Python运算符重载用法实例分析
本文实例讲述了Python运算符重载用法。分享给大家供大家参考。具体如下:
在Python语言中提供了类似于C++的运算符重在功能:
一下为Python运算符重在调用的方法如下:
Method Overloads Call for
__init__ 构造函数 X=Class()
__del__ 析构函数 对象销毁
__add__ + X+Y,X+=Y
__or__ | X|Y,X|=Y
__repr__ 打印转换 print X,repr(X)
__str__ 打印转换 print X,str(X)
__call__ 调用函数 X()
__getattr_ 限制 X.undefine
__setattr__ 取值 X.any=value
__getitem__ 索引 X[key],
__len__ 长度 len(X)
__cmp__ 比较 X==Y,X<Y
__lt__ 小于 X<Y
__eq__ 等于 X=Y
__radd__ Right-Side + +X
__iadd__ += X+=Y
__iter__ 迭代 For In
1. 减法重载
class Number:
def __init__(self, start):
self.data = start
def __sub__(self, other): #minus method
return Number(self.data - other)
number = Number(20)
y = number – 10 # invoke __sub__ method
class Number:
def __init__(self, start):
self.data = start
def __sub__(self, other): #minus method
return Number(self.data - other)
number = Number(20)
y = number – 10 # invoke __sub__ method
2. 迭代重载
class indexer:
def __getitem__(self, index): #iter override
return index ** 2
X = indexer()
X[2]
for i in range(5):
print X[i]
class indexer:
def __getitem__(self, index): #iter override
return index ** 2
X = indexer()
X[2]
for i in range(5):
print X[i]
3. 索引重载
class stepper:
def __getitem__(self, i):
return self.data[i]
X = stepper()
X.data = 'Spam'
X[1] #call __getitem__
for item in X: #call __getitem__
print item
class stepper:
def __getitem__(self, i):
return self.data[i]
X = stepper()
X.data = 'Spam'
X[1] #call __getitem__
for item in X: #call __getitem__
print item
4. getAttr/setAttr重载
class empty:
def __getattr__(self,attrname):
if attrname == 'age':
return 40
else:
raise AttributeError,attrname
X = empty()
print X.age #call__getattr__
class accesscontrol:
def __setattr__(self, attr, value):
if attr == 'age':
# Self.attrname = value loops!
self.__dict__[attr] = value
else:
print attr
raise AttributeError, attr + 'not allowed'
X = accesscontrol()
X.age = 40 #call __setattr__
X.name = 'wang' #raise exception
class empty:
def __getattr__(self,attrname):
if attrname == 'age':
return 40
else:
raise AttributeError,attrname
X = empty()
print X.age #call__getattr__
class accesscontrol:
def __setattr__(self, attr, value):
if attr == 'age':
# Self.attrname = value loops!
self.__dict__[attr] = value
else:
print attr
raise AttributeError, attr + 'not allowed'
X = accesscontrol()
X.age = 40 #call __setattr__
X.name = 'wang' #raise exception
5. 打印重载
class adder:
def __init__(self, value=0):
self.data = value
def __add__(self, other):
self.data += other
class addrepr(adder):
def __repr__(self):
return 'addrepr(%s)' % self.data
x = addrepr(2) #run __init__
x + 1 #run __add__
print x #run __repr__
class adder:
def __init__(self, value=0):
self.data = value
def __add__(self, other):
self.data += other
class addrepr(adder):
def __repr__(self):
return 'addrepr(%s)' % self.data
x = addrepr(2) #run __init__
x + 1 #run __add__
print x #run __repr__
6. Call调用函数重载
class Prod:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __call__(self, other):
return self.value * other
p = Prod(2) #call __init__
print p(1) #call __call__
print p(2)
class Prod:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __call__(self, other):
return self.value * other
p = Prod(2) #call __init__
print p(1) #call __call__
print p(2)
7. 析构函数重载
class Life:
def __init__(self, name='name'):
print 'Hello', name
self.name = name
def __del__(self):
print 'Goodby', self.name
brain = Life('Brain') #call __init__
brain = 'loretta' # call __del__
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21