流畅的python--第十二章 序列的特殊方法

Vector 类第 1 版：与 Vector2d 类兼容

示例 12-2　vector_v1.py：从 vector2d_v1.py 衍生而来

from array import array
import reprlib
import math
class Vector:typecode = 'd'def __init__(self, components):self._components = array(self.typecode, components)# ❶def __iter__(self):return iter(self._components) #❷def __repr__(self):components = reprlib.repr(self._components) #❸components = components[components.find('['):-1] #❹return f'Vector({components})'def __str__(self):return str(tuple(self))def __bytes__(self):return (bytes([ord(self.typecode)]) +bytes(self._components)) #❺def __eq__(self, other):return tuple(self) == tuple(other)def __abs__(self):return math.hypot(*self) #❻def __bool__(self):return bool(abs(self))@classmethoddef frombytes(cls, octets):typecode = chr(octets[0])memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)return cls(memv) #❼

❶ self._components 是“受保护”的实例属性，把 Vector 的分量保存在一个数组中。
❷ 为了迭代，使用 self._components 构建一个迭代器，作为返回值。
❸ 使用 reprlib.repr() 函数生成 self._components 的有限长度表
示形式（例如 array('d', [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0,...])）。
❹ 把字符串插入 Vector 的构造函数调用之前，去掉前面的array('d', 和后面的 )。
❺ 直接使用 self._components 构建 bytes 对象。
❻ 从 Python 3.8 开始，math.hypot 接受 N 维坐标点。以前使用的表达式是 math.sqrt(sum(x * x for x in self))。
❼ 只需在 frombytes 方法的基础上改动最后一行：直接把memoryview 传给构造函数，不用像前面那样使用 * 拆包。

协议和鸭子类型

在面向对象编程中，协议是非正式的接口，只在文档中定义，不在代码
中定义。例如，Python 的序列协议只需要__len__和 __getitem__ 这
两个方法。任何类（例如 Spam），只要使用标准的签名和语义实现了
这两个方法，就能用在任何预期序列的地方。Spam 是不是哪个类的子
类无关紧要，只要提供了所需的方法即可。示例 1-1 就是一例，这里再
次给出代码，如示例 12-3 所示。
示例 12-3　示例 1-1 的代码，为了方便参考，再次给出

import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
class FrenchDeck:ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()def __init__(self):self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suitsfor rank in self.ranks]def __len__(self):return len(self._cards)def __getitem__(self, position):return self._cards[position]

示例 12-3 中的 FrenchDeck 类能充分利用 Python 的很多功能，因为它
实现了序列协议，即使代码中并没有声明这一点。任何有经验的 Python
程序员只要看一眼就知道它是序列，即便它是 object 的子类也无妨。
我们说它是序列，因为它的行为像序列，这才是重点。
协议是非正式的，没有强制力，因此如果知道类的具体使用场景，那么
通常只需要实现协议的一部分。例如，为了支持迭代，只需实现
__getitem__ 方法，没必要提供__len__方法。

Vector 类第 2 版：可切片的序列

如 FrenchDeck 类所示，如果能委托给对象中的序列属性（例如
self._components 数组），则支持序列协议特别简单。下面只有一行
代码的__len__方法和 __getitem__ 方法是很好的开始。

class Vector:typecode = 'd'def __init__(self, components):self._components = array(self.typecode, components)# ❶def __iter__(self):return iter(self._components) #❷def __repr__(self):components = reprlib.repr(self._components) #❸components = components[components.find('['):-1] #❹return f'Vector({components})'def __str__(self):return str(tuple(self))def __bytes__(self):return (bytes([ord(self.typecode)]) +bytes(self._components)) #❺def __eq__(self, other):return tuple(self) == tuple(other)def __abs__(self):return math.hypot(*self) #❻def __bool__(self):return bool(abs(self))@classmethoddef frombytes(cls, octets):typecode = chr(octets[0])memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)return cls(memv) #❼def __len__(self):return len(self._components)def __getitem__(self, index):return self._components[index]

可以看到，连切片都支持了，不过尚不完美。如果 Vector 实例的切片
也是 Vector 实例，而不是数组，那就更好了。前面那个 FrenchDeck
类也有类似的问题：切片得到的是列表。对 Vector 来说，如果切片生
成普通的数组，那么将会失去大量功能。
想想内置序列类型：切片得到的都是各自类型的新实例，而不是其他类型。
为了把 Vector 实例的切片也变成 Vector 实例，不能简单地把切片操作委托给数组。要分析传给 __getitem__ 方法的参数，做适当的处理。

