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一、概述
1、定义
2、作用
二、应用场景
1、构造和析构
2、操作符重载
3、字符串和表示
4、容器管理
5、可调用对象
6、上下文管理
7、属性访问和描述符
8、迭代器和生成器
9、数值类型
10、复制和序列化
11、自定义元类行为
12、自定义类行为
13、类型检…目录
一、概述
1、定义
2、作用
二、应用场景
1、构造和析构
2、操作符重载
3、字符串和表示
4、容器管理
5、可调用对象
6、上下文管理
7、属性访问和描述符
8、迭代器和生成器
9、数值类型
10、复制和序列化
11、自定义元类行为
12、自定义类行为
13、类型检查和转换
14、自定义异常
三、学习方法
1、理解基础
2、查阅文档
3、编写示例
4、实践应用
5、阅读他人代码
6、参加社区讨论
7、持续学习
8、练习与总结
9、注意兼容性
10、避免过度使用
四、魔法方法
23、__getattribute__方法
23-1、语法
23-2、参数
23-3、功能
23-4、返回值
23-5、说明
23-6、用法
24、__getitem__方法
24-1、语法
24-2、参数
24-3、功能
24-4、返回值
24-5、说明
24-6、用法
25、__getnewargs__方法
25-1、语法
25-2、参数
25-3、功能
25-4、返回值
25-5、说明
25-6、用法
五、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、博客个人主页 一、概述
1、定义 魔法方法(Magic Methods/Special Methods也称特殊方法或双下划线方法)是Python中一类具有特殊命名规则的方法它们的名称通常以双下划线(__)开头和结尾。 魔法方法用于在特定情况下自动被Python解释器调用而不需要显式地调用它们它们提供了一种机制让你可以定义自定义类时具有与内置类型相似的行为。
2、作用 魔法方法允许开发者重载Python中的一些内置操作或函数的行为从而为自定义的类添加特殊的功能。
二、应用场景
1、构造和析构
1-1、__init__(self, [args...])在创建对象时初始化属性。 1-2、__new__(cls, [args...])在创建对象时控制实例的创建过程(通常与元类一起使用)。 1-3、__del__(self)在对象被销毁前执行清理操作如关闭文件或释放资源。
2、操作符重载
2-1、__add__(self, other)、__sub__(self, other)、__mul__(self, other)等自定义对象之间的算术运算。 2-2、__eq__(self, other)、__ne__(self, other)、__lt__(self, other)等定义对象之间的比较操作。
3、字符串和表示
3-1、__str__(self)定义对象的字符串表示常用于print()函数。 3-2、__repr__(self)定义对象的官方字符串表示用于repr()函数和交互式解释器。
4、容器管理
4-1、__getitem__(self, key)、__setitem__(self, key, value)、__delitem__(self, key)用于实现类似列表或字典的索引访问、设置和删除操作。 4-2、__len__(self)返回对象的长度或元素个数。
5、可调用对象
5-1、__call__(self, [args...])允许对象像函数一样被调用。
6、上下文管理
6-1、__enter__(self)、__exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb)用于实现上下文管理器如with语句中的对象。
7、属性访问和描述符
7-1、__getattr__, __setattr__, __delattr__这些方法允许对象在访问或修改不存在的属性时执行自定义操作。 7-2、描述符(Descriptors)是实现了__get__, __set__, 和__delete__方法的对象它们可以控制对另一个对象属性的访问。
8、迭代器和生成器
8-1、__iter__和__next__这些方法允许对象支持迭代操作如使用for循环遍历对象。 8-2、__aiter__, __anext__这些是异步迭代器的魔法方法用于支持异步迭代。
9、数值类型
9-1、__int__(self)、__float__(self)、__complex__(self)定义对象到数值类型的转换。 9-2、__index__(self)定义对象用于切片时的整数转换。
10、复制和序列化
10-1、__copy__和__deepcopy__允许对象支持浅复制和深复制操作。 10-2、__getstate__和__setstate__用于自定义对象的序列化和反序列化过程。
11、自定义元类行为
11-1、__metaclass__(Python 2)或元类本身(Python 3)允许自定义类的创建过程如动态创建类、修改类的定义等。
12、自定义类行为
12-1、__init__和__new__用于初始化对象或控制对象的创建过程。 12-2、__init_subclass__在子类被创建时调用允许在子类中执行一些额外的操作。
13、类型检查和转换
13-1、__instancecheck__和__subclasscheck__用于自定义isinstance()和issubclass()函数的行为。
14、自定义异常
14-1、你可以通过继承内置的Exception类来创建自定义的异常类并定义其特定的行为。 三、学习方法 要学好Python的魔法方法你可以遵循以下方法及步骤
1、理解基础 首先确保你对Python的基本语法、数据类型、类和对象等概念有深入的理解这些是理解魔法方法的基础。
2、查阅文档 仔细阅读Python官方文档中关于魔法方法的部分文档会详细解释每个魔法方法的作用、参数和返回值。你可以通过访问Python的官方网站或使用help()函数在Python解释器中查看文档。
3、编写示例 为每个魔法方法编写简单的示例代码以便更好地理解其用法和效果通过实际编写和运行代码你可以更直观地感受到魔法方法如何改变对象的行为。
4、实践应用 在实际项目中尝试使用魔法方法。如你可以创建一个自定义的集合类使用__getitem__、__setitem__和__delitem__方法来实现索引操作。只有通过实践应用你才能更深入地理解魔法方法的用途和重要性。
5、阅读他人代码 阅读开源项目或他人编写的代码特别是那些使用了魔法方法的代码这可以帮助你学习如何在实际项目中使用魔法方法。通过分析他人代码中的魔法方法使用方式你可以学习到一些新的技巧和最佳实践。
