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作者：Rafe Kettler
翻译：hit9
来源：https://pyzh.readthedocs.io/en/latest/python-magic-methods-guide.html
06. 反射
你可以通过定义魔法方法来控制用于反射的内建函数 isinstance 和 issubclass 的行为。下面是对应的魔法方法：__instancecheck__(self, instance)
检查一个实例是否是你定义的类的一个实例（例如 isinstance(instance, class) ）。
__subclasscheck__(self, subclass)
检查一个类是否是你定义的类的子类（例如 issubclass(subclass, class) ）。
这几个魔法方法的适用范围看起来有些窄，事实也正是如此。我不会在反射魔法方法上花费太多时间，因为相比其他魔法方法它们显得不是很重要。但是它们展示了在Python中进行面向对象编程（或者总体上使用Python进行编程）时很重要的一点：不管做什么事情，都会有一个简单方法，不管它常用不常用。这些魔法方法可能看起来没那么有用，但是当你真正需要用到它们的时候，你会感到很幸运，因为它们还在那儿（也因为你阅读了这本指南！）
07. 抽象基类
请参考 http://docs.python.org/2/library/abc.html
08. 可调用的对象
你可能已经知道了，在Python中，函数是一等的对象。这意味着它们可以像其他任何对象一样被传递到函数和方法中，这是一个十分强大的特性。
Python中一个特殊的魔法方法允许你自己类的对象表现得像是函数，然后你就可以“调用”它们，把它们传递到使用函数做参数的函数中，等等等等。这是另一个强大而且方便的特性，让使用Python编程变得更加幸福。__call__ (self, [args…])
允许类的一个实例像函数那样被调用。本质上这代表了 x() 和 x.__call__() 是相同的。注意 __call__ 可以有多个参数，这代表你可以像定义其他任何函数一样，定义 __call__ ，喜欢用多少参数就用多少。
__call__ 在某些需要经常改变状态的类的实例中显得特别有用。“调用”这个实例来改变它的状态，是一种更加符合直觉，也更加优雅的方法。一个表示平面上实体的类是一个不错的例子:class Entity:
'''表示一个实体的类，调用它的实例
可以更新实体的位置'''
def __init__(self, size, x, y):
self.x, self.y = x, y
self.size = size
def __call__(self, x, y):
'''改变实体的位置'''
self.x, self.y = x, y
09. 上下文管理器
在Python 2.5中引入了一个全新的关键词，随之而来的是一种新的代码复用方法—— with 声明。上下文管理的概念在Python中并不是全新引入的（之前它作为标准库的一部分实现），直到PEP 343被接受，它才成为一种一级的语言结构。可能你已经见过这种写法了:with open('foo.txt') as bar:
# 使用bar进行某些操作
当对象使用 with 声明创建时，上下文管理器允许类做一些设置和清理工作。上下文管理器的行为由下面两个魔法方法所定义：__enter__(self)
定义使用 with 声明创建的语句块最开始上下文管理器应该做些什么。注意 __enter__ 的返回值会赋给 with 声明的目标，也就是 as 之后的东西。
__exit__(self, exception_type, exception_value, traceback)
定义当 with 声明语句块执行完毕（或终止）时上下文管理器的行为。它可以用来处理异常，进行清理，或者做其他应该在语句块结束之后立刻执行的工作。如果语句块顺利执行， exception_type , exception_value 和 traceback 会是 None 。否则，你可以选择处理这个异常或者让用户来处理。如果你想处理异常，确保 __exit__ 在完成工作之后返回 True 。如果你不想处理异常，那就让它发生吧。
对一些具有良好定义的且通用的设置和清理行为的类，__enter__ 和 __exit__会显得特别有用。你也可以使用这几个方法来创建通用的上下文管理器，用来包装其他对象。下面是一个例子:class Closer:
'''一个上下文管理器，可以在with语句中
使用close()自动关闭对象'''
def __init__(self, obj):
self.obj = obj
def __enter__(self, obj):
return self.obj # 绑定到目标
def __exit__(self, exception_type, exception_value, traceback):
try:
self.obj.close()
except AttributeError: # obj不是可关闭的
print 'Not closable.'
return True # 成功地处理了异常
这是一个 Closer 在实际使用中的例子，使用一个FTP连接来演示（一个可关闭的socket):>>> from magicmethods import Closer
>>> from ftplib import FTP
>>> with Closer(FTP('ftp.somesite.com')) as conn:
... conn.dir()
...
# 为了简单，省略了某些输出
>>> conn.dir()
# 很长的 AttributeError 信息，不能使用一个已关闭的连接
>>> with Closer(int()) as i:
... i +=
...
