python-魔法方法
http://blog.51cto.com/leejia/2132061?source=dra
构造方法
1.__init__：指明一个对象初始化的行为，它获取任何传给构造器的参数
2.调用x = SomeClass() 的时候， __init__ 并不是第一个被调用的方法，事实上，第一个被调用的是 __new__
3.对象的生命周期结束的时候， __del__ 会被调用
比较
__eq__(self, other)定义等于操作符(==)的行为。
def __eq__(self, other): # 定义内置方法 ，判定类相等
return self.__dict__ == other.__dict__ # 判断的是两对象空间的属性值是否相等__ne__(self, other)定义不等于操作符(!=)的行为。
__lt__(self, other)定义小于操作符(<)的行为。
__gt__(self, other)定义大于操作符(>)的行为。
__le__(self, other)定义小于等于操作符(<)的行为。
__ge__(self, other)定义大于等于操作符(>)的行为。
一元操作
__pos__(self)实现取正操作，例如 +some_object。
__neg__(self)实现取负操作，例如 -some_object。
__abs__(self)实现内建绝对值函数 abs() 操作。
__invert__(self)实现取反操作符 ~。
__round__(self， n)实现内建函数 round() ，n 是近似小数点的位数。
__floor__(self)实现 math.floor() 函数，即向下取整。
__ceil__(self)实现 math.ceil() 函数，即向上取整。
__trunc__(self)实现 math.trunc() 函数，即距离零最近的整数。
算数操作
__add__(self, other)实现加法操作。
__sub__(self, other)实现减法操作。
__mul__(self, other)实现乘法操作。
__floordiv__(self, other)实现使用 // 操作符的整数除法。
__div__(self, other)实现使用 / 操作符的除法。
__truediv__(self, other)实现 _true_ 除法，这个函数只有使用 from __future__ import division 时才有作用。
__mod__(self, other)实现 % 取余操作。
__divmod__(self, other)实现 divmod 内建函数。
__pow__实现 ** 操作符。
__lshift__(self, other)实现左移位运算符 <<;。
__rshift__(self, other)实现右移位运算符>> 。
__and__(self, other)实现按位与运算符 & 。
__or__(self, other)实现按位或运算符 | 。
__xor__(self, other)实现按位异或运算符 ^ 。
反射算数运算
some_object + other：是“常见”的加法；
反射是一样的意思，只不过是运算符交换了一下位置:other + some_object；
__radd__(self, other)实现反射加法操作。
__rsub__(self, other)实现反射减法操作。
__rmul__(self, other)实现反射乘法操作。
__rfloordiv__(self, other)实现使用 // 操作符的整数反射除法
.............
增强赋值运算
a += b
__iadd__(self, other)实现加法赋值操作。
__isub__(self, other)实现减法赋值操作。
..........
类型转换操作
__int__(self)实现到int的类型转换。
__long__(self)实现到long的类型转换。
__float__(self)实现到float的类型转换。
__complex__(self)实现到complex的类型转换。
__oct__(self)实现到八进制数的类型转换。
__hex__(self)实现到十六进制数的类型转换。
类的表示
__str__(self)定义对类的实例调用 str() 时的行为， 产生人类可读的输出。
__repr__(self)repr() 函数将对象转化为供解释器读取的形式，产生机器可读的输出（大部分情况下，其输出可以作为有效的Python代码）。
访问控制
__getattr__(self, name)当用户试图访问一个根本不存在（或者暂时不存在）的属性时，你可以通过这个魔法方法来定义类的行为。这个可以用于捕捉错误的拼写并且给出指引，使用废弃属性时给出警告，只有当试图访问不存在的属性时它才会被调用，所以这不能算是一个真正的封装的办法。
__setattr__(self, name, value)它允许你自定义某个属性的赋值行为。
__delattr__(self, name)这个魔法方法和 __setattr__ 几乎相同，只不过它是用于处理删除属性时的行为。
使用注意
def __setattr__(self, name. value):
self.name = value
# 因为每次属性幅值都要调用 __setattr__()，所以这里的实现会导致递归
# 这里的调用实际上是 self.__setattr('name', value)。因为这个方法一直
# 在调用自己，因此递归将持续进行，直到程序崩溃
#正确形式
def __setattr__(self, name, value):
self.__dict__[name] = value # 使用 __dict__ 进行赋值
# 定义自定义行为自定义序列
可以让你的Python类表现得像是内建序列类型（字典，元组，列表，字符串等）
Python中实现自定义容器类型需要用到一些协议。