6、参加社区讨论 参与Python社区的讨论与其他开发者交流关于魔法方法的使用经验和技巧在社区中提问或回答关于魔法方法的问题这可以帮助你更深入地理解魔法方法并发现新的应用场景。
7、持续学习 Python语言和其生态系统不断发展新的魔法方法和功能可能会不断被引入保持对Python社区的关注及时学习新的魔法方法和最佳实践。
8、练习与总结 多做练习通过编写各种使用魔法方法的代码来巩固你的理解定期总结你学到的知识和经验形成自己的知识体系。
9、注意兼容性 在使用魔法方法时要注意不同Python版本之间的兼容性差异确保你的代码在不同版本的Python中都能正常工作。
10、避免过度使用 虽然魔法方法非常强大但过度使用可能会导致代码难以理解和维护在编写代码时要权衡使用魔法方法的利弊避免滥用。 总之学好Python的魔法方法需要不断地学习、实践和总结只有通过不断地练习和积累经验你才能更好地掌握这些强大的工具并在实际项目中灵活运用它们。 四、魔法方法
23、__getattribute__方法
23-1、语法
__getattribute__(self, name, /)Return getattr(self, name)
23-2、参数
23-2-1、self(必须)一个对实例对象本身的引用在类的所有方法中都会自动传递。
23-2-2、name(必须)一个字符串表示你尝试访问的属性的名称。
23-2-3、/(可选)这是从Python 3.8开始引入的参数注解语法它表示这个方法不接受任何位置参数(positional-only parameters)之后的关键字参数(keyword arguments)。
23-3、功能 用于拦截对对象属性的访问。
23-4、返回值 返回值是被访问属性的值这可以是任何类型的值包括整数、浮点数、字符串、列表、字典等或者甚至是另一个对象。
23-5、说明 如果 __getattribute__ 方法没有返回任何值(即没有return语句)那么它实际上会返回None但这通常是不希望的因为它可能会掩盖其他潜在的问题。 由于__getattribute__方法会拦截所有属性访问包括对象自身的属性和继承自基类的属性因此在使用时需要特别小心以避免无限递归或其他意外行为。
23-6、用法
# 023、__getattribute__方法
# 1、基本访问控制
class AccessControl:def __init__(self, data):self._data datadef __getattribute__(self, name):if name _data:raise AttributeError(Direct access to _data is not allowed)return super().__getattribute__(name)
if __name__ __main__:ac AccessControl({secret: value})# ac._data # 这会引发AttributeError: Direct access to _data is not allowed# 2、属性惰性加载
class LazyLoad:def __init__(self):self._loaded Falsedef load_data(self):print(Loading data...)self._data Loaded dataself._loaded Truedef __getattribute__(self, name):if name _data and not self._loaded:self.load_data()return super().__getattribute__(name)
if __name__ __main__:ll LazyLoad()print(ll._data) # 第一次会加载数据并输出print(ll._data) # 第二次不会再次加载# 3、属性访问记录
class AccessLogger:def __init__(self):self._access_log []self._methods {} # 用于存储占位符方法的字典def __getattr__(self, name):if name not in self._methods:# 创建一个新的占位符方法并存储到字典中def placeholder(*args, **kwargs):self._access_log.append(name)raise AttributeError(fAccessLogger has no attribute or method {name})self._methods[name] placeholderreturn self._methods[name]def log(self):return self._access_log
if __name__ __main__:al AccessLogger()try:al.method1() # 这会触发占位符方法并记录 method1al.method2() # 这会触发占位符方法并记录 method2except AttributeError as e:print(e) # 输出AccessLogger has no attribute or method method1print(e) # 输出AccessLogger has no attribute or method method2print(al.log()) # 输出 [method1]# 4、只读属性
class ReadOnly:def __init__(self, value):self._value valuedef __getattribute__(self, name):if name _value:return super().__getattribute__(name)if name.startswith(read_):return super().__getattribute__(name)if name value:raise AttributeError(value is read-only)def read_value(self):return self._value
if __name__ __main__:ro ReadOnly(10)print(ro.read_value()) # 输出 10# ro.value 20 # 这会引发 AttributeError# 5、动态属性
class DynamicProps:def __getattribute__(self, name):if name dynamic_prop:return fThis is a {name} with value generated on the fly.return super().__getattribute__(name)
