Python 的数据模型是它的外围,理解数据模型对于了解 Python 是十分重要的。在 Python 中,咱们通过魔法办法(或称为非凡办法,名字以两个下划线开始和完结)来定义咱们的数据模型。在本文中,咱们将深入探讨这些魔法办法,并演示如何应用它们来定义你本人的数据类型。
一、结构和初始化
让咱们从两个最根本的魔法办法开始:__init__
和__new__
。它们被用于定义对象的初始化和结构过程。
class MyClass:
def __new__(cls, *args, **kwargs):
instance = super().__new__(cls)
return instance
def __init__(self, value):
self.value = value
my_instance = MyClass(5)
print(my_instance.value) # 输入: 5
__new__
办法负责创立新的实例,而 __init__
办法则负责初始化实例。通常,咱们只须要重写 __init__
办法,除非咱们须要管制对象的创立过程。
二、示意和格式化
__repr__
和 __str__
办法容许咱们定义对象的字符串示意。__repr__
应该返回一个尽可能明确的对象示意,而 __str__
则应返回一个适宜打印的示意。
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __repr__(self):
return f'MyClass(value={self.value})'
def __str__(self):
return str(self.value)
my_instance = MyClass(5)
print(repr(my_instance)) # 输入: MyClass(value=5)
print(str(my_instance)) # 输入: 5
三、比拟操作
Python 通过魔法办法提供了丰盛的比拟操作。例如,__eq__
定义了等于操作,__lt__
定义了小于操作,等等。
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 __lt__(self, other):
if isinstance(other, MyClass):
return self.value < other.value
return NotImplemented
my_instance1 = MyClass(5)
my_instance2 = MyClass(10)
print(my_instance1 == my_instance2) # 输入: False
print(my_instance1 < my_instance2) # 输入: True
四、算术操作
Python 同样提供了一系列的魔法办法来定义算术操作。例如,__add__
定义了加法操作,__mul__
定义了乘法操作,等等。
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __add__(self, other):
if isinstance(other, MyClass):
return MyClass(self.value + other.value)
return NotImplemented
my_instance1 = MyClass(5)
my_instance2 = MyClass(10)
result = my_instance1 + my_instance2
print(result.value) # 输入: 15
五、访问控制
通过定义 __getattr__
,__setattr__
,__delattr__
和__getattribute__
办法,咱们能够对属性拜访进行更粗疏的管制。
class MyClass:
def __init__(self):
self._my_secret = 5
def __getattr__(self, name):
if name == 'secret':
print("Warning: Accessing secret attribute")
return self._my_secret
raise AttributeError(f"{self.__class__.__name__} object has no attribute {name}")
def __setattr__(self, name, value):
if name == 'secret':
print("Warning: Changing secret attribute")
super().__setattr__(name, value)
my_instance = MyClass()
print(my_instance.secret) # 输入: 5
my_instance.secret = 10
print(my_instance.secret) # 输入: 10
六、容器类型
通过定义 __len__
,__getitem__
,__setitem__
,__delitem__
等办法,咱们能够创立自定义的容器类型。
class MyContainer:
def __init__(self):
self._items = []
def __len__(self):
return len(self._items)
def __getitem__(self, index):
return self._items[index]
def __setitem__(self, index, value):
self._items[index] = value
def __delitem__(self, index):
del self._items[index]
container = MyContainer()
container._items = [1, 2, 3]
print(len(container)) # 输入: 3
print(container[1]) # 输入: 2
container[1] = 10
print(container[1]) # 输入: 10
del container[1]
print(container._items) # 输入: [1, 3]
七、总结
Python 的数据模型容许咱们应用魔法办法定义本人的数据类型,让咱们的代码更加 Pythonic。这只是冰山一角,还有更多的魔法办法期待你去发现。把握了这些,你将能更加深刻地了解 Python,并写出更好的 Python 代码。