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Python自动化-python基础(上)

news 来源：原创 2025/8/11 11:32:45

一.魔法方法

在 Python 中，魔法方法（Magic Methods）是一类特殊的方法，以双下划线 __ 开头和结尾，它们在特定的场景下会被 Python 解释器自动调用，用于实现一些内置的操作行为。

1. 初始化与构造相关

__init__(self, ...)
- 作用：对象初始化方法，在使用类创建实例后，会自动调用此方法来初始化实例的属性。
- 示例：

class Dog:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedog = Dog('旺财', 3)
print(dog.name, dog.age)

__new__(cls, ...)
- 作用：是对象实例化时调用的第一个方法，负责创建并返回类的新实例，一般用于创建单例模式或继承不可变类型时的特殊初始化。
- 示例（单例模式）：

class Singleton:_instance = Nonedef __new__(cls, *args, **kwargs):if not cls._instance:cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instancea = Singleton()
b = Singleton()
print(a is b)

__del__(self)
- 作用：析构方法，在对象被垃圾回收时自动调用，可用于释放对象占用的外部资源，如文件句柄、数据库连接等。但需注意，当对象还有其他引用时，del 语句删除对象不会立即触发此方法。
- 示例：

class Resource:def __init__(self):print('资源初始化')def __del__(self):print('资源释放')r = Resource()
del r

2. 字符串表示相关

__str__(self)
- 作用：返回对象的用户友好型字符串表示，当使用 print() 函数打印对象或使用 str() 函数转换对象时会被调用。
- 示例：

class Point:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = ydef __str__(self):return f"Point({self.x}, {self.y})"p = Point(1, 2)
print(p)

__repr__(self)
- 作用：返回对象的开发者友好型字符串表示，用于调试和记录日志等场景。如果没有定义 __str__ 方法，print() 也会调用 __repr__ 。
- 示例：

class Point:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = ydef __repr__(self):return f"Point({self.x}, {self.y})"p = Point(1, 2)
print(repr(p))

3. 比较相关

__eq__(self, other)
- 作用：定义对象间相等比较的逻辑，当使用 == 运算符比较两个对象时会被调用。
- 示例：

class Rectangle:def __init__(self, width, height):self.width = widthself.height = heightdef __eq__(self, other):return self.width == other.width and self.height == other.heightr1 = Rectangle(3, 4)
r2 = Rectangle(3, 4)
print(r1 == r2)

类似的还有 __ne__（不等于，对应 != ）、__lt__（小于，对应 < ）、__le__（小于等于，对应 <= ）、__gt__（大于，对应 > ）、__ge__（大于等于，对应 >= ）

4. 属性访问相关

__getattr__(self, name)
- 作用：当访问对象不存在的属性时被调用，可以用于提供默认值或动态创建属性等。
- 示例：

class MyClass:def __getattr__(self, name):return f"属性 {name} 不存在，返回默认值"obj = MyClass()
print(obj.nonexistent_attribute)

__setattr__(self, name, value)
- 作用：在设置对象属性时被调用，可用于对属性赋值进行验证或拦截等操作。
- 示例：

class Circle:def __init__(self, radius):self.radius = radiusdef __setattr__(self, name, value):if name == 'radius' and value < 0:raise ValueError("半径不能为负数")super().__setattr__(name, value)c = Circle(5)
c.radius = 3
try:c.radius = -1
except ValueError as e:print(e)

5. 容器相关

__len__(self)
- 作用：定义当使用 len() 函数获取对象长度时的行为，返回对象包含元素的数量。
- 示例：

class MyList:def __init__(self):self.data = [1, 2, 3]def __len__(self):return len(self.data)my_list = MyList()
print(len(my_list))

__getitem__(self, key)
- 作用：定义通过索引或键访问对象元素的行为，类似字典的 [] 操作或列表的索引操作。
- 示例：

class MyDict:def __init__(self):self.data = {'a': 1, 'b': 2}def __getitem__(self, key):return self.data[key]my_dict = MyDict()
print(my_dict['a'])

__setitem__(self, key, value)
- 作用：定义通过索引或键设置对象元素值的行为。
- 示例：

class MyDict:def __init__(self):self.data = {}def __setitem__(self, key, value):self.data[key] = valuemy_dict = MyDict()
my_dict['c'] = 3
print(my_dict.data)

6. 可调用对象相关

__call__(self, *args, **kwargs)
- 作用：允许类的实例像函数一样被调用，实现类似函数的行为。
- 示例：

class Adder:def __init__(self, num):self.num = numdef __call__(self, other):return self.num + otheradd_5 = Adder(5)
print(add_5(3))

二、python中的异常处理

在 Python 中，异常处理是编写可靠程序的关键部分，用于捕获和处理程序运行时出现的错误，避免程序崩溃。

异常处理结构

try - except：try块中放置可能引发异常的代码，若try块中的代码引发异常，程序会跳转到except块处理异常。except后可指定异常类型，捕获特定异常；也可不指定，捕获所有异常。
- 捕获单个特定异常：

try:num = int('abc')
except ValueError:print("输入的内容无法转换为整数")

捕获多个特定异常：

try:result = 10 / 0num = int('abc')
except (ZeroDivisionError, ValueError) as e:print(f"发生错误: {e}")

捕获所有异常：

try:# 可能出现未知异常的代码pass
except Exception as e:print(f"发生异常: {e}")

try - except - else：else块是可选的，当try块中的代码没有引发异常时，会执行else块中的代码。

try:result = 10 / 2
except ZeroDivisionError:print("除数不能为零")
else:print(f"运算成功，结果为{result}")

try - except - finally：finally块也是可选的，无论try块中是否发生异常，finally块中的代码都会执行，常用于资源清理，如关闭文件、释放数据库连接等。

try:file = open('test.txt', 'r')data = file.read()
except FileNotFoundError:print("文件未找到")
finally:if 'file' in locals():file.close()

