《流畅的Python》 读书笔记 第一章数据模型(2) 230926

1|01.2 如何使用特殊方法

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

就是说通常你都应该用len(obj)而不是obj.__len()__，无论是系统预置的，还是你自己定义的类，交给Python，解释器会去调用你实现的__len()__

然而如果是 Python 内置的类型，比如列表（list）、字符串（str）、字节序列（bytearray）等，那么 CPython 会抄个近路，len 实际上会直接返回 PyVarObject 里的 ob_size 属性。

PyVarObject 是表示内存中长度可变的内置对象的 C 语言结构体。直接读取这个值比调用一个方法要快很多

找到Cpython源码Include\cpython\listobject.h

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    /* Vector of pointers to list elements.  list[0] is ob_item[0], etc. */
    PyObject **ob_item;

    /* ob_item contains space for 'allocated' elements.  The number
     * currently in use is ob_size.
     * Invariants:
     *     0 <= ob_size <= allocated
     *     len(list) == ob_size
     *     ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0
     * list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations.
     *
     * Items must normally not be NULL, except during construction when
     * the list is not yet visible outside the function that builds it.
     */
    Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;

这句注释len(list) == ob_size

• ob_item ，指向动态数组的指针，动态数组保存元素对象的指针；
• allocated ，动态数组长度，即列表 容量 ；
• ob_size ，动态数组当前保存元素个数，即列表 长度

注: 下图引用了《Python 源码剖析》

---

特殊方法的调用是隐式的，比如 for i in x: 这个语句，背后其实用的是iter(x)，而这个函数的背后则是x.__iter__() 方法

在Python官方doc下对__iter__的解释

object.__iter__(self)
此方法在需要为容器创建迭代器时被调用。此方法应该返回一个新的迭代器对象，它能够逐个迭代容器中的所有对象。对于映射，它应该逐个迭代容器中的键。

迭代器对象也需要实现此方法；它们需要返回对象自身

iter则是内置函数

for循环的本质其实是迭代器的循环

• 调用可迭代对象的__iter__方法，将goods转化为迭代器goods_iterator；
• 调用迭代器goods_iterator的__next__方法，返回出goods的第一个元素；
• 循环步骤2，直到迭代器内数据流全部输出，捕获异常（）

# while 和 iterator
users = 'wuxianfeng','qianyuli'
users_iterator = iter(users)            # 等同于 users.__iter__()
while True:
    try:
        print(next(users_iterator))     # 等同于users.__next__()
    except StopIteration:               # 捕捉异常终止循环
        break

# for循环 则是这么写的，你会选择哪个方式，不言而喻
for user in users:
    print(user)

通常你的代码无需直接使用特殊方法。除非有大量的元编程存在，直接调用特殊方法的频率应该远远低于你去实现它们的次数。唯一的例外可能是 __init__ 方法，你的代码里可能经常会用到它，目的是在你自己的子类的__init__方法中调用超类的构造器

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

除了快，还有啥好处?

不要自己想当然地随意添加特殊方法，比如 __foo__ 之类的，因为虽然现在这个名字没有被 Python 内部使用，以后就不一定

1|11.2.1 模拟数值类型

现在来了个题，让你实现上图的类Vector，你会怎么做?

上图只演示了加法，实际这个类还可以实现乘法、求模(abs)

v1 = Vector(3,4)
abs(v1) ==>5
v1*3 ==>Vector(9,12)

示例代码

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)
    # def __bool__(self): # 官方写了，但后面没用到
    #     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)
if __name__ == '__main__':
    v1 = Vector(3,4)
    print(abs(v1)) # 5.0
    print(v1*3)  #Vector(9,12)
    v2 = Vector(6,8) 
    print(v1+v2) #Vector(9,12)

__repr__是字符串表示形式，也是repr内置函数的背后，你print(v1*3)得到Vector(9,12)因此二来

__abs__是abs(v1)背后调用的

__add__是v1+v2背后调用的

__mul__是v1*3背后调用的

1|21.2.2 字符串表示形式

作者顺着1.2.1继续展开讲每个魔术方法的一些细节

repr 就是通过 repr 这个特殊方法来得到一个对象的字符串表示形式的。如果没有实现 repr，当我们在控制台里打印一个向量的实例时，得到的字符串可能会是 <Vector object at 0x10e100070>

