Python3.11教程5：类与对象

十、python的类与对象

参考：Python 3.11官方文档《类》、《datawhale——PythonLanguage》、《Python3 面向对象》

10.1 面向对象编程

  面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）是一种编程范式或编程方法，在许多编程语言中得到广泛应用，包括Python、Java、C++、C#等。它以对象为核心，将数据和操作数据的方法（属性和方法）封装在一起，以模拟现实世界中的事物和交互。

  OOP 的主要思想是将问题分解为对象，并通过这些对象之间的互动来解决问题，有助于构建更清晰、可维护和可扩展的代码。以下是面向对象编程的关键概念：

• 对象（Object）：对象是现实世界中的实体或事物的抽象表示，是类的实例。它包括属性（数据）和操作数据的方法。对象可以是物理实体（例如，汽车、手机）或概念实体（例如，用户、订单）。

• 类（Class）：类是对象的模板或结构，它定义了对象的属性和方法，它规定了对象应该有哪些特征和行为。类具有三大特性——封装、继承和多态。

  1. 封装（Encapsulation）：封装是将数据（属性）和操作数据的方法（方法）捆绑在一起的概念。它隐藏了对象内部的细节，只提供了有限的接口供外部访问。封装使得对象的实现细节可以随时更改，而不会影响使用该对象的代码，这提高了数据的安全性和代码的可维护性

  2. 继承（Inheritance）：继承允许一个子类继承另一个父类的属性和方法。子类可以重用父类的代码，并可以在其基础上进行扩展或修改。继承建立了类之间的层次关系。

  3. 多态（Polymorphism）：

     • 同一个方法可以在不同的类中具有不同的实现，即子类可以重写父类的方法，来实现不同的功能。
     • 多态实现了方法的动态绑定，提高了灵活性。你可以通过统一的接口来处理不同的对象，这样可以编写通用的代码，减少了代码的复杂性。

  以上这三个特性一起构成了面向对象编程的基础，它们提供了一种有效的方法来组织和管理复杂的代码，使得代码更易于理解、维护和扩展。通过封装、继承和多态，可以创建具有高内聚性和低耦合性的代码，提高了代码的质量和可重用性。

	class Animal:
	    def __init__(self, name):
	        self.name = name
	
	    def speak(self):
	        pass
	
	class Dog(Animal):
	    def speak(self):
	        return f"{self.name} says Woof!"
	
	class Cat(Animal):
	    def speak(self):
	        return f"{self.name} says Meow!"
	
	# 创建不同类型的动物对象
		my_dog = Dog("Buddy")
		my_cat = Cat("Whiskers")
		
	# 使用继承的方法
	print(my_dog.speak())  					  	 # 输出: Buddy says Woof!
	print(my_cat.speak()) 						 # 输出: Whiskers says Meow!

  在上述示例中，我们定义了一个基类 Animal，它有一个 speak 方法，然后创建了两个子类 Dog 和 Cat，它们继承了 Animal 类，并覆盖了 speak 方法以提供自己的实现。这展示了继承和多态的概念，子类可以继承父类的属性和方法，并可以在不同的子类中进行自定义。

最后总结一下OOP 的优点：

• 模块化：将问题分解为对象，使得代码更易于理解和维护。
• 可重用性：可以创建通用的类和方法，以便在不同的项目中重复使用。
• 扩展性：可以通过添加新的类和方法来扩展功能，而不必修改现有代码。
• 抽象性：允许从现实世界中的概念中提取出抽象类和对象，使得问题的建模更接近实际情况。

10.2 类与对象

  类与对象是面向对象编程的核心概念，类的三大特性就是封装、继承和多态。在Python中，可以使用关键字 class 来定义一个类。然后，使用构造函数 __init__ 来初始化对象的属性，例如：

class Dog:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 创建一个Dog类的对象
my_dog = Dog("Buddy", 3)

# 访问对象的属性
print(f"My dog's name is {my_dog.name}.")
print(f"My dog is {my_dog.age} years old.")

  这段代码定义了一个名为Dog的类，该类具有name和age属性。我们创建了一个名为my_dog的对象，并访问了它的属性。

  请注意，self 是一个特殊的参数，它指代对象本身。在类的方法中，通常会看到 self，以便访问和操作对象的属性。

10.2.1 类与对象的基本概念

1. 属性： 在类的声明中，属性是用变量来表示的，这些属性用于存储对象的数据。

2. 类属性（Class Attributes）或类变量（Class Variables）：定义在类里面、方法外面的属性

3. 实例属性（Instance Attributes）或实例变量（Instance Variables）：定义在类的方法里面的属性

   class Student:
       school_name = "ABC School"  		 # 类属性
   
       def __init__(self, name, grade):
           self.name = name  				 # 实例属性
           self.grade = grade  		  	 # 实例属性
   
   # 创建两个学生对象
   student1 = Student("Alice", 10)
   student2 = Student("Bob", 8)
   
   # 访问类属性
   print(Student.school_name) 				 # 输出: ABC School
   
   # 访问实例属性
   print(student1.name)  					 # 输出: Alice
   print(student2.grade)  				     # 输出: 8
   

4. 方法（Methods）：类当中定义的函数称之为方法，它们定义了对象可以执行的操作，并使用self作为第一个参数，以引用对象实例。

5. 方法重写：当一个子类继承自一个父类，并且在子类中定义了与父类同名的方法或属性时，子类中的方法会自动覆盖（重写）父类的方法。这意味着在子类中调用该方法时，将使用子类中的方法实现，而不是父类中的方法。

