
Python深入学习之特殊方法与多范式
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)。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
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
(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
{'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 = SampleMore() # A function object
print(add(2)) # Call function
map(add, [2, 4, 5]) # Pass around function object
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
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18