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Python学习笔记一:数据模型和特殊方法(魔术方法)

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-08-22  浏览:0次
Python学习笔记1:数据模型和特殊方法(魔术方法)

首先不要脸的放上个人网站:www.comingnext.cn

1.关于数据模型

在Python的官方文档中是这样说的:

对象是Python对数据的抽象。Python程序中所有数据都由对象或对象之间的关系表示。在某种意义上,为了和冯诺依曼存储程序计算机模型保持一致,代码和数据一样也是一个对象(冯诺依曼模型中提到,数据和程序都以0,1存储于存储器中)

简单的说,Python中的一切数据要么是对象,要么和对象有关系

如果你带着来自其他面向对象语言的经验进入 Python 的世界,会对 len(object) 而不是** object.len()** 写法觉得不适。但是它体现了Python的一种设计思想,也是pythonic的关键所在,而这种思想则体现在Python的数据模型中。

数据模型其实是对 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。

2.特殊方法(魔术方法)

不管在哪种框架下写程序,都会花费大量时间去实现那些会被框架本身调用的方法, Python 也不例外。

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,为了能求得 my_collection[key] 的值,解释器实际上会调用 my_collection._getitem_(key)。 魔术方法(magic method)是特殊方法的昵称。特殊方法也叫双下方法(dunder method)。

通过实现特殊方法,自定义数据类型可以表现得跟内置类型一样,从而让我们写出更具表达力的代码——或者说,更具 Python 风格的代码。例如下面的一段代码:

 1 import collections
 2 
 3 Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
 4 
 5 class FrenchDeck:
 6     ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')
 7     suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()
 8 
 9     def __init__(self):
10         self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits
11                                         for rank in self.ranks]
12 
13     def __len__(self):
14         return len(self._cards)
15 
16     def __getitem__(self, position):
17         return self._cards[position]

 

这段代码是一副扑克牌的原型,在这个自定义类中,有三个我们写的特殊方法,通过这几个方法,我们的自定义类就可以在使用的时候像Python的内置类型一样。 我们把这段代码保存为frenchdeck.py文件,然后通过命令行窗口进入该文件所在目录,这里用的是Python3,Python2应该也可以使用。

进入Python shell后如下:

Python 3.5.3 (v3.5.3:1880cb95a742, Jan 16 2017, 16:02:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from frenchdeck import *
>>> deck = FrenchDeck()
>>> len(deck)
52
>>> deck[0]
Card(rank='2', suit='spades')
>>> deck[-1]
Card(rank='A', suit='hearts')
>>>

 

通过上面的这个例子,我们可以看到,当我们在使用len(deck)和deck[0]时,Python的解释器实际上分别调用了我们在自定义类中的__len__和__getitem__这两个方法。

然后,假如我们现在要在这一副“扑克牌”中,随机的抽取出一张牌,我们要怎么做呢?自己在写一个方法吗?这在Python中是不用的,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,我们直接把它用在这一摞纸牌实例上就好(解释器代码接上面):

>>> from random import choice 
>>> choice(deck)
Card(rank='3', suit='hearts') 
>>> choice(deck)
Card(rank='K', suit='spades') 
>>> choice(deck)
Card(rank='2', suit='clubs')

 

通过上面的两个例子,我们已经可以体会到通过实现特殊方法来利用 Python 数据模型的两个好处:

1.作为你的类的用户,他们不必去记住标准操作的各式名称(“怎么得到元素的总数?是 .size() 还是 .length() 还是别的什么?”)。

2.可以更加方便地利用 Python 的标准库,比如 random.choice 函数,从而不用重新发明轮子。

同时,我们也能了解到,这些特殊方法的调用,通常都是隐式的,首先明确一点,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。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 数据模型的特殊方法还有很多,想要了解更多的关于Python数据模型和特殊方法的内容,可以参见:https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html,是最符合规范的Python知识来源。

1楼zivwong
http://www.comingnext.cn/

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