6. 特殊方法（Special Methods）： 以双下划线开头和结尾的方法称之为特殊方法，如__init__和__str__，它们会在特定的情况下由Python调用。

7. 构造函数（Constructor）：构造函数是一个特殊的方法，通常称为__init__，它用于初始化对象的属性。

8. 类方法（Class Methods）：

   • 类方法是一个装饰器，通常称为@classmethod。
   • 它们是属于类而不是对象实例的方法。
   • 类方法可以访问和修改类属性，但不能访问实例属性。

9. 静态方法（Static Methods）：

   • 静态方法是一个装饰器，通常称为@staticmethod。
   • 它们是不属于类或对象实例的方法，与类无关。
   • 静态方法通常用于实现与类有关的功能，但不需要访问类或对象状态。

10. 实例化：创建一个类的实例，即类的具体对象。

10.2.2 类属性和实例属性区别及其访问方式

1. 类属性（Class Attributes）或类变量（Class Variables）：

   • 类属性是定义在类级的属性（不是实例级别），通常在类的顶部定义，即定义在类里面、方法外面的属性
   • 类属性类似全局变量，在整个类中都是共享的，对所有类的实例都相同
   • 类里面：通过类名或self来调用类属性
   • 类外面：推荐通过类名来访问，而不是使用类实例来访问。另外通常不推荐在类外面修改类属性，因为这会影响所有对象实例。
   • 修改类属性时，如果使用实例对象进行修改，实际上是创建了一个与类属性同名的实例属性，而不是修改类属性本身。这会导致该实例对象有一个与类属性同名的实例属性，但不会影响其他实例或类属性。

     class MyClass:
         class_attr = 100  # 类属性
     
     # 创建一个类对象
     obj1= MyClass()
     
     # 通过实例对象修改类属性
     obj1.class_attr = 200
     
     # 访问类属性和实例属性
     print("类属性:", MyClass.class_attr) 		 # 输出: 100 (类属性未被修改)
     print("实例属性:", obj1.class_attr)    	 	 # 输出: 200 (实际上是一个实例属性)
     
     # 创建另一个对象
     obj2 = MyClass()
     
     # 访问类属性和实例属性
     print("新对象的类属性:", obj2.class_attr) 		 # 输出: 100 (类属性未被修改)
     
     MyClass.class_attr=300
     print("新对象的类属性:", obj2.class_attr) 
     

     类属性: 100
     实例属性: 200
     新对象的类属性: 100
     新对象的类属性: 300
     

2. 实例属性（Instance Attributes）或实例变量（Instance Variables）：

   • 定义在类的方法里面的属性，是对象实例的属性
   • 每个对象实例都可以具有不同的实例属性值。
   • 类里面：只能通过self调用实例属性，因为self是谁调用，它的值就属于该对象
   • 类外面：只能通过实例对象来访问和修改实例属性

  总的来说，类属性应该通过类名来访问或修改，实例属性只能通过实例对象。另外要注意的是，属性与方法名相同，属性会覆盖方法，因此在编写代码时需要小心使用相同的名称，这会导致冲突。

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.my_attribute = "This is an attribute."

    def my_method(self):
        return "This is a method."

# 创建一个MyClass对象
my_object = MyClass()

# 访问属性和方法
print(my_object.my_attribute)  			# 访问属性
print(my_object.my_method())   			# 调用方法

# 覆盖方法
my_object.my_method = "This is now an attribute, not a method."

# 再次尝试访问属性和方法
print(my_object.my_attribute)  			# 访问属性
print(my_object.my_method)     			# 访问覆盖后的属性
print(my_object.my_method()) 			# TypeError: 'str' object is not callable

This is an attribute.
This is a method.
This is an attribute.
This is now an attribute, not a method.
TypeError: 'str' object is not callable

  在这个示例中，我们创建了一个名为MyClass的类，其中包含一个属性my_attribute和一个方法my_method。然后，我们创建了一个my_object对象，并访问了属性和方法。

  但接下来，我们将my_method属性设置为字符串，覆盖了原来的方法。因此，当我们再次访问my_method时，它实际上是一个字符串属性，而不再是一个方法。这导致属性覆盖了方法，使得原来的方法不再可用。

10.2.3 self 代表类的示例

  类的方法与普通的函数只有一个区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

<__main__.Test instance at 0x100771878>		 
__main__.Test

  上面第一行结果是对象 t 的字符串表示形式，其在内存中的地址为 0x100771878，即self代表的是类的实例。第二行显示了对象 t 所属的类的名称，即 Test 类。

  从这个例子可以看出，self 在类中的作用是指代当前对象实例，实现封装和面向对象编程的基本原则：

1. 指代当前实例: self 允许你在类的方法内部引用和操作当前对象实例的属性和方法

2. 实现封装: 使用 self 可以将对象的状态和行为封装在一起。这意味着你可以在类的内部定义属性和方法，同时可以确保这些属性和方法只对对象实例可见和可操作。

3. 实现方法调用: 当你调用类的方法时，需要告诉方法是哪个对象在调用它。self 在方法的定义中提供了这个信息，使得方法能够正确地操作调用它的对象。

self 不是 python 关键字，你可以用其他名称代替，但习惯上都使用 self。

# 这段代码输出结果一样
class Test:
    def prt(runoob):
        print(runoob)
        print(runoob.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

