【流畅的python】第一章 Python数据模型

第一章 Python 数据模型

python最好的品质是一致性
python解释器碰到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作
这些特殊的方法以两个下划线开头，以两个下划线结尾，如__getitem__、__len__等
所谓的特殊句法，如通过下标访问列表，获取自定义类的元素的个数、重构操作符等等
__getitem__的读法: dunder getitem

随着学习的推进，对这一点的理解会逐渐加深......

我认为 ，特殊方法的实现，就是运算符的重构......

本章通过两个例子，来说明特殊用法

1. 纸牌的例子
2. 向量的例子

注：特殊方法是为了让编译器调用的，自己不需要调用。如没有obj.__len__()这种写法，应该使用len(obj)。此外， 不要自己想当然地随意添加特殊方法。

1.1 python风格的纸牌

创建一个纸牌类，实现__getitem__和__len__两个特殊方法
代码如下

import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])  # 可以用来创建只有少数属性没有方法的类class FrenchDeck:ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')  # 创建一个list 存放2-Asuits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()  # 花色: 黑桃、红桃、方块、梅花# split默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。def __init__(self):self._cards = [Card(rank, suit)for suit in self.suitsfor rank in self.ranks]def __len__(self):return len(self._cards)def __getitem__(self, position):return self._cards[position]

创建一个纸牌类之后，对上述类可以进行操作，代码如下：

def run_card():# 打印输出通过collections.namedtuple创建的类、以及类型test_card = Card('7', 'diamonds') print(test_card)print(type(test_card))deck = FrenchDeck()print(deck.ranks)print(deck.suits)print(len(deck))  # 获取FrenchDeck类中元素的个数 调用__len__print(deck[8])  # 根据下标获取FrenchDeck类中的元素  调用__getitem__# 通过python 内置的方法进行随机选择，而不必重新写一个对象from random import choiceprint(choice(deck))   # 随机从类中选择一个元素print(choice(deck))# 可以使用自动切片，因为__getitem__方法把[]操作给了self._cards，所以可以使用切片print(deck[:3])  # 下标为0、1、2print(deck[12::13])  # 抽出索引是12的牌, 步长为13,一次取1个# 可迭代，因为有__getitem__，可以进行迭代、逆迭代for card in deck:print(card)# 反向迭代for card in reversed(deck):print(card)# 由于是可迭代的，因此可以使用 in， # 集合类型没有实现__contains__方法，那么in运算符就会按顺序进行一次迭代搜索。print(Card('Q', 'hearts') in deck)print(Card('r', 'hearts') in deck)# 排序  因为可以迭代，因此可以进行排序for card in sorted(deck, key=spades_high):  #  spades_high为排序策略的方法名print(card)suit_values = dict(spades=3, hearts=2, diamonds=1, clubs=0)  # 花色的大小定义
def spades_high(card):rank_value = FrenchDeck.ranks.index(card.rank)  # 元素在类中的下标# print(card.rank +';'+ card.suit)# print('rank_value:'+str(rank_value))# print('len:'+ str(len(suit_values)))# print('*=' + str(rank_value * len(suit_values)))return rank_value * len(suit_values) + suit_values[card.suit]

FrenchDeck类隐式继承了Object类，但是功能却不是继承而来的
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类就与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
FrenchDeck类还可以用于标准库中random.choice、reversed、sorted这些函数
对合成的运用可以使得__len__、__getitem__的具体实现可以代理给self._cards这个列表

1.2 如何使用特殊方法-通过创建一个向量类的例子

实现一个二维向量类Vector。
当然向量相关的运算在类中要进行实现，如输出(print)、加法(+)、取模(abs)、向量与数的乘法(*)、布尔判断(bool)

输出：通过内置函数repr，可以把一个对象用字符串形式表示出来以便辨认，这就是"字符串表示形式"
repr是通过特殊方法__repr__来实现的，
如果没有实现这个特殊方法，print这个对象的实例可能会得到<Vector object at 0x10e100070>
如果使用%来表示字符串，repr是通过%r来表示的
如果使用!来表示字符串，repr是通过!r来表示的
__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
__repr__和__str___的区别在于：后者是在str()被使用或者用print()打印一个对象时才被调用
由于python在调用str()时，如果没有发现__str__就会调用__repr__，因此优先创建__repr__

加法(+)：Vector(2, 3) + Vectotr(3, 5) = Vector(5, 8)
采用特殊方法__add__：这个特殊方法返回的是一个新的对象，被操作的两个对象原封不动。

