Python的双下划方法

Posted wang-kai-1994

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python的双下划方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

算数运算符
一元运算符        __neg__ -、__pos__ +、__abs__ abs()    

众多比较运算符        __lt__ <、__le__ <=、__eq__ ==、__ne__ !=、__gt__ >、__ge__ >=

算术运算符    __add__ +、__sub__ -、__mul__ *、__truediv__ /、__floordiv__ //、__ mod__ 、 __divmod__ divmod()、__pow__           ** 或 pow()、__round__ round()


反向算术运算符        __radd____rsub____rmul____rtruediv____rfloordiv____rmod____rdivmod____rpow__ 

增量赋值算术运算符        __iadd____isub____imul____itruediv____ifloordiv____imod____ipow__

位运算符    __invert__ ~、__lshift__ <<、__rshift__ >>、__and__ &、__or__ |、__ xor__ ^

反向位运算符        __invert__ ~、__lshift__ <<、__rshift__ >>、__and__ &、__or__ |、__ xor__ ^

增量赋值位运算符    __ilshift____irshift____iand____ixor____ior_

 

算数运算符

字符串 / 字节序列  
表示形式     __repr____str____format____bytes__ 

数值转换    __abs____bool____complex____int____float____hash____index__

集合模拟      __len____getitem____setitem____delitem____contains__ 

迭代枚举     __iter____reversed____next__

可调用模拟     __call__ 
    
上下文管理    __enter____exit__

实例创建和销毁   __new____init____del__

属性管理     __getattr____getattribute____setattr____delattr____dir__

属性描述符     __get____set____delete__ 

跟类相关的服务        __prepare____instancecheck____subclasscheck__ 

 

__repr__,__str__
_repr__ 所返回的字符串应该准确、无歧义,并且尽可能表达出如何用代码创建出这个被 打印的对象。因此这里使用了类似调用对象构造器的表达形式(比如Vector(3, 4)就是个 例子)。

__repr____str__ 的区别在于,后者是在 str() 函数被使用,或是在用 print 函数打印 一个对象的时候才被调用的,并且它返回的字符串对终端用户更友好。

 

__del__ 与 弱引用

del 不会删除对象,而是删除对象的引用。执行 del 操作后可能会导致对象不可获取,从而被垃圾回收机制删除。

Python 没有直接销毁对象的机制,CPython 中的垃圾回收主要依靠引用计数,后来实现了分代垃圾回收程序,它能把引用循环中不可获取的对象销毁。

 弱引用不会增加对象的引用数量。不会妨碍所指对象被当作垃圾回收。

(WeakValueDictionary 类 实现的是一种可变映射,里面的值是对象的弱引用。被引用的对象在程序中的其他地方被当作垃圾回收后,对应的键会自动从 WeakValueDictionary 中删除。因此,WeakValueDictionary 经常用于缓存)
  弱引用的局限

不是每个 Python 对象都可以作为弱引用的目标(或称所指对象)。基本的 list 和 dict 实 例不能作为所指对象,但是它们的子类可以轻松地解决这个问题.

但是,int 和 tuple 实例不能作为弱引用的目标,甚至它们的子类也不行。这些局限基本上是 CPython 的实现细节,在其他 Python 解释器中情况可能不一样。

 

 

__slots__

默认情况下,Python 在各个实例中名为 dict 的字典里存储实例属性。

通过设置 slots ,阻止实例创建 dict 成员。解释器仅为指定成员分配内存空间

class X:
    __slots__ = (a,b)
    def __init__(self,a):
    self.a = a

主要作用是为了创建海量数据时,提升效率,对于非指定的对象,不开辟内存空间。

对 slots 的修改并不会影响类创建时设定的内存分配策略。

总之,如果使用得当,slots 能显著节省内存,不过有几点要注意。

  • 每个子类都要定义 slots 属性,因为解释器会忽略继承的 slots 属性。

  • 实例只能拥有 slots 中列出的属性,除非把 ‘dict‘ 加入 slots 中(这样做

    就失去了节省内存的功效)。

  • 如果不把 ‘weakref‘ 加入 slots,实例就不能作为弱引用的目标。

  •  

__cal__
来控制对象的创建过程
单例
class My(type):
    obj = None
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if not My.obj:
            obj = object.__new__(self)
            self.__init__(obj, *args, **kwargs)
            My.obj = obj
        return My.obj
        
class  Printer(metaclass=My):
装饰器
from functools import wraps

class decorate:

    def __init__(self, name):        
        self.name = name    
        
    def __call__(self, func):        
        @wraps(func)
        def deco(*args, **kwargs):
        
            if self.name == Admin:
                pass
                        
            elif self.name == Student:
               pass)
                        
            elif self.name == Teacher:
                pass
                        
            return func(*args, **kwargs)

        return deco

@decorate(Admin)
@decorate(Student)
@decorate(Teacher)

 




以上是关于Python的双下划方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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