10.3 继承

10.3.1 构造函数的继承

  构造函数__init__()的主要作用是初始化对象的属性（实例化类时自动调用），确保对象在创建时具有适当的初始状态。

  当子类继承父类时，子类通常希望继承并初始化父类的属性，可以通过在子类的构造函数中调用父类的构造函数来实现，这分两种情况。

1. 默认继承父类构造函数
   如果子类没有显式定义构造函数（__init__方法），它会默认继承父类的构造函数来初始化对象。这个默认的继承行为确保子类可以继承父类的属性和方法。例如：

class Parent:
    def __init__(self):
        self.attribute = 42

class Child(Parent):
    pass

# 创建子类对象
child_obj = Child()

# 子类对象可以访问父类和子类的属性
print(child_obj.attribute) 				# 输出42

2. 改写子类构造函数
   如果显式地定义子类的构造函数，它将覆盖默认的继承行为。通常建议在覆写构造函数时，同时调用父类的构造函数，以确保父类的初始化逻辑也被执行。调用方式有两种：

   • 使用 super().__init__()
     在Python中，可以使用 super().__init__()来调用父类的构造函数。这种方式会自动识别父类，并且不需要显式指定父类的名称。
   • 显式调用父类的构造函数
     在某些编程语言中，或者如果你希望显式指定父类的名称，你可以使用 父类名.__init__(self, ...) 来调用父类的构造函数。这种方式需要明确指定父类的名称。

   注意，super().__init__()只能调用一个父类的构造函数，如果是多继承的情况，推荐使用第二种方式来调用父类的构造函数。

下面是一个复杂的示例，演示了如何在子类中继承并初始化父类的属性：

# 定义一个父类 People
class People:
    name = '' 											    # 类属性，用于存储人名
    age = 0    												# 类属性，用于存储年龄
    __weight = 0											# 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问

    # 构造方法，初始化对象的属性
    def __init__(self, n, a, w):
        self.name = n         								# 实例属性，存储人名
        self.age = a          								# 实例属性，存储年龄
        self.__weight = w     								# 实例属性，存储体重

	    
    def speak(self):										# 定义一个方法，用于输出人的信息
        print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))

# 定义一个子类 Student，继承自 People
class Student(People):
    grade = ''  											# 类属性，用于存储年级
    
    def __init__(self, n, a, w, g):							# 构造方法，初始化学生对象的属性
        # 调用父类 People 的构造方法进行属性的初始化
        super().__init__(n, a, w)  							# 或者使用 People.__init__(self, n, a, w)
        self.grade = g  									# 实例属性，存储年级

    # 覆写（重写）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))

# 创建一个 Student 类的对象 s，传入姓名、年龄、体重和年级
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

  在这个示例中，子类 student 继承了父类 people的属性，但子类也可以有自己的属性，如 grade。

  在子类 student 的构造方法 __init__(self, n, a, w, g) 中，首先通过 super().__init__(n, a, w) 来调用父类 people 的构造方法，传递了相同的参数，以便父类初始化这些属性。这是为了确保子类对象同时拥有父类和子类的属性。

  如果没有调用父类 people 的构造函数，则会发生以下问题：

1. 父类属性不会被初始化：父类 people 中的属性 name、age 和私有属性 __weight 不会被初始化。这意味着子类 student 的对象将不具有这些属性的初始值
2. 可能导致错误或不一致的行为：如果子类 student 的方法或其他代码依赖于这些属性的初始值，那么没有初始化这些属性可能导致错误或不一致的行为。例如，在 student 类的 speak 方法中，如果使用了 self.name 或 self.age，并且这些属性没有被初始化，将导致 NameError 或 AttributeError 等错误。

  总之，不调用父类的构造方法会导致父类属性未初始化，可能会破坏类的一致性，因此通常在子类的构造方法中应该调用父类的构造方法，以确保父类和子类的属性得到正确的初始化。

10.3.2 多继承中方法的解析顺序

  当一个类继承自多个父类时，如果这些父类中有相同名字的方法，而子类又没有指定使用哪个父类的方法时，解析顺序是从左到右，即使用靠前的父类的方法。

class A:
    def speak(self):
        print("A speaks")

class B:
    def speak(self):
        print("B speaks")

class C(A, B):
    pass

my_c = C()
my_c.speak()  # 输出: "A speaks"，因为 C 继承自 A 和 B，但 A 在继承列表的左边，所以优先使用 A 的方法

  在这个示例中，类 C 继承自两个父类 A 和 B，但由于 A 在继承列表的左边，所以 C 中的 speak 方法使用了 A 类的方法。

10.3.3 多继承的注意事项

  多继承（组合继承）允许子类同时继承多个父类的属性和方法。这种继承方式结合了类继承和对象组合（将其他类的对象作为成员属性）两种方式，以实现更多灵活性和复用性。以下是一些组合继承的注意事项和示例：

1. 潜在的方法冲突： 如果多个父类中具有相同名称的方法，子类可能会在调用时出现方法冲突。在这种情况下，子类必须明确指定要调用的方法，或者通过重写方法来解决冲突。

2. 构造函数的调用： 子类通常需要在其构造函数中调用每个父类的构造函数，以确保父类的属性正确初始化。

   super() 默认只调用一个父类的构造函数，如果使用 super().__init__()，它将只调用第一个父类的构造函数

3. 深度继承链： 当使用多层次的组合继承时，需要小心继承链变得过于复杂，可能会导致不必要的复杂性和性能问题。尽量保持继承链的层次不要过深。

  假设我们有两个父类，Animal 和 Machine，它们分别代表动物和机器的特征和行为。然后，我们创建一个子类 Robot，它同时继承了这两个父类的属性和方法。

# 定义 Animal 类
class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def speak(self):
        pass

# 定义 Machine 类
class Machine:
    def __init__(self, model):
        self.model = model

    def start(self):
        pass

# 定义 Robot 类，同时继承 Animal 和 Machine
class Robot(Animal, Machine):
    def __init__(self, name, model):
        # 方式1：显示调用父类的构造函数，初始化属性.
        Animal.__init__(self, name)
        Machine.__init__(self, model)

    def speak(self):
        return f"{self.name} says 'Beep boop!'"

    def start(self):
        return f"{self.model} starts working."

