01_python数据模型

。_饼干妹妹 提交于 2020-01-19 05:17:35

数据模型:是对Python框架的描述,它规范了这门语言自身构建模块的接口,这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。

Python解释器碰到特殊的句法时,会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作,这些特殊方法的名字以两个下划线开头,以两个下划线结尾(例如__getitem__)。比如obj[key]的背后就是__getitem__方法

1.1 一摞Python风格的纸牌

import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
class FrenchDeck: 
	ranks = [str(n) for n in range(2, 11)]+list('JQKA') 
	suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split() 
	def __init__(self):
		self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks]
	def __len__(self): 
		return len(self._cards) 
	def __getitem__(self, position): 
		return self._cards[position]
  • 1、自Python 2.6开始,namedtuple就加入到Python里,用以构建只有少数属性但是没有方法的对象,比如数据库条目。
  • 2、从一叠牌中抽取特定的一张纸牌,比如说第一张或最后一张,是很容易的:deck[0]deck[-1]。deck为类的FrenchDeck的实例对象。
  • 3、Python已经内置了从一个序列中随机选出一个元素的函数random.choice,__getitem__与__len__其实就是序列协议。
  • 4、因为__getitem__方法把[]操作交给了self._cards列表,所以我们的deck类自动支持切片(slicing)操作。
  • 5、另外,仅仅实现了__getitem__方法,这一摞牌就变成可迭代的了,反向迭代也没关系。

迭代通常是隐式的,譬如说一个集合类型没有实现__contains__方法,那么in运算符就会按顺序做一次迭代搜索。

我们通过数据模型和一些合成来实现这些功能。通过实现__len__和__getitem__这两个特殊方法,FrenchDeck就跟一个Python自有的序列数据类型一样,可以体现出Python的核心语言特性(例如迭代和切片)

按照目前的设计,FrenchDeck是不能洗牌的,因为这摞牌是不可变的(immutable):卡牌和它们的位置都是固定的,除非我们破坏这个类的封装性,直接对_cards进行操作。第11章会讲到,其实只需要下面一行代码来实现__setitem__方法,洗牌功能就不是问题了。这是因为可变的序列还必须提供__setitem__方法

	def __setitem__(self, position, card):
		self._cards[position] = card

1.2 如何使用特殊方法

特殊方法的存在是为了被Python解释器调用的,你自己并不需要调用它们。也就是说没有my_object.__len__( )这种写法,而应该使用len(my_object)。在执行len(my_object)的时候,如果my_object是一个自定义类的对象,那么Python会自己去调用其中由你实现的__len__方法。

然而如果是Python内置的类型,比如列表(list)、字符串(str)、字节序列(bytearray)等,那么CPython会抄个近路,__len__实际上会直接返回PyVarObject里的ob_size属性PyVarObject是表示内存中长度可变的内置对象的C语言结构体。直接读取这个值比调用一个方法要快很多。

特殊方法的调用是隐式的,比如for i in x:这个语句,背后其实用的是iter(x),而这个函数的背后则是x.__iter__( )方法。当然前提是这个方法在x中被实现了。

通常你的代码无需直接使用特殊方法。除非有大量的元编程存在,直接调用特殊方法的频率应该远远低于你去实现它们的次数。唯一的例外可能是__init__方法,你的代码里可能经常会用到它,目的是在你自己的子类的__init__方法中调用超类的构造.

通过内置的函数(例如len、iter、str,等等)来使用特殊方法是最好的选择。这些内置函数不仅会调用特殊方法,通常还提供额外的好处,而且对于内置的类来说,它们的速度更快

Python内置的complex类可以用来表示二维向量,但我们这个自定义的类可以扩展到n维向量。

abs是一个内置函数,如果输入是整数或者浮点数,它返回的是输入值的绝对值;如果输入是复数(complex number),那么返回这个复数的模。

from math import hypot

class Vector: 
	def __init__(self, x=0, y=0): 
		self.x = x self.y = y 
	def __repr__(self): 
		return 'Vector(%r,%r)'%(self.x, self.y) 
	def __abs__(self): 
		return hypot(self.x, self.y) 
	def __bool__(self): 
		return bool(abs(self)) 
	def __add__(self, other): 
		x = self.x+other.x 
		y = self.y+other.y return Vector(x, y) 
	def __mul__(self, scalar): 
		return Vector(self.x * scalar, self.y * scalar)
  • 1、Python有一个内置的函数叫repr,它能把一个对象用字符串的形式表达出来以便辨认,这就是"字符串表示形式"
    repr函数就是通过__repr__这个特殊方法来得到一个对象的字符串表示形式的。如果没有实现__repr__,当我们在控制台里打印一个向量的实例时,得到的字符串可能会是 <Vector object at 0x10e100070>

  • 2、在老的使用%符号的字符串格式中,这个函数返回的结果用来代替%r所代表的对象;同样,str.format函数所用到的新式字符串格式化语法也是利用了repr,才把!r字段变成字符串。

  • 3、Vector(1, 2)和Vector(‘1’, ‘2’)是不一样的,__repr__所返回的字符串应该准确、无歧义,并且尽可能表达出如何用代码创建出这个被打印的对象。

class A():
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        return "A(%r, %r)" % (self.x, self.y)


a = A("3", 5)
print(a)  # A('3', 5)
  • 4、__repr____str__的区别在于:后者是在str( )函数被使用,或是在用print函数打印一个对象的时候才被调用的,并且它返回的字符串对终端用户更友好。

如果你只想实现这两个特殊方法中的一个,__repr__是更好的选择,因为如果一个对象没有__str__函数,而Python又需要调用它的时候,解释器会用__repr__作为替代。

中缀运算符的基本原则就是不改变操作对象,而是产出一个新的值。

上例只实现了数字做乘数、向量做被乘数的运算,乘法的交换律则被忽略了。在第13章里,我们将利用__rmul__解决这个问题。

为了判定一个值x为真还是为假,Python会调用bool(x),这个函数只能返回True或者False。默认情况下,我们自己定义的类的实例总被认为是真的,除非这个类对__bool__或者__len__函数有自己的实现。bool(x)的背后是调用x.__bool__( )的结果;如果不存在__bool__方法,那么bool(x)会尝试调用x.__len__( )。若返回0,则bool会返回False;否则返回True

如果想让Vector.__bool__更高效,可以采用这种实现:

def __bool__(self): 
	return bool(self.x or self.y)

因为or运算符可能会返回x或者y本身的值:若x的值等价于真,则or返回x的值;否则返回y的值

1.3 为什么len不是普通方法

如果x是一个内置类型的实例,那么len(x)的速度会非常快。背后的原因是CPython会直接从一个C结构体里读取对象的长度,完全不会调用任何方法。获取一个集合中元素的数量是一个很常见的操作,在str、list、memoryview等类型上,这个操作必须高效。换句话说,len之所以不是一个普通方法,是为了让Python自带的数据结构可以走后门,abs也是同理。

__repr__和__str__的区别:前者方便我们调试和记录日志,后者则是给终端用户看的

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