python笔记_magic变量和函数

前言

先扯一点背景知识

PEP8（Python Enhancement Proposal）是一份python的编码规范，链接：http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/

在这份编码规范中的“命名规范-命名风格”这一节的最后，提到了对几种使用前置和后置下划线的，对变量的比较特殊的命名方式：

• 单下划线开头：弱内部使用标识，无法被from M import *所引用
• 单下划线结尾：避免和python关键字冲突，可以加个后置下划线
• 双下划线开头：类成员变量中的私有变量，
• 双下划线开头，双下划线结尾：这是magic对象或属性的名字，永远不要将这样的命名方式应用于自己的变量和函数

本文主要关注正是以上第四种--python自动在用户命名空间创建的magic变量

1、__name__变量

__name__属性是直接内置在.py文件中的。

• 如果直接执行.py文件，__name__将被设置为__main__。
• 如果.py文件是被import，__name__将被设置为.py文件的名字

这个属性经常用来当做一个使用模式的标识：

#a.py
print 'a function'
if __name__=='__main__':
    print 'a test'
------------------------------
#b.py
import a

如果执行python a.py将打印出两行内容，执行python b.py只会打印出'a function'。一般可以把只针对a.py的测试代码写在if __name__=='__main__'，因为如果a.py被其他的脚本import之后，这部分代码将不会被执行。可以很安全的对a.py进行单独的测试。

2、__file__变量

__file__可以用来获取python脚本的“路径+脚本名称”，这可能是一个相对路径也可能是一个绝对路径，取决按照什么路径来执行的脚本，一般来说__file__变量和os.path配合，可以用来获取python脚本的绝对路径：

#a.py
import os
print os.path.realpath(__file__)
out>>E:Eclipse_workspacepython_learna.py

3、__import__函数

python导入模块时，一般使用import，而import语句其实也是调用builtin函数：__import__()实现的导入，直接使用__import__比较少见，除非导入的模块是不确定的，需要在运行时才能确定导入哪些模块，可以使用__import__，默认接收需要导入的模块名的字符串：

#a.py
def f1():
    print 'f1'
def f2():
    print 'f2'
#b.py
model=__import__('a')
model.f1()
model.f2()

在memfs的测试中，我的每一个测试case就是一个独立的.py文件，在确定需要测试哪些case后，在运行时才‘动态的’去import相应的case，就是通过__import__来实现的。

4、__str__函数

__str__是一个比较常用的内置函数，在定义类的时候经常使用，__str__函数返回一个字符串，这个字符串就是此对象被print时显示的内容，（如果不定义这个函数，将会显示默认的格式：<__main__.A object at 0x0000000001FB7C50>）：

#a.py
import datetime
import os
class A(object):
    def __str__(self):
        #返回当前的日期
        return str(datetime.datetime.now())
a=A()
print a
time.sleep(1)
#每次打印A()的对象，都返回当前的时间
print a
out>>2015-06-25 15:01:01.573000
out>>2015-06-25 15:01:02.573000

这个函数在django的model类中如果定义的话，print一条数据库中的数据，可以指定显示任何的值：

class Question(models.Model):
#定义一个数据库表，其中包含question_id和question_text
#....
def __str__(self):
    #只想显示question_text
    return self.question_text

注：在python3.x中str被废弃，使用unicode

5、__init__对象函数

__init__比较常见，是对象的初始化函数，例子如下：

#a.py
class A(object):
    pass
class B(A):
    #B类继承自A，如果要重写__init__,需要先调用父类的__init__
    def __init__(self,*args):
        super(B,self).__init__(*args)

6、__new__对象函数

__new__()函数是类创建对象时调用的内置函数，必须返回一个生成的对象，__new__（）函数在__init__（）函数之前执行。一般来说没有比较重载这个函数，除非需要更改new对象的流程,有一种场景“单例模式”要求只能存在一个class A的对象，如果重复创建，那么返回的已经创建过的对象的引用。可以这样使用__new__函数：

a.py
class A(object):
    def __new__(cls):
        if not "_instance" in vars(cls):
            cls._instance=super(A,cls).__new__(cls)
        return cls._instance
a=A()
b=A()
print id(a)==id(b)
out>>True

可以看出，a和b其实引用了同一个对象

7、__class__对象变量

instance.__class__表示这个对象的类对象，我们知道在python中，类也是一个对象（好理解么），例：

#a.py
class A(object):
    pass
a=A()
B=a.__class__
b=B()
print type(b)
out>><class '__main__.A'>

可以看出，a是A类的一个对象，a.__class__就是A类，将这个类赋值给B，使用B()又可以创建出一个对象b，这个对象b也是A类的对象，（晕了么？），这个__class__有什么卵用呢？下面的例子就可以用到

