이 글에서는 주로 Python 연산자 오버로딩에 대한 자세한 설명과 예제 코드를 소개합니다. 필요한 친구는 Python 언어에서 제공하는
Python 연산자 오버로딩
을 참고하세요. 연산자 오버로딩 기능을 가지고 있어 언어의 유연성을 향상시킵니다. 이는 C++와 다소 유사하지만 다소 다릅니다. 그 특별한 성격을 고려하여 오늘은 Python 연산자 오버로딩에 대해 논의하겠습니다.
Python 언어 자체는 많은 매직 메소드를 제공하며, Python 내장 매직 메소드를 다시 작성하여 연산자 오버로드를 수행합니다. 이러한 마법 메서드는 모두 X 형식과 유사한 이중 밑줄로 시작하고 끝납니다. Python은 이 특수 명명 방법을 사용하여 연산자 를 가로채서 오버로드를 달성합니다. Python의 내장 연산이 객체 클래스에 적용되면 Python은 에서 을 검색하고 객체에 지정된 메서드를 호출하여 작업을 완료합니다.
클래스는 덧셈과 뺄셈, 인쇄, 함수 호출, 색인 등과 같은 내장 연산을 오버로드할 수 있습니다. 연산자 오버로드는 객체의 동작 내장 객체와 동일합니다. Python은 연산자를 호출할 때 자동으로 이러한 메서드를 호출합니다. 예를 들어 클래스가 add 메서드를 구현하는 경우 클래스의 객체가 + 연산자에 나타날 때 이 메서드가 호출됩니다.
일반적인 연산자 오버로딩 방법
메소드 이름 |
오버로딩 설명 |
연산자 호출 방법 |
init |
객체 생성: X = Class(args) |
|
del |
X 객체 회수 |
|
추가/ sub |
더하기 및 빼기 연산 |
X+Y, X+=Y/X-Y, X-=Y |
또는 |
연산자| |
X|Y, X|= Y |
_repr/str |
인쇄/변환 |
인쇄(X), repr (X)/str(X) |
call |
함수 호출 |
X(*args, **kwargs) |
getattr |
X.undefine |
|
setattr |
속성 할당 |
X.any=value |
delattr |
속성삭제 |
del X.any |
getattribute |
속성 get |
X.any |
getitem |
인덱스 연산 |
X[key], X[i:j] |
설정 항목 |
색인 할당 |
X[키], X [i:j] =순서 |
삭제 |
인덱스 및 샤드 삭제 |
del X[키], del |
bool |
부울 테스트 |
|
lt, gt, | le , ge, eq, ne |
|
는 X632bf1420c84fd56a79a6bad534b1b35Y, X<=입니다. Y, X> =Y, X==Y, : 덜 같음, ge: 더 같음, | eq: 같음, ne: 같지 않음 ) |
radd 기타+X |
필드(향상) 추가 | X+=Y( 또는 | else 추가) |
iter, 다음 |
반복 | |
멤버십 테스트 | 항목 | hex(X), bin(X), oct(X) |
입력, 종료 | 환경 관리자 | obj를 var로 사용: |
가져오기, 설정, | 설명 속성 |
|
초기화 전 |
생성 객체 생성 |
다음은 일반적으로 사용되는 연산자 메소드의 사용법을 소개합니다.
생성자 및 소멸자: init 및 del
주요 기능은 인스턴스가 생성될 때 객체를 생성하고 재활용하는 것입니다. 🎜> 생성자 메서드가 호출됩니다. 인스턴스 객체가 회수되면 소멸자 del이 자동으로 실행됩니다.
>>> class Human(): ... def init(self, n): ... self.name = n ... print("init ",self.name) ... def del(self): ... print("del") ... >>> h = Human('Tim') init Tim >>> h = 'a' del
더하기 및 빼기 연산: 더하기 및 빼기
>>> class Computation(): ... def init(self,value): ... self.value = value ... def add(self,other): ... return self.value + other ... def sub(self,other): ... return self.value - other ... >>> c = Computation(5) >>> c + 5 10 >>> c - 3 2
String 객체 표현 형식: repr 및 str
>>> class Str(object): ... def str(self): ... return "str called" ... def repr(self): ... return "repr called" ... >>> s = Str() >>> print(s) str called >>> repr(s) 'repr called' >>> str(s) 'str called'
인덱스 값 획득 및 할당: getitem, setitem
>>> class Indexer: data = [1,2,3,4,5,6] def getitem(self,index): return self.data[index] def setitem(self,k,v): self.data[k] = v print(self.data) >>> i = Indexer() >>> i[0] 1 >>> i[1:4] [2, 3, 4] >>> i[0]=10 [10, 2, 3, 4, 5, 6]속성 설정 및 액세스: getattr, setattr
class A(): def init(self,ax,bx): self.a = ax self.b = bx def f(self): print (self.dict) def getattr(self,name): print ("getattr") def setattr(self,name,value): print ("setattr") self.dict[name] = value a = A(1,2) a.f() a.x a.x = 3 a.f()위 코드의 실행 결과는 다음과 같습니다. 결과를 보면 존재하지 않는
변수 x; init가 호출되면 값이 할당됩니다. 이 작업은 setattr 메서드도 호출합니다. setattr
setattr
{'a': 1, 'b': 2}
getattr
setattr
{'a': 1, 'x': 3, 'b': 2}
Python의 반복은 getitem 메서드를 오버로드하여 직접 구현할 수 있습니다. 아래 예를 참조하세요.
>>> class Indexer: ... data = [1,2,3,4,5,6] ... def getitem(self,index): ... return self.data[index] ... >>> x = Indexer() >>> for item in x: ... print(item) ... 1 2 3 4 5 6
Iteration 예외가 발생할 때까지 반복자 개체의 next() 메서드를 반복적으로 호출합니다. iter가 발견되지 않으면 Python은 getitem 메커니즘을 사용하려고 시도합니다. 반복자의 예를 살펴보겠습니다.
class Next(object): def init(self, data=1): self.data = data def iter(self): return self def next(self): print("next called") if self.data > 5: raise StopIteration else: self.data += 1 return self.data for i in Next(3): print(i) print("-----------") n = Next(3) i = iter(n) while True: try: print(next(i)) except Exception as e: break
next called 4 next called 5 next called 6 next called ----------- next called 4 next called 5 next called 6 next called
iter와 next 메소드를 구현한 후에는
객체 탐색에서 for를 통해 반복할 수 있으며, iter() 및 next() 메서드를 통해 객체를 반복할 수도 있습니다. 【관련 추천사항】
1.
특별 추천: "php Programmer Toolbox" V0.1 버전 다운로드2.
무료 Python 동영상 튜토리얼Python 기본 입문 튜토리얼위 내용은 Python 연산자 오버로드에 대한 코드 튜토리얼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!