切片原理

示例 12-4　观察 __getitem__ 和切片的行为

❶ 在这个示例中，__getitem__ 直接返回传给它的值。
❷ 单个索引，没什么新奇的。
❸ 1:4 表示法变成了 slice(1, 4, None)。
❹ slice(1, 4, 2) 的意思是从1开始，到 4 结束，步幅为 2。
❺ 神奇的事发生了：如果[]中有逗号，那么 __getitem__ 收到的就是元组。
❻ 元组中甚至可以有多个 slice 对象。
示例 12-5　查看slice类的属性

❶ slice 是内置的类型（首次出现于 2.7.2 节）。
❷ 查看 slice，我们发现它有 start、stop 和 step 这 3 种数据属
性，还有 indices 方法。
在示例 12-5 中，调用 dir(slice) 得到的结果中有个 indices 属性，
这是一个方法，作用很大，但是鲜为人知。help(slice.indices) 给
出的信息如下。

给定长度为 len 的序列，计算 S 表示的扩展切片的起始（start）
索引和结尾（stop）索引，以及步幅（stride）。超出边界的索引会
被截掉，就像常规切片一样。
换句话说，indices 方法开放了内置序列实现的棘手逻辑，可以优雅地
处理缺失索引和负数索引，以及长度超过目标序列的切片。这个方法
会“整顿”元组，把 start、stop 和 stride 都变成非负数，而且都落在
指定长度序列的边界内。
下面举几个例子。假设有一个长度为5的序列，例如 'ABCDE'。

❶ 'ABCDE'[:10:2] 等同于 'ABCDE'[0:5:2]。
❷ 'ABCDE'[-3:] 等同于 'ABCDE'[2:5:1]。
在 Vector 类中无须使用 slice.indices() 方法，因为收到切片参数
时，我们委托 _components 数组处理。因此，如果没有底层序列类型
作为依靠，那么使用这个方法能节省大量时间。

能处理切片的 __getitem__ 方法

示例 12-6 列出了让 Vector 表现为序列所需的两个方法：__len__ 和__getitem__（后者现在能正确处理切片了）。
示例 12-6　vector_v2.py 的部分代码：为 vector_v1.py 中的 Vector
类（参见示例 12-2）添加 __len__ 方法和 __getitem__ 方法

def __len__(self):return len(self._components)
def __getitem__(self, key):if isinstance(key, slice): #❶cls = type(self) #❷return cls(self._components[key]) #❸index = operator.index(key) #❹return self._components[index] #❺

❶ 如果 key 参数的值是一个 slice 对象……
❷ ……就获取实例的类（Vector），然后……
❸ ……调用类的构造函数，使用 _components 数组的切片构建一个新
Vector 实例。
❹ 如果从 key 中得到的是单个索引……
❺ ……就返回 _components 中相应的元素。

🚩大量使用 isinstance 可能表明面向对象设计得不好，不过
在 __getitem__ 方法中使用它处理切片是合理的。
示例 12-7　测试示例 12-6 中改进的 Vector.__getitem__ 方法

❶ 单个整数索引只获取一个分量，值为浮点数。
❷ 切片索引创建一个新 Vector 实例。
❸ 长度为 1 的切片也创建一个 Vector 实例。
❹ Vector 不支持多维索引，因此索引元组或多个切片会抛出错误。

Vector 类第 3 版：动态存取属性

Vector2d 变成 Vector 之后，就无法通过名称访问向量的分量（例如
v.x 和 v.y）了。现在，我们处理的向量可能有大量分量。不过，如果
能通过单个字母访问前几个分量的话会比较方便。例如，用 x、y 和 z
代替 v[0]、v[1] 和 v[2]。
我们想额外提供以下句法，用于读取向量的前 4 个分量。

class Vector:typecode = 'd'def __init__(self, components):self._components = array(self.typecode, components)# ❶def __iter__(self):return iter(self._components) #❷def __repr__(self):components = reprlib.repr(self._components) #❸components = components[components.find('['):-1] #❹return f'Vector({components})'def __str__(self):return str(tuple(self))def __bytes__(self):return (bytes([ord(self.typecode)]) +bytes(self._components)) #❺def __eq__(self, other):return tuple(self) == tuple(other)def __abs__(self):return math.hypot(*self) #❻def __bool__(self):return bool(abs(self))@classmethoddef frombytes(cls, octets):typecode = chr(octets[0])memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)return cls(memv) #❼def __len__(self):return len(self._components)def __getitem__(self, index):return self._components[index]__match_args__ = ('x', 'y', 'z', 't') #new❶def __getattr__(self, name):cls = type(self) #new❷try:pos = cls.__match_args__.index(name) #new❸except ValueError: #new❹pos = -1if 0 <= pos < len(self._components): #new❺return self._components[pos]msg = f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}' #new❻raise AttributeError(msg)