8、__add__对象函数

这其实是一类函数，包括__sub__，__mul__，__mod__，__pow__，__xor__,这些函数都是对加、减、乘、除、乘方、异或、等运算的重载，是我们自定义的对象可以具备运算功能：

#a.py
class A(object):
    def __init__(self,v):
        self.v=v
    def __add__(self,other):
        #创建创建一个新的对象
        x=self.__class__(self.v+2*other.v)
        return x
a=A(1)
b=A(2)
c=a+b
print c.v
ouot>>5

这样我们就定义了一个加法操作1+2=1+2*2=5

9、__doc__文档字符串

python建议在定义一个类、模块、函数的时候定义一段说明文字，例子如下：

#c.py
"""
script c's doc
"""
class A(object):
    """
    class A's doc
    """
    pass
def B():
    """
    function B's doc
    """
    pass
print __doc__
print A.__doc__
print B.__doc__
out>>script c's doc
out>>class A's doc
out>>function B's doc

调用别的模块、函数的时候如果不清楚使用方法，也可以直接查看doc文档字符串

10、__iter__和next函数

凡是可以被for....in的循环调用的对象，我们称之为可以被迭代的对象，list，str，tuple都可以被迭代，它们都实现了内部的迭代器函数，比如说list，tuple，字符串这些数据结构的迭代器如下：

a=[1,2,3,4]
b=('i',1,[1,2,3])
print a.__iter__()
print b.__iter__()
out>><listiterator object at 0x0000000001CC7C50>
out>><tupleiterator object at 0x0000000001CC7B00>

如果我们要实现一个我们自己的迭代器对象，那么我们必须实现两个默认的方法:__iter__和next。

__iter__()函数将会返回一个迭代器对象，next()函数每次被调用都返回一个值，如果迭代完毕，则raise一个StopIteration的错误，用来终止迭代。下面的例子将实现一个可以迭代的对象，输出a~z的26个字母，该对象接收一个int参数用来表示输出字母的数量，如果该参数超过字母表的长度，则循环从‘a-z’再次进行循环输出：

import random
class A(object):
    def __init__(self,n):
        self.stop=n
        self.value=0
        #字母列表
        self.alph=[chr(i) for i in range(97,123)]
    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        #如果超过长度超过26则重置
        if self.value==len(self.alph):
            self.value=0
            self.stop=self.stop-len(self.alph)
        #最终，已完成n个字符的输出，则结束迭代
        if self.value>self.stop:
            raise StopIteration    
        x=self.alph[self.value]
        self.value+=1
        return x

for i in A(1000):
    print i,
out>>a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z a b c d e f g h i j k .....

11、__dict__、__slot__和__all__

这三个变量有一些关系，__dict__在类和对象中都存在，它是一个包含变量名和变量的字典，见以下的例子：

#a.py
class A(object):
    c=3
    d=4
    def __init__(self):
        self.a=1
        self.b=2
    def func(self):
        pass
print A().__dict__
print A.__dict__
out>>{'a': 1, 'b': 2}
out>>{'__module__': '__main__', 'd': 4, 'c': 3, 'func': <function func at 0x00000000021F2BA8>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None, '__init__': <function __init__ at 0x00000000021F2AC8>}

一个对象的__dict__只包含self定义的变量，而一个类的__dict__包含了类里面的函数（func函数）、类变量，以及很多隐性的变量，包括__dict__变量本身也是隐性的。

__slot__变量的用法理解起来比较要难一点，正常的情况下，我们实例化一个对象，可以给这个对象增加任意的成员变量，即使不在类里面定义的变量都可以，如下：

#a.py
class A(object):

    def __init__(self):
        self.a=1
        self.b=2

a=A()
#给a增加一个x变量
a.x=1
#也可以给a增加一个匿名函数
a.y=lambda x,y:x*y
print a.x
print a.y(3,5)
out>>1
out>>15

如果我们想限制一下对象绑定的变量，我们可以在类定义的时候增加一个slots变量，这个变量是一个字符串的元组，例子如下：

class A(object):
    __slots__=('a','b','x')
    def __init__(self):
        self.a=1
        self.b=2

        pass
    #__slots__=('a','b',)
    def func(self):
        pass
a=A()
a.x=1
#执行到a.y时会报错：AttributeError: 'A' object has no attribute 'y'
a.y=lambda x,y:x*y
print a.y(3,5)

__all__变量是一个字符串列表，它定义了每一个模块会被from module_name import *这样的语句可以被import的内容（变量，类，函数）

#a.py 不定义__all__
class A(object):
    def __init__(self):
        self.a=1
        self.b=2

    def func(self):
        pass
def B():
    pass

c=10

#b.py
from a import *
print A
print B
print c
out>><class 'learn_draft.A'>
out>><function B at 0x00000000021D1438>
out>>10

