生命周期
graph TD
A[类定义阶段: class MyClass] --> B[类对象创建]
B --> C1[类属性访问: MyClass.class_attr]
B --> C[实例化阶段: __new__ method]
C --> D[初始化阶段: __init__ method]
D --> E1[属性的设置与获取: __setattr__, __getattr__]
D --> E2[对象的表示: __str__, __repr__]
D --> E3[方法调用]
D --> E4[上下文管理: __enter__, __exit__]
D --> E5[对象比较: __eq__, __lt__]
D --> E6[对象的计算: __add__, __mul__]
E1 --> F
E2 --> F
E3 --> F
E4 --> F
E5 --> F
E6 --> F
F[对象销毁: del obj or GC] --> G[__del__ method]
G --> H[垃圾回收: Cleanup by Python GC]
- 类定义阶段：在这个阶段定义类的方法和属性。
- 类对象创建：当 Python 读取到类定义时，它会创建一个类对象。
- 类属性访问：在实例化之前，可以访问类的静态和类属性。
- 实例化阶段：使用类名创建对象时，首先调用
__new__方法来分配内存。 - 初始化阶段：紧随其后，
__init__方法会被调用，对新对象进行初始化。 - 属性的设置与获取：在对象的生命周期中，你可以使用
__getattr__,__setattr__,__getattribute__等特殊方法来控制属性的访问。 - 对象的表示：当尝试显示对象时（例如，通过 print），
__str__和__repr__方法可以被调用。 - 方法调用：可以调用对象的方法。
- 上下文管理：使用
with语句时，对象的__enter__和__exit__方法会被调用。 - 对象比较：使用比较操作符时（如==或>），
__eq__,__lt__,__le__等特殊方法会被调用。 - 对象的计算：如加法或乘法等运算符，会调用
__add__,__mul__等特殊方法。 - 对象销毁：当对象的引用计数减少到零或者被明确销毁（使用
del语句）时，__del__方法会被调用。 - 垃圾回收：Python 的垃圾回收器会识别循环引用，并在适当的时候销毁相关对象。
特殊方法
Python 中的类包含了许多特殊方法，它们经常被称为魔术方法（magic methods）或者双下方法（dunder methods），因为它们的名字都是以双下划线开始和结束的。这些特殊方法为 Python 的对象提供了许多内置的功能，如算术运算、迭代和字符串表示。
魔术方法是 Python 类的特殊方法，它们定义了许多 Python 中基本的操作。例如，当你为一个对象定义了 __add__ 方法时，这个对象就可以使用 + 运算符。这些方法的名称都是以两个下划线开始和结束，这也是为什么它们被称为双下方法的原因。
基础方法
__init__
__init__ 方法是类的构造函数，当我们创建类的实例时，__init__ 方法会被自动调用。我们可以在 __init__ 方法中初始化实例的属性。
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value # 初始化实例属性
# 创建实例
mc = MyClass(10)
print(mc.value) # 输出：10__del__
__del__ 方法是类的析构函数，当一个实例被销毁时（例如被垃圾回收器回收时），__del__ 方法会被自动调用。注意，我们通常不需要在 __del__ 方法中做清理工作，Python 的垃圾回收器会自动清理对象的资源。
class MyClass:
def __del__(self):
print("Instance is being destroyed.")
mc = MyClass() # 创建实例
del mc # 销毁实例__str__
__str__ 方法返回一个表示该对象的字符串，这个字符串通常用于给用户看。当我们调用 str() 或 print() 时，会使用 __str__ 的返回值。
class MyClass:
def __str__(self):
return "This is a MyClass instance."
