这篇“Python中object类特殊方法怎么使用”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Python中object类特殊方法怎么使用”文章吧。
class object:
""" The most base type """
# del obj.xxx或delattr(obj,'xxx')时被调用，删除对象中的一个属性
def __delattr__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Implement delattr(self, name). """
pass
# 对应dir(obj)，返回一个列表，其中包含所有属性和方法名（包含特殊方法）
def __dir__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Default dir() implementation. """
pass
# 判断是否相等 equal ，在obj==other时调用。如果重写了__eq__方法，则会将__hash__方法置为None
def __eq__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return self==value. """
pass
# format(obj)是调用，实现如何格式化obj对象为字符串
def __format__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Default object formatter. """
pass
# getattr(obj,'xxx')、obj.xxx时都会被调用，当属性存在时，返回值，不存在时报错（除非重写__getattr__方法来处理）。
# 另外，hasattr(obj,'xxx')时也会被调用（估计内部执行了getattr方法）
def __getattribute__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return getattr(self, name). """
pass
# 判断是否大于等于 greater than or equal，在obj>=other时调用
def __ge__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return self>=value. """
pass
# 判断是否大于 greater than，在obj>other时调用
def __gt__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return self>value. """
pass
# 调用hash(obj)获取对象的hash值时调用
def __hash__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return hash(self). """
pass
def __init_subclass__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
This method is called when a class is subclassed.
The default implementation does nothing. It may be
overridden to extend subclasses.
"""
pass
# object构造函数，当子类没有构造函数时，会调用object的__init__构造函数
def __init__(self): # known special case of object.__init__
""" Initialize self. See help(type(self)) for accurate signature. """
pass
# 判断是否小于等于 less than or equal，在obj<=other时调用
def __le__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return self<=value. """
pass
# 判断是否小于 less than，在obj<other时调用
def __lt__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return self<value. """
pass
# 创建一个cls类的对象，并返回
@staticmethod # known case of __new__
def __new__(cls, *more): # known special case of object.__new__
""" Create and return a new object. See help(type) for accurate signature. """
pass
# 判断是否不等于 not equal,在obj!=other时调用
def __ne__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return self!=value. """
pass
def __reduce_ex__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Helper for pickle. """
pass
def __reduce__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Helper for pickle. """
pass
# 如果不重写__str__，则__repr__负责print(obj)和交互式命令行中输出obj的信息
# 如果重写了__str__，则__repr__只负责交互式命令行中输出obj的信息
def __repr__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return repr(self). """
pass
# 使用setattr(obj,'xxx',value)、obj.xxx=value是被调用（注意，构造函数初始化属性也要调用）
def __setattr__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Implement setattr(self, name, value). """
pass
# 获取对象内存大小
def __sizeof__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Size of object in memory, in bytes. """
pass
# 设置print(obj)打印的信息，默认是对象的内存地址等信息
def __str__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return str(self). """
pass
@classmethod # known case
def __subclasshook__(cls, subclass): # known special case of object.__subclasshook__
"""
Abstract classes can override this to customize issubclass().
This is invoked early on by abc.ABCMeta.__subclasscheck__().
It should return True, False or NotImplemented. If it returns
NotImplemented, the normal algorithm is used. Otherwise, it
overrides the normal algorithm (and the outcome is cached).