if __name__ __main__:dp DynamicProps()print(dp.dynamic_prop) # 输出 This is a dynamic_prop with value generated on the fly.# 6、属性验证
class Validated:def __setattr__(self, name, value):if name value and not isinstance(value, int):raise ValueError(value must be an integer)super().__setattr__(name, value)def __getattribute__(self, name):attr super().__getattribute__(name)if name value and not isinstance(attr, int):raise AttributeError(value has been corrupted)return attr
if __name__ __main__:v Validated()v.value 10# v.value ten # 这会引发ValueError: value must be an integer# 7、属性别名
class Alias:def __init__(self, data):self._data datadef __getattribute__(self, name):if name alias_data:return super().__getattribute__(_data)return super().__getattribute__(name)
if __name__ __main__:a Alias(some data)print(a.alias_data) # 输出 some data# 8、条件性访问
class ConditionalAccess:def __init__(self, data, condition):self._data dataself._access_condition conditiondef __getattribute__(self, name):# 调用内置的__getattribute__方法来避免无限递归# 但我们先检查是否是我们想要控制的属性if name _data and not object.__getattribute__(self, _access_condition):raise AttributeError(Access to _data is not allowed under current condition)# 对于其他属性正常返回return object.__getattribute__(self, name)propertydef access_condition(self):return object.__getattribute__(self, _access_condition)access_condition.setterdef access_condition(self, value):object.__setattr__(self, _access_condition, value)
if __name__ __main__:ca ConditionalAccess(sensitive data, False)# 尝试访问 _data 会引发 AttributeErrortry:print(ca._data)except AttributeError as e:print(e)# 允许访问 _dataca.access_condition Trueprint(ca._data) # 现在可以访问 _data因为 access_condition 为 True24、__getitem__方法
24-1、语法
__getitem__(self, key, /)return self.__getitem__(key) self[key]
24-2、参数
24-2-1、self(必须)一个对实例对象本身的引用在类的所有方法中都会自动传递。
24-2-2、key(必须)一个用于索引或切片对象的值。
24-2-3、/(可选)这是从Python 3.8开始引入的参数注解语法它表示这个方法不接受任何位置参数(positional-only parameters)之后的关键字参数(keyword arguments)。
24-3、功能 用于实现对象的索引和切片功能。
24-4、返回值 返回被索引或切片访问的元素的值。
24-5、说明 如果key是整数则执行索引访问如果key是slice对象则执行切片访问。对于无效的索引(例如超出范围的整数索引或不支持的索引类型)__getitem__方法应该抛出相应的异常。
24-6、用法
# 024、__getitem__方法
# 1、简单的列表包装类
class MyList:def __init__(self, data):self.data datadef __getitem__(self, index):return self.data[index]
if __name__ __main__:my_list MyList([1, 2, 3, 4])print(my_list[1]) # 输出 2# 2、字典的键访问
class MyDict:def __init__(self, data):self.data datadef __getitem__(self, key):return self.data[key]
if __name__ __main__:my_dict MyDict({a: 1, b: 2})print(my_dict[a]) # 输出 1# 3、字符串索引(仅支持正索引)
class MyString:def __init__(self, string):self.string stringdef __getitem__(self, index):if index 0:raise IndexError(Negative indices are not supported)return self.string[index]
if __name__ __main__:my_string MyString(hello)print(my_string[1]) # 输出 e# 4、范围对象(步长访问)
class MyRange:def __init__(self, start, end, step1):self.start startself.end endself.step stepdef __getitem__(self, index):if index 0:raise IndexError(Negative indices are not supported)return self.start (index * self.step) if self.start (index * self.step) self.end else None
