Python中类的初始化特殊方法

什么是特殊方法？当我们在设计一个类的时候，python中有一个用于初始化的方法$__init__$，类似于java中的构造器，这个就是特殊方法，也叫作魔术方法。简单来说，特殊方法可以给你设计的类加上一些神奇的特性，比如可以进行python原生的切片操作，迭代、连乘操作等。在python中，特殊方法以双下划线开始，以双下划线结束。

一个大例子

数学中有一个表示数的概念叫做向量，但是python中的数据类型却没有。我们来设法用python实现它。

首先考虑，向量跟普通的数据类型不同，传统的数可以直接进行运算，向量则需要对不同的坐标分别运算。来试试。

首先定义一个类，实现初始化方法。

# 实现向量类型
class Vector:
  
  def __init__(self, x=0, y=0):
    self.x = x
    self.y = y

如何实现向量的加法？二维向量中，向量的加法就是每个坐标分别相加得到的结果。在python中有个$__add__$方法，用来进行加法操作。

class Vector:
  
  def __init__(self, x=0, y=0):
    self.x = x
    self.y = y

  # 实现向量加法
  def __add__(self, other):
    x = self.x + other.x
    y = self.y + other.y
    return Vector(x, y)

我们对x和y变量分别进行相加，然后返回Vector。在python你可以对字符串直接用加法拼接起来的原理就在此，python实现了针对字符串的add方法。

实现了加法，乘法的道理一样，分别对每个坐标单独相乘即可。

class Vector:
  
  def __init__(self, x=0, y=0):
    self.x = x
    self.y = y

  # 实现向量加法
  def __add__(self, other):
    x = self.x + other.x
    y = self.y + other.y
    return Vector(x, y)
  
  # 实现向量乘法，例如r*3
  def __mul__(self, scalar):
    return Vector(self.x*scalar, self.y*scalar)

我们在进行向量运算时还有一个常用的操作是求向量的模，我们用$__abs__$特殊方法来实现，abs一般用来求一个数的绝对值，向量用不到，用来求模刚好合适。使用math模块中的hypot方法计算$\sqrt(x^2+y^2)$。

class Vector:
  
  def __init__(self, x=0, y=0):
    self.x = x
    self.y = y
  
  # 真假值，如果向量模为0，返回false
  def __bool__(self):
    return bool(abs(self))

  # 实现向量加法
  def __add__(self, other):
    x = self.x + other.x
    y = self.y + other.y
    return Vector(x, y)
  
  # 实现向量乘法，例如r*3
  def __mul__(self, scalar):
    return Vector(self.x*scalar, self.y*scalar)

  
  # 返回向量的模
  # hypot()返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)
  def __abs__(self):
    return hypot(self.x, self.y)

找个例子运行下。

v = Vector(2, 3)
print(v)
v2 = Vector(4, 5)
print(v+v2)
print(v+v2*2)

<__main__.Vector object at 0x000002B4B1843C50>
<__main__.Vector object at 0x000002B4B1843EF0>
<__main__.Vector object at 0x000002B4B1843898>

可以运行了，貌似是正确的，但是输出的结果很奇怪。怎么办？python中有个$__repr__$特殊方法，可以修改控制台输出的样式。

class Vector:
  
  def __init__(self, x=0, y=0):
    self.x = x
    self.y = y
  
  # 真假值，如果向量模为0，返回false
  def __bool__(self):
    return bool(abs(self))

  # 实现向量加法
  def __add__(self, other):
    x = self.x + other.x
    y = self.y + other.y
    return Vector(x, y)
  
  # 实现向量乘法，例如r*3
  def __mul__(self, scalar):
    return Vector(self.x*scalar, self.y*scalar)
  
  # 返回向量的模
  # hypot()返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)
  def __abs__(self):
    return hypot(self.x, self.y)
  
  # 实现__repr__方法，在控制台打印向量时会输出Vector(1, 2)
  # 实现__str__，使用str()返回字符串
  def __repr__(self):
    return 'Vector(%r, %r)' % (self.x, self.y)

实现了$__repr__$方法，我们就可以在控制台输出Vecotor（x,y）。与之对应的有个$__str__$方法，使用str（）返回相应的字符串，展示给用户。

现在来看下之前程序运行的结果。

v = Vector(2, 3)
print(v)
v2 = Vector(4, 5)
print(v+v2)
print(v+v2*2)
print(abs(v))

Vector(2, 3)
Vector(6, 8)
Vector(10, 13)
3.605551275463989

效果不错。

通过实现特殊方法，自定义类型可以表现的跟内置类型一样，让我们能够写出更具有python风格的代码。

除了上面说到的几个特殊方法外，python还有差不多80多个特殊方法，比如$__len__$方法可以用来求长度，$__getitem__$可以使用haha[2]之类的操作进行切片和迭代等，同样的还有$__setitem__$。