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構(gòu)造和初始化

構(gòu)造函數(shù)

__init__我們很熟悉了,它在對象初始化的時候調(diào)用,我們一般將它理解為"構(gòu)造函數(shù)".
實際上, 當(dāng)我們調(diào)用x = SomeClass()的時候調(diào)用,__init__并不是第一個執(zhí)行的, __new__才是。所以準(zhǔn)確來說,是__new__和__init__共同構(gòu)成了"構(gòu)造函數(shù)".
__new__是用來創(chuàng)建類并返回這個類的實例, 而__init__只是將傳入的參數(shù)來初始化該實例.
__new__在創(chuàng)建一個實例的過程中必定會被調(diào)用,但__init__就不一定，比如通過pickle.load的方式反序列化一個實例時就不會調(diào)用__init__。
__new__方法總是需要返回該類的一個實例，而__init__不能返回除了None的任何值。比如下面例子:

classFoo(object):

    def__init__(self):
        print 'foo __init__'
        return None  # 必須返回None,否則拋TypeError

    def__del__(self):
        print 'foo __del__'

實際中,你很少會用到__new__，除非你希望能夠控制類的創(chuàng)建。
如果要講解__new__，往往需要牽扯到metaclass(元類)的介紹。
對于__new__的重載，Python文檔中也有了詳細的介紹。

析構(gòu)函數(shù)

當(dāng)使用del 刪除對象時，會調(diào)用他本身的析構(gòu)函數(shù)，另外當(dāng)對象在某個作用域中調(diào)用完畢，在跳出其作用域的同時析構(gòu)函數(shù)也會被調(diào)用一次，這樣可以用來釋放內(nèi)存空間。
在對象的生命周期結(jié)束時, __del__會被調(diào)用,可以將__del__理解為"析構(gòu)函數(shù)".
__del__定義的是當(dāng)一個對象進行垃圾回收時候的行為。
有一點容易被人誤解, 實際上，x.__del__() 并不是對于del x的實現(xiàn),但是往往執(zhí)行del x時會調(diào)用x.__del__().
怎么來理解這句話呢? 繼續(xù)用上面的Foo類的代碼為例:

foo = Foo()
foo.__del__()
print foo
del foo
print foo  # NameError, foo is not defined

結(jié)果調(diào)用了foo.__del__()，對象本身仍然存在. 但是調(diào)用了del foo, 就再也沒有foo這個對象了.
請注意，如果解釋器退出的時候?qū)ο筮€存在，就不能保證 __del__ 被確切的執(zhí)行了。所以__del__并不能替代良好的編程習(xí)慣。
比如，在處理socket時，及時關(guān)閉結(jié)束的連接。

屬性訪問控制

總有人要吐槽Python缺少對于類的封裝,比如希望Python能夠定義私有屬性，然后提供公共可訪問的getter和 setter。Python其實可以通過魔術(shù)方法來實現(xiàn)封裝。

__getattr__(self, name)

該方法定義了你試圖訪問一個不存在的屬性時的行為。因此，重載該方法可以實現(xiàn)捕獲錯誤拼寫然后進行重定向, 或者對一些廢棄的屬性進行警告。

__setattr__(self, name, value)

__setattr__ 是實現(xiàn)封裝的解決方案，它定義了你對屬性進行賦值和修改操作時的行為。
不管對象的某個屬性是否存在,它都允許你為該屬性進行賦值,因此你可以為屬性的值進行自定義操作。有一點需要注意，實現(xiàn)__setattr__時要避免"無限遞歸"的錯誤，下面的代碼示例中會提到。

__delattr__(self, name)

__delattr__與__setattr__很像，只是它定義的是你刪除屬性時的行為。實現(xiàn)__delattr__是同時要避免"無限遞歸"的錯誤。

__getattribute__(self, name)

__getattribute__定義了你的屬性被訪問時的行為，相比較，__getattr__只有該屬性不存在時才會起作用。
因此，在支持__getattribute__的Python版本,調(diào)用__getattr__前必定會調(diào)用 __getattribute__。__getattribute__同樣要避免"無限遞歸"的錯誤。
需要提醒的是，最好不要嘗試去實現(xiàn)__getattribute__,因為很少見到這種做法，而且很容易出bug。

