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python面向对象基础（三）内置方法 __xx__
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__str__和__repr__,__format__
改变对象的字符串显示__str__,__repr__
自定制格式化字符串__format__
#_*_coding:utf-8_*_format_dict={
'格式1':'{obj.name}-{obj.addr}-{obj.type}',#学校名-学校地址-学校类型
'格式2':'{obj.type}:{obj.name}:{obj.addr}',#学校类型:学校名:学校地址
'格式3':'{obj.type}/{obj.addr}/{obj.name}',#学校类型/学校地址/学校名
}
class School:
def __init__(self,name,addr,type):
self.name=name
self.addr=addr
self.type=type def __repr__(self):
return 'School(%s,%s)' %(self.name,self.addr)
def __str__(self):
return '(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __format__(self, format_spec):
# if format_spec
if not format_spec or format_spec not in format_dict:
format_spec='格式1'
fmt=format_dict[format_spec]
return fmt.format(obj=self)s1=School('清华','北京','公立')
print('from repr: ',repr(s1))
print('from str: ',str(s1))
print(s1)'''
str函数或者print函数--->obj.__str__()
repr或者交互式解释器--->obj.__repr__()
如果__str__没有被定义,那么就会使用__repr__来代替输出
'''
'''
注意:这三个方法的返回值必须是字符串,否则抛出异常
'''
print(format(s1,'格式1'))
print(format(s1,'格式2'))
print(format(s1,'格式3'))
print(format(s1,'xxx'))
class B: def __str__(self):
return 'str : class B' def __repr__(self):
return 'repr : class B'b=B()
print('%s'%b)
print('%r'%b)
__del__
析构方：当对象在内存中被释放的同时自动触发执行该方法。
注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
class Foo: def __del__(self):
print('执行我啦')f1=Foo()
del f1
# 执行我啦
print('------->')
f1
# NameError: name 'f1' is not defined
item系列__getitem__\__setitem__\__delitem__
==》__dict__
在Python中，如果我们想实现创建类似于序列和映射的类，可以通过重写魔法方法__getitem__、__setitem__、__delitem__方法去模拟。
这些魔术方法的原理就是：当我们对类的属性item进行下标的操作时，首先会被__getitem__()、__setitem__()、__delitem__()拦截，从而进行我们在方法中设定的操作，如赋值，修改内容，删除内容等等。
对类的属性item进行下标的操作==>obj["属性"]
class A:
def __init__(self,name):
self.name=name def __getitem__(self, item):
print("呵呵你看不到") def __setitem__(self, key, value):
self.__dict__[key]=value
print('设置了 obj 属性 [%s] 为 %s'%(key,value)) def __delitem__(self, key):
print('del obj[%s]时,我执行'%key)
self.__dict__.pop(key) def __delattr__(self, item):
print('del obj.%s时,我执行'%item)
self.__dict__.pop(item) def __setattr__(self, item,value):
print("调用了__setattr__方法")
self.__dict__[item]=value def daren(self):
passa=A('斌哥')
#这个过程也调用了__setattr__方法print(a.__dict__)
# {'name': '斌哥'}a.name
#==>'斌哥'print(a['name'])
#调用了__getitem__方法
# 呵呵你看不到
# Nonea['age']=18
#=触发=__setitem__>设置了 obj 属性 [age] 为 18
a.age=19
#=触发=__setitem__>调用了__setattr__方法
a['appear']='很帅'
# #=触发=>设置了 obj 属性 [appear] 为 很帅del a.appear
#触发__delattr__==>del obj.appear时,我执行
del a['age']
#触发__delitem__==>del obj[age]时,我执行
a.school='nc'
print(a.__dict__)
# {'school': 'nc', 'name': '斌哥'}
# 结论：感觉属性维护了一个doc字典# 结论 ： obj.属性 调用 使用的是xxattr()方法
#xxitem()方法提供了 访问属性一个【】接口
__dict__
发现dict是一个mappingproxy类型，为何不是一个简单的python dict呢？
>>> class A(object): pass
...
