介绍
在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__ ,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述，但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。
构造和初始化
每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法， __init__ 。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而，当调用 x = SomeClass() 的时候， __init__ 并不是第一个被调用的方法。实际上，还有一个叫做__new__ 的方法，两个共同构成了“构造函数”。
__new__是用来创建类并返回这个类的实例, 而__init__只是将传入的参数来初始化该实例。
在对象生命周期调用结束时，__del__ 方法会被调用，可以将__del__理解为“构析函数”。下面通过代码的看一看这三个方法:
from os.path import join
class FileObject:
'''给文件对象进行包装从而确认在删除时文件流关闭'''
def __init__(self, filepath='~', filename='sample.txt'):
#读写模式打开一个文件
self.file = open(join(filepath, filename), 'r+')
def __del__(self):
self.file.close()
del self.file
控制属性访问
许多从其他语言转到Python的人会抱怨它缺乏类的真正封装。(没有办法定义私有变量，然后定义公共的getter和setter)。Python其实可以通过魔术方法来完成封装。我们来看一下:
__getattr__(self, name):
定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。这适用于对普通拼写错误的获取和重定向，对获取一些不建议的属性时候给出警告(如果你愿意你也可以计算并且给出一个值)或者处理一个 AttributeError 。只有当调用不存在的属性的时候会被返回。
__setattr__(self, name, value):
与__getattr__(self, name)不同，__setattr__ 是一个封装的解决方案。无论属性是否存在，它都允许你定义对对属性的赋值行为，以为这你可以对属性的值进行个性定制。实现__setattr__时要避免"无限递归"的错误。
__delattr__:
与 __setattr__ 相同，但是功能是删除一个属性而不是设置他们。实现时也要防止无限递归现象发生。
__getattribute__(self, name):
__getattribute__定义了你的属性被访问时的行为，相比较，__getattr__只有该属性不存在时才会起作用。因此，在支持__getattribute__的Python版本,调用__getattr__前必定会调用 __getattribute__。__getattribute__同样要避免"无限递归"的错误。需要提醒的是，最好不要尝试去实现__getattribute__,因为很少见到这种做法，而且很容易出bug。
在进行属性访问控制定义的时候很可能会很容易引起“无限递归”。如下面代码:
# 错误用法
def __setattr__(self, name, value):
self.name = value
# 每当属性被赋值的时候(如self.name = value)， ``__setattr__()`` 会被调用，这样就造成了递归调用。
# 这意味这会调用 ``self.__setattr__('name', value)`` ，每次方法会调用自己。这样会造成程序崩溃。
# 正确用法
def __setattr__(self, name, value):
self.__dict__[name] = value # 给类中的属性名分配值
# 定制特有属性
Python的魔术方法很强大，但是用时却需要慎之又慎，了解正确的使用方法非常重要。
创建自定义容器
有很多方法可以让你的Python类行为向内置容器类型一样，比如我们常用的list、dict、tuple、string等等。Python的容器类型分为可变类型(如list、dict)和不可变类型（如string、tuple），可变容器和不可变容器的区别在于，不可变容器一旦赋值后，不可对其中的某个元素进行修改。 在讲创建自定义容器之前，应该先了解下协议。这里的协议跟其他语言中所谓的"接口"概念很像，它给你很多你必须定义的方法。然而在Python中的协议是很不正式的，不需要明确声明实现。事实上，他们更像一种指南。
自定义容器的magic method
下面细致了解下定义容器可能用到的魔术方法。首先，实现不可变容器的话，你只能定义 __len__ 和 __getitem__ (下面会讲更多)。可变容器协议则需要所有不可变容器的所有，另外还需要 __setitem__ 和 __delitem__ 。如果你希望你的对象是可迭代的话，你需要定义 __iter__ 会返回一个迭代器。迭代器必须遵循迭代器协议，需要有 __iter__ (返回它本身) 和 next。
