属性访问
通常可以通过点（.）操作符的形式去访问对象的属性，关于属性的访问，也有相应的魔法方法来管理，
属性相关的魔法方法
魔法方法 | 含义 |
|---|---|
__getattr__(self,name) | 定义当用户试图获取一个不存在的属性的行为 |
__getattribute__(self,name) | 定义当该类的属性被访问时的行为 |
__setattr__(self,name,value) | 定义当一个属性被设置时 |
__delattr__(self,name) | 定义一个属性被删除时 |
例子
class C: def __getattribute__(self,name):#当该类的属性被访问的行为 print('getattribute') return super().__getattribute__(name) def __setattr__(self,name,value):#当一个属性被设置时 print('setattr') super().__setattr__(name,value) def __delattr__(self,value):#当一个属性被删除 print('delattr') super().__delattr__(name) def __getattr__(self,name):#当用户获取一个不存在的上述属性 print('getattr')运行后
>>> c = C()>>> c.xgetattributegetattr>>> c.x = 1setattr>>> c.xgetattribute1>>> del c.xdelattr上面的几个魔法方法可能会造成死循环
看例子
要求；写一个矩形类（Rectangle）,默认有宽和高两个属性，如果为一个叫做square的属性赋值，那么说明是个正方形，值就是正方形的边长，此时宽高都应等于边长
class Rectangle: def __init__(self,width = 0,height = 0): self.width = width self.height = height def __setattr__(self,name,value): if name == 'square': self.width = value self.height = height else: self.name = value def getArea(self): return self.width * self.height不妨粘在电脑里运行一下
分析原因，其实就是调用__init__时，不断地去触发__setattr__方法，造成了死循环
更改
class Rectangle: def __init__(self,width = 0,height = 0): self.width = width self.height = height def __setattr__(self,name,value): if name == 'square': self.width = value self.height = height else: self.__dict__[name] = value def getArea(self): return self.width * self.height运行
>>> r1 = Rectangle(4,5)>>> r1.getArea()20迭代器
还记得迭代吗？
这篇介绍下
迭代类似于循环，每一次充分的过程被称为一次迭代
如序列（列表，元组，字符串），还有字典，都支持迭代操作
复习一下
>>> for i in 'tianjun':... print(i)...tianjun>>>字符串相当一个容器，也同时是个迭代器，for语句的作用介绍触发这个迭代器的迭代功能，每次拿出一个数据，就是迭代操作
关于迭代
Python有两个BIF
重点
iter()
next()
对一个容器对象调用iter就是得到他的接待器，调用next迭代器觉慧返回下一个值
如果一个容器是迭代器，那就必须调用iter方法，这个方法实际是就是返回迭代器本身，然后是实现的是next()魔法方法，因为它决定了迭代的规则，如下
用迭代器写的裴波那切数列：
class Fibs: def __init__(self,n = 10): self.a = 0 self.b = 1 self.n = n def __iter__(self): return self def __next__(self): self.a,self.b = self.b,self.a+self.b if self.a > self.n: raise StopIteration return self.a
生成器、什么是生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator
继续使用import sys斐波那契
def fibonacci(n): a, b, counter = 0, 1, 0 while True: if (counter > n): return yield a a, b = b, a + b counter += 1f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成 while True: try: print (next(f), end=" ") except StopIteration: sys.exit()输出
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55