例子說明__setattr__的無限遞歸錯誤:

def __setattr__(self, name, value):
· · · · self.name = value
每一次屬性賦值時, __setattr__都會被調(diào)用，因此不斷調(diào)用自身導(dǎo)致無限遞歸了。
因此正確的寫法應(yīng)該是:
def __setattr__(self, name, value):
· · · · self.__dict__[name] = value
__delattr__如果在其實現(xiàn)中出現(xiàn)del self.name 這樣的代碼也會出現(xiàn)"無限遞歸"錯誤，這是一樣的原因。

下面的例子很好的說明了上面介紹的4個魔術(shù)方法的調(diào)用情況:

class Access(object):
    def __getattr__(self, name):
        print '__getattr__'
        return super(Access, self).__getattr__(name)

    def __setattr__(self, name, value):
        print '__setattr__'
        return super(Access, self).__setattr__(name, value)

    def __delattr__(self, name):
        print '__delattr__'
        return super(Access, self).__delattr__(name)

    def __getattribute__(self, name):
        print '__getattribute__'
        return super(Access, self).__getattribute__(name)

access = Access()
access.attr1 = True  # __setattr__調(diào)用
access.attr1  # 屬性存在,只有__getattribute__調(diào)用
try:
    access.attr2  # 屬性不存在, 先調(diào)用__getattribute__, 后調(diào)用__getattr__
except AttributeError:
    pass
del access.attr1  # __delattr__調(diào)用

描述器對象

我們從一個例子來入手,介紹什么是描述符,并介紹__get__, __set__, __delete__的使用。
我們知道，距離既可以用單位"米"表示,也可以用單位"英尺"表示。
現(xiàn)在我們定義一個類來表示距離,它有兩個屬性: 米和英尺。

class Meter(object):
    '''Descriptor for a meter.'''
    def __init__(self, value=0.0):
        self.value = float(value)
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value
    def __set__(self, instance, value):
        self.value = float(value)

class Foot(object):
    '''Descriptor for a foot.'''
    def __get__(self, instance, owner):
        return instance.meter * 3.2808
    def __set__(self, instance, value):
        instance.meter = float(value) / 3.2808

class Distance(object):
    meter = Meter()
    foot = Foot()

d = Distance()
print d.meter, d.foot  # 0.0, 0.0
d.meter = 1
print d.meter, d.foot  # 1.0 3.2808
d.meter = 2
print d.meter, d.foot  # 2.0 6.5616

在上面例子中,在還沒有對Distance的實例賦值前, 我們認為meter和foot應(yīng)該是各自類的實例對象, 但是輸出卻是數(shù)值。這是因為__get__發(fā)揮了作用.
d.meter 實際調(diào)用的是meter.__get__,返回的是self.value,所以雖然d.meter調(diào)用的是對象返回的卻是數(shù)字.
我們只是修改了meter,并且將其賦值成為int，但foot也修改了。這是__set__發(fā)揮了作用.
描述器對象(Meter、Foot)不能獨立存在, 它需要被另一個所有者類(Distance)所持有。
描述器對象可以訪問到其擁有者實例的屬性，比如例子中Foot的instance.meter。
在面向?qū)ο缶幊虝r，如果一個類的屬性有相互依賴的關(guān)系時，使用描述器來編寫代碼可以很巧妙的組織邏輯。
在Django的ORM中, models.Model中的IntegerField等, 就是通過描述器來實現(xiàn)功能的。
一個類要成為描述器，必須實現(xiàn)__get__, __set__, __delete__中的至少一個方法。
下面簡單介紹下:

__get__(self, instance, owner)

參數(shù)instance是擁有者類的實例。參數(shù)owner是擁有者類本身。__get__在其擁有者對其讀值的時候調(diào)用。

__set__(self, instance, value)

__set__在其擁有者對其進行修改值的時候調(diào)用。

__delete__(self, instance)

__delete__在其擁有者對其進行刪除的時候調(diào)用。

構(gòu)造自定義容器(Container)

