翻译：《实用的Python编程》04_03_Special_methods
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4.3 特殊方法
可以通过特殊方法（或者称为"魔术"方法（magic method））自定义 Python 行为的各部分。本节介绍特殊方法的思想。此外，还将讨论动态属性访问和绑定方法。
简介
类可以定义特殊方法。特殊方法对于 Python 解释器而言具有特殊的意义。特殊方法总是以双下划线 __ 开头和结尾，例如 __init__。
class Stock(object):
def __init__(self):
...
def __repr__(self):
...
虽然有很多特殊方法，但是我们只研究几个具体的例子。
字符串转换的特殊方法
对象有两种字符串表示形式。
>>> from datetime import date
>>> d = date(2012, 12, 21)
>>> print(d)
2012-12-21
>>> d
datetime.date(2012, 12, 21)
>>>
str() 函数用于创建格式良好的、可打印的输出：
>>> str(d)
'2012-12-21'
>>>
repr() 函数用于创建详细的、面向程序员的输出。
>>> repr(d)
'datetime.date(2012, 12, 21)'
>>>
str() 和 repr() 函数都是使用类中定义的特殊方法生成要显示的字符串。
class Date(object):
def __init__(self, year, month, day):
self.year = year
self.month = month
self.day = day
# Used with `str()`
def __str__(self):
return f'{self.year}-{self.month}-{self.day}'
# Used with `repr()`
def __repr__(self):
return f'Date({self.year},{self.month},{self.day})'
注意：按照惯例，__repr__() 返回一个字符串，当该字符串被传递给 eval() 函数，将会重新创建底层对象（译注：eval(repr(obj)) == obj）。如果不行，则使用某种易于阅读的表现形式。
数学操作的特殊方法
数学运算符涉及的特殊方法如下：
a + b a.__add__(b)
a - b a.__sub__(b)
a * b a.__mul__(b)
a / b a.__truediv__(b)
a // b a.__floordiv__(b)
a % b a.__mod__(b)
a << b a.__lshift__(b)
a >> b a.__rshift__(b)
a & b a.__and__(b)
a | b a.__or__(b)
a ^ b a.__xor__(b)
a ** b a.__pow__(b)
-a a.__neg__()
~a a.__invert__()
abs(a) a.__abs__()
元素访问的特殊方法
这些是实现容器的特殊方法：
len(x) x.__len__()
x[a] x.__getitem__(a)
x[a] = v x.__setitem__(a,v)
del x[a] x.__delitem__(a)
你可以在类中使用这些特殊方法。
class Sequence:
def __len__(self):
...
def __getitem__(self,a):
...
def __setitem__(self,a,v):
...
def __delitem__(self,a):
...
方法调用
调用方法有两个步骤。
1、查找：. 运算符
2、方法调用： () 运算符
>>> s = Stock('GOOG',100,490.10)
>>> c = s.cost # Lookup
>>> c
<bound method Stock.cost of <Stock object at 0x590d0>>
>>> c() # Method call
49010.0
>>>
绑定方法
尚未被函数调用运算符 () 调用的方法称为绑定方法（ 译注：bound method，如果直译应该译作“绑定的方法”，但是，就像“类方法”一样，可以省略“的”这个字，译为“绑定方法”，绑定在这里不是动词，而应理解为形容词“绑定的”）。它对自己生成的实例进行操作：
>>> s = Stock('GOOG', 100, 490.10)
>>> s
<Stock object at 0x590d0>
>>> c = s.cost
>>> c
<bound method Stock.cost of <Stock object at 0x590d0>>
>>> c()
49010.0
>>>
如果使用绑定方法时有些大意，那么容易导致错误。示例：
>>> s = Stock('GOOG', 100, 490.10)
>>> print('Cost : %0.2f' % s.cost)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: float argument required
>>>
或者：
f = open(filename, 'w')
...
f.close # Oops, Didn't do anything at all. `f` still open.
在这两种情形中，错误都是由忘记尾部括号引起的。例如：s.cost() or f.close()。
属性访问
还有一种访问、操作和管理属性的替代方法。
getattr(obj, 'name') # Same as obj.name
setattr(obj, 'name', value) # Same as obj.name = value
delattr(obj, 'name') # Same as del obj.name
hasattr(obj, 'name') # Tests if attribute exists
示例：
if hasattr(obj, 'x'):
x = getattr(obj, 'x'):
else:
x = None
注意： getattr() 函数的默认参数非常有用。
x = getattr(obj, 'x', None)
练习
练习 4.9：更好的输出
请修改 stock.py 文件中定义的 Stock 对象，以便 __repr__() 方法生成更有用的输出。示例：
>>> goog = Stock('GOOG', 100, 490.1)
>>> goog
Stock('GOOG', 100, 490.1)
>>>
修改完成后，请查看读取股票投资组合时会发生什么，以及生成什么样的结果。示例：
>>> import report
>>> portfolio = report.read_portfolio('Data/portfolio.csv')
>>> portfolio
... see what the output is ...
>>>
练习 4.10：使用 getattr() 的例子
getattr() 是读取属性的另一种机制。可以使用它编写极其灵活的代码。首先，请尝试以下示例：
>>> import stock
>>> s = stock.Stock('GOOG', 100, 490.1)
>>> columns = ['name', 'shares']
>>> for colname in columns:
print(colname, '=', getattr(s, colname))
name = GOOG
shares = 100
>>>
仔细观察会发现输出数据完全由 columns 变量中列出的属性名决定。
在 tableformat.py 文件中，使用该思想将其扩展为通用函数 print_table()，print_table()打印一个表格，显示用户指定的任意对象的属性。与早期的 print_report() 函数一样，print_table() 方法还应接受一个 TableFormatter 实例来控制输出格式。它们的工作方式如下：
>>> import report
>>> portfolio = report.read_portfolio('Data/portfolio.csv')
>>> from tableformat import create_formatter, print_table
>>> formatter = create_formatter('txt')
>>> print_table(portfolio, ['name','shares'], formatter)
name shares
---------- ----------
AA 100
IBM 50
CAT 150
MSFT 200
GE 95
MSFT 50
IBM 100
>>> print_table(portfolio, ['name','shares','price'], formatter)
name shares price
---------- ---------- ----------
AA 100 32.2
IBM 50 91.1
CAT 150 83.44
MSFT 200 51.23
GE 95 40.37
MSFT 50 65.1
IBM 100 70.44
>>>
