Python 类和方法注释 python的类和方法

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AI智行者 2023-10-08 15:04:53

文章标签 Python 类和方法注释 python 类属性 Python 类对象 文章分类 Python 后端开发

类、对象、魔法方法

一、类与对象

1. 对象=属性+方法
2.self
3.Python的魔法方法
4.公有和私有
5.继承
6.组合
7.类、类对象和实例对象
8.绑定
9.一些相关得内置函数(BIF)
练习题

二、魔法方法

1.基本的魔法方法
2.算术运算符
3.反算术运算符
4.增量赋值运算符
5.一元运算符
6.属性访问
7.描述符
8.定制序列
9. 迭代器
10. 生成器
练习题

一、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。

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 = 10
    legs = 4
    shell = True

    # 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('咬你咬你咬你!!')

    def eat(self):
        print('有得吃，真满足...')

    def sleep(self):
        print('困了，睡了，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__)
# Turtle

tt.climb()
# 我正在很努力的向前爬...

tt.run()
# 我正在飞快的向前跑...

tt.bite()
# 咬你咬你咬你!!

# 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):
    pass

lst = 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

2.self

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。

class Ball:
    def setName(self, name):
        self.name = name

    def kick(self):
        print("我叫%s,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,谁踢我?
b.kick()
# 我叫球B,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。

class Ball:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def kick(self):
        print("我叫%s,谁踢我?" % self.name)

a = Ball("球A")
b = Ball("球B")
c = Ball("球C")
a.kick()
# 我叫球A,谁踢我?
b.kick()
# 我叫球B,谁踢我?

4.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 += 1
        self.publicCount += 1
        print(self.__secretCount)

counter = JustCounter()
counter.count()  
# 1
counter.count()  
# 2
print(counter.publicCount)  
# 2

print(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  # public
        self.__url = url  # private

    def 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('百度', 'https://www.baidu.com')
x.who()
# name  :  百度
# url :  https://www.baidu.com

x.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>

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 = n
        self.age = a
        self.__weight = w

    def 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('小明', 10, 40, 3)
s.speak()
# 小明说: 我10岁了，我在读3年级

注意：如果上面的程序去掉：people.__init__(self, str1, 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。

import random

class Fish:
    def __init__(self):
        self.x = random.randint(0, 10)
        self.y = random.randint(0, 10)

    def move(self):
        self.x -= 1
        print("我的位置", self.x, self.y)


class GoldFish(Fish):  # 金鱼
    pass

class Carp(Fish):  # 鲤鱼
    pass

class Salmon(Fish):  # 三文鱼
    pass

class Shark(Fish):  # 鲨鱼
    def __init__(self):
        self.hungry = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("好饿呀，开饭了")
            self.hungry = False
        else:
            print("吃饱了")
            self.hungry = True


g = GoldFish()
g.move()  # 我的位置 9 4
s = Shark()
s.eat() # 好饿呀，开饭了
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 = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("好饿呀，开饭了")
            self.hungry = False
        else:
            print("吃饱了")
            self.hungry = True

使用super函数super().__init__()

class Shark(Fish):  # 鲨鱼
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.hungry = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("好饿呀，开饭了")
            self.hungry = False
        else:
            print("吃饱了")
            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。

# 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 = n
        self.age = a
        self.__weight = w

    def 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 = n
        self.topic = t

    def 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", 20, 50, 4, "Python")
test.speak()  
# 我叫Tim，我是一个演说家，我演讲的主题是Python

class 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", 20, 50, 4, "Python")
test.speak()  
# Tim说: 我20岁了，我在读4年级

6.组合

class Turtle:
    def __init__(self, x):
        self.num = x

class Fish:
    def __init__(self, x):
        self.num = x

class Pool:
    def __init__(self, x, y):
        self.turtle = Turtle(x)
        self.fish = Fish(y)

    def print_num(self):
        print("水池里面有%s只乌龟，%s条小鱼" % (self.turtle.num, self.fish.num))

p = Pool(2, 3)
p.print_num()
# 水池里面有2只乌龟，3条小鱼

7.类、类对象和实例对象

类: 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。

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。

# 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。

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。

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。

# 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 100

b = 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 100

a.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 200

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 100

Test.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 200

b.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

8.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 = x
        self.y = y

    def 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(dd))
# {'x': 4, 'y': 5}

9.一些相关得内置函数(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:
    pass

class B(A):
    pass

print(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。

a = 2
print(isinstance(a, int))
# True
print(isinstance(a, str))
# False
print(isinstance(a, (str, int, list)))  
# True

class A:
    pass

class B(A):
    pass

print(isinstance(A(), A))
# True
print(type(A()) == A)
# True
print(isinstance(B(), A))
# True
print(type(B()) == A)
# False
print(isinstance(A,A))
# False
print(isinstance(A(),A()))
# Traceback (most recent call last):
#   File "<pyshell#7>", line 1, in <module>
#     print(isinstance(A(),A()))
# TypeError: isinstance() arg 2 must be a type or tuple of types

hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。

class Coordinate:
    x = 10
    y = -5
    z = 0

point1 = 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。

class A(object):
    bar = 1

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

class A(object):
    def set(self, a, b):
        x = a
        a = b
        b = x
        print(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。

class A(object):
    bar = 1

a = 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。

class Coordinate:
    x = 10
    y = -5
    z = 0

point1 = Coordinate()
print('x = ', point1.x)
# x =  10
print('y = ', point1.y)
# y =  -5
print('z = ', point1.z)
# z =  0

delattr(Coordinate, 'z')
print('x = ', point1.x)
# x =  10
print('y = ', point1.y)
# y =  -5
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 = None

    def getx(self):
        return self.__x

    def setx(self, value):
        self.__x = value

    def delx(self):
        del self.__x

    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

cc = C()
cc.x = 2
print(cc.x)
# 2
del cc.x`在这里插入代码片`
print(cc.x)
# AttributeError: 'C' object has no attribute '_C__x'

