def __init__(self,x,y):self.x=x   # self.x是类实例化之后的局部变量，等式右边的x是传入的参数self.y=ydef getPeri(self):return (self.x+self.y)*2def getArea(self):return self.x*self.y>>> rect=Rectangle(3,4)
>>> rect.getPeri()
14
>>> rect.getArea()
12

__init__不能有返回值，只能返回一个None，否则会抛出TypeError异常

>>> class A:def __init__(self):return 'A'>>> a=A()
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#17>", line 1, in <module>a=A()
TypeError: __init__() should return None, not 'str'

__new__方法

它的第一个参数是class（这个类），__new __在__init__之前被调用，如果new后面有参数，会将参数原样传给__init__方法。

极少重写new方法，但是当继承不可变类型且需要进行修改时，需要通过重写new方法实现
如将不可变的str类型实现全部大写的功能

__del__方法

当对象被销毁时，就会自动调用该方法，_del_ 方法是垃圾回收机制，即当变量的引用计数为零时，垃圾回收机制会自动的回收和销毁，这时才会调用该对象的__del__方法

>>> class C:def __init__(self):print('正在调用ini方法。。。')def __del__(self):print('正在调用del方法。。。')>>> c1=C()
正在调用ini方法。。。
>>> c2=c1
>>> c3=c2
>>> del c3
>>> del c2
>>> del c1
正在调用del方法。。。

工厂函数

工厂函数看上去有点像函数，实质上他们是类，当你调用它们时，实际上是生成了该类型的一个实例，就像工厂生产货物一样。当类在定义的时候称为类，定义结束后就成为类对象，而工厂函数实际上就是类对象。

>>> a=int('123')   # 实例化一个int对象，返回一个实例后的对象，将123传进去
>>> a
123
>>> b=int('456')
>>> a+b
579

通过对魔法方法的重写，还可以自定义对象间的算术运算

举一个神奇的“栗子”：

>>> class New_int(int):def __add__(self,other):return int.__sub__(self,other)def __sub__(self,other):return int.__add__(self,other)>>> a=New_int(3)
>>> b=New_int(5)
>>> a+b  # '+'运算符调用__add__方法，实际上是减法，因为在定义时重写了__add__方法
-2
>>> a-b   # '-'运算符调用__sub__方法
8

错误的写法会导致无限递归

对于上述错误的改进：

反运算方法

如果右操作数的类型是左操作数类型的子类，并且该子类提供了操作的反射方法，则该反射方法将在左操作数的非反射方法之前被调用。

>>> class Nint(int):def __radd__(self,other):return int.__sub__(self,other)>>> b=Nint(3)
>>> a=Nint(5)
>>> a+b
8
>>> 1+b  # 这里self是b，other是‘1’
2

重写反运算要注意顺序问题

>>> class Nint(int):def __rsub__(self,other):return int.__sub__(self,other)>>> a=Nint(5)
>>> 3-a   # a是self，other是‘3’
2
>>> class Nint(int):def __rsub__(self,other):return int.__sub__(other,self)>>> a=Nint(5)
>>> 3-a
-2

实现一个计时器的类

详细需求如下图：

要实现以上需求，需要用到的内容如下：

time模块的localtime方法获取时间,time.localtime返回struct_time的时间格式

详见 time 模块详解

__str__方法

>>> class A():def __str__(self):     return 'Python'>>> a=A()
>>> print(a)  # 字符串输出时会自动调用__str__魔法方法，如果返回值，会返回内存地址

__repr__方法实现输入一个对象，就返回一个字符串的功能

>>> class B():def __repr__(self):return 'hello world'>>> b=B()
>>> b
hello world

用 print 函数打印a对象会隐式地调用对象的 str() 方法，直接输出对象会隐式的调用对象的 repr() 方法。
第一步：实现最基本最主要的三个方法，代码如下所示：

第二步：假设计时器对象t1，print(t1)和直接调用t1的显示结果，注意在init方法定义变量，否则可能会抛出AttributeError异常

使用init方法初始化变量需要注意变量命名问题，如果定义的属性名和方法名相同，属性会覆盖方法，抛出TypeError

修改如下：

第三步：当计时器未启动或已经停止计时，调用stop方法会给予提示

第四步：两个计时器对象可以进行相加：t1 + t2

import time as tclass MyTimer():def __init__(self):self.unit=['年','月','天','小时','分钟','秒']self.prompt='未开始计时'self.lasted=[]self.begin=0self.end=0def __str__(self):return self.prompt__repr__=__str__  # 把__str__赋值过去，str指向什么，repr就会指向什么# 重写__add__方法，两个计时器相加返回一个计算结果def __add__(self,other):self.prompt="总共运行了"result=[]for index in range(6):result.append(self.lasted[index]+other.lasted[index])if result[index]:prompt += (str(result[index]+self.unit[index])return prompt# 开始计时def start(self):self.begin=t.localtime()self.prompt='请先调用stop’print('计时开始')# 停止计时def stop(self):if not self.begin:print('请先调用start调用')else:self.end=t.localtime()self._calc()print('结束计时')# 内部方法，计算运行时间def _calc(self):self.lasted=[]self.prompt='总共运行了'for index in range(6):self.lasted.append(self.end[index] - self.begin[index])  # localtime 取前六个位置，将每个位置的值相减，存放在lased列表中if self.lasted[index]:self.prompt += (str(self.lasted[index]) + self.unit[index])# 为下一轮计时初始化变量self.begin = 0self.end=0print(self.prompt)

