python特殊化函数 python 特殊变量

Python魔法函数（特殊函数）

Python中如何实现运算符python特殊化函数的重载python特殊化函数，即实现例如a+b这样python特殊化函数的运算符操作呢python特殊化函数？

在C++中可以使用 operator 关键字实现运算符的重载。但是在Python中没有类似这样的关键字python特殊化函数，所以要实现运算符的重载，就要用到Python的魔法函数。Python魔法函数是以双下划线开头，双下划线结尾的一组函数。我们在类定义中最常用到的 __init__ 函数就是这样一个魔法函数，它在创建类对象时被自动调用。

下面我们来看个简单的例子。

上述代码示例了几个魔法函数的用法。 __add__ 函数对应了二元运算符+，当执行a+b语句时，python就会自动调用a. add (b)。 对于上述例子中的v1+v2+v3，则相当于调用了(v1. add(v2)). add(v3)。

代码中还有一个在Python类定义经常使用的 __str__ 函数，当使用 str() 时会被调用。print函数对传入的参数都调用了str()将其转换成易读的字符串形式，便于打印输出，因而会调用类定义的__str__函数打出自定义的字符串。

代码中还有一个特殊的 __call__ 函数，该函数在将对象采用函数调用方式使用时被调用, 例如v1()相当于v1. call ()。

以上就是魔法函数的基本使用方法。常见的魔法函数我们可以使用 dir() 函数来查看。

输出结果为：

上述结果中形式为‘__函数名__’的函数为魔法函数，注意有些对象也是这种形式，例如__class__, __module__等, 这些不是魔法函数。具体的魔法函数说明可以参考Python官方说明文档。

以上代码在Python3.6运行通过.

详解Python中的__new__、__init__、__call__三个特殊方法

__new__： 对象的创建，是一个静态方法，第一个参数是cls。(想想也是，不可能是self，对象还没创建，哪来的self)

__init__ ： 对象的初始化， 是一个实例方法，第一个参数是self。

__call__ ： 对象可call，注意不是类，是对象。

先有创建，才有初始化。即先__new__，而后__init__。

上面说的不好理解，看例子。

1.对于__new__

可以看到，输出来是一个Bar对象。

__new__方法在类定义中不是必须写的，如果没定义，默认会调用object.__new__去创建一个对象。如果定义了，就是override,可以custom创建对象的行为。

聪明的读者可能想到，既然__new__可以custom对象的创建，那我在这里做一下手脚，每次创建对象都返回同一个，那不就是单例模式了吗？没错，就是这样。可以观摩《飘逸的python - 单例模式乱弹》

定义单例模式时，因为自定义的__new__重载了父类的__new__，所以要自己显式调用父类的__new__，即object.__new__(cls, *args, **kwargs)，或者用super()。，不然就不是extend原来的实例了，而是替换原来的实例。

2.对于__init__

使用Python写过面向对象的代码的同学，可能对 __init__ 方法已经非常熟悉了，__init__ 方法通常用在初始化一个类实例的时候。例如：

这样便是__init__最普通的用法了。但__init__其实不是实例化一个类的时候第一个被调用 的方法。当使用 Persion(name, age) 这样的表达式来实例化一个类时，最先被调用的方法 其实是 __new__ 方法。

3.对于__call__

对象通过提供__call__(slef, [,*args [,**kwargs]])方法可以模拟函数的行为，如果一个对象x提供了该方法，就可以像函数一样使用它，也就是说x(arg1, arg2...) 等同于调用x.__call__(self, arg1, arg2) 。模拟函数的对象可以用于创建防函数(functor) 或代理(proxy).

总结，在Python中，类的行为就是这样，__new__、__init__、__call__等方法不是必须写的，会默认调用，如果自己定义了，就是override,可以custom。既然override了，通常也会显式调用进行补偿以达到extend的目的。

这也是为什么会出现"明明定义def _init__(self, *args, **kwargs)，对象怎么不进行初始化"这种看起来诡异的行为。（注，这里_init__少写了个下划线，因为__init__不是必须写的，所以这里不会报错，而是当做一个新的方法_init__）

Python中处理属性的重要属性和函数是什么

处理属性的重要属性和函数

1、特殊属性

__class__：对象所属类的引用（即obj.__class__和type(obj)的作用相同）。Python中的某些特殊方法比如 __getattr__，只在对象的类中寻找，而不在实例中寻找。__dict__：一个映射，存储对象或类的可写属性。__slots__：类可以定义这个属性，限制实例有哪些属性。

2、内置函数

dir([object])：列出对象的大多数属性。getattr(object,name[,default])：从object对象中获取name字符串对应的属性。获取的属性可能来自对象所属的类或超类。hasattr(object,name)：若object对象中存在指定的属性，或者能以某种方式（如继承）通过object对象获取指定的属性，返回True。setattr(object,name,value)：把object对象指定属性的值设为value，前提是object对象能接受那个值。这个函数可能会创建一个新属性，或者覆盖现有的属性。var([object])：返回object对象的__dict__属性。

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3、特殊方法

__delattr__(self,name)：只要使用del语句删除属性，就会调用这个方法。__dir__(self)：把对象传给dir函数时调用，列出属性。__getattr__（self,name)：仅当获取指定的属性失败，搜索过obj，Class和超类之后调用。__getattribute__（self,name)：尝试获取指定的属性时总会调用这个方法。不过寻找的属性是特殊属性或特殊方法时除外。为了防止无限递归，__getattribute__方法的实现要使用super().__getattribute__(obj,name)。__setattr__（self,name,value)：尝试设置指定的属性时总会调用这个方法。点号和setattr内置函数会触发这个方法。

