python的魔法方法

① 學python的10個有效方法有哪些

學習python主要是自學或者報班學習的方式，但不建議自學。

如果想通過學習python改行，那就需要明確一下自己的方向。因為python編程有很多方向，有網路爬蟲、數據分析、Web開發、測試開發、運維開發、機器學習、人工智慧、量化交易等等，各個方向都有特定的技能要求。

想學的話，當然是可以學習的。python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！

python可以做的事情：

• 軟體開發：用python做軟體是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟體，還是C/S軟體，都能做。並且需求量還是挺大的；

• 數據挖掘：python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網路公司中數據挖掘的崗位也不少；

• 游戲開發：python擴展性很好，擁有游戲開發的庫，而且游戲開發絕對是暴力職業；

• 大數據分析：如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位；

• 全棧工程師：如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢；

• 系統運維：python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

② Python魔法函數（特殊函數）

Python中如何實現運算符的重載，即實現例如a+b這樣的運算符操作呢？

在C++中可以使用 operator 關鍵字實現運算符的重載。但是在Python中沒有類似這樣的關鍵字，所以要實現運算符的重載，就要用到Python的魔法函數。Python魔法函數是以雙下劃線開頭，雙下劃線結尾的一組函數。我們在類定義中最常用到的 __init__ 函數就是這樣一個魔法函數，它在創建類對象時被自動調用。

下面我們來看個簡單的例子。

上述代碼示例了幾個魔法函數的用法。 __add__ 函數對應了二元運算符+，當執行a+b語句時，python就會自動調用a. add (b)。 對於上述例子中的v1+v2+v3，則相當於調用了(v1. add(v2)). add(v3)。

代碼中還有一個在Python類定義經常使用的 __str__ 函數，當使用 str() 時會被調用。print函數對傳入的參數都調用了str()將其轉換成易讀的字元串形式，便於列印輸出，因而會調用類定義的__str__函數打出自定義的字元串。

代碼中還有一個特殊的 __call__ 函數，該函數在將對象採用函數調用方式使用時被調用, 例如v1()相當於v1. call ()。

以上就是魔法函數的基本使用方法。常見的魔法函數我們可以使用 dir() 函數來查看。

輸出結果為：

上述結果中形式為『__函數名__』的函數為魔法函數，注意有些對象也是這種形式，例如__class__, __mole__等, 這些不是魔法函數。具體的魔法函數說明可以參考Python官方說明文檔。

以上代碼在Python3.6運行通過.

③ python 3.5中 為什麼無法重寫魔法方法

可以寫呀，如下

classNew_int(int):
def__add__(self,other):
returnint.__sub__(self,other)
def__sub__(self,other):
returnint.__add__(self,other)
a=New_int(3)
b=New_int(5)
print(a+b)

你寫的是不是少一個_

④ 求大神講解下PYTHON魔法的到底有什麼意義

魔法方法是讓你自己改的 不改當然沒意義了 初學者說

⑤ 《Python黑魔法指南2.0》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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?pwd=8mkk 提取碼：8mkk
簡介：作者（明哥）是一個從事雲計算多年的 Python 重度用戶，他把自已多年的 Python 編碼經驗整理成小冊子。全書合計將近 5 萬字，收錄了近 100 條的 Python Tips，沒有長篇大論，每一篇都是精品，可以讓你一天之內，就能收獲別人幾年的 Python 技能及魔法知識。

⑥ Python 有什麼奇技淫巧

Python奇技淫巧
當發布python第三方package時, 並不希望代碼中所有的函數或者class可以被外部import, 在 __init__.py 中添加 __all__ 屬性,

該list中填寫可以import的類或者函數名, 可以起到限制的import的作用, 防止外部import其他函數或者類

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

frombaseimportAPIBase
fromclientimportClient
fromdecoratorimportinterface, export, stream
fromserverimportServer
fromstorageimportStorage
fromutilimport(LogFormatter, disable_logging_to_stderr,
enable_logging_to_kids, info)

__all__ = ['APIBase','Client','LogFormatter','Server',
'Storage','disable_logging_to_stderr','enable_logging_to_kids',
'export','info','interface','stream']

with的魔力

with語句需要支持 上下文管理協議的對象 , 上下文管理協議包含 __enter__ 和 __exit__ 兩個方法. with語句建立運行時上下文需要通過這兩個方法執行 進入和退出 操作.