# 创建 Robot 实例
my_robot = Robot("Robo", "R2000")

# 使用继承的属性和方法
print(my_robot.name)   				 				 # 输出：Robo
print(my_robot.model)   		  					 # 输出：R2000
print(my_robot.speak()) 							 # 输出：Robo says 'Beep boop!'
print(my_robot.start())  							 # 输出：R2000 starts working.

  在上述示例中，Robot 类同时继承了 Animal 和 Machine 两个父类的属性和方法，然后定义了自己的属性和方法。子类初始化也可以写成：

class Robot(Animal, Machine):
    def __init__(self, name, model):
        # 方式2：直接初始化属性，不调用父类的初始化函数。推荐第一种方式
        self.name=name
        self.model=model

10.4 私有和公有

10.4.1 私有属性

  私有属性是指在类中以双下划线 __ 开头命名的属性，它在类的外部无法直接访问。私有属性具有以下特点：

1. 增强数据的封装性： 私有属性在类的外部无法直接访问，所以它可以隐藏类内部的实现细节，使外部代码无法直接修改属性的值，提高了对数据的保护。通常，只允许通过类的方法来访问或修改这些属性。

2. 名称重整： 在Python中，私有属性的名称会被重整，即会在属性名称前加上一个下划线和类名。例如，一个名为 __weight 的私有属性在类 People 中，其实际名称会被重整为 _People__weight，这避免子类意外地覆盖父类的私有属性。

3. 仍然可以访问： 你可以通过类的方法来访问和修改私有属性，这提供了一定程度的控制，以确保属性的访问和修改是通过类的接口进行的，从而确保数据的完整性和一致性。

   # 一个电子设备类可能具有内部状态属性，但用户不需要知道这些细节
   
   class ElectronicDevice:
       def __init__(self):
           self.__is_on = False  # 私有属性
   
       def turn_on(self):
           # 打开设备方法
           self.__is_on = True
   
       def turn_off(self):
           # 关闭设备方法
           self.__is_on = False
   

  你可以通过重整的私有属性名（例如_People__weight）在类之外直接访问私有属性，但一般不建议这么做，因为这违反了封装的原则。建议只通过类的公有方法来访问和修改私有属性，而不是直接在类外部访问它们。这样做有以下好处：

1. 安全性: 通过公有方法，你可以在内部控制访问私有属性的逻辑，确保数据的合法性和安全性。如果直接在外部访问私有属性，就失去了这种控制能力，可能导致不可预测的错误。
2. 可维护性: 当你需要修改类的内部实现时，如果使用了公有方法来访问属性，你可以在不影响外部代码的情况下更改内部实现。如果外部代码直接访问了私有属性，那么任何内部实现的更改都可能导致外部代码的破坏。
3. 文档和接口: 公有方法提供了类的接口，它们可以被文档化，让其他开发人员更容易理解如何正确使用类。直接访问私有属性会使类的接口变得模糊，降低了代码的可读性。
4. 继承和子类化: 在子类中，你可以覆盖父类的方法，而不必担心破坏父类的内部状态。如果直接访问父类的私有属性，可能会导致不希望的副作用。

10.4.2 私有方法

  同理私有方法是在类中以双下划线 __ 开头命名的方法，它在类的外部无法被调用，它也具有一些特点：

• 增强数据的封装性： 私有方法将一些类内部的操作和逻辑隐藏在类的内部，不让外部代码访问，从而提高类的封装性。
• 提供辅助功能： 私有方法可以用于执行一些辅助功能和操作，使公有方法更专注于核心功能，以提供更清晰和简洁的公有方法接口。
• 防止不合法调用： 私有方法通常用于执行类的内部操作，不允许外部代码直接调用。

  你可以通过重整的私有方法名（例如_People__method）在类之外直接访问私有方法，但也不建议这么做。

class BankAccount:
    def __init__(self, initial_balance):
        self.__balance = initial_balance  		# 私有属性，表示账户余额
	
	# 存款方法，控制访问私有属性
    def deposit(self, amount):        
        if amount > 0:
            self.__balance += amount
            
	# 取款方法，控制访问私有属性
    def withdraw(self, amount):        
        if 0 < amount <= self.__balance:
            self.__balance -= amount

    def get_balance(self):
        return self.__balance
	
	# 私有方法，记录交易日志
    def __log_transaction(self, transaction_type, amount):        
        print(f"{transaction_type}: ${amount}")

# 创建银行账户对象
account = BankAccount(1000)

# 使用公有方法进行操作
account.deposit(500)
account.withdraw(200)

# 无法直接访问私有属性和私有方法
# print(account.__balance)  					 # 报错：AttributeError: 'BankAccount' object has no attribute '__balance'
# account.__log_transaction("Deposit", 500) 	 # 报错：AttributeError: 'BankAccount' object has no attribute '__log_transaction'

account.get_balance()

