第九章 魔法方法、特性和迭代器

構造函數

構造函數（constructor），它其實就是初始化方法，只是命名為__init__。
構造函數不同于普通方法的地方在于，將在對象創(chuàng)建后自動調用它們。

在Python中，創(chuàng)建構造函數很容易，只需將方法init的名稱從普通的init改為魔法版__init__即可。

class Beyond:def __init__(self):self.band = 1999sq = Beyond() sq.band#結果為：1999

給構造函數添加幾個參數

class Beyond:def __init__(self,value = 1999):self.band = valueyy = Beyond("This is a band") yy.band#結果為：'This is a band'

Python提供了魔法方法__del__，也稱作析構函數（destructor）。這個方法在對象被銷毀（作為垃圾被收集）前被調用，但鑒于你無法知道準確的調用時間，建議盡可能不要使用__del__。

重寫普通方法和特殊的構造函數

每個類都有一個或多個超類，并從它們那里繼承行為。

對類B的實例調用方法（或訪問其屬性）時，如果找不到該方法（或屬性），將在其超類A中查找。
類A定義了一個名為hello的方法，并被類B繼承。
由于類B自己沒有定義方法hello，因此對其調用方法hello時，打印的是消息"Hello, I am A."。

class A:def hello(self):print("Hello,I am A")class B(A):passa = A() b = B()a.hello()#結果為：Hello,I am A b.hello()#結果為：Hello,I am A

當然，類B可以重寫方法hello
重寫是繼承機制的一個重要方面，對構造函數來說尤其重要。

class A:def hello(self):print("Hello,I am A")class B(A):def hello(self):print("Hello,I am B")b = B() b.hello()#結果為：Hello,I am B

構造函數用于初始化新建對象的狀態(tài)，而對大多數子類來說，除超類的初始化代碼外，還需要有自己的初始化代碼。

重寫構造函數時，必須調用超類（繼承的類）的構造函數，否則可能無法正確地初始化對象。
Bird類，定義了所有鳥都具備的一種基本能力：進食。鳥進食后就不再饑餓。

class Bird:def __init__(self):self.hungry = Truedef eat(self):#進食if self.hungry:print('Yes,hungry')self.hungry = False#進食完，就不餓了else:print("No,thanks!")b = Bird() b.eat()#結果為：Yes,hungry b.eat()#結果為：No,thanks!

子類SongBird，它新增了鳴叫功能。
SongBird是Bird的子類，繼承了方法eat，但是一旦調用該方法會報異常：SongBird沒有屬性hungry

class SongBird(Bird):def __init__(self):self.sound = 'beyond'def sing(self):print(self.sound)sb = SongBird() sb.sing()#結果為：beyondsb.eat()#報錯！！！ ''' AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-34-05f67b3cf162> in <module>() ----> 1 sb.eat()<ipython-input-28-ede0d63683b8> in eat(self)3 self.hungry = True4 def eat(self): ----> 5 if self.hungry:6 print('Yes,hungry')7 self.hungry = FalseAttributeError: 'SongBird' object has no attribute 'hungry' '''

SongBird中重寫了構造函數，但新的構造函數沒有包含任何初始化屬性hungry的代碼。要消除這種錯誤，SongBird的構造函數必須調用其超類（Bird）的構造函數，以確?；镜某跏蓟靡詧?zhí)行。

有兩種方法可以解決：調用未關聯(lián)的超類構造函數，以及使用函數super。
下面開始介紹這兩種解決方法

調用未關聯(lián)的超類構造函數

在SongBird類中，只添加了一行，其中包含代碼Bird.__init__(self)。
通過將這個未關聯(lián)方法的self參數設置為當前實例，將使用超類的構造函數來初始化SongBird對象。這意味著將設置其屬性hungry。

class Bird:def __init__(self):self.hungry = Truedef eat(self):if self.hungry:print('Yes,hungry')self.hungry = Falseelse:print("No,thanks!")class SongBird(Bird):def __init__(self):Bird.__init__(self)self.sound = 'beyond'def sing(self):print(self.sound)sb = SongBird() sb.eat()#結果為：Yes,hungry sb.eat()#結果為：No,thanks!