__len__(self):
返回容器的长度。对于可变和不可变容器的协议，这都是其中的一部分。
__getitem__(self, key):
定义当某一项被访问时，使用*self[key]*所产生的行为。这也是不可变容器和可变容器协议的一部分。如果键的类型错误将产生TypeError；如果key没有合适的值则产生KeyError。
__setitem__(self, key, value):
当你执行self[key] = value时，调用的是该方法。
__delitem__(self, key):
定义当一个项目被删除时的行为(比如 del self[key])。这只是可变容器协议中的一部分。当使用一个无效的键时应该抛出适当的异常。
__iter__(self):
返回一个容器迭代器，很多情况下会返回迭代器，尤其是当内置的iter()方法被调用的时候，以及当使用for x in container:方式循环的时候。迭代器是它们本身的对象，它们必须定义返回self的__iter__方法。
__reversed__(self):
实现当*reversed()*被调用时的行为。应该返回序列反转后的版本。仅当序列可以是有序的时候实现它，例如对于列表或者元组。
__contains__(self, item):
定义了调用in和not in来测试成员是否存在的时候所产生的行为。你可能会问为什么这个不是序列协议的一部分？因为当__contains__没有被定义的时候，如果没有定义，那么Python会迭代容器中的元素来一个一个比较，从而决定返回True或者False。
__missing__(self, key):
dict字典类型会有该方法，它定义了key如果在容器中找不到时触发的行为。比如d = {'a': 1}, 当你执行*d[notexist]*时，d.__missing__['notexist']就会被调用。
一个列子
下面是书中的例子，用魔术方法来实现Haskell语言中的一个数据结构。
# -*- coding: utf-8 -*-
class FunctionalList:
''' 实现了内置类型list的功能,并丰富了一些其他方法: head, tail, init, last, drop, take'''
def __init__(self, values=None):
if values is None:
self.values = []
else:
self.values = values
def __len__(self):
return len(self.values)
def __getitem__(self, key):
return self.values[key]
def __setitem__(self, key, value):
self.values[key] = value
def __delitem__(self, key):
del self.values[key]
def __iter__(self):
return iter(self.values)
def __reversed__(self):
return FunctionalList(reversed(self.values))
def append(self, value):
self.values.append(value)
def head(self):
# 获取第一个元素
return self.values[0]
def tail(self):
# 获取第一个元素之后的所有元素
return self.values[1:]
def init(self):
# 获取最后一个元素之前的所有元素
return self.values[:-1]
def last(self):
# 获取最后一个元素
return self.values[-1]
def drop(self, n):
# 获取所有元素，除了前N个
return self.values[n:]
def take(self, n):
# 获取前N个元素
return self.values[:n]
其实在collections模块中已经有了很多类似的实现，比如Counter、OrderedDict等等。
反射
你也可以控制怎么使用内置在函数sisinstance()和issubclass()方法 反射定义魔术方法. 这个魔术方法是:
__instancecheck__(self, instance):
检查一个实例是不是你定义的类的实例
__subclasscheck__(self, subclass): 检查一个类是不是你定义的类的子类
这些魔术方法的用例看起来很小, 并且确实非常实用. 它们反应了关于面向对象程序上一些重要的东西在Python上,并且总的来说Python: 总是一个简单的方法去找某些事情, 即使是没有必要的. 这些魔法方法可能看起来不是很有用, 但是一旦你需要它们，你会感到庆幸它们的存在。
可调用的对象
你也许已经知道，在Python中，方法是最高级的对象。这意味着他们也可以被传递到方法中，就像其他对象一样。这是一个非常惊人的特性。
在Python中，一个特殊的魔术方法可以让类的实例的行为表现的像函数一样，你可以调用它们，将一个函数当做一个参数传到另外一个函数中等等。这是一个非常强大的特性，其让Python编程更加舒适甜美。