mc = MyClass() # 创建实例
print(mc) # 输出：This is a MyClass instance.注意，__repr__ 和 __str__ 的区别在于，__repr__ 更侧重于开发，而 __str__ 更侧重于用户。
__repr__
__repr__ 方法返回一个表示该对象的官方字符串，这个字符串通常可以被 eval() 执行来重新得到这个对象。如果我们没有定义 __str__ 方法，那么在调用 str() 或 print() 时也会使用 __repr__ 的返回值。
class MyClass:
def __repr__(self):
return "MyClass()"
mc = MyClass() # 创建实例
print(mc) # 输出：MyClass()__format__
__format__ 方法定义了当我们调用 format() 或使用格式化字符串（f-string）时的行为。format_spec 是一个格式说明符，它是在格式化字符串中 : 后面的部分。
class MyClass:
def __format__(self, format_spec):
if format_spec == 'fancy':
return 'This is a fancy MyClass instance.'
return 'This is a MyClass instance.'
mc = MyClass() # 创建实例
print(f"{mc:fancy}") # 输出：This is a fancy MyClass instance.数学运算
比较运算的魔术方法允许类的实例之间进行比较。例如，__eq__ 定义了对象的等于操作。这些方法的使用可以使您的类实例支持标准的比较操作符，如 ==, !=, +, -, %, 和 @。类似地，可以为其他数学运算符定义其他魔术方法。
class Book:
def __init__(self, title, author):
self.title = title
self.author = author
def __eq__(self, other):
if isinstance(other, Book):
return self.title == other.title and self.author == other.author
return False
# 比较两本书是否具有相同的标题和作者
book1 = Book('1984', 'George Orwell')
book2 = Book('1984', 'George Orwell')
book3 = Book('Brave New World', 'Aldous Huxley')
print(book1 == book2) # 输出：True
print(book1 == book3) # 输出：Falseclass Vector:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __add__(self, other):
if isinstance(other, Vector):
return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
return NotImplemented
# 使用 + 操作符组合两个向量
v1 = Vector(1, 2)
v2 = Vector(2, 3)
v3 = v1 + v2
print(v3.x, v3.y) # 输出：3 5| 运算符 | 对应的魔术方法 | 描述 |
|---|---|---|
== | __eq__ | 等于 |
!= | __ne__ | 不等于 |
< | __lt__ | 小于 |
<= | __le__ | 小于或等于 |
> | __gt__ | 大于 |
>= | __ge__ | 大于或等于 |
+ | __add__ | 加法 |
- | __sub__ | 减法 |
* | __mul__ | 乘法 |
/ | __truediv__ | 真除 |
// | __floordiv__ | 整除 |
% | __mod__ | 取模 |
** | __pow__ | 乘方 |
@ | __matmul__ | Python 3.5+ 矩阵乘法 |
容器方法
__len__
__len__ 方法定义了 len() 的返回值。它应该返回一个整数，表示对象包含的元素的个数。
class MyClass:
def __init__(self):
self.data = [1, 2, 3]
def __len__(self):
return len(self.data)
mc = MyClass() # 创建实例
print(len(mc)) # 输出：3__getitem__
__getitem__ 方法定义了使用索引访问元素的行为。key 是索引。
class MyClass:
def __getitem__(self, key):
return f"You are trying to access key {key}."
mc = MyClass() # 创建实例
print(mc[10]) # 输出：You are trying to access key 10.__setitem__
__setitem__ 方法定义了使用索引设置元素的行为。key 是索引，value 是我们试图设置的值。
class MyClass:
def __setitem__(self, key, value):
print(f"Set key {key} to {value}.")
mc = MyClass() # 创建实例
mc[10] = "value" # 输出：Set key 10 to value.__delitem__
__delitem__ 方法定义了使用索引删除元素的行为。key 是索引。
class MyClass:
def __delitem__(self, key):
print(f"Deleted key {key}.")
