《流畅的python》读书笔记，第一章：python数据模型

这本书上来就讲了魔法方法，也叫双下方法、特殊方法，通过两个例子对让读者了解了双下方法的用法，更重要的是，让我一窥Python的语言风格和给使用者的自由度。

第一个例子：一摞Python风格的纸牌:

import collections

Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])

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

    def __init__(self):
        self._cards = [Card(rank, suit) for rank in self.ranks for suit in self.suits]

    def __len__(self):
        return len(self._cards)

    def __getitem__(self, position):
        return self._cards[position]

deck = FrenchCard()

suits_values = dict(clubs=0, diamonds=1, hearts=2, spades=3)

def high_spades(card):
    ranks_value = FrenchCard.ranks.index(card.rank)
    return ranks_value * len(suits_values) + suits_values[card.suit]

for card in sorted(deck, key=high_spades):
    print(card)

这个例子让我了解到python的许多方法都是由双下方法构成了，比如在这个例子中,如果打印print(deck[0]),会显示Card(rank='2', suit='clubs’),这是因为类里面定义了__getitem__方法，如果没有这个方法的话，就会报错,而且，仅仅实现了__getitem__就可以迭代和反向迭代了。我看了下，list这个类里面也有__getitem__这个方法，那么，如果我们有需求的话，可以定制list里的__getitem__的方法（通过集成和派生）。不过，len这个方法有点特殊，我会在后面讲到哪里特殊。

 

通过__len__和__getitem__, FrenchDeck这个类，就和Python现有的序列数据类型一样，可以提现出Python的核心语言特性(例如迭代和切片）

 

另外，namedtuple是一个很好用的函数，用来创建一个只有少量属性，没有方法的类，比单独创建一个类方便多了,感觉和__slots__一点相似，但是没有在实战中用过，以后用到了再去深入了解吧！它的因为解释我觉得很清楚：Returns a new subclass of tuple with named field。

 

如何使用特殊方法

特殊方法是为了让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。除非使用元编程，否则你的代码通常无需使用特殊方法。

 

在处理python内置类型的时候，比如列表、字符串、字节等，CPython会走后门，__len__实际是直接返回PyVarObject里的ob_size属性，这个是通过C语言实现的，速度比调用这个方法快很多。

 

注意，只有是Python自带的数据结构才走这个后门，如果是自己定义的类里有__len__方法的话，是不会走这个后门的。这体现了Python之禅，实用胜于纯粹。len之所以不是一个普通方法（CPython直接从一个C结构体里读取对象的长度），原因是因为我们在编程的时候会大量使用Python自带的数据类型，而同时我们又可以把len用于自定义数据类型。这种处理方式在保持内置类型的效率和 保证语言的一致性之间找到了一个平衡点，也印证了“Python 之禅”中的 另外一句话：“不能让特例特殊到开始破坏既定规则。”

 

第二个例子：二维向量（vector）

from math import hypot

class Vector:

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

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

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

    def __bool__(self):
        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)

v1 = Vector(1, 2)
v2 = Vector(2, 3)
print(v1)  # Vector(1,2)

print(v1 + v2)  # Vector(3,5)

v3 = Vector(0, 0)
print(bool(v3))  # False

这个例子使用了6个特殊方法，但是这6个特殊方法并不会在这个类自身的代码中使用，一般只有Python解释器会频繁地直接调用这些方法。

 

repr方法能把一个对象用字符串的形式表示，在老的使用 % 符号的字符串格式中，这个函数返回的结果用来代 替 %r 所代表的对象。当打印v1的时候会显示Vector(1,2),如果没有__repr__就会显示v1这个对象的内存地址。__repr__和__str__不同的是，使用交互器的时候只有__repr__方法会生效，使用print的时候会先找__str__，没有__str__在去找__repr__。

 

__add__和__mul__让Vector的对象可以在不改变操作对象的情况下产出一个新的值，实现加法和乘法的运算。

 

我们自己定义的__bool__的意思是如果一个向量的模是0(x,y都为0)，就返回False。bool(v3)调用的就是v3.__bool__()，如果我们没有定义__bool__的话，那么bool(v3)就会去尝试调用v3.__len __()，如果返回0的话，就是False,否则就是True。

 

下面这种写法会让Vector.__bool__更高效,不过不如第一个好理解,却能省掉从 abs 到 __abs__ 到平方再到平方根这 些中间步骤。 

def __bool__(self):
        return bool(self.x,self.y)

Ruby和Python都支持这些特殊方法，Ruby社区称之为魔法方法。Javascript在这方面无法是赶不上Python和Ruby的。