對實例調用方法時，方法的參數self將自動關聯(lián)到實例（稱為關聯(lián)的方法）

通過類調用方法（如Bird.init），就沒有實例與其相關聯(lián)，可隨便設置參數self，這樣的方法稱為未關聯(lián)的。

使用函數 super

調用這個函數時，將當前類和當前實例作為參數。對其返回的對象調用方法時，調用的將是超類（而不是當前類）的方法。
在SongBird的構造函數中，可不使用Bird，而是使用super(SongBird, self)。
在Python 3中調用函數super時，可不提供任何參數（通常也應該這樣做）。

class Bird:def __init__(self):self.hungry = Truedef eat(self):if self.hungry:print('Yes,hungry')self.hungry = Falseelse:print("No,thanks!")class SongBird(Bird):def __init__(self):super().__init__(self)self.sound = 'beyond'def sing(self):print(self.sound)sb = SongBird() sb.eat()#結果為：Yes,hungry sb.eat()#結果為：No,thanks!

相比于直接對超類調用未關聯(lián)方法，使用函數super更直觀
即便有多個超類，也只需調用函數super一次（條件是所有超類的構造函數也使用函數super）。
使用函數super比調用超類的未關聯(lián)構造函數（或其他方法）要好得多。

函數super返回的到底是什么呢？
通常，你無需關心這個問題，只管假定它返回你所需的超類即可。
實際上，它返回的是一個super對象，這個對象將負責為你執(zhí)行方法解析。
當你訪問它的屬性時，它將在所有的超類（以及超類的超類，等等）中查找，直到找到指定的屬性或引發(fā)AttributeError異常。

元素訪問

在Python中，協(xié)議通常指的是規(guī)范行為的規(guī)則
在Python中，多態(tài)僅僅基于對象的行為（而不基于祖先，如屬于哪個類或其超類等）
其他的語言可能要求對象屬于特定的類或實現了特定的接口，而Python通常只要求對象遵循特定的協(xié)議。

基本的序列和映射協(xié)議

序列和映射基本上是元素（item）的集合，要實現它們的基本行為（協(xié)議），不可變對象需要實現2個方法，而可變對象需要實現4個。

方法名稱解釋

len(self)	這個方法應返回集合包含的項數，對序列來說為元素個數，對映射來說為鍵-值對數。如果__len__返回零（且沒有實現覆蓋這種行為的__nonzero__），對象在布爾上下文中將被視為假（就像空的列表、元組、字符串和字典一樣）
getitem(self, key)	這個方法應返回與指定鍵相關聯(lián)的值。對序列來說，鍵應該是0~n-1的整數（也可以是負數），其中n為序列的長度。對映射來說，鍵可以是任何類型。
setitem(self, key, value)	這個方法應以與鍵相關聯(lián)的方式存儲值，以便以后能夠使用__getitem__來獲取。當然，僅當對象可變時才需要實現這個方法。
delitem(self, key)	這個方法在對對象的組成部分使用__del__語句時被調用，應刪除與key相關聯(lián)的值。同樣，僅當對象可變（且允許其項被刪除）時，才需要實現這個方法。

對于這些方法，還有一些額外的要求

對于序列，如果鍵為負整數，應從末尾往前數。換而言之，x[-n]應與x[len(x)-n]等效。

如果鍵的類型不合適（如對序列使用字符串鍵），可能引發(fā)TypeError異常。

對于序列，如果索引的類型是正確的，但不在允許的范圍內，應引發(fā)IndexError異常。

模塊collections的文檔有更復雜的接口和使用的抽象基類（Sequence）

實現一個算術序列，其中任何兩個相鄰數字的差都相同。
第一個值是由構造函數的參數start（默認為0）指定的，而相鄰值之間的差是由參數step（默認為1）指定的。
允許用戶修改某些元素，這是通過將不符合規(guī)則的值保存在字典changed中實現的。
如果元素未被修改，就使用公式self.start + key * self.step來計算它的值。