1300

  在上面的示例中，银行账户的余额是敏感信息，通过将BankAccount 类的 __balance 设为私有属性，将 __log_transaction()设为私有方法，隐藏了账户余额和交易日志的实现细节，只能通过公有方法来访问和记录交易，这提供了更好的封装和安全性。

10.4.3 父类的私有属性和私有方法

  在Python中，子类是无法直接继承父类的私有属性和私有方法。私有属性和私有方法是被设计为在类内部使用的，不会被子类继承。这是Python中封装的一部分，目的是防止子类意外地修改或访问父类的私有成员。

class Parent:
    def __init__(self):
        self.__private_attribute = 42

    def __private_method(self):
        print("This is a private method in Parent")

class Child(Parent):
	# 不显示地定义构造函数，也会继承父类的属性，但不会继承其私有属性
    def access_parent_private(self):
        # 子类无法直接继承父类的私有属性和方法
        # 这里实际上是创建了一个新的子类私有属性和方法
        print(self.__private_attribute)  # 这是一个新的子类私有属性
        self.__private_method()  # 这是一个新的子类私有方法

child = Child()
child.access_parent_private()

AttributeError: 'Child' object has no attribute '_Child__private_attribute'

  上面这段代码中，因为子类并不能继承父类的私有属性好私有方法，所以access_parent_private函数中的调用，会被Python认为是子类Child的私有属性和私有方法，但这些在子类中我们没有定义，所以会报错AttributeError。

  不过，私有属性可以通过类的方法来访问，所以子类如果想访问父类的私有属性，可以在父类中加入调用其私有属性的方法，并继承给子类。

class Parent:
    def __init__(self, value):
        self.__private_attribute = value				# 父类私有属性

    def get_private_attribute(self):
        return self.__private_attribute					# 父类方法调用其私有属性

class Child(Parent):
    def __init__(self, value_child, value):
        super().__init__(value)  						# 继承父类构造函数并传入父类的参数
        self.__private_attribute_child = value_child    # 子类私有属性

    def get_child_attributes(self):
    	# 返回子类私有属性，以及继承的父类方法来调用父类的私有属性
        return self.__private_attribute_child, self.get_private_attribute()

child_obj = Child(42, 100)

# 访问子类和父类的私有属性
child_attr, parent_attr = child_obj.get_child_attributes()
print("子类私有属性:", child_attr)  						
print("父类私有属性:", parent_attr)  					

子类私有属性: 42
父类私有属性: 100

10.5 魔法方法（特殊方法）

10.5.1 魔法方法简介

  魔法方法（Magic Methods），也称为双下划线方法或特殊方法，是Python中的一类特殊方法，它们以双下划线开头和结尾，例如__init__、__str__、__eq__等。这些方法有特殊的用途和行为，用于自定义类的行为和操作，会在特定的时候被调用，它们和普通方法的差异，主要在于其调用方式和用途：

1. 调用方式：普通方法是通过对象实例调用的，而魔法方法通常由Python解释器在特定的情况下自动调用。例如，__init__方法是在创建对象时由Python自动调用的，普通方法则是根据需要在代码中显式调用的。

2. 用途：魔法方法用于实现对象的特殊行为和操作，例如初始化对象、自定义对象的字符串表示、支持对象的比较、支持算术操作等。它们允许你覆盖默认的操作，以满足你的特定需求。普通方法是类的一般行为，用于实现类的功能。

  总的来说，魔法方法使你的类可以模拟内置数据类型的行为，从而使代码更具表现力和可读性。通过实现适当的魔法方法，你可以让你的自定义对象更自然地与Python语言和标准库进行交互。以下是一些常见的魔法方法

魔法函数	作用	示例	作用
__init__(self, ...)	初始化对象的属性	def __init__(self, ...)	obj = MyClass(...)
__del__()	用于在对象销毁前执行清理操作，例如关闭文件，释放资源，通常不需要手动指定	def __del__(self, ...)

字符串魔法方法	作用	示例	作用
__str__(self)	返回对象的字符串表示	def __str__(self)	str(obj)

容器操作魔法方法	作用	示例	作用
__getitem__(self, key)	获取对象的元素	def __getitem__(self, key)	obj[key]
__setitem__(self, key, value)	设置对象的元素	def __setitem__(self, key, value)	obj[key] = value
__delitem__(self, key)	删除对象的元素	def __delitem__(self, key)	del obj[key]
__len__(self)	返回对象的长度	def __len__(self)	len(obj)
__iter__(self)	返回对象的迭代器	def __iter__(self)	iter(obj)
__next__(self)	返回迭代器的下一个元素	def __next__(self)	next(iterator)
__contains__(self, item)	检查对象是否包含某个元素	def __contains__(self, item)	item in obj

比较&运算魔法方法	作用	示例	作用
__eq__(self, other)	比较两个对象是否相等	def __eq__(self, other)	obj1 == obj2
__ne__(self, other)	比较两个对象是否不相等	def __ne__(self, other)	obj1 != obj2
__lt__(self, other)	比较两个对象是否小于	def __lt__(self, other)	obj1 < obj2
__le__(self, other)	比较两个对象是否小于等于	def __le__(self, other)	obj1 <= obj2
__gt__(self, other)	比较两个对象是否大于	def __gt__(self, other)	obj1 > obj2
__ge__(self, other)	比较两个对象是否大于等于	def __ge__(self, other)	obj1 >= obj2

