Python的基础进阶
Python的基础进阶
1、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
2、Lambda-表达式
- 匿名函数定义
- 匿名函数的应用
3、类与对象
- 属性和方法组成对象
- self是什么
- Python的魔法方法
- 共有和私用
- 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
4、魔法方法
- 基本的魔法方法
- 算数运算符
- 反算数运算符
- 增值赋值运算
- 一元运算符
- 属性访问
- 描述符
- 定制序列
- 迭代器
1、函数
1.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]
2.函数的调用
【例子】
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
3.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
4.函数参数
- 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。
【例子】
def printinfo(name, age=8):
print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age))
printinfo('小马') # Name:小马,Age:8
printinfo('小马', 10) # Name:小马,Age:10
- 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。
【例子】
def printinfo(name, age):
print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age))
printinfo(age=8, name='小马') # Name:小马,Age:8
3.可变参数
- 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。
【例子】
def printinfo(arg1, *args):
print(arg1)
for var in args:
print(var)
printinfo(10) # 10
printinfo(70, 60, 50)
# 70
# 60
# 50
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。
【例子】
def printinfo(arg1, *args, **kwargs):
print(arg1)
print(args)
print(kwargs)
printinfo(70, 60, 50)
# 70
# (60, 50)
# {}
printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2)
# 70
# (60, 50)
# {'a': 1, 'b': 2}
「可变参数」和「关键字参数」的同异总结：
- 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。
【例子】
def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs):
print(arg1)
print(nkw)
print(kwargs)
printinfo(70, nkw=10, a=1, b=2)
# 70
# 10
# {'a': 1, 'b': 2}
printinfo(70, 10, a=1, b=2)
# TypeError: printinfo() takes 1 positional argument but 2 were given
- 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。
5.函数的返回值
【例子】
def add(a, b):
return a + b
print(add(1, 2)) # 3
print(add([1, 2, 3], [4, 5, 6])) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
【例子】
def back():
return [1, '小马的程序人生', 3.14]
print(back()) # [1, '小马的程序人生', 3.14]
6.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。
【例子】
def discounts(price, rate):
final_price = price * rate
return final_price
old_price = float(input('请输入原价:')) # 98
rate = float(input('请输入折扣率:')) # 0.9
new_price = discounts(old_price, rate)
print('打折后价格是:%.2f' % new_price) # 88.20
- 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。
【例子】
num = 1
def fun1():
global num # 需要使用 global 关键字声明
print(num) # 1
num = 123
print(num) # 123
fun1()
print(num) # 123
内嵌函数
【例子】
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。
【例子】
def funX(x):
def funY(y):
return x * y
return funY
i = funX(8)
print(type(i)) # 【例子】闭包的返回值通常是函数。
def make_counter(init):
counter = [init]
def inc(): counter[0] += 1
def dec(): counter[0] -= 1
def get(): return counter[0]
def reset(): counter[0] = init
return inc, dec, get, reset
inc, dec, get, reset = make_counter(0)
inc()
inc()
inc()
print(get()) # 3
dec()
print(get()) # 2
reset()
print(get()) # 0
【例子】 如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字
def outer():
num = 10
def inner():
nonlocal num # nonlocal关键字声明
num = 100
print(num)
inner()
print(num)
outer()
# 100
# 100
【例子】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。
# 利用循环
n = 5
for k in range(1, 5):
n = n * k
print(n) # 120
# 利用递归
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
return n * factorial(n - 1)
print(factorial(5)) # 120
【例子】斐波那契数列 f(n)=f(n-1)+f(n-2), f(0)=0 f(1)=1
# 利用循环
i = 0
j = 1
lst = list([i, j])
for k in range(2, 11):
k = i + j
lst.append(k)
i = j
j = k
print(lst)
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
# 利用递归
def recur_fibo(n):
if n <= 1:
return n
return recur_fibo(n - 1) + recur_fibo(n - 2)
lst = list()
for k in range(11):
lst.append(recur_fibo(k))
print(lst)
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
2、Lambda 表达式
1.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。
【例子】
def sqr(x):
return x ** 2
print(sqr)
# 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)) # 30
func = lambda *args: sum(args)
print(func(1, 2, 3, 4, 5)) # 15
2.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。
【例子】非函数式编程
def f(x):
for i in range(0, len(x)):
x[i] += 10
return x
x = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [11, 12, 13]
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)
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。
【例子】
odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist)) # [1, 3, 5, 7, 9]
- map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。
m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m1))
# [1, 4, 9, 16, 25]
m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
print(list(m2))
# [3, 7, 11, 15, 19]
3、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。
【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))
# - 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
2.self 是什么
- 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...
Python 的魔法方法
- 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...
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。
【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
# Python的私有为伪私有
print(counter._JustCounter__secretCount) # 2
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'
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（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
【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
6.组合
【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
8.什么是绑定
- 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__。
【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}
9.一些相关的内置函数（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。
【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'
- 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
del cc.x
print(cc.x)
# AttributeError: 'C' object has no attribute '_C__x'
4、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
【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[, …]) 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__
# - 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。
【例子】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。
【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。
【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(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)
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”。
【例子】
class C:
pass
print(type(len)) # - add(self, other)定义加法的行为：+
- sub(self, other)定义减法的行为：-
【例子】
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：|
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
- 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：|
【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
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。
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。
【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> 8.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。
【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}
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：
【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)
- 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)
while True:
try:
each = next(it)
except StopIteration:
break
print(each)
# B
# A
# T
it = iter(links)
print(next(it)) # B
print(next(it)) # A
print(next(it)) # T
print(next(it)) # StopIteration
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
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()
for each in myG:
print(each)
'''
生成器执行！
1
2
'''
myG = myGen()
print(next(myG))
# 生成器执行！
# 1
print(next(myG)) # 2
print(next(myG)) # StopIteration