Python Magic Method 与 Setup 方法：深入解析与应用

Python 中的魔法方法

Python 中的魔法方法，也称为双下划线方法或特殊方法，格式为 “方法名”。这些方法无需主动调用，而是在特定场景下由 Python 解释器自动调用。魔法方法的作用是自定义类的行为，以便与内置操作符（例如 +、-、*、/、== 等）和函数（例如 len()、str() 等）交互。

魔法方法在不同的场景下被调用，例如：

• __init__：在创建类的实例时初始化属性，是对象实例化时最常见的被调用的方法之一。
• __str__：当对象转换为字符串时被调用，如使用 str(obj) 转换为字符串或 print(obj) 面向用户输出对象等场景。目的是面向终端用户，提供用户友好的对象的字符串表示内容，不一定是对象完整精确描述，只对终端用户负责。如果类没有定义 __str__ 方法，Python 会试图把调用 __repr__ 的字符串结果返回给用户。
• __repr__：定义对象完整的、精确的、机器可读的字符串表示形式，如在 repr(obj) 方法调用，IDLE、Jupyter Notebook 等交互式环境中直接输入对象名时的输出内容等场景。面向 Python 内部，是对象合法的表达式字符串，通过该表达式字符串，可通过 eval() 函数执行并重新生成原始对象，即 eval(repr(obj)) == obj 应该为 True。如果类只定义了 __str__ 而没有定义 __repr__ 方法，Python 会试图调用 __str__ 方法来代替，但这通常不是一个好的做法。
• __add__：定义对象的加法行为，如两个自定义对象相加时被调用。
• __eq__：定义对象的相等性比较行为，用于判断两个对象是否相等。
• __len__：定义对象的长度，常用于自定义容器类，当使用 len() 函数对对象进行操作时被调用。

这些魔法方法只是 Python 中的一部分，还有其他用于自定义对象行为的魔法方法，具体用法取决于我们的需求。使用魔法方法可以使我们的自定义类更具 Pythonic 和可读性。

二、常见 Magic Method 详解

（一）构造与初始化

__new__ 和 __init__ 在对象创建过程中起着至关重要的作用。__init__ 是我们很熟悉的初始化方法，在对象初始化的时候调用，通常被理解为 “构造函数”。实际上，当我们调用 x = SomeClass() 的时候，__init__ 并不是第一个执行的，__new__ 才是。

__new__ 是用来创建类并返回这个类的实例，而 __init__ 只是将传入的参数来初始化该实例。__new__ 在创建一个实例的过程中必定会被调用，但 __init__ 就不一定，比如通过 pickle.load 的方式反序列化一个实例时就不会调用 __init__。__new__ 方法总是需要返回该类的一个实例，而 __init__ 不能返回除了 None 的任何值。

例如：

class Foo(object):
    def __init__(self):
        print('foo __init__')
        return None  # 必须返回 None,否则抛 TypeError
    def __del__(self):
        print('foo __del__')

在对象的生命周期结束时，__del__ 会被调用，可以将 __del__ 理解为 “析构函数”。__del__ 定义的是当一个对象进行垃圾回收时候的行为。有一点容易被人误解，实际上，x.__del__() 并不是对于 del x 的实现，但是往往执行 del x 时会调用 x.__del__()。

（二）字符串表示

__str__ 和 __repr__ 在对象字符串表示中有不同的用途。__str__ 是一个对象的非正式的、易于阅读的字符串描述，当类 str 实例化（str(object)）时会被调用，以及会被内置函数 format() 和 print() 调用。目的是面向终端用户，提供用户友好的对象的字符串表示内容，不一定是对象完整精确描述，只对终端用户负责。如果类没有定义 __str__ 方法，Python 会试图把调用 __repr__ 的字符串结果返回给用户。

例如：

class Dog:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def __str__(self):
        return f"Dog named {self.name} who is {self.age} years old"
my_dog = Dog("Buddy", 3)
print(my_dog)

__repr__ 是一个对象的官方的字符串描述，会被内置函数 repr() 方法调用，它的描述必须是信息丰富的和明确的。面向 Python 内部，是对象合法的表达式字符串，通过该表达式字符串，可通过 eval() 函数执行并重新生成原始对象，即 eval(repr(obj)) == obj 应该为 True。如果类只定义了 __str__ 而没有定义 __repr__ 方法，Python 会试图调用 __str__ 方法来代替，但这通常不是一个好的做法。

