魔法函数的概念
python中以“__”（双下划线）开头和结尾的函数，如“__getitem__()”可以使类成为可迭代的类型，可以直接使用for循环对类对象（含有可迭代属性）进行遍历。一般不要自己命名魔法函数（一般也无效），尽量使用python自带的魔法函数。魔法函数并不是和类挂钩，也不归属于Object类，只是设计用来增强类的类型，是一种独立的存在，在任何对象中都可以定义。
class Company(object):
def __init__(self, employee_list):
self.employee = employee_list
def __getitem__(self, item):
return self.employee[item]
company = Company(["tom", "bob", "jane"])
for employee in company:
print(employee)
company1 = company[:2]
for employee in company1:
print(employee)
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classCompany(object):
def__init__(self,employee_list):
self.employee=employee_list
def__getitem__(self,item):
returnself.employee[item]
company=Company(["tom","bob","jane"])
foremployeeincompany:
print(employee)
company1=company[:2]
foremployeeincompany1:
print(employee)
如上例，python中的迭代类型就是实现了对应迭代魔法函数的类，for语句其实就是拿到一个对象的迭代器（实现__iter__()魔法方法），在python中，做的优化是，如果拿不到迭代器，解释器会查找有没有实现__getitem__()方法。
python的数据模型和数据模型对python的影响
魔法函数其实就是python数据模型的概念，理解数据模型对理解python的设计理念很重要。魔法函数会影响python的语法。如上例，实现了__getitem__()魔法函数，使得对象称为迭代类型，可以实现for遍历，同时也使对象成为序列类型，可以进行切片操作。魔法函数也会影响python的内置函数，如对company1做len()计算，得到结果为2。原因在于内置函数len()会优先调用__len__()魔法函数，如果没有，则会查找__getitem__()函数。
魔法函数的划分
python的魔法函数可以从两个维度划分，即“非数学运算”和“数学运算”，前者包括字符串表示、集合序列相关、迭代相关、可调用、with上下文管理器、数值转换、元类相关、属性相关、属性描述符、协程；后者包括一元运算符、二元运算符、算术运算符、反向算术运算符、增量赋值算术运算符、位运算符、反向位运算符、增量赋值位运算符。
字符串表示：__repr__、__str__；
集合、序列相关：__len__、__getitem__、__setitem__、__delitem__、__contains__；
迭代相关：__iter__、__next__；
可调用：__call__；
with上下文管理器：__enter__、__exit__；
数值转换：__abs__、__bool__、__int__、__float__、__hash__、__index__；
元类相关：__new__、__init__；
属性相关：__getattr__、__setattr__、__getattribute__、__setattribute__、__dir__；
属性描述符：__get__、__set__、__delete__；
协程：__await__、__aiter__、__anext__、__aenter__、__aexit__；
__str__：对字符串进行格式化时调用的，__repr__：开发模式调用的，与python语言做了紧密关联，如下例，直接调用company会输出abc，其他魔法函数也类似，此处其实是company.__repr__()自动调用，魔法函数不需要显示调用，只需要定义即可。
class Company(Object):
def __repr__(self):
return "abc"
company = Company()
company
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classCompany(Object):
def__repr__(self):
return"abc"
company=Company()
company
len函数的特性
python中的len()方法对内置类型（如list、dict、set)进行计算时，性能会很高，因为这时候会走捷径，原因在于这些内置类型都是使用C语言实现的，在使用cpython解释器时，会直接读取这些类型内在维护的“长度”数据，而不是遍历这个对象，所以在python中尽量使用python原生的类型。以此为例，说明python内部，python解释器会尽可能的去提高语言的性能，同时，解释器在内部做了很多优化，如for语句会从__iter__退化到__getitem__，很灵活，在__getitem__中也小心的处理了异常。
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