Python 数据模型

2023-03-31 00:00:02Python018

Python 数据模型,第1张

Python 风格的关键完全体现在 Python 的数据模型上，数据模型所描述的 API ，为使用最地道的语言特性来构建开发者自己的对象提供了工具。

当 Python 解析器遇到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作。特殊方法以双下划线开头，以双下划线结尾。如： obj[key] 的背后就是 __getitem__ 方法。魔术方法是特殊方法的昵称，特殊方法也叫双下方法。

使用 __getitem__ 和 __len__ 创建一摞有序的纸牌：

上面的例子，使用 collections.namedtuple 构建了一个简单的类来表示一张纸牌， namedtuple 用以构建只有少数属性但没有方法的类。

我们自定义的 FrenchDeck 类可以像任何 python 标准集合类型一样使用 len() 函数，查看一叠牌有多少张：

也可以像列表一样，使用位置索引， d[i] 将调用 __getitem__ 方法：

也可以使用标准库模块提供的 random.choice 方法，从序列中随机选取一个元素。下面，我们如随机取出一张纸牌：

现在我们已经体会到通过 python 特殊方法，来使用 Python 数据模型的 2 个好处：

因为 __getitem__ 方法把 [] 操作交给了 self.cards 列表，所以我们的 FrenchDeck 实例自动支持切片：

仅仅实现了 __getitem__ 方法，这一摞牌即变得可迭代：

运行结果：

也可以直接调用内置的 reversed 函数，反向迭代 FrenchDeck 实例：

运行结果：

迭代通常是隐式的，比如一个集合类型没有实现 __contains__ 方法，那么 in 运算符就会按顺序做一次迭代搜索。

因此， in 运算符可以用在我们的 FrenchDeck 实例上，因为它是可迭代的：

FrenchDeck 还可以使用 Python 标准库中的 sorted 函数，实现排序：

首先定义一个排序依据的函数：

优先按 rank 的大小排序，rank 相同时则比较 suit 的值：

运行结果：

优先按 suit 的大小排序，suit 相同时则比较 rank 的值：

运行结果：

按照目前的设计，FrenchDeck 还不支持洗牌，因为它是不可变的：

shuffle 函数要调换集合中元素的位置，而 FrenchDeck 只实现了不可变的序列协议，可变的序列还必须提供 __setitem__ 方法：

洗牌：

没有任何的返回值，可见 random.shuffle 就地修改了可变序列 d 。为便于观察结果，我们定义输入的输出函数：

运行结果：

每次洗牌，都是一个随机的序列：

首先明确一点，特殊方法的存在是为了被 Python 解析器调用的，例如：我们不会使用 obj.__len__() 这种写法，而是 len(obj) 。在执行 len(obj) 时，如果 obj 是一个自定义类的对象，那么 Python 会自己去调用我们实现的 __len__ 方法。

对于 Python 内置的数据类型，比如列表、字符串、字节序列等，那么 CPython 会抄个近路， __len__ 实际上会返回 PyVarObject 里的 ob_size 属性，这是因为直接读取属性比调用一个方法要快得多。

很多时候，特殊方法的调用是隐式的，比如 for i in x: 这个语句其实是调用 iter(x) ，而这个函数的背后是 x.__iter__() 方法。

通过内置函数如来使用特殊方法是最好的选择。这些内置函数不仅会调用这些方法，通常还提供额外的好处，对于内置类型来说，它们的速度更快。

下面，我们通过定义一个简单的二维向量类，再来体会一下 Python 特殊方法的美妙：

使用 Vector 类，就像使用 Python 内置的数据类型一样简单：

学python的人都知道，python中一切皆是对象，如class生成的对象是对象，class本身也是对象，int是对象，str是对象，dict是对象...。所以，我很好奇，python是怎样实现这些对象的？带着这份好奇，我决定去看看python的源码，毕竟源码才是满足自己好奇心最直接的方法。

在object.h文件中，定义了两种数据结构PyObject和PyVarObject，代码如下：

1 #define PyObject_HEAD \ 2 Py_ssize_t ob_refcnt \ 3 struct _typeobject *ob_type4 5 #define PyObject_VAR_HEAD \ 6 PyObject_HEAD \ 7 Py_ssize_t ob_size8 9 typedef struct _object {10 PyObject_HEAD11 } PyObject12 13 typedef struct {14 PyObject_VAR_HEAD15 } PyVarObject

这两种数据结构分别对应python的两种对象：固定长度对象和可变长度对象。python中的所有对象都属于这两种对象中的一种，如int，float是固定长度对象，list，str，dict是可变长度对象。从上面两种对象数据结构定义来看，可变长度对象和固定长度对象的头都是PyObject结构体，也就是说python中所有对象的开头都包含这个结构体，并且可以用PyObject *指针来访问任何对象，这种访问对象的方法在python的源码中随处可见。PyObject结构体包含两个成员，ob_refcnt和ob_type指针。ob_refcnt用来表示对象被引用的次数，当ob_refcnt == 0时，这个对象会被立即销毁；ob_type指针指向了一个_typeobject类型的结构体，表示对象所属的类型，也就是生成该对象的类型，这其实很类似于面向对象中类与实例的关系，PyObject是某个类的实例，ob_type表示这个类。但与面向对象不同的是，ob_type本身也是个对象，我们来看下_typeobject的定义：

