Python入门(下)

函数

python 万物皆对象，Python 把函数也当成对象，可以从另一个函数中返回出来而去构建高阶函数，比如：参数是函数、返回值是函数。

1. 函数的定义

函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。
函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回None。

def function_name (parameters): “函数_文档字符串” function_suite return [expression]

def printme(str):
    print(str)
    
temp = printme('hello') # hello
print(temp)  # None

2. 形参与实参

def MyFirstFunction(name):
    "函数定义过程中name是形参"
    # 因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置
    print('传递进来的{0}叫做实参，因为Ta是具体的参数值！'.format(name))

3. 函数的参数

位置参数 (positional argument)
默认参数 (default argument)
可变参数 (variable argument)
关键字参数 (keyword argument)
命名关键字参数 (name keyword argument)

警告：虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数很难懂。

def function_01(arg1,arg2=4,*args,**arg4):
    pass

def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs):
    pass

4. 函数的返回值

def add(a, b):
    return a + b

print(add([1, 2, 3], [4, 5, 6]))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 别忘了，列表也可以作为参数哦，可以当作a，和b为java中的强制类型list

就算没有返回值

def printme(str):
    print(str)

temp = printme('hello') # hello
print(temp) # None,没有返回值也不会报错哦，默认返回一个None；和Java不一样

5. 变量的作用域

python在正常情况下，作用域和java类似，但是不同的是，内部作用域可以使用关键字修改外部作用域。

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

【例】

num = 3

def set_num():
    num = 4
    print(num) # 4

set_num() 
print(num) # 3
# 以上代码输出了4和3.我们在方法中试图改变num的值，但是外部的值并没有发生变化
# 可以将其理解为，在方法中定义了一个新的变量num，对外部的变量没有任何影响
# 将以上代码进行修改：
num = 3

def set_num():
    global num # 声明使用外部的全局变量
    num = 4
    print(num) # 4

set_num() 
print(num) # 4

闭包

是函数式编程的一个重要的语法结构，是一种特殊的内嵌函数。
如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。

def funX(x):
    def funY(y):
        return x * y

    return funY


i = funX(8) # 返回的是一个内部函数，可以将i视为函数funY;i()视为funY()
print(type(i))  # <class 'function'>/
print(i(5))  # 40

【例子】如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字

def outer():
    num = 10

    def inner():
        nonlocal num  # nonlocal关键字声明
        # 如果不加关键字，那么相当于在内部函数中声明一个新的变量num
        num = 100
        print(num)

    inner()
    print(num)


outer()

# 100
# 100

如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

【例子】n! = 1 x 2 x 3 x ... x n

# 利用循环
n = 1
for k in range(2, 6):
    n = n * k
print(n)  # 120

# 利用递归
def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)


print(factorial(5)) # 120

【例子】斐波那契数列 f(n)=f(n-1)+f(n-2), f(0)=0 f(1)=1

# 利用循环
i = 0
j = 1
lst = list([i, j])
for k in range(2, 11):
    k = i + j
    lst.append(k)
    i = j
    j = k
print(lst)  
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

# 利用递归
def recur_fibo(n):
    if n <= 1:
        return n
    return recur_fibo(n - 1) + recur_fibo(n - 2)


lst = list()
for k in range(11):
    lst.append(recur_fibo(k))
print(lst)  
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

【例子】设置递归的层数，Python默认递归层数为 100

import sys

sys.setrecursionlimit(1000)

Lambda表达式

1. 匿名函数的定义

Python中有两类函数

第一类：用def关键字定义的正规函数
第二类：用lambda关键字定义的匿名函数

Python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数，它没有函数名，其语法结构如下：

lambda argument_list: expression

注意：

expression 中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。
匿名函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

【例】

function01 = lambda x: x ** 2
# 定义一个匿名函数，返回当前值的平方
y = [function01(x) for x in range(10)]
print(y) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

fun02 = lambda arg1, arg2 : arg1 + arg2

fun03 = lambda *args : sum(args)

2. 匿名函数的应用

匿名函数常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：

参数是函数 (filter, map)
返回值是函数 (closure)

filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象

odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist))  # [1, 3, 5, 7, 9]

map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。

m1 = map(sum, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m1))

m2 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m2)) # [1, 4, 9, 16, 25]

m3 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
print(list(m3)) # [3, 7, 11, 15, 19]