''' 函數check_index(key)：指定的鍵是否是可接受的索引？ 鍵必須是非負整數，才是可接受的。如果不是整數， 將引發(fā)TypeError異常；如果是負數，將引發(fā)Index Error異常（因為這個序列的長度是無窮的） ''' def check_index(key):#索引檢查if not isinstance(key,int):raise TypeErrorif key < 0 :raise IndexErrorclass ArithmeticSequence: #start -序列中的第一個值 #step -兩個相鄰值的差 #changed -一個字典，包含用戶修改后的值def __init__(self,start=0,step=1):#初始化這個算術序列self.start = start#存儲起始值self.step = step#存儲步長值self.changed = {}#沒有任何元素被修改def __getitem__(self,key):#從算術序列中獲取一個元素check_index(key)try:return self.changed[key]#修改過？except KeyError:# 如果沒有修改過，就計算元素的值return self.start + key * self.stepdef __setitem__(self,key,value):#修改算術序列中的元素check_index(key)self.changed[key] = value#存儲修改后的值s = ArithmeticSequence(1,2) s[4]#結果為：9s[4] = 2 s[4]#結果為：2s[5]#結果為：11#由于沒有實現__del__，故禁止刪除元素 del s[4]#報異常！！！ ''' AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-70-9cf88d1604ce> in <module>() ----> 1 del s[4]AttributeError: __delitem__ '''#這個類沒有方法__len__，因為其長度是無窮的。 #如果所使用索引的類型非法，將引發(fā)TypeError異常； #如果索引的類型正確，但不在允許的范圍內（即為負數），將引發(fā)IndexError異常。 s["beyond"]#結果為：報異常！！！ ''' TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-73-f5e041f04983> in <module>() ----> 1 s["beyond"]<ipython-input-66-2648d9225498> in __getitem__(self, key)6 7 def __getitem__(self,key): ----> 8 check_index(key)9 try:return self.changed[key]10 except KeyError:<ipython-input-55-f34d4d9f3aac> in check_index(key)1 def check_index(key): ----> 2 if not isinstance(key,int):raise TypeError3 if key < 0 :raise IndexErrorTypeError: '''s[-99]#結果為：報異常！！！ ''' IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-74-8aa71bcb4b31> in <module>() ----> 1 s[-99]<ipython-input-66-2648d9225498> in __getitem__(self, key)6 7 def __getitem__(self,key): ----> 8 check_index(key)9 try:return self.changed[key]10 except KeyError:<ipython-input-55-f34d4d9f3aac> in check_index(key)1 def check_index(key):2 if not isinstance(key,int):raise TypeError ----> 3 if key < 0 :raise IndexErrorIndexError: '''

從 list、dict 和 str 派生

一個帶訪問計數器的列表。
CounterList類深深地依賴于其超類（list）的行為。

CounterList沒有重寫的方法（如append、extend、index等）都可直接使用。

在兩個被重寫的方法中，使用super來調用超類的相應方法，并添加了必要的行為：初始化屬性counter（在__init__中）和更新屬性counter（在__getitem__中）。

重寫__getitem__并不能保證一定會捕捉用戶的訪問操作，因為還有其他訪問列表內容的方式，如通過方法pop。

CounterList的行為在大多數方面都類似于列表，但它有一個counter屬性（其初始值為0）。

每當你訪問列表元素時，這個屬性的值都加1。

執(zhí)行加法運算cl[4] + cl[2]后，counter的值遞增兩次，變成了2。

class CounterList(list):def __init__(self,*args):super().__init__(*args)self.counter = 0def __getitem__(self,index):self.counter += 1return super(CounterList,self).__getitem__(index)c1 = CounterList(range(10)) c1#結果為：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]c1.reverse() c1#結果為：[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]del c1[3:6] c1#結果為：[9, 8, 7, 3, 2, 1, 0]c1.counter#結果為：0c1[4] + c1[2]#結果為：9c1.counter#結果為：2

特性

通過存取方法定義的屬性通常稱為特性（property）。
在Python中，實際上有兩種創(chuàng)建特定的機制，重點解釋較新的那種——函數property，它只能用于新式類。

class Rectangle:def __init__(self):self.width = 0self.height = 0def set_size(self,size):self.width,self.height = sizedef get_size(self):return self.width,self.heightr = Rectangle() r.width = 10 r.height = 5 r.get_size()#結果為：(10, 5)r.set_size((150,100)) r.width#結果為：150

get_size和set_size是假想屬性size的存取方法，這個屬性是一個由width和height組成的元組。（可隨便將這個屬性替換為更有趣的屬性，如矩形的面積或其對角線長度。）

函數 property

通過調用函數property并將存取方法作為參數（獲取方法在前，設置方法在后）創(chuàng)建了一個特性，然后將名稱size關聯(lián)到這個特性。

class Rectangle:def __init__(self):self.width = 0self.height = 0def set_size(self,size):self.width,self.height = sizedef get_size(self):return self.width,self.heightsize = property(get_size,set_size)r = Rectangle() r.width = 10 r.height = 5 r.get_size()#結果為：(10, 5)r.set_size((150,100)) r.width#結果為：150

實際上，調用函數property時，還可不指定參數、指定一個參數、指定三個參數或指定四個參數。
如果沒有指定任何參數，創(chuàng)建的特性將既不可讀也不可寫。
如果只指定一個參數（獲取方法），創(chuàng)建的特性將是只讀的。
第三個參數是可選的，指定用于刪除屬性的方法（這個方法不接受任何參數）。
第四個參數也是可選的，指定一個文檔字符串。
這些參數分別名為fget、fset、fdel和doc。
如果你要創(chuàng)建一個只可寫且?guī)臋n字符串的特性，可使用它們作為關鍵字參數來實現。

