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扫一扫发现精彩这一章，有点抽象，看着有点蛋疼！双下划线__future__或单下划线有特殊含义，在Python中，这些名字的集合称为魔法方法:最重要的是__init__和一些处理访问对象的方法,这些方法允许你创建自己的序列或者是映射.------准备工作:将__metaclass__=type放在模块的最开始位置，以确保类时最新式的。考虑下面两个类class NewStyle(object):
more_code_hereclass OldStyle:
more_code_here如果文件以__metclass__=type开始，那么这个类都是新式类------构造方法:和普通方法的不同在于:当一个对象被创建后，会立即调用构造方法。因此，之前章节的&&&f = FooBar()&&&f.init()等同于&&&f = FooBar()&&& class FooBar:def __init__(self):self.var = 42&&& f = FooBar()&&& f.var42#如果有默认参数呢？&&& class Foobar:def __init__(self,value=42):self.var = value&&& f = Foobar()
#无参的话，使用默认值&&& f.var42&&& f1 = Foobar(44)
#有参的话，使用新参数&&& f1.var44在Python中__init__是使用最多的一个.Python中有个魔法方法__del__，析构方法，她在对象要被垃圾回收之前调用.但是发生调用的具体时间是不可知的。所以建立尽力避免使用__del__函数.------重写一般方法和特殊构造方法:&&& class A:...
def hello(self):...
print 'Hello,World!'...&&& class B(A): pass...&&& class C(B): pass...#看看他们的工作机制#c是C类的实例，当c调用hello()，首先找自己类有没有，没有话，去超类B中找，如果还没有话，就去超类的超类去找。还没有的话，就报错。&&& c = C()&&& c.hello()Hello,World!如果重写B类，hello的方法呢?&&& class A:...
def hello(self):...
print &Hello,I am A!&...&&& class B(A):...
def hello(self):...
print &Hello,I am B!&...&&& b = B()&&& b.hello()Hello,I am B!重写是继承机制中的一个重要内容，对于构造方法尤其重要。构造方法用来初始化新创建对象的状态，大多数子类不仅要拥有自己的初始化代码，还要拥有超类的初始化代码。虽然重写的机制对于所有方法来说都是一样的，但是当处理构造方法比重写普通方法时，更可能遇到特别的问题：如果一个类的构造方法被重写，那么就需要调用超类的构造方法，否则对象不会被正确初始化。看下面的例子class Bird:
def __init__(self):
self.hungry = True
def eat(self):
if self.hungry:
print &Ahaha...&
self.hungry = False
print &No, Thanks!&该类定义鸟的基本功能吃，吃饱了就不再吃输出结果:&&& b = Bird()&&& b.eat()Ahaha...&&& b.eat()No, Thanks!下面一个子类SingBird,class SingBird(Bird):
def __init__(self):
self.sound = 'squawk'
def sing(self):
print self.sound输出结果:&&& s = SingBird()&&& s.sing()squawkSingBird是Bird的子类，但如果调用Bird类的eat()方法时,&&& s.eat()Traceback (most recent call last):
File &&pyshell#5&&, line 1, in &module&
File &D:/Learn/Python/Person.py&, line 42, in eat
if self.hungry:AttributeError: SingBird instance has no attribute 'hungry'代码错误很清晰,SingBird中初始化代码被重写，但没有任何初始化hungry的代码------调用未绑定的超类构造方法:class SingBird(Bird):
def __init__(self):
Bird.__init__(self)
#增加这行代码就搞定
self.sound = 'squawk'
def sing(self):
print self.sound&&& sb = SingBird()&&& sb.sing()squawk&&& sb.eat()Ahaha...&&& sb.eat()No, Thanks!------使用super函数:__metaclass__=typeclass Bird:
def __init__(self):
self.hungry = True
def eat(self):
if self.hungry:
print &Ahaha...&
self.hungry = False
print &No, Thanks!&class SingBird(Bird):
def __init__(self):
super(SingBird,self).__init__()
self.sound = 'squawk'
def sing(self):
print self.soundNote:1. __metaclass__=type 必不可少，否则报错如下:&&& sb = SingBird()Traceback (most recent call last):