常见内置异常类型

ZeroDivisionError：除数为零引发，如1 / 0 。
TypeError：操作或函数应用于不适当类型对象时引发，如"abc" + 1 。
NameError：引用未定义变量时引发，如print(undefined_variable) 。
IndexError：访问序列（列表、元组等）超出索引范围引发，如lst = [1, 2]; lst[3] 。
KeyError：访问字典中不存在的键时引发，如d = {'a': 1}; d['b'] 。
ValueError：函数或方法接收到无效参数或输入时引发，如int('abc') 。

自定义异常

通过继承内置的Exception类或其子类来创建自定义异常，用于特定业务逻辑错误处理，能提供更清晰错误信息。

class MyCustomError(Exception):def __init__(self, message):self.message = message
try:raise MyCustomError("这是自定义异常")
except MyCustomError as e:print(e.message)

三、装饰器

Python 中的装饰器是一种强大的语法结构，能在不修改原函数代码的情况下，对函数或类的功能进行扩展或修改。

基础概念

本质：装饰器本质是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新函数通常会在调用原函数的前后添加一些额外的逻辑，从而实现对原函数功能的增强。
原理基础：基于 Python 中 “函数是一等公民” 的特性，即函数可以像普通数据类型（如整数、字符串）一样，被赋值给变量、作为参数传递给其他函数、作为函数的返回值。同时，还依赖闭包的概念，闭包使得内部函数可以访问外部函数的变量，即使外部函数已经执行完毕。

简单装饰器示例

def my_decorator(func):def wrapper():print("在函数被调用之前执行一些操作")func()print("在函数被调用之后执行一些操作")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()

带参数函数的装饰器

当被装饰的函数有参数时，装饰器的 wrapper 函数也需要接受相应参数并传递给原函数：

def my_decorator(func):def wrapper(a, b):print("在函数被调用之前执行一些操作")result = func(a, b)print("在函数被调用之后执行一些操作")return resultreturn wrapper@my_decorator
def add(a, b):return a + bprint(add(3, 5))

装饰器带参数

若装饰器本身需要接收参数，就需要再嵌套一层函数：

def repeat(num_times):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num_times):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator@repeat(num_times=3)
def say_hello():print("Hello!")say_hello()

这里 repeat 是装饰器工厂函数，它接受 num_times 参数，返回真正的装饰器 decorator 。

类装饰器

除了函数装饰器，还可以使用类作为装饰器，类装饰器需要实现 __call__ 方法：

class MyDecorator:def __init__(self, func):self.func = funcdef __call__(self, *args, **kwargs):print("在函数被调用之前执行一些操作")result = self.func(*args, **kwargs)print("在函数被调用之后执行一些操作")return result@MyDecorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()

常见应用场景

日志记录：在函数执行前后记录日志信息，方便调试和了解函数调用情况。
性能测试：计算函数的执行时间，评估函数性能。
权限控制：检查用户是否有执行函数的权限，比如在 Web 应用中判断用户是否登录等。
缓存：对于一些计算开销较大且输入相同输出相同的函数，缓存其结果，避免重复计算。

内置装饰器

Python 提供了一些内置装饰器，如：

@staticmethod：将方法定义为静态方法，静态方法与类本身关联，不需要访问实例或类的任何属性或方法，通过类名或实例均可调用。
@classmethod：将方法定义为类方法，类方法会接收类本身作为第一个参数（通常命名为 cls ）。
@property：将方法转为属性访问（只读），通常用于封装逻辑，同时保持属性的访问方式。

四、self和cls

在 Python 里，self 和 cls 都是约定俗成的参数名，分别用于实例方法和类方法中

`self`

含义：self 是实例方法的第一个参数，它代表类的实例对象本身。在调用实例方法时，Python 会自动将调用该方法的实例作为第一个参数传递给 self。
用途：借助 self 可以访问和修改实例的属性与方法。
示例：

class Person:def __init__(self, name):# 使用 self 来设置实例属性self.name = namedef greet(self):# 使用 self 来访问实例属性print(f"Hello, my name is {self.name}.")# 创建 Person 类的实例
p = Person("Alice")
# 调用实例方法时，self 参数会自动传递
p.greet()

在上述示例中，__init__ 方法和 greet 方法里的 self 都代表 p 这个实例对象。

`cls`

含义：cls 是类方法的第一个参数，它代表类本身。当定义类方法时，要使用 @classmethod 装饰器，Python 会自动把类作为第一个参数传递给 cls。
用途：借助 cls 可以访问和修改类的属性，还能创建类的新实例。
示例：

class Person:population = 0def __init__(self, name):self.name = namePerson.population += 1@classmethoddef get_population(cls):# 使用 cls 来访问类属性return cls.population# 创建 Person 类的实例
p1 = Person("Alice")
p2 = Person("Bob")# 调用类方法
print(Person.get_population())

在这个示例中，get_population 方法里的 cls 代表 Person 类，借助 cls 可以访问类属性 population。

@classmethod
def create_new_person(cls, name):
# 使用 cls 创建新的实例
return cls(name)

# 使用类方法创建新实例
p3 = Person.create_new_person("Charlie")

总结

self 用于实例方法，代表类的实例对象，主要用来访问和修改实例的属性与方法。
cls 用于类方法，代表类本身，主要用来访问和修改类的属性，以及创建类的新实例。

五、闭包函数执行顺序

装饰器的理解：

装饰器场景使用案例：

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