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Python中得魔法方法
方法名 | 說明 |
---|---|
__str__ | 用于返回對象得描述 |
__iter__ | 使類可以迭代 |
__getitem__ | 按照下標獲取類元素,例如list |
__getattr__ | 調用類不存在得屬性 |
__call__ | 類實例化默認調用方法 |
看到類似 __slots__
這種形如__xxx__
得變量或者函數名就要注意,這些在Python中是有特殊用途得。
__slots__
我們已經知道怎么用了,__len__
方法我們也知道是為了能讓class作用于 len()
函數。
這些在Python有另外得一些名稱叫魔術方法
除此之外,Python得class
中還有許多這斜體樣式樣有特殊用途得函數,可以幫助我們定制!
1.__str__
用于定制對象得描述信息
我們先定義一個 Student
類,打印一個實例:
>>> class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
>>> print(Student('張三'))
<__main__.Student object at 0x000001AC142D3370>
>>>
打印出一堆<__main__.Student object at 0x000001AC142D3370>
, 不好看。
怎么才能打印得好看呢?只需要定義好 __str__()
方法,返回一個好看得字符串就可以了:
# -*- coding: utf-8 -*-class Person(object): def __init__(self, name): self.name = name # 用于定制對象得描述信息 def __str__(self): return "Person object (name:%s)" % self.nameif __name__ == '__main__': p = Person('張三') print(p)
這樣打印出來得實例,不但好看,而且容易看出實例內部重要得數據。
2.__iter__
如果一個類想被用于 for ... in
循環,類似list
或tuple
那樣,就必須實現一個 __iter__()
方法,該方法返回一個迭代對象,然后,Python得for循環就會不斷調用該迭代對象得 __next__()
方法拿到循環得下一個值,直到遇StopIteration
錯誤時退出循環。
我們以斐波那契數列為例,寫一個Fib
類,可以作用于for
循環:
class Fib(object): # Fib默認不是可迭代對象,變成一個可迭代對象,必須返回一個迭代器 def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 斐波那契數列前兩個固定得值 # 重寫 __iter__方法,Fib變為可迭代對象 def __iter__(self): return self # 重寫__next__方法,Fib就變成一個迭代器 def __next__(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 計算下一個值 if self.a > 1000: raise StopIteration return self.aif __name__ == '__main__': print('小于1000得所有斐波那契數:', end=' ') for i in Fib(): print(i, end=' ')
3.__getitem__
Fib
實例雖然能作用于for循環,看起來和list有點像,但是,把它當成list
來使用還是不行,比如,取第5個元素:
>>> Fib()[5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'Fib' object does not support indexing
>>>
要表現得像list
那樣按照下標取出元素,需要實現 __getitem__()
方法:
# -*- coding: utf-8 -*-class Fib(object): # 重寫__getitem__,Fib 可以類似于 list def __getitem__(self, item): a, b = 1, 1 for x in range(item): a, b = b, a+b return a
現在,就可以按下標訪問數列得任意一項了
if __name__ == '__main__': f = Fib() print(f[5]) print(f[6]) print(f[10]) print(f[15])
輸出:
但是list
有個神奇得切片方法:
>>> list(range(100)[5:10])
[5, 6, 7, 8, 9]
對于Fib卻報錯。原因是 __getitem__()
傳入得參數可能是一個int
,也可能是一個切片對象 slice
,所以要做判斷
# -*- coding: utf-8 -*-class Fib(object): def __getitem__(self, item): # # item是一個下標, 也有可能是一個切片 if isinstance(item, int): # item 是一個 int 下標 a, b = 1, 1 for _ in range(item): # rage(item) 用作循環次數 a, b = b, a+b return a elif isinstance(item, slice): # item 是一個切片(范圍) start = item.start stop = item.stop if start is None: start = 0 # start初始值為 0 a, b = 1, 1 l = [] for _ in range(stop): l.append(a) a, b = b, a+b return l
現在試試Fib得切片:
if __name__ == '__main__': print(Fib()[9]) print(Fib()[1:10])
輸出:
但是沒有對step參數作處理:
>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
也沒有對負數作處理,所以,要正確實現一個 __getitem__()
還是有很多工作要做得。
此外,如果把對象看成 dict , __getitem__()
得參數也可能是一個可以作key
得object
,例如 str
。
與之對應得是 __setitem__()
方法,把對象視作list
或dict
來對集合賦值。最后,還有一個 __delitem__()
方法,用于刪除某個元素。
總之,通過上面得方法,我們自己定義得類表現得和Python自帶得list、tuple、dict
沒什么區別,這完全歸功于動態語言得“鴨子類型”,不需要強制繼承某個接口。
4.__getattr__
正常情況下,當我們調用類得方法或屬性時,如果不存在,就會報錯。比如定義 Student
類:
class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michale'
調用 name
屬性,沒問題,但是,調用不存在得 score
屬性,就有問題了:
>>> s = Student()
>>> print(s.name)
Michael
>>> print(s.score)
>Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
錯誤信息很清楚地告訴我們,沒有找到 score
這個attribute
。
要避免這個錯誤,除了可以加上一個 score
屬性外,Python還有另一個機制,那就是寫一個 __getattr__()
方法,動態返回一個屬性。修改如下:
class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michale' def __getattr__(self, item): if item == 'score': return 99
當調用不存在得屬性時,比如 score
,Python解釋器會試圖調用 __getattr__(self, 'score')
來嘗試獲得屬性,這樣,我們就有機會返回 score
得值:
>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99
>>>
返回函數也是完全可以得:
class Student(object): def __getattr__(self, start): if attr == 'age': return lambda : 25
只是調用方法變為:
>>> s,age()
25
注意,只有在沒有找到屬性得情況下,才調用 __getattr__
,已有得屬性,比如 name
,不會在 __getattr__
中查找。
此外,注意到任意調用如 s.abc
都會返回 None
,這是因為我們定義得 __getattr__
默認返回就是 None
。要讓class
只響應特定得幾個屬性,我們就要按照約定,拋出 AttributeError
得錯誤:
class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr == 'age': return lambda: 25 raise AttributeError(''Student' object has no attribute '%s'' % attr)
這實際上可以把一個類得所有屬性和方法調用全部動態化處理了,不需要任何特殊手段。
這種完全動態調用得特性有什么實際作用呢?作用就是,可以針對完全動態得情況作調用。
5.__call__
一個對象實例可以有自己得屬性和方法,當我們調用實例方法時,我們用instance.method()
來調用。
能不能直接在實例本身上調用呢?在Python中,答案是肯定得。
任何類,只需要定義一個 __call__()
方法,就可以直接對實例進行調用。請看示例:
class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __call__(self, *args, **kwargs): print('My name is %s.' % self.name)
調用方式如下:
>>> s = Student('awei')
>>> s() # self參數不要傳入
My name is awei.
__call__()
還可以定義參數。對實例進行直接調用就好比對一個函數進行調用一樣,所以你完全可以把對象看成函數,把函數看成對象,因為這兩者之間本來就沒啥根本得區別。
如果你把對象看成函數,那么函數本身其實也可以在運行期動態創建出來,因為類得實例都是運行期創建出來得,這么一來,我們就模糊了對象和函數得界限。
那么,怎么判斷一個變量是對象還是函數呢?其實,更多得時候,我們需要判斷一個對象是否能被調用,能被調用得對象就是一個 Callable
對象,比如函數和我們上面定義得帶有 __call__()
得類實例:
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('str')
False
通過 callable()
函數,我們就可以判斷一個對象是否是“可調用”對象。
到此這篇關于Python定制類你不知道得魔術方法得內容就介紹到這了,更多相關Python定制類內容請搜索之家以前得內容或繼續瀏覽下面得相關內容希望大家以后多多支持之家!