例如：

class Dog:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def __repr__(self):
        return f"Dog(name='{self.name}', age={self.age})"
my_dog = Dog("Buddy", 3)
print(repr(my_dog))

（三）属性操作

__getattr__、__setattr__、__delattr__ 方法对对象属性的获取、设置和删除操作起着重要作用。

• __getattr__(self, name) 定义了当用户试图访问一个不存在的属性时的行为。因此，重载该方法可以实现捕获错误拼写然后进行重定向，或者对一些废弃的属性进行警告。
• __setattr__(self, name, value) 是实现封装的解决方案，它定义了你对属性进行赋值和修改操作时的行为。不管对象的某个属性是否存在，它都允许你为该属性进行赋值，因此你可以为属性的值进行自定义操作。但要注意实现 __setattr__ 时要避免 “无限递归” 的错误，正确的写法应该是 self.__dict__[name] = value。
• __delattr__(self, name) 与 __setattr__ 很像，只是它定义的是你删除属性时的行为。实现 __delattr__ 是同时要避免 “无限递归” 的错误。

例如：

class Access(object):
    def __getattr__(self, name):
        print('__getattr__')
        return super(Access, self).__getattr__(name)
    def __setattr__(self, name, value):
        print('__setattr__')
        return super(Access, self).__setattr__(name, value)
    def __delattr__(self, name):
        print('__delattr__')
        return super(Access, self).__delattr__(name)
access = Access()
access.attr1 = True  # __setattr__调用
access.attr1  # 属性存在，只有__getattribute__调用
try:
    access.attr2  # 属性不存在，先调用__getattribute__，后调用__getattr__
except AttributeError:
    pass
del access.attr1  # __delattr__调用

（四）其他重要方法

__getattribute__、__call__、__len__ 等方法在不同场景下有着重要的应用。

• __getattribute__(self, name) 定义了你的属性被访问时的行为，相比较，__getattr__ 只有该属性不存在时才会起作用。因此，在支持 __getattribute__ 的 Python 版本，调用 __getattr__ 前必定会调用 __getattribute__。__getattribute__ 同样要避免 “无限递归” 的错误。需要提醒的是，最好不要尝试去实现 __getattribute__，因为很少见到这种做法，而且很容易出 bug。
• __call__ 在类中，允许创建可调用的对象 (实例)。就是说可以让函数（方法）可以像对象一样被调用。以 “对象名 ()” 的形式使用。
• __len__ 定义当被 len() 调用时的行为（返回容器中元素的个数）。

例如：

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        return "<Point {}:{}>".format(self.x, self.y)
p = Point(4, 5)
print(p())

class MyList:
    def __init__(self, values=None):
        self.values = values or []
    def __len__(self):
        return len(self.values)
my_list = MyList([1, 2, 3])
print(len(my_list))

三、Setup 方法的作用与用法

（一）基础用法

在 Python 中，setup 方法主要用于构建和安装软件包。它提供了一种简单而灵活的方式来定义软件包的元数据、依赖关系等。

setup 方法通常位于 setup.py 文件中，通过使用 setuptools 模块的 setup 函数来实现。以下是一个简单的 setup.py 文件示例：

from setuptools import setup

setup(
    name='mypackage',
    version='1.0',
    author='Your Name',
    author_email='your@email.com',
    description='A brief description of my package',
    packages=['mypackage'],
    install_requires=['dependency1', 'dependency2'],
)

在这个示例中，name 参数指定了包的名称，version 参数指定了包的版本号，author 和 author_email 参数指定了包的作者信息，description 参数提供了包的简要描述。packages 参数指定了要安装的包的名称，这里假设 mypackage 是一个包含 __init__.py 文件的 Python 包。install_requires 参数列出了包的依赖关系，当安装这个包时，这些依赖项会自动被安装。

例如，如果我们的软件包依赖于 numpy 和 matplotlib，可以这样指定：

setup(
   ...
    install_requires=['numpy', 'matplotlib'],
)