在Python中，常見的容器類型有: dict, tuple, list, string。
其中tuple, string是不可變?nèi)萜鳎琩ict, list是可變?nèi)萜鳌?br> 可變?nèi)萜骱筒豢勺內(nèi)萜鞯膮^(qū)別在于，不可變?nèi)萜饕坏┵x值后，不可對其中的某個元素進行修改。
比如定義了l = [1, 2, 3]和t = (1, 2, 3)后, 執(zhí)行l(wèi)[0] = 0是可以的，但執(zhí)行t[0] = 0則會報錯。
如果我們要自定義一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使之能夠跟以上的容器類型表現(xiàn)一樣，那就需要去實現(xiàn)某些協(xié)議。
這里的協(xié)議跟其他語言中所謂的"接口"概念很像，一樣的需要你去實現(xiàn)才行，只不過沒那么正式而已。
如果要自定義不可變?nèi)萜黝愋?，只需要定義__len__ 和__getitem__方法;
如果要自定義可變?nèi)萜黝愋?，還需要在不可變?nèi)萜黝愋偷幕A(chǔ)上增加定義__setitem__和__delitem__。
如果你希望你的自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還支持"可迭代", 那就還需要定義__iter__。

__len__(self)

需要返回數(shù)值類型，以表示容器的長度。該方法在可變?nèi)萜骱筒豢勺內(nèi)萜髦斜仨殞崿F(xiàn)。

__getitem__(self, key)

當(dāng)你執(zhí)行self[key]的時候，調(diào)用的就是該方法。該方法在可變?nèi)萜骱筒豢勺內(nèi)萜髦幸捕急仨殞崿F(xiàn)。
調(diào)用的時候,如果key的類型錯誤，該方法應(yīng)該拋出TypeError；
如果沒法返回key對應(yīng)的數(shù)值時,該方法應(yīng)該拋出ValueError。

__setitem__(self, key, value)

當(dāng)你執(zhí)行self[key] = value時，調(diào)用的是該方法。

__delitem__(self, key)

當(dāng)你執(zhí)行del self[key]的時候，調(diào)用的是該方法。

__iter__(self)

該方法需要返回一個迭代器(iterator)。當(dāng)你執(zhí)行for x in container: 或者使用iter(container)時，該方法被調(diào)用。

__reversed__(self)

如果想要該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被內(nèi)建函數(shù)reversed()支持,就還需要實現(xiàn)該方法。

__contains__(self, item)

如果定義了該方法，那么在執(zhí)行item in container 或者 item not in container時該方法就會被調(diào)用。
如果沒有定義，那么Python會迭代容器中的元素來一個一個比較，從而決定返回True或者False。

__missing__(self, key)

dict字典類型會有該方法，它定義了key如果在容器中找不到時觸發(fā)的行為。
比如d = {'a': 1}, 當(dāng)你執(zhí)行d[notexist]時，d.__missing__('notexist')就會被調(diào)用。

class FunctionalList:
    """ 實現(xiàn)了內(nèi)置類型list的功能,并豐富了一些其他方法: head, tail, init, last, drop, take"""
    def __init__(self, values=None):
        if values is None:
            self.values = []
        else:
            self.values = values

    def __len__(self):
        return len(self.values)

    def __getitem__(self, key):
        return self.values[key]

    def __setitem__(self, key, value):
        self.values[key] = value

    def __delitem__(self, key):
        del self.values[key]

    def __iter__(self):
        return iter(self.values)

    def __reversed__(self):
        return FunctionalList(reversed(self.values))

    def append(self, value):
        self.values.append(value)

    def head(self):
        # 獲取第一個元素
        return self.values[0]

    def tail(self):
        # 獲取第一個元素之后的所有元素
        return self.values[1:]

    def init(self):
        # 獲取最后一個元素之前的所有元素
        return self.values[:-1]

    def last(self):
        # 獲取最后一個元素
        return self.values[-1]

    def drop(self, n):
        # 獲取所有元素，除了前N個
        return self.values[n:]

    def take(self, n):
        # 獲取前N個元素
        return self.values[:n]

上下文管理

with聲明是從Python2.5開始引進的關(guān)鍵詞。你應(yīng)該遇過這樣子的代碼:
with open('foo.txt') as bar:
· · · # do something with bar
在·with·聲明的代碼段中，我們可以做一些對象的開始操作和清除操作,還能對異常進行處理。
這需要實現(xiàn)兩個魔術(shù)方法: __enter__和__exit__。