File &&pyshell#5&&, line 1, in &module&
sb = SingBird()
File &D:/Learn/Python/Person.py&, line 51, in __init__
super(SingBird,self).__init__()TypeError: must be type, not classobj2.&super(SingBird,self).__init__() &多了这么一句输出结果:&&& sb = SingBird()&&& sb.sing()squawk&&& sb.eat()Ahaha...&&& sb.eat()No, Thanks!------基本的序列和映射规则:序列和映射是对象的集合，为了实现他们的基本行为，如果对象是不可变的，那么就需要两个魔法方法，如果对象时可变的，那么就需要四个魔法方法__len__(self):返回集合中所含项目的数量__getitem__(self,key):返回与所给的键对应的值__setitem__(self,key,value):按一定的方法存储和key相关的value__delitem__(self,key):删除对象相关的键实践一下，创建一个无穷序列def checkIndex(key):
if not isinstance(key,(int,long)):
raise TypeError
raise IndexErrorclass ArithmeticSequence:
def __init__(self,start=0,step=1):
self.start
self.changed = {}
def __getitem__(self,key):
checkIndex(key)
return self.changed[key]
except KeyError:
return self.start + key*self.step
def __setitem__(self,key,value):
checkIndex(key)
self.changed[key] = value输出结果&&& s[100]201&&& s = ArithmeticSequence(1,2)&&& s[4]9&&& s[10]21&&& del s[4]Traceback (most recent call last):
File &&pyshell#10&&, line 1, in &module&
del s[4]AttributeError: ArithmeticSequence instance has no attribute '__delitem__'&&& s['four']Traceback (most recent call last):
File &&pyshell#11&&, line 1, in &module&
s['four']
File &D:/Learn/Python/Person.py&, line 71, in __getitem__
checkIndex(key)
File &D:/Learn/Python/Person.py&, line 62, in checkIndex
raise TypeErrorTypeError&&& s[-4]Traceback (most recent call last):
File &&pyshell#12&&, line 1, in &module&
File &D:/Learn/Python/Person.py&, line 71, in __getitem__
checkIndex(key)
File &D:/Learn/Python/Person.py&, line 64, in checkIndex
raise IndexErrorIndexError------子类化列表，字典和字符串三个关于序列和映射规则(UserList,UserString,UserDict),如果希望实现一个和内建列表行为相似的序列，可以使用子类list，看看下面的例子，带有访问计数的列表class CounterList(list):
def __init__(self,*args):
super(CounterList,self).__init__(*args)
self.counter = 0
def __getitem__(self,index):
self.counter +=1
return super(CounterList,self).__getitem__(index)#下面是她如何使用的一些例子&&& c = CounterList(range(10))&&& c[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]&&& c.reverse()&&& c[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]&&& del c[3:6]&&& c[9, 8, 7, 3, 2, 1, 0]&&& c.counter0&&& c[4]+c[2]9&&& c.counter2#其他跟list性能一样，但有个counter特性，每次执行加法后会自增。------属性:class Rectangle:
def __init__(self):
self.width
self.height = 0
def setSize(self,size):
self.width,self.height = size
def getSize(self):
return self.width,self.height&&& r= Rectangle()&&& r.width = 10&&& r.height= 5&&& r.getSize()(10, 5)&&& r.setSize((150,100))&&& r.width150------property函数:__metaclass__=typeclass Rectangle:
def __init__(self):
self.width
self.height = 0
def setSize(self,size):
self.width,self.height = size
def getSize(self):
return self.width,self.height
size = property(getSize,setSize)在这个新版的Rectangle中，property函数创建了一个属性，其中访问器函数被用做参数(先是取值，然后是赋值)，这个属性命为size，这样一来，就不用担心是如何实现的，可以用同样的方式处理width,height和size.&&& r = Rectangle()&&& r.width = 10&&& r.height= 20&&& r.size(10, 20)&&& r.size = 100,200&&& r.width100property函数可以用0,1,2,3或4个参数来调用。如果没有参数，产生的属性即不可读，也不可写。如果只使用一个参数调用，产生的属性是只读的第3个参数。名字分别叫:fget,fset,fdel,doc__------静态方法和类成员方法静态方法和类成员方法分别在创建时被装入Staticmethod类型和Classmethod类型的对象中。静态方法的定义没有self参数，且可能被类本身直接调用。类方法在定义时需要名为cls的类似于self的参数，类成员方法可以直接用类的具体对象调用。但cls参数是自动被绑定类的。看下例子:class MyClass:
def smeth():
print 'This is a stacie method'
smeth = staticmethod(smeth)
def cmeth(cls):
print 'This is a class method of', cls
cmeth = classmethod(cmeth)#用@来替代__metaclass__ = typeclass MyClass:
@staticmethod
def smeth():
print 'This is a stacie method'
@classmethod
def cmeth(cls):
print 'This is a class method of', cls#定义好了方法后，可以这样调用。&&& MyClass.smeth()This is a stacie method&&& MyClass.cmeth()This is a class method of &class '__main__.MyClass'&------__getattr__,__setattr__为了访问特性的时候可以执行代码，必须使用一些魔法方法。下面四种方法提供了需要的功能。__getattrbute__(self,name): 当特性name被访问时，自动被调用__getattr__(self,name):当特性name被访问，且对象没有相应的特性时被自动调用__setattr__(self,name,value):当试图给特性name赋值时会被自动调用__delattr__(self,name): 当试图删除特性name时被自动调用。class Rectangle:
def __init__(self):
self.width
self.height = 0
def __setattr__(self,name,value):
if name == 'size':
self.width,self.height = value
self.__dict__[name] = value
def __getattr__(self,name):
if name == 'size':
return self.width,self.height
raise AttributeError------迭代器:主要讨论特殊的方法:__iter__这个迭代器规则的基础.__iter__方法返回一个迭代器，所谓迭代器就是具有next方法的对象。如果next被调用，却没有值可以返回，则会返回StopIteration的异常.为什么要用迭代器而不用列表呢？如果值很多，列表一次性获得，会占用太多的内存。而迭代则可以一个一个获取。还有为什么要用迭代器的原因：迭代器更通用，更简单，更优雅。class Fibs:
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1
def next(self):
self.a,self.b = self.b,self.a + self.b
return self.a
def __iter__(self):
return self首先是实现了__iter__方法，这个方法实际上返回迭代器本身。很多情况下，__iter__会放到for循环中使用的对象中.首先产生一个Fibs对象&&& fibs = Fibs()其次可在for循环中使用该对象-比如去查找在斐波那契数列中比1000大的数中的最小的数:&&& for f in fibs:if f&1000:print fbreak1597Note: 内建函数iter可以从可迭代的对象中获得迭代器.&&& it = iter([1,2,3])&&& it.next()1&&& it.next()2除此之外，它也可以从函数或者其他可调用对象中获取可迭代对象.------从迭代器中得到序列:除了再迭代器和可迭代对象上进行迭代外，还能把它们转换为序列。在大部分能使用序列的情况下，能使用迭代器替换。一个很有用的例子是使用list构造方法显式地将迭代器转化为列表class TestIter:
def next(self):
self.value +=1
if self.value & 10 :
raise StopIteration
return self.value