函數property的工作原理
property其實并不是函數，而是一個類。
它的實例包含一些魔法方法，而所有的魔法都是由這些方法完成的。
這些魔法方法為__get__、__set__和__delete__，它們一道定義了所謂的描述符協(xié)議。
只要對象實現了這些方法中的任何一個，它就是一個描述符。描述符的獨特之處在于其訪問方式。

讀取屬性（具體來說，是在實例中訪問類中定義的屬性）時，如果它關聯(lián)的是一個實現了__get__的對象，將不會返回這個對象，而是調用方法__get__并將其結果返回。

靜態(tài)方法和類方法

靜態(tài)方法和類方法是這樣創(chuàng)建的：將它們分別包裝在staticmethod和classmethod類的對象中。
靜態(tài)方法的定義中沒有參數self，可直接通過類來調用。
類方法的定義中包含類似于self的參數，通常被命名為cls。
對于類方法，也可通過對象直接調用，但參數cls將自動關聯(lián)到類。

class MyClass:def smeth():print("This is a static method")smeth = staticmethod(smeth)def cmeth(cls):print("This is a class method of ",cls)cmeth = classmethod(cmeth)MyClass.smeth()#結果為：This is a static method MyClass.cmeth()#結果為：This is a class method of <class '__main__.MyClass'>

在Python 2.4中，引入了一種名為裝飾器的新語法，可用于像這樣包裝方法。（實際上，裝飾器可用于包裝任何可調用的對象，并且可用于方法和函數。）可指定一個或多個裝飾器，為此可在方法（或函數）前面使用運算符@列出這些裝飾器（指定了多個裝飾器時，應用的順序與列出的順序相反）。
裝飾器語法也可用于特性，詳情請參閱有關函數property的文檔。

class MyClass:@staticmethoddef smeth():print("This is a static method1")@classmethoddef cmeth(cls):print("This is a class method of1 ",cls)MyClass.smeth()#結果為：This is a static method MyClass.cmeth()#結果為：This is a class method of <class '__main__.MyClass'>

getattr、__setattr__等方法

方法解釋

__getattribute__(self, name)	在屬性被訪問時自動調用（只適用于新式類）
__getattr__(self, name)	在屬性被訪問而對象沒有這樣的屬性時自動調用。
__setattr__(self, name, value)	試圖給屬性賦值時自動調用。
__delattr__(self, name)	試圖刪除屬性時自動調用。

''' 即便涉及的屬性不是size，也將調用方法__setattr__。 因此這個方法必須考慮如下兩種情形：如果涉及的屬性為size，就執(zhí)行與以前一樣的操作；否則就使用魔法屬性__dict__。 __dict__屬性是一個字典，其中包含所有的實例屬性。 之所以使用它而不是執(zhí)行常規(guī)屬性賦值，是因為旨在避免再次調用__setattr__，進而導致無限循環(huán)。 僅當沒有找到指定的屬性時，才會調用方法__getattr__。 這意味著如果指定的名稱不是size，這個方法將引發(fā)AttributeError異常。 這在要讓類能夠正確地支持hasattr和getattr等內置函數時很重要。 如果指定的名稱為size，就使用前一個實現中的表達式。 ''' class Rectangle:def __init__(self):self.width = 0self.height = 0def __setattr__(self,name,value):if name == 'size':self.width,self.height = valueelse:self.__dict__[name] = valuedef __getattr__(self,name):if name == 'size':return self.width,self.heightelse:raise AttributeError()

迭代器

__iter__，它是迭代器協(xié)議的基礎。

迭代器協(xié)議

迭代（iterate）意味著重復多次，就像循環(huán)那樣。
方法__iter__返回一個迭代器，它是包含方法__next__的對象，而調用這個方法時可不提供任何參數。
調用方法__next__時，迭代器應返回其下一個值。
如果迭代器沒有可供返回的值，應引發(fā)StopIteration異常。
使用內置的便利函數next，在這種情況下，next(it)與it.next()等效。

斐波那契數列

class Fibs:def __init__(self):self.a = 0self.b = 1def __next__(self):self.a , self.b = self.b , self.a + self.breturn self.adef __iter__(self):return selffibs = Fibs() for f in fibs:if f > 1000:print(f)#結果為：1597break

通過對可迭代對象調用內置函數iter，可獲得一個迭代器。

it = iter([1,2,3]) next(it)#結果為：1 next(it)#結果為：2 next(it)#結果為：3

從迭代器創(chuàng)建序列

使用構造函數list顯式地將迭代器轉換為列表。

class TestIterator:value = 0def __next__(self):self.value += 1if self.value > 10:raise StopIterationreturn self.valuedef __iter__(self):return selfti = TestIterator() list(ti)#結果為：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