其中 上下文表達式 是跟在with之後的表達式, 該表示大返回一個上下文管理對象
# 常見with使用場景
withopen("test.txt","r")asmy_file:# 注意, 是__enter__()方法的返回值賦值給了my_file,
forlineinmy_file:
print line

詳細原理可以查看這篇文章, 淺談 Python 的 with 語句

知道具體原理, 我們可以自定義支持上下文管理協議的類, 類中實現 __enter__ 和 __exit__ 方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

classMyWith(object):

def__init__(self):
print"__init__ method"

def__enter__(self):
print"__enter__ method"
returnself# 返回對象給as後的變數

def__exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
print"__exit__ method"
ifexc_tracebackisNone:
print"Exited without Exception"
returnTrue
else:
print"Exited with Exception"
returnFalse

deftest_with():
withMyWith()asmy_with:
print"running my_with"
print"------分割線-----"
withMyWith()asmy_with:
print"running before Exception"
raiseException
print"running after Exception"

if__name__ =='__main__':
test_with()

執行結果如下:
__init__ method
__enter__ method
running my_with
__exit__ method
ExitedwithoutException
------分割線-----
__init__ method
__enter__ method
running before Exception
__exit__ method
ExitedwithException
Traceback(most recent call last):
File"bin/python", line34,in<mole>
exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))
File"test_with.py", line33,in<mole>
test_with()
File"test_with.py", line28,intest_with
raiseException
Exception

證明了會先執行 __enter__ 方法, 然後調用with內的邏輯, 最後執行 __exit__ 做退出處理, 並且, 即使出現異常也能正常退出

filter的用法

相對 filter 而言, map和rece使用的會更頻繁一些, filter 正如其名字, 按照某種規則 過濾 掉一些元素
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

lst = [1,2,3,4,5,6]
# 所有奇數都會返回True, 偶數會返回False被過濾掉
print filter(lambda x: x % 2!=0, lst)

#輸出結果
[1,3,5]

一行作判斷

當條件滿足時, 返回的為等號後面的變數, 否則返回else後語句
lst = [1,2,3]
new_lst = lst[0]iflstisnotNoneelseNone
printnew_lst

# 列印結果
1

裝飾器之單例

使用裝飾器實現簡單的單例模式

# 單例裝飾器
defsingleton(cls):
instances = dict() # 初始為空
def_singleton(*args, **kwargs):
ifclsnotininstances:#如果不存在, 則創建並放入字典
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
returninstances[cls]
return_singleton

@singleton
classTest(object):
pass

if__name__ =='__main__':
t1 = Test()
t2 = Test()
# 兩者具有相同的地址
printt1, t2

staticmethod裝飾器

類中兩種常用的裝飾, 首先區分一下他們

普通成員函數, 其中第一個隱式參數為 對象
classmethod裝飾器 , 類方法(給人感覺非常類似於OC中的類方法), 其中第一個隱式參數為 類
staticmethod裝飾器 , 沒有任何隱式參數. python中的靜態方法類似與C++中的靜態方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

classA(object):

# 普通成員函數
deffoo(self, x):
print "executing foo(%s, %s)"% (self, x)

@classmethod# 使用classmethod進行裝飾
defclass_foo(cls, x):
print "executing class_foo(%s, %s)"% (cls, x)

@staticmethod# 使用staticmethod進行裝飾
defstatic_foo(x):
print "executing static_foo(%s)"% x

deftest_three_method():
obj = A()
# 直接調用噗通的成員方法
obj.foo("para")# 此處obj對象作為成員函數的隱式參數, 就是self
obj.class_foo("para")# 此處類作為隱式參數被傳入, 就是cls
A.class_foo("para")#更直接的類方法調用
obj.static_foo("para")# 靜態方法並沒有任何隱式參數, 但是要通過對象或者類進行調用
A.static_foo("para")

if__name__=='__main__':
test_three_method()

# 函數輸出
executing foo(<__main__.Aobject at0x100ba4e10>, para)
executing class_foo(<class'__main__.A'>,para)
executing class_foo(<class'__main__.A'>,para)
executing static_foo(para)
executing static_foo(para)

property裝飾器

定義私有類屬性

將 property 與裝飾器結合實現屬性私有化( 更簡單安全的實現get和set方法 )
#python內建函數
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

fget 是獲取屬性的值的函數, fset 是設置屬性值的函數, fdel 是刪除屬性的函數, doc 是一個字元串(like a comment).從實現來看，這些參數都是可選的

property有三個方法 getter() , setter() 和 delete() 來指定fget, fset和fdel。 這表示以下這行
classStudent(object):

@property #相當於property.getter(score) 或者property(score)
defscore(self):
returnself._score

@score.setter #相當於score = property.setter(score)
defscore(self, value):
ifnotisinstance(value, int):
raiseValueError('score must be an integer!')
ifvalue <0orvalue >100:
raiseValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value

iter魔法

通過yield和 __iter__ 的結合, 我們可以把一個對象變成可迭代的
通過 __str__ 的重寫, 可以直接通過想要的形式列印對象
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

classTestIter(object):

def__init__(self):
self.lst = [1,2,3,4,5]

defread(self):
foreleinxrange(len(self.lst)):
yieldele

def__iter__(self):
returnself.read()

def__str__(self):
return','.join(map(str, self.lst))

__repr__ = __str__

deftest_iter():
obj = TestIter()
fornuminobj:
printnum
printobj

if__name__ =='__main__':
test_iter()

神奇partial

partial使用上很像C++中仿函數(函數對象).

