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。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

Python适合快速开发和数据处理,而C 适合高性能和底层控制。1)Python易用,语法简洁,适用于数据科学和Web开发。2)C 性能高,控制精确,常用于游戏和系统编程。

学习Python所需时间因人而异,主要受之前的编程经验、学习动机、学习资源和方法及学习节奏的影响。设定现实的学习目标并通过实践项目学习效果最佳。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。


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