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特殊方法名称

? My specialty is being right when other people are wrong. ?
George Bernard Shaw

 

深入

在本书其它几处,我们已经见识过一些特殊方法——即在使用某些语法时 Python 所调用的“神奇”方法。使用特殊方法,类用起来如同序列、字典、函数、迭代器,或甚至像个数字!本附录为我们已经见过特殊方法提供了参考,并对一些更加深奥的特殊方法进行了简要介绍。

基础知识

如果曾阅读 《类的简介》一章,你可能已经见识过了最常见的特殊方法: __init__() 方法。盖章结束时,我写的类多数需要进行一些初始化工作。还有一些其它的基础特殊方法对调试自定义类也特别有用。

序号目的所编写代码Python 实际调用
初始化一个实例x = MyClass() x.__init__()
字符串的“官方”表现形式repr(x) x.__repr__()
字符串的“非正式”值str(x) x.__str__()
字节数组的“非正式”值bytes(x) x.__bytes__()
格式化字符串的值format(x, format_spec) x.__format__(format_spec)
  1. __init__() 方法的调用发生在实例被创建 之后 。如果要控制实际创建进程,请使用 __new__() 方法
  2. 按照约定, __repr__() 方法所返回的字符串为合法的 Python 表达式。
  3. 在调用 print(x) 的同时也调用了 __str__() 方法。
  4. 由于 bytes 类型的引入而从 Python 3 开始出现
  5. 按照约定,format_spec 应当遵循 迷你语言格式规范【Format Specification Mini-Language】。Python 标准类库中的 decimal.py 提供了自己的 __format__() 方法。

行为方式与迭代器类似的类

《迭代器》一章中,我们已经学习了如何使用 __iter__()__next__() 方法从零开始创建迭代器。

序号目的所编写代码Python 实际调用
遍历某个序列iter(seq) seq.__iter__()
从迭代器中获取下一个值next(seq) seq.__next__()
按逆序创建一个迭代器reversed(seq) seq.__reversed__()
  1. 无论何时创建迭代器都将调用 __iter__() 方法。这是用初始值对迭代器进行初始化的绝佳之处。
  2. 无论何时从迭代器中获取下一个值都将调用 __next__() 方法。
  3. __reversed__() 方法并不常用。它以一个现有序列为参数,并将该序列中所有元素从尾到头以逆序排列生成一个新的迭代器。

正如我们在 《迭代器》一章中看到的,for 循环也可用作迭代器。在下面的循环中:

for x in seq:
    print(x)

Python 3 将会调用 seq.__iter__() 以创建一个迭代器,然后对迭代器调用 __next__() 方法以获取 x 的每个值。当 __next__() 方法引发 StopIteration 例外时, for 循环正常结束。

计算属性

序号目的所编写代码Python 实际调用
获取一个计算属性(无条件的)x.my_property x.__getattribute__('my_property')
获取一个计算属性(后备)x.my_property x.__getattr__('my_property')
设置某属性x.my_property = value x.__setattr__('my_property', value)
删除某属性del x.my_property x.__delattr__('my_property')
列出所有属性和方法dir(x) x.__dir__()
  1. 如果某个类定义了 __getattribute__() 方法,在 每次引用属性或方法名称时 Python 都调用它(特殊方法名称除外,因为那样将会导致讨厌的无限循环)。
  2. 如果某个类定义了 __getattr__() 方法,Python 将只在正常的位置查询属性时才会调用它。如果实例 x 定义了属性 colorx.color不会 调用 x.__getattr__('color');而只会返回 x.color 已定义好的值。
  3. 无论何时给属性赋值,都会调用 __setattr__() 方法。
  4. 无论何时删除一个属性,都将调用 __delattr__() 方法。
  5. 如果定义了 __getattr__()__getattribute__() 方法, __dir__() 方法将非常有用。通常,调用 dir(x) 将只显示正常的属性和方法。如果 __getattr()__ 方法动态处理 color 属性, dir(x) 将不会将 color 列为可用属性。可通过覆盖 __dir__() 方法允许将 color 列为可用属性,对于想使用你的类但却不想深入其内部的人来说,该方法非常有益。

