Python数据模型小结

《流畅的Python》是一本 Python 进阶书籍,新手慎入!否则第一章就劝退你[捂脸笑]。

最近在啃《流畅的 Python》一书,感觉挺有意思的,而且也感觉挺难的,很多地方一头雾水,写篇系列记录一下。由于个人比较喜欢将重点都跟代码挂钩,所以代码会添加很多注释,显得有点乱。

第一章 Python 数据模型

Python 解释器遇到特殊的句法(例如 obj[key] ),会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作(如双下划线句法,__getitem __方法),所以通过实现特殊方法,我们自定义的数据类型也可以表现的跟内置类型一样。

接下来通过例子来展示如何实现__getitem____len__这两个特殊方法。

"""
Python 风格的德州扑克
"""

import collections
import random

# collections.namedtuple (具名元组) 可以用来构建只有少数属性,但是没有方法的对象
# 这里就构建了一个 Card 对象,他有 rank 和 suit 属性,可以通过 '.' 来调用
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])

class FrenchDeck(object):
    # 两个 list 可以通过运算符 '+' 来合并,第一个 list 是通过列表生成式生成。
    # 这里合并的结果就是['2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'J', 'Q', 'K','A']。
    ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')  
    # 生成扑克牌花色 - 黑红梅方
    suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split() 

    def __init__(self):
        # self._cards -> cards 前面加单下划线表示这是一个受保护类型(Python编程人员默认的),
        # 所以最好不要在类外部直接去调用或修改他
        # 通过列表生成式生成卡牌对象,[Card(2, spades), ...],这里其实不用列表生成式会更好理解
        self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits 
                       for rank in self.ranks]
        # 上述等价于
        # self._cards = []
        # for suit in self.suits:
        #     for rank in self.ranks:
        #         self._cards.append(Card(rank, suit))
    
    def __len__(self):
        return len(self._cards)
    
    # 实现该方法后对象就变成可迭代的了
    def __getitem__(self, position):
        return self._cards[position]
   

if __name__ == '__main__':
    deck = FrenchDeck()
    print(len(deck))  # 52,len(deck)deck.__len__()
    print(deck[0])  # Card(rank='2', suit='hearts'),调用的是 __getitem__
    # random.choice 是从一个序列中随机选出一个元素的函数
    print(random.choice(deck)) # Card(rank='3', suit='hearts')

如果我们需要对卡牌对象进行排序,如:按照点数与花色来进行判断。

def spades_high(card):
    suit_values = dict(spades=3, hearts=2, diamonds=1, clubs=0)
    # 这里 card.rank, card.suit 是具名元组 Card 中定义的 rank 和 suit 属性
    # index(str, beg=0, end=len(string)) 方法检测字符串中是否包含子字符串 str,如果包含子字符串返回索引值,否则抛出异常。
    rank_value = FrenchDeck.ranks.index(card.rank)
    # 这个 return 表明了返回出来的最大值就是51(黑桃A) = 12 * 4 + 3
    return rank_value * len(suit_values) + suit_values[card.suit]

# 对 deck 进行排序
# sorted 内置函数中的可选参数 key 接受一个单参数函数,可以让 sorted 函数进行排序时依照该函数,这里就是依照 spades_high 函数返回的结果进行排序。
for card in sorted(deck, key=spades_high):
    print(card)

>>> 
Card(rank='2', suit='clubs')
Card(rank='2', suit='diamonds')
Card(rank='2', suit='hearts')
...

接下来实现一个二维向量类,这个例子在第9章,第10章会被大量用到。

import math


class Vector:

    def __init__(self, x=0, y=0):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        # %r 用repr()方法处理对象, %s 用str()方法处理对象,          
        # repr()返回的信息主要用于给开发者(更加详细,重现它代表的对象)看的,str()用于给用户看的
        return 'Vector(%r, %r)' % (self.x, self.y)  

    def __abs__(self):
        # 返回向量的模
        return math.hypot(self.x, self.y)

    def __bool__(self):
        # abs(self) 调用的是 self.__abs__()
        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)

小结:

  • 本章使用两个例子来介绍了Python中的特殊方法,即双下划线方法(dunder method)

  • __repr____str__ 的区别:

    __repr__ 所返回的字符串是能重现它代表的对象,如:1 与 '1',方便我们调试和记录日志
    __str__ 返回的字符串对终端用户更友好

  • bool(x) 背后是调用 x.__bool__() 的结果,如果不存在 __bool__ ,那么会尝试调用x.__len__()。若返回 0 ,则为 bool 会返回 False,否则为 True。

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