流暢的python筆記

鴨子類型協議不徹底總結
序列：len，getitem
切片：getitem
v[0]份量的取值和寫值：getitem和setitem
v.x屬性的取值和寫值：getattr和setattr
迭代：1）iter，2）getitem
上下文管理器：enter，exit
+=：1）iadd，2）add
可散列：hash，eq
in測試：1）contains，2）iter，3）getitem

 

第一章，python數據模型
__repr__獲得對象的字符串表現形式
if obj，實際執行的是bool(obj)，python解釋器調用obj.__bool__，若是沒有__bool__，會調用__len__看是否爲0
len(obj)，python解釋器調用obj.__len__()
obj[key]，python解釋器調用obj.__getitem__(key)
'hello world %s' % x， 'hello world %r' % x ，對於x=123二者輸出都同樣，x='abc'前者輸出hello world abc，後者輸出hellow world 'abc' 

 

第二章，序列構成的數組
容器序列：引用，list、tuple、collections.deque
扁平序列：值，str、bytes、array.array
可變序列：list、array.array
不可變序列：tuple、str
*args ：序列中的值
args：序列
列表推導再也不會有變量泄漏的問題
元組拆包：_，a, b, *args = [1, 2, 3, 4, 5, 6]，不要的能夠用_或者*args
切片實際操做步驟：首先生成切片對象slice(a, b, c)，再使用__getitem__方法取值
序列使用 + 和 * 時，原序列都不會被修改，而是新建序列
建立3個空列表：應該使用[[] for i in range(3)]，而不是使用[[]] * 3
array.array：浮點數效率高
set：in測試效率高

 

第三章，字典和集合
用戶自定義類型的對象都是可散列的，散列值就是id()返回的值
dict.get(k, w)：查找key時，設置默認
dict.setdefault(k, w)：更新key時，設置默認
defaultdict(type)：能夠設置字典value的缺省類型，例如list
__missing__：找不到key時會調用__missing__特殊方法
集合沒有getitem，可是有iter

 

第四章，文本和字節序列
待補充

 

第五章，一等函數
函數本質上就是定義了__call__的類，此外還有些函數特有的屬性，例如__kwdefaults__，__defaults__，__get__等等
建議用生成器表達式取代map，filter
匿名函數lambda，主要適用於傳參，能夠省略函數名
operator：提供了一些算數運算符函數，例如相乘mul
functools.partial(func, arg)：用於凍結參數，func是可調用對象，arg是凍結的參數

 

第六章，使用一等函數實現設計模式
用類實現策略模式：用類實現具體策略，相同部分做爲基類，不一樣部分做爲子類
用函數實現策略模式：用函數實現具體的策略，函數做爲參數傳遞給類的實例

 

第七章，函數裝飾器和閉包
自由變量：未在本地做用域中綁定的變量，能夠被內部嵌套函數訪問，並能保留下來的
nonlocal：聲明變量爲自由變量
基本裝飾器（2層嵌套）：必須return2次，若是隻return wrapper，則被裝飾函數有返回值時會永遠返回None
參數化裝飾器（3層嵌套）：支持裝飾器傳參

基本裝飾器代碼實現：

def clock(fn):
    @functools.wraps()
    def wrapper(*arg, **kwargs):
        ret = fn(*arg, **kwargs)
        return ret
    return wrapper    

 

第八章，對象引用、可變性和垃圾回收
變量是標註，不是盒子：引用式變量（例如列表、字典）能夠同時有多個不一樣的變量名
引用性變量的不一樣變量名，值/id都是相等的
python的'=='：只判斷值是否相等，id能夠不等。有點相似js的'==='
能夠用is判斷id是否相同，沒必要使用id()函數
元組的不可變性：保存的引用不可變，可是引用的對象能夠變
建立別名：b = lista
淺複製：b = lista[:]，b = lista.copy()，b= copy.copy(lista)
深複製：b= copy.deepcopy(lista)
若是lista列表內部有「可變的引用對象」(例如字典、集合、列表，元組算不可變的引用對象)，發生改變時，會影響到淺拷貝，但不會影響到深拷貝。
防護可變參數：函數傳參時，可變參數的默認值必須使用None。若是使用可變參數做爲默認值，則不傳參時，多個函數調用方會共享同一個可變參數。
python是按引用傳參的，對參數修改後：1）不可變參數會從新開闢內存，實質至關於傳統的按值傳參；2）可變參數會就地修改，實質至關於傳統的按引用傳參。