__enter__(self)

__enter__會返回一個值，并賦值給as關(guān)鍵詞之后的變量。在這里，你可以定義代碼段開始的一些操作。
def __exit__(self, exception_type, exception_value, traceback):
__exit__定義了代碼段結(jié)束后的一些操作，可以這里執(zhí)行一些清除操作，或者做一些代碼段結(jié)束后需要立即執(zhí)行的命令，比如文件的關(guān)閉，socket斷開等。如果代碼段成功結(jié)束，那么exception_type, exception_value, traceback 三個參數(shù)傳進來時都將為None。如果代碼段拋出異常，那么傳進來的三個參數(shù)將分別為: 異常的類型，異常的值，異常的追蹤棧。
如果__exit__返回True, 那么with聲明下的代碼段的一切異常將會被屏蔽。
如果__exit__返回None, 那么如果有異常，異常將正常拋出，這時候with的作用將不會顯現(xiàn)出來。
舉例說明：
這該示例中，IndexError始終會被隱藏，而TypeError始終會拋出。

class DemoManager(object):
    def __enter__(self):
        pass

    def __exit__(self, ex_type, ex_value, ex_tb):
        if ex_type is IndexError:
            print ex_value.__class__
            return True
        if ex_type is TypeError:
            print ex_value.__class__
            return  # return None

with DemoManager() as nothing:
    data = [1, 2, 3]
    data[4]  # raise IndexError, 該異常被__exit__處理了

with DemoManager() as nothing:
    data = [1, 2, 3]
    data['a']  # raise TypeError, 該異常沒有被__exit__處理

'''
輸出:
<type 'exceptions.IndexError'>
<type 'exceptions.TypeError'>
Traceback (most recent call last):
  ...
'''

對象的序列化

Python對象的序列化操作是pickling進行的。pickling非常的重要，以至于Python對此有單獨的模塊pickle，還有一些相關(guān)的魔術(shù)方法。使用pickling, 你可以將數(shù)據(jù)存儲在文件中，之后又從文件中進行恢復(fù)。
下面舉例來描述pickle的操作。從該例子中也可以看出,如果通過pickle.load 初始化一個對象, 并不會調(diào)用__init__方法。

# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import datetime
import pickle

class Distance(object):
    def __init__(self, meter):
        print 'distance __init__'
        self.meter = meter

data = {
    'foo': [1, 2, 3],
    'bar': ('Hello', 'world!'),
    'baz': True,
    'dt': datetime(2016, 10, 01),
    'distance': Distance(1.78),
}
print 'before dump:', data
with open('data.pkl', 'wb') as jar:
    pickle.dump(data, jar)  # 將數(shù)據(jù)存儲在文件中

del data
print 'data is deleted!'

with open('data.pkl', 'rb') as jar:
    data = pickle.load(jar)  # 從文件中恢復(fù)數(shù)據(jù)
print 'after load:', data

值得一提，從其他文件進行pickle.load操作時，需要注意有惡意代碼的可能性。另外，Python的各個版本之間,pickle文件可能是互不兼容的。
pickling并不是Python的內(nèi)建類型，它支持所有實現(xiàn)pickle協(xié)議(可理解為接口)的類。pickle協(xié)議有以下幾個可選方法來自定義Python對象的行為。

__getinitargs__(self)

如果你希望unpickle時，__init__方法能夠調(diào)用，那么就需要定義__getinitargs__, 該方法需要返回一系列參數(shù)的元組，這些參數(shù)就是傳給__init__的參數(shù)。該方法只對old-style class有效。所謂old-style class,指的是不繼承自任何對象的類，往往定義時這樣表示: class A:, 而非class A(object):

__getnewargs__(self)

跟__getinitargs__很類似，只不過返回的參數(shù)元組將傳值給__new__

__getstate__(self)

在調(diào)用pickle.dump時，默認是對象的__dict__屬性被存儲，如果你要修改這種行為，可以在__getstate__方法中返回一個state。state將在調(diào)用pickle.load時傳值給__setstate__

