将__div__换成__truediv__试试
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因为在python 2.x.x 里面 / 是classic division 所以LOVESOO的回答没有问题
在python 3.x.x / 对应的是 true division 所以试试定义 __truediv__
搜 API Changes
f=open('aaa.txt')
l=f.readline()
for
i
in
l:
if
"bbb"
in
i:
"ok
f.close()
打开文件aaa.txt
for循环,一行一行的,如果bbb关键字在i这一行,打印ok
*k表示可变参数,通过可变参数实现类似于重载的方法。
通常我们要定义一个函数的时候,必须要预先定义这个函数需要多少个参数(或者说可以接受多少个参数)。一般情况下这是没问题的,但是也有在定义函数的时候,不能知道参数个数的情况(想一想C语言里的printf函数),在Python里,带*的参数就是用来接受可变数量参数的。看一个例子
def funcD(a, b, *c):
print a
print b
print "length of c is: %d " % len(c)
print c
调用funcD(1, 2, 3, 4, 5, 6)结果是
1
2
length of c is: 4
(3, 4, 5, 6)
我们看到,前面两个参数被a、b接受了,剩下的4个参数,全部被c接受了,c在这里是一个tuple。我们在调用funcD的时候,至少要传递2个参数,2个以上的参数,都放到c里了,如果只有两个参数,那么c就是一个empty tuple。
Python正确重载运算符的方法示例详解
说到运算符重载相信大家都不陌生,运算符重载的作用是让用户定义的对象使用中缀运算符(如 + 和 |)或一元运算符(如 - 和 ~)。说得宽泛一些,在 Python 中,函数调用(())、属性访问(.)和元素访问 / 切片([])也是运算符。
我们为 Vector 类简略实现了几个运算符。__add__ 和 __mul__ 方法是为了展示如何使用特殊方法重载运算符,不过有些小问题被我们忽视了。此外,我们定义的Vector2d.__eq__ 方法认为 Vector(3, 4) == [3, 4] 是真的(True),这可能并不合理。下面来一起看看详细的介绍吧。
运算符重载基础
在某些圈子中,运算符重载的名声并不好。这个语言特性可能(已经)被滥用,让程序员困惑,导致缺陷和意料之外的性能瓶颈。但是,如果使用得当,API 会变得好用,代码会变得易于阅读。Python 施加了一些限制,做好了灵活性、可用性和安全性方面的平衡:
不能重载内置类型的运算符
不能新建运算符,只能重载现有的
某些运算符不能重载——is、and、or 和 not(不过位运算符
、| 和 ~ 可以)
前面的博文已经为 Vector 定义了一个中缀运算符,即 ==,这个运算符由__eq__ 方法支持。我们将改进 __eq__ 方法的实现,更好地处理不是Vector 实例的操作数。然而,在运算符重载方面,众多比较运算符(==、!=、、、=、=)是特例,因此我们首先将在 Vector 中重载四个算术运算符:一元运算符 - 和 +,以及中缀运算符 + 和 *。
一元运算符
-(__neg__)
一元取负算术运算符。如果 x 是 -2,那么 -x == 2。
+(__pos__)
一元取正算术运算符。通常,x == +x,但也有一些例外。如果好奇,请阅读“x 和 +x 何时不相等”附注栏。
~(__invert__)
对整数按位取反,定义为 ~x == -(x+1)。如果 x 是 2,那么 ~x== -3。
支持一元运算符很简单,只需实现相应的特殊方法。这些特殊方法只有一个参数,self。然后,使用符合所在类的逻辑实现。不过,要遵守运算符的一个基本规则:始终返回一个新对象。也就是说,不能修改self,要创建并返回合适类型的新实例。
对 - 和 + 来说,结果可能是与 self 同属一类的实例。多数时候,+ 最好返回 self 的副本。abs(...) 的结果应该是一个标量。但是对 ~ 来说,很难说什么结果是合理的,因为可能不是处理整数的位,例如在ORM 中,SQL WHERE 子句应该返回反集。
def __abs__(self):
return math.sqrt(sum(x * x for x in self))
def __neg__(self):
return Vector(-x for x in self) #为了计算 -v,构建一个新 Vector 实例,把 self 的每个分量都取反
def __pos__(self):
return Vector(self) #为了计算 +v,构建一个新 Vector 实例,传入 self 的各个分量