1 typedef struct _typeobject { 2 PyObject_VAR_HEAD 3 const char *tp_name/*类型名 */ 4 Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize/* 实例化对象的大小 */ 5 6 /* 标准方法 */ 7 8 destructor tp_dealloc9 printfunc tp_print10 getattrfunc tp_getattr11 setattrfunc tp_setattr12 cmpfunc tp_compare13 reprfunc tp_repr14 15 /* 标准类（数值类，列表类，dict类）方法*/16 17 PyNumberMethods *tp_as_number18 PySequenceMethods *tp_as_sequence19 PyMappingMethods *tp_as_mapping20 21 /* 其它标准方法*/22 23 hashfunc tp_hash24 ternaryfunc tp_call25 reprfunc tp_str26 getattrofunc tp_getattro27 setattrofunc tp_setattro28 ...

29 } PyTypeObject

从上面定义来看，_typeobject的开头也包含了PyObject结构体，所以它也是一个对象，既然它也是一个对象，那么按照面向对象的理解，它又是谁来生成的呢？答案是所有PyTypeObject对象都是通过PyType_Type来生成的，包括PyType_Type本身，因为PyType_Type也是PyTypeObject对象，有点绕。PyType_Type的定义是通过将PyType_Type声明为全局静态变量实现的，具体如下：

1 PyTypeObject PyType_Type = { 2 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) 3 "type", /* tp_name */ 4 sizeof(PyHeapTypeObject), /* tp_basicsize */ 5 sizeof(PyMemberDef), /* tp_itemsize */ 6 (destructor)type_dealloc, /* tp_dealloc */ 7 0, /* tp_print */ 8 0, /* tp_getattr */ 9 0, /* tp_setattr */10 0, /* tp_compare */11 (reprfunc)type_repr, /* tp_repr */12 0, /* tp_as_number */13 0, /* tp_as_sequence */14 0, /* tp_as_mapping */15 (hashfunc)_Py_HashPointer, /* tp_hash */16 (ternaryfunc)type_call, /* tp_call */17 0, /* tp_str */18 (getattrofunc)type_getattro, /* tp_getattro */19 (setattrofunc)type_setattro, /* tp_setattro */20 0, /* tp_as_buffer */21 ...22 }

从PyType_Type定义来看，ob_type被初始化为它自己的地址，所以PyType_Type的类型就是自己。从python源码实现来看，所有PyTypeObject的ob_type都会指向PyType_Type对象，所以PyType_Type是所有类型的类型，称之为元类。python中定义了很多内建的类型对象，如PyInt_Type （int类型），PyStr_Type （str类型），PyDict_Type（dict类型）类型对象，下面看下PyInt_Type类型的定义：

1 PyTypeObject PyInt_Type = { 2 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) 3 "int", 4 sizeof(PyIntObject), 5 0, 6 (destructor)int_dealloc, /* tp_dealloc */ 7 (printfunc)int_print, /* tp_print */ 8 0, /* tp_getattr */ 9 0, /* tp_setattr */10 (cmpfunc)int_compare, /* tp_compare */11 (reprfunc)int_to_decimal_string, /* tp_repr */12 &int_as_number, /* tp_as_number */13 0, /* tp_as_sequence */14 0, /* tp_as_mapping */15 (hashfunc)int_hash, /* tp_hash */16 0, /* tp_call */17 ...18 }

从PyInt_Type定义来看，它主要包含了int数据类型相关的方法。PyInt_Type 类型对象的初始化和PyType_Type 类型类似，PyInt_Type类型的定义也是通过全局静态变量的方式实现的，除了PyInt_Type了下，所有python内建类型都是以这种方式定义的。这些类型产生的对象都会共享这些类型对象，包括这些类型定义的方法。

在python中，怎样查看对象的类型呢？有两种方法，一种是直接type：

1 >>>x = 12 >>>type(x)3 <type 'int'>

另一种是通过对象的__class__属性：

1 >>>x = 12 >>>type(x)3 <type 'int'>4 >>>x.__class__5 <type 'int'>

现在来看看int，str，dict这些类型的类型：1 <type 'int'>2 >>>type(int)3 <type 'type'>4 >>>type(str)5 <type 'type'>6 >>>type(dict)7 <type 'type'>8 >>>type(type)9 <type 'type'>从这个输出来看，int，str，dict这些类型的类型都是type，这也印证了前面说的，所有类型都是通过元类type生成的。

对象方法类型定义都是

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