04 python自定义序列类

python中的序列分类

序列类型的分类：

①  容器序列：list，tuple，deque（可以防任意的类型的容器）

②  扁平序列：str，bytes，bytearray，array.array（可以使用 for循环遍历的）

③  可变序列：list，deque，bytearray，array

④  不可变：str，tuple，bytes

python中序列类型的abc继承关系

 

from collections import abc

查看abc的源码

 

__all__ = ["Awaitable", "Coroutine",
           "AsyncIterable", "AsyncIterator", "AsyncGenerator",
           "Hashable", "Iterable", "Iterator", "Generator", "Reversible",
           "Sized", "Container", "Callable", "Collection",
           "Set", "MutableSet",
           "Mapping", "MutableMapping",
           "MappingView", "KeysView", "ItemsView", "ValuesView",
           "Sequence", "MutableSequence",
           "ByteString",
           ]

　　

Sequence不可变序列

class Sequence(Reversible, Collection):

    """All the operations on a read-only sequence.

    Concrete subclasses must override __new__ or __init__,
    __getitem__, and __len__.
    """

    __slots__ = ()

 

可以看到 Sequence 继承　Reversible和Collection

Reversible可以实现反转

class Reversible(Iterable):

    __slots__ = ()

    @abstractmethod
    def __reversed__(self):
        while False:
            yield None

Collection 继承 Sized, Iterable, Container

class Collection(Sized, Iterable, Container):

   pass

　Sized　可以使用len（）查看对象的长度

class Sized(metaclass=ABCMeta):

    __slots__ = ()

    @abstractmethod
    def __len__(self):
        return 0

　　Iterable 可以是一个对象变成可迭代对象

class Iterable(metaclass=ABCMeta):

    __slots__ = ()

    @abstractmethod
    def __iter__(self):
        while False:
            yield None

　　Container 可以是if in 判断一个属性是否在对象内

class Container(metaclass=ABCMeta):

    __slots__ = ()

    @abstractmethod
    def __contains__(self, x):
        return False

MutableSequence可变序列

 继承  Sequence，自己内部也封装了增删改查的方法

class MutableSequence(Sequence):

    __slots__ = ()

    """All the operations on a read-write sequence.

    Concrete subclasses must provide __new__ or __init__,
    __getitem__, __setitem__, __delitem__, __len__, and insert().

    """

    @abstractmethod
    def __setitem__(self, index, value):
        raise IndexError

    @abstractmethod
    def __delitem__(self, index):
        raise IndexError

    @abstractmethod
    def insert(self, index, value):
        'S.insert(index, value) -- insert value before index'
        raise IndexError

    def append(self, value):
        'S.append(value) -- append value to the end of the sequence'
        self.insert(len(self), value)

    def clear(self):
        'S.clear() -> None -- remove all items from S'
        try:
            while True:
                self.pop()
        except IndexError:
            pass

    def reverse(self):
        'S.reverse() -- reverse *IN PLACE*'
        n = len(self)
        for i in range(n//2):
            self[i], self[n-i-1] = self[n-i-1], self[i]

    def extend(self, values):
        'S.extend(iterable) -- extend sequence by appending elements from the iterable'
        for v in values:
            self.append(v)

    def pop(self, index=-1):
        '''S.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last).
           Raise IndexError if list is empty or index is out of range.
        '''
        v = self[index]
        del self[index]
        return v

    def remove(self, value):
        '''S.remove(value) -- remove first occurrence of value.
           Raise ValueError if the value is not present.
        '''
        del self[self.index(value)]

    def __iadd__(self, values):
        self.extend(values)
        return self

 

Sequence　继承　Reversible, Collection 功能和不可变序列一样

class Sequence(Reversible, Collection):
    pass　

list中+,+= 和extend方法区别

’+’两边必须为统一类型的

a=[1,2] 
b=a+[3,4] # 这样是可以的=>b=[1,2,3,4] 
b=a+(3,4) # 这样是不可行的，’+’两边必须为统一类型的

+=  只要是可迭代对象就可以想加

c=[3,4] 
c += (1,2) # 这样也是可以的 =>c=[3,4,1,2] 
c += ‘hello’ #这样也是可以的 =>c=[3,4,’h’,’e’,’l’,’l’,’o’]　　

内部实现

会调用__iadd__

    def __iadd__(self, values):
        self.extend(values)
        return self

extend 遍历添加

    def extend(self, values):
        'S.extend(iterable) -- extend sequence by appending elements from the iterable'
        for v in values:
            self.append(v)

extend 直接作用域本身，没返回值

d=[5,6] 
a.entend(d) #这样是可以的，a=[1,2,5,6] 
d=(5,6) 
a.extend(d) #这样也是可以的，a=[1,2,5,6] 