__setstate__(self, state)

一般來說,定義了__getstate__,就需要相應(yīng)地定義__setstate__來對__getstate__返回的state進行處理。

__reduce__(self)

如果pickle的數(shù)據(jù)包含了自定義的擴展類（比如使用C語言實現(xiàn)的Python擴展類）時，就需要通過實現(xiàn)__reduce__方法來控制行為了。由于使用過于生僻，這里就不展開繼續(xù)講解了。
令人容易混淆的是，我們知道, reduce()是Python的一個內(nèi)建函數(shù), 需要指出__reduce__并非定義了reduce()的行為，二者沒有關(guān)系。

__reduce_ex__(self)

__reduce_ex__ 是為了兼容性而存在的, 如果定義了__reduce_ex__, 它將代替__reduce__執(zhí)行。

---

下面的代碼示例很有意思，我們定義了一個類Slate(中文是板巖的意思)。這個類能夠記錄歷史上每次寫入給它的值,但每次pickle.dump時當(dāng)前值就會被清空，僅保留了歷史。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
import time

class Slate:
    '''Class to store a string and a changelog, and forget its value when pickled.'''
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.last_change = time.time()
        self.history = []

    def change(self, new_value):
        # 修改value, 將上次的valeu記錄在history
        self.history.append((self.last_change, self.value))
        self.value = new_value
        self.last_change = time.time()

    def print_changes(self):
        print 'Changelog for Slate object:'
        for k, v in self.history:
            print '%s    %s' % (k, v)

    def __getstate__(self):
        # 故意不返回self.value和self.last_change,
        # 以便每次unpickle時清空當(dāng)前的狀態(tài)，僅僅保留history
        return self.history

    def __setstate__(self, state):
        self.history = state
        self.value, self.last_change = None, None

slate = Slate(0)
time.sleep(0.5)
slate.change(100)
time.sleep(0.5)
slate.change(200)
slate.change(300)
slate.print_changes()  # 與下面的輸出歷史對比
with open('slate.pkl', 'wb') as jar:
    pickle.dump(slate, jar)
del slate  # delete it
with open('slate.pkl', 'rb') as jar:
    slate = pickle.load(jar)
print 'current value:', slate.value  # None
print slate.print_changes()  # 輸出歷史記錄與上面一致

運算符相關(guān)的魔術(shù)方法

• 比較運算符

__eq__(self, other)

定義了比較操作符==的行為.

__ne__(self, other)

定義了比較操作符!=的行為.

__lt__(self, other)

定義了比較操作符<的行為.

__gt__(self, other)

定義了比較操作符>的行為.

__le__(self, other)

定義了比較操作符<=的行為.

__ ge__(self, other

定義了比較操作符>=的行為.
下面我們定義一種類型Word, 它會使用單詞的長度來進行大小的比較, 而不是采用str的比較方式。
但是為了避免 Word('bar') == Word('foo') 這種違背直覺的情況出現(xiàn),并沒有定義__eq__, 因此Word會使用它的父類(str)中的__eq__來進行比較。

# -*- coding: utf-8 -*-
class Word(str):
    '''存儲單詞的類，定義比較單詞的幾種方法'''
    def __new__(cls, word):
        # 注意我們必須要用到__new__方法，因為str是不可變類型
        # 所以我們必須在創(chuàng)建的時候?qū)⑺跏蓟?        if ' ' in word:
            print "Value contains spaces. Truncating to first space."
            word = word[:word.index(' ')]  # 單詞是第一個空格之前的所有字符
        return str.__new__(cls, word)

    def __gt__(self, other):
        return len(self) > len(other)
    def __lt__(self, other):
        return len(self) < len(other)
    def __ge__(self, other):
        return len(self) >= len(other)
    def __le__(self, other):
        return len(self) <= len(other)

print 'foo < fool:', Word('foo') < Word('fool')  # True
print 'foolish > fool:', Word('foolish') > Word('fool')  # True
print 'bar >= foo:', Word('bar') >= Word('foo')  # True
print 'bar <= foo:', Word('bar') <= Word('foo')  # True
print 'bar == foo:', Word('bar') == Word('foo')  # False, 用了str內(nèi)置的比較方法來進行比較
print 'bar != foo:', Word('bar') != Word('foo')  # True

一元運算符和函數(shù)

__pos__(self)

實現(xiàn)了'+'號一元運算符(比如+some_object)

__neg__(self)

實現(xiàn)了'-'號一元運算符(比如-some_object)

__invert__(self)

實現(xiàn)了~號(波浪號)一元運算符(比如~some_object)

__abs__(self)

實現(xiàn)了abs()內(nèi)建函數(shù).