除了Python的内置函数，也可以自定义高阶函数

print(apply_to_list(sum, list(range(10))))  # 45

print(apply_to_list(lambda x: sum(x), list(range(10)))) # 45

print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), list(range(10)))) # 4.5
# 注意，这个x即some_list，是一个列表

类与对象

对象=属性+方法

对象是类的实例。换句话说，类主要定义对象的结构，以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含对象实例共享的数据。

封装：信息隐藏技术

使用关键字 class 定义 Python 类，关键字后面紧跟类的名称、分号和类的实现。

【例子】

class Turtle: # Python中的类名约定以大写字母开头
    # 属性
    color = 'green'
    weight = 10
    legs = 4
    shell = True
    mouth = '大嘴'

    # 方法
    def climb(self):
        print('我正在很努力的向前爬...')

    def run(self):
        print('我正在飞快的向前跑...')

    def bite(self):
        print('咬死你咬死你!!')


tt = Turtle()
print(tt) # <__main__.Turtle object at 0x00000200FE8E3BB0>

print(type(tt)) # <class '__main__.Turtle'>

print(tt.__class__) # <class '__main__.Turtle'>

print(tt.__class__.__name__) # Turtle

tt.climb() # 我正在很努力的向前爬...

tt.run() # 我正在飞快的向前跑...

tt.bite() # 咬死你咬死你!!

多态：不同对象对同一方法响应不同的行动

class Animal:
    def run(self):
        raise AttributeError('子类必须实现这个方法')

class People(Animal):
    def run(self):
        print("people is running")

class Pig(Animal):
    def run(self):
        print("pig is walking")

class Dog(Animal):
    def run(self):
        print("dog is running")

def func(animal): # animal只是一个变量名，叫做什么都可以
    animal.run()

func(Pig()) # pig is walking

self是什么?

class Test:
    def prt(self):
        print(self) # <__main__.Test object at 0x0000026E08553BB0>
        print(self.__class__) # <class '__main__.Test'>

t = Test()
t.prt()

从输出的结果，可以看出，self指代的就是当前的对象Test

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身）。在调用方法时，我们无需明确提供与参数相对应的参数。

class Ball:
    def setName(self, name):
        self.name = name

    def kick(self):
        print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name)

a = Ball()
a.setName("球A")
b = Ball()
b.setName("球B")
c = Ball()
c.setName("球C")

a.kick() # 我叫球A,该死的，谁踢我...
b.kick() # 我叫球B,该死的，谁踢我...

继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制

class MyList(list):
    pass

lst = MyList([1, 2, 3, 4, 5])
lst.append(90)
lst.sort()
print(lst)  # [1, 2, 3, 4, 5, 90]

Python 同样支持类的继承，派生类的定义如下所示：

class DerivedClassName(BaseClassName):

pass

BaseClassName（基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用：

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

pass

【例子】如果子类中定义与父类同名的方法或属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性。

# 类定义
class People:
    # 定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    # 定义私有属性，私有属性在外部无法直接进行访问
    __weight = 0

    # 定义构造方法
    def __init__(self, name, age, weight):
        self.name = name
        self.age = age
        self.__weight = weight

    def speak(self):
        print("%s 说我 %s 岁。") % (self.name, self.age)


class student(People):
    grade = ''

    def __init__(self, name, age, weight, grade):
        People.__init__(self, name, age, weight)
        self.grade = grade

    def speak(self):
        print("%s 说我 %s 岁, 在读%s年纪。" % (self.name, self.age, self.grade))


s = student('小马的程序人生', 10, 60, 3)
s.speak() # 小马的程序人生 说: 我 10 岁了，我在读 3 年级

【例子】

import random


class Fish:
    def __init__(self):
        self.x = random.randint(0, 10)
        self.y = random.randint(0, 10)

    def move(self):
        self.x -= 1  # 向左移动
        print("我的位置", self.x, self.y)


class GoldFish(Fish):  # 金鱼
    pass


class Carp(Fish):  # 鲤鱼
    pass


class Shark(Fish):
    def __init__(self):
        self.hungry = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print("吃货的梦想就是天天有得吃！")
            self.hungry = False
        else:
            print("太撑了，吃不下了！")
            self.hungry = True

g = GoldFish()
g.move()  # 我的位置 9 5
s = Shark()
s.eat()  # 吃货的梦想就是天天有得吃！
s.move()  
# AttributeError: 'Shark' object has no attribute 'x'