练习题

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):
        self.x = 4     # 实例属性
        self.y = 5     # 实例属性
        C.count = 6    # 类属性

怎么定义私有方法?
在函数名前加__两个下划线。
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()

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。

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():
    adult_num=0
    kid_num=0
    price=100
    s1=0
    s2=0

    def __init__(self,n1,n2):
        self.adult_num=n1
        self.kid_num=n2

    def count(self):
        self.s1=self.price*self.adult_num
        self.s2=self.price*self.kid_num*0.5
        print(self.s1+self.s2)

class Usual(Ticket):
    s1=0
    s2=0
    
    def __init__(self,n1,n2):
        Ticket.__init__(self,n1,n2)

    def count(self):
        self.s1=self.price*self.adult_num
        self.s2=self.price*self.kid_num*0.5
        print(self.s1+self.s2)

class Weekend(Ticket):
    s1=0
    s2=0
    price=Ticket.price*1.2

    def __init__(self,n1,n2):
        Ticket.__init__(self,n1,n2)

    def count(self):
        self.s1=self.price*self.adult_num
        self.s2=self.price*self.kid_num*0.5
        print(self.s1+self.s2) 

p.Usual(2,1)
p.count()
# 250.0

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，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。

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

__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 = value

    def __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 = 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__

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):
    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__(A, *args, **kwargs)  # 改动了cls变为A

b = B(10) 
# 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:
    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

__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。

class CapStr(str):
    def __new__(cls, string):
        string = string.upper()
        return str.__new__(cls, string)

a = CapStr("i love peace")
print(a)
# I LOVE PEACE

__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。

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_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("汤姆", 10)
print(tom)
# 名字是:汤姆 , 年龄是:10
print(str(tom))
# 名字是:汤姆 , 年龄是:10
print(repr(tom))
# Cat:(汤姆,10)
tom.eat()
# 汤姆在吃鱼....
tom.introduce()
# 名字是:汤姆, 年龄是:10

__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 ‘2020-08-05’ 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 datetime

today = datetime.date.today()
print(str(today))
# 2020-08-05
print(repr(today))
# datetime.date(2020, 08, 05)
print('%s' %today)
# 2020-08-05
print('%r' %today)
# datetime.date(2020, 08, 05)

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”。

class C:
    pass

print(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：-

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)。

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。

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。

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__

扩展：Python魔法方法之属性访问详解

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。

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>

扩展：Python描述符

8.定制序列

协议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。

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] += 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[1])  # 4
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]。

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] += 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：

string = 'abcdefg'
for c in string:
    print(c)
'''
a
b
c
d
e
f
g
'''
for c in iter(string):
    print(c)
'''
a
b
c
d
e
f
g
'''
```python
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]))
'''
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))  # StopIteration

it = iter(links)
while True:
    try:
        each = next(it)
    except StopIteration:
        break
    print(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 = 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。

def myGen():
    print('生成器执行！')
    yield 1
    yield 2

myG = myGen()
print(next(myG))  
# 生成器执行！
# 1
print(next(myG))
# 2
print(next(myG))
# StopIteration

myG = myGen()
for each in myG:
    print(each)
'''
生成器执行！
1
2
'''

用生成器实现斐波那契数列：

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

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。

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__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。
init(self[, …]) ：构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法。
str(self)：
当打印一个对象的时候，触发__str__ 当使用%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
当使用%r格式化的时候触发__repr__
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。

2、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 time
class Timer:
    start_time=0
    stop_time=0
    flag=0
    
    def start(self):
        self.start_time=time.time()
        self.flag=0
        print('计时开始！')

    def stop(self):
        if self.start_time==0:
            print('计时器未启动！')
        else:
            if self.flag==0:
                self.stop_time=time.time()
                self.flag=1
                self.t=self.stop_time-self.start_time
            else:
                print('已停止计时！')

    def __repr__(self):
        re=getattr(self,'t','未开始计时！')
        if isinstance(re,float):
            return '计时结束，总共用了%d秒' % re
        return re
    
    def __add__(self,other):
        tt=float.__add__(self.t,other.t)
        return '总共用了%d秒' % tt

t1=Timer()
t1.start()
# 计时开始！
t1.stop()
t1
# 计时结束，总共用了4秒
print(t1)
# 计时结束，总共用了4秒
t2=Timer()
t2.start()
# 计时开始！
t2.stop()
t2
# 计时结束，总共用了7秒
t1+t2
# '总共用了11秒'

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