魔法函数是Python中的特性，学习好魔法函数将有助于我们写出优秀的pythonic(优雅的、地道的、整洁的)代码，同时因为Python语言的特性，我们在进行框架设计的时候除了设计模式等高级技能，魔法函数是必须使用的，因此学习好魔法函数是Python语言进阶的必经之路。下面我们就为大家介绍Python里的常用魔法函数。

常用魔法函数(非数学运算类型)

字符串表示

__repr____str__本来是写了一些例子来说明这两个函数，但是后来发现没什么用，我们在工作中用到的也就是打印显示print(item)和将对象转换为字符串str(item)，因此没必要占用这么大的篇幅，这里简单说一下需要注意的用法。如果我们在一个类中同时定义了__str__和__repr__函数，print和str函数会调用__str__，但是如果对象在列表内，打印时始终会调用__repr__，如果只定义了__repr__，那么print、str都会调用__repr__，所以强烈建议在写类的时候，如果需要格式化输出，那么一定要定义一个__repr__函数。

集合序列相关

__len__这个很简单，计算对象的长度，我们自己定义的如果要计算长度一定要定义__len__函数，当然你也可以定义一个getLength函数来供调用，但是我们要知道内置对象，如列表、字典调用len()函数的时候，内部并不是遍历，而是直接获取对象长度，因此我们强烈推荐重写__len__函数来计算对象的长度，Python内部会做一定的优化。__getitem____setitem____delitem__classCompany:def__init__(self,data):self.data=datadef__getitem__(self,item):print('getitem')returnself.data[item]def__setitem__(self,key,value):print('setitem')self.data[key]=valuedef__delitem__(self,key):print('delitem')delself.data[key]def__repr__(self):return''.join(self.data)company=Company(['Tom','Jenuy','Gua'])print(company[2])company[2]='Jimi'print(company)delcompany[2]print(company)#输出getitemGuasetitemTomJenuyJimidelitemTomJenuy结合上面的代码和输出结果可以知道，这三个函数就是把我们的对象变成可切片操作的对象，我们可以使用Python所支持的各种切片操作__contains__classCompany:def__init__(self,data):self.data=datadef__contains__(self,item):returniteminself.datacompany=Company(['Tom','Jenuy','Gua'])print('Tom'incompany)#输出True这将使我们能使用in操作符来判断取值是否在对象中，而不是写一个函数去调用

迭代相关

__iter____next__这两个是比较有用的魔法函数，当我们想要使用for...in...来遍历一个对象时，必须要使用一个可迭代对象，但是我们自己定义的类并不是一个可迭代的类，实现以上两个方法后，就变成了可迭代类。classCompany:def__init__(self,data):self.data=dataself.index=0def__iter__(self):returnselfdef__next__(self):ifself.index>=len(self.data):self.index=0raiseStopIterationelse:ret=self.data[self.index]self.index+=1returnretcompany=Company(['Tom','Jenuy','Gua'])print('第一次迭代')foriincompany:print(i)print('第二次迭代')foriincompany:print(i)#输出第一次迭代TomJenuyGua第二次迭代TomJenuyGua可以看到，直接用for循环来遍历这个对象，这里注意三点，第一是__iter__函数要返回对象自身，因为for...in...需要一个可迭代对象，而不是迭代器，因此我们必须给它一个实际对象，__iter__几乎总是返回自身对象；第二是在__next__函数中如果迭代完成，必须返回一个StopIteration的异常，而for...in...会自动捕获这个异常，并结束循环；第三是请注意我写了两次循环遍历，这里有一个容易被忽略的问题，当迭代完成后，我们必须将迭代的条件设为初始值，否则在第二次循环时就无法正常执行遍历。当然对于上面的这种循环迭代方式，还有另外一种实现：classCompany:def__init__(self,data):self.data=dataself.index=0def__getitem__(self,item):returnself.data[item]company=Company(['Tom','Jenuy','Gua'])print('第一次迭代')foriincompany:print(i)#输出第一次迭代TomJenuyGua第二次迭代TomJenuyGua输出结果是一致的，这是由Python帮我们优化的，如果找不到可迭代对象，就会去找__getitem__函数，但是这两个是不一样的，对于上面的两个类，如果判断它们是不是迭代对象，那么只有实现了__iter__和__next__函数的才会被判断为迭代对象fromcollections.abcimportIteratorprint(isinstance(company,Iterator))因此我们要根据实际情况来使用

