python中實現(xiàn)定制類的特殊方法總結(jié)
看到類似__slots__這種形如__xxx__的變量或者函數(shù)名就要注意，這些在Python中是有特殊用途的。
__slots__我們已經(jīng)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(shù)。
除此之外，Python的class中還有許多這樣有特殊用途的函數(shù)，可以幫助我們定制類。
__str__
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('Michael')
<__main__.Student object at 0x109afb190>
打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>，不好看。
怎么才能打印得好看呢？只需要定義好__str__()方法，返回一個好看的字符串就可以了：
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
... def __str__(self):
... return 'Student object (name: %s)' % self.name
...
>>> print Student('Michael')
Student object (name: Michael)
這樣打印出來的實例，不但好看，而且容易看出實例內(nèi)部重要的數(shù)據(jù)。
但是細心的朋友會發(fā)現(xiàn)直接敲變量不用print，打印出來的實例還是不好看：
>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>
這是因為直接顯示變量調(diào)用的不是__str__()，而是__repr__()，兩者的區(qū)別是__str__()返回用戶看到的字符串，而__repr__()返回程序開發(fā)者看到的字符串，也就是說，__repr__()是為調(diào)試服務(wù)的。
解決辦法是再定義一個__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代碼都是一樣的，所以，有個偷懶的寫法：
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return 'Student object (name=%s)' % self.name
__repr__ = __str__
__iter__
如果一個類想被用于for ... in循環(huán)，類似list或tuple那樣，就必須實現(xiàn)一個__iter__()方法，該方法返回一個迭代對象，然后，Python的for循環(huán)就會不斷調(diào)用該迭代對象的next()方法拿到循環(huán)的下一個值，直到遇到StopIteration錯誤時退出循環(huán)。
我們以斐波那契數(shù)列為例，寫一個Fib類，可以作用于for循環(huán)：
class Fib(object):
def __init__(self):
self.a, self.b = 0, 1 # 初始化兩個計數(shù)器a，b
def __iter__(self):
return self # 實例本身就是迭代對象，故返回自己
def next(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 計算下一個值
if self.a > 100000: # 退出循環(huán)的條件
raise StopIteration();
return self.a # 返回下一個值
現(xiàn)在，試試把Fib實例作用于for循環(huán)：
>>> for n in Fib():
... print n
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025
__getitem__
Fib實例雖然能作用于for循環(huán)，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(xiàn)得像list那樣按照下標取出元素，需要實現(xiàn)__getitem__()方法：
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
現(xiàn)在，就可以按下標訪問數(shù)列的任意一項了：
>>> f = Fib()
>>> f[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[2]
2
>>> f[3]
3
>>> f[10]
89
>>> f[100]
573147844013817084101
但是list有個神奇的切片方法：
>>> range(100)[5:10]
[5, 6, 7, 8, 9]
對于Fib卻報錯。原因是__getitem__()傳入的參數(shù)可能是一個int，也可能是一個切片對象slice，所以要做判斷：
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
if isinstance(n, slice):
start = n.start
stop = n.stop
a, b = 1, 1
L = []
for x in range(stop):
if x >= start:
L.append(a)
a, b = b, a + b
return L
現(xiàn)在試試Fib的切片：
>>> f = Fib()
>>> f[0:5]
[1, 1, 2, 3, 5]
>>> f[:10]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
但是沒有對step參數(shù)作處理：
>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
也沒有對負數(shù)作處理，所以，要正確實現(xiàn)一個__getitem__()還是有很多工作要做的。
此外，如果把對象看成dict，__getitem__()的參數(shù)也可能是一個可以作key的object，例如str。