new❶ 设定 __match_args__，让 __getattr__ 实现的动态属性支持位置模式匹配。
new❷ 获取 Vector 类，供后面使用。
new❸ 尝试获取 name 在 __match_args__ 中的位置。
new❹ 如果未找到 name，那么 .index(name) 就会抛出 ValueError。此
时，把 pos 设为 -1。（我也想在这里使用 str.find 之类的方法，可
惜 tuple 没有实现这样的方法。）
new❺ 如果 pos 落在分量长度范围内，就返回对应的分量。
new❻ 如果执行到这里，就抛出 AttributeError，输出一个标准消息。
__getattr__ 方法的实现不难，但是这样实现还不够。看看示例 12-9
中古怪的交互行为。
示例 12-9　不恰当的行为：为 v.x 赋值没有抛出错误，但是前后矛盾

❶ 使用 v.x 获取第一个元素（v[0]）。
❷ 为 v.x 赋新值。这个操作应该抛出异常。
❸ 读取 v.x，得到的是新值 10。
❹ 可是，向量的分量没变。
示例 12-10　vector_v3.py 的部分代码：在 Vector 类中实现__setattr__ 方法

class Vector:typecode = 'd'def __init__(self, components):self._components = array(self.typecode, components)# ❶def __iter__(self):return iter(self._components) #❷def __repr__(self):components = reprlib.repr(self._components) #❸components = components[components.find('['):-1] #❹return f'Vector({components})'def __str__(self):return str(tuple(self))def __bytes__(self):return (bytes([ord(self.typecode)]) +bytes(self._components)) #❺def __eq__(self, other):return tuple(self) == tuple(other)def __abs__(self):return math.hypot(*self) #❻def __bool__(self):return bool(abs(self))@classmethoddef frombytes(cls, octets):typecode = chr(octets[0])memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)return cls(memv) #❼def __len__(self):return len(self._components)def __getitem__(self, index):return self._components[index]__match_args__ = ('x', 'y', 'z', 't') #new❶def __getattr__(self, name):cls = type(self) #new❷try:pos = cls.__match_args__.index(name) #new❸except ValueError: #new❹pos = -1if 0 <= pos < len(self._components): #new❺return self._components[pos]msg = f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}' #new❻raise AttributeError(msg)def __setattr__(self, name, value):cls = type(self)if len(name) == 1: #❶if name in cls.__match_args__: #❷error = 'readonly attribute {attr_name!r}'elif name.islower(): #❸error = "can't set attributes 'a' to 'z' in {cls_name!r}"else:error = '' #❹if error: #❺msg = error.format(cls_name=cls.__name__, attr_name=name)raise AttributeError(msg)super().__setattr__(name, value) #❻

❶ 特别处理名称是单个字符的属性。
❷ 如果 name 在__match_args__ 中，就设置特殊的错误消息。
❸ 如果 name 是小写字母，就设置一个针对所有小写字母的错误消息。
❹ 否则，把错误消息设为空字符串。
❺ 如果错误消息不为空，就抛出 AttributeError。
❻ 默认情况：在超类上调用__setattr__方法，提供标准行为。

🚩 super() 函数用于动态访问超类的方法，对 Python 这种支持
多重继承的动态语言来说，必须这么做。程序员经常使用这个函数
把子类方法的某些任务委托给超类中适当的方法，如示例 12-10 所示。

Vector 类第 4 版：哈希和快速等值测试

我们要再次实现 __hash__ 方法。加上现有的 __eq__ 方法，这会把
Vector 实例变成可哈希的对象。

归约函数（reduce、sum、any 和 all）把序列或有限的可
迭代对象聚合成一个结果。
我们已经知道，sum() 可以代替 functools.reduce()，下面说说它的
原理。reduce() 的关键思想是，把一系列值归约成单个值。reduce()
函数的第一个参数是一个接受两个参数的函数，第二个参数是一个可迭
代对象。假如有一个接受两个参数的函数 fn 和一个列表 lst。调用
reduce(fn, lst) 时，fn 首先会被应用到第一对元素上，即
fn(lst[0], lst[1])，生成第一个结果 r1。然后，fn 会被应用到 r1
和下一个元素上，即 fn(r1, lst[2])，生成第二个结果 r2。接着，
调用 fn(r2, lst[3])，生成 r3……直到最后一个元素，返回最后得
到的结果 rN。

