使用字符串等信息来表示类是一个相当实用的特性。比方说你在调试代码时，会频繁使用 print() 等函数来获取对象信息，其背后就是隐式调用了将类转化为字符串的魔法方法。相对应的，还有另一部分魔法方法用于自定义在使用内建函数时类的行为。
Python 中将对象转换为字符串有两个类似的魔法方法，即 __str__ 和 __repr__ 。
它两有什么区别呢？让我们先看结论：
__str__注重可读性，比如展示给用户。__repr__注重明确性，比如展示给开发中的程序员。
举个栗子。假设有一个表示当前时间的类：
from datetime import datetime
class MyDate:
def __init__(self):
self.date = datetime.now()
f = MyDate()
print(f)
print(f.__repr__())
print(f.__str__())
# 输出:
# <__main__.MyDate object at 0x000002510231AFA0>
# <__main__.MyDate object at 0x000002510231AFA0>
# <__main__.MyDate object at 0x000002510231AFA0>打印的结果不明确，得不到我想要的跟时间有关的信息。
增加 __str__ 方法后：
from datetime import datetime
class MyDate:
def __init__(self):
self.date = datetime.now()
def __str__(self):
return self.date.__str__()
f = MyDate()
print(f)
print(f.__repr__())
print(f.__str__())
# 输出:
# 2021-06-30 19:49:56.620427
# <__main__.MyDate object at 0x00000251026C3CA0>
# 2021-06-30 19:49:56.620427打印 f 或者 f.__str__() 均能够显示格式化后的时间信息，但是无法得知具体的类型。
如果只实现 __repr__ ，则有：
from datetime import datetime
class MyDate:
def __init__(self):
self.date = datetime.now()
def __repr__(self):
return self.date.__repr__()
f = MyDate()
print(f)
print(f.__repr__())
print(f.__str__())
# 输出:
# datetime.datetime(2021, 6, 30, 19, 53, 14, 797960)
# datetime.datetime(2021, 6, 30, 19, 53, 14, 797960)
# datetime.datetime(2021, 6, 30, 19, 53, 14, 797960)三种打印方式均被 __repr__ 覆盖，不仅显示了时间信息，也可得知具体的类型。
如果两种魔法方法同时实现：
from datetime import datetime
class MyDate:
def __init__(self):
self.date = datetime.now()
def __str__(self):
return self.date.__str__()
def __repr__(self):
return self.date.__repr__()
f = MyDate()
print(f)
print(f.__repr__())
print(f.__str__())
# 输出:
# 2021-06-30 19:54:57.350076
# datetime.datetime(2021, 6, 30, 19, 54, 57, 350076)
# 2021-06-30 19:54:57.350076总的来说两者中可优先实现 __repr__ ，有需要再实现 __str__。
此外，还有两个常用的方法 __dir__ 和 __dict__ 。
__dir__ 定义了调用 dir() 时的行为，返回对象的属性、方法的列表：
>>> a = 1
>>> a.__dir__()
['__repr__',
'__hash__',
'__getattribute__',
'__lt__',
'__le__',
'__eq__',
'__ne__',
'__gt__',
'__ge__',
'__add__',
'...']而 __dict__ 则会输出所有实例属性组成的字典：
class Bar:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
b = Bar(1, 2)
print(b.__dict__)
# 输出:
# {'a': 1, 'b': 2}理解了前面的内容，再来说类似的方法就简单了。
__bytes__ 方法实现了通过 bytes() 获取对象字节序列的表示形式。而 __format__ 方法被内置的 format() 或 str.format() 调用，获取对象的格式化后的字符串表示形式。
看例子：
from datetime import datetime
class MyDate:
def __init__(self):
self.date = datetime.now()
def __bytes__(self):
return b'This is a bytes result'
def __format__(self, format_spec):
return 'The time is: ' + format(self.date, format_spec)
f = MyDate()
print(bytes(f))
print(format(f, '%H:%M:%S'))
# 输出:
# b'This is a bytes result'
# The time is: 10:15:36而 __bool__ 就更简单了，它负责实现内置的 bool() 方法：
class Foo:
def __bool__(self):
return False
f = Foo()
print(bool(f))
# 输出:
# False如果类没有实现 __bool__ ，那么调用 bool() 会检查类的 __len__ ，非零则返回 True 。
如果连 __len__ 也没实现，则会直接返回 True 。
__hash__ 这个稍微复杂点，放到最后来说。
Hash ，一般称作散列或哈希。
哈希算法是用来解决数据与数据之间对应关系的一种算法。它可以将任意长度的输入变换为固定长度的输出，该输出被称为哈希值。简单来说，就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。而实现了哈希算法的对象，就被称为可哈希的或者可散列的。
Python 中的不可变类型通常都是可哈希的，比如数字、字母、字符串、元组等。
可变类型通常是不可哈希的，比如列表、字典、集合等。
Python 的三种数据结构：set 、 frozenset 和 dict 都是要求其键值是可哈希的，因为要保证键的唯一性。
如果自定义对象需要实现可哈希，那么就必须实现 __hash__ 方法。
我们自定义一个矢量类作为例子：
class Vector:
# 用于哈希算法的属性就像一个id
# 改变id会导致对象的身份混乱
# 因此将其标识为只能读取的私有变量
def __init__(self, x, y):
self.__x = x
self.__y = y
@property
def x(self):
return self.__x
@property
def y(self):
return self.__y
# 根据官方文档建议
# 哈希算法最好作用于输入值的元组上
# 以使得哈希值更加随机
def __hash__(self):
return hash((self.__x, self.__y))
# 实现__hash__ 必须同时实现 __eq__
def __eq__(self, other):
return self.__x == other.__x and self.__y == other.__y
# 格式化打印输出
def __repr__(self):
return f'(x: {self.__x}, y: {self.__y})'
# 注意 v1 和 v2 的矢量值相同
# 因此哈希函数计算结果也相同
# 那么在集合中则会被归为同一个元素
v1 = Vector(1,2)
v2 = Vector(1,2)
v3 = Vector(2,3)
s = set([v1, v2, v3])
print(s)
# 输出:
# {(x: 2, y: 3), (x: 1, y: 2)}可以看到这个自定义的类实现了可哈希化，并且顺利的放到了集合 set 中。
需要注意的是，如果类实现了 __hash__ ，那么它也必须同时实现 __eq__ ，因为键的唯一性是由它两一起参与验证的。并且你还需要保证 x==y 和 hash(x) == hash(y) 是等效的。
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