__getattr__()__getattribute__() 方法的区别非常细微,但非常重要。可以用两个例子来解释一下:

class Dynamo:
    def __getattr__(self, key):
        if key == 'color':         
            return 'PapayaWhip'
        else:
            raise AttributeError   

>>> dyn = Dynamo()
>>> dyn.color                      
'PapayaWhip'
>>> dyn.color = 'LemonChiffon'
>>> dyn.color                      
'LemonChiffon'
  1. 属性名称以字符串的形式传入 __getattr()__ 方法。如果名称为 'color',该方法返回一个值。(在此情况下,它只是一个硬编码的字符串,但可以正常地进行某些计算并返回结果。)
  2. 如果属性名称未知, __getattr()__ 方法必须引发一个 AttributeError 例外,否则在访问未定义属性时,代码将只会默默地失败。(从技术角度而言,如果方法不引发例外或显式地返回一个值,它将返回 None ——Python 的空值。这意味着 所有 未显式定义的属性将为 None,几乎可以肯定这不是你想看到的。)
  3. dyn 实例没有名为 color 的属性,因此在提供计算值时将调用 __getattr__()
  4. 在显式地设置 dyn.color 之后,将不再为提供 dyn.color 的值而调用 __getattr__() 方法,因为 dyn.color 已在该实例中定义。

另一方面,__getattribute__() 方法是绝对的、无条件的。

class SuperDynamo:
    def __getattribute__(self, key):
        if key == 'color':
            return 'PapayaWhip'
        else:
            raise AttributeError

>>> dyn = SuperDynamo()
>>> dyn.color                      
'PapayaWhip'
>>> dyn.color = 'LemonChiffon'
>>> dyn.color                      
'PapayaWhip'
  1. 在获取 dyn.color 的值时将调用 __getattribute__() 方法。
  2. 即便已经显式地设置 dyn.color,在获取 dyn.color 的值时, 仍将调用 __getattribute__() 方法。如果存在 __getattribute__() 方法,将在每次查找属性和方法时 无条件地调用 它,哪怕在创建实例之后已经显式地设置了属性。

? 如果定义了类的 __getattribute__() 方法,你可能还想定义一个 __setattr__() 方法,并在两者之间进行协同,以跟踪属性的值。否则,在创建实例之后所设置的值将会消失在黑洞中。

必须特别小心 __getattribute__() 方法,因为 Python 在查找类的方法名称时也将对其进行调用。

class Rastan:
    def __getattribute__(self, key):
        raise AttributeError           
    def swim(self):
        pass

>>> hero = Rastan()
>>> hero.swim()                        
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in __getattribute__
AttributeError
  1. 该类定义了一个总是引发 AttributeError 例外的 __getattribute__() 方法。没有属性或方法的查询会成功。
  2. 调用 hero.swim() 时,Python 将在 Rastan 类中查找 swim() 方法。该查找将执行整个 __getattribute__() 方法,因为所有的属性和方法查找都通过 __getattribute__() 方法。在此例中, __getattribute__() 方法引发 AttributeError 例外,因此该方法查找过程将会失败,而方法调用也将失败。

行为方式与函数类似的类

可以让类的实例变得可调用——就像函数可以调用一样——通过定义 __call__() 方法。

序号目的所编写代码Python 实际调用
像调用函数一样“调用”一个实例my_instance() my_instance.__call__()

zipfile 模块 通过该方式定义了一个可以使用给定密码解密 经加密 zip 文件的类。该 zip 解密 算法需要在解密的过程中保存状态。通过将解密器定义为类,使我们得以在 decryptor 类的单个实例中对该状态进行维护。状态在 __init__() 方法中进行初始化,如果文件 经加密 则进行更新。但由于该类像函数一样“可调用”,因此可以将实例作为 map() 函数的第一个参数传入,代码如下:

# excerpt from zipfile.py
class _ZipDecrypter:
.
.
.
    def __init__(self, pwd):
        self.key0 = 305419896               
        self.key1 = 591751049
        self.key2 = 878082192
        for p in pwd:
            self._UpdateKeys(p)

    def __call__(self, c):                  
        assert isinstance(c, int)
        k = self.key2 | 2
        c = c ^ (((k * (k^1)) >> 8) & 255)
        self._UpdateKeys(c)
        return c
.
.
.
zd = _ZipDecrypter(pwd)                    
bytes = zef_file.read(12)
h = list(map(zd, bytes[0:12]))             
  1. _ZipDecryptor 类维护了以三个旋转密钥形式出现的状态,该状态稍后将在 _UpdateKeys() 方法中更新(此处未展示)。
  2. 该类定义了一个 __call__() 方法,使得该类可像函数一样调用。在此例中,__call__() 对 zip 文件的单个字节进行解密,然后基于经解密的字节对旋转密码进行更新。
  3. zd_ZipDecryptor 类的一个实例。变量 pwd 被传入 __init__() 方法,并在其中被存储和用于首次旋转密码更新。
  4. 给出 zip 文件的头 12 个字节,将这些字节映射给 zd 进行解密,实际上这将导致调用 __call__() 方法 12 次,也就是 更新内部状态并返回结果字节 12 次。

行为方式与序列类似的类

如果类作为一系列值的容器出现——也就是说如果对某个类来说,是否“包含”某值是件有意义的事情——那么它也许应该定义下面的特殊方法已,让它的行为方式与序列类似。

序号目的所编写代码Python 实际调用
序列的长度len(seq) seq.__len__()
了解某序列是否包含特定的值x in seq seq.__contains__(x)

cgi 模块 在其 FieldStorage 类中使用了这些方法,该类用于表示提交给动态网页的所有表单字段或查询参数。

# A script which responds to http://www.bhlaab.com/210/search?q=cgi
import cgi
fs = cgi.FieldStorage()
if 'q' in fs:                                               
  do_search()

# An excerpt from cgi.py that explains how that works
class FieldStorage:
.
.
.
    def __contains__(self, key):                            
        if self.list is None:
            raise TypeError('not indexable')
        return any(item.name == key for item in self.list)  

    def __len__(self):                                      
        return len(self.keys())                             
  1. 一旦创建了 cgi.FieldStorage 类的实例,就可以使用 “in” 运算符来检查查询字符串中是否包含了某个特定参数。
  2. __contains__() 方法是令该魔法生效的主角。
  3. 如果代码为 if 'q' in fs,Python 将在 fs 对象中查找 __contains__() 方法,而该方法在 cgi.py 中已经定义。'q' 的值被当作 key 参数传入 __contains__() 方法。
  4. 同样的 FieldStorage 类还支持返回其长度,因此可以编写代码 len(fs) 而其将调用 FieldStorage__len__() 方法,并返回其识别的查询参数个数。
  5. self.keys() 方法检查 self.list is None 是否为真值,因此 __len__ 方法无需重复该错误检查。

行为方式与字典类似的类

在前一节的基础上稍作拓展,时时彩计划软件公式:就不仅可以对 “in” 运算符和 len() 函数进行响应,还可像全功能字典一样根据键来返回值。

序号目的所编写代码Python 实际调用
通过键来获取值x[key] x.__getitem__(key)
通过键来设置值x[key] = value x.__setitem__(key, value)
删除一个键值对del x[key] x.__delitem__(key)
为缺失键提供默认值x[nonexistent_key] x.__missing__(nonexistent_key)

cgi 模块FieldStorage 同样定义了这些特殊方法,也就是说可以像下面这样编码:

# A script which responds to http://www.bhlaab.com/832/search?q=cgi
import cgi
fs = cgi.FieldStorage()
if 'q' in fs:
  do_search(fs['q'])                              

# An excerpt from cgi.py that shows how it works
class FieldStorage:
.
.
.
    def __getitem__(self, key):                   
        if self.list is None:
            raise TypeError('not indexable')
        found = []
        for item in self.list:
            if item.name == key: found.append(item)
        if not found:
            raise KeyError(key)
        if len(found) == 1:
            return found[0]
        else:
            return found
  1. fs 对象是 cgi.FieldStorage 类的一个实例,但仍然可以像 fs['q'] 这样估算表达式。
  2. fs['q']key 参数设置为 'q' 来调用 __getitem__() 方法。然后它将在其内部维护的查询参数列表 (self.list) 中查找一个 .name 与给定键相符的字典项。

行为方式与数值类似的类

使用适当的特殊方法,可以将类的行为方式定义为与数字相仿。也就是说,可以进行相加、相减,并进行其它数学运算。这就是 分数 的实现方式—— Fraction 类实现了这些特殊方法,然后就可以进行下列运算了:

>>> from fractions import Fraction
>>> x = Fraction(1, 3)
>>> x / 3
Fraction(1, 9)

以下是实现“类数字”类的完整特殊方法清单:

序号目的所编写代码Python 实际调用
加法x + y x.__add__(y)
减法x - y x.__sub__(y)
乘法x * y x.__mul__(y)
除法x / y x.__truediv__(y)
地板除x // y x.__floordiv__(y)
取模(取余)x % y x.__mod__(y)
地板除 & 取模divmod(x, y) x.__divmod__(y)
乘幂x ** y x.__pow__(y)
左位移x << y x.__lshift__(y)
右位移x >> y x.__rshift__(y)
按位 and x & y x.__and__(y)
按位 xor x ^ y x.__xor__(y)
按位 or x | y x.__or__(y)

如果 x 是某个实现了所有这些方法的类的实例,那么万事大吉。但如果未实现其中之一呢?或者更糟,如果实现了,但却无法处理某几类参数会怎么样?例如:

>>> from fractions import Fraction
>>> x = Fraction(1, 3)
>>> 1 / x
Fraction(3, 1)

这并 不是 传入一个 分数 并将其除以一个整数(如前例那样)的情况。前例中的情况非常直观: x / 3 调用 x.__truediv__(3),而Fraction__truediv__() 方法处理所有的数学运算。但整数并不“知道”如何对分数进行数学计算。因此本例该如何运作呢?

反映操作 相关的还有第二部分算数特殊方法。给定一个二元算术运算 (例如: x / y),有两种方法来实现它:

  1. 告诉 x 将自己除以 y,或者
  2. 告诉 y 去除 x

之前提到的特殊方法集合采用了第一种方式:对于给定 x / y,它们为 x 提供了一种途径来表述“我知道如何将自己除以 y。”下面的特殊方法集合采用了第二种方法:它们向 y 提供了一种途径来表述“我知道如何成为分母,并用自己去除 x。”

序号目的所编写代码Python 实际调用
加法x + y y.__radd__(x)
减法x - y y.__rsub__(x)
乘法x * y y.__rmul__(x)
除法x / y y.__rtruediv__(x)
地板除x // y y.__rfloordiv__(x)
取模(取余)x % y y.__rmod__(x)
地板除 & 取模divmod(x, y) y.__rdivmod__(x)
乘幂x ** y y.__rpow__(x)
左位移x << y y.__rlshift__(x)
右位移x >> y y.__rrshift__(x)
按位 and x & y y.__rand__(x)
按位 xor x ^ y y.__rxor__(x)
按位 or x | y y.__ror__(x)