__round__(self, n)

實現(xiàn)了round()內(nèi)建函數(shù). 參數(shù)n表示四舍五進的精度.

__floor__(self)

實現(xiàn)了math.floor(), 向下取整.

__ceil__(self)

實現(xiàn)了math.ceil(), 向上取整.

__trunc__(self)

實現(xiàn)了math.trunc(), 向0取整.

---

算術(shù)運算符

__add__(self, other)

實現(xiàn)了加號運算.

__sub__(self, other)

實現(xiàn)了減號運算.

__mul__(self, other)

實現(xiàn)了乘法運算.

__floordiv__(self, other)

實現(xiàn)了//運算符.

__truediv__(self, other)

實現(xiàn)了true division. 只有你聲明了from __future__ import division該方法才會生效.

__mod__(self, other)

實現(xiàn)了%運算符, 取余運算.

__divmod__(self, other)

實現(xiàn)了divmod()內(nèi)建函數(shù).

__pow__(self, other)

實現(xiàn)了**操作. N次方操作.

__lshift__(self, other)

實現(xiàn)了位操作<<.

__rshift__(self, other)

實現(xiàn)了位操作>>.

__and__(self, other)

實現(xiàn)了位操作&.

__or__(self, other)

實現(xiàn)了位操作|

__xor__(self, other)

實現(xiàn)了位操作^

---

反算術(shù)運算符

這里只需要解釋一下概念即可。
假設(shè)針對some_object這個對象:
some_object + other
上面的代碼非常正常地實現(xiàn)了some_object的__add__方法。那么如果遇到相反的情況呢?
other + some_object
這時候，如果other沒有定義__add__方法，但是some_object定義了__radd__, 那么上面的代碼照樣可以運行。這里的__radd__(self, other)就是__add__(self, other)的反算術(shù)運算符。
所以，類比的，我們就知道了更多的反算術(shù)運算符, 就不一一展開了:

__rsub__(self, other)

__rmul__(self, other)

__rmul__(self, other)

__rfloordiv__(self, other)

__rdiv__(self, other)

__rtruediv__(self, other)

__rmod__(self, other)

__rdivmod__(self, other)

__rpow__(self, other)

__rlshift__(self, other)

__rrshift__(self, other)

__rand__(self, other)

__ror__(self, other)

__rxor__(self, other)

---

增量賦值

這也是只要理解了概念就容易掌握的運算。舉個例子:
x = 5
x += 1 # 這里的+=就是增量賦值，將x+1賦值給了x,
因此對于a += b, __iadd__ 將返回a + b, 并賦值給a。
所以很容易理解下面的魔術(shù)方法了:

__iadd__(self, other)

__isub__(self, other)

__imul__(self, other)

__ifloordiv__(self, other)

__idiv__(self, other)

__itruediv__(self, other)

__imod__(self, other)

__ipow__(self, other)

__ilshift__(self, other)

__irshift__(self, other)

__iand__(self, other)

__ior__(self, other)

__ixor__(self, other)

---

類型轉(zhuǎn)化

__int__(self)

實現(xiàn)了類型轉(zhuǎn)化為int的行為.

__long__(self)

實現(xiàn)了類型轉(zhuǎn)化為long的行為.

__float__(self)

實現(xiàn)了類型轉(zhuǎn)化為float的行為.

__complex__(self)

實現(xiàn)了類型轉(zhuǎn)化為complex(復(fù)數(shù), 也即1+2j這樣的虛數(shù))的行為.

__oct__(self)

實現(xiàn)了類型轉(zhuǎn)化為八進制數(shù)的行為.

__hex__(self)

實現(xiàn)了類型轉(zhuǎn)化為十六進制數(shù)的行為.