生成器

生成器它也被稱為簡單生成器（simple generator）。
生成器是一種使用普通函數語法定義的迭代器。

創(chuàng)建生成器

包含yield語句的函數都被稱為生成器。

生成器不是使用return返回一個值，而是可以生成多個值，每次一個。

每次使用yield生成一個值后，函數都將凍結，即在此停止執(zhí)行，等待被重新喚醒。
被重新喚醒后，函數將從停止的地方開始繼續(xù)執(zhí)行。

def flatten(nested):for sublist in nested:for element in sublist:yield elementnested = [[1,2],[3,4],[5]] for num in flatten(nested):print(num)#結果為： ''' 1 2 3 4 5 '''list(flatten(nested))#結果為：[1, 2, 3, 4, 5]

生成器推導（也叫生成器表達式）。其工作原理與列表推導相同，但不是創(chuàng)建一個列表（即不立即執(zhí)行循環(huán)），而是返回一個生成器，讓你能夠逐步執(zhí)行計算。不同于列表推導，這里使用的是圓括號。

g = ((i + 2) ** 2 for i in range(2, 27)) next(g)#結果為：16

直接在一對既有的圓括號內（如在函數調用中）使用生成器推導時，無需再添加一對圓括號。

sum(i ** 2 for i in range(10))#結果為：285

遞歸式生成器

上述設計的生成器只能處理兩層的嵌套列表，這是使用兩個for循環(huán)來實現的。
如果要處理任意層嵌套的列表，該如何辦呢？
該求助于遞歸了。

調用flatten時，有兩種可能性（處理遞歸時都如此）：基線條件和遞歸條件。
在基線條件下，要求這個函數展開單個元素（如一個數）。
在這種情況下，for循環(huán)將引發(fā)TypeError異常（因為你試圖迭代一個數），而這個生成器只生成一個元素。

如果要展開的是一個列表（或其他任何可迭代對象）：遍歷所有的子列表（其中有些可能并不是列表）并對它們調用flatten，然后使用另一個for循環(huán)生成展開后的子列表中的所有元素。
如果nested是字符串或類似于字符串的對象，它就屬于序列，因此不會引發(fā)TypeError異常，但并不想對其進行迭代。

def flatten(nested):try:for sublist in nested:for element in flatten(sublist):yield elementexcept TypeError:yield nestedlist(flatten([[[1], 2], 3, 4, [5, [6, 7]], 8]))#結果為：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

在函數flatten中，不應該對類似于字符串的對象進行迭代，主要原因有兩個。
首先，你想將類似于字符串的對象視為原子值，而不是應該展開的序列。
其次，對這樣的對象進行迭代會導致無窮遞歸，因為字符串的第一個元素是一個長度為1的字符串，而長度為1的字符串的第一個元素是字符串本身！

要處理這種問題，必須在生成器開頭進行檢查。
要檢查對象是否類似于字符串，最簡單、最快捷的方式是，嘗試將對象與一個字符串拼接起來，并檢查這是否會引發(fā)TypeError異常。
如果表達式nested + ''引發(fā)了TypeError異常，就忽略這種異常；
如果沒有引發(fā)TypeError異常，內部try語句中的else子句將引發(fā)TypeError異常，這樣將在外部的excpet子句中原封不動地生成類似于字符串的對象。

def flatten(nested):try:# 不迭代類似于字符串的對象：try:nested + ''except TypeError:passelse:raise TypeErrorfor sublist in nested:for element in flatten(sublist):yield elementexcept TypeError:yield nestedlist(flatten(['foo', ['bar', ['baz']]]))#['foo', 'bar', 'baz']

這里沒有執(zhí)行類型檢查：沒有檢查nested是否是字符串，而只是檢查其行為是否類似于字符串，即能否與字符串拼接。

通用生成器

生成器是包含關鍵字yield的函數，但被調用時不會執(zhí)行函數體內的代碼，而是返回一個迭代器。
每次請求值時，都將執(zhí)行生成器的代碼，直到遇到y(tǒng)ield或return。yield意味著應生成一個值，而return意味著生成器應停止執(zhí)行（即不再生成值；僅當在生成器調用return時，才能不提供任何參數）。