报错的原因是Shark初始化的时候，并没有调用父类的构造方法

解决该问题可用以下两种方式：

调用未绑定的父类方法Fish.__init__(self)

def __init__(self):
        Fish.__init__(self)
        self.hungry = True

使用super函数super().__init__()

def __init__(self):
        super().__init__()
        self.hungry = True

Python支持多继承，但是我们一般不使用多继承，容易引发混乱

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):

pass

需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。(不考虑该问题，因为不推荐使用多继承)

组合

class Turtle:
    def __init__(self, x):
        self.num = x


class Fish:
    def __init__(self, y):
        self.num = y


class Pool:

    def __init__(self, x, y):
        self.turtle = Turtle(x)
        self.fish = Fish(y)

    def print_num(self):
        print("水池里有%s只乌龟，%s只鱼。" % (self.turtle.num, self.fish.num))


pool = Pool(4,5)
pool.print_num()

pool有两个对象变量，一个是乌龟，一个是鱼

类、类对象和实例对象

类对象：创建一个类，其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间，称为类对象，类对象只有一个。

class A(object)

pass

实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。

class A(object):
    pass

# 实例化对象 a、b、c都属于实例对象。
a = A()
b = A()
c = A()

类对象：创建一个类，其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间，称为类对象，类对象只有一个。

class A(object): pass

实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。

【例子】

class A(object):
    pass

# 实例化对象 a、b、c都属于实例对象。
a = A()
b = A()
c = A()

类属性：类里面方法外面定义的变量称为类属性。类属性所属于类对象并且多个实例对象之间共享同一个类属性，即公共属性。

class A():
    a = 0  #类属性
    def __init__(self, xx):
        A.a = xx  #使用类属性可以通过 （类名.类属性）调用。

实例属性：实例属性和具体的某个实例对象有关系，并且一个实例对象和另外一个实例对象是不共享属性的，说白了实例属性只能在自己的对象里面使用，其他的对象不能直接使用，因为self是谁调用，它的值就属于该对象。

# 创建类对象
class Test(object):
    class_attr = 100  # 类属性

    def __init__(self):
        self.sl_attr = 100  # 实例属性

    def func(self):
        print('类对象.类属性的值:', Test.class_attr)  # 调用类属性
        print('self.类属性的值', self.class_attr)  # 相当于把类属性 变成实例属性
        print('self.实例属性的值', self.sl_attr)  # 调用实例属性

a = Test()
a.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

b = Test()
b.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

a.class_attr = 200
a.sl_attr = 200
a.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200

b.func()

# 类对象.类属性的值: 100
# self.类属性的值 100
# self.实例属性的值 100

Test.class_attr = 300
a.func()

# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 200
# self.实例属性的值 200

b.func()
# 类对象.类属性的值: 300
# self.类属性的值 300
# self.实例属性的值 100

注意：属性与方法名相同，属性会覆盖方法。

class A:
    def x(self):
        print('x_man')


aa = A()
aa.x()  # x_man
aa.x = 1
print(aa.x)  # 1
aa.x()
# TypeError: 'int' object is not callable

属性理解

class Test(object)：
	num = 100 # 类属性
	
	def __init__(self)：
		self.value = 40 # 实例属性

以上两个属性我们来看看本质:

类属性是属于类的，调用只能使用Test.num

实例属性，使用的是self，代指的是当前对象,即使不在初始化的时候定义，依然可以使用以下方式创建一个对象变量并赋值：

对象.变量

test = Test()
test.value = 40
# 我们可以为test对象创建任意N个变量
test.value01 = 41
test.value02 = 42
....
test.valueN = 10086
# 以上的变量都称为实例属性

当我们使用test.num实际上是为当前实例创建了一个实例属性num。并将类变量的值拷贝一份给当前的实例属性num。

什么是绑定？

Python 严格要求方法需要有实例才能被调用，这种限制其实就是 Python 所谓的绑定概念。

Python 对象的数据属性通常存储在名为.__ dict__的字典中，我们可以直接访问__dict__，或利用 Python 的内置函数vars()获取.__ dict__。