实现可切片的对象

 python 帮我们实现的切片

# 模式[start:end:step]
"""
    其中，第一个数字start表示切片开始位置，默认为0；
    第二个数字end表示切片截止（但不包含）位置（默认为列表长度）；
    第三个数字step表示切片的步长（默认为1）。
    当start为0时可以省略，当end为列表长度时可以省略，
    当step为1时可以省略，并且省略步长时可以同时省略最后一个冒号。
    另外，当step为负整数时，表示反向切片，这时start应该比end的值要大才行。
"""
aList = [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
print(aList[::])  # 返回包含原列表中所有元素的新列表
print(aList[::-1])  # 返回包含原列表中所有元素的逆序列表
print(aList[::2])  # 隔一个取一个，获取偶数位置的元素
print(aList[1::2])  # 隔一个取一个，获取奇数位置的元素
print(aList[3:6])  # 指定切片的开始和结束位置
aList[0:100]  # 切片结束位置大于列表长度时，从列表尾部截断
aList[100:]  # 切片开始位置大于列表长度时，返回空列表

aList[len(aList):] = [9]  # 在列表尾部增加元素
aList[:0] = [1, 2]  # 在列表头部插入元素
aList[3:3] = [4]  # 在列表中间位置插入元素
aList[:3] = [1, 2]  # 替换列表元素，等号两边的列表长度相等
aList[3:] = [4, 5, 6]  # 等号两边的列表长度也可以不相等
aList[::2] = [0] * 3  # 隔一个修改一个
print(aList)
aList[::2] = ['a', 'b', 'c']  # 隔一个修改一个
aList[::2] = [1, 2]  # 左侧切片不连续，等号两边列表长度必须相等
aList[:3] = []  # 删除列表中前3个元素

del aList[:3]  # 切片元素连续
del aList[::2]  # 切片元素不连续，隔一个删一个

　　

可以看出python的切片功能是相当强大的，那我们如何去实现呢？

在这里我实现的是不可变序列 ，查看abc中 Sequence 源码按照python协议实现其内部的魔法函数即可

import numbers
class Group:
    #支持切片操作
    def __init__(self, group_name, company_name, staffs):
        self.group_name = group_name
        self.company_name = company_name
        self.staffs = staffs

    def __reversed__(self):
        self.staffs.reverse()

    def __getitem__(self, item):
        "返回一个对象"
        cls = type(self)
        if isinstance(item, slice):
            return cls(group_name=self.group_name, company_name=self.company_name, staffs=self.staffs[item])
        elif isinstance(item, numbers.Integral):
            return cls(group_name=self.group_name, company_name=self.company_name, staffs=[self.staffs[item]])

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

    def __iter__(self):
        return iter(self.staffs)

    def __contains__(self, item):
        if item in self.staffs:
            return True
        else:
            return False

staffs = ["bobby1", "imooc", "bobby2", "bobby3"]
group = Group(company_name="imooc", group_name="user", staffs=staffs)
print(group[0])   # __getitem__ 中的item 为  int  0
print(group[:2])  # __getitem__ 中的item 为  slice 类型  slice(None, 2, None)


reversed(group)
for user in group:
    print(user)

输出结果如下

 

bisect维护已排序序列

 我们可以使用bisect 帮助我们在不断的向序列中插入数据是，而我们的列表还是一个已排序的

import bisect

#用来处理已排序的序列，用来维持已排序的序列， 升序
#二分查找
inter_list = []
bisect.insort(inter_list, 3)
bisect.insort(inter_list, 2)
bisect.insort(inter_list, 5)
bisect.insort(inter_list, 1)
bisect.insort(inter_list, 6)

print(inter_list)

 输出结果如下

也可以使用双端队列

import bisect
from collections import deque



#用来处理已排序的序列，用来维持已排序的序列， 升序
#二分查找
inter_list = deque()
bisect.insort(inter_list, 3)
bisect.insort(inter_list, 2)
bisect.insort(inter_list, 5)
bisect.insort(inter_list, 1)
bisect.insort(inter_list, 6)

#学习成绩
print(inter_list)　

输出结果

 

什么时候我们不该使用列表

 list 和array的区别

　　1 list中可以存放任意的数据类型，array中只能存放单一的数据类型。

　　2 如果是单一的数据类型array是比list更加高校

 

 基本使用

# array, deque
# 数组
import array
#array和list的一个重要区别， array只能存放指定的数据类型
my_array = array.array("i") # 只能存放int类型
my_array.append(1)
print(my_array)     

my_array.append("abc") #  会报错

　　

输出结果如下

 

列表推导式、生成器表达式、字典推导式

 列表推导式

qu_list = [item * item for item in range(6)]
print(qu_list)

　

 

#笛卡尔积
int_list1 = [1,2]
int_list2 = [3,4]

qu_list = [(first, second) for first in int_list1 for second in int_list2]

print(qu_list)

　

 

def trs_str(item):
    return str(item)

qu_list = [trs_str(item) for item in range(6)]
print(qu_list)

字典推导式

def process_item(item):
    return str(item)

int_dict = {process_item(item):item for item in range(5)}
print(int_dict)

　

生成器表达式

my_dict = {
    "key1":"bobby1",
    "key2":"bobby2"
}

res = ((key, value) for key, value in my_dict.items())
print(res)