函数
- 函数的定义
- 函数的调用
- 函数文档
- 函数参数
- 函数的返回值
- 变量作用域
Lambda 表达式
- 匿名函数的定义
- 匿名函数的应用
类与对象
- 对象 = 属性 + 方法
- self 是什么？
- Python 的魔法方法
- 公有和私有
- 继承
- 组合
- 类、类对象和实例对象
- 什么是绑定？
- 一些相关的内置函数（BIF）
魔法方法
- 基本的魔法方法
- 算术运算符
- 反算术运算符
- 增量赋值运算符
- 一元运算符
- 属性访问
- 描述符
- 定制序列
- 迭代器

函数

函数的定义

还记得 Python 里面“万物皆对象”么？Python 把函数也当成对象，可以从另一个函数中返回出来而去构建高阶函数，比如：
参数是函数、返回值是函数。

我们首先来介绍函数的定义。

函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。
函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回None。

def functionname (parameters):

“函数_文档字符串”

function_suite

return [expression]

函数的调用

def printme(str):print(str)printme("我要调用用户自定义函数!")  # 我要调用用户自定义函数!
printme("再次调用同一函数")  # 再次调用同一函数
temp = printme('hello') # hello
print(temp)  # None

函数文档

def MyFirstFunction(name):"函数定义过程中name是形参"# 因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置print('传递进来的{0}叫做实参，因为Ta是具体的参数值！'.format(name))MyFirstFunction('老马的程序人生')
# 传递进来的老马的程序人生叫做实参，因为Ta是具体的参数值！print(MyFirstFunction.__doc__)
# 函数定义过程中name是形参help(MyFirstFunction)
# Help on function MyFirstFunction in module __main__:
# MyFirstFunction(name)
#    函数定义过程中name是形参

函数参数

Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参数形态如下：

位置参数 (positional argument)
默认参数 (default argument)
可变参数 (variable argument)
关键字参数 (keyword argument)
命名关键字参数 (name keyword argument)
参数组合

1. 位置参数

def functionname(arg1):

“函数_文档字符串”

function_suite

return [expression]

arg1 - 位置参数，这些参数在调用函数 (call function) 时位置要固定。

2. 默认参数

def functionname(arg1, arg2=v):

“函数_文档字符串”

function_suite

return [expression]

arg2 = v - 默认参数 = 默认值，调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。
默认参数一定要放在位置参数后面，不然程序会报错。
Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
3. 可变参数

顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是 0, 1, 2 到任意个，是不定长的参数。

def functionname(arg1, arg2=v, *args):

“函数_文档字符串”

function_suite

return [expression]

*args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组。
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。
4. 关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, **kw):

“函数_文档字符串”

function_suite

return [expression]

**kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。

「可变参数」和「关键字参数」的同异总结如下：

可变参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)。
关键字参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict)。

5. 命名关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, *, nkw, **kw):

“函数_文档字符串”

function_suite

return [expression]

*, nkw - 命名关键字参数，用户想要输入的关键字参数，定义方式是在nkw 前面加个分隔符 *。
如果要限制关键字参数的名字，就可以用「命名关键字参数」
使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名。
没有写参数名nwk，因此 10 被当成「位置参数」，而原函数只有 1 个位置函数，现在调用了 2 个，因此程序会报错。

6. 参数组合

在 Python 中定义函数，可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数，这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用，但是注意，参数定义的顺序必须是：

位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。

要注意定义可变参数和关键字参数的语法：

*args 是可变参数，args 接收的是一个 tuple
**kw 是关键字参数，kw 接收的是一个 dict

命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。定义命名关键字参数不要忘了写分隔符 *，否则定义的是位置参数。

警告：虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数很难懂。

函数的返回值

def add(a, b):return a + bprint(add(1, 2))  # 3
print(add([1, 2, 3], [4, 5, 6]))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

def printme(str):print(str)temp = printme('hello') # hello
print(temp) # None
print(type(temp))  # <class 'NoneType'>

变量作用域

Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
定义在函数内部的变量拥有局部作用域，该变量称为局部变量。
定义在函数外部的变量拥有全局作用域，该变量称为全局变量。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。
当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。
内嵌函数

def outer():print('outer函数在这被调用')def inner():print('inner函数在这被调用')inner()  # 该函数只能在outer函数内部被调用outer()
# outer函数在这被调用
# inner函数在这被调用

闭包

是函数式编程的一个重要的语法结构，是一种特殊的内嵌函数。
如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。
通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量，这个作用域称为 闭包作用域。

def funX(x):def funY(y):return x * yreturn funYi = funX(8)
print(type(i))  # <class 'function'>
print(i(5))  # 40

闭包的返回值通常是函数。
如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字

def outer():num = 10def inner():nonlocal num  # nonlocal关键字声明num = 100print(num)inner()print(num)outer()# 100
# 100

递归

如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
设置递归的层数，Python默认递归层数为 100

import syssys.setrecursionlimit(1000)

Lambda 表达式

匿名函数的定义

在 Python 里有两类函数：

第一类：用 def 关键词定义的正规函数
第二类：用 lambda 关键词定义的匿名函数

Python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数，而非def关键词，它没有函数名，其语法结构如下：

lambda argument_list: expression

lambda - 定义匿名函数的关键词。
argument_list - 函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样。
:- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。
expression - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。

注意：

expression 中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。
匿名函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

def sqr(x):return x ** 2print(sqr)
# <function sqr at 0x000000BABD3A4400>y = [sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]lbd_sqr = lambda x: x ** 2
print(lbd_sqr)
# <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0>y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]sumary = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print(sumary(10, 20))  # 30func = lambda *args: sum(args)
print(func(1, 2, 3, 4, 5))  # 15

匿名函数的应用

函数式编程是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。这里的纯函数，是指函数本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出，没有任何副作用。

匿名函数常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：

参数是函数 (filter, map)
返回值是函数 (closure)

# 非函数式编程
def f(x):for i in range(0, len(x)):x[i] += 10return xx = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [11, 12, 13]

# 函数式编程
def f(x):y = []for item in x:y.append(item + 10)return yx = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [1, 2, 3]

如，在 filter和map函数中的应用：

filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。
map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。
除了 Python 这些内置函数，我们也可以自己定义高阶函数。

def apply_to_list(fun, some_list):return fun(some_list)lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(apply_to_list(sum, lst))
# 15print(apply_to_list(len, lst))
# 5print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
# 3.0

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

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

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++或Java 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。

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...

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。


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。

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)  # 2# Python的私有为伪私有
print(counter._JustCounter__secretCount)  # 2
print(counter.__secretCount)
# AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'

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（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

# 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。

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。

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。

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。

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。

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))  # 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。
hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。
getattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。
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。
delattr(object, name)用于删除属性。
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

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

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。
__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。
__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。

__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__
  __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。

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：-
__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)。
__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：|

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。

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：|=

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

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。

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。

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。
__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]。

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：
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 89

4.10 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。

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

利用生成器生成斐波那契数列

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

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