if __name__ __main__:my_range MyRange(0, 10, 2)print(my_range[2]) # 输出 4# 5、矩阵索引(二维数组)
class Matrix:def __init__(self, data):self.data datadef __getitem__(self, index):return self.data[index]
if __name__ __main__:# 假设有一个二维列表作为矩阵数据matrix Matrix([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])print(matrix[1][0]) # 输出 3但注意这里第一个 __getitem__ 返回的是行第二个是 Python 内置的列表索引# 6、自定义文件读取(按行索引)
class MyFile:def __init__(self, filename):self.filename filenameself.lines []with open(self.filename, r) as file:for line in file:self.lines.append(line.strip())def __getitem__(self, index):return self.lines[index]
if __name__ __main__:my_file MyFile(test.txt)print(my_file[0]) # 输出文件的第一行内容# 7、自定义日期范围(按日期索引)
from datetime import datetime, timedelta
class DateRange:def __init__(self, start_date, end_date):self.start_date start_dateself.end_date end_dateself.current_date start_datedef __getitem__(self, index):self.current_date timedelta(daysindex)if self.current_date self.end_date:raise IndexError(Index out of range)return self.current_date.date()
if __name__ __main__:start datetime(2024, 3, 13)end datetime(2024, 5, 31)date_range DateRange(start, end)print(date_range[2].strftime(%Y-%m-%d)) # 输出 2024-03-15# 注意这个示例中的__getitem__改变了内部状态通常不建议这样做除非有明确的需求。# 8、自定义字典通过属性名访问值
class AttributeDict:def __init__(self, *args, **kwargs):self.__dict__.update(*args, **kwargs)def __getitem__(self, key):return getattr(self, key)
if __name__ __main__:attr_dict AttributeDict(a1, b2)print(attr_dict[a]) # 输出 1# 9、自定义树形结构通过路径访问节点
class TreeNode:def __init__(self, value, childrenNone):self.value valueself.children children if children is not None else {}def __getitem__(self, key):if key in self.children:return self.children[key]raise KeyError(fNo child node with key: {key})
if __name__ __main__:# 示例树形结构root TreeNode(root, {child1: TreeNode(child1),child2: TreeNode(child2, {grandchild: TreeNode(grandchild)})})# 访问节点print(root[child2][grandchild].value) # 输出 grandchild# 10、自定义文件读取按块(chunk)索引
class ChunkedFileReader:def __init__(self, filename, chunk_size):self.filename filenameself.chunk_size chunk_sizeself.file_handle open(filename, rb)def __getitem__(self, index):self.file_handle.seek(index * self.chunk_size)data self.file_handle.read(self.chunk_size)if not data:raise IndexError(Index out of range)return datadef __del__(self):self.file_handle.close()
if __name__ __main__:chunked_reader ChunkedFileReader(example.bin, 1024) # 每个块1024字节print(chunked_reader[0].hex()) # 输出第一个块的内容的十六进制表示# 11、自定义颜色查找表(通过颜色名访问RGB值)
class ColorLookup:def __init__(self, colors):self.colors colorsdef __getitem__(self, key):return self.colors.get(key, Unknown color)
if __name__ __main__:colors ColorLookup({red: (255, 0, 0), green: (0, 255, 0), blue: (0, 0, 255)})print(colors[red]) # 输出 (255, 0, 0)print(colors[purple]) # 输出 Unknown color# 12、自定义二维数组(类似NumPy数组但简化版)