mc = MyClass() # 创建实例
del mc[10] # 输出：Deleted key 10.__iter__、__next__
迭代器协议的魔术方法允许对象支持迭代，这意味着您可以在对象上使用 for 循环。为了使一个对象可迭代，您需要定义 __iter__ 和 __next__ 两个魔术方法。
-
__iter__返回对象本身，它应该返回一个实现了__next__的迭代器对象。 -
__next__方法返回序列中的下一个值。如果所有项都返回了，那么它应该引发一个StopIteration异常来通知迭代的完成。
class Counter:
def __init__(self, start, end):
self.current = start
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current < self.end:
value = self.current
self.current += 1
return value
else:
raise StopIteration
# 使用Counter迭代器
counter = Counter(1, 4)
for number in counter:
print(number)
# 输出：
# 1
# 2
# 3在上述 Counter 类中，我们定义了一个简单的迭代器，它从 start 开始，每次迭代增加 1，直到 end 为止。for 循环通过调用 __iter__ 来获取迭代器对象，并在每次迭代中调用 __next__，直到捕获 StopIteration 异常为止。
属性访问
__dir__
__dir__ 方法返回类中定义的属性、方法等的列表。它对内置的 dir() 函数的行为进行重载。
class MyClass:
def __dir__(self):
return ["custom_attr1", "custom_attr2"]
mc = MyClass()
print(dir(mc)) # 输出：['custom_attr1', 'custom_attr2']__getattr__
当尝试访问一个不存在的属性时，__getattr__ 方法会被调用。name 是试图访问的属性名称。
class MyClass:
def __getattr__(self, name):
return f"{name} does not exist."
mc = MyClass() # 创建实例
print(mc.unknown_attr) # 输出：unknown_attr does not exist.值得注意的是，__getattr__ 只有在所请求的属性不存在时才会被调用。
__setattr__
每当尝试设置一个属性值时，__setattr__ 都会被调用，不论该属性是否存在。name 是试图设置的属性的名称，而 value 是试图赋给该属性的值。
class MyClass:
def __setattr__(self, name, value):
self.__dict__[name] = value # 防止无限递归, 需要在__dict__中设置属性
print(f"Set {name} to {value}.")
mc = MyClass() # 创建实例
mc.attr = 10 # 输出：Set attr to 10.__delattr__
当试图删除一个属性时，__delattr__ 方法会被调用。name 是试图删除的属性的名称。
class MyClass:
attr = 10
def __delattr__(self, name):
del self.__dict__[name] # 防止无限递归, 需要在__dict__中删除属性
print(f"Deleted {name}.")
mc = MyClass() # 创建实例
del mc.attr # 输出：Deleted attr.__getattribute__
每次尝试访问一个属性时，__getattribute__ 方法都会被调用，无论该属性是否存在。
class MyClass:
def __getattribute__(self, name):
return f"You are trying to access {name}."
mc = MyClass() # 创建实例
print(mc.attr) # 输出：You are trying to access attr.重要的是，如果 __getattribute__ 被定义，那么 __getattr__ 不会被调用，因为 __getattribute__ 的优先级更高。*
上下文管理
__enter__、__exit__
当使用 with 语句进入上下文管理时，__enter__ 方法会被调用。它应该返回上下文管理器对象本身或其他与上下文相关的对象。
当 with 语句块结束时，__exit__ 方法会被调用。它接收三个参数：exc_type、exc_val 和 exc_tb，分别代表异常类型、异常值和异常回溯。如果 with 语句块中没有发生异常，这三个参数的值都为 None。
class ContextManager:
def __enter__(self):
print("Entering the context")
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
if exc_type is None:
print("Exiting the context without any exception.")
else:
print(f"Exiting the context with exception: {exc_val}")
def say_hello(self):
print("Hello from inside the context!")
with ContextManager() as cm:
cm.say_hello()