属性访问

重写Python魔法方法可以控制对象的属性访问

举个例子来更好的理解他们的触发情况：

>>> class C:def __getattribute__(self,name):print('getattribute')return super().__getattribute__(name)def __getattr__(self,name):print("getattr")def __setattr__(self,name,value):print('setattr')super().__setattr__(name,value)def __delattr__(self,name):print('delattr')super().__delattr__(name)>>> c=C()
>>> c.x
getattribute  # 获取属性的第一步
getattr    # 获取不存在的属性时才会访问
>>> c.x=1
setattr
>>> c.x
getattribute
1
>>> del c.x
delattr

** 死循环陷阱**

举一个“生动形象的例子”：
写一个矩形类，默认有宽和高两个属性，如果为一个叫square的属性赋值，那么说明这是一个正方形，值就是正方形的边长，此时宽和高都应该等于边长。

调用基类的方法避免死循环问题

class Rectangle:def __init__(self,width=0,height=0):self.width=widthself.height = heightdef __setattr__(self,name,value):if name=='square':self.width=vlaueself.height=valueelse:super().__setattr__(name,value)def getArea(self):return self.width*self.height

给一个特殊属性dict赋值

class Rectangle:def __init__(self,width=0,height=0):self.width=widthself.height = heightdef __setattr__(self,name,value):if name=='square':self.width=valueself.height=valueelse:self.__dict__[name]=value   # 法二# 法一：super().__setattr__(name,value)# self.name=valuedef getArea(self):return self.width*self.height

描述符（property属性）

描述符就是实现了以下三种具有描述符属性的方法（至少一种就算描述符）， peoperty本质上是一个描述符类。

>>> class MyDescriptor:def __get__(self,instance,owner):print("geting..",self,instance,owner)def __set__(self,instance,value):print("seting...",self,instance,value)def __delete__(self,instance):print("del....",self,instance)>>> class Test:x=MyDescriptor()  # MyDescriptor类是描述符类>>> test=Test()
>>> test.x
geting.. <__main__.MyDescriptor object at 0x0000021E74CEAE50> <__main__.Test object at 0x0000021E74CEAD60> <class '__main__.Test'>
>>> test     # 对应instance
<__main__.Test object at 0x0000021E74CEAD60>
>>> Test      # 对应owner
<class '__main__.Test'>
>>> test.x='X'
seting... <__main__.MyDescriptor object at 0x0000021E74CEAE50> <__main__.Test object at 0x0000021E74CEAD60> X
>>> del test.x

容器的定制

必须知道的容器类型的协议

• 如果需要定制的容器是不可变的话，只需要定义__len__()和__getitem__()方法
• 如果需要定制可变容器的话，除了__len__()和__getitem__()，还需要定义__setitem__()和__delitem__()

练习
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)   # 用fromkeys进行列表初始化且全部初始化为零def __len__(self):return len(self.values)def __getitem__(self,key):self.count[key] +=1return self.values[key]

执行结果如下

=========================== RESTART: F:/Pythonspace/countlist.py ===========================
>>> c1=Countlist(1,3,5,7,9)
>>> c2=Countlist(2,4,6,8,10)
>>> c1[1]
3
>>> c2[1]
4
>>> c1[1]+c2[1]
7
>>> c1.count
{0: 0, 1: 2, 2: 0, 3: 0, 4: 0}    # 1被访问了两次
>>> c1[1]
3
>>> c1.count
{0: 0, 1: 3, 2: 0, 3: 0, 4: 0}

迭代器（ 待补充）

列表，元组，字符串，字典都是大家熟知的迭代器，文件也支持迭代操作，通常使用for语句来迭代他们，迭代器主要是通过如下两个BIF来实现的，

• iter()

• next() （主要指定迭代器的规则，用迭代器实现斐波那契数列）

>>> string="Python"
>>> it = iter(string)
>>> next(it)
'P'
>>> next(it)
'y'
>>> next(it)
't'
>>> next(it)
'h'
>>> next(it)
'o'
>>> next(it)
'n'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#294>", line 1, in <module>next(it)
StopIteration

解析for语句工作原理

>>> string="Python"
>>> it =iter(string)
>>> while True:try:each=next(it)except StopIteration:breakprint(each)P
y
t
h
o
n

详见 Python 魔法方法详解

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