"""
pass
# 某个对象是由什么类创建的，如果是object，则是type类<class 'type'>
__class__ = None
# 将对象中所有的属性放入一个字典，例如{'name':'Leo','age':32}
__dict__ = {}
# 类的doc信息
__doc__ = ''
# 类属于的模块,如果是在当前运行模块，则是__main__，如果是被导入，则是模块名（即py文件名去掉.py）
__module__ = ''这个特殊方法是在我们使用类的对象进行obj.属性名或getattr(obj,属性名)来取对象属性的值的时候被调用。
例如：
class Foo(object):
def __init__(self):
self.name = 'Alex'
def __getattribute__(self, item):
print("__getattribute__ in Foo")
return object.__getattribute__(self, item)
if __name__ == '__main__':
f = Foo()
print(f.name) # name属性存在 或者 getattr(f,name)
print(f.age) # age属性不存在不管属性是否存在，__getattribute__方法都会被调用。如果属性存在，则返回该属性的值，如果属性不存在，则返回None。
注意，我们在使用hasattr(obj,属性名)来判断某个属性是否存在时，__getattribute__方法也会被调用。
我们在类的实现中，可以重写__getattr__方法，那么__getattr__方法和__getattribute__方法有什么区别？？
我们知道__getattribute__方法不管属性是否存在，都会被调用。而__getattr__只在属性不存在时调用，默认会抛出 AttributeError: ‘Foo’ object has no attribute ‘age’ 这样的错误，但我们可以对其进行重写，做我们需要的操作：
class Foo(object):
def __init__(self):
self.name = 'Alex'
def __getattribute__(self, item):
print("__getattribute__ in Foo")
return object.__getattribute__(self, item)
def __getattr__(self, item):
print("%s不存在,但我可以返回一个值" % item)
return 54
if __name__ == '__main__':
f = Foo()
print(f.name) # name属性存在
print(f.age) # age属性不存在,但__getattr__方法返回了54，所以这里打印54。返回结果：
__getattribute__ in Foo Alex __getattribute__ in Foo age不存在,但我可以返回一个值 54
我们看到，f.name和f.age都调用了__getattribute__方法，但是只有f.age时调用了__getattr__方法。所以，我们可以利用__getattr__做很多事情，例如从类中的一个字典中取值，或者处理异常等。
当我们执行obj.name='alex’或setattr(obj,属性名,属性值)，即为属性赋值时被调用。
class Foo(object):
def __init__(self):
self.name = 'Alex'
# obj.xxx = value时调用
def __setattr__(self, key, value):
print('setattr')
return object.__setattr__(self, key, value)
if __name__ == '__main__':
f = Foo()
f.name = 'Jone' # 打印setattr
print(f.name)如果__setattr__被重写（不调用父类__setattr__的话）。则使用obj.xxx=value赋值就无法工作了。
特别注意，在类的构造函数中对属性进行初始化赋值时也是调用了该方法：
class Foo(object): def __init__(self): self.name = 'Alex' # 这里也要调用__setattr__ ...
当我们需要重写__setattr__方法的时候，就要注意初始化时要使用object类的__setattr__来初始化：
class Local(object):
def __init__(self):
# 这里不能直接使用self.DIC={}，因为__setattr__被重写了
object.__setattr__(self, 'DIC', {})
def __setattr__(self, key, value):
self.DIC[key] = value
def __getattr__(self, item):
return self.DIC.get(item, None)
if __name__ == '__main__':
obj = Local()
obj.name = 'Alex' # 向DIC字典中存入值
print(obj.name) # 从DIC字典中取出值__delattr__方法这个方法对应del obj.属性名和delattr(obj,属性名)两种操作时被调用。即，删除对象中的某个属性。
if hasattr(f,'xxx'): # 判断f对象中是否存在属性xxx delattr(f, 'xxx') # 如果存在则删除。当xxx不存在时删除会报错 # del f.xxx # 同上
