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。
【例子】
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 mouth = '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)) # print(tt.__class__) # 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() # 咬死你咬死你!! # Python类也是对象。它们是type的实例 print(type(Turtle)) #
继承:子类自动共享父类之间数据和方法的机制
【例子】
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
【例子】
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
Python 的 self
相当于 C++ 的 this
指针。
【例子】
class Test: def prt(self): print(self) print(self.__class__) t = Test() t.prt() # <__main__.Test object at 0x000000BC5A351208> #
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。
【例子】
class Ball: def setName(self, name): self.name = name def 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...
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。
【例子】
class Ball: def __init__(self, name): self.name = name def 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...
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。
【例子】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'
【例子】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('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_MYP x.foo() # 这是公共方法 # 这是私有方法 x.__foo() # AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'
Python 同样支持类的继承,派生类的定义如下所示:
class DerivedClassName(BaseClassName):. . .
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):. . .
【例子】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。
【例子】
class Fish: def __init__(self): self.x = r.randint(0, 10) self.y = r.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("吃货的梦想就是天天有得吃!") self.hungry = False else: 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 = True def eat(self): if self.hungry: print("吃货的梦想就是天天有得吃!") self.hungry = False else: 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 = True def eat(self): if self.hungry: print("吃货的梦想就是天天有得吃!") self.hungry = False else: 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):. . .
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) test = Sample01("Tim", 25, 80, 4, "Python") test.speak() # 方法名同,默认调用的是在括号中排前地父类的方法 # 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) test = Sample02("Tim", 25, 80, 4, "Python") test.speak() # 方法名同,默认调用的是在括号中排前地父类的方法 # Tim 说: 我 25 岁了,我在读 4 年级
【例子】
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。
【例子】
# 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。
【例子】
class A(): a = xx #类属性 def __init__(self): A.a = xx #使用类属性可以通过 (类名.类属性)调用。
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。
【例子】
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。
【例子】
# 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。
【例子】
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
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__
。
【例子】
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':, 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None} dd.setXY(4, 5) print(dd.__dict__) # {'x': 4, 'y': 5} print(vars(CC)) # {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None} print(CC.__dict__) # {'__module__': '__main__', 'setXY': , 'printXY': , '__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None}
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
。
【例子】
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。
【例子】
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
hasattr(object, name)
用于判断对象是否包含对应的属性。
【例子】
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。
【例子】
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'
【例子】这个例子很酷!
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。
【例子】
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。
【例子】
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('--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
【例子】
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
参考文献:
https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
https://www.bilibili.com/video/av4050443
https://www.cnblogs.com/loved/p/8678919.html
https://www.runoob.com/python3/python3-class.html
https://www.jianshu.com/p/9fb316cbf42e
练习题:
1、以下类定义中哪些是类属性,哪些是实例属性?
2、怎么定义私有⽅法?
3、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()
4、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(): # your code here
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
__init__(self[, ...])
构造器,当一个实例被创建的时候调用的初始化方法
【例子】
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[, ...])
__new__
是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。
【例子】
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) # 结果: # into B __new__ ## into A __new__ # # 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) # 结果: # into B __new__ # # into A __new__ #
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。
可利用__new__
实现单例模式。
【例子】
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。
【例子】
class CapStr(str): def __new__(cls, string): string = string.upper() return str.__new__(cls, string) a = CapStr("i love lsgogroup") print(a) # I LOVE LSGOGROUP
__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。
【例子】
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__
和 __repr__
__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__
【例子】
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)) # 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:30
__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。
【例子】
import datetime today = 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)
类型工厂函数,指的是不通过类而是通过函数来创建对象。
【例子】
class C: pass print(type(len)) #print(type(dir)) # print(type(int)) # print(type(list)) # print(type(tuple)) # print(type(C)) # 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)
。
【例子】
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:|
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。
【例子】
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
__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:|=
__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
__getattr__
,__getattribute__
,__setattr__
和__delattr__
__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。
【例子】
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__
扩展参考:
技术图文:Python魔法方法之属性访问详解
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。
【例子】
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> 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>
扩展参考:
技术图文:什么是Python的描述符?
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。
【例子】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[2]) # 6 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]
。
【例子】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}
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:
【例子】
string = 'lsgogroup' for c in string: print(c) ''' l s g o g r o u p ''' for c in iter(string): print(c)
【例子】
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]))
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。
【例子】
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。
【例子】
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。
【例子】
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 '''
【例子】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
参考文献:
https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
https://www.bilibili.com/video/av4050443
http://c.biancheng.net/view/2371.html
https://www.cnblogs.com/seablog/p/7173107.html
https://www.cnblogs.com/Jimmy1988/p/6804095.html
https://blog.csdn.net/johnsonguo/article/details/585193
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。
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。