比如这样

class Person:
    def __init__(self,name):
        self.name = name

p1 = Person('wuxianfeng')
print(p1) # <__main__.Person object at 0x0000020A9895F280>

你可以加个__repr__

class Person:
    def __init__(self,name):
        self.name = name
    def __repr__(self):
        return 'Person: %s' %self.name



p1 = Person('wuxianfeng')
print(p1) # Person: wuxianfeng

细心的同学可能发现在Vector的案例中用到了%r

    def __repr__(self):
        return 'Person: %r' %self.name

得到的将是

p1 = Person('wuxianfeng')
print(p1) #Person: 'wuxianfeng'

区别在于多了个引号

而关于%r，官方是这么解释的

更多的你可以参考https://docs.python.org/zh-cn/3.9/library/stdtypes.html#old-string-formatting

__repr__ 和__str__的区别在于，后者是在 str() 函数被使用，或是在用 print 函数打印一个对象的时候才被调用的，并且它返回的字符串对终端用户更友好。

如果你只想实现这两个特殊方法中的一个，__repr__ 是更好的选择，因为如果一个对象没有 __str__ 函数，而 Python 又需要调用它的时候，解释器会用 __repr__ 作为替代

class Person:
    def __init__(self,name):
        self.name = name
    def __repr__(self):
        return 'Person: %r' %self.name

    def __str__(self):
        return '人类: %s' %self.name

p1 = Person('wuxianfeng')
print(p1)     # 调用 __str__
print(repr(p1)) # 自然是调用 __repr__
print(str(p1)) # 自然是调用 __str__

1|31.2.3 算术运算符

__add__ 和 __mul__ 分别对应+和*，是中缀运算符

注: 中缀运算符在操作数的中间

两个方法的返回值都是新创建的向量对象

中缀运算符的基本原则就是不改变操作对象，而是产出一个新的值

1|41.2.4 自定义的布尔值

学过if、while的都知道，他们后面的表达式不见得就是直观的True或者False，背后就是这个__bool__

为了判定一个值 x 为真还是为假，Python会调用 bool(x)，这个函数只能返回 True 或者 False

bool(x) 的背后是调用 x.__bool__() 的结果

如果不存在 __bool__ 方法，那么 bool(x) 会尝试调用 x.__len__()。若返回 0，则 bool 会返回 False；否
则返回 True

示例代码

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __bool__(self):
        return True if self.age > 0 else False

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


class Human:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

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


if __name__ == '__main__':
    p1 = Person('wuxianfeng', 0)
    p2 = Person('qianyuli', 1)
    print(bool(p1))
    print(bool(p2))

从上面的案例中可以看出来

Person类__bool__就是bool(p1)背后调用的

而在Human类中没有定义__bool__，__len__就发挥作用了

https://docs.python.org/zh-cn/3.9/library/stdtypes.html#truth-value-testing 逻辑值检测

一个对象在默认情况下均被视为真值，除非当该对象被调用时其所属类定义了 __bool__() 方法且返回 False 或是定义了 __len__() 方法且返回零

2|01.3 特殊方法一览

https://docs.python.org/zh-cn/3.9/reference/datamodel.html#special-method-names

再说一次: 我在知乎的另外一篇文章中也做了一些归类: https://zhuanlan.zhihu.com/p/656429071

3|01.4 为什么len不是普通方法

len 之所以不是一个普通方法，是为了让 Python 自带的数据结构可以走后门，abs 也是同理

如果 x 是一个内置类型的实例，那么 len(x) 的速度会非常快。背后的原因是 CPython 会直接从一个 C 结构体里读取对象的长度，完全不会调用任何方法

4|01.5 本章小结

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

Python 对象的一个基本要求就是它得有合理的字符串表示形式，我们可以通过 __repr__ 和
__str__ 来满足这个要求。前者方便我们调试和记录日志，后者则是给终端用户看的

5|01.6 延伸阅读

https://docs.python.org/zh-cn/3.9/reference/datamodel.html#

Python 语言参考手册里的“Data Model”一章（我提供的是中文）是最符合规范的知识来源

Alex Martelli 的《Python 技术手册（第 2 版）》对数据模型的讲解很精彩

https://stackoverflow.com/users/95810/alex-martelli 是他的主页

David Beazley

《Python 参考手册（第 4 版）》

Python Cookbook（第 3版）中文版》

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