python中存在一些特殊的方法，这些方法通常采用格式：__method__()。这些方法会在特定的情况下自动调用。例如：__new__()、__init__()、__del__() 等生命周期方法。正是这些特殊方法，构建了python的语言风格。特殊方法有很多，比如下面列出来的这些，我们按照类别研究其中的一部分。其他的等到真的用到的再往上加吧。
更多魔术方法
我们先来看看这些特殊方法有什么用，它作了什么简化，一般在实际情况下我们什么时候才会使用到这些方法。
假设有一个表示在线订单的类，具有购物车 (列表) 和顾客 (代表顾客的str或其他类的实例)两种数据。
在这种情况下，要获得购物车列表的长度是很自然的。新接触 Python 的人可能会选择在他们的类中实现一个叫get_cart_len()的方法来执行此项。但是，你也可以重载内置函数len()，以便在给定对象时返回购物车列表的长度。
在另一种情况下, 我们可能需要添加一些东西到购物车。再次，新接触 Python 的人会想到实现一个append_to_cart()方法，以添加东西到购物车列表。但是你也可以配置运算符+，用它来将新内容添加到购物车中。
Python 使用特殊的方法来做这些。这些特殊方法具有命名约定，其中名称以两个下划线开头, 后跟一个标识符, 并以另一对下划线结尾。(就是我们说的魔术方法啦)
本质上, 每个内置函数或运算符都有一个与之对应的特殊方法。例如，对应于 len()有__len__()，对应于运算符 + 有__add__()。
默认情况下, 大多数内置函数和运算符都不能与自定义类的对象一起使用。必须在类定义中添加相应的特殊方法，才能使对象与内置和运算符兼容。这就是我们接下来要讨论的 python 运算符重载。
执行此操作时，与其关联的函数或运算符的行为将根据方法中定义的方式进行更改。
在说运算符重载之前，我们来看一下魔术方法的特点：（敲黑板儿）
- 特殊方法定义在class中
- 不需要直接调用
- python的某些函数或操作符会调用相应的特殊方法
运算符重载
目的：让自定义的类生成的对象(实例)能够使用运算符进行操作。依据运算数据的不同，为运算符定义不同的行为。
作用（好处）：
- 让自定义的实例像内建对象一样进行运算符操作，令用户定义的对象能够使用中缀运算符（如 + 和 | ）或一元运算符（如 - 和 ~ ）等运算符。
- 让程序简洁易读；
- 对自定义对象将运算符赋予新的规则。
我们知道，数据类型 = 数据结构 + 运算 ，有了运算符重载意味着我们可以定义自己的数据类型了。
为了做好灵活性、可用性和安全性方面的平衡，Python对运算符重载施加了一些限制：
- 不能重载内置类型的运算符；
- 不能新建运算符，只能重载现有运算符；
- 某些运算符不能重载，如is、and、or和not（不过位运算符&、| 和 ~可以）。
下面我们来看一个例子：二维向量类的加法。（这个例子太经典啦哈哈哈）
假设有Vector2D类代表一个二维向量。我们知道Vector2D(3,4) + Vector2D(1,1) = Vector2D(4,5)，我们通过重载魔术方法__add__来实现这一功能。
class Vector2D:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __add__(self, other):
x = self.x + other.x
y = self.y +other.y
return Vector2D(x, y)
def __str__(self):
return "Vector2D(x={}, y={})".format(self.x, self.y)
v1 = Vector2D(1, 2)
v2 = Vector2D(3, 4)
v3 = v1 + v2
print(v3)
Vector2D(x=4, y=6)
结果是正确的，我们并没有调用__add__而是直接使用 + 就可以啦，还记得之前我们说过的魔术方法的特点吗？
当我们在重载双目运算符的时候，会多传入一个参数other。
在上面的例子中我们还重载了一个特殊方法__str__， 我们下面会介绍这个方法， 这个方法通过 print() 函数调用。
接下来我们在重载一些其他的运算：
from math import hypot,sqrt
class Vector:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
#__str__方法，会在打印变量时，自动调用
def __str__(self):
return 'Vector(%r,%r)' %(self.x, self.y)
#__abs__函数会在调用abs()函数时，自动调用
def __abs__(self):
#hypot(x,y) 返回欧几里得范数 sqrt(x*x + y*y)
return hypot(self.x, self.y)
#__bool__函数会在调用bool()函数时，自动调用
def __bool__(self):
return bool(abs(self))
# 执行a + b时，自动调用
def __add__(self, other):
x = self.x + other.x
y = self.y + other.y
return Vector(x,y)
# 执行a+=b时，自动调用
def __iadd__(self, other):
return self + other
# 执a * b的时候，会自动调用
def __mul__(self, scalar):
return Vector(self.x * scalar,self.y * scalar)
# 求-a时，自动调用
def __neg__(self):
return Vector(-self.x,-self.y)
def __matmul__():
pass
v1 = Vector(2,4)
v2 = Vector(2,1)
print(v1 + v2)
v = Vector(3,4)
print(abs(v))
print(v * 3)
print(abs(v * 3))
print(-v)
v1 += v2
print(v1)
Vector(4,5)
5.0
Vector(9,12)
15.0
Vector(-3,-4)
Vector(4,5)
在上面我们实现了自加操作，（+=）实际上因为我们实现了 + 操作，解释器会自动实现这个方法。
值得注意的是反向操作，如果你了解 Matlab 一定知道Matlab有左除与右除。python也有类似的用法。我们以加法为例：辨析 __add__()与__radd__()的不同.
先看一个例子：
class A:
def __add__(self, other):
print('A add')
def __radd__(self, other):
print('B add')
class B:
pass
if __name__ == "__main__":
a = A()
b = B()
a + b
b + a
A add
B add
在这个例子中，在b + a 时b没有实现加法操作，那么解释器就调用了，a 的反向方法。
执行a + b 的流程如下：
- 如果
a有__add__方法，而且返回值不是NotImplemented，调用a.__add__(b)，然后返回结果。 - 如果
a没有__add__方法，或者调用__add__方法返回NotImplemented，检查b有没有__radd__方法，如果有，而且没有返回NotImplemented，调用b.__radd__(a)，然后返回结果。 - 如果
b没有__radd__方法，或者调用__radd__方法返回NotImplemented，抛出TypeError，并在错误消息中指明操作数类型不支持。