前言

参考视频：视频

一、魔术方法

首先看一看chatgpt对魔术方法（特殊方法）的解释：
Python的魔术方法（Magic Methods），也称为特殊方法（Special Methods），是一些在类定义中使用**双下划线（__）**包围的方法。这些方法可以被Python解释器调用，用于实现对象的特定行为或操作。
以下是一些常用的Python魔术方法：

__init __(self, …): 构造函数，用于初始化对象的属性。

__len __(self): 返回对象的长度。

__getitem __(self, key): 返回对象中指定键的值。

setitem(self, key, value): 设置对象中指定键的值。

…等等

这些魔术方法可以让Python类的实例对象表现得像内置类型一样，从而方便地实现自定义的行为和操作。
其中构造函数是最经典的特殊方法

二、构造方法

Python类的构造方法是__init__方法，用于初始化对象的属性。当我们创建一个类的实例时，__init__方法会被自动调用，用于为新创建的对象设置初始的属性值。__init__方法通常需要至少一个参数self，用于引用新创建的对象本身，其他参数根据需要自行添加。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

p = Person("Alice", 20)
print(p.name)  # 输出：Alice
print(p.age)  # 输出：20

在上述代码中，我们定义了一个Person类，其中的__init__方法接收两个参数name和age，分别用来初始化对象的name和age属性。当我们创建一个Person对象时，会自动调用__init__方法，并将name和age参数传递给它，以便设置新创建的对象的name和age属性。最后，我们通过打印对象的属性值来验证对象是否正确地初始化。

三、 getitem 方法

__getitem__方法是Python的一个魔术方法，用于实现索引操作。当我们对一个对象进行索引操作时，例如obj[key]，Python解释器会自动调用该对象的__getitem__方法，并将索引值key作为参数传递给它。

class MyList:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

my_list = MyList([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_list[0])  # 输出：1
print(my_list[2])  # 输出：3

正常情况下运行代码会报错无法打印元素：
在这里插入图片描述

但是稍稍做一些修改，在类内加入特殊方法getitem救能打印列表元素了

class MyList:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

my_list = MyList([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_list[0])  # 输出：1
print(my_list[2])  # 输出：3

在这里插入图片描述

在学深度学习的时候一直有个疑问：在生成mydataset数据集对象的时候，__getitem___会被自动调用吗？
__getitem__方法不会在生成对象的时候自动调用，它是在通过Dataset对象索引访问数据集中的元素时自动调用的。也就是说，当我们通过下标访问数据集中的元素时，例如 dataset[0]，就会调用__getitem__方法来获取数据集中的第一个元素。
在使用数据集时，通常会将数据集对象传递给DataLoader类，然后使用DataLoader来迭代数据集。在迭代过程中，DataLoader会自动调用Dataset对象的__getitem__方法来获取数据集中的元素，并将这些元素组成一个批次(batch)返回。

同理__len__也不是在对象生成的时候自动调用的。

四、 len 方法

和前面类似直接上代码：

class MyDataset:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

my_dataset = MyDataset([1, 2, 3, 4, 5])
print(len(my_dataset))  # 输出：5