Python是一门高级语言，支持面向对象设计，如何设计一个符合Python风格的面向对象的类，是一个比较复杂的问题，本文提供一个参考，表达一种思路，探究一层原理。
目标
期望实现的类具有以下基本行为：
__repr__为repr()提供支持，返回便于开发者理解的对象字符串表示形式。__str__为str()提供支持，返回便于用户理解的对象字符串表示形式。__bytes__为bytes()提供支持，返回对象的二进制表示形式。__format__为format()和str.format()提供支持，使用特殊的格式代码显示对象的字符串表示形式。
Vector2d是一个向量类，期望它能支持以下操作：
>>> v1 = Vector2d(3, 4)
>>> print(v1.x, v1.y) # 通过属性直接访问
3.0 4.0
>>> x, y = v1 # 支持拆包
>>> x, y
(3.0, 4.0)
>>> v1 # 支持repr
Vector2d(3.0, 4.0)
>>> v1_clone = eval(repr(v1)) # 验证repr描述准确
>>> v1 == v1_clone # 支持==运算符
True
>>> print(v1) # 支持str
(3.0, 4.0)
>>> octets = bytes(v1) # 支持bytes
>>> octets
b'd\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@'
>>> abs(v1) # 实现__abs__
5.0
>>> bool(v1), bool(Vector2d(0, 0)) # 实现__bool__
(True, False)
基本实现
代码与解析如下：
from array import array
import math
class Vector2d:
# Vector2d实例和二进制之间转换时使用
typecode = 'd'
def __init__(self, x, y):
# 转换为浮点数
self.x = float(x)
self.y = float(y)
def __iter__(self):
# 生成器表达式，把Vector2d实例变成可迭代对象，这样才能拆包
return (i for i in (self.x, self.y))
def __repr__(self):
class_name = type(self).__name__
# {!r}是个万能的格式符
# *self是拆包，*表示所有元素
return '{}({!r}, {!r})'.format(class_name, *self)
def __str__(self):
# Vector2d实例是可迭代对象，可以得到一个元组，并str
return str(tuple(self))
def __bytes__(self):
# 转换为二进制
return (bytes([ord(self.typecode)]) +
bytes(array(self.typecode, self)))
def __eq__(self, other):
# 比较相等
return tuple(self) == tuple(other)
def __abs__(self):
# 向量的模是直角三角形的斜边长
return math.hypot(self.x, self.y)
def __bool__(self):
# 0.0是False，非零值是True
return bool(abs(self))
@classmethod
def frombytes(cls, octets): # classmethod不传self传cls
typecode = chr(octets[0])
memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)
return cls(*memv) # 拆包后得到构造方法所需的一对参数
代码最后用到了@classmethod装饰器，它容易跟@staticmethod混淆。
@classmethod的用法是：定义操作类，而不是操作实例的方法。常用来定义备选构造方法。
@staticmethod其实就是个普通函数，只不过刚好放在了类的定义体里。实际定义在类中或模块中都可以。
格式化显示
代码与解析如下：
def angle(self):
return math.atan2(self.y, self.x)
def __format__(self, fmt_spec=''):
if fmt_spec.endswith('p'): # 以'p'结尾，使用极坐标
fmt_spec = fmt_spec[:-1]
coords = (abs(self), self.angle()) # 计算极坐标(magnitude, angle)
outer_fmt = '<{}, {}>' # 尖括号
else:
coords = self # 不以'p'结尾，构建直角坐标(x, y)
outer_fmt = '({}, {})' # 圆括号
components = (format(c, fmt_spec) for c in coords) # 使用内置format函数格式化字符串
return outer_fmt.format(*components) # 拆包后代入外层格式
它实现了以下效果：
直角坐标：
>>> format(v1)
'(3.0, 4.0)'
>>> format(v1, '.2f')
'(3.00, 4.00)'
>>> format(v1, '.3e')
'(3.000e+00, 4.000e+00)'
极坐标：
>>> format(Vector2d(1, 1), 'p') # doctest:+ELLIPSIS
'<1.414213..., 0.785398...>'
>>> format(Vector2d(1, 1), '.3ep')
'<1.414e+00, 7.854e-01>'
>>> format(Vector2d(1, 1), '0.5fp')
'<1.41421, 0.78540>'
可散列的
实现__hash__特殊方法能让Vector2d变成可散列的，不过在这之前需要先让属性不可变，代码如下：
def __init__(self, x, y):
# 双下划线前缀，变成私有的
self.__x = float(x)
self.__y = float(y)
@property # 标记为特性
def x(self):
return self.__x
@property
def y(self):
return self.__y
这样x和y就只读不可写了。
属性名字的双下划线前缀叫做名称改写（name mangling），相当于
_Vector2d__x和_Vector2d__y，能避免被子类覆盖。
然后使用位运算符异或混合x和y的散列值：
def __hash__(self):
return hash(self.x) ^ hash(self.y)
节省内存
Python默认会把实例属性存储在__dict__字典里，字典的底层是散列表，数据量大了以后会消耗大量内存（以空间换时间）。通过__slots__类属性，能把实例属性存储到元组里，大大节省内存空间。
示例：
class Vector2d:
__slots__ = ('__x', '__y')
typecode = 'd'
有几点需要注意：
- 必须把所有属性都定义到
__slots__元组中。 - 子类也必须定义
__slots__。 - 实例如果要支持弱引用，需要把
__weakref也加入__slots__。
覆盖类属性
实例覆盖
Python有个很独特的特性：类属性可用于为实例属性提供默认值。实例代码中的typecode就能直接被self.typecode拿到。但是，如果为不存在的实例属性赋值，会新建实例属性，类属性不会受到影响，self.typecode拿到的是实例属性的typecode。
示例：
>>> v1 = Vector2d(1, 2)
>>> v1.typecode = 'f'
>>> v1.typecode
'f'
>>> Vector2d.typecode
'd'
子类覆盖
类属性是公开的，所以可以直接通过Vector2d.typecode = 'f'进行修改。但是更符合Python风格的做法是定义子类：
class ShortVector2d(Vector2d):
typecode = 'f'
Django基于类的视图大量使用了这个技术。
小结
本文先介绍了如何实现特殊方法来设计一个Python风格的类，然后分别实现了格式化显示与可散列对象，使用__slots__能为类节省内存，最后讨论了类属性覆盖技术，子类覆盖是Django基于类的视图大量用到的技术。
参考资料：
《流畅的Python》第9章 符合Python风格的对象