換而言之，生成器由兩個單獨的部分組成：生成器的函數和生成器的迭代器。
生成器的函數是由def語句定義的，其中包含yield。生成器的迭代器是這個函數返回的結果。
用不太準確的話說，這兩個實體通常被視為一個，通稱為生成器。

def simple_generator():yield isimple_generator#結果為：<function __main__.simple_generator> simple_generator()#結果為：<generator object simple_generator at 0x000001C5C9CF2B48>

生成器的方法

在生成器開始運行后，可使用生成器和外部之間的通信渠道向它提供值。這個通信渠道包含如下兩個端點。

端點名稱解釋

外部世界	外部世界可訪問生成器的方法send，這個方法類似于next，但接受一個參數（要發(fā)送的“消息”，可以是任何對象）。
生成器	在掛起的生成器內部，yield可能用作表達式而不是語句。換而言之，當生成器重新運行時，yield返回一個值——通過send從外部世界發(fā)送的值。如果使用的是next，yield將返回None。

僅當生成器被掛起（即遇到第一個yield）后，使用send（而不是next）才有意義。

def repeater(value):while True:new = (yield value)if new is not None:value = newr = repeater(1999) next(r)#結果為：1999r.send("Hello,beyond band!")#結果為：'Hello,beyond band!'

生成器還包含另外兩個方法。

方法解釋

throw	用于在生成器中（yield表達式處）引發(fā)異常，調用時可提供一個異常類型、一個可選值和一個traceback對象。
close	用于停止生成器，調用時無需提供任何參數。

模擬生成器

使用普通函數重寫生成器flatten：

def flatten(nested): result = [] try: # 不迭代類似于字符串的對象：try: nested + '' except TypeError: pass else: raise TypeError for sublist in nested: for element in flatten(sublist): result.append(element) except TypeError: result.append(nested) return result

八皇后問題

生成器的回溯

回溯的簡單理解：
你要去參加一個很重要的會議。你不知道會議在哪里召開，但前面有兩扇門，而會議室就在其中一扇門的后面。你選擇進入左邊那扇門后，又看到兩扇門。你再次選擇進入左邊那扇門，但發(fā)現走錯了。因此你往回走，并進入右邊那扇門，但發(fā)現也走錯了。因此你繼續(xù)往回走到起點，現在可以嘗試進入右邊那扇門。

問題

將8個皇后放在棋盤上，條件是任何一個皇后都不能威脅其他皇后，即任何兩個皇后都不能吃掉對方。任意兩個皇后都不能處于同一行、同一列或同一斜線上（八個方向）。 怎樣才能做到這一點呢？應將這些皇后放在什么地方呢？

這是一個典型的回溯問題：在棋盤的第一行嘗試為第一個皇后選擇一個位置，再在第二行嘗試為第二個皇后選擇一個位置，依次類推。在發(fā)現無法為一個皇后選擇合適的位置后，回溯到前一個皇后，并嘗試為它選擇另一個位置。最后，要么嘗試完所有的可能性，要么找到了答案。

狀態(tài)表示

可簡單地使用元組（或列表）來表示可能的解（或其一部分），其中每個元素表示相應行中皇后所在的位置（即列）。
如果state[0] == 3，就說明第1行的皇后放在第4列（從0開始計數）

完全可以使用列表（而不是元組）來表示狀態(tài)，如果序列較小且是靜態(tài)的，使用元組可能是不錯的選擇。

檢測沖突

定義沖突：
函數conflict接受（用狀態(tài)元組表示的）既有皇后的位置，并確定下一個皇后的位置是否會導致沖突。

參數nextX表示下一個皇后的水平位置（x坐標，即列），而nextY為下一個皇后的垂直位置（y坐標，即行）。

這個函數對既有的每個皇后執(zhí)行簡單的檢查：
如果下一個皇后與當前皇后的x坐標相同或在同一條對角線上，將發(fā)生沖突，因此返回True；
如果沒有發(fā)生沖突，就返回False。

abs(state[i] - nextX) in (0, nextY - i)如果下一個皇后和當前皇后的水平距離為0（在同一列）或與它們的垂直距離相等（位于一條對角線上），這個表達式就為真；否則為假。

def conflict(state, nextX):nextY = len(state)for i in range(nextY):if abs(state[i] - nextX) in (0, nextY - i):return Truereturn False

基線條件

如果只剩下最后一個皇后沒有放好，就遍歷所有可能的位置，并返回那些不會引發(fā)沖突的位置。參數num為皇后總數，而參數state是一個元組，包含已放好的皇后的位置。

def queens(num, state):if len(state) == num-1:for pos in range(num):if not conflict(state, pos):yield pos #假設總共有4個皇后，而前3個皇后的位置分別為1、3和0，故還有位置2可以放置 list(queens(4, (1, 3, 0)))#結果為：[2]