 

第九章，符合python風格的對象
儘早捕獲錯誤：若是涉及到參數轉換，在__init__中完成能夠儘早捕獲錯誤
classmethod：靜態函數，第一個參數是類，能夠調用類屬性/類方法
staticmethod：靜態函數，沒有特殊參數，本質上就是放在類中的全局函數
格式化：format
私有屬性：__x能夠經過「object_classname__x」來訪問，因此本質上單下劃線和雙下劃線沒什麼區別
屬性設置爲只讀：私有屬性 + @property
__slots__屬性：節省空間，使用後沒法新增屬性

 

第十章，序列的修改、散片和切片
獲取類的引用方法：type(self)，self.__class__，被@classmethod裝飾的函數的第一個參數。要訪問類變量，必須先獲取類的引用。
實現了一個多維向量類（序列）：
　　v1：兼容2d，一些基本的序列方法
　　v2：實現getitem，支持份量訪問、切片訪問。沒有實現setitem，因此不支持份量設值、切片設值。
　　v3：實現getattr和setattr，支持屬性訪問，setattr必須同時實現，不然對屬性進行設值後(v.x)會與份量值(v[0])產生衝突
　　v4：實現eq和hash，可散列
　　v5：格式化

 

第十一章，從協議到抽象基類
鴨子類型：協議是非正式的接口
白鵝類型：使用抽象基類正式明確接口
abc：自定義抽象基類，抽象方法
collections.abc：提供一些內置的抽象基類
numbers：抽象基類數字塔。包括Number，Complex，Real，Rational，Intergral。
抽象基類（abc.ABC）：抽象基類必須繼承abc.ABC，才能約束子類必須實現抽象方法，抽象基類不能被實例化
抽象方法（@abc.abstractmethod）：抽象基類的抽象方法，不用實現，子類繼承抽象基類時必須實現抽象方法，才能被實例化
抽象基類主要做用：做爲超類；isinstance檢查；註冊（xx.register）；自動識別（不用註冊或繼承也能經過isinstance檢查）
isinstance檢查舉例：collections.abc.Sequence抽象基類包含的方法有__contains__，__iter__，__len__，__getitem__，__reversed__，index，count，其中抽象方法是__len__，__getitem__。若是某對象想經過isinstance(obj, collections.abc.Sequence)檢查，方法一是繼承Sequence並實現2個抽象方法，方法二是本身實現全部的方法，並註冊Sequence.register。
猴子補丁：直接給類（注意不是類的實例）添加新的方法。這樣能夠在運行時修改類或模塊，而不改動源碼。
python是動態強類型語言：動態指運行時檢查類型，強類型指不多隱式轉換類型。

 

第十二章，繼承的優缺點
內置類型字典更新值的方法：
DoppeDict(one=1)：調用__init__()
DoppeDict['two'] = 2：設置時調用__setitem__()，獲取時調用__getitem__()
DoppeDict.update('three', 3)：調用update()，
子類化內置類型時，不會調用用戶定義的類覆蓋的特殊方法
多重繼承：廣度優先，深度優先，python3是廣度優先
委託給父類執行：super().func()，多重繼承時能夠指定由哪一個父類執行xx.func()
繼承UserDict, UserList, UseString：速度慢，以擴展
繼承Dict, List, String：速度快，難擴展

 

第十三章，正確重載運算符
一元: -neg，+pos，~invert
算術: +add，
比較: ==eq，!=ne
增量賦值: +=iadd
運算時，先正向，後反向，比較運算還會比較id，經過返回NotImplemented切換
python3.5新引入@作點積運算

 

