魔法

只有魔法才能打败魔法啊。Python 这么强大，必须有点魔法来控制一下。

在编写自己的类的方法的时候，有些属性或方法的名字是不能随便用的，因为 Python 已经预定义了一些有特殊含义的的名字，它们被称为魔法方法（Magic Methods）和魔法属性。在 Python 中，魔法方法和属性也被称为特殊方法和属性或者双下划线方法和属性。它们以双下划线为前后缀，例如，之前介绍过的 __init__ 、 __new__ 、 __call__ 方法，__name_、 __doc__ 属性等。

魔法方法和属性使得我们可以自定义对象的内部行为，这样就可以实现运算符重载（比如重新定义加减乘除的行为）、属性访问等高级功能。

构造、销毁、打印

我们通过一个简单的例子来了解这一些基本的魔法方法。假设我们要创建一个简单的 Point 类，表示二维平面上的一个点：

class Point:
    # 初始化一个新创建的对象
    def __init__(self, x=0, y=0):
        self.x = x
        self.y = y
        print(f"创建点 ({self.x}, {self.y})")

    # 析构方法，当对象被销毁时调用
    def __del__(self):
        print(f"点 ({self.x}, {self.y}) 被销毁")

    # 返回一个“正式”的表示，通常可以用它来重新创建这个对象
    def __repr__(self):
        return f"点 ({self.x}, {self.y})"

    # 返回一个“非正式”的表示，用于打印或日志
    def __str__(self):
        return f"({self.x}, {self.y})"
        
# 测试一下：
p = Point(1, 2)      # 输出: 创建点 (1, 2)
print(p)             # 输出: (1, 2)
print(repr(p))       # 输出: 点 (1, 2)
del p                # 输出: 点 (1, 2) 被销毁

在上面的程序中：

• 当一个新对象被创建后，__init__ 方法就会立刻执行，用于初始化对象的状态。在这里，我们初始化了 x 和 y 两个属性。
• 当对象被销毁（例如，当它不再被引用时）时，__del__ 方法会被调用。我们的例子中只是打印了一个简单的消息，但在实际的应用中，它可能会被用于释放资源，如关闭文件、断开网络连接等。
• repr() 函数会调用 __repr__ 方法。它返回一个字符串，表示Python表达式，重新创建这个对象时可以用这个表达式。在我们的例子中，repr(point) 将返回像 Point(1, 2) 这样的字符串。在打印自身的程序一节，有一个关于这个函数的比较有趣的应用。
• 当我们打印一个对象或将其转化为字符串时，__str__ 方法会被调用。在我们的例子中，str(point)将返回(1, 2)。

如果有多个变量同时指向一个对象，那么要等到所有指向这个对象的变量都被删除后，才会真正调用 __del__ 销毁对象，比如：

class Point:
    def __init__(self, x=0, y=0):
        self.x = x
        self.y = y
        print(f"创建点 ({self.x}, {self.y})")

    def __del__(self):
        print(f"点 ({self.x}, {self.y}) 被销毁")

p = Point(1, 2)      # 构造函数被调用
print("=====分割线======")
q = p                # 新变量指向原有对象，构造函数不会被调用
del p                # 还有其它变量指向这个对象，析构函数不会被调用
print("=====分割线======")
del q                # 所有变量均被删除，调用析构函数销毁对象

# 输出：
# 创建点 (1, 2)
# =====分割线======
# =====分割线======
# 点 (1, 2) 被销毁

运算符

算数运算符

算术魔法方法用于重新定义对象的算术运算符行为。最常用的方法包括：

• __add__(self, other): 定义加法行为。当程序中，使用 + 符号计算加法时，调用的就是对象的这个方法。
• __sub__(self, other): 定义减法行为。
• __mul__(self, other): 定义乘法行为。
• __truediv__(self, other): 定义实数除法行为（Python 3 中的 /）。
• __floordiv__(self, other): 定义整数除法行为（Python 3 中的 //）。
• __mod__(self, other): 定义模除法（取余）行为。
• __pow__(self, power[, modulo]): 定义乘方行为。