遞歸條件

理想狀態(tài)：遞歸調用返回當前行下面所有皇后的位置
對于遞歸調用，向它提供的是由當前行上面的皇后位置組成的元組。

def queens(num=8, state=()):for pos in range(num):if not conflict(state, pos):if len(state) == num-1:yield(pos,)else:for result in queens(num,state + (pos,)):yield(pos,) + resultlist(queens(3))#結果為：[] list(queens(4))#結果為：[(1, 3, 0, 2), (2, 0, 3, 1)]for solution in queens(8):print(solution )#結果為： ''' (0, 4, 7, 5, 2, 6, 1, 3) (0, 5, 7, 2, 6, 3, 1, 4) (0, 6, 3, 5, 7, 1, 4, 2) (0, 6, 4, 7, 1, 3, 5, 2) (1, 3, 5, 7, 2, 0, 6, 4) (1, 4, 6, 0, 2, 7, 5, 3) (1, 4, 6, 3, 0, 7, 5, 2) (1, 5, 0, 6, 3, 7, 2, 4) (1, 5, 7, 2, 0, 3, 6, 4) (1, 6, 2, 5, 7, 4, 0, 3) (1, 6, 4, 7, 0, 3, 5, 2) (1, 7, 5, 0, 2, 4, 6, 3) (2, 0, 6, 4, 7, 1, 3, 5) (2, 4, 1, 7, 0, 6, 3, 5) (2, 4, 1, 7, 5, 3, 6, 0) (2, 4, 6, 0, 3, 1, 7, 5) (2, 4, 7, 3, 0, 6, 1, 5) (2, 5, 1, 4, 7, 0, 6, 3) (2, 5, 1, 6, 0, 3, 7, 4) (2, 5, 1, 6, 4, 0, 7, 3) (2, 5, 3, 0, 7, 4, 6, 1) (2, 5, 3, 1, 7, 4, 6, 0) (2, 5, 7, 0, 3, 6, 4, 1) (2, 5, 7, 0, 4, 6, 1, 3) (2, 5, 7, 1, 3, 0, 6, 4) (2, 6, 1, 7, 4, 0, 3, 5) (2, 6, 1, 7, 5, 3, 0, 4) (2, 7, 3, 6, 0, 5, 1, 4) (3, 0, 4, 7, 1, 6, 2, 5) (3, 0, 4, 7, 5, 2, 6, 1) (3, 1, 4, 7, 5, 0, 2, 6) (3, 1, 6, 2, 5, 7, 0, 4) (3, 1, 6, 2, 5, 7, 4, 0) (3, 1, 6, 4, 0, 7, 5, 2) (3, 1, 7, 4, 6, 0, 2, 5) (3, 1, 7, 5, 0, 2, 4, 6) (3, 5, 0, 4, 1, 7, 2, 6) (3, 5, 7, 1, 6, 0, 2, 4) (3, 5, 7, 2, 0, 6, 4, 1) (3, 6, 0, 7, 4, 1, 5, 2) (3, 6, 2, 7, 1, 4, 0, 5) (3, 6, 4, 1, 5, 0, 2, 7) (3, 6, 4, 2, 0, 5, 7, 1) (3, 7, 0, 2, 5, 1, 6, 4) (3, 7, 0, 4, 6, 1, 5, 2) (3, 7, 4, 2, 0, 6, 1, 5) (4, 0, 3, 5, 7, 1, 6, 2) (4, 0, 7, 3, 1, 6, 2, 5) (4, 0, 7, 5, 2, 6, 1, 3) (4, 1, 3, 5, 7, 2, 0, 6) (4, 1, 3, 6, 2, 7, 5, 0) (4, 1, 5, 0, 6, 3, 7, 2) (4, 1, 7, 0, 3, 6, 2, 5) (4, 2, 0, 5, 7, 1, 3, 6) (4, 2, 0, 6, 1, 7, 5, 3) (4, 2, 7, 3, 6, 0, 5, 1) (4, 6, 0, 2, 7, 5, 3, 1) (4, 6, 0, 3, 1, 7, 5, 2) (4, 6, 1, 3, 7, 0, 2, 5) (4, 6, 1, 5, 2, 0, 3, 7) (4, 6, 1, 5, 2, 0, 7, 3) (4, 6, 3, 0, 2, 7, 5, 1) (4, 7, 3, 0, 2, 5, 1, 6) (4, 7, 3, 0, 6, 1, 5, 2) (5, 0, 4, 1, 7, 2, 6, 3) (5, 1, 6, 0, 2, 4, 7, 3) (5, 1, 6, 0, 3, 7, 4, 2) (5, 2, 0, 6, 4, 7, 1, 3) (5, 2, 0, 7, 3, 1, 6, 4) (5, 2, 0, 7, 4, 1, 3, 6) (5, 2, 4, 6, 0, 3, 1, 7) (5, 2, 4, 7, 0, 3, 1, 6) (5, 2, 6, 1, 3, 7, 0, 4) (5, 2, 6, 1, 7, 4, 0, 3) (5, 2, 6, 3, 0, 7, 1, 4) (5, 3, 0, 4, 7, 1, 6, 2) (5, 3, 1, 7, 4, 6, 0, 2) (5, 3, 6, 0, 2, 4, 1, 7) (5, 3, 6, 0, 7, 1, 4, 2) (5, 7, 1, 3, 0, 6, 4, 2) (6, 0, 2, 7, 5, 3, 1, 4) (6, 1, 3, 0, 7, 4, 2, 5) (6, 1, 5, 2, 0, 3, 7, 4) (6, 2, 0, 5, 7, 4, 1, 3) (6, 2, 7, 1, 4, 0, 5, 3) (6, 3, 1, 4, 7, 0, 2, 5) (6, 3, 1, 7, 5, 0, 2, 4) (6, 4, 2, 0, 5, 7, 1, 3) (7, 1, 3, 0, 6, 4, 2, 5) (7, 1, 4, 2, 0, 6, 3, 5) (7, 2, 0, 5, 1, 4, 6, 3) (7, 3, 0, 2, 5, 1, 6, 4) '''len(list(queens(8)))#結果為：92

