python 解释器是如何工作的呢?
不管在哪种框架下写程序,都会花费大量时间去实现那些会被框架本身调用的方法, Python 也不例外。Python 解释器碰到特殊的句法时,会使用特殊方法去激活一些基本的对 象操作,这些特殊方法的名字以两个下划线开头,以两个下划线结尾
比如 obj[key] 的背后就是 getitem 方法,
import collections
from random import choice
import pysnooper
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.suits for rank in self.ranks]
@pysnooper.snoop()
def __len__(self):
return len(self._cards)
@pysnooper.snoop()
def __getitem__(self, position):
return self._cards[position]
@pysnooper.snoop()
def __contains__(self, item):
if item:
return True
if __name__ == '__main__':
deck = FrenchDeck()
print(len(deck))
print(deck[1])
首先明确一点,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。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。但是,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。
很多时候,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。当然前提是这个方法在 x 中被实现了。
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。
下面在介绍一些特殊方法的实现
repr、abs、 add 和 mul
from math import hypot
import pysnooper
class Vector:
def __init__(self, x=0, y=0):
self.x = x
self.y = y
@pysnooper.snoop()
def __repr__(self):
return 'Vector(%r, %r)' % (self.x, self.y)
@pysnooper.snoop()
def __str__(self):
return '对象字符串化%r' % self
@pysnooper.snoop()
def __abs__(self):
return hypot(self.x, self.y)
@pysnooper.snoop()
def __bool__(self):
return bool(abs(self))
@pysnooper.snoop()
def __add__(self, other):
x = self.x + other.x
y = self.y + other.y
return Vector(x, y)
@pysnooper.snoop()
def __mul__(self, scalar):
return Vector(self.x * scalar, self.y * scalar)
@pysnooper.snoop()
def __len__(self):
return True if self else False
if __name__ == "__main__":
vector = Vector(3, 4)
vector_1 = Vector(5, 12)
print(vector.__repr__())
print(abs(vector))
vector_3 = vector + vector_1
print(vector_3)
print(vector_3*3)
print(str(vector_3))
print(vector_3.__len__())
print(bool(vector_3))
bool()
repr 和 str(都是打印输出的作用) 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。
其他的python 特殊方法
这里对于__len__ 方法做一个特殊说明:对于用户自定义的方法,Python 会自己去调 用其中由你实现的__ len__ 方法, 但对于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。