在stackoverflow給出了類似與partial的運行方式
defpartial(func, *part_args):
defwrapper(*extra_args):
args = list(part_args)
args.extend(extra_args)
returnfunc(*args)

returnwrapper

利用用閉包的特性綁定預先綁定一些函數參數, 返回一個可調用的變數, 直到真正的調用執行
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

fromfunctoolsimportpartial

defsum(a, b):
returna + b

deftest_partial():
fun = partial(sum, 2)# 事先綁定一個參數, fun成為一個只需要一個參數的可調用變數
printfun(3)# 實現執行的即是sum(2, 3)

if__name__ =='__main__':
test_partial()

# 執行結果
5

神秘eval

eval我理解為一種內嵌的python解釋器(這種解釋可能會有偏差), 會解釋字元串為對應的代碼並執行, 並且將執行結果返回

看一下下面這個例子
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

deftest_first():
return3

deftest_second(num):
returnnum

action = { # 可以看做是一個sandbox
"para":5,
"test_first": test_first,
"test_second": test_second
}

deftest_eavl():
condition = "para == 5 and test_second(test_first) > 5"
res = eval(condition, action) # 解釋condition並根據action對應的動作執行
printres

if__name__ =='_

exec

exec在Python中會忽略返回值, 總是返回None, eval會返回執行代碼或語句的返回值
exec 和 eval 在執行代碼時, 除了返回值其他行為都相同
在傳入字元串時, 會使用 compile(source, '<string>', mode) 編譯位元組碼. mode的取值為 exec 和 eval
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

deftest_first():
print"hello"

deftest_second():
test_first()
print"second"

deftest_third():
print"third"

action = {
"test_second": test_second,
"test_third": test_third
}

deftest_exec():
exec"test_second"inaction

if__name__ =='__main__':
test_exec() # 無法看到執行結果

getattr

getattr(object, name[, default]) Return the value of
the named attribute of object. name must be a string. If the string is
the name of one of the object』s attributes, the result is the value of
that attribute. For example, getattr(x, 『foobar』) is equivalent to
x.foobar. If the named attribute does not exist, default is returned if
provided, otherwise AttributeError is raised.

通過string類型的name, 返回對象的name屬性(方法)對應的值, 如果屬性不存在, 則返回默認值, 相當於object.name
# 使用範例
classTestGetAttr(object):

test = "test attribute"

defsay(self):
print"test method"

deftest_getattr():
my_test = TestGetAttr()
try:
printgetattr(my_test,"test")
exceptAttributeError:
print"Attribute Error!"
try:
getattr(my_test, "say")()
exceptAttributeError:# 沒有該屬性, 且沒有指定返回值的情況下
print"Method Error!"

if__name__ =='__main__':
test_getattr()

# 輸出結果
test attribute
test method

命令行處理
defprocess_command_line(argv):
"""
Return a 2-tuple: (settings object, args list).
`argv` is a list of arguments, or `None` for ``sys.argv[1:]``.
"""
ifargvisNone:
argv = sys.argv[1:]

# initialize the parser object:
parser = optparse.OptionParser(
formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),
add_help_option=None)

# define options here:
parser.add_option( # customized description; put --help last
'-h','--help', action='help',
help='Show this help message and exit.')

settings, args = parser.parse_args(argv)

# check number of arguments, verify values, etc.:
ifargs:
parser.error('program takes no command-line arguments; '
'"%s" ignored.'% (args,))

# further process settings & args if necessary

returnsettings, args

defmain(argv=None):
settings, args = process_command_line(argv)
# application code here, like:
# run(settings, args)
return0# success

if__name__ =='__main__':
status = main()
sys.exit(status)

讀寫csv文件
# 從csv中讀取文件, 基本和傳統文件讀取類似
importcsv
withopen('data.csv','rb')asf:
reader = csv.reader(f)
forrowinreader:
printrow
# 向csv文件寫入
importcsv
withopen('data.csv','wb')asf:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['name','address','age'])# 單行寫入
data = [
( 'xiaoming ','china','10'),
( 'Lily','USA','12')]
writer.writerows(data) # 多行寫入

各種時間形式轉換

只發一張網上的圖, 然後差文檔就好了, 這個是記不住的

字元串格式化

一個非常好用, 很多人又不知道的功能
>>>name ="andrew"
>>>"my name is {name}".format(name=name)
'my name is andrew'

⑦ 為什麼python變數或者文件命名經常帶__

前後各有兩個下劃線的方法是特殊方法。
特殊方法又被成為魔法方法(magic method)，定義了許多Python語法和表達方式。當對象中定義了特殊方法的時候，Python也會對它們有「特殊優待」。比如定義了__init__()方法的類，會在創建對象的時候自動執行__init__()方法中的操作。
有時如果變數名或者函數名是Python的關鍵字，會在變數名的最後加一個下劃線，比如lambda_。

⑧ python魔法，疑問

魔法方法是讓你自己改的 不改當然沒意義了 初學者說

⑨ python 魔術方法什麼意思

魔術方法就跟語法糖差不多

⑩ python中魔法方法加減怎麼用

Python中的列表中的元素不能直接相加減。
最佳的方式是將列表轉換成Python中的科學計算包numpy包的array類型，再進行加減。
import
numpy
as
npa
=
np.array([1,2,3,4])b
=
np.array([7,8,9,10])s
=
a
+
b