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Python中的属性和特性是什么

python函数和方法区别

python中函数和方法python特殊化函数的区别：

首先python特殊化函数，从分类的角度来分析。

（1）函数的分类：

内置函数：python内嵌的一些函数。

匿名函数：一行代码实现一个函数功能。

递归函数

自定义函数：根据自己的需求，来进行定义函数。

（2）方法的分类：

普通方法：直接用self调用的方法。

私有方法：__函数名，只能在类中被调用的方法。

属性方法：@property，将方法伪装成为属性，让代码看起来更合理。

特殊方法(双下划线方法)：以__init__为例，是用来封装实例化对象的属性，只要是实例化对象就一定会执行__init方法，如果对象子类中没有则会寻找父类（超类），如果父类（超类）也没有，则直接继承object（python 3.x）类，执行类中的__init__方法。

类方法：通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法。

静态方法：不用传入类空间、对象的方法， 作用是保证代码的一致性，规范性，可以完全独立类外的一个方法，但是为了代码的一致性统一的放到某个模块（py文件）中。

其次，从作用域的角度来分析：

（1）函数作用域：从函数调用开始至函数执行完成，返回给调用者后，在执行过程中开辟的空间会自动释放，也就是说函数执行完成后，函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留，会随着返回给调用者后，开辟的空间会自动释放。

（2）方法作用域：通过实例化的对象进行方法的调用，调用后开辟的空间不会释放，也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留。

最后，调用的方式不同。

（1）函数：通过“函数名（）”的方式进行调用。

（2）方法：通过“对象.方法名”的方式进行调用。

class Foo(object):    def func(self):        pass#实例化obj = Foo()# 执行方式一:调用的func是方法obj.func() #func 方法# 执行方式二：调用的func是函数Foo.func(123) # 函数

Python中几个特殊的函数

1、 定义一个特殊的 __slots__ 变量，来限制该class实例能添加的属性

2、 内置的 @property(关键字) 装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的。@property.setter(这里的property是类里面的属性名)负责把一个setter方法变成属性赋值。

3、 __str__()，__repr__()，__iter__()，__next__()，__getitem__()，__setitem__()，__delitem__()，__getattr__()，__call__()

Python中的几种特殊数据类型小结

下面介绍python特殊化函数了Python中python特殊化函数的6种特殊数据类型python特殊化函数：

1.list:列表

是一种有序的数据集合python特殊化函数，在列表数据结构中的类型并不唯一

定义形式：L=['Micha',100,True]

输出整个列表的时候显示为['Micha',100,True]

输出单个的数值则为：Micha

a.访问，直接使用L[0]表示第一个元素或者使用L[-1]表示最后一个数据，以此类推，但是注意访问不能越界（访问的序号不能超过元素的总数）。

b.添加新元素：使用L.append(100)直接将100加入列表末尾，或者使用L.insert(0,'paul')将paul插入任意位置。

c.删除元素：L.pop（）删除最后一个元素，或者L.pop(2)删除第2个位置的元素。

d.替换元素：直接赋值就可以了L[2]=100

2.tuple:元组

是一种有序的列表，但是其一旦创立完毕就不能够更改，即不能插入，删除里面的元素，访问的方式跟List结构一致。

a.t=（）其打印后输出的形式是（）

若t中的数据为一个数字则需要在后面加逗号，以区分普通数字，如t=(1,)，打印出（1，）而非1，多元素的话则没有这个要求。

b.可以在不变的tuple中加入可变的List如t=（‘a’,'b',['A','B']）

3.dict:字典

d = {

'Adam': 95,

'Lisa': 85,

'Bart': 59

}

len()函数可以计算任意集合的大小

其中可以简单地使用d[key]的形式来查找对应的 value，这和 list很像，不同之处是，list必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key,当key不存在的时候，使用该key可能出现错误，因此：要避免 KeyError 发生，有两个办法：

一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：

if'Paul' in d:

print d['Paul']

如果 'Paul' 不存在，if语句判断为False，自然不会执行print d['Paul']，从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个 get方法，在Key不存在的时候，返回None：

print d.get('Bart')

59

a.dict中的key不能重复，且dict中的存储的对应值没有顺序，打印出的东西可能是无序的

b.dict的更新：使用d[‘paul']=72求解

c.dict遍历：

d = {'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

for key in d:

...     print key

遍历只能获得key的值，需要通过key值获得对应的value

4.set：集合

无序但是所有元素唯一，不重复

a.定义：s = set(['A', 'B', 'C']),查看 set的内容：

print s

set(['A','C', 'B'])

可以用in来判断是否存在于集合中

b.遍历

s =set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])

for xin s:

print x[0]+':',x[1]

c.添加元素到集合中

s.add(4)

d.删除元素

s.remove(4)若该元素不在集合中将会报错

5.Unicode编码

Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示，比如：

printu'中文'

注意: 不加 u，中文就不能正常显示中文。

a.转义形式： u'中文\n日文\n韩文'

b.输出多行：

u'''第一行

第二行'''

c.raw+多行的形式：

ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",

"日文",

"韩文"等多种语言'''

如果中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError，这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释

# -*-coding: utf-8 -*-

目的是告诉Python解释器，用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++另存为， 并选择UTF-8格式保存。

6.raw的作用

如果一个字符串包含很多需要转义的字符，对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况，python特殊化函数我们可以在字符串前面加个前缀 r，表示这是一个“raw”字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：

r'\(~_~)//'

但是r'...'表示法不能表示多行字符串，也不能表示包含'和 "的字符串，如果要表示多行字符串。

关于python特殊化函数和python 特殊变量的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。