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《实用的Python编程》魔术方法magic method

特殊方法

可以通过特殊方法(或者称为”魔术”方法(magic method))自定义 Python 行为的各部分。本节介绍特殊方法的思想。此外,还将讨论动态属性访问和绑定方法。

简介

类可以定义特殊方法。特殊方法对于 Python 解释器而言具有特殊的意义。特殊方法总是以双下划线 __ 开头和结尾,例如 __init__

class Stock(object):
def __init__(self):
...
def __repr__(self):
...

虽然有很多特殊方法,但是我们只研究几个具体的例子。

字符串转换的特殊方法

对象有两种字符串表示形式。

>>> from datetime import date
>>> d = date(2012, 12, 21)
>>> print(d)
2012-12-21
>>> d
datetime.date(2012, 12, 21)
>>>

str() 函数用于创建格式良好的、可打印的输出:

>>> str(d)
'2012-12-21'
>>>

repr() 函数用于创建详细的、面向程序员的输出。

>>> repr(d)
'datetime.date(2012, 12, 21)'
>>>

str()repr() 函数都是使用类中定义的特殊方法生成要显示的字符串。

class Date(object):
def __init__(self, year, month, day):
self.year = year
self.month = month
self.day = day
# Used with `str()`
def __str__(self):
return f'{self.year}-{self.month}-{self.day}'
# Used with `repr()`
def __repr__(self):
return f'Date({self.year},{self.month},{self.day})'

注意:按照惯例,__repr__() 返回一个字符串,当该字符串被传递给 eval() 函数,将会重新创建底层对象(译注:eval(repr(obj)) == obj)。如果不行,则使用某种易于阅读的表现形式。

数学操作的特殊方法

数学运算符涉及的特殊方法如下:

a + b       a.__add__(b)
a - b       a.__sub__(b)
a * b       a.__mul__(b)
a / b       a.__truediv__(b)
a // b      a.__floordiv__(b)
a % b       a.__mod__(b)
a << b      a.__lshift__(b)
a >> b      a.__rshift__(b)
a & b       a.__and__(b)
a | b       a.__or__(b)
a ^ b       a.__xor__(b)
a ** b      a.__pow__(b)
-a          a.__neg__()
~a          a.__invert__()
abs(a)      a.__abs__()

元素访问的特殊方法

这些是实现容器的特殊方法:

len(x)      x.__len__()
x[a]        x.__getitem__(a)
x[a] = v    x.__setitem__(a,v)
del x[a]    x.__delitem__(a)

你可以在类中使用这些特殊方法。

class Sequence:
def __len__(self):
...
def __getitem__(self,a):
...
def __setitem__(self,a,v):
...
def __delitem__(self,a):
...

方法调用

调用方法有两个步骤。

​ 1、查找:. 运算符

​ 2、方法调用: () 运算符

>>> s = Stock('GOOG',100,490.10)
>>> c = s.cost  # Lookup
>>> c
<bound method Stock.cost of <Stock object at 0x590d0>>
>>> c()         # Method call
49010.0
>>>

绑定方法

尚未被函数调用运算符 () 调用的方法称为绑定方法( 译注:bound method,如果直译应该译作“绑定的方法”,但是,就像“类方法”一样,可以省略“的”这个字,译为“绑定方法”,绑定在这里不是动词,而应理解为形容词“绑定的”)。它对自己生成的实例进行操作:

>>> s = Stock('GOOG', 100, 490.10)
>>> s
<Stock object at 0x590d0>
>>> c = s.cost
>>> c
<bound method Stock.cost of <Stock object at 0x590d0>>
>>> c()
49010.0
>>>

如果使用绑定方法时有些大意,那么容易导致错误。示例:

>>> s = Stock('GOOG', 100, 490.10)
>>> print('Cost : %0.2f' % s.cost)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: float argument required
>>>

或者:

f = open(filename, 'w')
...
f.close     # Oops, Didn't do anything at all. `f` still open.

在这两种情形中,错误都是由忘记尾部括号引起的。例如:s.cost() or f.close()

属性访问

还有一种访问、操作和管理属性的替代方法。

getattr(obj, 'name')          # Same as obj.name
setattr(obj, 'name', value)   # Same as obj.name = value
delattr(obj, 'name')          # Same as del obj.name
hasattr(obj, 'name')          # Tests if attribute exists

示例:

if hasattr(obj, 'x'):
x = getattr(obj, 'x'):
else:
x = None

注意: getattr() 函数的默认参数非常有用。

x = getattr(obj, 'x', None)

练习

练习 4.9:更好的输出

请修改 stock.py 文件中定义的 Stock 对象,以便 __repr__() 方法生成更有用的输出。示例:

>>> goog = Stock('GOOG', 100, 490.1)
>>> goog
Stock('GOOG', 100, 490.1)
>>>

修改完成后,请查看读取股票投资组合时会发生什么,以及生成什么样的结果。示例:

>>> import report
>>> portfolio = report.read_portfolio('Data/portfolio.csv')
>>> portfolio
... see what the output is ...
>>>

练习 4.10:使用 getattr() 的例子

getattr() 是读取属性的另一种机制。可以使用它编写极其灵活的代码。首先,请尝试以下示例:

>>> import stock
>>> s = stock.Stock('GOOG', 100, 490.1)
>>> columns = ['name', 'shares']
>>> for colname in columns:
print(colname, '=', getattr(s, colname))
name = GOOG
shares = 100
>>>

仔细观察会发现输出数据完全由 columns 变量中列出的属性名决定。

tableformat.py 文件中,使用该思想将其扩展为通用函数 print_table()print_table()打印一个表格,显示用户指定的任意对象的属性。与早期的 print_report() 函数一样,print_table() 方法还应接受一个 TableFormatter 实例来控制输出格式。它们的工作方式如下:

>>> import report
>>> portfolio = report.read_portfolio('Data/portfolio.csv')
>>> from tableformat import create_formatter, print_table
>>> formatter = create_formatter('txt')
>>> print_table(portfolio, ['name','shares'], formatter)
name     shares
---------- ----------
AA        100
IBM         50
CAT        150
MSFT        200
GE         95
MSFT         50
IBM        100
>>> print_table(portfolio, ['name','shares','price'], formatter)
name     shares      price
---------- ---------- ----------
AA        100       32.2
IBM         50       91.1
CAT        150      83.44
MSFT        200      51.23
GE         95      40.37
MSFT         50       65.1
IBM        100      70.44
>>>

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注:完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh

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