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【流畅的python】第一章 Python数据模型

文章目录

  • 第一章 Python 数据模型
    • 1.1 python风格的纸牌
    • 1.2 如何使用特殊方法-通过创建一个向量类的例子
    • 1.3 特殊方法汇总

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__
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____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____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____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TrueFalse
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____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)

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

http://www.lryc.cn/news/1813.html

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