第二章：Python高级编程-魔法函数
Python3高级核心技术97讲 笔记
目录
- 第二章：Python高级编程-魔法函数
- 2.1 什么是魔法函数(网络用语)
- 2.2 Python的数据模型以及数据模型对Python的影响
- 2.3 魔法函数一览
- 2.3.1 非数学运算
- 2.3.2 数学运算
- 2.4 len函数的特殊性
2.1 什么是魔法函数(网络用语)
"""
以双下划线开始，双下滑线结尾。
魔法函数是为了增强一个类的特性。
"""
# 需求：封装一个员工列表，并遍历查看
# 不使用魔法函数方法
class Company(object):
def __init__(self, employee_list):
self.employee = employee_list
company = Company(["tom", "bob", "jane"])
emploee = company.employee
for em in employee:
print(em)
# 使用__getitem__(self, item)魔法函数
class Company(object):
def __init__(self, employee_list):
self.employee = employee_list
def __getitem__(self, item):
return self.employee[item]
company1 = company[:2]
company = Company(["tom", "bob", "jane"])
for em in company:
print(em)
"""
在解释器执行到for语句时，解释器首先寻找对象的迭代器。
虽然company对象没有迭代器，
但是解释器会尝试去寻找__getitem__()这一魔法函数，
有了这个魔法函数的对象就是一个可迭代的类型，即便没有迭代器，
解释器会调用该魔法函数，直到其抛出异常结束。
若注释__getitem__代码片段，则会抛出不可迭代异常。
"""
注意：在案例中，魔法函数既不是属于
，也不是从 基继承过来。是一个独立的存在，往类里放入魔法函数之后，会增强类的一些类型。魔法函数不需要我们显示调用。Python会识别对象或自定义类的魔法函数，并隐式调用。
2.2 Python的数据模型以及数据模型对Python的影响
实际上魔法函数是网络上通常的叫法，其实魔法函数只不过是Python数据类型的一个概念而已。
# 使用__getitem__(self, item)魔法函数
class Company(object):
def __init__(self, employee_list):
self.employee = employee_list
# def __getitem__(self, item):
# return self.employee[item]
def __len__(self):
return len(self.emloyee)
company = Company(["tom", "bob", "jane"])
# company1 = company[:2]
# 下面的一条语句，在只定义了__getitem__(self, item)魔法函数时，不会报错
# print(len(company1)))
# for em in company:
# print(em)
print(len(company)) # 没有定义__len__(self)或__getitem__(self, item)魔法函数时，这个语句会报错
"""
在调用内置函数len()时，解释器首先会调用魔法函数__len__(self),
若没有，则去不断调用__getitem__(self, item)直到抛出异常，len()函数返回执行次数。
"""
魔法函数会影响Python语法和其内置函数本身的。
2.3 魔法函数一览
2.3.1 非数学运算
字符串表示
__repr__
__str__
# ========================= Demo start ========================
# 字符串表示魔法函数提供了两个来应对开发模式的不同
# __repr__用于命令行模式，作用：输入对象名即可调用__repr__方法
# __str__用于脚本，作用：print(对象名)即可调用__str__方法
class Company(object):
def __init__(self, employee_list):
self.employee = employee_list
def __str__(self):
return ','.join(self.employee)
def __repr__(self):
return ','.join(self.employ)
company = Company(['tom', 'bob', 'jane'])
print(company) # 输出结果为：tom,bob,jane
>>> company
tom,bob,jane
# ========================= Demo end ============================
"""
魔法函数只要定义了，就不需要开发者调用，Python解释器自己知道什么时候调用它。
"""
# 以下会在后面章节渗透
集合、序列相关
__len__
__getitem__
__setitem__
__delitem__
__contains__
迭代相关
__iter__
__next__
可调用
__call__
with上下文管理器
__enter__
__exit__
数值转换
__abs__
__bool__
__int__
__float__
__hash__
__index__
元类相关
__new__
__init__
属性相关
__getattr__
__setattr__
__getattribute__
__setattribute__
__dir__
属性描述符
__get__
__set__
__delete__
协程
__await__
__aiter__
__anext__
__aenter__
__aexit
2.3.2 数学运算
"""
数学运算在一般开发使用不多，在数据处理是用的比较多，这里简单举几个例子。
后面课程老师也不会详细介绍。
"""
# ============== __abs__ Demo start ============
class Nums(object):
def __init__(self, num):
self.num = num
def __abs__(self):
return abs(self.num)
num = Nums(-1)
print(abs(num)) # 结果：1
# ============== __abs__ Demo end ============
# ============== __add__ Demo start ============
class MyVector(object):
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __add__(self, other_instance):
re_vector = MyVector(self.x+other_instance, self.y+other_instance.y)
return re_vector
def __str__(self):
return "x:{x}, y:{y}".format(x=self.x, y=self.y)
first_vec = MyVector(1, 2)
second_vec = MyVector(2, 3)
print(first_vec+second_vec) # 结果：x:3，y:4
# ============== __add__ Demo end ============
一元运算符
__neg__ -
__pos__ +
__abs__ |x|
二元运算符
__lt__ <
__le__ <=
__eq__ ==
__ne__ !=
__gt__ >
__ge__ >=
算术运算符
__add__ +
__sub__ -
__mul__ *
__truediv__ /
__floordiv__ //
__mod__ %
__divmod__ divmod()
__pow__ ** 或 pow()
__round__ round()
反向算术运算符
__radd__
__rsub__
__rmul__
__rtruediv__
__rfloordiv__
__rmod__
__rdivmod__
__rpow__
增量赋值算术运算符
__iadd__
__isub__
__imul__
__itruediv__
__ifloordiv__
__imod__
__ipow__
位运算符
__invert__ ~
__lshift__ <<
__rshift__ >>
__and__ &
__or__ |
__xor__ ^
反向位运算符
__rlshift__
__rrshift__
__rand__
__rxor__
__ror__
增量赋值位运算符
__ilshift__
__irshift__
__iand__
__ixor__
__ior__
2.4 len函数的特殊性
len函数不仅仅调用__len__方法这么简单，len函数对于set dict list等Python原生数据结构做了内部的优化，其性能是非常高的。应为原生数据结构中，会有一个专门的字段来储存数据长度，那么len函数会直接去读取这个字段，而不会去遍历它。