注意：获取到的数据不包含类属性

class CC:
    value = 10
    def setXY(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def printXY(self):
        print(self.x, self.y)


dd = CC()
print(dd.__dict__)
# {}

print(vars(dd))
# {}

print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': <function CC.setXY at 0x000000C3473DA048>, 'printXY': <function CC.printXY at 0x000000C3473C4F28>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'CC' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'CC' objects>, '__doc__': None}

dd.setXY(4, 5)
print(dd.__dict__)
# {'x': 4, 'y': 5}

print(vars(CC))
# {'__module__': '__main__', 'setXY': <function CC.setXY at 0x000000632CA9B048>, 'printXY': <function CC.printXY at 0x000000632CA83048>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'CC' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'CC' objects>, '__doc__': None}

print(CC.__dict__)
# {'__module__': '__main__', 'setXY': <function CC.setXY at 0x000000632CA9B048>, 'printXY': <function CC.printXY at 0x000000632CA83048>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'CC' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'CC' objects>, '__doc__': None}

一些相关的内置函数（BIF）

issubclass(class, classinfo) 方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。
一个类被认为是其自身的子类。
classinfo可以是类对象的元组，只要class是其中任何一个候选类的子类，则返回True。

class A:
    pass

class B(A):
    pass

print(issubclass(B, A))  # True
print(issubclass(B, B))  # True
print(issubclass(A, B))  # False
print(issubclass(B, object))  # True

isinstance(object, classinfo) 方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type()。
type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
如果第一个参数不是对象，则永远返回False。
如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元组，会抛出一个TypeError异常。

a = 2
print(isinstance(a, int))  # True
print(isinstance(a, str))  # False
print(isinstance(a, (str, int, list)))  # True

class A:
    pass

class B(A):
    pass

print(isinstance(A(), A))  # True
print(type(A()) == A)  # True
print(isinstance(B(), A))  # True
print(type(B()) == A)  # False

hasattr(object, name)用于判断对象是否包含对应的属性。

【例子】

class Coordinate:
    x = 10
    y = -5
    z = 0


point1 = Coordinate()
print(hasattr(point1, 'x'))  # True
print(hasattr(point1, 'y'))  # True
print(hasattr(point1, 'z'))  # True
print(hasattr(point1, 'no'))  # False

getattr(object, name[, default])用于返回一个对象属性值。

class A(object):
    bar = 1


a = A()
print(getattr(a, 'bar'))  # 1
print(getattr(a, 'bar2', 3))  # 3
print(getattr(a, 'bar2'))
# AttributeError: 'A' object has no attribute 'bar2'

当属性是一个方法

class A(object):
    def set(self, a, b):
        x = a
        a = b
        b = x
        print(a, b)

a = A()
c = getattr(a, 'set')
c(a='1', b='2')  # 2 1

setattr(object, name, value)对应函数 getattr()，用于设置属性值，该属性不一定是存在的。

【例子】

class A(object):
    bar = 1


a = A()
print(a.__dict__) # {}
print(getattr(a, 'bar'))  # 1
setattr(a, 'bar', 5)
print(a.bar)  # 5
setattr(a, "age", 28)
print(a.age)  # 28
print(a.__dict__)  # {'bar': 5, 'age': 28}

delattr(object, name)用于删除属性。

class Coordinate:
    x = 10
    y = -5
    z = 0


point1 = Coordinate()
point1.re = 34

print('x = ', point1.x)  # x =  10
print('y = ', point1.y)  # y =  -5
print('z = ', point1.z)  # z =  0


delattr(Coordinate, 'z')

print("删除z属性后")
print('z = ', point1.z)  # AttributeError: 'Coordinate' object has no attribute 'z'


point2 = Coordinate()
print('z = ', point2.z)  # AttributeError: 'Coordinate' object has no attribute 'z'