首先，不可变容器类型有如下协议：想实现一个不可变容器，你需要定义 __len__ 和 __getitem__ (后面会具体说明）。可变容器的协议除了上面提到的两个方法之外，还需要定义 __setitem__ 和 __delitem__ 。最后，如果你想让你的对象可以迭代，你需要定义 __iter__ ，这个方法返回一个迭代器。迭代器必须遵守迭代器协议，需要定义 __iter__ （返回它自己）和 next 方法。
__len__(self)返回容器的长度，可变和不可变类型都需要实现。
__getitem__(self, key)定义对容器中某一项使用 self[key] 的方式进行读取操作时的行为。这也是可变和不可变容器类型都需要实现的一个方法。它应该在键的类型错误式产生 TypeError 异常，同时在没有与键值相匹配的内容时产生 KeyError 异常。
__setitem__(self, key)定义对容器中某一项使用 self[key] 的方式进行赋值操作时的行为。它是可变容器类型必须实现的一个方法，同样应该在合适的时候产生 KeyError 和 TypeError 异常。
__iter__(self, key)它应该返回当前容器的一个迭代器。迭代器以一连串内容的形式返回，最常见的是使用 iter() 函数调用，以及在类似 for x in container: 的循环中被调用。迭代器是他们自己的对象，需要定义 __iter__方法并在其中返回自己。
__reversed__(self)定义了对容器使用 reversed() 内建函数时的行为。它应该返回一个反转之后的序列。当你的序列类是有序时，类似列表和元组，再实现这个方法，
__contains__(self, item)定义了使用 in 和 not in 进行成员测试时类的行为。你可能好奇为什么这个方法不是序列协议的一部分，原因是，如果 __contains__ 没有定义，Python就会迭代整个序列，如果找到了需要的一项就返回 True 。
__missing__(self ,key)它定义了当试图访问一个字典中不存在的键时的行为（目前为止是指字典的实例，例如我有一个字典 d ， "george" 不是字典中的一个键，当试图访问 d["george'] 时就会调用 d.__missing__("george") ）
例子：实现了一些函数式结构的列表
class FunctionalList:
'''一个列表的封装类，实现了一些额外的函数式
方法，例如head, tail, init, last, drop和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):
# 如果键的类型或值不合法，列表会返回异常
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 reversed(self.values)
def append(self, value):
self.values.append(value)
def head(self):
# 取得第一个元素
return self.values[0]
def tail(self):
# 取得除第一个元素外的所有元素
return self.valuse[1:]
def init(self):
# 取得除最后一个元素外的所有元素
return self.values[:-1]
def last(self):
# 取得最后一个元素
return self.values[-1]
def drop(self, n):
# 取得除前n个元素外的所有元素
return self.values[n:]
def take(self, n):
# 取得前n个元素
return self.values[:n]反射
__instancecheck__(self, instance)检查一个实例是否是你定义的类的一个实例（例如 isinstance(instance, class) ）。
__subclasscheck__(self, subclass)检查一个类是否是你定义的类的子类（例如 issubclass(subclass, class) ）。
上下文管理器
with open('foo.txt') as bar:
# 使用bar进行某些操作with 声明创建时，上下文管理器允许类做一些设置和清理工作。上下文管理器的行为由下面两个魔法方法所定义：
__enter__(self)定义使用 with 声明创建的语句块最开始上下文管理器应该做些什么。 __enter__ 的返回值会赋给 with 声明的目标，也就是 as 之后的名字。
__exit__(self, exception_type, exception_value, traceback)定义当 with 声明语句块执行完毕（或终止）时上下文管理器的行为。它可以用来处理异常，进行清理，或者做其他应该在语句块结束之后立刻执行的工作。如果语句块顺利执行， exception_type , exception_value 和 traceback 会是 None 。否则，你可以选择处理这个异常或者让用户来处理。如果你想处理异常，确保 __exit__ 在完成工作之后返回 True
拷贝
copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
__copy__(self)返回一个对象的浅拷贝，这意味着拷贝出的实例是全新的，然而里面的数据全都是引用的。也就是说，对象本身是拷贝的，但是它的数据还是引用的（所以浅拷贝中的数据更改会影响原对象）。
__deepcopy__(self, memodict=)实例使用 copy.deepcopy() 时的行为。 copy.deepcopy() 返回一个对象的深拷贝，这个对象和它的数据全都被拷贝了一份。当你想深拷贝一个单独的属性时，在那个属性上调用 copy.deepcopy() ，使用 memodict 作为第一个参数