Not closable.
>>> i
看到我们的包装器是如何同时优雅地处理正确和不正确的调用了吗？这就是上下文管理器和魔法方法的力量。Python标准库包含一个 contextlib 模块，里面有一个上下文管理器 contextlib.closing() 基本上和我们的包装器完成的是同样的事情（但是没有包含任何当对象没有close()方法时的处理）。
10. 创建描述符对象
描述符是一个类，当使用取值，赋值和删除 时它可以改变其他对象。描述符不是用来单独使用的，它们需要被一个拥有者类所包含。描述符可以用来创建面向对象数据库，以及创建某些属性之间互相依赖的类。描述符在表现具有不同单位的属性，或者需要计算的属性时显得特别有用（例如表现一个坐标系中的点的类，其中的距离原点的距离这种属性）。
要想成为一个描述符，一个类必须具有实现 __get__ , __set__ 和 __delete__ 三个方法中至少一个。
让我们一起来看一看这些魔法方法：__get__(self, instance, owner)
定义当试图取出描述符的值时的行为。instance 是拥有者类的实例， owner 是拥有者类本身。
__set__(self, instance, owner)
定义当描述符的值改变时的行为。instance 是拥有者类的实例， value 是要赋给描述符的值。
__delete__(self, instance, owner)
定义当描述符的值被删除时的行为。instance 是拥有者类的实例
现在，来看一个描述符的有效应用：单位转换:class Meter(object):
'''米的描述符。'''
def __init__(self, value=0.0):
self.value = float(value)
def __get__(self, instance, owner):
return self.value
def __set__(self, instance, owner):
self.value = float(value)
class Foot(object):
'''英尺的描述符。'''
def __get__(self, instance, owner):
return instance.meter * 3.2808
def __set__(self, instance, value):
instance.meter = float(value) / 3.2808
class Distance(object):
'''用于描述距离的类，包含英尺和米两个描述符。'''
meter = Meter()
foot = Foot()
11. 拷贝
有些时候，特别是处理可变对象时，你可能想拷贝一个对象，改变这个对象而不影响原有的对象。这时就需要用到Python的 copy 模块了。然而（幸运的是），Python模块并不具有感知能力， 因此我们不用担心某天基于Linux的机器人崛起。但是我们的确需要告诉Python如何有效率地拷贝对象。__copy__(self)
定义对类的实例使用 copy.copy() 时的行为。copy.copy() 返回一个对象的浅拷贝，这意味着拷贝出的实例是全新的，然而里面的数据全都是引用的。也就是说，对象本身是拷贝的，但是它的数据还是引用的（所以浅拷贝中的数据更改会影响原对象）。
__deepcopy__(self, memodict=)
定义对类的实例使用 copy.deepcopy() 时的行为。copy.deepcopy() 返回一个对象的深拷贝，这个对象和它的数据全都被拷贝了一份。memodict 是一个先前拷贝对象的缓存，它优化了拷贝过程，而且可以防止拷贝递归数据结构时产生无限递归。当你想深拷贝一个单独的属性时，在那个属性上调用 copy.deepcopy() ，使用 memodict 作为第一个参数。
这些魔法方法有什么用武之地呢？像往常一样，当你需要比默认行为更加精确的控制时。例如，如果你想拷贝一个对象，其中存储了一个字典作为缓存（可能会很大），拷贝缓存可能是没有意义的。如果这个缓存可以在内存中被不同实例共享，那么它就应该被共享。
12. Pickling
如果你和其他的Python爱好者共事过，很可能你已经听说过Pickling了。Pickling是Python数据结构的序列化过程，当你想存储一个对象稍后再取出读取时，Pickling会显得十分有用。然而它同样也是担忧和混淆的主要来源。
Pickling是如此的重要，以至于它不仅仅有自己的模块（ pickle ），还有自己的协议和魔法方法。首先，我们先来简要的介绍一下如何pickle已存在的对象类型（如果你已经知道了，大可跳过这部分内容）。
12.1 小试牛刀
我们一起来pickle吧。假设你有一个字典，你想存储它，稍后再取出来。你可以把它的内容写入一个文件，小心翼翼地确保使用了正确地格式，要把它读取出来，你可以使用 exec() 或处理文件输入。但是这种方法并不可靠：如果你使用纯文本来存储重要数据，数据很容易以多种方式被破坏或者修改，导致你的程序崩溃，更糟糕的情况下，还可能在你的计算机上运行恶意代码。因此，我们要pickle它:import pickle
data = {'foo': [,,],
'bar': ('Hello', 'world!'),
'baz': True}
jar = open('data.pkl', 'wb')
pickle.dump(data, jar) # 将pickle后的数据写入jar文件
jar.close()
过了几个小时，我们想把它取出来，我们只需要反pickle它:import pickle
pkl_file = open('data.pkl', 'rb') # 与pickle后的数据连接
