task3
一.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
3.函数参数
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。
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。
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，就是参数顺序不同，但结果一致
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。注意是元组
加了星号（）的变量名会存放所有未命名的变量参数。
def printinfo(arg1, *args):
print(arg1)
for var in args:
print(var)
printinfo(10) # 10
printinfo(70, 60, 50)
#70
#60
#50
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。注意是字典
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}
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。
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。
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
*，nkw是命名关键字参数
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。
警告：虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数很难懂。
4.函数的返回值
def back():
return [1, '小马的程序人生', 3.14]
return 1, '小马的程序人生', 3.14
print(back())
#[1, '小马的程序人生', 3.14]
#(1, '小马的程序人生', 3.14)
def printme(str):
print(str)
temp = printme('hello') # hello
print(temp) # None
print(type(temp)) # 5.变量作用域
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
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。
num = 1#此时为全局变量
def fun1():
global num # 需要使用 global 关键字声明，将num定义为全局
print(num) # 1
num = 123
print(num) # 123
fun1()
print(num) # 123
内嵌函数
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。
def funX(x):
def funY(y):
return x * y
return funY
i = funX(8)
print(type(i)) # 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#init是一个非全局变量
return inc, dec, get, reset
inc, dec, get, reset = make_counter(0)#用来可以调用内部函数
inc()
inc()
inc()
print(get()) # 3，调用了三次加1
dec()
print(get()) # 2
reset()
print(get()) # 0
如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字，即将跟当前内部函数中的同名参数定义为私有
def outer():
num = 10
def inner():
nonlocal num # nonlocal关键字声明，把outer()中的非全局num定义在inner()为私有
num = 100
print(num)
inner()
print(num)
outer()
#100
#100
递归
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
斐波那契数列 f(n)=f(n-1)+f(n-2), f(0)=0 f(1)=1
三.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。
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。
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]
函数式编程
def f(x):
y = []
for item in x:
y.append(item + 10)
return y #返回的是y
x = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
#[1, 2, 3]
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。
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]
自定义方法：
def apply_to_list(fun, some_list):
return fun(some_list)
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(apply_to_list(sum, lst))
#15
print(apply_to_list(len, lst))
#5
print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
#3.0
四.类与对象
1.属性和方法组成对象
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'
# 方法
def climb(self):
print('我正在很努力的向前爬...')
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
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
2.self 是什么？
Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。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,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...
3.python的魔法方法
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,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
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
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。
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
#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
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！
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
7.类、类对象和实例对象
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。
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。
class A(object):
pass
#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):
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。
#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
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
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#此时属性x调用，后面再使用x（）方法时就会覆盖
print(aa.x) # 1
aa.x()
#TypeError: 'int' object is not callable
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__。
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))
#{}
dd.setXY(4, 5)
print(dd.__dict__)
#{'x': 4, 'y': 5}
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。
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, (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。
class Coordinate:
x = 10
y = -5
z = 0
point1 = Coordinate()
print(hasattr(point1, 'x')) # True
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
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
delattr(object, name)用于删除属性。
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
五.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
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)
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。
__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 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。
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))
#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。
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)) # 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()
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)。
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。
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__
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。
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：
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。
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。