第十四章，可迭代的對象、迭代器和生成器
iterable具備可調用的iterator，能夠經過iter(iterable)從iterable中得到iterator。
iterator的實現方法：1）iter + next，其中iter方法中return self，next方法中逐個返回值。2）iter，iter方法中使用yield生成器返回值。
generator屬於iterator。
Sequence實現了getitem和len特殊方法就能夠被迭代，由於解釋器在嘗試迭代對象x時，會執行以下步驟：1）調用iter(x)；2）沒有iter就調用getitem；
StopIteration表示迭代器到頭。
典型的迭代器：2個類，iterable和iterator做爲2個類分開實現，iterable中的iter返回iterator；iterator中的iter返回self，next逐個返回值。
糟糕的迭代器：1個類，同時在iterable中實現了iterator，即iterable中的iter返回self，同時具備next方法逐個返回值。
生成器：1個類，iterable的iter返回yield生成器。
惰性生成器：1個類，iterable的iter返回yield生成器，可是生成器的內容是惰性獲取，例如獲取文本時由finditer替代findall。
生成器表達式：1個類，iterable的iter返回一個生成器表達式。
多層for循環時，能夠用yield from替代內層for循環

 

第十五章，上下文管理器和else塊
用法：with xxx as yyy
支持同時打開兩個對象：with xxx as yyy, aaa as bbb
上下文管理器協議：__enter__方法中返回yyy（沒有提供內容時直接返回None），__exit__方法中作好退出釋放資源操做

 

第十六章，協程
進程：有獨立內存空間。
線程：CPU調度最小單位，共享內存。
協程：用戶態的輕量級線程，上下文切換塊，CPU感知不到協程，只使用一個線程。
在其餘語言中，協程意義不大，能夠經過多線程解決I/O，可是python有GIL多線程也是僞多線程，同一時間只能有一個線程，同步編程I/O阻塞稱爲瓶頸，能夠用協程處理高I/O操做。
同步編程併發：單純經過多進程和多進程進行同步編程，切換線程和切換進程有開銷，還須要解決進程間/線程間資源交互問題。
異步編程併發：協程，回調。
協程： a = yield b，先執行b產出值；再執行a賦值；能夠沒有a，即只產出不賦值（生成器）；能夠沒有b，即只賦值不產出值（最後一塊兒返回）。
協程流程：
1）預激：手動next; 裝飾器; yield from；
2）發送至：send；
3）關閉：發送哨符值; close(); throw()輸入未捕捉的異常
4）異常處理：throw()輸入except捕捉的異常
5) 獲取協程返回值：PEP380定義; yield from；

 

第十七章，使用future處理併發
I/O密集型：多線程threading —> futures.ThreadPoolExecutor
CPU密集型：多進程multiprocessing —> futures.ProcessExecutor
python有GIL，同一時間只能容許一個線程執行python字節碼，而線程是調度CPU的最小單位，所以多線程沒法知足CPU密集型操做。其餘語言開啓多線程能夠調度多個CPU的能夠知足CPU密集型操做。
futures多進程/多線程處理方法：
map：所有完成後獲取結果，再執行後續代碼，只能處理相同的函數（函數參數能夠不一樣）
submit + as_completed：有完成的就先獲取結果，可處理不一樣函數

 

第十八章，使用asyncio包處理併發
asyncio用於異步IO
python3.5開始引入了新語法async和await：@asyncio.coroutine替換爲async def …，yield from替換爲await

第十九章，動態屬性和特性
若是想把屬性x變成只讀：能夠經過@property完成，特性名稱須要與init中靜態屬性名稱不一樣，由於若是相同沒有提供setter方法沒法完成賦值。
若是想限制靜態屬性：能夠增長@x.setter裝飾同名函數，靜態屬性名稱self.x，@property特性名稱x，@x.setter裝飾的名稱x三者相同，這時setter中的函數能夠實現一些限制和驗證操做，若是不作這些操做那就能夠不用property和setter。

第二十章，屬性描述符
限制靜態屬性的方法：
1）init函數中判斷並raise error，缺點是隻有實例化時有效，實例化後沒法限制對屬性進行更改
2）@property + @xx.setter，缺點是不能重複使用，有多個屬性想限制時代碼量會很是大
3）描述符

 

第二十一章，元類編程待補充