姓名：何承勇

学号：16050510005

转载自：http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html，有删改

【嵌牛导读】：Python一切皆对象，但同时，Python还是一个多范式语言(multi-paradigm),你不仅可以使用面向对象的方式来编写程序，还可以用面向过程的方式来编写相同功能的程序(还有函数式、声明式等，我们暂不深入)。

本文主要讲述Python的特殊方法与多范式、上下文管理器和对象的熟悉等内容。

【嵌牛鼻子】：Python、高级语法

【嵌牛提问】：如何理解特殊方法与多范式的概念？上下文管理器与C++的资源管理有何异同？

【嵌牛正文】：

Python的多范式依赖于Python对象中的特殊方法(special method)。

特殊方法名的前后各有两个下划线。特殊方法又被成为魔法方法(magic method)，定义了许多Python语法和表达方式，正如我们在下面的例子中将要看到的。当对象中定义了特殊方法的时候，Python也会对它们有“特殊优待”。比如定义了__init__()方法的类，会在创建对象的时候自动执行__init__()方法中的操作。

(可以通过dir()来查看对象所拥有的特殊方法，比如dir(1))

运算符

Python的运算符是通过调用对象的特殊方法实现的。比如：

实际执行了如下操作：

所以，在Python中，两个对象是否能进行加法运算，首先就要看相应的对象是否有__add__()方法。一旦相应的对象有__add__()方法，即使这个对象从数学上不可加，我们都可以用加法的形式，来表达obj.__add__()所定义的操作。在Python中，运算符起到简化书写的功能，但它依靠特殊方法实现。

Python不强制用户使用面向对象的编程方法。用户可以选择自己喜欢的使用方式(比如选择使用+符号，还是使用更加面向对象的__add__()方法)。特殊方法写起来总是要更费事一点。

尝试下面的操作，看看效果，再想想它的对应运算符

(1.8).__mul__(2.0)

True.__or__(False)

内置函数

与运算符类似，许多内置函数也都是调用对象的特殊方法。比如

实际上做的是

相对与__len__()，内置函数len()也起到了简化书写的作用。

尝试下面的操作，想一下它的对应内置函数

(-1).__abs__()

(2.3).__int__()

表(list)元素引用

下面是我们常见的表元素引用方式

上面的程序运行到li[3]的时候，Python发现并理解[]符号，然后调用__getitem__()方法。

尝试看下面的操作，想想它的对应

li.__setitem__(3, 0)

{'a':1, 'b':2}.__delitem__('a')

函数

我们已经说过，在Python中，函数也是一种对象。实际上，任何一个有__call__()特殊方法的对象都被当作是函数。比如下面的例子:

add为SampleMore类的一个对象，当被调用时，add执行加5的操作。add还可以作为函数对象，被传递给map()函数。

当然，我们还可以使用更“优美”的方式，想想是什么。

总结一：

对于内置的对象来说(比如整数、表、字符串等)，它们所需要的特殊方法都已经在Python中准备好了。而用户自己定义的对象也可以通过增加特殊方法，来实现自定义的语法。特殊方法比较靠近Python的底层，许多Python功能的实现都要依赖于特殊方法。我们将在以后看到更多的例子。

Python的许多语法都是基于其面向对象模型的封装。对象模型是Python的骨架，是功能完备、火力强大的大黄蜂。但是Python也提供更加简洁的语法，让你使用不同的编程形态，从而在必要时隐藏一些面向对象的接口。正如我们看到的Camaro跑车，将自己威风的火药库收起来，提供方便人类使用的车门和座椅。

上下文管理器(context manager)是Python2.5开始支持的一种语法，用于规定某个对象的使用范围。一旦进入或者离开该使用范围，会有特殊操作被调用 (比如为对象分配或者释放内存)。它的语法形式是with...as...

关闭文件

我们会进行这样的操作：打开文件，读写，关闭文件。程序员经常会忘记关闭文件。上下文管理器可以在不需要文件的时候，自动关闭文件。

下面我们看一下两段程序：

以及：

两段程序实际上执行的是相同的操作。我们的第二段程序就使用了上下文管理器 (with...as...)。上下文管理器有隶属于它的程序块。当隶属的程序块执行结束的时候(也就是不再缩进)，上下文管理器自动关闭了文件 (我们通过f.closed来查询文件是否关闭)。我们相当于使用缩进规定了文件对象f的使用范围。

上面的上下文管理器基于f对象的__exit__()特殊方法(还记得我们如何利用特殊方法来实现各种语法？参看特殊方法与多范式)。当我们使用上下文管理器的语法时，我们实际上要求Python在进入程序块之前调用对象的__enter__()方法，在结束程序块的时候调用__exit__()方法。对于文件对象f来说，它定义了__enter__()和__exit__()方法(可以通过dir(f)看到)。在f的__exit__()方法中，有self.close()语句。所以在使用上下文管理器时，我们就不用明文关闭f文件了。

自定义

任何定义了__enter__()和__exit__()方法的对象都可以用于上下文管理器。文件对象f是内置对象，所以f自动带有这两个特殊方法，不需要自定义。

下面，我们自定义用于上下文管理器的对象，就是下面的myvow：

我们的运行结果如下:

我们可以看到，在进入上下文和离开上下文时，对象的text属性发生了改变(最初的text属性是"I'm fine")。

__enter__()返回一个对象。上下文管理器会使用这一对象作为as所指的变量，也就是myvow。在__enter__()中，我们为myvow.text增加了前缀 ("I say: ")。在__exit__()中，我们为myvow.text增加了后缀("!")。

注意: __exit__()中有四个参数。当程序块中出现异常(exception)，__exit__()的参数中exc_type, exc_value, traceback用于描述异常。我们可以根据这三个参数进行相应的处理。如果正常运行结束，这三个参数都是None。在我们的程序中，我们并没有用到这一特性。

总结二：

通过上下文管理器，我们控制对象在程序不同区间的特性。上下文管理器(with EXPR as VAR)大致相当于如下流程:

由于上下文管理器带来的便利，它是一个值得使用的工具。

Python一切皆对象(object)，每个对象都可能有多个属性(attribute)。Python的属性有一套统一的管理方案。

属性的__dict__系统

对象的属性可能来自于其类定义，叫做类属性(class attribute)。类属性可能来自类定义自身，也可能根据类定义继承来的。一个对象的属性还可能是该对象实例定义的，叫做对象属性(object attribute)。

对象的属性储存在对象的__dict__属性中。__dict__为一个词典，键为属性名，对应的值为属性本身。我们看下面的类和对象。chicken类继承自bird类，而summer为chicken类的一个对象。

下面为我们的输出结果：

第一行为bird类的属性，比如feather。第二行为chicken类的属性，比如fly和__init__方法。第三行为summer对象的属性，也就是age。有一些属性，比如__doc__，并不是由我们定义的，而是由Python自动生成。此外，bird类也有父类，是object类(正如我们的bird定义，class bird(object))。这个object类是Python中所有类的父类。

可以看到，Python中的属性是分层定义的，比如这里分为object/bird/chicken/summer这四层。当我们需要调用某个属性的时候，Python会一层层向上遍历，直到找到那个属性。(某个属性可能出现再不同的层被重复定义，Python向上的过程中，会选取先遇到的那一个，也就是比较低层的属性定义)。

当我们有一个summer对象的时候，分别查询summer对象、chicken类、bird类以及object类的属性，就可以知道summer对象所有的__dict__，就可以找到通过对象summer可以调用和修改的所有属性了。下面两种属性修改方法等效：

(上面的情况中，我们已经知道了summer对象的类为chicken，而chicken类的父类为bird。如果只有一个对象，而不知道它的类以及其他信息的时候，我们可以利用__class__属性找到对象的类，然后调用类的__base__属性来查询父类)

特性

同一个对象的不同属性之间可能存在依赖关系。当某个属性被修改时，我们希望依赖于该属性的其他属性也同时变化。这时，我们不能通过__dict__的方式来静态的储存属性。Python提供了多种即时生成属性的方法。其中一种称为特性(property)。特性是特殊的属性。比如我们为chicken类增加一个特性adult。当对象的age超过1时，adult为True；否则为False

特性使用内置函数property()来创建。property()最多可以加载四个参数。前三个参数为函数，分别用于处理查询特性、修改特性、删除特性。最后一个参数为特性的文档，可以为一个字符串，起说明作用。

我们使用下面一个例子进一步说明:

上面的num为一个数字，而neg为一个特性，用来表示数字的负数。当一个数字确定的时候，它的负数总是确定的；而当我们修改一个数的负数时，它本身的值也应该变化。这两点由getNeg和setNeg来实现。而delNeg表示的是，如果删除特性neg，那么应该执行的操作是删除属性value。property()的最后一个参数("I'm negative")为特性negative的说明文档。

使用特殊方法__getattr__

我们可以用__getattr__(self, name)来查询即时生成的属性。当我们查询一个属性时，如果通过__dict__方法无法找到该属性，那么Python会调用对象的__getattr__方法，来即时生成该属性。比如:

每个特性需要有自己的处理函数，而__getattr__可以将所有的即时生成属性放在同一个函数中处理。__getattr__可以根据函数名区别处理不同的属性。比如上面我们查询属性名male的时候，raise AttributeError。

(Python中还有一个__getattribute__特殊方法，用于查询任意属性。__getattr__只能用来查询不在__dict__系统中的属性)

__setattr__(self, name, value)和__delattr__(self, name)可用于修改和删除属性。它们的应用面更广，可用于任意属性。

即时生成属性的其他方式

即时生成属性还可以使用其他的方式，比如descriptor(descriptor类实际上是property()函数的底层，property()实际上创建了一个该类的对象)。有兴趣可以进一步查阅。

总结三：

__dict__分层存储属性。每一层的__dict__只存储该层新增的属性。子类不需要重复存储父类中的属性。

即时生成属性是值得了解的概念。在Python开发中，你有可能使用这种方法来更合理的管理对象的属性。

原文作者：Vamei