掃尾工作

有可能在其他地方都用不到它，故在prettyprint中創(chuàng)建了一個簡單的輔助函數。

def prettyprint(solution):def line(pos, length=len(solution)):return '. ' * (pos) + 'X ' + '. ' * (length-pos-1)for pos in solution:print(line(pos))import random prettyprint(random.choice(list(queens(8))))#結果為： ''' . X . . . . . . . . . . . . X . . . X . . . . . . . . . . X . . . . . . . . . X . . . . X . . . X . . . . . . . . . . X . . . . '''

小結

概念解釋

新式類和舊式類	Python類的工作方式在不斷變化。較新的Python 2版本有兩種類，其中舊式類正在快速退出舞臺。新式類是Python 2.2引入的，提供了一些額外的功能，如支持舊式類正在快速退出舞臺。新式類是Python 2.2引入的，提供了一些額外的功能，如支持或設置__metaclass__。
魔法方法	Python中有很多特殊方法，其名稱以兩個下劃線開頭和結尾。這些方法的功能Python中有很多特殊方法，其名稱以兩個下劃線開頭和結尾。這些方法的功能
構造函數	很多面向對象語言中都有構造函數，對于你自己編寫的每個類，都可能需要很多面向對象語言中都有構造函數，對于你自己編寫的每個類，都可能需要
重寫	類可重寫其超類中定義的方法（以及其他任何屬性），為此只需實現這些方法即可。要調用被重寫的版本，可直接通過超類調用未關聯(lián)版本（舊式類），也可使用函數super來調用（新式類）。
序列和映射	要創(chuàng)建自定義的序列或映射，必須實現序列和映射協(xié)議指定的所有方法，其中包括__getitem__和__setitem__等魔法方法。通過從list（或UserList）和dict（或UserDict）派生，可減少很多工作量。
迭代器	簡單地說，迭代器是包含方法__next__的對象，可用于迭代一組值。沒有更多的值可供迭代時，方法__next__應引發(fā)StopIteration異常?？傻鷮ο蟀椒╛_iter__，它返回一個像序列一樣可用于for循環(huán)中的迭代器。通常，迭代器也是可迭代的，即包含返回迭代器本身的方法__iter__。
生成器	生成器的函數是包含關鍵字yield的函數，它在被調用時返回一個生成器，即一種特殊的迭代器。要與活動的生成器交互，可使用方法send、throw和close。
八皇后問題	八皇后問題是個著名的計算機科學問題，使用生成器可輕松地解決它。這個問題要求在棋盤上放置8個皇后，并確保任何兩個皇后都不能相互攻擊（一個皇后的八個方向都不能有另一個皇后的存在）。

本章介紹的新函數

函數描述

iter(obj)	從可迭代對象創(chuàng)建一個迭代器
next(it)	讓迭代器前進一步并返回下一個元素
property(fget, fset, fdel, doc)	返回一個特性；所有參數都是可選的
super(class, obj)	返回一個超類的關聯(lián)實例

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第九章 魔法方法、特性和迭代器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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