Python数据模型
理解好Python的数据模型才是真正理解了Python这门语言
- Python数据模型其实就是对象模型，书中对数据模型的解释是 数据模型是对Python框架的描述，规范了Python自身构建模块的接口，数据模型体现了Python的设计思想，理解好就能写出Pythonic代码。
- 类似于经常用到的
len(something)背后调用的是something.__len__方法，obj[key]背后调用的是obj.__getitem__方法等等，这些方法就是构建Python数据模型的关键，它们称为特殊方法（魔术方法或双下方法）。
Pythonic纸牌
这是书中对于Python特殊方法的代码示例
import collections from random import choice # namedtuple用来构建只有少数属性但是没有方法的对象 # 访问其中的属性，可以像元组那样使用索引，也可以像一般对象那样使用点操作符(.) Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit']) class FrenchDeck: ranks = [str(i) for i 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] def __len__(self): return len(self._cards) # 可以利用索引查找元素，而且使得它的对象可迭代 def __getitem__(self, pos): return self._cards[pos] def __repr__(self): return if __name__ == '__main__': deck = FrenchDeck() print(len(deck)) # 打印第一张、最后一张、最上面三张、花色是A的扑克牌 print(deck[0], deck[-1], deck[:3], deck[12::13], sep='\n') # 随机选择一个元素 print(choice(deck)) # 打印每一张牌，打印数字，打印花色 for card in deck: print(card, card[0], card.suit) # 扑克牌排序 suit_values = dict(spades = 3, hearts = 2, diamonds = 1, clubs = 0) def spades_high(card): rank_value = FrenchDeck.ranks.index(card.rank) return len(suit_values) * rank_value + suit_values[card.suit] for card in sorted(deck, key=spades_high): print(card)可以看到仅仅这些特殊方法就让对象的操作十分简便，特别是定义了
__getitem__方法就可以实现对象的迭代和切片操作，这个示例不仅体现了Python面向对象的风格，也是体现出Python的核心语言特(如迭代和切片)
自定义二维向量
关于运算符的特殊方法
from math import hypot # 两个数平方和开方 class Vector(): def __init__(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y def __repr__(self): # 字符串表示形式 return 'Vector(%r, %r)' % (self.x, self.y) def __abs__(self): return hypot(self.x, self.y) def __bool__(self): return bool(abs(self)) # OR return bool(self.x or self.y) def __add__(self, other): return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y) def __mul__(self, scalar): return Vector(self.x * scalar, self.y * scalar)这里通过
__add__和__mul__方法分别实现了自定义二维向量的对于 + 和 * 算数运算符的使用，同时__abs__实现了向量的模，__bool__实现判断向量是否为零向量。
特殊方法一览
书中给出的特殊方法列表
- 与运算符无关的特殊方法
字符串/字节序列表示形式 ： __repr__、__str__、__format__、__bytes__ 数值转换 ： __abs__、__bool__、__complex__、__int__、__float__、__hash__、__index__ 集合模拟 ： __len__、__getitem__、__setitem__、__delitem__、__contains__ 迭代枚举 ： __iter__、__reversed__、__next__ 可调用模拟 ： __call__ 上下文管理 ： __enter__、__exit__ 实例创建和销毁 ： __new__、__init__、__del__ 属性管理 ： __getattr__、__getattribute__、__setattr__、__delattr__、__dir__ 属性描述符 ： __get__、__set__、__delete__ 类相关的服务 ： __prepare__、__instancecheck__、__subclasscheck__
- 与运算符有关的特殊方法
一元运算符 ： __neg__ - 、__pos__ + 、__abs__ abs() 比较运算符 ： __lt__ < 、__le__ <= 、__eq__ == 、__ne__ != 、__gt__ > 、__ge__ >= 算术运算符 ： __add__ + 、__sub__ - 、__mul__ * 、__truediv__ / 、__floordiv__ // 、__mod__ % 、__divmod__ divmod() 、__pow__ ** 、__round__ round() 反向算术运算符 ： __radd__、__rsub__、__rmul__、__rtruediv__、__rfloordiv__、__rmod__、__rdivmod__、__rpow__ 增量赋值算术运算符 ： __iadd__、__isub__、__imul__、__itruediv__、__ifloordiv__、__imod__、__ipow__ 位运算符 ： __invert__ ~ 、__lshift__ << 、__rshift__ >> 、__and__ & 、__or__ \： 、__xor__ ^ 反向位运算符 ： __rlshift__、__rrshift__、__rand__、__ror__、__rxor__ 增量赋值位运算符 ： __ilshift__、__irshift__、__iand__、__ior__、__ixor__
小结
数据模型是Python风格的体现，特殊方法又是数据模型构建的关键，通过实现特殊方法，自定义的数据类型可以像内置类型一样随心所欲。特殊方法这么多，当然是遇则熟然则疏，没有必要去记住所有，当需要用到的时候自然就认识它了。