# 输出：
# Entering the context
# Hello from inside the context!
# Exiting the context without any exception.如果在 with 语句块中引发了异常，__exit__ 方法可以选择处理这个异常（例如记录日志）并返回 True 来阻止异常向外传播，或者返回 False（或 None）让异常继续向外传播。
上下文管理器是一种非常强大的工具，特别是当涉及到需要设置和清理资源的任务时，例如文件 I/O、网络连接或数据库连接。
描述符
描述符是实现了描述符协议的对象。描述符协议由 __get__、__set__ 和 __delete__ 方法组成。描述符用于创建那些需要特殊行为的对象属性，例如类型检查或只读属性。
__get__
__get__ 方法定义了在获取属性时应执行的行为。当试图获取属性值时，这个方法会被调用。
class Descriptor:
def __get__(self, instance, owner):
print(f"Getting value from {instance.__class__.__name__}")
class MyClass:
attr = Descriptor()
mc = MyClass()
mc.attr
# 输出：
# Getting value from MyClass__set__
__set__ 方法定义了在设置属性值时应执行的行为。当试图给属性赋值时，这个方法会被调用。
class Descriptor:
def __set__(self, instance, value):
print(f"Setting value {value} to {instance.__class__.__name__}")
class MyClass:
attr = Descriptor()
mc = MyClass()
mc.attr = 10
# 输出：
# Setting value 10 to MyClass__delete__
__delete__ 方法定义了当删除属性时应执行的行为。当试图删除属性时，这个方法会被调用。
class Descriptor:
def __delete__(self, instance):
print(f"Deleting value from {instance.__class__.__name__}")
class MyClass:
attr = Descriptor()
del mc.attr
# 输出：
# Deleting value from MyClass使对象可调用
**在 Python 中，函数是一类对象，可以调用它们。**但是，您知道您也可以使自己的对象表现得像函数一样吗？通过定义 __call__ 魔术方法，您可以使类的实例表现得像函数，从而允许对它们进行调用。
__call__
当实例作为函数被“调用”时，__call__ 方法就会被执行。这提供了一种优雅的方式来使用对象，同时保持其对象性质。通过这种方式，您的对象不仅可以表示数据，还可以表现得像函数，这增加了编码的灵活性和创造性。
class Greeter:
def __init__(self, greeting="Hello"):
self.greeting = greeting
def __call__(self, name):
return f"{self.greeting}, {name}!"
# 创建一个Greeter实例
hello_greeter = Greeter("Hello")
print(hello_greeter("John")) # 输出：Hello, John!
bonjour_greeter = Greeter("Bonjour")
print(bonjour_greeter("Pierre")) # 输出：Bonjour, Pierre!值比较
__hash__
__hash__ 方法返回对象的哈希值。哈希值通常用于字典的键值和其他需要快速查找的数据结构中。如果一个对象是可变的，通常最好不要实现此方法。如果对象定义了 __eq__ 方法并且是不可变的，则通常也应定义此方法。
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __eq__(self, other):
if isinstance(other, MyClass):
return self.value == other.value
return NotImplemented
def __hash__(self):
return hash(self.value)
obj1 = MyClass(5)
obj2 = MyClass(5)
my_dict = {obj1: "a"}
print(my_dict[obj2]) # 输出：a__bool__
__bool__ 方法用于实现 bool() 内置函数的调用。当我们调用 bool() 函数或使用对象在条件语句（例如 if obj:）中作为条件时，会调用此方法。如果 __bool__ 没有被定义，__len__ 会被调用（如果已定义）。如果两者都未定义，所有实例都默认为 True。
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __bool__(self):
return bool(self.value)
obj1 = MyClass(0)
obj2 = MyClass(5)
print(bool(obj1)) # 输出：False
print(bool(obj2)) # 输出：True类型转换
__int__
__int__ 方法允许将一个对象转换为整数。当使用 int() 内置函数时，如果对象实现了此方法，会被调用。
class MyClass:
def __int__(self):
return 42
obj = MyClass()
print(int(obj)) # 输出：42__float__
__float__ 方法允许将一个对象转换为浮点数。当使用 float() 内置函数时，如果对象实现了此方法，会被调用。
class MyClass:
def __float__(self):
return 42.0
obj = MyClass()
print(float(obj)) # 输出：42.0__complex__
__complex__ 方法允许将一个对象转换为复数。当使用 complex() 内置函数时，如果对象实现了此方法，会被调用。
class MyClass:
def __complex__(self):
return 3 + 4j
