PythonDay1（魔法方法和推导式）

#魔法方法都带__xxxx__双下划线，系统自己调用

#初始化的魔法方法

#__init__(self,...)一定不能有返回值，__new__(cls,...)初始化实例对象第一个调用的

#方法，一定要返回一个实例对象

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class CapStr(str):

def __new__(cls,string):

string = string.upper()

return str.__new__(cls,string)

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#property的实现原理，描述符相关的魔法方法get(self,instance,owner),set(self,instance,owner),delete(self,instance,owner)

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class Celsius:

def __init__(self,value=26.0):

self.value = float(value)

def __get__(self,instance,owner):

return self.value

def __set__(self,instance,value):

self.value=float(value)

class Fahrenheit:

def __get__(self,instance,owner):

print(instance.__dict__)

return instance.cel*1.8 + 32

def __set__(self,instance,owner):

print(instance.__dict__)

instance.cel = (float(value) - 32)/1.8

class temp:

cel = Celsius()

fah = Fahrenheit()

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#属性相关的魔法方法，有getattr(访问不存在的属性时候调用)，getattributte(self,name)，setattr(self,name,value),delattr(self,name)

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class Rectangle:

def __init__(self,width=0,height=0):

self.width = width

self.height = height

def __setattr__(self,name,value):

if name == 'square':

self.width = value

self.height = value

else:

super().__setattr__(name,value)#不可以写self.name = value，会造成死循环

def getArea(self):

return self.width * self.height

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#‘属性’和’描述符‘魔法方法的关系和区别,1.当这个类中的属性被访问的时候调用属性相关的魔法方法。2.当这个类(A)作为一个实例化对象赋值给另外一个类（B）的属性(X)时，

#实例化B访问属性X就会调用A中的’描述符‘的魔法方法。3.结论是感觉没有什么卵子用啊.

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class Pro:

def __getattribute__(self,name):

print('getattribute')

return super().__getattribute__(name)

def __getattr__(self,name):

print('getattr')

#return super().__getattr__(name)  AttributeError: 'super' object has no attribute '__getattr__'

def __setattr__(self,name,value):

print('setattr')

super().__setattr__(name,value)

def __set__(self,instance,owner):

print('set')

super().__set__(instance,owner)

def __get__(self,instance,owner):

print('get')

return super().__get__(instance,owner)

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#自定义不可变数组，并且记录数组内的访问次数

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class CountList:

def __init__(self,*args):

self.value = [x for x in args]

self.count = {}.fromkeys(range(len(self.value)),0)

def __len__(self):

return len(self.value)

def __getitem__(self,key):

self.count[key] += 1

return self.value[key]

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#迭代器 iter next 斐波那契数列

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class Fibe:

def __init__(self,n=20):

self.a = 0

self.b = 1

self.n = n

def __iter__(self):#返回迭代器本身

return self

def __next__(self):#返回迭代器的规则

self.a,self.b = self.b,self.a+self.b#这个数加上上一个数返回给下一个数

if self.a > self.n:

raise StopIteration

return self.a

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#生成器 yield语句 实现斐波那契数列

#for 循环自动调用next和处理StopIteration异常，所以可以对生成器产生作用

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def fibe():

a = 0

b = 1

while True:

a,b = b,a+b

yield a

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#列表推导

a = [i for i in range(100) if not (i%2) and i%3]#100以内能被2整除不能被3整除

#字典推导

b = {i:i%2 == 0 for i in range(10)}#10以内偶数为True,奇数为False

#集合推导

c = {i * i for i in [1,1,2,3,3,4,5,5,5,6,7,7,8]}#去重 相乘 无序

#生成器推导

d = (i for i in range(10))#用for或者next(d)即可执行生成器

#生成器做函数参数

e = sum(i for i in range(100) if i % 2)

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