如果在a.py中定义__all__=['A','c'],则B函数对于b.py来说是不可见的。

12、__hash__

哈希函数，在python中的对象有一个hashable（可哈希）的概念，对于数字、字符串、元组来说，是不可变的，也就是可哈希的，因此这些对象也可以作为字典的key值。另外，列表、字典等，是可变对象，因此也就是不可哈希的，也就不能作为字典的key值。是否可哈希，可以调用内置函数hash()进行计算，hash()函数返回计算的到的hash值。

• 完全相同的变量，调用哈希算法的到的hash值一定是相同的

当然一般来说，我们不会去重新定义一个对象的__hash__函数，除非我们想实现一个自定义的需求，在stackoverflow有人提出这样一个需求，需要判断有相同词频的字符串是相等的，也就是说“abb”和“bab”这样的字符串是相等的，这个时候我们可以继承字符串类，然后重写哈希函数，如下：

import collections

class FrequencyString(str):
    @property
    def normalized(self):
        try:
            return self._normalized
        except AttributeError:
            self._normalized = normalized = ''.join(sorted(collections.Counter(self).elements()))
            return normalized

    def __eq__(self, other):
        return self.normalized == other.normalized

    def __hash__(self):
        return hash(self.normalized)

13、__getattr__和__setattr__，__delattr__对象函数

先介绍两个内置函数，getattr()和setattr(),使用这两个函数可以获取对象的属性，或者给对象的属性赋值：

#a.py
class A(object):
    def __init__(self):
        self.a=1
        self.b=2
a=A()
setattr(a,'a',3)
print a.a
print getattr(a,'b')
out>>3
out>>2

其实使用这两个函数和直接访问a.a,a.b没有任何区别，但好处是setattr和getattr接受两个字符串去确定访问对象a的哪一个属性，和__import__一样，可以在运行时在决定去访问对象变量的名字，在实际工作中经常会使用这两个函数。

__getattr__()这个函数是在访问对象不存在的成员变量是才会访问的，见下面的例子：

class A(object):
    def __init__(self):
        self.a=1
        self.b=2

    def func(self):
        pass
    def __getattr__(self,name):
        print 'getattr'
        return self.a

a=A()
print a.d
out>>getattr
out>>1

在调用a.d时，d不是a的成员变量，则python会去查找对象是否存在__getattr__()函数，如果存在，则返回__getattr__()函数的返回值，我们这里返回的是self.a的值1。

由于__getattr__()的特性，我们可以将__getattr__()设计成一个公共的接口函数，在autotest的proxy.py中就看到了这样的用法：

class ServiceProxy(object):

def __init__(self, serviceURL, serviceName=None, headers=None):
    self.__serviceURL = serviceURL
    self.__serviceName = serviceName
    self.__headers = headers or {}

def __getattr__(self, name):
    if self.__serviceName is not None:
        name = "%s.%s" % (self.__serviceName, name)
    return ServiceProxy(self.__serviceURL, name, self.__headers)

#调用的时候，op是执行的特定操作的字符串，op传入__getattr__将会把ServiceProxy对象重新的内部变量重新赋值，然后返回一个更新之后的对象
function = getattr(self.proxy, op)

__setattr__和__getattr__不一样，对象的所有属性赋值，都会经过__setattr__()函数，看下面的例子：

class A(object):
    def __init__(self):
        self.a=1
        self.b=2

    def func(self):
        pass
    def __getattr__(self,name):
        print 'getattr'
        return self.a
    def __setattr__(self, name, value):
        print 'setattr %s' % name
        if name == 'f':
            return object.__setattr__(self,name,value+1000)
        else:
            return object.__setattr__(self,  name, value)

a=A()
a.f=1000
print a.f
out>>setattr a
out>>setattr b
out>>setattr f
out>>2000

从输出可以看到init函数的self.a和self.b的赋值也经过了__setattr__，而且在赋值的时候我们自定义了一个if逻辑，如果name是‘f’，那么value会增加1000，最终的a.f是2000

__delattr__不举例了，删除一个对象属性用的。

14、__call__对象函数

如果一个对象实现了__call__()函数，那么这个对象可以认为是一个函数对象，可以使用加括号的方法来调用，见下面例子：

class A(object):
    def __init__(self):
        self.li=['a','b','c','d']
    def func(self):
        pass
    def __call__(self,n):
        #返回li列表的第n个元素
        return self.li[n]

a=A()
#a可以当做函数一样调用
print a(0),a(1),a(2)
out>>a b c

在实际工作中__call__函数非常有用，可以把一个对象变成callable的对象