詳解Python中的魔術方法-Python教學-PHP中文網

from os.path import join
class FileObject:
    &#39;&#39;&#39;给文件对象进行包装从而确认在删除时文件流关闭&#39;&#39;&#39;
    def __init__(self, filepath=&#39;~&#39;, filename=&#39;sample.txt&#39;):
        #读写模式打开一个文件
        self.file = open(join(filepath, filename), &#39;r+&#39;)
    def __del__(self):
        self.file.close()
        del self.file

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控制屬性存取

　　許多從其他語言轉到Python的人會抱怨它缺乏類別的真正封裝。 (沒有辦法定義私有變量，然後定義公用的getter和setter)。 Python其實可以用魔術方法來完成封裝。讓我們來看看:

__getattr__(self, name):

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　　定義當使用者試圖取得一個不存在的屬性時的行為。這適用於對普通拼字錯誤的獲取和重定向，對獲取一些不建議的屬性時候給出警告(如果你願意你也可以計算並且給出一個值)或者處理一個 AttributeError 。只有當呼叫不存在的屬性的時候會被傳回。

__setattr__(self, name, value):

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　　與__getattr__(self, name)不同，__setattr__ 是一個封裝的解。無論屬性是否存在，它都允許你定義對屬性的賦值行為，以為這你可以對屬性的值進行個性自訂。實作__setattr__時要避免"無限遞迴"的錯誤。

__delattr__:

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　　與 __setattr__ 相同，但是功能是刪除一個屬性而不是設定他們。實現時也要防止無限遞歸現象發生。

__getattribute__(self, name):

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　　__getattribute__定義了你的屬性被存取時的行為，相比較，__getattr__只有該屬性不存在時才會起作用。因此，在支援__getattribute__的Python版本,呼叫__getattr__前必定會呼叫 __getattribute__。 __getattribute__同樣要避免"無限遞歸"的錯誤。需要提醒的是，最好不要嘗試去實現__getattribute__,因為很少見到這種做法，而且很容易出bug。

　　在進行屬性存取控制定義的時候很可能會很容易引起「無限遞歸」。如下面程式碼:

#  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__(&#39;name&#39;, 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

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Python的魔術方法很強大，但是用時卻需要慎之又慎，了解正確的使用方法非常重要。

建立自訂容器

　　有很多方法可以讓你的Python類別行為向內建容器類型一樣，例如我們常用的list、dict、tuple、string等等。 Python的容器型別分為可變型別(如list、dict)和不可變型別（如string、tuple），可變容器與不可變容器的差別在於，不可變容器一旦賦值後，就不可對其中的某個元素進行修改。

　　在講建立自訂容器之前，應該先了解下協定。這裡的協定跟其他語言中所謂的"介面"概念很像，它給你很多你必須定義的方法。然而在Python中的協議是很不正式的，不需要明確聲明實作。事實上，他們更像一種指南。

自訂容器的magic method

　　下面細緻了解下訂容器可能用到的魔術方法。首先，實作不可變容器的話，你只能定義 __len__ 和 __getitem__ (下面會講更多)。可變容器協定則需要所有不可變容器的所有，另外還需要 __setitem__ 和 __delitem__ 。如果你希望你的物件是可迭代的話，你需要定義 __iter__ 會回傳一個迭代器。迭代器必須遵循迭代器協議，需要有 __iter__(返回它本身) 和 next。

__len__(self):

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　　返回容器的長度。對於可變和不可變容器的協議，這都是其中的一部分。

__getitem__(self, key):

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　　定義當某一項被存取時，使用self[key]所產生的行為。這也是不可變容器和可變容器協定的一部分。如果鍵的類型錯誤將產生TypeError；如果key沒有合適的值則產生KeyError。

__setitem__(self, key, value):

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　　當你執行self[key] = value時，呼叫的是該方法。

__delitem__(self, key):

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　　定義當一個項目被刪除時的行為(例如 del self[key])。這只是可變容器協定中的一部分。當使用一個無效的鍵時應該拋出適當的異常。

__iter__(self):

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　　返回一個容器迭代器，很多情況下會返回迭代器，尤其是當內建的iter()方法被呼叫的時候，以及當使用for x in container:方式循環的時候。迭代器是它們本身的對象，它們必須定義返回self的__iter__方法。

__reversed__(self):

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　　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):

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　　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):

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　　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。

实例

　　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:
    &#39;&#39;&#39; 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&#39;&#39;&#39;
    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]

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　　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):

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　　检查一个实例是不是你定义的类的实例

__subclasscheck__(self, subclass):

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　　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...]):

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　　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

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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(&#39;foo.txt&#39;) as bar:
    # do something with bar

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　　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):

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　　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):

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　　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):

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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):

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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):

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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

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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):

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　　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={}):

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　　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。