京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python深入特殊方法与多范式
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:
'abc' + 'xyz' # 连接字符串
实际执行了如下操作:
'abc'.__add__('xyz')
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
(1.8).__mul__(2.0)
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
len([1,2,3]) # 返回表中元素的总数
实际上做的是
[1,2,3].__len__()
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
(-1).__abs__()
(2.3).__int__()
表(list)元素引用
下面是我们常见的表元素引用方式
li = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(li[3])
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。
li = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(li.__getitem__(3))
尝试看下面的操作,想想它的对应
li.__setitem__(3, 0)
{'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:
class SampleMore(object):
def __call__(self, a):
return a + 5
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
在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21