阿里云Python训练营
TASK3-DAY3
- 前言
- 一、魔法方法
- 1.基本的魔法方法
- 2.算术运算符
- 3.反算术运算符
- 4.增量赋值运算
- 5.一元运算符
- 6.属性访问
- 7.描述符
- 8.定制序列
- 9.迭代器
- 10.生成器
- 总结
魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__。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（类方法） 或者（实例方法）。
- ：代表一个类的名称
- ：代表一个实例对象的名称
(1). init(self[, …]) 构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法
演示代码如下:
(2).
- 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。
演示代码如下:
(3). 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。
演示代码如下:
(4).__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。
演示代码如下:
(5).del(self) 析构器，当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。
演示代码如下:
(6).
- :
- 当你打印一个对象的时候，触发
- 当你使用格式化的时候，触发
- 强转数据类型的时候，触发
- ：
- 是的备胎
- 有的时候执行,没有实现的时候，执行
- 内置函数对应的结果是的返回值
- 当你使用格式化的时候 触发
演示代码如下:
(7).
- 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。
演示代码如下:
类型工厂函数，指的是“不通过类而是通过函数来创建对象”。
- add(self, other)定义加法的行为：+
- sub(self, other)定义减法的行为：-
演示代码如下:
- 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)。
演示代码如下:
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：|
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。
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。
演示代码如下:
- 定义正号的行为：
- 定义负号的行为：
- 定义当被调用时的行为
- 定义按位求反的行为：
- : 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。
- ：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）。
- ：定义当一个属性被设置时的行为。
- ：定义当一个属性被删除时的行为。
演示代码如下:
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。
演示代码如下:
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。
演示代码如下:
- 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。
演示代码如下:
- 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：
演示代码如下:
- 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。
演示代码如下:
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。
演示代码如下:
- 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。
演示代码如下:
例子:用生成器实现斐波那契数列。
演示代码如下:
学习TASK3,学到许多之前没接触到的内容,TASK3有四个板块:函数,Lambda-表达式,类与对象,魔法方法。这四个板块就函数和表达式之前接触过，其他两个都是新内容，要学习好TASK3是要花大量时间的，希望大家能坚持下来。
以上就是本篇文章【阿里国内python下载】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://w.yusign.com/news/8116.html 资讯 企业新闻 行情 企业黄页 同类资讯 首页 网站地图 返回首页 述古往 http://w.yusign.com/mobile/ , 查看更多