但是等一下!还有更多特殊方法!如果在进行“原地”操作,如: x /= 3,还可定义更多的特殊方法。

序号目的所编写代码Python 实际调用
原地加法x += y x.__iadd__(y)
原地减法x -= y x.__isub__(y)
原地乘法x *= y x.__imul__(y)
原地除法x /= y x.__itruediv__(y)
原地地板除法x //= y x.__ifloordiv__(y)
原地取模x %= y x.__imod__(y)
原地乘幂x **= y x.__ipow__(y)
原地左位移x <<= y x.__ilshift__(y)
原地右位移x >>= y x.__irshift__(y)
原地按位 and x &= y x.__iand__(y)
原地按位 xor x ^= y x.__ixor__(y)
原地按位 or x |= y x.__ior__(y)

注意:多数情况下,并不需要原地操作方法。如果未对特定运算定义“就地”方法,Python 将会试着使用(普通)方法。例如,为执行表达式 x /= y,Python 将会:

  1. 试着调用 x.__itruediv__(y)。如果该方法已经定义,并返回了 NotImplemented 之外的值,那已经大功告成了。
  2. 试图调用 x.__truediv__(y)。如果该方法已定义并返回一个 NotImplemented 之外的值, x 的旧值将被丢弃,并将所返回的值替代它,就像是进行了 x = x / y 运算。
  3. 试图调用 y.__rtruediv__(x)。如果该方法已定义并返回了一个 NotImplemented 之外的值,x 的旧值将被丢弃,并用所返回值进行替换。

因此如果想对原地运算进行优化,仅需像 __itruediv__() 方法一样定义“原地”方法。否则,基本上 Python 将会重新生成原地运算公式,以使用常规的运算及变量赋值。

还有一些“一元”数学运算,可以对“类-数字”对象自己执行。

序号目的所编写代码Python 实际调用
负数-x x.__neg__()
正数+x x.__pos__()
绝对值abs(x) x.__abs__()
取反~x x.__invert__()
复数complex(x) x.__complex__()
整数转换int(x) x.__int__()
浮点数float(x) x.__float__()
四舍五入至最近的整数round(x) x.__round__()
四舍五入至最近的 n 位小数round(x, n) x.__round__(n)
>= x 的最小整数 math.ceil(x) x.__ceil__()
<= x的最大整数 math.floor(x) x.__floor__()
x 朝向 0 取整math.trunc(x) x.__trunc__()
PEP 357 作为列表索引的数字a_list[x] a_list[x.__index__()]

可比较的类

我将此内容从前一节中拿出来使其单独成节,是因为“比较”操作并不局限于数字。许多数据类型都可以进行比较——字符串、列表,甚至字典。如果要创建自己的类,且对象之间的比较有意义,可以使用下面的特殊方法来实现比较。

序号目的所编写代码Python 实际调用
相等x == y x.__eq__(y)
不相等x != y x.__ne__(y)
小于x < y x.__lt__(y)
小于或等于x <= y x.__le__(y)
大于x > y x.__gt__(y)
大于或等于x >= y x.__ge__(y)
布尔上上下文环境中的真值if x: x.__bool__()

?如果定义了 __lt__() 方法但没有定义 __gt__() 方法,Python 将通过经交换的算子调用 __lt__() 方法。然而,Python 并不会组合方法。例如,如果定义了 __lt__() 方法和 __eq()__ 方法,并试图测试是否 x <= y,Python 不会按顺序调用 __lt__()__eq()__ 。它将只调用 __le__() 方法。

可序列化的类

Python 支持 任意对象的序列化和反序列化。(多数 Python 参考资料称该过程为 “pickling” 和 “unpickling”)。该技术对与将状态保存为文件并在稍后恢复它非常有意义。所有的 内置数据类型 均已支持 pickling 。如果创建了自定义类,且希望它能够 pickle,阅读 pickle 协议 了解下列特殊方法何时以及如何被调用。

