1 生成器交互

生成器提供了一个send方法用于动态的和生成器对象进行交互。怎么理解的呢?看下面的例子:

def generator():
a = 0
while True:
position = yield a # 格式
if position:
a = position
a += 1 g = generator()
print(next(g))
g.send(10)
print(next(g))
print(next(g))

        上面的 变量 = yield 返回值,是生成器提供的交互格式,当我们使用生成器对象的send方法时,实参就会被传递给这里的position变量,从而在函数外部来控制函数内部的运行,同时send和next一样可以推动生成器的运行。

import time
import random
class Person: def __init__(self, name):
self.name = name def eat(self):
while True:
something = yield
print('{} is eating {}'.format(self.name, something)) daxin = Person('daxin')
g = daxin.eat()
next(g) count = 0
while True:
time.sleep(random.randrange(3))
g.send('包子-{}'.format(count))
count += 1

这个例子看起来很鸡肋,但是想一下,如果count以上的代码在另一个线程中,是不是就实现了不同线程之间的切换?

2 slots

        字典为了提升查询效率,必须用空间换时间。一般来说一个实例,属性多一点,都存储在字典中便于查询,问题不大,但是如果数百万个实例,那么字典占用的空间就很大了,那么是否可以把类的__dict__属性省了?__slots__就是干这个事情的。

class A:
def __init__(self):
self.name = 'daxin'
self.age = 20
self.country = 'China'
self.language = 'Chinese'
... ...
a = A()

        实例化对象时,它的属性信息都会存放在实例自己的__dict__字典中去,由于没办法固定实例的属性个数,所以这个字典就会很大。比如__dict__申请了300间客房,而只有4个客人住,并且每个实例都是这样。当使用了__slots__时

class A:

    __slots__ = ['name','age']

    def __init__(self):
self.name = 'daxin'
self.age = 20 def say(self):
pass def hello(self):
pass a = A()
a.name = 'tom'
a.sex = 'Man' # 无法设置,因为__slots__没有允许
print(a.__class__.__dict__) # {'__module__': '__main__', '__slots__': ['name', 'age'], '__init__': <function A.__init__ at 0x0000022422379950>, 'say': <function A.say at 0x00000224223799D8>, 'hello': <function A.hello at 0x0000022422379A60>, 'age': <member 'age' of 'A' objects>, 'name': <member 'name' of 'A' objects>, '__doc__': None}

当类使用了__slots__属性时:

  1. 实例的属性被__slots__约束,包括在__init__函数中使用self设置的属性。
  2. 实例的__dict__是在实例化时由__new__方法构建的,当设置了__slots__属性时,__new__方法不会为实例创建__dict__属性字典
  3. 父类的__slots__对应着子类属性名称(列表或元组)。
  4. 另外还存在属性名称对应的对象,可以理解为类描述器东西。
  5. __slots__只约束实例的属性,并不约束实例的方法(实例没有方法,实例是被绑定在类中定义的方法上的)。
  6. 访问实例属性时,会被映射到对应的类的描述器上(数据描述器),其内部为每个实例构建了专门的对象存储。(具体实现是用偏移地址来记录描述器,通过公式可以直接计算出其在内存中的实际地址,通过直接访问内存获得。)

定义了__slots__时,指定的属性都变为了描述器。

        换句话说:__slots__告诉解释器,实例的属性都叫什么,一般来说,既然要节约内存,最好还是使用元组比较好,一旦类提供了__slots__,就阻止实例产生__dict__来保存实例的属性。__slots__不影响子类,不会被继承,但如果父类没有实现__slots__方法,那么子类的就无法生效.

        使用建议:为了正确使用__slots__,最好直接继承object。如有需要用到其他父类,则父类和子类都要定义__slots__,还要记得子类的__slots__会覆盖父类的__slots__。除非所有父类的__slots__都为空,否则不要使用多继承。

以上参考自:

https://stackoverflow.com/questions/472000/usage-of-slots
http://code.activestate.com/recipes/532903-how-__slots__-are-implemented/
https://www.cnblogs.com/rainfd/p/slots.html

3 未实现和未实现异常

未实现和未实现的异常是两个东西他们的含义是:

  • NotImplementedError:未实现异常类,是一个类。
  • NotImplemented:未实现实例,是一个单值。

具体的区别看下面的例子:

class A:

    def __init__(self,x):
self.data = x def __add__(self, other):
return self.data + other.data def __radd__(self, other):
return other + self.data a = A(2)
print(1+a)

为什么是3呢。看下面的例子

class A:
def __init__(self,x):
self.data = x def __add__(self, other):
try:
return self.data + other.data
except:
return NotImplemented class B:
def __init__(self,name):
self.name = name def __radd__(self, other):
return 'Handsome' b = A(10)
daxin = B('daxin') print(b+daxin) # Handsome

明白了吗?

  1. b+daxin,其实调用的是b.__add__(daxin)。
  2. 由于daxin没有data属性,所以一定会报异常。但是我们做了异常捕捉,最后会抛出NotImplemented(未实现)。
  3. 解释器不找到该值,并不会出发异常,而会转而调用daxin的__radd__方法。

所以:

  • NotImplementedError一般和raise连用,定义在抽象基类中,用于告诉实例,该方法没有实现。
  • NotImplemented是个单值,一般在算数方法中告诉解释器,没有实现。解释器转而执行右边操作对象的radd方法。

4 Python的对象模型

        在Python中,任何对象都有类型,可以使用type()或者__class__查看。但是类型也是对象及类对象,它也有自己的类型。下图为Python中的类型与继承关系:



所以新类型的缺省类型都是type(可以使用元类来改变)

  • 特殊类型type是所有对象的缺省类型,也包括type自己。但它又是一个对象,因此从object继承。
  • 特殊类型object是继承树的顶层,它是Python所有类型的最终基类。

也就是说:继承都来自object,类型都看type,type也是对象继承自object,object也有类型,是type,这俩又很特殊,type的类型是它自己,object没有基类。

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