算术操作魔法方法	作用	示例	作用
__add__(self, other)	实现对象的加法操作	def __add__(self, other)	obj1 + obj2
__sub__(self, other)	实现对象的减法操作	def __sub__(self, other)	obj1 - obj2
__mul__(self, other)	实现对象的乘法操作	def __mul__(self, other)	obj1 * obj2
__div__(self, other)	实现对象的除法操作	def __div__(self, other)	obj1 / obj2
__pos__(self)	正号操作符，用于实现正号操作		+obj
__neg__(self)	负号操作符，用于实现负号操作		-obj
__abs__(self)	绝对值操作，用于实现绝对值操作		abs(obj)
__invert__(self)	按位求反操作符，用于实现按位求反		~obj

  这些是一些常见的魔法方法，它们可以帮助你自定义类的行为，使其更符合你的需求。你可以根据需要选择性地实现这些方法，以改变类的默认行为。

10.5.2 容器操作魔法方法

容器对象分为可变（Mutable）和不可变（Immutable），根据需要来实现的魔法方法：

1. 不可变容器：如果你希望你的容器对象是不可变的（元组、字符串），也就是说一旦创建就不能修改其内容，那么只需要定义两个魔法方法：

   • __len__()：这个方法用于返回容器中元素的数量（长度）。
   • __getitem__(self, key)：这个方法用于获取容器中指定位置的元素。

   不可变容器通常用于表示一组数据，这些数据在创建后不能被更改，比如元组（tuple）。

2. 可变容器：如果你希望你的容器对象是可变的（列表、字典），也就是说你可以修改、添加、删除容器中的元素，那么除了上述两个方法，还需要定义以下两个魔法方法：

   • __setitem__(self, key, value)：这个方法用于设置容器中指定位置的元素的值。
   • __delitem__(self, key)：这个方法用于删除容器中指定位置的元素。

示例：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]
        # fromkeys(iterable, value) 是字典的一个方法，前者是字典的键，后者是所有键的初始值
        # 创建了一个字典，其中的键是从 0 到 len(self.values) - 1 的整数，所有的值都被初始化为 0
        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],c2[2])  				# 3,6

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}

10.5.3 迭代器

10.5.3.1 迭代器协议

  在Python中，迭代器（Iterator）是一种用于遍历可迭代对象（Iterable）元素的对象，而可迭代对象是那些可以被迭代（遍历）的对象，如列表、元组、字典、集合等。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。

  迭代器是一种特殊的对象，它有两个基本的方法——iter() 和 next()，这是通过实现魔法方法 __iter__() 和 __next__()来实现的。

1. __iter__() 方法：这是迭代器必须实现的方法，用于返回一个带有 __next__() 方法的迭代器对象

2. __next__() 方法：用于获取迭代器中的下一个元素。遍历结束后再次调用会 引发 StopIteration 异常，表示迭代结束。

3. iter(object) ：用于生成迭代器，通常由 for 循环隐式调用。当你使用 iter() 函数来获取一个可迭代对象的迭代器时，实际上就是调用了该对象的 __iter__() 方法，从而获取了迭代器。

4. next(iterator, default) ：内置函数，用来显式调用迭代器对象的 __next__() 方法，从而逐一获取容器中的元素。

   • iterator：要获取下一个元素的迭代器对象。
   • default（可选）：如果迭代器已遍历完最后一个元素，则返回 default 值（可以是任何合法的Python对象）。如果不提供 default 参数，那么继续会引发 StopIteration 异常。

  next() 函数中的 default 参数可以是任何合法的 Python 数据类型，例如整数、浮点数、字符串、 列表、元组、集合、字典等数据结构，以及自定义对象（只要是合法的）。

  下面是一个简单的示例，演示了如何使用类创建一个迭代器。

# 定义一个自定义迭代器类 MyIterator
class MyIterator:
    def __init__(self, start, end):
        self.current = start  							# 初始化当前值为起始值
        self.end = end        							# 存储结束值

    # 实现 __iter__() 方法，返回迭代器对象本身
    def __iter__(self):
        return self

    # 实现 __next__() 方法，用于获取下一个元素
    def __next__(self):        
        if self.current < self.end:						# 如果当前值小于结束值，生成下一个元素
            result = self.current  						# 保存当前值到 result
            self.current += 1      						# 更新当前值为下一个值
            return result          						# 返回当前值
        else:
            raise StopIteration    						# StopIteration 用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况

my_iterator = MyIterator(1, 5)

# 使用迭代器遍历元素
for item in my_iterator:
    print(item)  										# 输出1,2,3,4

  定义 __iter__() 方法是为了返回一个带有 __next__() 方法的对象。 如果类已定义了 __next__()，而且这个方法返回了下一个迭代值，那么 __iter__() 可以简单地返回 self，因为这个类的实例本身已经充当了迭代器。

10.5.3.2 for 循环原理

  大多数内置的可迭代对象（如字符串、列表、元组、集合、字典的键、字典的值）都支持迭代器功能，因此您可以使用 iter() 和 next() 函数来显示地进行迭代。

my_list = [1, 2, 3]
my_iterator = iter(my_list)  # 获取列表的迭代器

print(next(my_iterator))  # 获取下一个元素，输出：1
print(next(my_iterator))  # 获取下一个元素，输出：2
print(next(my_iterator))  # 获取下一个元素，输出：3

print(next(my_iterator))  # 迭代器耗尽，再次调用next会引发StopIteration异常

你也可以设置 default 参数，例如：

print(next(my_iterator,0))						# 输出：0
print(next(my_iterator,"No more items"))		# 输出："No more items"
print(next(my_iterator,[1, 2, 3]))				# 输出：[1, 2, 3]