x 和 +x 何时不相等
每个人都觉得 x == +x,而且在 Python 中,几乎所有情况下都是这样。但是,我在标准库中找到两例 x != +x 的情况。
第一例与 decimal.Decimal 类有关。如果 x 是 Decimal 实例,在算术运算的上下文中创建,然后在不同的上下文中计算 +x,那么 x!= +x。例如,x 所在的上下文使用某个精度,而计算 +x 时,精度变了,例如下面的
重载和重写,这是两个新概念,是两个令我们容易混淆的概念。方法重载(overloading method)
是在一个类里面,方法名字相同,而参数不同。返回类型呢?可以相同也可以不同。方法重写(overiding method)
子类不想原封不动地继承父类的方法,而是想作一定的修改,这就需要采用方法的重写。方法重写又称方法覆盖。方法重载是让类以统一的方式处理不同类型数据的
一种手段。Java的方法重载,就是在类中可以创建多个方法,它们具有相同的名字,但具有不同的参数和不同的定义。调用方法时通过传递给它们的不同个数和
类型的参数来决定具体使用哪个方法,
这就是多态性。方法重写:在Java中,子类可继承父类中的方法,而不需要重新编写相同的方法。但有时子类并不想原封不动地继承父类的方法,而是想作一定
的修改,这就需要采用方法的重写。方法重写又称方法覆盖。
若子类中的方法与父类中的某一方法具有相同的方法名、返回类型和参数表,则新方法将覆盖原有的方法。
如需父类中原有的方法,可使用super关键字,该关键字引用了当前类的父类重写方法的规则:
参数列表必须完全与被重写的方法的相同,否则不能称其为重写而是重载.
返回的类型必须一直与被重写的方法的返回类型相同,否则不能称其为重写而是重载.访问修饰符的限制一定要大于被重写方法的访问修饰符
(publicprotecteddefaultprivate)重写方法一定不能抛出新的检查异常或者比被重写方法申明更加宽
泛的检查型异常.例如,父类的一个方法申明了一个检查异常IOException,在重写这个方法是就不能抛出Exception,只能抛出
IOException的子类异常,可以抛出非检查异常.重载的规则:必须具有不同的参数列表;可以有不同的返回类型,只要参数列表不同就可以
了;可以有不同的访问修饰符;可以抛出不同的异常;注意,Java的方法重载要求同名的方法必须有不同的参数表,仅有返回类型不同是不足以区分两
个重载的方法。重写方法只能存在于具有继承关系中,重写方法只能重写父类非私有的方法。下面分别举一个例子来说明方法重载:public class
TestOverLoad{ public static void main(String[] args) {Test test = new
Test(); test.print(null); } }class Test{ public void print(String
some){System.out.println("String version print"); } public void
print(Object some){ System.out.println("Object version print");
}}该程序输出的结果是String version print。
Python中如何实现运算符的重载,即实现例如a+b这样的运算符操作呢?
在C++中可以使用 operator 关键字实现运算符的重载。但是在Python中没有类似这样的关键字,所以要实现运算符的重载,就要用到Python的魔法函数。Python魔法函数是以双下划线开头,双下划线结尾的一组函数。我们在类定义中最常用到的 __init__ 函数就是这样一个魔法函数,它在创建类对象时被自动调用。
下面我们来看个简单的例子。
上述代码示例了几个魔法函数的用法。 __add__ 函数对应了二元运算符+,当执行a+b语句时,python就会自动调用a. add (b)。 对于上述例子中的v1+v2+v3,则相当于调用了(v1. add(v2)). add(v3)。
代码中还有一个在Python类定义经常使用的 __str__ 函数,当使用 str() 时会被调用。print函数对传入的参数都调用了str()将其转换成易读的字符串形式,便于打印输出,因而会调用类定义的__str__函数打出自定义的字符串。
代码中还有一个特殊的 __call__ 函数,该函数在将对象采用函数调用方式使用时被调用, 例如v1()相当于v1. call ()。
以上就是魔法函数的基本使用方法。常见的魔法函数我们可以使用 dir() 函数来查看。
输出结果为:
上述结果中形式为‘__函数名__’的函数为魔法函数,注意有些对象也是这种形式,例如__class__, __module__等, 这些不是魔法函数。具体的魔法函数说明可以参考Python官方说明文档。
以上代码在Python3.6运行通过.