注意: 这里删除的是类属性

魔法方法

魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__。

魔法方法的“魔力”体现在它们总能够在适当的时候被自动调用。

魔法方法的第一个参数应为cls（类方法）或者self（实例方法）。

cls：代表一个类的名称
self：代表一个实例对象的名称

基本的魔法方法

__init__(self[, ...]) 构造器，当一个实例被创建的时候调用的初始化方法

class Rectangle:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def getPeri(self):
        return (self.x + self.y) * 2

    def getArea(self):
        return self.x * self.y


rect = Rectangle(4, 5)
print(rect.getPeri())  # 18
print(rect.getArea())  # 20

__new__(cls[, ...]) 在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法，在调用__init__初始化前，先调用__new__。
- _new__至少要有一个参数cls，代表要实例化的类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动提供，后面的参数直接传递给__init__。
- __new__对当前类进行了实例化，并将实例返回，传给__init__的self。但是，执行了__new__，并不一定会进入__init__，只有__new__返回了，当前类cls的实例，当前类的__init__才会进入。

【例子】

class A(object):
    def __init__(self, value):
        print("into A __init__")

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("into A __new__")
        print(cls)
        return object.__new__(cls)

class B(A):
    def __init__(self, value):
        print("into B __init__")
        self.value = value

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("into B __new__")
        print(cls)
        return super().__new__(cls, *args, **kwargs)


b = B(10)

# into B __new__
# <class '__main__.B'>
# into A __new__
# <class '__main__.B'>
# into B __init__

class A(object):
    def __init__(self, value):
        print("into A __init__")
        self.value = value

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("into A __new__")
        print(cls)
        return object.__new__(cls)

class B(A):
    def __init__(self, value):
        print("into B __init__")
        self.value = value

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("into B __new__")
        print(cls)
        return super().__new__(A, *args, **kwargs) # 变为了A


b = B(10)

# into B __new__
# <class '__main__.B'>
# into A __new__
# <class '__main__.A'>

下面的例子，没有调用__init__方法,因为返回的是父类的实例，而不是当前类的实例。

若__new__没有正确返回当前类cls的实例，那__init__是不会被调用的，即使是父类的实例也不行，将没有__init__被调用

【例子】利用__new__实现单例模式。

class Earth:
    pass

a = Earth()
print(id(a))  # 1870552644528
b = Earth()
print(id(b))  # 1870552644864
# 创建的是不同对象

class Earth:
    __instance = None

    def __new__(cls):
        if cls.__instance is None:
            cls.__instance = object.__new__(cls)
            return cls.__instance
        else:
            return cls.__instance
        
a = Earth()
print(id(a))  # 2663809563904
b = Earth()
print(id(b))  # 2663809563904

单例模式返回的始终是同一个实例

__new__方法主要是当你继承一些不可变的 class 时（比如int, str, tuple），提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。

看不懂没关系，可以等以后再来查看

# class CapStr(object):
#     pass
#
#
# a = CapStr("sdfsfsdgg")
# print(a)

# class CapStr01(str):
#     pass
#
# a = CapStr01("sdfsfsdgg")
# print(a)

class CapStr02(str):
    def __new__(cls, string):
        string = string.upper()
        return str.__new__(cls, string)

a = CapStr02("i Love lsdfdsf")
print(a)

__del__(self) 析构器，当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。

Python 采用自动引用计数（ARC）方式来回收对象所占用的空间，当程序中有一个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 1；当程序中有两个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 2，依此类推，如果一个对象的引用计数变成了 0，则说明程序中不再有变量引用该对象，表明程序不再需要该对象，因此 Python 就会回收该对象。

大部分时候，Python 的 ARC 都能准确、高效地回收系统中的每个对象。但如果系统中出现循环引用的情况，比如对象 a 持有一个实例变量引用对象 b，而对象 b 又持有一个实例变量引用对象 a，此时两个对象的引用计数都是 1，而实际上程序已经不再有变量引用它们，系统应该回收它们，此时 Python 的垃圾回收器就可能没那么快，要等专门的循环垃圾回收器（Cyclic Garbage Collector）来检测并回收这种引用循环。

class C(object):
    def __init__(self):
        print("初始化")

    def __del__(self):
        print("del")


c = C()
print("__init__调用")
c1 = c
c2 = c
del c2
del c1
print("结束")
# 初始化
# __init__调用
# 结束
# del