但通常情况下，使用 for 循环通常更加简洁和直观。在使用for循环时：

1. 当你使用 for 语句遍历一个容器对象时，例如 for item in container，Python 首先会在容器对象上调用 iter() 函数。

2. iter() 函数返回一个迭代器对象，这个迭代器对象包含了一个特殊的方法 __next__()，用于逐一访问容器中的元素。

3. 在每次循环迭代中，for 循环会自动调用迭代器对象的 __next__() 方法，从而实现逐一访问容器中的元素。当迭代到容器末尾时，__next__() 方法会引发 StopIteration 异常，告知循环停止迭代。

  这个过程是 Python 遍历容器对象的基本机制，它使得 for 循环可以用来迭代许多不同类型的数据结构，而无需知道底层实现的细节。

10.5.3.3 自定义迭代行为

  用户可以轻松地自定义对象的迭代行为，只需实现 __iter__() 和 __next__() 方法即可。下面是一个用于生成斐波那契数列的自定义迭代器：

# 定义一个名为 Fibs 的自定义迭代器类，用于生成斐波那契数列
class Fibs:
    def __init__(self, n=10):
        self.a = 0           							 # 初始化第一个斐波那契数为 0
        self.b = 1           							 # 初始化第二个斐波那契数为 1
        self.n = n          		   					 # 存储生成斐波那契数列的上限值 n

    def __iter__(self):
        return self

    # 实现 __next__() 方法，用于生成下一个斐波那契数
    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b  		 # 计算下一个斐波那契数
        if self.a > self.n:                       		 # 如果当前斐波那契数大于上限值 n
            raise StopIteration                   		 # 则抛出 StopIteration 异常，标识迭代结束
        return self.a                             		 # 返回当前斐波那契数


fibs = Fibs(100)										 # 创建一个名为 fibs 的斐波那契数列迭代器，上限值为 100

for each in fibs:
    print(each, end=' ')  								 # 打印每个斐波那契数，并以空格分隔

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 

10.5.4 生成器

  生成器（Generator）是一种特殊类型的迭代器，它允许你在迭代过程中逐个生成值，而不是一次性生成并存储所有值，其特点有：

1. 延迟生成、节省内存：生成器一次生成一个值，而不是一次性生成所有值，即不需要保存所有值在内存中，降低了内存的占用，更适用于处理大型数据集或无限数据流。

2. 语法简洁，易于实现：在函数中使用 yield 关键字就可以定义生成值的规则，而不需要显式地编写 __iter__() 和 __next__() 方法，实现相对简单。

3. 简化迭代过程：生成器隐藏了迭代的复杂性，使代码更简洁易读。

4. 局部变量和执行状态自动保存：在生成器函数中，局部变量和执行状态会在每次生成值时自动保存和恢复。这意味着你可以在生成器函数中使用普通的局部变量，而不需要使用类的实例变量（如 self.index 和 self.data）。这让代码编写更容易理解和维护。

10.5.4.1 生成器的生成方式

生成器可以通过两种方式来定义：

1. 使用生成器表达式：类似于列表推导式，但使用圆括号而不是方括号。

   # 使用生成器表达式创建生成器
   generator_expr = (x * 2 for x in range(5))
   
   # 使用生成器表达式生成值
   for value in generator_expr:
       print(value)  					  # 输出 0, 2, 4, 6, 8
   

2. 使用函数和 yield 关键字：在函数中使用 yield 关键字可以将函数转变为生成器。每次调用生成器的 __next__() 方法时，函数将从上一次 yield 语句的位置恢复执行，然后继续执行直到下一个 yield 语句或函数结束。这样就允许你在迭代过程中逐个生成值，而不会从头开始执行函数。

   def my_generator():
       yield 1
       yield 2
       yield 3
   
   gen = my_generator()
   
   print(next(gen))  					 # 第一次调用 __next__()，执行第一个 yield 语句，生成值 1
   print(next(gen)) 					 # 第二次调用 __next__()，从上一次的位置继续执行，生成值 2
   print(next(gen))  					 # 第三次调用 __next__()，从上一次的位置继续执行，生成值 3
   

   # 使用函数和 yield 创建生成器
   def my_generator():
       for x in range(5):
           yield x * 2
   
   # 使用函数和 yield 生成值
   gen = my_generator()
   for value in gen:
       print(value)  					# 0, 2, 4, 6, 8
   

10.5.4.2 特性：延迟生成，节省内存

  下面例子说明了生成器表达式逐个生成值的特点，以及与列表等可迭代对象在处理大数据或无限数据流时的区别。

1. 生成器：

   • 创建时只是生成器对象：这个生成器对象包含了生成元素的规则和状态信息，不会立即生成或存储所有的元素。
   • 迭代时逐个生成元素：当你迭代生成器时，它会根据定义的规则逐个生成元素，每次生成一个元素，并在需要时（例如for循环中）按需生成下一个元素。
   • 我们使用生成器表达式来创建一个生成器，但是在创建时，它并不会立即计算并存储所有的元素，只会在需要时（比如for循环中），随着一次次迭代来生成一个个的值。即生成器只在需要时生成值，而不会一次性生成并存储所有值

   import sys
   
   # 创建一个生成器，用于生成一组偶数
   generator_expr = (x * 2 for x in range(10**6))
   # 生成器只包含规则和状态信息，不占用大量内存
   gen_size = sys.getsizeof(generator_expr)
   
   print(f"生成器类型：{type(generator_expr)} , 生成器的大小（字节）：{gen_size}")
   