>>> A.__dict__
mappingproxy({'__module__': '__main__', '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None})
不清楚，回头研究下。
Python的实例有自己的__dict__，它对应的类也有自己的__dict__ （但是有些特殊的对象是没有__dict__属性的)
class A:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __len__(self):
return len(self)
a=A('斌哥')
print(A.__dict__)
# {'__doc__': None, '__module__': '__main__', '__len__': <function A.__len__ at 0x0000014FF1C71EA0>,
# '__init__': <function A.__init__ at 0x0000014FF1BE1730>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>,
# '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>}print(a.__dict__)
# {'name': '斌哥'}class B(A):
def __init__(self,age,name):
super().__init__(name)
self.age=age
def __len__(self):
return len(self)
b=B(18,"bb")
print(B.__dict__)
print(b.__dict__)# {'__doc__': None, '__module__': '__main__',
# '__init__': <function B.__init__ at 0x0000014FF1CB1A60>,
# '__len__': <function B.__len__ at 0x0000014FF1CB1730>}
#
# {'name': 'bb', 'age': 18}
class A:
a = 0
b = 1 def __init__(self):
self.a = 2
self.b = 3 def test(self):
print('a normal func.') @staticmethod
def static_test(a):
print('a static func.'+a) @classmethod
def class_test(cls):
print('a calss func.')obj = A()
print(A.__dict__)
print(obj.__dict__)
A.static_test("")
A.class_test()
1.类的静态函数、类函数、普通函数、全局变量以及一些内置的属性都是放在类__dict__里的
2.对象的属性（不含类的）保存在实例__dict___里
3.子类有自己的__dict__, 父类也有自己的__dict__,子类的全局变量和函数放在子类的dict中，父类的放在父类dict中。对象也这样。
4.内置的数据类型没有__dict__属性
__dir__
dir() 函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。如果参数包含方法__dir__()，该方法将被调用。如果参数不包含__dir__()，该方法将最大限度地收集参数信息。
dir([object])
参数说明：
- object -- 对象、变量、类型。
class A(object): pass
a=A()
a.name="wqbin"print(A.__dict__)
print(a.__dict__)
print(a.__dir__())
Note:dir是最大范围的收集一个类或者一个对象的属性，所以是包含__dict__.keys
__call__
对象后面加括号，触发执行。
对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()
class C: def __init__(self):
print("__init__") def __call__(self, *args, **kwargs): print('__call__')obj = C() # 执行 __init__
obj() # 执行 __call__
为什么函数对象可以触发？
f = absprint(dir(f))
__len__
果一个类表现得像一个list，要获取有多少个元素，就得用 len() 函数。
要让 len() 函数工作正常，类必须提供一个特殊方法__len__()，它返回元素的个数。
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __len__(self):
return len(self.__dict__)
a = A()
print(len(a))
#2
__hash__class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __hash__(self):
return hash(str(self.a)+str(self.b))
a = A()
print(hash(a))
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __hash__(self):
# return str(self.a)+'哈哈'+str(self.b) return int(str(1024)+str(self.a)+str(self.b))
a = A()
print(hash(a))
# TypeError: __hash__ method should return an integer
__eq__
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __hash__(self):
return hash(str(self.a)+str(self.b))
a = A()
print(hash(a))
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __hash__(self):
# return str(self.a)+'哈哈'+str(self.b) return int(str(1024)+str(self.a)+str(self.b))
a = A()
print(hash(a))
# TypeError: __hash__ method should return an integer
__eq__ 当判断两个对象的是否相等时,==触发此方法
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __eq__(self,obj):
if self.a == obj.a and self.b == obj.b:
return True
a = A()
b = A()
print(a == b) #true
== 比较的是两个对象的内容是否相等，即内存地址可以不一样，内容一样就可以了。这里比较的并非是同一片叶子，可能叶子的种类或者脉络相同就可以了。默认会调用对象的 __eq__()方法。