序号目的所编写代码Python 实际调用
自定义对象的复制copy.copy(x) x.__copy__()
自定义对象的深度复制copy.deepcopy(x) x.__deepcopy__()
在 pickling 之前获取对象的状态pickle.dump(x, file) x.__getstate__()
序列化某对象pickle.dump(x, file) x.__reduce__()
序列化某对象(新 pickling 协议)pickle.dump(x, file, protocol_version) x.__reduce_ex__(protocol_version)
* 控制 unpickling 过程中对象的创建方式x = pickle.load(file) x.__getnewargs__()
* 在 unpickling 之后还原对象的状态x = pickle.load(file) x.__setstate__()

* 要重建序列化对象,Python 需要创建一个和被序列化的对象看起来一样的新对象,然后设置新对象的所有属性。__getnewargs__() 方法控制新对象的创建过程,而 __setstate__() 方法控制属性值的还原方式。

可在 with 语块中使用的类

with 语块定义了 运行时刻上下文环境;在执行 with 语句时将“进入”该上下文环境,而执行该语块中的最后一条语句将“退出”该上下文环境。

序号目的所编写代码Python 实际调用
在进入 with 语块时进行一些特别操作with x: x.__enter__()
在退出 with 语块时进行一些特别操作with x: x.__exit__()

以下是 with file 习惯用法 的运作方式:

# excerpt from io.py:
def _checkClosed(self, msg=None):
    '''Internal: raise an ValueError if file is closed
    '''
    if self.closed:
        raise ValueError('I/O operation on closed file.'
                         if msg is None else msg)

def __enter__(self):
    '''Context management protocol.  Returns self.'''
    self._checkClosed()                                
    return self                                        

def __exit__(self, *args):
    '''Context management protocol.  Calls close()'''
    self.close()                                       
  1. 该文件对象同时定义了一个 __enter__() 和一个 __exit__() 方法。该 __enter__() 方法检查文件是否处于打开状态;如果没有, _checkClosed() 方法引发一个例外。
  2. __enter__() 方法将始终返回 self —— 这是 with 语块将用于调用属性和方法的对象
  3. with 语块结束后,文件对象将自动关闭。怎么做到的?在 __exit__() 方法中调用了 self.close() .

?__exit__() 方法将总是被调用,哪怕是在 with 语块中引发了例外。实际上,如果引发了例外,该例外信息将会被传递给 __exit__() 方法。查阅 With 状态上下文环境管理器 了解更多细节。

要了解关于上下文管理器的更多内容,请查阅 《自动关闭文件》《重定向标准输出》

真正神奇的东西

如果知道自己在干什么,你几乎可以完全控制类是如何比较的、属性如何定义,以及类的子类是何种类型。

序号目的所编写代码Python 实际调用
类构造器x = MyClass() x.__new__()
* 类析构器del x x.__del__()
只定义特定集合的某些属性 x.__slots__()
自定义散列值hash(x) x.__hash__()
获取某个属性的值x.color type(x).__dict__['color'].__get__(x, type(x))
设置某个属性的值x.color = 'PapayaWhip' type(x).__dict__['color'].__set__(x, 'PapayaWhip')
删除某个属性del x.color type(x).__dict__['color'].__del__(x)
控制某个对象是否是该对象的实例 your classisinstance(x, MyClass) MyClass.__instancecheck__(x)
控制某个类是否是该类的子类issubclass(C, MyClass) MyClass.__subclasscheck__(C)
控制某个类是否是该抽象基类的子类issubclass(C, MyABC) MyABC.__subclasshook__(C)

* 确切掌握 Python 何时调用 __del__() 特别方法 是件难以置信的复杂事情。要想完全理解它,必须清楚 Python 如何在内存中跟踪对象。以下有一篇好文章介绍 Python 垃圾收集和类析构器。还可以阅读 《弱引用》weakref 模块》,还可以将 gc 模块》 当作补充阅读材料。

深入阅读

本附录中提到的模块:

其它启发式阅读:

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