这样，在安装我们的软件包时，如果用户的环境中没有安装 numpy 和 matplotlib，它们将会被自动安装。

（二）扩展用法

除了基本用法外，setup 方法还提供了一些参数以满足更复杂的需求。

• entry_points 参数：这个参数允许我们在安装软件包时创建可执行脚本或命令行工具。我们可以指定一个字典，其中键是工具的名称，值是要运行的函数或脚本。安装软件包后，这些工具将自动添加到系统的可执行路径中。

例如，要创建一个名为 mytool 的工具，可以在 setup 函数中添加以下代码：

setup(
   ...
    entry_points={'console_scripts': ['mytool=mypackage.tool:main',]},
)

这将创建一个名为 mytool 的可执行文件，执行 mypackage.tool 模块中的 main 函数。

• data_files 参数：这个参数允许我们将其他非 Python 文件包含在软件包中，例如配置文件、模板文件等。我们可以指定一个列表，其中每个元素表示一个文件或目录。安装软件包时，这些文件将被复制到指定的目标路径中。

例如，要将一个名为 config.ini 的配置文件包含在软件包中，可以在 setup 函数中添加以下代码：

setup(
   ...
    data_files=[('config', ['config.ini']),],
)

这将把 config.ini 文件复制到软件包安装路径下的 config 目录中。

（三）安装方式

使用 setup 方法打包的软件包可以通过多种方式进行安装。

• pip 安装：这是最常见的安装方式。确保你已经安装了 pip。然后，在命令行中进入软件包的根目录，并执行以下命令：

  pip install .
  

  这将根据 setup.py 文件中的配置信息安装软件包及其依赖库。
  如果应用在开发过程中会频繁变更，每次安装还需要先将原来的版本卸掉，很麻烦。使用 “develop” 开发方式安装的话，应用代码不会真的被拷贝到本地 Python 环境的 “site-packages” 目录下，而是在 “site-packages” 目录里创建一个指向当前应用位置的链接。这样如果当前位置的源码被改动，就会马上反映到 “site-packages” 里。
  开发方式安装命令如下：

  pip install -e .
  

• yum 安装（并非标准方式）：通常情况下，Python 软件包不使用 yum 进行安装。但在某些特定的环境中，如果有特殊的需求，可以通过创建自定义的 yum 仓库或者使用其他工具将 Python 软件包集成到 yum 管理中。但这种方式比较复杂，且不是主流的安装方式。

总之，setup 方法在 Python 软件包的构建和安装中起着重要的作用，通过合理使用其各种参数和安装方式，可以方便地管理和分发 Python 代码。

四、Magic Method 与 Setup 方法的关系

Magic Method 和 Setup 方法在 Python 编程中虽然有着不同的功能，但也存在一些关联和相互作用。

Magic Method 主要用于自定义类的行为，使得对象能够与内置操作符和函数进行交互，从而实现更加灵活和强大的编程。例如，通过定义 __str__ 和 __repr__ 方法，可以控制对象的字符串表示形式，方便在调试和输出时提供更有意义的信息。通过定义 __add__、__eq__ 等方法，可以实现自定义对象的运算和比较操作。

Setup 方法则主要用于构建和安装软件包，定义软件包的元数据、依赖关系以及安装方式等。它为开发者提供了一种方便的方式来组织和分发代码。

在某些情况下，Magic Method 可以与 Setup 方法结合使用。例如，在构建一个自定义的数据结构类时，可以使用 Magic Method 来定义该类的特殊行为，如 __len__ 方法用于返回数据结构的长度。如果这个数据结构类被打包成一个软件包，那么 Setup 方法可以用来安装这个软件包，并确保其依赖关系得到满足。

另外，当使用 Setup 方法创建可执行脚本或命令行工具时，可以利用 Magic Method 来定义这些工具的行为。例如，可以定义 __call__ 方法，使得工具对象可以像函数一样被调用。

总之，Magic Method 和 Setup 方法在 Python 编程中各有其独特的作用，但它们也可以相互结合，为开发者提供更全面的编程解决方案。了解它们之间的关联和相互作用，可以帮助开发者更好地利用 Python 的强大功能，提高开发效率。