__dir__方法对应dir(obj)获取对象中所有的属性名，包括所有的属性和方法名。
f = Foo() print(f.__dir__()) # ['name', '__module__', '__init__', '__setattr__', '__getattribute__', '__dir__', '__dict__', '__weakref__', '__doc__', '__repr__', '__hash__', '__str__', '__delattr__', '__lt__', '__le__', '__eq__', '__ne__', '__gt__', '__ge__', '__new__', '__reduce_ex__', '__reduce__', '__subclasshook__', '__init_subclass__', '__format__', '__sizeof__', '__class__']
返回一个列表。
__eq__和__hash____eq__是判断obj==other的时候调用的，默认调用的是object继承下去的__eq__。
f1 = Foo() f2 = f1 print(f1 == f2) # True print(f1 is f2) # True print(hash(f1) == hash(f2)) # True
默认情况下，f1 == f2,f1 is f2,hash(f1)==hash(f2)都应该同时为True（或不相等，同为False）。
如果我们重写了__eq__方法，例如两个对象的比较变成比较其中的一个属性：
class Foo(object): def __init__(self): self.name = 'Alex' # 这里也要调用__ self.ccc = object.__class__ def __eq__(self, other): return self.name==other.name
即，如果self.name==other.name，则认为对象相等。
f1 = Foo() f2 = Foo() print(f1 == f2) # True print(f1 is f2) # False print(hash(f1) == hash(f2)) # 抛出异常TypeError错误
为什么hash会抛出异常，这是因为如果我们在某个类中重写了__eq__方法，则默认会将__hash__=None。所以，当我们调用hash(obj)时，__hash__方法无法执行。
当我们实现的类想成为不可hash的类，则可以重写__eq__方法，然后不重写__hash__，__hash__方法会被置None，该类的对象就不可hash了。
默认提供的__hash__方法（hash(obj)）对于值相同的变量（类型有限制，有些类型不能hash，例如List），同解释器下hash值相同，而不同解释器下hash值不同。所以，如果我们想要hash一个目标，应该使用hashlib模块。
hash和id的区别，理论上值相同的两个对象hash值应该相同，而id可能不同（必须是同一个对象，即内存地址相同，id才相同。id(obj)是obj的唯一标识。）
__gt__、__lt__、__ge__、__le__这几个都是用于比较大小的，我们可以对其进行重写，来自定义对象如何比较大小（例如只比较对象中其中一个属性的值）。
__str__和__repr____str__用于定义print(obj)时打印的内容。
class Foo(object): def __init__(self): self.name = 'Alex' def __str__(self): return "我是Foo" if __name__ == '__main__': f1 = Foo() print(f1) # 打印 我是Foo
在命令行下：
>>> class Foo(object): ... def __str__(self): ... return "我是Foo" ... >>> f1 = Foo() >>> print(f1) 我是Foo >>> f1 <__main__.Foo object at 0x0000023BF701C550>
可以看到，使用__str__的话，print可以打印我们指定的值，而命令行输出则是对象的内存地址。
__repr__用于同时定义python命令行输出obj的内容，以及print(obj)的打印内容（前提是没有重写__str__）。
class Foo(object): def __init__(self): self.name = 'Alex' def __repr__(self): return "我是Foo" if __name__ == '__main__': f1 = Foo() print(f1) # 打印 我是Foo
在命令行下：
>>> class Foo(object): ... def __repr__(self): ... return "我是Foo" ... >>> f1 = Foo() >>> print(f1) 我是Foo >>> f1 我是Foo
可以看到，我们只重写了__repr__，但是print和直接输出都打印了我们指定的值。
当我们同时重写__str__和__repr__时：
>>> class Foo(): ... def __str__(self): ... return "我是Foo---str" ... def __repr__(self): ... return "我是Foo---repr" ... >>> f1 = Foo() >>> print(f1) 我是Foo---str >>> f1 我是Foo---repr
可以看到，在同时重写两个方法时，__str__负责print的信息，而__repr__负责命令行直接输出的信息。
__new__方法是一个静态方法，在调用时，传入你需要实例化的类名以及初始化参数列表。
例如：
class Foo(object):
"""
这是一个类，名叫Foo
"""
# 后于__new__方法执行，为__new__方法生成的对象进行初始化
def __init__(self, name, age): # __new__返回的对象作为self传入__init__
print("执行__init__方法")
self.name = name