   生成器类型：<class 'generator'> , 生成器的大小（字节）：208
   

   # 迭代生成器表达式，逐个生成值
   	for value in generator_expr:
   	    print(value)
   

2. 使用列表：我们使用列表推导式创建了一个列表，这个列表在一开始创建的时候，就会立即生成并存储所有的元素，这会占用大量内存，特别是当数据集很大时。

   # 列表推导式，用于生成一组偶数
   list_comp = [x * 2 for x in range(10**6)]
   print("列表占用的内存：", big_list.__sizeof__(), "字节")
   

   列表占用的内存： 8448712 字节
   

  所以，生成器非常适合处理大型数据集或需要延迟生成值的情况，而列表等序列则适用于小型数据集或需要一次性访问所有值的情况。

10.5.4.3 特性：简洁优雅

  生成器不仅语法简洁，而且生成器函数允许你在函数内部使用普通的局部变量来管理状态，而不需要像类的实例方法那样使用实例变量。下面通过斐波那契数列的例子来说明。

def fibonacci_generator():
    a, b = 1, 1  # 使用局部变量 a 和 b 来保存斐波那契数列的前两个元素
    while True:
        yield a  # 生成当前斐波那契数列的值
        a, b = b, a + b  # 更新局部变量 a 和 b，计算下一个斐波那契数列的值

# 创建斐波那契数列生成器
fib_gen = fibonacci_generator()

# 逐个生成并打印斐波那契数列的值
for _ in range(11):
    print(next(fib_gen),end=' ')

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 

  在上述示例中，我们使用局部变量 a 和 b 来管理斐波那契数列的前两个元素。生成器函数 fibonacci_generator() 使用 yield 语句生成当前的斐波那契数值，并在每次迭代中更新局部变量 a 和 b 来计算下一个值。这使得我们可以使用普通的局部变量来管理状态，而不需要使用类的实例变量，从而让代码更加清晰和易于理解。

如果是用类来实现，代码为：

# 定义一个名为 Fibs 的自定义迭代器类，用于生成斐波那契数列
class Fibs:
    def __init__(self, n=10):
        self.a = 0           							 # 初始化第一个斐波那契数为 0
        self.b = 1           							 # 初始化第二个斐波那契数为 1
        self.n = n          		   					 # 存储生成斐波那契数列的上限值 n

    def __iter__(self):
        return self

    # 实现 __next__() 方法，用于生成下一个斐波那契数
    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b  		 # 计算下一个斐波那契数
        if self.a > self.n:                       		 # 如果当前斐波那契数大于上限值 n
            raise StopIteration                   		 # 则抛出 StopIteration 异常，标识迭代结束
        return self.a                             		 # 返回当前斐波那契数


fibs = Fibs(100)										 # 创建一个名为 fibs 的斐波那契数列迭代器，上限值为 100

for each in fibs:
    print(each, end=' ')  								 # 打印每个斐波那契数，并以空格分隔

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

  总之，生成器提供了一种更简洁、更易于编写和理解的方式来实现迭代器。生成器的语法和特性使得处理迭代任务更加方便和优雅。

10.5.5 类和属性相关操作

  Python中有一些内置函数，用于类继承关系的判断、对象类型的检查，以及对象属性的操作。这些函数可以让开发者更好地管理和操作类和对象的行为，使代码更具表现力和可读性。

函数	描述
type(obj)	获取对象的类型。
issubclass(class, classinfo)	检查一个类是否是另一个类的子类。
isinstance(obj, classinfo)	检查对象是否是指定类型的实例。
hasattr(obj, name)	检查对象是否包含指定名称的属性。
getattr(obj, name[, default])	获取对象的指定属性的值，可选地提供默认值。
setattr(obj, name, value)	设置对象的属性值，如果属性不存在则创建新属性。
delattr(obj, name)	删除对象的指定属性。
property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])	创建属性，允许定义属性的访问、设置和删除操作。

下面是一个简单的使用示例：

# 定义一个简单的类
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def say_hello(self):
        print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")

# 创建一个对象
person1 = Person("Alice", 30)

# 使用内置函数 type() 获取对象的类型
print(type(person1))  										# 输出：

# 使用内置函数 isinstance() 检查对象是否是特定类型的实例
print(isinstance(person1, Person)) 						    # 输出：True

# 使用内置函数 hasattr() 检查对象是否包含指定属性
print(hasattr(person1, 'name'))  							# 输出：True

# 使用内置函数 getattr() 获取对象的属性值
name = getattr(person1, 'name')
print(name)  												# 输出：Alice

# 使用内置函数 setattr() 设置对象的属性值
setattr(person1, 'age', 35)
person1.say_hello()  										# 输出：Hello, my name is Alice and I am 35 years old.

# 使用内置函数 delattr() 删除对象的属性
delattr(person1, 'age')
print(hasattr(person1, 'age'))  							# 输出：False

# 使用内置函数 issubclass() 检查类之间的继承关系
class Student(Person):
    def __init__(self, name, age, student_id):
        super().__init__(name, age)
        self.student_id = student_id

print(issubclass(Student, Person))  						# 输出：True