class Simple2DArray:def __init__(self, data):self.data datadef __getitem__(self, index):if isinstance(index, int):return [row[index] for row in self.data]elif isinstance(index, tuple) and len(index) 2:row, col indexreturn self.data[row][col]else:raise IndexError(Invalid index)
if __name__ __main__:array_2d Simple2DArray([[3, 5, 6], [8, 10, 11], [7, 8, 12]])print(array_2d[1]) # 输出 [5, 10, 8]print(array_2d[1, 2]) # 输出 11
25、__getnewargs__方法
25-1、语法
__getnewargs__(self, /)
25-2、参数
25-2-1、self(必须)一个对实例对象本身的引用在类的所有方法中都会自动传递。
25-2-2、/(可选)这是从Python 3.8开始引入的参数注解语法它表示这个方法不接受任何位置参数(positional-only parameters)之后的关键字参数(keyword arguments)。
25-3、功能 用于支持pickle模块的自定义序列化。
25-4、返回值 返回一个元组该元组中的元素将作为参数传递给对象的__new__方法来重新创建对象的一个新实例。
25-5、说明 如果对象不需要额外的参数来重新创建(即它可以通过默认构造函数重新创建)那么__getnewargs__可以简单地返回一个空元组。
25-6、用法
# 025、__getnewargs__方法
# 1、自定义整数范围
import pickle
class IntRange:def __init__(self, start, end):self.start startself.end enddef __getnewargs__(self):return (self.start, self.end)
if __name__ __main__:range_obj IntRange(1, 10)pickled pickle.dumps(range_obj)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.start, unpickled.end) # 输出 1 10# 2、自定义颜色类
import pickle
class Color:def __init__(self, r, g, b):self.r rself.g gself.b bdef __getnewargs__(self):return (self.r, self.g, self.b)
if __name__ __main__:color_obj Color(255, 0, 0)pickled pickle.dumps(color_obj)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.r, unpickled.g, unpickled.b) # 输出 255 0 0# 3、自定义坐标点
import pickle
class Point:def __init__(self, x, y):self.x xself.y ydef __getnewargs__(self):return (self.x, self.y)
if __name__ __main__:point_obj Point(10, 20)pickled pickle.dumps(point_obj)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.x, unpickled.y) # 输出 10 20# 4、自定义复数类
import pickle
class ComplexNumber:def __init__(self, real, imag):self.real realself.imag imagdef __getnewargs__(self):return (self.real, self.imag)
if __name__ __main__:complex_obj ComplexNumber(3, 4)pickled pickle.dumps(complex_obj)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.real, unpickled.imag) # 输出 3 4# 5、自定义日期类
import pickle
from datetime import date
class CustomDate:def __init__(self, year, month, day):self.date date(year, month, day)def __getnewargs__(self):return (self.date.year, self.date.month, self.date.day)
if __name__ __main__:date_obj CustomDate(2024, 3, 13)pickled pickle.dumps(date_obj)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.date) # 输出类似 2024-03-13 的日期# 6、自定义分数类
import pickle
from fractions import Fraction
class CustomFraction:def __init__(self, numerator, denominator):self.fraction Fraction(numerator, denominator)def __getnewargs__(self):return (self.fraction.numerator, self.fraction.denominator)
if __name__ __main__:fraction_obj CustomFraction(1, 3)pickled pickle.dumps(fraction_obj)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.fraction) # 输出 1/3# 7、自定义带版本的类
import pickle