self.age = age
# __new__方法先于__init__方法执行，用于生成一个指定类的对象
def __new__(cls, *args, **kwargs): # 接收参数cls为Foo类，然后从f1 = Foo("Alex",age=32)里的name和age
print("执行__new__方法")
ret = object.__new__(cls) # 调用__new__生成一个Foo对象
print(ret) # 打印<__main__.Foo object at 0x000001AD868F8668>
return ret # 返回生成的Foo对象注意一下几点：
1）__new__在object被指定为@staticmethod，但更像是一个@classmethod，第一个参数传入类本身cls。
2）__new__在__init__之前运行，为传入的类（Foo）生成一个实例并返回。
3）__init__在__new__之后执行，为__new__返回的类实例进行初始化。
4）__init__是一个实例方法，是由实例来调用的。所以要执行__init__方法，必须先要由__new__生产一个实例。这就是为什么先执行__new__方法的原因。
这里注意两个获取占用内存空间的方法，一个就是对象的__sizeof__方法，另一个是sys.getsizeof方法，sys.getsizeof方法中调用了对应对象的__sizeof__方法。
我们通过实验，看看这另个方法有什么不同：
# 不带属性的类
class WithoutAttr(object):
pass
# 带属性的类
class WithAttr(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age1 = age
if __name__ == '__main__':
without_attr = WithoutAttr()
with_attr = WithAttr("Alex", age=32)
# 使用__sizeof__方法，不管带不带属性，都是固定大小32
print(without_attr.__sizeof__()) # 打印32
print(with_attr.__sizeof__()) # 打印32
# 使用sys.getsizeof方法，不管带不带属性，都是固定大小56
print(sys.getsizeof(without_attr)) # 打印56
print(sys.getsizeof(with_attr)) # 打印56我们可以看到，sys.getsizeof方法的值比__sizeof__的值大24。这24个bytes应该是gc管理所消耗的空间。
而且这两个方法的返回值大小都没有包含对象中的属性，也就是说在垃圾回收的时候，除了通过getsizeof方法获取对象本身大小，还要额外通过其他办法去获取其属性的大小，并进行回收。
观察list对象的占用空间：
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
list3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 'string']
list4 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, Foo('Leo', age=32)]
print(list1.__sizeof__()) # 打印88
print(sys.getsizeof(list1)) # 打印112，比__sizeof__多24
print(sys.getsizeof(list2)) # 打印120，多一个int，多占8bytes
print(sys.getsizeof(list3)) # 打印128，多一个字符串，也多占8bytes
print(sys.getsizeof(list4)) # 打印128，多一个对象，也多占8bytes同样的，getsizeof()比__sizeof__多24bytes。而列表中，每多一个元素（不管什么类型）都多占8bytes，我们可以猜想这8bytes是64bit机器中一个指针的大小。所以，getsizeof和__sizeof__都是只获取list第一层的内存占用。当然，这两个方法内部所包含的空间根据实现是不同的。
__class__、__dict__、__module__、__doc__属性__class__：返回该生成该对象的类
print(f1.__class__) # <class '__main__.Foo'>
__dict__：返回该对象的所有属性组成的字典
print(f1.__dict__) # {'name': 'Alex'} 只有一个属性name__module__：返回该对象所处模块
class Foo(object): def __init__(self): self.name = 'Alex' if __name__ == '__main__': f1 = Foo() print(f1.__module__) # 打印__main__
如果该对象对应的类在当前运行的模块，则打印__main__。
import test3 f = test3.Foo() print(f.__module__) # 打印test3
如果对象对应的类在其他模块，则打印模块名。
__doc__：类的注释说明
class Foo(object): """ 这是一个类，名叫Foo """ def __init__(self): self.name = 'Alex' if __name__ == '__main__': f1 = Foo() print(f1.__doc__) # 打印 这是一个类，名叫Foo
以上就是关于“Python中object类特殊方法怎么使用”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。
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