data = pickle.load(pkl_file) # 把它加载进一个变量
print data
pkl_file.close()
将会发生什么？正如你期待的，它就是我们之前的 data 。
现在，还需要谨慎地说一句：pickle并不完美。Pickle文件很容易因为事故或被故意的破坏掉。Pickling或许比纯文本文件安全一些，但是依然有可能被用来运行恶意代码。而且它还不支持跨Python版本，所以不要指望分发pickle对象之后所有人都能正确地读取。然而不管怎么样，它依然是一个强有力的工具，可以用于缓存和其他类型的持久化工作。
12.2 Pickle你的对象
Pickle不仅仅可以用于内建类型，任何遵守pickle协议的类都可以被pickle。Pickle协议有四个可选方法，可以让类自定义它们的行为（这和C语言扩展略有不同，那不在我们的讨论范围之内）。__getinitargs__(self)
如果你想让你的类在反pickle时调用 __init__ ，你可以定义 __getinitargs__(self) ，它会返回一个参数元组，这个元组会传递给 __init__ 。注意，这个方法只能用于旧式类。
__getnewargs__(self)
对新式类来说，你可以通过这个方法改变类在反pickle时传递给 __new__ 的参数。这个方法应该返回一个参数元组。
__getstate__(self)
你可以自定义对象被pickle时被存储的状态，而不使用对象的 __dict__ 属性。这个状态在对象被反pickle时会被 __setstate__ 使用。
__setstate__(self)
当一个对象被反pickle时，如果定义了 __setstate__ ，对象的状态会传递给这个魔法方法，而不是直接应用到对象的 __dict__ 属性。这个魔法方法和 __getstate__ 相互依存：当这两个方法都被定义时，你可以在Pickle时使用任何方法保存对象的任何状态。
__reduce__(self)
当定义扩展类型时（也就是使用Python的C语言API实现的类型），如果你想pickle它们，你必须告诉Python如何pickle它们。reduce 被定义之后，当对象被Pickle时就会被调用。它要么返回一个代表全局名称的字符串，Pyhton会查找它并pickle，要么返回一个元组。这个元组包含2到5个元素，其中包括：一个可调用的对象，用于重建对象时调用；一个参数元素，供那个可调用对象使用；被传递给 __setstate__ 的状态（可选）；一个产生被pickle的列表元素的迭代器（可选）；一个产生被pickle的字典元素的迭代器（可选）；
__reduce_ex__(self)
__reduce_ex__ 的存在是为了兼容性。如果它被定义，在pickle时 __reduce_ex__ 会代替 __reduce__ 被调用。__reduce__ 也可以被定义，用于不支持 __reduce_ex__ 的旧版pickle的API调用。
12.3 一个例子
我们的例子是 Slate ，它会记住它的值曾经是什么，以及那些值是什么时候赋给它的。然而 每次被pickle时它都会变成空白，因为当前的值不会被存储:import time
class Slate:
'''存储一个字符串和一个变更日志的类
每次被pickle都会忘记它当前的值'''
def __init__(self, value):
self.value = value
self.last_change = time.asctime()
self.history = {}
def change(self, new_value):
# 改变当前值，将上一个值记录到历史
self.history[self.last_change] = self.value
self.value = new_value)
self.last_change = time.asctime()
def print_change(self):
print 'Changelog for Slate object:'
for k,v in self.history.items():
print '%s\t %s' % (k,v)
def __getstate__(self):
# 故意不返回self.value或self.last_change
# 我们想在反pickle时得到一个空白的slate
return self.history
def __setstate__(self):
# 使self.history = slate，last_change
# 和value为未定义
self.history = state
self.value, self.last_change = None, None
总结在最后
这本指南的目标是使所有阅读它的人都能有所收获，无论他们有没有使用Python或者进行面向对象编程的经验。如果你刚刚开始学习Python，你会得到宝贵的基础知识，了解如何写出具有丰富特性的，优雅而且易用的类。如果你是中级的Python程序员，你或许能掌握一些新的概念和技巧，以及一些可以减少代码行数的好办法。如果你是专家级别的Python爱好者，你又重新复习了一遍某些可能已经忘掉的知识，也可能顺便了解了一些新技巧。无论你的水平怎样，我希望这趟遨游Python特殊方法的旅行，真的对你产生了魔法般的效果（实在忍不住不说最后这个双关）。
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[ 完 ]
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