__call__(self, [args...]):
允许一个类的实例像函数一样被调用。实质上说，这意味着 x() 与 x.__call__() 是相同的。注意 __call__ 的参数可变。这意味着你可以定义 __call__ 为其他你想要的函数，无论有多少个参数。
__call__ 在那些类的实例经常改变状态的时候会非常有效。调用这个实例是一种改变这个对象状态的直接和优雅的做法。用一个实例来表达最好不过了:
# -*- coding: UTF-8 -*-
class Entity:
"""
调用实体来改变实体的位置
"""
def __init__(self, size, x, y):
self.x, self.y = x, y
self.size = size
def __call__(self, x, y):
"""
改变实体的位置
"""
self.x, self.y = x, y
上下文管理
with声明是从Python2.5开始引进的关键词。你应该遇过这样子的代码:
with open('foo.txt') as bar:
# do something with bar
在with声明的代码段中，我们可以做一些对象的开始操作和退出操作,还能对异常进行处理。这需要实现两个魔术方法: __enter__ 和 __exit__。
__enter__(self):
定义了当使用with语句的时候，会话管理器在块被初始创建时要产生的行为。请注意，__enter__的返回值与with语句的目标或者as后的名字绑定。
__exit__(self, exception_type, exception_value, traceback):
定义了当一个代码块被执行或者终止后，会话管理器应该做什么。它可以被用来处理异常、执行清理工作或做一些代码块执行完毕之后的日常工作。如果代码块执行成功，exception_type，exception_value，和traceback将会为None。否则，你可以选择处理这个异常或者是直接交给用户处理。如果你想处理这个异常的话，请确保__exit__在所有语句结束之后返回True。如果你想让异常被会话管理器处理的话，那么就让其产生该异常。
创建对象描述器
描述器是通过获取、设置以及删除的时候被访问的类。当然也可以改变其它的对象。描述器并不是独立的。相反，它意味着被一个所有者类持有。当创建面向对象的数据库或者类，里面含有相互依赖的属相时，描述器将会非常有用。一种典型的使用方法是用不同的单位表示同一个数值，或者表示某个数据的附加属性。 为了成为一个描述器，一个类必须至少有__get__，__set__，__delete__方法被实现：
-
__get__(self, instance, owner):定义了当描述器的值被取得的时候的行为。instance是拥有该描述器对象的一个实例。owner是拥有者本身
-
__set__(self, instance, value):定义了当描述器的值被改变的时候的行为。instance是拥有该描述器类的一个实例。value是要设置的值。
-
__delete__(self, instance):定义了当描述器的值被删除的时候的行为。instance是拥有该描述器对象的一个实例。
下面是一个描述器的实例：单位转换。
# -*- coding: UTF-8 -*-
class Meter(object):
"""
对于单位"米"的描述器
"""
def __init__(self, value=0.0):
self.value = float(value)
def __get__(self, instance, owner):
return self.value
def __set__(self, instance, value):
self.value = float(value)
class Foot(object):
"""
对于单位"英尺"的描述器
"""
def __get__(self, instance, owner):
return instance.meter * 3.2808
def __set__(self, instance, value):
instance.meter = float(value) / 3.2808
class Distance(object):
"""
用米和英寸来表示两个描述器之间的距离
"""
meter = Meter(10)
foot = Foot()
使用时：
>>>d = Distance()
>>>print d.foot
>>>print d.meter
32.808
10.0
复制
有时候，尤其是当你在处理可变对象时，你可能想要复制一个对象，然后对其做出一些改变而不希望影响原来的对象。这就是Python的copy所发挥作用的地方。
__copy__(self):
定义了当对你的类的实例调用*copy.copy()*时所产生的行为。*copy.copy()*返回了你的对象的一个浅拷贝——这意味着，当实例本身是一个新实例时，它的所有数据都被引用了——例如，当一个对象本身被复制了，它的数据仍然是被引用的（因此，对于浅拷贝中数据的更改仍然可能导致数据在原始对象的中的改变）。
__deepcopy__(self, memodict={}):
定义了当对你的类的实例调用*copy.deepcopy()*时所产生的行为。copy.deepcopy()返回了你的对象的一个深拷贝——对象和其数据都被拷贝了。memodict是对之前被拷贝的对象的一个缓存——这优化了拷贝过程并且阻止了对递归数据结构拷贝时的无限递归。当你想要进行对一个单独的属性进行深拷贝时，调用copy.deepcopy()，并以memodict为第一个参数。