使用 reduce 函数可以计算 5!（5 的阶乘）。

示例 12-11　计算整数 0~5 的累计异或的 3 种方式

❶ 使用 for 循环和累加器变量计算聚合异或。
❷ 使用 functools.reduce函数，传入匿名函数。
❸ 使用 functools.reduce 函数，把 lambda 表达式换成operator.xor。
示例 12-12　vector_v4.py 的部分代码：在 vector_v3.py 中的
Vector 类的基础上导入两个模块，并添加 __hash__ 方法

from array import array
import reprlib
import math
import functools #❶
import operator #❷class Vector:typecode = 'd'def __init__(self, components):self._components = array(self.typecode, components)def __iter__(self):return iter(self._components) def __repr__(self):components = reprlib.repr(self._components) components = components[components.find('['):-1] return f'Vector({components})'def __str__(self):return str(tuple(self))def __bytes__(self):return (bytes([ord(self.typecode)]) +bytes(self._components)) def __eq__(self, other): # ❸return tuple(self) == tuple(other)def __hash__(self):hashes = (hash(x) for x in self._components)# ❹return functools.reduce(operator.xor, hashes, 0) #❺def __abs__(self):return math.hypot(*self) def __bool__(self):return bool(abs(self))@classmethoddef frombytes(cls, octets):typecode = chr(octets[0])memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)return cls(memv) def __len__(self):return len(self._components)def __getitem__(self, index):return self._components[index]__match_args__ = ('x', 'y', 'z', 't') def __getattr__(self, name):cls = type(self) try:pos = cls.__match_args__.index(name)except ValueError: pos = -1if 0 <= pos < len(self._components): return self._components[pos]msg = f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}' raise AttributeError(msg)def __setattr__(self, name, value):cls = type(self)if len(name) == 1: if name in cls.__match_args__: error = 'readonly attribute {attr_name!r}'elif name.islower(): error = "can't set attributes 'a' to 'z' in {cls_name!r}"else:error = '' if error:msg = error.format(cls_name=cls.__name__, attr_name=name)raise AttributeError(msg)super().__setattr__(name, value) 

❶ 为了使用 reduce 函数，导入 functools 模块。
❷ 为了使用xor函数，导入 operator 模块。
❸__eq__方法没有变化。这里把它列出来是为了将其和 __hash__ 方
法放在一起，因为它们要结合在一起使用。
❹ 创建一个生成器表达式，惰性计算各个分量的哈希值。
❺ 把 hashes 提供给 reduce 函数，使用 xor 函数计算聚合的哈希值。
第三个参数（0）是初始值（参见下面的“警告栏”）。

示例 12-12 实现的 __hash__ 方法是一种完美的映射归约（map-reduce）计算

图 12-2：映射归约：把函数应用到各个元素上，生成一个新序列（映射），然后计算聚合值（归约）
示例 12-15　内置函数 zip 的使用示例

❶ zip 函数返回一个生成器，按需生成元组。
❷ 为了输出，构建一个列表。通常，我们会迭代生成器。
❸ 当一个可迭代对象耗尽后，zip 不发出警告就停止。
❹ itertools.zip_longest 函数的行为有所不同，它使用可选的
fillvalue（默认值为 None）来填充缺失的值，因此可以继续生
成元组，直到最后一个可迭代对象耗尽。
zip 函数还可以转置以嵌套的可迭代对象表示的矩阵。

为了避免在 for 循环中直接处理索引变量，还经常使用内置生成器
函数 enumerate。如果不熟悉这个函数，那么一定要阅读“Built-in functions”文档。

Vector 类第 5 版：格式化

Vector 类的 __format__ 方法类似于 Vector2d 类的方法，但是不使
用极坐标，而使用球面坐标（也叫“超球面”坐标），因为 Vector 类支
持 n 个维度，而超过四维后，球体变成了“超球体”。 因此，我们将把
自定义的格式后缀由 'p' 改成 'h'。
例如，对四维空间（len(v) == 4）中的 Vector 对象来说，'h' 代码
得到的结果如下：<r, Φ₁, Φ₂, Φ₃>，其中 r 是模（abs(v)），余下
3 个数是角坐标 Φ₁、Φ₂ 和 Φ₃。
示例 12-16　vector_v5.py：Vector 类最终版的 doctest 和全部代
码，带标号那几行是为了支持 __format__ 方法而添加的代码

示例 12-16　vector_v5.py：Vector 类最终版的 doctest 和全部代
码，带标号那几行是为了支持 __format__ 方法而添加的代码

一个多维Vector类，第5版
Vector实例使用数值可迭代对象构建::

测试二维向量（结果与vector2d_v1.py一样）::

测试类方法.frombytes()::

测试三维向量::

测试多维向量::

测试.__bytes__和.frombytes()方法::

测试序列行为::

测试切片::

测试动态属性访问::

动态属性查找失败情况::

测试哈希::

大多数非整数的哈希码在32位和64位CPython中不一样::

测试使用format()格式化二维笛卡儿坐标::

测试使用format()格式化三维和七维笛卡儿坐标::

测试使用format()格式化二维、三维和四维球面坐标::