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python特殊化函数 python 特殊变量

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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__
【python特殊化函数 python 特殊变量】 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 。
相关推荐：《Python视频教程》
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 。

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