與之對應(yīng)的是__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，通過上面的方法，我們自己定義的類表現(xiàn)得和Python自帶的list、tuple、dict沒什么區(qū)別，這完全歸功于動態(tài)語言的“鴨子類型”，不需要強制繼承某個接口。
__getattr__
正常情況下，當我們調(diào)用類的方法或?qū)傩詴r，如果不存在，就會報錯。比如定義Student類：
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
調(diào)用name屬性，沒問題，但是，調(diào)用不存在的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(tài)返回一個屬性。修改如下：
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
def __getattr__(self, attr):
if attr=='score':
return 99
當調(diào)用不存在的屬性時，比如score，Python解釋器會試圖調(diào)用__getattr__(self, 'score')來嘗試獲得屬性，這樣，我們就有機會返回score的值：
>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99
返回函數(shù)也是完全可以的：
class Student(object):
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
只是調(diào)用方式要變?yōu)椋?br />
>>> s.age()
25
注意，只有在沒有找到屬性的情況下，才調(diào)用__getattr__，已有的屬性，比如name，不會在__getattr__中查找。
此外，注意到任意調(diào)用如s.abc都會返回None，這是因為我們定義的__getattr__默認返回就是None。要讓class只響應(yīng)特定的幾個屬性，我們就要按照約定，拋出AttributeError的錯誤：
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的所有屬性和方法調(diào)用全部動態(tài)化處理了，不需要任何特殊手段。
這種完全動態(tài)調(diào)用的特性有什么實際作用呢？作用就是，可以針對完全動態(tài)的情況作調(diào)用。
舉個例子：
現(xiàn)在很多網(wǎng)站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，調(diào)用API的URL類似：
http://api.server/user/friends
http://api.server/user/timeline/list
如果要寫SDK，給每個URL對應(yīng)的API都寫一個方法，那得累死，而且，API一旦改動，SDK也要改。
利用完全動態(tài)的__getattr__，我們可以寫出一個鏈式調(diào)用：
class Chain(object):
def __init__(self, path=''):
self._path = path
def __getattr__(self, path):
return Chain('%s/%s' % (self._path, path))
def __str__(self):
return self._path
試試：
>>> Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'
這樣，無論API怎么變，SDK都可以根據(jù)URL實現(xiàn)完全動態(tài)的調(diào)用，而且，不隨API的增加而改變！
還有些REST API會把參數(shù)放到URL中，比如GitHub的API：
GET /users/:user/repos
調(diào)用時，需要把:user替換為實際用戶名。如果我們能寫出這樣的鏈式調(diào)用：
Chain().users('michael').repos
就可以非常方便地調(diào)用API了。有興趣的童鞋可以試試寫出來。
__call__
一個對象實例可以有自己的屬性和方法，當我們調(diào)用實例方法時，我們用instance.method()來調(diào)用。能不能直接在實例本身上調(diào)用呢？類似instance()？在Python中，答案是肯定的。
任何類，只需要定義一個__call__()方法，就可以直接對實例進行調(diào)用。請看示例：
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __call__(self):
print('My name is %s.' % self.name)
調(diào)用方式如下：
>>> s = Student('Michael')
>>> s()
My name is Michael.
__call__()還可以定義參數(shù)。對實例進行直接調(diào)用就好比對一個函數(shù)進行調(diào)用一樣，所以你完全可以把對象看成函數(shù)，把函數(shù)看成對象，因為這兩者之間本來就沒啥根本的區(qū)別。
如果你把對象看成函數(shù)，那么函數(shù)本身其實也可以在運行期動態(tài)創(chuàng)建出來，因為類的實例都是運行期創(chuàng)建出來的，這么一來，我們就模糊了對象和函數(shù)的界限。
那么，怎么判斷一個變量是對象還是函數(shù)呢？其實，更多的時候，我們需要判斷一個對象是否能被調(diào)用，能被調(diào)用的對象就是一個Callable對象，比如函數(shù)和我們上面定義的帶有__call()__的類實例：
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('string')
False
通過callable()函數(shù)，我們就可以判斷一個對象是否是“可調(diào)用”對象。
小結(jié)
Python的class允許定義許多定制方法，可以讓我們非常方便地生成特定的類。
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