Python运算符重载
Python语言提供了运算符重载功能,增强了语言的灵活性,这一点与C++有点类似又有些不同。鉴于它的特殊性,今天就来讨论一下Python运算符重载。
Python语言本身提供了很多魔法方法,它的运算符重载就是通过重写这些Python内置魔法方法实现的。这些魔法方法都是以双下划线开头和结尾的,类似于__X__的形式,python通过这种特殊的命名方式来拦截操作符,以实现重载。当Python的内置操作运用于类对象时,Python会去搜索并调用对象中指定的方法完成操作。
类可以重载加减运算、打印、函数调用、索引等内置运算,运算符重载使我们的对象的行为与内置对象的一样。Python在调用操作符时会自动调用这样的方法,例如,如果类实现了__add__方法,当类的对象出现在+运算符中时会调用这个方法。
常见运算符重载方法
方法名 |
重载说明 |
运算符调用方式 |
__init__ |
构造函数 |
对象创建: X = Class(args) |
__del__ |
析构函数 |
X对象收回 |
__add__/__sub__ |
加减运算 |
X+Y, X+=Y/X-Y, X-=Y |
__or__ |
运算符| |
X|Y, X|=Y |
_repr__/__str__ |
打印/转换 |
print(X)、repr(X)/str(X) |
__call__ |
函数调用 |
X(*args, **kwargs) |
__getattr__ |
属性引用 |
X.undefined |
__setattr__ |
属性赋值 |
X.any=value |
__delattr__ |
属性删除 |
del X.any |
__getattribute__ |
属性获取 |
X.any |
__getitem__ |
索引运算 |
X[key],X[i:j] |
__setitem__ |
索引赋值 |
X[key],X[i:j]=sequence |
__delitem__ |
索引和分片删除 |
del X[key],del X[i:j] |
__len__ |
长度 |
len(X) |
__bool__ |
布尔测试 |
bool(X) |
__lt__, __gt__, __le__, __ge__, __eq__, __ne__ |
特定的比较 |
依次为X<Y,X>Y,X<=Y,X>=Y, X==Y,X!=Y 注释:(lt: less than, gt: greater than, le: less equal, ge: greater equal, eq: equal, ne: not equal ) |
__radd__ |
右侧加法 |
other+X |
__iadd__ |
实地(增强的)加法 |
X+=Y(or else __add__) |
__iter__, __next__ |
迭代 |
I=iter(X), next() |
__contains__ |
成员关系测试 |
item in X(X为任何可迭代对象) |
__index__ |
整数值 |
hex(X), bin(X), oct(X) |
__enter__, __exit__ |
环境管理器 |
with obj as var: |
__get__, __set__, __delete__ |
描述符属性 |
X.attr, X.attr=value, del X.attr |
__new__ |
创建 |
在__init__之前创建对象 |
下面对常用的运算符方法的使用进行一下介绍。
构造函数和析构函数:__init__和__del__
它们的主要作用是进行对象的创建和回收,当实例创建时,就会调用__init__构造方法。当实例对象被收回时,析构函数__del__会自动执行。
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>>> class Human(): ... def __init__( self , n): ... self .name = n ... print ( "__init__ " , self .name) ... def __del__( self ): ... print ( "__del__" ) ... >>> h = Human( 'Tim' ) __init__ Tim >>> h = 'a' __del__ |
加减运算:__add__和__sub__
重载这两个方法就可以在普通的对象上添加+-运算符操作。下面的代码演示了如何使用+-运算符,如果将代码中的__sub__方法去掉,再调用减号运算符就会出错。
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>>> class Computation(): ... def __init__( self ,value): ... self .value = value ... def __add__( self ,other): ... return self .value + other ... def __sub__( self ,other): ... return self .value - other ... >>> c = Computation( 5 ) >>> c + 5 10 >>> c - 3 2 |
对象的字符串表达形式:__repr__和__str__
这两个方法都是用来表示对象的字符串表达形式:print()、str()方法会调用到__str__方法,print()、str()和repr()方法会调用__repr__方法。从下面的例子可以看出,当两个方法同时定义时,Python会优先搜索并调用__str__方法。
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>>> class Str ( object ): ... def __str__( self ): ... return "__str__ called" ... def __repr__( self ): ... return "__repr__ called" ... >>> s = Str () >>> print (s) __str__ called >>> repr (s) '__repr__ called' >>> str (s) '__str__ called' |
索引取值和赋值:__getitem__, __setitem__
通过实现这两个方法,可以通过诸如 X[i] 的形式对对象进行取值和赋值,还可以对对象使用切片操作。
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>>> class Indexer: data = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] def __getitem__( self ,index): return self .data[index] def __setitem__( self ,k,v): self .data[k] = v print ( self .data) >>> i = Indexer() >>> i[ 0 ] 1 >>> i[ 1 : 4 ] [ 2 , 3 , 4 ] >>> i[ 0 ] = 10 [ 10 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] |
设置和访问属性:__getattr__、__setattr__
我们可以通过重载__getattr__和__setattr__来拦截对对象成员的访问。__getattr__在访问对象中不存在的成员时会自动调用。__setattr__方法用于在初始化对象成员的时候调用,即在设置__dict__的item时就会调用__setattr__方法。具体例子如下:
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class A(): def __init__( self ,ax,bx): self .a = ax self .b = bx def f( self ): print ( self .__dict__) def __getattr__( self ,name): print ( "__getattr__" ) def __setattr__( self ,name,value): print ( "__setattr__" ) self .__dict__[name] = value a = A( 1 , 2 ) a.f() a.x a.x = 3 a.f() |
上面代码的运行结果如下,从结果可以看出,访问不存在的变量x时会调用__getattr__方法;当__init__被调用的时候,赋值运算也会调用__setattr__方法。
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__setattr__ __setattr__ { 'a' : 1 , 'b' : 2 } __getattr__ __setattr__ { 'a' : 1 , 'x' : 3 , 'b' : 2 } |
迭代器对象: __iter__, __next__
Python中的迭代,可以直接通过重载__getitem__方法来实现,看下面的例子。
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>>> class Indexer: ... data = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] ... def __getitem__( self ,index): ... return self .data[index] ... >>> x = Indexer() >>> for item in x: ... print (item) ... 1 2 3 4 5 6 |
通过上面的方法是可以实现迭代,但并不是最好的方式。Python的迭代操作会优先尝试调用__iter__方法,再尝试__getitem__。迭代环境是通过iter去尝试寻找__iter__方法来实现,而这种方法返回一个迭代器对象。如果这个方法已经提供,Python会重复调用迭代器对象的next()方法,直到发生StopIteration异常。如果没有找到__iter__,Python才会尝试使用__getitem__机制。下面看一下迭代器的例子。
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class Next ( object ): def __init__( self , data = 1 ): self .data = data def __iter__( self ): return self def __next__( self ): print ( "__next__ called" ) if self .data > 5 : raise StopIteration else : self .data + = 1 return self .data for i in Next ( 3 ): print (i) print ( "-----------" ) n = Next ( 3 ) i = iter (n) while True : try : print ( next (i)) except Exception as e: break |
程序的运行结果如下:
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__next__ called 4 __next__ called 5 __next__ called 6 __next__ called - - - - - - - - - - - __next__ called 4 __next__ called 5 __next__ called 6 __next__ called |
可见实现了__iter__和__next__方法后,可以通过for in的方式迭代遍历对象,也可以通过iter()和next()方法迭代遍历对象。
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