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《Fluent Python》笔记：数据模型详解

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数据模型

python 最好的品质之一就是一致性，当使用python工作一会儿之后，就可以正确的猜出语句的意思。而这都归功于python的数据模型。

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，这些模块包括序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。

python解释器遇到特殊句法时，会使用特殊方法激活对象的基本操作，这些特殊方法的格式为：__xxx__。比如obj[key]背后的方法其实是调用了obj.__getitem__(key)。

这种特殊方法，可以使我们自己的对象，实现和支持以下的语言框架，并与之交互：迭代、集合类、属性访问、运算符重载、函数和方法调用、对象创建和销毁、字符串表示形式和格式化、管理上下文。

一、一副纸牌

接下来以实现一摞纸牌的例子，来展示如何实现__getitem__和__len__这两个特殊方法，见识到特殊方法的强大。

import collections
from random import choice

Card = namedTuple('Card',['rank', 'suit'])    # 定义类型Card

class CardGenerator(object):
    ranks = [str(n) for n in range(2,11) + list('JQKA')]
    suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()

    def __init__(self):
        self._card = [Card(rank, suit) for suit in self.suits
                                       for rank in self.ranks]
    def __len__(self):
        return self.len(_card)
    def __getitem__(self,pos):
        return self._card[pos]

obj = CardGenerator()
print(len(obj))          # 获取长度
print(obj[0])            # 获取第一张牌
print(obj[-5:-3])        # 切片
print(choice(obj))       # 随机获取一张牌
print(obj[12::13])       # 先抽索引为12的那张牌，之后每13张抽一张牌

for card in reversed(obj):     # 反向遍历
    print(card)

首先，我们定义了一个有些像C结构体的类型Card，用来描述一张牌。然后，定义了CardGenerator类，用来描述一副纸牌。

我们都知道，自定义类型在没有重载运算符的情况下，不能够输入输出，不能够用标准库中的方法，更不可以迭代。而CardGenerator类，巧妙的运用了列表和定义特殊方法，只用了几行代码就使CardGenerator对象变成了一个，可获取长度的、可访问的、可迭代的、可以使用标准库方法的对象。

suit_values = dict(spades=3, hearts=2, diamonds=1, clubs=0)
def card_weight(card):
    rank_values = CardGenerator.ranks.index(card.rank)
    return rank_values * len(suit_values) + suit_values[card.suit]

for card in sorted(obj,key=card_weight):
    print card

在定义了每张牌的权值之后，也可以通过调用sorted函数对其进行排序。

二、如何使用特殊方法

首先我们需要明确，特殊方法的存在是为了python解释器调用的，而不是我们自己调用。就比如上述代码中的len(obj)，实际上是解释器调用了由我们自己实现的 CardGenerator类中的__len__()特殊方法。

而对于python的内置类型如：list、str、bytearray等，len(list)实际上不会调用__len__()，而是会抄近路去调用，由C语言实现的PyVarObject结构体中的ob_size属性。直接调用这个属性会比调用函数快很多哦～

一般而言，许多特殊方法都是隐式调用的，比如for i in obj:这个语句，其实隐式的调用了obj.__iter__()特殊方法。并且大多数特殊方法是通过len、str这些内置函数调用的。

对于熟悉C++的各位，可以把python的特殊方法理解为虚函数。

1. 模拟数值类型

我们通过实现一个二维向量类Vector来看一看数值类型是如何定义的。

from math import hypot   # 引入取模函数

class Vector2(object):

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

    def __repr__(self):
        return 'Vector(%r, %r)' % (self.x, self.y)

    def __abs__(self):      # 取模
        return hypot(self.x, self.y)

    def __add__(self, other):
        return Vector2(self.x + other.x, self.y + other.y)

    def __mul__(self, scalar):
        return Vector2(self.x * scalar, self.y * scalar)

    def __bool__(self):
        return bool(abs(self))

首先，值得一提的是，我们定义了__repr__()方法，该方法返回一个对象的字符串以描述这个对象。在没有定义这个方法之前，我们在控制台输入print(Vector2(1, 2))会得到对象的地址，而不是输出对象的内容。在定义了这个特殊方法之后，输入同样内容，在没有定义__str__()的情况下，解释器会调用repr()内置函数，而repr内置函数则会调用对象的__repr__()方法。

之后，我们还定义了__bool__()方法，当我们调用bool()函数时，__bool__()特殊方法便会被调用。对于一个新的数值类型，难免会在条件语句中进行判断，因此__bool__()方法必不可少。当我们需要一个类型的bool值时，python解释器首先会看该类型内有没有__bool__()方法，如果没有则会根据__len__()方法的返回值确定bool值。

3. 总结

特殊方法是为了使自定义类型表现的与内置类型一样而存在的。
特殊方法是python解释器调用的，基本不需要自行调用
特殊方法的调用栈一般为：某函数->解释器自动调用内置函数->内置函数调用特殊方法

关于str与repr

class test(object):
    def __init__(self, val):
        self.val = val
    def __str__(self):
        return 'test(%r)' % (self.val)

a = test(10)

a
>>> <__main__.a at 0x7fa91c314e50>
print(a)
>>> test(10)


class test(object):
    def __init__(self, val):
        self.val = val
    def __repr__(self):
        return 'test(%r)' % (self.val) 

a = test(10)

a
>>> test(10)
print(a)
>>> test(10)

可以看出，对于__str__()而言，输入对象名并不执行该函数，输出的依然是对象地址，输入print时才会执行。

当我们输入print(obj)时，python解释器首先调用str()内置函数，str()调用__str__()特殊方法。

如果当前类没有定义__str__()特殊方法，那么解释器会调用repr()内置函数，调用__repr__()特殊方法。

可以看出，str是处于外层的，repr是处于底层的，若是定义了__str__()，__repr__()会被覆盖。因此，str一般面向用户，而repr面向程序员。

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