Python 内置有一个 Fraction 类，它用于表示数学上的分数。我们下面编写一个简化版的 Fraction 类，用它来演示算术魔法方法的实现与使用。Fraction 类有两个属性分别表示分子和分母。它的实现方法如下：

from math import gcd

class Fraction:
    def __init__(self, numerator, denominator=1):
        if denominator == 0:
            raise ValueError("分母不能为 0！")
        
        common = gcd(numerator, denominator)
        self.numerator = numerator // common
        self.denominator = denominator // common

    def __add__(self, other):
        new_numerator = self.numerator * other.denominator + other.numerator * self.denominator
        new_denominator = self.denominator * other.denominator
        return Fraction(new_numerator, new_denominator)

    def __sub__(self, other):
        new_numerator = self.numerator * other.denominator - other.numerator * self.denominator
        new_denominator = self.denominator * other.denominator
        return Fraction(new_numerator, new_denominator)

    def __mul__(self, other):
        new_numerator = self.numerator * other.numerator
        new_denominator = self.denominator * other.denominator
        return Fraction(new_numerator, new_denominator)

    def __truediv__(self, other):
        new_numerator = self.numerator * other.denominator
        new_denominator = self.denominator * other.numerator
        return Fraction(new_numerator, new_denominator)

    def __repr__(self):
        return f"{self.numerator}/{self.denominator}"

# 测试代码
f1 = Fraction(3, 4)
f2 = Fraction(5, 6)

print(f"{f1} + {f2} = {f1 + f2}")       # 输出: 3/4 + 5/6 = 19/12
print(f"{f1} - {f2} = {f1 - f2}")       # 输出: 3/4 - 5/6 = -1/12
print(f"{f1} * {f2} = {f1 * f2}")       # 输出: 3/4 * 5/6 = 5/8
print(f"{f1} / {f2} = {f1 / f2}")       # 输出: 3/4 / 5/6 = 9/10

需要注意的是，这几个常用的运算符都是二元运算符，是两个对象之间的运算。在运算时，程序调用的是第一个对象的对应方法。以加法为例，在运算 f1 + f2 时，它会调用对象 f1 的 __add__(self, other) 方法。并且传递给这个方法的参数中，self 是 f1，other 是 f2。

运算符两端的对象可以不是同类型的数据，只要第一个对象的 __add__ 方法支持就行。比如，我们可以把这个 Fraction 类中的 __add__ 方法改造一下，让它能够与一个整数相加：

from math import gcd

class Fraction:
    def __init__(self, numerator, denominator=1):
        if denominator == 0:
            raise ValueError("分母不能为 0！")
        
        common = gcd(numerator, denominator)
        self.numerator = numerator // common
        self.denominator = denominator // common

    def __add__(self, other):
        if isinstance(other, Fraction):
            new_numerator = self.numerator * other.denominator + other.numerator * self.denominator
            new_denominator = self.denominator * other.denominator
        elif isinstance(other, int):
            new_numerator = self.numerator + other * self.denominator
            new_denominator = self.denominator
        else:
            raise TypeError("加法运算仅支持 Fraction 或整数类型")
        
        return Fraction(new_numerator, new_denominator)

    def __repr__(self):
        return f"{self.numerator}/{self.denominator}"
        
# 测试代码
frac1 = Fraction(1, 2)
frac2 = Fraction(3, 4)

result1 = frac1 + frac2  # Fraction 类实例相加
result2 = frac1 + 3      # Fraction 类实例与整数相加

print(result1)           # 输出:  5/4
print(result2)           # 输出:  7/2

在上面的程序中，__add__ 方法中检查了 other 参数的数据类型，如果它是另一个分数，那么使用分数的算法；如果它是一个整数，则采用整数的算法。因此，我们可以计算 frac1 + 3，分数与整数相加。但是如果试图计算 3 + frac1 就会出错，因为 int 对象的 __add__ 方法并没有实现对 Fraction 对象的支持。

比较运算符

顾名思义，比较魔法方法用于重新定义象之间的比较行为，常见的比较魔法方法包括：

• __eq__(self, other): 定义等于的行为，使用 ==。
• __ne__(self, other): 定义不等于的行为，使用 !=。
• __lt__(self, other): 定义小于的行为，使用 <。
• __le__(self, other): 定义小于或等于的行为，使用 <=。
• __gt__(self, other): 定义大于的行为，使用 >。
• __ge__(self, other): 定义大于或等于的行为，使用 >=。

我们可以继续使用简化的 Fraction 类，比较魔法方法，比较两个分数之间的大小。

from math import gcd

class Fraction:
    def __init__(self, numerator, denominator=1):
        if denominator == 0:
            raise ValueError("分母不能为 0！")
        
        common = gcd(numerator, denominator)
        self.numerator = numerator // common
        self.denominator = denominator // common

    def __eq__(self, other):
        return self.numerator == other.numerator and self.denominator == other.denominator

    def __lt__(self, other):
        # 两个分数a/b 和 c/d的比较，转化为a*d < c*b
        return self.numerator * other.denominator < other.numerator * self.denominator

    def __le__(self, other):
        return self.numerator * other.denominator <= other.numerator * self.denominator

    def __gt__(self, other):
        return self.numerator * other.denominator > other.numerator * self.denominator

    def __ge__(self, other):
        return self.numerator * other.denominator >= other.numerator * self.denominator

    def __repr__(self):
        return f"{self.numerator}/{self.denominator}"

