因为Python是一门动态语言，Duck Typing的概念遍布其中，所以其中的Concept并不以类型的约束为载体，
而另外使用称为协议的概念。所谓协议，就是在Python中就是需要谰用某个方法，
正好就有这个方法。比如在字符串格式化中，如果有占位符％s.
那么按照字符串转换的协议，Python会去自动地调用相应对象的__str__() 方法。
class Object(object):
def __str__(self):
print('called __str__')
return super(Object,self).__str__()
o = Object()
print("%s" %o)
called __str__ <__main__.Object object at 0x7f5fd11593a0>
这倒数第二行就是明证。除了 __str__外，还有其他的方法，
比如__repr__()、__init__()、__long__()、__float__()、__nonzero__()等，
统称类型转换协议，除了类型转换协议之外,还有许多其他协议。
常用的对象协议
1)用以比较大小的协议，这个协议依赖于__cmp__()方法，与C语言库函数 cmp 类似，
当两者相等时，返回CK，当 self<other 时返回负值，反之返回正值。因为它的这种复杂性，
所以Python又有__eq__()、__ne__()、__lt__()、__gt__()等方法来实现相等、
不等、小于和大于的判定。这也就是Python对=、!=、<和>等操作符的进行重载的支撑机制。
2)数值类型相关的协议，这一类的函数比较多，如表6-2所示。
基本上，只要实现了表6-2中的几个方法，基本上就能够模拟数值类型了。
不过还需要提到一个Python中特有的槪念：反运算，别被吓着，其实非常简单。
以加法为例， something+other ，调用的是 something 的__add__()方法，
如果 something 没有__add__()方 法怎么办呢？调用other.__add__()是不对的，
这时候Python有一个反运算的协议，它会去査看 other 有没有__radd__()方法，
如果有，则以 something 为参数调用之。类似__radd__()的 方法，
所有的数值运箅符和位运算符都是支持的，规则也是一律在前面加上前缀r即可，在此不再细表。
3)容器类型协议。容器的协议是非常浅显的，既然为容器，那么必然要有协议査询内含多少对象.
在Python中，就是要支持内置函数 len() ，通过__len__()来完成，一目了然。
而 __getitem__()、__setitem__()、__delitem__()则对应读、写和删除，
也很好理解。__iter__() 实现了迭代器协议，而__reverSed__()则提供对内置函数 reversed() 的支持。
容器类型中最有特色的是对成员关系的判断符 in 和 not in 的支持，这个方法叫__contains__(),
只要支持这个函数就能够使用 in 和 not in 运算符了。
4)可调用对象协议。所谓可调用对象，即类似函数对象，能够让类实例表现得像函数一样， 这样就可以让每一个函数调用都有所不同。
class Functor(object):
def __init__(self,context):
self._context = context
def __call__(self):
print('de something with %s' %self._context)
lai_functor = Functor('lai')
yong_functor = Functor('yong')
lai_functor()
de something with lai
yong_functor()
de something with yong
5)与可调用对象差不多的，还有一个可哈希对象，它是通过__hash__()方法来支持 hash() 这个内置函数的，
这在创建自己的类型时非常有用，因为只有支持可哈希协议的类型才能作为 dict 的键类型
（不过只要继承自 object 的新式类默认就支持了）。
6)前面的文档谈对描述符协议和属性交互协议（__getattr__()、__setattr__()、__delattr()），
那么剩下来还值得一谈的就是上下文管理器协议了，也就是对 with 语句的支持，
这个协议通过__enter__()和__exit__()两个方法来实现对资源的清理，
确保资源无论在什么情况下都会正常清理。
class Closer:
'''通过with语句和一个close方法来关闭一个对象'''
def __init__(self,obj):
self.obj = obj
def __enter__(self):
return self,obj # bound to target
def __exit__(self,exception_type,exception_val, trace):
try:
self.obj.close()
except AttributeError: # obj isn't closable
print ('Not closable.')
return True #exception handled successfully
对于实现了这两个方法的 Closer 类，可以如下使用它:
from ftplib import FTP
with Closer(FTP('ftp.somesite.com')) as conn:
conn.dir()conn.dir()可以看到第二次调用 conn.dir() 已经没有输出，这是因为这个FTP连接会话已被关闭的缘故。
与这里 Closer 类似的类在标准库中已经存在，就是 contextlib 里的 closing 。
至此，常用的对象协议就讲完了，只要活学活用这些协议，就能够写出更为Pythonic的 代码。 不过也要注意，协议不像C++、Java等语言中的接口，它更像是声明，没有语言上的 约束力， 需要大家共同遵守。