obj = MyClass()
print(complex(obj)) # 输出：(3+4j)__bytes__
__bytes__ 方法定义了当我们调用 bytes() 时的行为。它应该返回一个字节串。
class MyClass:
def __bytes__(self):
return b'MyClass instance'
mc = MyClass() # 创建实例
print(bytes(mc)) # 输出：b'MyClass instance'类和静态方法
在 Python 中，类是一个创建对象的蓝图。对象则是基于类定义的实例。默认情况下，在类内部定义的方法是实例方法。
实例方法
实例方法的第一个参数是 self，代表类的实例对象。它可以访问和修改与实例相关的属性和方法。实例方法只能由其实例对象调用。
class Example:
def instance_method(self):
return "This is an instance method", self
e = Example()
print(e.instance_method())
# 输出 ('This is an instance method', <__main__.Example object at 0x7f49af98f610>)类方法
类方法使用 @classmethod 装饰器定义。其第一个参数是 cls，代表类本身。类方法既可以由类直接调用，也可以被其实例调用。
class Example:
class_var = "Class Variable"
@classmethod
def class_method(cls):
return "This is a class method accessing:", cls.class_var
print(Example.class_method())
# 输出 ('This is a class method accessing:', 'Class Variable')静态方法
静态方法使用 @staticmethod 装饰器定义。它不需要传递 self 或 cls 参数。静态方法不能访问或修改类或实例的属性和方法。它仅仅与它所在的类相关，但不需要访问类的特性。
class Example:
@staticmethod
def static_method():
return "This is a static method"
print(Example.static_method())
# 输出 This is a static method类方法 Vs 静态方法
| 类型 | 用途 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 类方法 | 访问/修改类属性，方法继承于子类 | 可访问/修改类属性，适用于继承 | 不能访问实例特有的属性 |
| 静态方法 | 不需访问实例/类数据的操作，与类相关但不需访问类或实例 | 无需实例化，代码组织清晰 | 不能访问类和实例的属性或方法 |
在面向对象编程中，合理地使用实例方法、类方法和静态方法可以使代码更有组织性，更易于维护。
属性
@property 装饰器
在 Python 中，@property 装饰器使我们能够将类中的方法用作属性，从而实现对属性的控制。它可以用于确保属性的读取和设置遵循某种特定的逻辑。
class Example:
def __init__(self, number):
self._number = number
@property
def number(self):
return self._number
e = Example(5)
print(e.number)
# 输出 5使用 Setter 和 Getter 方法
Setter 和 Getter 在 Python 中用于控制属性的访问和赋值。
@<property_name>.setter
在定义了属性的 getter 方法后，我们可以使用 @<property_name>.setter 装饰器定义相应的 setter 方法，以控制该属性的赋值逻辑。
class Example:
def __init__(self, number):
self._number = number
@property
def number(self):
return self._number
@number.setter
def number(self, value):
self._number = value
e = Example(5)
e.number = 10
print(e.number)
# 输出 10@<property_name>.deleter
除了设置和获取属性，我们还可以定义如何删除属性。
class Example:
def __init__(self, number):
self._number = number
@property
def number(self):
return self._number
@number.deleter
def number(self):
print("Deleting number")
del self._number
e = Example(5)
del e.number属性保护
在 Python 中，我们通常使用下划线来表示属性应该是私有的或受保护的。
- 受保护的属性: 通常使用单下划线前缀
_来定义，例如_name。这只是一个约定，表示这个属性是为类内部使用的，但外部仍然可以访问。 - 私有属性: 使用双下划线前缀
__来定义，例如__name。Python 会对其进行名称修饰，使得在类的外部更难直接访问。
class Example:
def __init__(self):
self.__private_attr = "I am private"
self._protected_attr = "I am protected"
def reveal(self):
print(self.__private_attr)
e = Example()
print(e._protected_attr)
# print(e.__private_attr) # 将会抛出错误异常
e.reveal() # 正常工作__slots__ 限制动态属性的添加
为了提高性能和内存效率，Python 允许在类定义中使用 __slots__ 来限制可以添加到对象的属性。这通常在需要创建大量对象时很有用。
class Example:
__slots__ = ['name', 'age']
e = Example()
e.name = "ChatGPT"
# e.salary = 10000 # 将会抛出错误异常