向量与数的相乘(*)：Vector(2, 3) * 2 = Vector(4, 6) 、 Vector(4, 6) * (-2) = Vector(-8, -12)
采用特殊方法__mul__：这个特殊方法同__add__一样，都是返回一个新的对象。

取模运算(abs)：所谓的取模：就是元素的平方和再开方，即二范数 或 欧几里得范数
采用特殊方法__abs__
abs是一个内置函数，如果输入是整数或者浮点数，返回的是其绝对值；如果输入的是一个复数。返回的是复数的模
因此在Vector这个类中，通过调用abs，应当返回的是向量的模。

布尔运算(bool)：这个函数只能返回True、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__len__有自己的实现，
bool(x)是调用x.__bool__()的结果，如果不存在__bool__，会调用__len__，如果返回0，bool就返回False，否则，返回True

Vector类的实现如下：

from math import hypot  # hypot 是用来求欧几里得范数的class Vector:def __init__(self, x=0, y=0):  # 定义了 x y 应该是整数类型self.x = xself.y = ydef __repr__(self):  # __repr__ 中要使用 %r 保存原格式  %r可以用来获取对象各个属性的标准字符串表示形式return 'Vector(%r, %r)' % (self.x, self.y)   # 此时输出的应该为 Vector(3, 4)def __abs__(self):return hypot(self.x, self.y)  # 返回欧几里得范数 就是向量的模# 如果模是0 返回False  否则返回True# 法1# def __bool__(self):#     return  bool(abs(self))# 法2 更高效，省掉了abs到__abs__到平方再到平方根这些过程def __bool__(self):return bool(self.x or self.y)  # or运算可能返回x或y本身的值，若x的值为真，则or返回x的值，否返回y的值def __add__(self, other):x = self.x + other.xy = self.y + other.yreturn Vector(x, y)def __mul__(self, scalar):return Vector(self.x * scalar, self.y * scalar)

对Vector类的功能的调用，代码如下：

def run_vector():vector1 = Vector(3, 4)print('向量1=%r' % vector1)print('向量的模长= %f' % abs(vector1))vector2 = Vector(1, 2)print('向量2 = %r' % vector2)print('向量1 + 向量2 = %r' % (vector1 + vector2))# print('向量1 * 3 = %r' % (vector1 * 3))  # 数在后，向量在前，与__mul__一致print('向量1的bool = %r' % bool(vector1))

1.3 特殊方法汇总

python语法参考手册中的 Data Model列出了83个特殊方法的名字。下面列出概况。下表的分类方式与官方文档不同

与运算符无关的特殊方法：

类别	方法名
字符串/字节序列表示形式	__repr__、 __str__、 __format__、 __bytes__
数值转换	__abs__、 __bool__、 __complex__、 __int__、 __float__、 __hash__、 __index__
集合模拟	__len__、 __getitem_、 __seitem__、 __delitem__、 __contains__
迭代枚举	__iter__、 __reversed__、 __next__
可调用模拟	__call__
上下文管理	__repr__、 __repr__
实例创建和销毁	__new__、 __init__、 __del__
属性管理	__getattr__、 __getattribute__、 __setattr__、 __delattr__、 __dir__
属性描述符	__get__、 __set__、 __delete__
跟类相关的服务	__prepare__、 __instancecheck__、 __subclasscheck__

跟运算法相关的特殊方法

类别	方法名
一元运算符	__neg__ -、 __pos__ +、 __abs__ abs()、
比较运算符	__lt__ <、 __le__ <=、 __eq__ ==、 __ne__ !=、 __gt__ >、 __ge__ >=、
算术运算符	__add__ +、__sub__ -、 __mul__ *、__truediv__ /、 __floordiv__ //、 __mod__ %、 __divmod__ divmod()、__pow__ ** 或pow()、 __round__ round()
反向算术运算符	__radd__、 __rsub__、 __rmul__、 __rtruediv__、 __rfloordiv__、 __rmod__、 __rdivmod__
增量赋值算术运算符	__iadd__、 __isub__、 __imul__、 __itruediv__、 __ifloordiv__、__imod__、 __ipow__
位运算符	__invert__ ~、 __lshift__ <<、 __rshift__>>、 __and__ &、 __or__
反向位运算符	__rlshift__、 __rrshift__、 __rand__、 __rxor__、 __ror__
增量赋值位运算符	__ilshift__、 __irshift__、 __iand__、 __ixor__、 __ior__

增量赋值运算符：a *= b
反向算术运算符，当两个操作数交换了前后位置，此时想要得到一致的结果，需要调用反向算术运算符