python 学习笔记 8.4 （54-按时打卡-QQ）
Task7
一、类与对象
- 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。
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
多态：不同对象对同一方法响应不同的行动，如：
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- self 是什么？
Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。
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。如：
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...__class__是类的一个内置属性，表示类的类型，返回<type ‘type’> ;
也是类的实例的属性，表示实例对象的类。
- 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。如：
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...- 公有和私有
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。
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'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'- 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>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：
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 = True
g = 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 = TruePython 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。
# 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- 组合
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- 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。
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。
# 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。
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。
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。
# 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：
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- 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__。
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}- 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。
class A:passclass B(A):passprint(issubclass(B, A)) # True
print(issubclass(B, B)) # True
print(issubclass(A, B)) # False
print(issubclass(B, object)) # Trueisinstance(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。
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) # Falsehasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。
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')) # Falsegetattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。
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'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。
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) # 28delattr(object, name)用于删除属性：
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
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、答案: num和count是类属性（静态变量），x和y是实例属性。大多数情况下，应该考虑使用实例属性，而不是类属性（类属性通常用来跟踪与类相关的值）。
2、函数名前加上“__”两个下划线，那么这个函数就会成为私有的了。
3、定义函数时应有self参数；实例化类时应在类的外部进行
参考： 首先要明白类、类对象、实例对象是三个不同的名词，我们常常说的类指的是类定义。一个类可以
实例化出无数的对象（实例对象），Python为了区分是哪个对象调用了方法，于是要求方法必须绑定（通
过self参数）才能调用。实例化的类对象直接调用方法，会将c对象作为第一个参数传入，因为多了self参
数，所以就会报错。
class ticket:def __init__(self,x,y):self.man = xself.child = ydef notSunday(self):z = (self.man * 100) + (self.child * 50)print(z)def Sunday(self):z = (self.man * 120) + (self.child * 60)print(z)
c = ticket(2,1)
c.notSunday()二、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
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。
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。
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。
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。如：
class CapStr(str):def __new__(cls, string):string = string.upper()return str.__new__(cls, string)a = CapStr("i love lsgogroup")
print(a) # I LOVE LSGOGROUPdel(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。如：
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_
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:30str(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。
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、算数运算符
类型工厂函数，指的是“不通过类而是通过函数来创建对象”。如：
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：-
如：
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 15mul(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)。
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)定义真除法的为：/
rfloordiv(self, other)定义整数除法的为：//
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：|
如：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。如：
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) # -24、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。
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。
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。如：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]。
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：
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。
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。
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 8910、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 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
'''练习题：
1、
（1）new：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。
（2）init：init(self[, …]) 构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法，主要用于赋初值。
（3）str：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__。
（4）rstr：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__
（5）getitem：getitem(self, key)定义获取容器中元素的行为，相当于self[key]。
（6）setitem：setitem(self, key, value)定义设置容器中指定元素的行为，相当于self[key] = value。
2、
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDA1NjA1NQ==&mid=2651011380&idx=1&sn=e2fb4ad1b9734e8f104c267d4cd36b33&chksm=f3e35eacc494d7ba417701f2f9b6bd2133e921bef5ed3b798a6aa87d35919dfdd26156491e83&token=523711417&lang=zh_CN#rd
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