__str__

我们先定义一个Student类，打印一个实例：
>>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ...
>>> print(Student('Michael'))
<__main__.Student object at 0x109afb190>

打印出一堆<main.Student object at 0x109afb190>，不好看。怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：
>>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... def __str__(self): ... return 'Student object (name: %s)' % self.name ...
>>> print(Student('Michael')) Student object (name: Michael)

这样打印出来的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据。但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print，打印出来的实例还是不好看：
>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>

这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。解决办法是再定义一个__repr__()

__iter__

如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。
我们以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环：
class Fib(object): def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b def __iter__(self): return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己 def __next__(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值 if self.a > 100000: # 退出循环的条件 raise StopIteration(); return self.a # 返回下一个值

现在，试试把Fib实例作用于for循环：
>>> for n in Fib(): ... print(n) ... 1 1 2

__getitem__

Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素Fib()[5], 要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法：
class Fib(object): def __getitem__(self, n): a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a
现在，就可以按下标访问数列的任意一项了

但是list有个神奇的切片方法对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断:
class Fib(object): def __getitem__(self, n): if isinstance(n, int): # n是索引 a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a if isinstance(n, slice): # n是切片 start = n.start stop = n.stop if start is None: start = 0 a, b = 1, 1 L = [] for x in range(stop): if x >= start: L.append(a) a, b = b, a + b return L
但是没有对step参数作处理,也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个__getitem__()还是有很多工作要做的
此外，如果把对象看成dict，__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object，例如str。与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。最后，还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。

总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

__getattr__

正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。要避免这个错误，除了可以加上一个属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。
class Student(object): def __init__(self): self.name = 'Michael' def __getattr__(self, attr): if attr=='score': return 99
当调用不存在的属性时，比如score，Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回score的值

返回函数也是完全可以的：
class Student(object): def __getattr__(self, attr): if attr=='age': return lambda: 25
只是调用方式要变为：
>>> s.age() 25

注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如name，不会在__getattr__中查找。

这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。

现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：
http://api.server/user/friends
http://api.server/user/timeline/list

如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。利用完全动态的__getattr__，我们可以写出一个链式调用:
class Chain(object): def __init__(self, path=''): self._path = path def __getattr__(self, path): return Chain('%s/%s' % (self._path, path)) def __str__(self): return self._path __repr__ = __str__
试试：
>>> Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'

这样，无论API怎么变，SDK都可以根据URL实现完全动态的调用，而且，不随API的增加而改变！

__call__

一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()
来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在Python中，答案是肯定的。
任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。请看示例：
class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __call__(self): print('My name is %s.' % self.name)

调用方式如下：
>>> s = Student('Michael')
>>> s() # self参数不要传入
My name is Michael.

__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。

如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。
那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个Callable对象，比如函数和我们上面定义的带有__call__()的类实例：
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True