与__getattr__(self, name)不同，__setattr__ 是一个封装的解决方案。无论属性是否存在，它都允许你定义对对属性的赋值行为，以为这你可以对属性的值进行个性定制。实现__setattr__时要避免”无限递归”的错误。 __delattr__ 与 __setattr__ 相同，但是功能是删除一个属性而不是设置他们。实现时也要防止无限递归现象发生。 __getattribute__(self, name) __setitem__(self, key, value) 当你执行self[key] = value时，调用的是该方法。 __delitem__(self, key) 定义当一个项目被删除时的行为(比如 del self[key])。这只是可变容器协议中的一部分。当使用一个无效的键时应该抛出适当的异常。 __iter__(self) 返回一个容器迭代器，很多情况下会返回迭代器，尤其是当内置的iter()方法被调用的时候，以及当使用for x in container:方式循环的时候。迭代器是它们本身的对象，它们必须定义返回self的__iter__方法。 __reversed__(self) 实现当reversed()被调用时的行为。应该返回序列反转后的版本。仅当序列可以是有序的时候实现它，例如对于列表或者元组。 __contains__(self, item) 定义了调用in和not in来测试成员是否存在的时候所产生的行为。你可能会问为什么这个不是序列协议的一部分？因为当__contains__没有被定义的时候，如果没有定义，那么Python会迭代容器中的元素来一个一个比较，从而决定返回True或者False。 __missing__(self, key) dict字典类型会有该方法，它定义了key如果在容器中找不到时触发的行为。比如d = {‘a’: 1}, 当你执行d[notexist]时，d.__missing__[‘notexist’]就会被调用。 一个例子 下面是书中的例子，用魔术方法来实现Haskell语言中的一个数据结构。 # -*- coding: utf-8 -*- class FunctionalList: ''' 实现了内置类型list的功能,并丰富了一些其他方法: head, tail, init, last, drop, take''' def __init__(self, values=None): if values is None: self.values = [] else: self.values = values def __len__(self): return len(self.values) def __getitem__(self, key): return self.values[key] def __setitem__(self, key, value): self.values[key] = value def __delitem__(self, key): del self.values[key] def __iter__(self): return iter(self.values) def __reversed__(self): return FunctionalList(reversed(self.values)) def append(self, value): self.values.append(value) def head(self): # 获取第一个元素 return self.values[0] def tail(self): # 获取第一个元素之后的所有元素 return self.values[1:] def init(self): # 获取最后一个元素之前的所有元素 return self.values[:-1] def last(self): # 获取最后一个元素 return self.values[-1] def drop(self, n): # 获取所有元素，除了前N个 return self.values[n:] def take(self, n): # 获取前N个元素 return self.values[:n] 允许一个类的实例像函数一样被调用。实质上说，这意味着 x() 与 x.__call__() 是相同的。注意 __call__ 的参数可变。这意味着你可以定义 __call__ 为其他你想要的函数，无论有多少个参数。 __call__ 在那些类的实例经常改变状态的时候会非常有效。调用这个实例是一种改变这个对象状态的直接和优雅的做法。用一个实例来表达最好不过了: 定义了当一个代码块被执行或者终止后，会话管理器应该做什么。它可以被用来处理异常、执行清理工作或做一些代码块执行完毕之后的日常工作。如果代码块执行成功，exceptiontype，exceptionvalue，和traceback将会为None。否则，你可以选择处理这个异常或者是直接交给用户处理。如果你想处理这个异常的话，请确保__exit在所有语句结束之后返回True。如果你想让异常被会话管理器处理的话，那么就让其产生该异常。 # -*- coding: UTF-8 -*- class Meter(object): """ 对于单位"米"的描述器 """ def __init__(self, value=0.0): self.value = float(value) def __get__(self, instance, owner): return self.value def __set__(self, instance, value): self.value = float(value) class Foot(object): """ 对于单位"英尺"的描述器 """ def __get__(self, instance, owner): return instance.meter * 3.2808 def __set__(self, instance, value): instance.meter = float(value) / 3.2808 class Distance(object): """ 用米和英寸来表示两个描述器之间的距离 """ meter = Meter(10) foot = Foot() 使用时： >>>d = Distance() >>>print d.foot >>>print d.meter 32.808 10.0 复制 有时候，尤其是当你在处理可变对象时，你可能想要复制一个对象，然后对其做出一些改变而不希望影响原来的对象。这就是Python的copy所发挥作用的地方。 __copy__(self) 定义了当对你的类的实例调用copy.copy()时所产生的行为。copy.copy()返回了你的对象的一个浅拷贝——这意味着，当实例本身是一个新实例时，它的所有数据都被引用了——例如，当一个对象本身被复制了，它的数据仍然是被引用的（因此，对于浅拷贝中数据的更改仍然可能导致数据在原始对象的中的改变）。 __deepcopy__(self, memodict={}) 定义了当对你的类的实例调用copy.deepcopy()时所产生的行为。copy.deepcopy()返回了你的对象的一个深拷贝——对象和其数据都被拷贝了。memodict是对之前被拷贝的对象的一个缓存——这优化了拷贝过程并且阻止了对递归数据结构拷贝时的无限递归。当你想要进行对一个单独的属性进行深拷贝时，调用copy.deepcopy()，并以memodict为第一个参数。 附录 用于比较的魔术方法 数值计算的魔术方法 单目运算符和函数 双目运算符或函数 增量运算 类型转换 进群：125240963 即可获取源码