def __iter__(self):输出结果:&&& ti = TestIter()&&& ti&__main__.TestIter instance at 0xA81A08&&&& list(ti)[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]------生成器: 是Python新引入的概念，由于历史原因，它也叫简单生成器。它和迭代器可能是近几年来引入的最强大的两个特性。生成器可以帮助程序员写出非常优雅的代码，当然编写任何程序也不可以不使用。生成器是一种用普通的函数语法定义的迭代器。------创建生成器:nested = [[1,2],[3,4],[5]]如果像这么个例子，怎么样用将数字一一打印出来。def flatten(nested):
for sublist in nested:
for element in sublist:
yield element#如何包含yield的语句，称为生成器&&& nested = [[1],[2,3],[4,5,6]]&&& flatten(nested)&generator object flatten at 0x35A0&&&& for num in flatten(nested):
print num 123456------递归生成器:上一个例子创建的生成器只能处理两层嵌套，使用了两个for循环。如果要处理任意层的嵌套怎么办？就应该更灵活，现在就到了递归生成器登场的时候了。def flatten(nested):
for sublist in nested:
for element in flatten(sublist):
yield element
except TypeError:
yield nested两种情况: 基本情况和需要递归的情况1. 如果只是元素，函数被告知展开一个元素，这种情况下，for循环会引发一个TypeError异常，生成器会产生一个元素.2. 如果是一个列表，那么就要进行特殊处理。程序必须遍历所有子列表，并对它们调用flatten，然后使用另一个for循环来产生被展开的子列表中的所有元素，很神奇吧。&&& nested = [[[[1,2],3],4],5]&&& list(flatten(nested))[1, 2, 3, 4, 5]如果是字符串对象，那么它就是一个序列，不会引发TypeError，如果你不想对这样的对象进行迭代。为了处理这种情况，则必须在生成器的开始处添加一个检查语句。试着将传入的对象和一个字符串拼接，看看会不会出现TypeError，这是检查一个对象是不是类似于字符串的最简单，最快速的方法。下面加入检查语句的生成器。&&& nested=['a',[[[1,2],3],4],5]&&& list(flatten(nested))['a', 1, 2, 3, 4, 5]------通用生成器:生成器是一个包含yield关键字的函数。当它被调用时，在函数体中的代码不会被执行，而会返回一个迭代器。每次请求一个值，就会执行生成器中的代码，知道遇到一个yield或者return语句。yield意味着应该生成一个值。return语句意味着生成器要停止执行。换句话说，生成器由两部分组成:生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是用def语句定义，包含yield部分，生成器的迭代器是这个函数返回的部分。&&& def simple_generator():yield 1&&& simple_generator&function simple_generator at 0xAFB0B8&&&& simple_generator()&generator object simple_generator at 0xC8EE8&&&& ------生成器方法:&&& def repeater(value):
while True:
new = (yield value)
if new is not None: value = new输出结果:&&& r = repeater(42)&&& r.next()42&&& r.next()42&&& r.send('Hello,World!')'Hello,World!'#next()方法，send()方法，throw()方法，close()方法------模拟生成器:如何使用普通的函数模拟生成器首先将下面语句放在程序的开始处result = []然后将下面这种形式的代码:yield some_expression用下面的语句替换:result.append(some_expression)最后在函数的末尾，添加下面的语句:&return result下面是flatten生成器用普通的函数重写的版本def flatten(nested):
result = []
try: nested + ''
except TypeError: pass
else: raise TypeError
for sublist in nested:
for element in flatten(sublist):
result.append(element)
except TypeError:
result.append(nested)
return result输出结果:&&& n = [[[[[['HaHa...'],1],2],3],4],5]&&& flatten(n)['HaHa...', 1, 2, 3, 4, 5]------本章新函数iter(obj) & & & & & & & & & & & & & &从一个可迭代的对象得到迭代器property(fget,fset,fdel,doc) & & & & 返回一个属性，所有参数都是可选的super(class,obj) & & & & & & & & & & 返回一个类的超类的绑定实例西游记人物大联欢&打一四字成语&| 成语谜语 好玩的谜语 -板报网
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