class VersionedClass:def __init__(self, data, version):self.data dataself.version versiondef __getnewargs__(self):return (self.data, self.version)def __getstate__(self):# 如果需要可以覆盖此方法以保存额外的状态return self.__dict__def __setstate__(self, state):# 如果需要可以覆盖此方法以在反序列化时设置状态self.__dict__.update(state)
if __name__ __main__:versioned_obj VersionedClass(example data, 1)pickled pickle.dumps(versioned_obj)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.data, unpickled.version) # 输出 example data 1# 8、自定义具有动态属性的类
import pickle
class DynamicProperties:def __init__(self, **kwargs):self.__dict__.update(kwargs)def __getnewargs__(self):# 因为属性是动态的我们可能需要将它们序列化为一个字典return (self.__dict__,)def __getstate__(self):# 返回一个表示对象状态的字典return self.__dict__def __setstate__(self, state):# 设置对象状态self.__dict__.update(state)
if __name__ __main__:dynamic_obj DynamicProperties(nameMyelsa, age18, cityGuangzhou)pickled pickle.dumps(dynamic_obj)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.name, unpickled.age, unpickled.city) # 输出 Myelsa 18 Guangzhou# 9、自定义带时间戳的日志条目
import pickle
from datetime import datetime
class LogEntry:def __init__(self, message, timestampNone):self.message messageself.timestamp timestamp or datetime.now()def __getnewargs__(self):# 假设我们想要重新创建日志条目时保留原始的时间戳return (self.message, self.timestamp)
if __name__ __main__:log_entry LogEntry(System started)pickled pickle.dumps(log_entry)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.message, unpickled.timestamp) # 输出类似 System started 2024-05-31 23:29:16.357606# 10. 自定义用户账户类(带密码哈希)
import pickle
from hashlib import sha256
class UserAccount:def __init__(self, username, password):self.username usernameself.password_hash sha256(password.encode()).hexdigest()def __getnewargs__(self):# 注意出于安全考虑我们不会直接序列化密码哈希用于反序列化# 这里仅作为示例通常不会这样做return (self.username, self.password_hash)# 注意在真实应用中密码不应以明文形式存储或传输
if __name__ __main__:user UserAccount(Myelsa, mypassword)# 通常我们不会序列化/反序列化此类对象因为这涉及安全问题# 但为了示例我们仍然这样做pickled pickle.dumps(user)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.username, unpickled.password_hash) # 输出类似 Myelsa 和密码哈希值89e01536ac207279409d4de1e5253e01f4a1769e696db0d6062ca9b8f56767c8# 11、自定义文件路径和打开模式
import pickle
class FilePath:def __init__(self, path, mode):self.path pathself.mode modedef __getnewargs__(self):return (self.path, self.mode)def open(self):return open(self.path, self.mode)
if __name__ __main__:file_path FilePath(test.txt, r)pickled pickle.dumps(file_path)unpickled pickle.loads(pickled)with unpickled.open() as f:print(f.read()) # 假设文件存在且可读# 12、自定义带有自定义属性的矩形
import pickle
class Rectangle:def __init__(self, width, height, colorred):self.width widthself.height heightself.color colordef __getnewargs__(self):return (self.width, self.height, self.color)
if __name__ __main__:rectangle Rectangle(10, 5, blue)pickled pickle.dumps(rectangle)unpickled pickle.loads(pickled)print(unpickled.width, unpickled.height, unpickled.color) # 输出 10 5 blue
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