# 测试
f1 = Fraction(1, 2)  # 1/2
f2 = Fraction(3, 4)  # 3/4

print(f1 == f2)  # False
print(f1 < f2)   # True
print(f1 <= f2)  # True
print(f1 > f2)   # False
print(f1 >= f2)  # False

类型转换

类型转换魔法方法用于对象的数据类型转换， Python 内置类型转换函数会调用它们。常见的方法包括：

• __int__(self): 使用 int(obj) 时调用。
• __float__(self): 使用 float(obj) 时调用。
• __bool__(self): 使用 bool(obj) 时调用。

我们仍然使用简化的 Fraction 类，用它演示类型转换方法，例如转换为整数、浮点数和布尔值。

class Fraction:
    def __init__(self, numerator, denominator):
        if denominator == 0:
            raise ValueError("分母不能为 0！")
        self.numerator = numerator
        self.denominator = denominator

    def __int__(self):
        # 转换为整数，实际上是分子除以分母的整数结果
        return self.numerator // self.denominator

    def __float__(self):
        # 转换为浮点数
        return self.numerator / self.denominator

    def __bool__(self):
        # 如果分数不为 0，那么为 True，否则为 False
        return self.numerator != 0

    def __str__(self):
        return f"{self.numerator}/{self.denominator}"

# 测试
f = Fraction(3, 4)

print(int(f))     # 0, 因为 3//4 = 0
print(float(f))   # 0.75, 因为 3/4 = 0.75
print(bool(f))    # True, 因为 3/4 = not 0

f_zero = Fraction(0, 1)
print(bool(f_zero))  # False, 因为分子是 0

数据结构

容器魔法方法用于定义自定义那种类似于 Python 容器（例如列表、字典）的对象。以下是一些常见的容器魔法方法：

• __len__(self): 返回容器中的元素数。对应于内置函数 len()。
• __getitem__(self, key): 用于访问容器中的元素。对应于 obj[key] 的行为。
• __setitem__(self, key, value): 为容器中的某个元素分配值。对应于 obj[key] = value 的行为。
• __delitem__(self, key): 删除容器中的某个元素。对应于 del obj[key] 的行为。
• _contains__(self, item): 用于检查容器是否包含某个元素。对应于 item in obj 的行为。
• __iter__(self): 返回容器的迭代器。对应于 iter(obj) 的行为。

假设我们要创建一个简单的排序序列类，该类的行为类似 Python 自带的列表的基本功能，独特之处在于它内部的数据总是按大小排序。为了简单起见，我们在其内部用普通列表来保存数据，虽然这样效率不高。

class SortedList:
    def __init__(self, initial_data=[]):
        self.data = sorted(initial_data)

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

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __setitem__(self, index, value):
        self.data[index] = value
        self.data.sort()

    def __delitem__(self, index):
        del self.data[index]

    def __contains__(self, value):
        return value in self.data

    def append(self, value):
        self.data.append(value)
        self.data.sort()

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

    def __repr__(self):
        return repr(self.data)

# 测试
lst = SortedList([3, 1, 2])
print(lst)           # [1, 2, 3]
lst.append(0)
print(lst)           # [0, 1, 2, 3]
lst[1] = 5           # 把第一个元素的值改为 5,之后，数据会重新排序
print(lst)           # [0, 2, 3, 5]
del lst[2]
print(lst)           # [0, 2, 5]

属性访问

属性访问魔法方法用于自定义属性的访问、设置、删除等行为。以下是一些常用的属性访问魔法方法：

• __getattr__(self, name): 当尝试访问一个不存在的属性时调用此方法。
• __setattr__(self, name, value): 设置一个属性的值时调用此方法。
• __delattr__(self, name): 当尝试删除一个属性时调用此方法。
• __getattribute__(self, name): 当尝试访问任何属性时都会调用此方法。

