Python魔术方法-Magic Method

摘要: 在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__ ,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述，但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。

介绍

　　在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法

__init__

,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述，但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。

构造和初始化

　　每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法，

__init__

。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而，当调用 x = SomeClass() 的时候，

__init__

并不是第一个被调用的方法。实际上，还有一个叫做

__new__

的方法，两个共同构成了“构造函数”。

　　

__new__

是用来创建类并返回这个类的实例, 而

__init__

只是将传入的参数来初始化该实例。

　　在对象生命周期调用结束时，

__del__

方法会被调用，可以将

__del__

理解为“构析函数”。下面通过代码的看一看这三个方法:

from os.path import join

class FileObject:
'''给文件对象进行包装从而确认在删除时文件流关闭'''

def __init__(self, filepath='~', filename='sample.txt'):
#读写模式打开一个文件
self.file = open(join(filepath, filename), 'r+')

def __del__(self):
self.file.close()
del self.file

控制属性访问

　　许多从其他语言转到Python的人会抱怨它缺乏类的真正封装。(没有办法定义私有变量，然后定义公共的getter和setter)。Python其实可以通过魔术方法来完成封装。我们来看一下:

__getattr__(self, name)

:

　　定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。这适用于对普通拼写错误的获取和重定向，对获取一些不建议的属性时候给出警告(如果你愿意你也可以计算并且给出一个值)或者处理一个 AttributeError 。只有当调用不存在的属性的时候会被返回。

__setattr__(self, name, value)

:

　　与

__getattr__(self, name)

不同，

__setattr__

是一个封装的解决方案。无论属性是否存在，它都允许你定义对对属性的赋值行为，以为这你可以对属性的值进行个性定制。实现

__setattr__

时要避免"无限递归"的错误。

__delattr__

:

　　与

__setattr__

相同，但是功能是删除一个属性而不是设置他们。实现时也要防止无限递归现象发生。

__getattribute__(self, name)

:

　　

__getattribute__

定义了你的属性被访问时的行为，相比较，

__getattr__

只有该属性不存在时才会起作用。因此，在支持

__getattribute__

的Python版本,调用

__getattr__

前必定会调用

__getattribute__

。

__getattribute__

同样要避免"无限递归"的错误。需要提醒的是，最好不要尝试去实现

__getattribute__

,因为很少见到这种做法，而且很容易出bug。

　　在进行属性访问控制定义的时候很可能会很容易引起“无限递归”。如下面代码:

#  错误用法
def __setattr__(self, name, value):
self.name = value
# 每当属性被赋值的时候(如self.name = value)， ``__setattr__()`` 会被调用，这样就造成了递归调用。
# 这意味这会调用 ``self.__setattr__('name', value)`` ，每次方法会调用自己。这样会造成程序崩溃。

#  正确用法
def __setattr__(self, name, value):
self.__dict__[name] = value  # 给类中的属性名分配值
# 定制特有属性

Python的魔术方法很强大，但是用时却需要慎之又慎，了解正确的使用方法非常重要。

创建自定义容器

　　有很多方法可以让你的Python类行为向内置容器类型一样，比如我们常用的list、dict、tuple、string等等。Python的容器类型分为可变类型(如list、dict)和不可变类型（如string、tuple），可变容器和不可变容器的区别在于，不可变容器一旦赋值后，不可对其中的某个元素进行修改。
　　在讲创建自定义容器之前，应该先了解下协议。这里的协议跟其他语言中所谓的"接口"概念很像，它给你很多你必须定义的方法。然而在Python中的协议是很不正式的，不需要明确声明实现。事实上，他们更像一种指南。

自定义容器的magic method

　　下面细致了解下定义容器可能用到的魔术方法。首先，实现不可变容器的话，你只能定义

__len__

和

__getitem__

(下面会讲更多)。可变容器协议则需要所有不可变容器的所有，另外还需要

__setitem__

和

__delitem__

。如果你希望你的对象是可迭代的话，你需要定义

__iter__

会返回一个迭代器。迭代器必须遵循迭代器协议，需要有

__iter__

(返回它本身) 和 next。

__len__(self)

:

　　返回容器的长度。对于可变和不可变容器的协议，这都是其中的一部分。

__getitem__(self, key)

:

　　定义当某一项被访问时，使用*self[key]*所产生的行为。这也是不可变容器和可变容器协议的一部分。如果键的类型错误将产生TypeError；如果key没有合适的值则产生KeyError。

__setitem__(self, key, value)

:

　　当你执行self[key] = value时，调用的是该方法。

__delitem__(self, key)

:

　　定义当一个项目被删除时的行为(比如 del self[key])。这只是可变容器协议中的一部分。当使用一个无效的键时应该抛出适当的异常。

__iter__(self)

:

　　返回一个容器迭代器，很多情况下会返回迭代器，尤其是当内置的iter()方法被调用的时候，以及当使用for x in container:方式循环的时候。迭代器是它们本身的对象，它们必须定义返回self的

__iter__

方法。

__reversed__(self)

:

　　实现当*reversed()*被调用时的行为。应该返回序列反转后的版本。仅当序列可以是有序的时候实现它，例如对于列表或者元组。

__contains__(self, item)

:

　　定义了调用in和not in来测试成员是否存在的时候所产生的行为。你可能会问为什么这个不是序列协议的一部分？因为当

__contains__

没有被定义的时候，如果没有定义，那么Python会迭代容器中的元素来一个一个比较，从而决定返回True或者False。

__missing__(self, key)

:

　　dict字典类型会有该方法，它定义了key如果在容器中找不到时触发的行为。比如d = {'a': 1}, 当你执行*d[notexist]*时，

d.__missing__['notexist']

就会被调用。

一个列子

　　下面是书中的例子，用魔术方法来实现Haskell语言中的一个数据结构。

# -*- coding: utf-8 -*-
class FunctionalList:
''' 实现了内置类型list的功能,并丰富了一些其他方法: head, tail, init, last, drop, take'''

def __init__(self, values=None):
if values is None:
self.values = []
else:
self.values = values

def __len__(self):
return len(self.values)

def __getitem__(self, key):
return self.values[key]

def __setitem__(self, key, value):
self.values[key] = value

def __delitem__(self, key):
del self.values[key]

def __iter__(self):
return iter(self.values)

def __reversed__(self):
return FunctionalList(reversed(self.values))

def append(self, value):
self.values.append(value)
def head(self):
# 获取第一个元素
return self.values[0]
def tail(self):
# 获取第一个元素之后的所有元素
return self.values[1:]
def init(self):
# 获取最后一个元素之前的所有元素
return self.values[:-1]
def last(self):
# 获取最后一个元素
return self.values[-1]
def drop(self, n):
# 获取所有元素，除了前N个
return self.values[n:]
def take(self, n):
# 获取前N个元素
return self.values[:n]

　　
　　其实在collections模块中已经有了很多类似的实现，比如Counter、OrderedDict等等。

反射

　　你也可以控制怎么使用内置在函数sisinstance()和issubclass()方法 反射定义魔术方法. 这个魔术方法是:

__instancecheck__(self, instance)

:

　　检查一个实例是不是你定义的类的实例

__subclasscheck__(self, subclass)

:
　　检查一个类是不是你定义的类的子类

　　这些魔术方法的用例看起来很小, 并且确实非常实用. 它们反应了关于面向对象程序上一些重要的东西在Python上,并且总的来说Python: 总是一个简单的方法去找某些事情, 即使是没有必要的. 这些魔法方法可能看起来不是很有用, 但是一旦你需要它们，你会感到庆幸它们的存在。

可调用的对象

　　你也许已经知道，在Python中，方法是最高级的对象。这意味着他们也可以被传递到方法中，就像其他对象一样。这是一个非常惊人的特性。

　　在Python中，一个特殊的魔术方法可以让类的实例的行为表现的像函数一样，你可以调用它们，将一个函数当做一个参数传到另外一个函数中等等。这是一个非常强大的特性，其让Python编程更加舒适甜美。