__str__(self):
- 当你打印一个对象的时候，触发__str__
- 当你使用%s格式化的时候，触发__str__
- str强转数据类型的时候，触发__str__
__repr__(self)：
- repr是str的备胎
- 有__str__的时候执行__str__,没有实现__str__的时候，执行__repr__
- repr(obj)内置函数对应的结果是__repr__的返回值
- 当你使用%r格式化的时候触发__repr__

class Cat:
    """定义一个猫类"""

    def __init__(self, new_name, new_age):
        """在创建完对象之后 会自动调用, 它完成对象的初始化的功能"""
        self.name = new_name
        self.age = new_age

    def __str__(self):
        """返回一个对象的描述信息"""
        print("名字是:%s , 年龄是:%d" % (self.name, self.age))
        return "名字是:%s , 年龄是:%d" % (self.name, self.age)

    def __repr__(self):
        """返回一个对象的描述信息"""
        return "Cat:(%s,%d)" % (self.name, self.age)

    def eat(self):
        print("%s在吃鱼...." % self.name)

    def drink(self):
        print("%s在喝可乐..." % self.name)

    def introduce(self):
        print("名字是:%s, 年龄是:%d" % (self.name, self.age))

tom = Cat('汤姆', 20)
print(str(tom)) # 输出了两次
# 名字是:汤姆 , 年龄是:20
# 名字是:汤姆 , 年龄是:20
print(tom)
# 名字是:汤姆 , 年龄是:20
# 名字是:汤姆 , 年龄是:20
print(repr(tom))  
# Cat:(汤姆,30)

__str__(self) 的返回结果可读性强。

__repr__(self) 的返回结果应更准确。怎么说，__repr__ 存在的目的在于调试，便于开发者使用。

import datetime

today = datetime.date.today()
print(str(today))
print(repr(today))
print('%s' % today)
print('%r' % today)

# 2024-05-30
# datetime.date(2024, 5, 30)
# 2024-05-30
# datetime.date(2024, 5, 30)

算数运算符

# 这个例子中list工厂函数把一个元祖对象加工成了一个列表对象。
print(list((1, 2, 3)))  # [1, 2, 3]

__add__(self, other)定义加法的行为：+
__sub__(self, other)定义减法的行为：-

class MyClass:
	def __init__(self, height, weight):
    self.height = height
    self.weight = weight
    
    # 两个对象的长相加，宽不变.返回一个新的类
	def __add__(self, others):
    	return MyClass(self.height + others.height, self.weight + others.weight)
	

	# 两个对象的宽相减，长不变.返回一个新的类
	def __sub__(self, others):
    	return MyClass(self.height - others.height, self.weight - others.weight)

	# 说一下自己的参数
	def intro(self):
    	print("高为", self.height, " 重为", self.weight)
        
def main():
    a = MyClass(height=10, weight=5)
    a.intro()

    b = MyClass(height=20, weight=10)
    b.intro()

    c = b - a
    c.intro()

    d = a + b
    d.intro()


if __name__ == '__main__':
    main()

# 高为 10  重为 5
# 高为 20  重为 10
# 高为 10  重为 5
# 高为 30  重为 15

__mul__(self, other)定义乘法的行为：*
__truediv__(self, other)定义真除法的行为：/
__floordiv__(self, other)定义整数除法的行为：//
__mod__(self, other) 定义取模算法的行为：%
__divmod__(self, other)定义当被 divmod() 调用时的行为
divmod(a, b)把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。
__pow__(self, other[, module])定义当被 power() 调用或 ** 运算时的行为
__lshift__(self, other)定义按位左移位的行为：<<
__rshift__(self, other)定义按位右移位的行为：>>
__and__(self, other)定义按位与操作的行为：&
__xor__(self, other)定义按位异或操作的行为：^
__or__(self, other)定义按位或操作的行为：|

Tang

Python入门(下)

函数

1. 函数的定义

2. 形参与实参

3. 函数的参数

4. 函数的返回值

5. 变量的作用域

Lambda表达式

1. 匿名函数的定义

2. 匿名函数的应用

类与对象

对象=属性+方法

封装：信息隐藏技术

多态：不同对象对同一方法响应不同的行动

self是什么?

继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制

组合

类、类对象和实例对象

属性理解

什么是绑定？

一些相关的内置函数（BIF）

魔法方法

基本的魔法方法

算数运算符

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