Python的魔法方法会在特定的情况下自动调用，且他们的方法名通常被双下划线包裹，之前我们学习的构造函数和析构函数就属于魔法方法
Python中同样有运算符重载，其实所有的运算符都是使用了对应的魔法方法来处理的对象的，魔法方法对应的操作符如下
我们来举一个简单的例子
class A:
def __init__(self,x):
self.x = x
def __add__(self,other):
return int(self.x)+int(other.x)
a = A(3.3)
b = A(5.2)
print(a+b)
类似的还有反运算重载和增量复制运算，用处较少，不再解释
__str__(self)：返回值是str类型的，当我们需要以字符串的形式输出对象时（调用print时），就会自动调用该方法，举个例子
class A:
def __str__(self):
return '我真帅'
a = A()
print(a)# 我真帅
__repr__(self)：返回值是str类型的，当我们直接在shell中输入对象名并按下回车，就会自动调用该方法，他也有和__str__一样的功能，但如果两者你都重写了，在使用print时，__str__的优先级高，__repr__是给机器看的，__str__是给人看的，举个例子
>>> class A:
def __str__(self):
return '我真帅'
def __repr__(self):
return '我是世界第一帅'
>>> a = A()
>>> a
我是世界第一帅
>>> print(a)
我真帅
__getattr__(self, name)：定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为，其中name是属性名，是一个字符串，下同__getattribute__(self, name)：定义当该类的属性被访问时的行为，该方法默认返回该属性的值__setattr__(self, name, value)：定义当一个属性被设置时的行为，value是给该属性的值__delattr__(self, name)：定义当一个属性被删除时的行为例如：
class A:
def __init__(self):
self.id = "Pyhon"
def __getattr__(self,name):
print(name+"这个属性不存在")
def __getattribute__(self,name):
print("我访问了"+name+"这个属性")
return super().__getattribute__(name)
def __setattr__(self,name,value):
print("将属性"+name+"置为"+value)
super().__setattr__(name,value)
def __delattr__(self,name):
print("将属性"+name+"删除了");
super().__delattr__(name)
def fun(self):
pass
a = A()
a.name
a.name = "老师"
del a.name
a.fun()
# output:
# 将属性id置为Pyhon
# 我访问了name这个属性
# name这个属性不存在
# 将属性name置为老师
# 将属性name删除了
# 我访问了fun这个属性
结果可以看出，当我们访问一个属性的时候，先是调用了__getattribute__，如果该属性不存在，则再调用__getattr__
使用这几个的方法的时候，要注意不要陷入无限递归，运算符重载的时候也容易犯这种错误，例如下面的错误
class A:
def __init__(self):
self.id = "Pyhon"
def __setattr__(self,name,value):
print("将属性"+name+"置为"+value)
if(name == "id"):
self.id = value
a = A()
执行这段程序的时候将陷入无限递归，原因是在__setattr__中，直接给self对象的属性赋值，而这又会调用__setattr__方法。
所以在__setattr__中，我们通常会使用父类的__setattr__方法来给self对象的属性赋值，这不会陷入无限递归，其他几个方法和运算符重载也是同理，上面程序订正后如下
class A:
def __init__(self):
self.id = "Pyhon"
def __setattr__(self,name,value):
print("将属性"+name+"置为"+value)
if(name == "id"):
super().__setattr__(name,value)
a = A()
# output
# 将属性id置为Pyhon
__get__(self, instance, owner)：通过其他实例对象来访问该类的实例对象时会调用该方法，返回该实例对象的引用。其中instance是访问该对象的实例对象的引用，下同，owner是访问该对象的类对象__set__(self, instance, value)：通过其他实例对象来给该类的实例对象赋值时会调用该方法。其中value是给该对象赋的值__delete__(self, instance)：通过其他实例对象来删除该类的实例对象时会调用该方法
class Fit:
def __init__(self):
self.height = 180
self.weight = 80
def __get__(self,instance,owner):
print("get:",instance,owner)
return [self.height,self.weight]
def __set__(self,instance,value):
print("set:",instance,value)
self.height = value
self.weight = value/2
def __delete__(self,instance):
del self.height
del self.weight
print("delete:",instance)
class Test:
fit = Fit()
t = Test()
print (t.fit)
t.fit = 190
del t.fit
# output：
# get: <__main__.Test object at 0x0000023EFFA738C8> <class '__main__.Test'>
# [180, 80]
# set: <__main__.Test object at 0x0000023EFFA738C8> 190
# delete: <__main__.Test object at 0x0000023EFFA738C8>
通常情况下，上面几个魔法方法，当我们需要定义一个属性，且希望可以直接对该属性进行相应的操作，而不是通过调用方法的方式来进行操作时，我们可以定义一个该属性的类，实现上面几个魔法方法，将需要用到的属性作为其实例对象，这样就完成了，例如上面的Fit，其实就是体型类，而Test中有一个体型属性叫fit，我们在Fit中定义了一些对Fit的实例对象操作时执行的操作。
__len__(self)：定义当该类的实例对象被len()调用时的行为__getitem__(self, key)：定义获取该类的实例对象中指定元素的行为，也就是说执行self[key]时的行为__setitem__(self, key, value)：定义设置该类的实例对象中指定元素的行为，相当于self[key] = value__delitem__(self, key)：定义删除该类的实例对象中指定元素的新闻，相当于del self[key]
class CountList:
def __init__(self,*args):
self.values = [x for x in args]#这是一个列表推导式，把args里的元素作为values的元素
self.count = {}.fromkeys(range(len(self.values)),0)
def __len__(self):
return len(self.values)
def __getitem__(self,key):
self.count[key] += 1;
return self.values[key]
c = CountList(1,3,5,7,9,11)
print(c[1])
print(c[1]+c[2])
print(c.count)
# output:
# 3
# 8
# {0: 0, 1: 2, 2: 1, 3: 0, 4: 0, 5: 0}
该类中的count是记录对应元素被访问的次数，其他两个也差不多，不再举例了
迭代器，就是提供了迭代方法的容器，而所谓的迭代方法，就是下面这两个__iter__和__next__
可迭代，就是提供了__iter__方法的容器，我们之前讲的字符串，列表，元组，字典，集合都是可迭代的，但他们不是迭代器，可以使用Python的内置函数iter(iterable)来获取他们相应的迭代器，而迭代器使用next(iterator)可以获取下一个元素，而这两个方法其实就是调用了迭代器的__iter__和__next__
__iter__(self)：定义获取迭代器时的行为__next__(self)：定义获取迭代器对应的下一个元素时的行为
class Fb:
def __init__(self,n = 20):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
t = self.a
self.a = self.b
self.b = t + self.b
if(self.a <= self.n):
return self.a
else:
raise StopIteration
f = Fb()
for i in f:
print(i，end=' ')
# output：1 1 2 3 5 8 13
其中 raise 是返回一个异常，上面的程序等价于下面这个
class Fb:
def __init__(self,n = 20):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
t = self.a
self.a = self.b
self.b = t + self.b
if(self.a <= self.n):
return self.a
else:
raise StopIteration
f = Fb()
it = iter(f)
while True:
try:
i = next(it)
print(i, end=' ')
except StopIteration:
break;
这样我们就很清楚Python中for循环的原理了，先通过iter来获取迭代器对象，然后不断调用next来获取下一个元素赋值给i，直到遇到StopIteration异常
