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python3 magic method
python魔法方法知乎指南
0.简介
在此之前，我在cousera上看了不少python写数据结构和算法的视频课程，推荐两个比较基础、讲解详细的python课：
- 都柏林理工学院的Damian Gordon课程《Programming and Algorithms 》
- 密歇根大学Charles Severance课程《Programming for Everybody (Getting Started with Python)》。该教授把python编程课讲得非常有趣，非常适合入门，墙裂推荐
- Let's learn python：youtube上很好的python入门课，讲得清楚，但用例较简单。
但是由于视频获取知识太慢，看书比较直接，《Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python》是目前我看到的最好的用python写数据结构和算法的web book，没有之一。
以下使用python3.5
1.课程笔记
类
总结：
- 类的作用：提供模板、赋初值、将相同属性的变量放在一起
- f1为类的实例，由于赋了初值保证了分母有参数
- print实例对象为该对象的地址
- ’+‘ 都对应了_ add _
python中的操作符文档Mapping Operators to Functions
class Fraction:#类名通常是大写开头，objec它是指类是从那一类继承下来的，object类，这是所有类最终都会继承的类。
def __init__(self,top,bottom=2): #定制类的初值
self.num = top
self.den = bottom
def show(self):
print(self.num, "/", self.den)
def __add__(self, secondnum): #定制类的加法
newnum = self.num * secondnum.den + self.den * secondnum.num
newden = self.den * secondnum.den
return Fraction(newnum, newden)
f1 = Fraction(5)
f2 = Fraction(1,4)
print(f2)
f3 = f1 + f2
f3.show()
>> 5 / 2
<__main__.Fraction object at 0x10197ae80>
22 / 8
结果：
>>> (2).__add__(2)
4
>>> 2+2
4
电路继承
基本门的构建分为三层：
1）LogicGate：定义1.gate的名字，2.一个输出，3.申明作用
2）BinaryGate：定义1.两个输入，2.对输入赋值
3）AndGate：定义1.定义作用
门的连接，形成电路：
class LogicGate(object): # 特点：有输入和输出(给初值None)、测试的实验的名字，例如test1
def __init__ (self, number):
self.name = number
self.output = None
def getName(self):
return self.name
def getAnswer(self):
self.output = self.process() # 实现自己的逻辑运算
return self.output
class BinaryGate(LogicGate): # 继承了LogicGate，，但是有两个输入
def __init__(self, number):
LogicGate.__init__(self, number) #继承上父辈的构造函数
self.pinA = None #定义有两个输入
self.pinB = None
def getPinA(self):
return int(input('Enter the pinA '+ self.getName()+'-->'))
def getPinB(self):
return int(input('Enter the pinB '+ self.getName()+'-->'))
class AndGate(BinaryGate):
def __init__(self, number):
BinaryGate.__init__(self,number)
def process(self): # 定义了具体行为
A = self.getPinA()
B = self.getPinB()
if A==1 and B ==1:
return 1
else:
return 0
>>> g1 = AndGate("G1")
>>> g1.getOutput()
Enter Pin A input for gate G1-->1
Enter Pin B input for gate G1-->0
0
注意：在实际工业界中常用super来表示继承关系，请看我放在Python文件夹中的“类”补充（来自youtube课程Let's learn python）
class Charactor(object):
def __init__(self, name):
self.health = 100
self.name = name
def show(self):
print(self.name)
class Student(Charactor):
def __init__(self, name, forgename):
super(Student,self).__init__(name)
self.forge = Forge(forgename)
class Forge(object):
def __init__(self, forgename):
self.name = forgename
Me = Student('fan','ivy')
print(Me.name)
print(Me.forge.name)
>>>fan
>>>ivy
对于super(Student, self).init()这样理解：super(Student, self)首先找到Student的父类（就是类Charactor），然后把Student类的对象self转换为Charactor类的对象，然后“被转换”的Charactor类对象调用自己的init函数。
2.思考
2.1为什么要使用类？类的好处是哪些？面向对象编程（Object Oriented Programming）和结构化的编程有什么不同？
- 结构体，将一类属性进行封装
- 结构体内部的函数可以直接使用，外部的函数需要调用
- 继承，简洁至上
- 类（模板）和实例（用例）的概念更容易被人类接受
3.课后习题
3.1补充知识点
str( )和repr( )比较
相同：改变对象实例的打印或显示输出，返回可读性强的字符串
class Fraction:
def __init__(self, top, down):
self.Top = top
self.Down = down
>>>F1 = Fraction(9,5)
>>>print (F1)
<__main__.Fraction object at 0x101988160> #打印出开发者看到的类地址
不同：str( )返回用户看到的字符串，而repr( )返回程序开发者看到的字符串，也就是说，repr() 是为调试服务
def __repr__(self):
return "num:{}, den:{}".format(self.Top, self.Down)
>>>F1 = Fraction(9,5)
>>>>print (F1)
num:9, den:5
3.2 Fraction类部分
def gcd(m, n): # common number
while m % n != 0:
oldm = m
oldn = n
m = oldn
n = oldm % oldn
return n
class Fraction:
def __init__(self, top, down):
##### q4-检查分子分母是否是整数，否则异常处理 #####
if isinstance(top, int) == False or isinstance(down, int) == False:
raise Exception("the numerator and denominator are both integers!")
self.Top = top
self.Down = down
def show(self):
print('the fractor is', self.Top,'/',self.Down)
##### q9-__repr__ #####
def __repr__(self):
return "num:{}, den:{}".format(self.Top, self.Down)
##### q2-add with gcd #####
def __add__(self, other):
newDown = self.Down * other.Down
newTop = self.Top * other.Down + self.Down * other.Top
common = gcd(newDown, newTop)
return Fraction(newTop//common, newDown//common)
##### q8-__iadd__override += in Python #####
##### m = m + n #####
def __iadd__(self, other):
newDown = self.Down * other.Down
newTop = self.Top * other.Down + self.Down * other.Top
common = gcd(newDown, newTop)
return Fraction(newTop//common, newDown//common)
def __sub__(self,other):
newDown = self.Down * other.Down
newTop = self.Top * other.Down - self.Down * other.Top
common = gcd(newDown, newTop)
return Fraction(newTop//common, newDown//common)
##### q4-Implement __gt__, __ge__, __lt__, __le__, __ne__ ######
def __gt__(self, other):
if self.Top * other.Down > self.Down * other.Top:
return True
else:
return False
def __ge__(self, other): ## 大于等于 ##
if self.Top * other.Down >= self.Down * other.Top:
return True
else:
return False
def __lt__(self, other):
if self.Top * other.Down < self.Down * other.Top:
return True
else:
return False
def __le__(self, other):
if self.Top * other.Down <= self.Down * other.Top:
return True
else:
return False
def __ne__(self, other):
if self.Top * other.Down != other.Top * self.Down:
return True
else:
return False
###### q1 #####
def getTop(self):
return self.Top
def getDown(self):
return self.Down
def main():
F1 = Fraction(9,5)
print (F1)
F1.show()
F2 = Fraction(1,5)
print(F2)
#
print("F1+F2:")
(F1+F2).show()
print("F1-F2:")
(F1-F2).show()
print (F1>F2)
print (F1>=F2)
print (F1!=F2)
print (F1<F2)
F1+=F2
F1.show()
main()
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