附录
用于比较的魔术方法
| Magic method | explain |
|---|---|
__cmp__(self, other) |
是比较方法里面最基本的的魔法方法 |
__eq__(self, other) |
定义相等符号的行为，== |
__ne__(self,other) |
定义不等符号的行为，！= |
__lt__(self,other) |
定义小于符号的行为，< |
__gt__(self,other) |
定义大于符号的行为，> |
__le__(self,other) |
定义小于等于符号的行为，<= |
__ge__(self,other) |
定义大于等于符号的行为，>= |
数值计算的魔术方法
单目运算符和函数
| Magic method | explain |
|---|---|
__pos__(self) |
实现一个取正数的操作 |
__neg__(self) |
实现一个取负数的操作 |
__abs__(self) |
实现一个内建的abs()函数的行为 |
__invert__(self) |
实现一个取反操作符（～操作符）的行为 |
__round__(self, n) |
实现一个内建的round（）函数的行为 |
__floor__(self) |
实现math.floor()的函数行为 |
__ceil__(self) |
实现math.ceil()的函数行为 |
__trunc__(self) |
实现math.trunc()的函数行为 |
双目运算符或函数
| Magic method | explain |
|---|---|
__add__(self, other) |
实现一个加法 |
__sub__(self, other) |
实现一个减法 |
__mul__(self, other) |
实现一个乘法 |
__floordiv__(self, other) |
实现一个“//”操作符产生的整除操作（） |
__div__(self, other) |
实现一个“/”操作符代表的除法操作 |
__truediv__(self, other) |
实现真实除法 |
__mod__(self, other) |
实现一个“%”操作符代表的取模操作 |
__divmod__(self, other) |
实现一个内建函数divmod（） |
__pow__ |
实现一个指数操作(“**”操作符）的行为 |
__lshift__(self, other) |
实现一个位左移操作（<<）的功能 |
__rshift__(self, other) |
实现一个位右移操作（>>）的功能 |
__and__(self, other) |
实现一个按位进行与操作（&）的行为 |
__or__(self, other) |
实现一个按位进行或操作的行为 |
__xor__(self, other) |
__xor__(self, other) |
增量运算
| Magic method | explain |
|---|---|
__iadd__(self, other) |
加法赋值 |
__isub__(self, other) |
减法赋值 |
__imul__(self, other) |
乘法赋值 |
__ifloordiv__(self, other) |
整除赋值，地板除，相当于 //= 运算符 |
__idiv__(self, other) |
除法赋值，相当于 /= 运算符 |
__itruediv__(self, other) |
真除赋值 |
__imod_(self, other) |
模赋值，相当于 %= 运算符 |
__ipow__ |
乘方赋值，相当于 **= 运算符 |
__ilshift__(self, other) |
左移赋值，相当于 <<= 运算符 |
__irshift__(self, other) |
左移赋值，相当于 >>= 运算符 |
__iand__(self, other) |
与赋值，相当于 &= 运算符 |
__ior__(self, other) |
或赋值 |
__ixor__(self, other) |
异或运算符，相当于 ^= 运算符 |
类型转换
| Magic method | explain |
|---|---|
__int__(self) |
转换成整型 |
__long__(self) |
转换成长整型 |
__float__(self) |
转换成浮点型 |
__complex__(self) |
转换成 复数型 |
__oct__(self) |
转换成八进制 |
__hex__(self) |
转换成十六进制 |
__index__(self) |
如果你定义了一个可能被用来做切片操作的数值型，你就应该定义__index__ |
__trunc__(self) |
当 math.trunc(self) 使用时被调用__trunc__返回自身类型的整型截取 |
__coerce__(self, other) |
执行混合类型的运算 |
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