__call__(self, [args...])

:

　　允许一个类的实例像函数一样被调用。实质上说，这意味着 x() 与

x.__call__()

是相同的。注意

__call__

的参数可变。这意味着你可以定义

__call__

为其他你想要的函数，无论有多少个参数。

　　

__call__

在那些类的实例经常改变状态的时候会非常有效。调用这个实例是一种改变这个对象状态的直接和优雅的做法。用一个实例来表达最好不过了:

# -*- coding: UTF-8 -*-

class Entity:
"""
调用实体来改变实体的位置
"""

def __init__(self, size, x, y):
self.x, self.y = x, y
self.size = size

def __call__(self, x, y):
"""
改变实体的位置
"""
self.x, self.y = x, y

上下文管理

　　with声明是从Python2.5开始引进的关键词。你应该遇过这样子的代码:

with open('foo.txt') as bar:
# do something with bar

　　在with声明的代码段中，我们可以做一些对象的开始操作和退出操作,还能对异常进行处理。这需要实现两个魔术方法:

__enter__

和

__exit__

。

__enter__(self)

:

　　定义了当使用with语句的时候，会话管理器在块被初始创建时要产生的行为。请注意，

__enter__

的返回值与with语句的目标或者as后的名字绑定。

__exit__(self, exception_type, exception_value, traceback)

:

　　定义了当一个代码块被执行或者终止后，会话管理器应该做什么。它可以被用来处理异常、执行清理工作或做一些代码块执行完毕之后的日常工作。如果代码块执行成功，exception_type，exception_value，和traceback将会为None。否则，你可以选择处理这个异常或者是直接交给用户处理。如果你想处理这个异常的话，请确保

__exit__

在所有语句结束之后返回True。如果你想让异常被会话管理器处理的话，那么就让其产生该异常。

创建对象描述器

　　描述器是通过获取、设置以及删除的时候被访问的类。当然也可以改变其它的对象。描述器并不是独立的。相反，它意味着被一个所有者类持有。当创建面向对象的数据库或者类，里面含有相互依赖的属相时，描述器将会非常有用。一种典型的使用方法是用不同的单位表示同一个数值，或者表示某个数据的附加属性。
　　为了成为一个描述器，一个类必须至少有

__get__

，

__set__

，

__delete__

方法被实现：

__get__(self, instance, owner)

:

定义了当描述器的值被取得的时候的行为。instance是拥有该描述器对象的一个实例。owner是拥有者本身

__set__(self, instance, value)

:

定义了当描述器的值被改变的时候的行为。instance是拥有该描述器类的一个实例。value是要设置的值。

__delete__(self, instance)

:

定义了当描述器的值被删除的时候的行为。instance是拥有该描述器对象的一个实例。

　　下面是一个描述器的实例：单位转换。

# -*- coding: UTF-8 -*-
class Meter(object):
"""
对于单位"米"的描述器
"""

def __init__(self, value=0.0):
self.value = float(value)

def __get__(self, instance, owner):
return self.value

def __set__(self, instance, value):
self.value = float(value)

class Foot(object):
"""
对于单位"英尺"的描述器
"""

def __get__(self, instance, owner):
return instance.meter * 3.2808

def __set__(self, instance, value):
instance.meter = float(value) / 3.2808

class Distance(object):
"""
用米和英寸来表示两个描述器之间的距离
"""
meter = Meter(10)
foot = Foot()

　　使用时：

>>>d = Distance()
>>>print d.foot
>>>print d.meter
32.808
10.0

复制

　　有时候，尤其是当你在处理可变对象时，你可能想要复制一个对象，然后对其做出一些改变而不希望影响原来的对象。这就是Python的copy所发挥作用的地方。

__copy__(self)

:

　　定义了当对你的类的实例调用*copy.copy()*时所产生的行为。*copy.copy()*返回了你的对象的一个浅拷贝——这意味着，当实例本身是一个新实例时，它的所有数据都被引用了——例如，当一个对象本身被复制了，它的数据仍然是被引用的（因此，对于浅拷贝中数据的更改仍然可能导致数据在原始对象的中的改变）。

__deepcopy__(self, memodict={})

:

　　定义了当对你的类的实例调用*copy.deepcopy()*时所产生的行为。copy.deepcopy()返回了你的对象的一个深拷贝——对象和其数据都被拷贝了。memodict是对之前被拷贝的对象的一个缓存——这优化了拷贝过程并且阻止了对递归数据结构拷贝时的无限递归。当你想要进行对一个单独的属性进行深拷贝时，调用copy.deepcopy()，并以memodict为第一个参数。

附录

用于比较的魔术方法

Magic method	explain
__cmp__(self, other)	是比较方法里面最基本的的魔法方法
__eq__(self, other)	定义相等符号的行为，==
__ne__(self,other)	定义不等符号的行为，！=
__lt__(self,other)	定义小于符号的行为，<
__gt__(self,other)	定义大于符号的行为，>
__le__(self,other)	定义小于等于符号的行为，<=
__ge__(self,other)	定义大于等于符号的行为，>=

数值计算的魔术方法

单目运算符和函数

Magic method	explain
__pos__(self)	实现一个取正数的操作
__neg__(self)	实现一个取负数的操作
__abs__(self)	实现一个内建的abs()函数的行为
__invert__(self)	实现一个取反操作符（～操作符）的行为
__round__(self, n)	实现一个内建的round（）函数的行为
__floor__(self)	实现math.floor()的函数行为
__ceil__(self)	实现math.ceil()的函数行为
__trunc__(self)	实现math.trunc()的函数行为

双目运算符或函数

Magic method	explain
__add__(self, other)	实现一个加法
__sub__(self, other)	实现一个减法
__mul__(self, other)	实现一个乘法
__floordiv__(self, other)	实现一个“//”操作符产生的整除操作（）
__div__(self, other)	实现一个“/”操作符代表的除法操作
__truediv__(self, other)	实现真实除法
__mod__(self, other)	实现一个“%”操作符代表的取模操作
__divmod__(self, other)	实现一个内建函数divmod（）
__pow__	实现一个指数操作(“**”操作符）的行为
__lshift__(self, other)	实现一个位左移操作（<<）的功能
__rshift__(self, other)	实现一个位右移操作（>>）的功能
__and__(self, other)	实现一个按位进行与操作（&）的行为
__or__(self, other)	实现一个按位进行或操作的行为
__xor__(self, other)	__xor__(self, other)

增量运算

Magic method	explain
__iadd__(self, other)	加法赋值
__isub__(self, other)	减法赋值
__imul__(self, other)	乘法赋值
__ifloordiv__(self, other)	整除赋值，地板除，相当于 //= 运算符
__idiv__(self, other)	除法赋值，相当于 /= 运算符
__itruediv__(self, other)	真除赋值
__imod_(self, other)	模赋值，相当于 %= 运算符
__ipow__	乘方赋值，相当于 **= 运算符
__ilshift__(self, other)	左移赋值，相当于 <<= 运算符
__irshift__(self, other)	左移赋值，相当于 >>= 运算符
__iand__(self, other)	与赋值，相当于 &= 运算符
__ior__(self, other)	或赋值
__ixor__(self, other)	异或运算符，相当于 ^= 运算符

类型转换

Magic method	explain
__int__(self)	转换成整型
__long__(self)	转换成长整型
__float__(self)	转换成浮点型
__complex__(self)	转换成 复数型
__oct__(self)	转换成八进制
__hex__(self)	转换成十六进制
__index__(self)	如果你定义了一个可能被用来做切片操作的数值型，你就应该定义__index__
__trunc__(self)	当 math.trunc(self) 使用时被调用 __trunc__ 返回自身类型的整型截取
__coerce__(self, other)	执行混合类型的运算

转载请注明来源：开源中国https://my.oschina.net/jhao104/blog/779743