假设我们要创建一个类，该类在设置任何属性时都会存储历史记录，并且我们想要确保某些属性名称不能被设置。

class HistoricalAttributes:
    def __init__(self):
        # 使用字典来存储属性历史记录
        self._history = {}
        self._forbidden_attributes = ["forbidden", "history"]

    def __setattr__(self, name, value):
        # 检查 _forbidden_attributes 是否已定义
        if hasattr(self, '_forbidden_attributes'):
            # 禁止设置某些属性
            if name in self._forbidden_attributes:
                raise AttributeError(f"'{name}' 是一个只读属性。")
            
            # 将属性值添加到历史记录中
            if name not in self._history:
                self._history[name] = []
            self._history[name].append(value)
        
        # 使用超类的__setattr__方法来实际设置属性
        super().__setattr__(name, value)

    def history_of(self, name):
        # 返回属性的历史记录
        return self._history.get(name, [])

# 测试
obj = HistoricalAttributes()
obj.x = 10
obj.x = 20
obj.y = 5
print(obj.history_of('x'))  # 输出：[10, 20]
print(obj.history_of('y'))  # 输出：[5]
# obj.forbidden = 99        # 抛出 AttributeError: 'forbidden' 是一个只读属性。

上下文管理

当使用with语句时，上下文管理器可以保证资源，如文件、网络连接或数据库连接，被正确地获取和释放，无论在上下文中是否出现了异常。两个与此相关的方法分别是：

• __enter__(self)： 当执行with语句时被调用。这个方法的返回值被 with 语句的目标（或as子句中的变量）所使用。常用于初始化和返回需要管理的资源。
• __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback)： 当 with 块的代码执行完毕（或在执行过程中抛出异常时）被调用。如果在 with 块中没有发生异常，exc_type、 exc_value 和 traceback 将会是 None。如果这个方法返回 True，表示压制 with 块中抛出的异常，否则异常会继续传播。

假设， 我们需要编写一个计时器类，这个计时器会在 with 块的代码执行时开始计时，并在代码执行完成后停止计时，然后打印出执行时间。

import time

class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
        return self  # 这里的 self 会被 with 语句的 as 子句所使用

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        self.end = time.time()
        print(f"耗时: {self.end - self.start:.2f} 秒")
        return False  # 如果发生异常，不要压制它

# 使用示例
with Timer() as t:
    print(t)
    for _ in range(1000000):
        pass

# 输出类似于:耗时: 0.13 秒

常用属性

• __dict__

这是一个字典，包含了对象的所有属性。当创建一个对象时，Python 通常会为其创建一个字典来保存所有属性，这样可以在运行时动态地向对象添加新的属性。

class MyClass:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

obj = MyClass(1, 2)
print(obj.__dict__)  # 输出：{'x': 1, 'y': 2}

obj.value = 3        # 为对象添加一个新属性
print(obj.__dict__)  # 输出：{'x': 1, 'y': 2, 'value': 3}

• __slots__

使用字典保存对象的属性虽然灵活，但字典有额外的内存开销。如果我们已经知道对象只需要固定的几个属性，那么使用 __slots__ 可以避免这种字典开销，从而更有效地使用内存。定义 __slots__ 的方法是在类中创建一个名为 __slots__ 的属性，并将期望的属性名作为字符串保存在一个元组或列表中。

class Fraction:
    __slots__ = ('numerator', 'denominator')
    
    def __init__(self, numerator, denominator=1):
        if denominator == 0:
            raise ValueError("分母不能为 0！")
        
        common = gcd(numerator, denominator)
        self.numerator = numerator // common
        self.denominator = denominator // common

# 测试
f = Fraction(1, 2)  # 1/2

# 下面的代码会报错，因为 __slots__ 限制了只能有 'numerator' 和 'denominator' 这两个属性
# f.value = 3

在上面的例子中，我们只能为 Fraction 的实例设置 numerator 和 denominator 这两个属性。尝试设置其他属性会抛出一个 AttributeError。

• __doc__

这个属性返回类的文档。

class MyClass:
    """This is a docstring for MyClass."""
    pass

print(MyClass.__doc__)  # 输出：This is a docstring for MyClass.

• __name__

对于类，这返回类的名称。对于模块，返回模块的名称。

print(MyClass.__name__)  # 输出：MyClass

• __module__

这个属性保存了定义这个类或函数的模块名。

print(MyClass.__module__)  # 通常输出：__main__

• __bases__

这个属性是一个包含所有基类的元组。

class Parent:
    pass

class Child(Parent):
    pass

print(Child.__bases__)  # 输出：(<class '__main__.Parent'>,)

• __class__

它返回对象所属的类。

obj = MyClass()
print(obj.__class__)  # 输出：<class '__main__.MyClass'>