__index__(self)

在切片運算中將對象轉(zhuǎn)化為int, 因此該方法的返回值必須是int。
用一個例子來解釋這個用法。

class Thing(object):
    def __index__(self):
        return 1

thing = Thing()
list_ = ['a', 'b', 'c']
print list_[thing]  # 'b'
print list_[thing:thing]  # []

上面例子中, list_[thing]的表現(xiàn)跟list_[1]一致，正是因為Thing實現(xiàn)了__index__方法。
可能有的人會想，list_[thing]為什么不是相當(dāng)于list_[int(thing)]呢? 通過實現(xiàn)Thing的__int__方法能否達到這個目的呢?
顯然不能。如果真的是這樣的話，那么list_[1.1:2.2]這樣的寫法也應(yīng)該是通過的。
而實際上，該寫法會拋出TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method
下面我們再做個例子,如果對一個dict對象執(zhí)行dict_[thing]會怎么樣呢?

dict_ = {1: 'apple', 2: 'banana', 3: 'cat'}
print dict_[thing]  # raise KeyError

這個時候就不是調(diào)用__index__了。雖然list和dict都實現(xiàn)了__getitem__方法, 但是它們的實現(xiàn)方式是不一樣的。
如果希望上面例子能夠正常執(zhí)行, 需要實現(xiàn)Thing的__hash__ 和 __eq__方法.

class Thing(object):
    def __hash__(self):
        return 1
    def __eq__(self, other):
        return hash(self) == hash(other)

dict_ = {1: 'apple', 2: 'banana', 3: 'cat'}
print dict_[thing]  # apple

其他魔術(shù)方法

__str__(self)

對實例使用str()時調(diào)用。

__repr__(self)

對實例使用repr()時調(diào)用。str()和repr()都是返回一個代表該實例的字符串，
主要區(qū)別在于: str()的返回值要方便人來看,而repr()的返回值要方便計算機看。

__unicode__(self)

對實例使用unicode()時調(diào)用。unicode()與str()的區(qū)別在于: 前者返回值是unicode, 后者返回值是str。unicode和str都是basestring的子類。
當(dāng)你對一個類只定義了__str__但沒定義__unicode__時,__unicode__會根據(jù)__str__的返回值自動實現(xiàn),即return unicode(self.__str__());但返回來則不成立。

class StrDemo2:
    def __str__(self):
        return 'StrDemo2'

class StrDemo3:
    def __unicode__(self):
        return u'StrDemo3'

demo2 = StrDemo2()
print str(demo2)  # StrDemo2
print unicode(demo2)  # StrDemo2

demo3 = StrDemo3()
print str(demo3)  # <__main__.StrDemo3 instance>
print unicode(demo3)  # StrDemo3

__format__(self, formatstr)

"Hello, {0:abc}".format(a)等價于format(a, "abc"), 等價于a.__format__("abc")。
這在需要格式化展示對象的時候非常有用，比如格式化時間對象。

__hash__(self)

對實例使用hash()時調(diào)用, 返回值是數(shù)值類型。

__bool__(self)

對實例使用bool()時調(diào)用, 返回True或者False。

__dir__(self)

對實例使用dir()時調(diào)用,返回模塊的屬性列表。通常實現(xiàn)該方法是沒必要的。

__sizeof__(self)

對實例使用sys.getsizeof()時調(diào)用。返回對象的大小，單位是bytes。

__instancecheck__(self, instance)

對實例調(diào)用isinstance(instance, class)時調(diào)用。 返回值是布爾值。它會判斷instance是否是該類的實例。

__subclasscheck__(self, subclass)

對實例使用issubclass(subclass, class)時調(diào)用。返回值是布爾值。它會判斷subclass否是該類的子類。

__copy__(self)

對實例使用copy.copy()時調(diào)用。返回"淺復(fù)制"的對象。

__deepcopy__(self, memodict={})

對實例使用copy.deepcopy()時調(diào)用。返回"深復(fù)制"的對象。

__call__(self, [args...])

使得類實例對象可以像調(diào)用普通函數(shù)那樣，以“對象名()”的形式使用。

class CLanguage:
    # 定義__call__方法
    def __call__(self,name,add):
        print("調(diào)用__call__()方法",name,add)
clangs = CLanguage()
clangs("C語言中文網(wǎng)","http://c.biancheng.net")

>> 調(diào)用__call__()方法 C語言中文網(wǎng) http://c.biancheng.net