特殊方法

这种明显的奇特现象只是冰山一角，深入理解后，它是我们所称之为“Pythonic”的一切的关键。这个冰山被称为Python数据模型，它描述了您可以用来使自己的对象与最具惯用特性的语言特性良好互动的API。 - Luciano Ramalho（《流利的Python：清晰、简洁和有效的编程》）

有人可能会问，Python数据模型有什么特别之处。与其给出个人的回答，不如我们深入探讨一下，看看通过理解数据模型我们能实现什么。数据模型简单地讲述了数据是如何表示的。在Python中，数据由对象表示，或者说得更技术一点，对象是Python对数据的抽象。数据模型为我们提供了一个API，使我们的对象能够与Python编程的“底层”良好互动。

在我们对Python数据模型的简要探讨中，我们将特别关注特殊方法。特殊方法是具有特殊名称的类函数，通过特殊语法调用。在我们的类定义中定义这些特殊方法，可以为我们的类实例赋予一些非常酷的Python特性，例如迭代、运算符重载、与上下文管理器（’with’关键字）良好协作、正确的字符串表示和格式化等。为了向您展示如何将这些特殊函数实现到您的类中，我们将考虑两个示例，这些示例中使用这些特殊函数将使我们的代码更加清晰和符合Python风格。

第一个示例是我为在Python中创建一个简单的石头-剪刀-布游戏而想出的一个有些超出常规的解决方案，第二个示例将稍微带有数学性质，但我会逐行带您走过每一行代码

一个简单的石头剪刀布游戏

如果你对剪刀石头布游戏不太熟悉，它最初是一种通常由两人进行的手势游戏，涉及做出石头、布或剪刀的手势。了解整个游戏的历史并不重要，重要的是知道如何判定胜者。在传统的规则中，石头的手势总是能战胜剪刀，但会输给布；剪刀的手势能战胜布，但会输给石头；显然，布会输给剪刀，但能战胜石头。我们可以将其总结如下：

在我们这个游戏的Python仿真中，我们将把玩家人数限制为仅两人，一个玩家是计算机，另一个是用户。此外，这不是一篇关于机器学习或计算机视觉的文章，我们的用户仍然需要在终端中输入一个选项，选择石头、剪刀或布，以便我们的程序正常工作。
在我们进入实际编码之前，回过头来考虑一下我们希望Python脚本的样子是很有必要的。对于我这个挑战的解决方案，我将使用random模块来使计算机随机选择石头、剪刀或布中的一个选项。为了实现我们的代码如何评估赢家，我将做出以下假设：

我还将采用面向对象编程（OOP）的方法；我们的石头、剪刀和布将被视为对象，而不是字符串变量。与其为每个选项创建三个单独的类，不如只创建一个可以表示它们中的任何一个的类。这种方法还将让我向您展示特殊方法如何使生活变得更简单。现在进入有趣的部分！

类定义

将我们的类命名为 RPS 可能听起来有些奇怪，但我发现这个名字“RPS”非常合适，因为每个字母都来自于其首字母，R 代表石头（Rock），P 代表纸（Paper），而 S 代表剪刀（Scissors）。这里需要注意的是，创建我们类的实例需要两个参数：pick 和 name。我们已经说明了脚本的用户需要在终端中输入他们选择的选项，与其让用户输入“Paper”（这可能会让他们感到很有压力），不如让用户输入“P”（或“p”）来选择“Paper”，这就是 pick 的含义。name 属性是实际的名称，例如“Paper”。所以现在我们知道每个参数的用途后，可以通过创建一个实例来检查我们的类。

>>> p = RPS('P', 'Paper') # 创建一个实例
>>> p.name
# 返回 : Paper
>>> p.pick
# 返回 : P
>>> print(p)
# 返回 : <__main__.RPS object at 0x...>

>>> p = RPS('P', 'Paper')
>>> print(p)
# 返回 : RPS(P, Paper)

>>> p = RPS('P', 'Paper')
>>> p
# 返回 : RPS(P, Paper)
>>> print(p)
# 返回 : Paper
>>> str(p)
# 返回 : 'Paper'
>>> repr(p)
# 返回 : 'RPS(P, Paper)'

>>> dir(p)
# 返回 : ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name', 'pick']

# 比较逻辑
石头 > 剪刀
剪刀 > 纸
纸 > 石头

# 创建一个石头实例
>>> r = RPS('R', 'Rock')

# 创建一个布实例
>>> p = RPS('P', 'Paper')

# 创建一个剪刀实例
>>> s = RPS('S', 'Scissors')

>>> print(r,p,s)

# 返回：剪刀石头布

>>> p > r # 纸胜过石头
# 返回：True

>>> r > s # 石头胜过剪刀
# 返回：True

>>> s > p # 剪刀胜过纸
# 返回：True

>>> p < s # 纸输给剪刀
# 返回：True

>>> p < r # 纸输给石头
# 返回：False

>>> p < s < r # 纸输给剪刀，而剪刀又输给石头
# 返回：True

>>> p >= r 纸胜过或平局于石头
# 返回：Traceback (most recent call last): 
  File "<stdin>", line 1, in <module> 
TypeError: '>=' not supported between instances of 'RPS' and 'RPS'

>>> p1 = RPS("P", "Paper")
>>> p2 = RPS("P", "Paper")
>>> p3 = p1
>>> p1 == p2
# return : False

>>> p1 == p3
# return : True

>>> id(p1)
# return : 140197926465008

>>> id(p2)
# return : 140197925989440

>>> id(p3)
# return : 140197926465008

>>> id(p1) == id(p3)
# return : True

>>> id(p2) == id(p1)
# return False

def evaluate_winner(user_choice, comp_choice):
    # 检查用户选择是否为'R'
    if user_choice == 'R':
        # 检查comp_choice是否为'R'
        if comp_choice == 'R':
            # 平局
            ...
        elif comp_choice == 'S':
            # 用户胜利
            ...
        else:
          # 计算机胜利
          ...
    if ... 
     # 对于用户选择为'S'和用户选择为'P'时做同样的处理

options = {"R" : ["S"], "P" : ["R"], "S" : ["P"], "D" : ["R", "S"]}

def __gt__(self,x):    
    if x.pick in self.options[self.pick]:
        return True
    else:
        return False

def __gt__(self, x):
   return True if x.pick in self.options[self.pick] else False