可调用

__call__这个魔法函数可以将实例对象变为像函数一样的可调用对象。在举这个例子之前我们先简单了解一下装饰器defdecorator(func):returnfunc@decoratordeftest():print(1111)test()#==>decorator(test)()#输出1111你没看错，这就是最简单的一个装饰器，装饰器的本质就是一个调用对象返回了一个可调用对象，一定要记住这一句。函数本身是一个可调用对象，如果返回一个可调用对象，那么它就是装饰器。你记住了上面那一句，我们再来看一下下面的例子：classDecorator:def__init__(self,func):print('init')self.func=funcdef__call__(self,*args,**kwargs):print('call')returnself.func@Decoratordeftest():print(1111111)a=test#==>a=Decorator(test)print(a)b=a()#==>b=Decorator(test)print(b)b()#==>b=Decorator(test)#输出init<__main__.decoratorobjectat>0x109235990>call0x114980b00>1111111代码看起来很简单，注释很懵逼，实际上你只要记住装饰器的本质就行了，这有助于我们实现更复杂的装饰器，万变不离其宗嘛。

with上下文管理器

__enter____exit__上下文管理器有助于我们处理文件或其他资源句柄的申请释放，防止我们忽略释放资源句柄导致的异常。classSocketClient:def__init__(self):passdef__enter__(self):print('获取句柄')returnselfdef__exit__(self,exc_type,exc_val,exc_tb):print('释放句柄')defsend(self,msg):print('发送消息：',msg)raisewithSocketClient()assc:sc.send('消息内容')#输出获取句柄发送消息：消息内容释放句柄Traceback(mostrecentcalllast):File"xxxx.py",line26,insc.send('消息内容')File"xxxx.py",line22,insendraiseRuntimeError:Noactiveexceptiontoreraise从输出可以看出，即使内部执行报错，申请和释放总是会被执行，但是要注意在__enter__和__exit__函数中一定不能出错

数值转换

__abs____bool____int____float____hash__这个分组内我们只说一下__hash__，其他的见名知意就不说了，我们先看下面的例子a=dict()b=[1,2,3]a[b]='123'print(a)#输出Traceback(mostrecentcalllast):File"xxxx.py",line16,ina[b]='123'TypeError:unhashabletype:'list'报错告诉我们list不是一个可哈希的类型，大家应该知道在Python中，字典的键必须是一个可哈希的对象，因为Python中的字典背后的实现是采用的哈希表，但是list对象是不能哈希的，自然就报错了，下面我们做一下修改：a=dict()classMyList(list):def__hash__(self):returnsum(self)b=MyList([1,2,3])a[b]='123'print(a)#输出{[1,2,3]:'123'}奇迹的发现，list可以作为键了，因为我们重载了list，实现了哈希函数，这样就满足了字典的要求

还有一些其他的魔法函数，我们下次再总结，Python中的魔法函数非常多，我们不需要全部记下，大概有个印象就可以了。记住几个常用的模块：属性、元类、集合序列、上下文。

使用numpy里面的函数可以做，f = np.polyfit(x, y, n)（多项式拟合，x,y为np.array(),n为最高项次数，f为多项式的系数。可以尝试一下

1. 第一步，点击键盘 win+r，打开运行窗口；在窗口中输入“cmd"，点击确定，打开windows命令行窗口。

   

   

   

2. 第二步，在cmd命令行窗口中输入"python"，进入python交互窗口。

   

3. 第三步，引入matplotlib模块的pyplot()函数，并重命名为py;引入numpy模块，并重命名为np.

   

4. 第四步，使用函数np.arrange(start,end,step)创建变量x的取值范围，是一个一维数组，使用y=3*x+1,创建y是与自变量x相对应的一维数组。

   

5. 第五步，使用函数plt.plot(x,y)绘制一元一次函数y=3x+1的函数图像。

   

6. 第六步，使用函数plt.title()给图像添加标题，使用函数plt.xlabel()给横轴添加标签，使用函数plt.ylabel()给纵轴添加标签，使用函数plt.tick_params()设置刻度标记的大小。

   

7. 第七步，使用函数plt.show()显示整个一元一次函数的图像。