python数据模型_#PYTHON#数据模型

今天，谈谈python中的数据模型，当然你可以不了解这些东西，照样可以写出漂亮的python代码，但是“知其然知其所以然”是我的作风，总是不明白python的一些机制，心里很不爽。结合python的doc和一篇文章，差不多明白了python的哲理。

我觉得有必要将python中的文档的一些重要语句拿出来。

Objects are Python’s abstraction for data. All data in a Python program is represented by objects or by relations between objects.

Every object has an identity, a type and a value.

为什么我这里要强调这里的对象，有对象以为着有一些属性（函数也罢，变量也罢都是属性）与之关联，你操作一个对象，其实就是在和这些属性打交道。

在这里，我集中在python中的类，去弄明白python中的类究竟是怎么完成其功能的.

A class has a namespace implemented by a dictionary object. Class attribute references are translated to lookups in this dictionary.

这句话很重要，一个类有其自己的namespace（命名空间），而且这个命名空间的实现本质上是一个字典。换句话说，你对一个类的操作其实就是在对这个“特殊”的字典进行操作，那么怎么去区分类的实例和类呢，其实在python中，类的实例也有一个字典，去记录该实例的属性。

class T(object):

age = 21

t = T()

t.name = "ilovebaiyang"

print "dir(T):", dir(T)

print "dir(t):", dir(t)

这个打印的结果是：

dir(T): ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age']

dir(t): ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'name']

其中有些属性是从object上继承来的，比如__doc__， __setattr__，__dict__等等，其中值得注意的是自定义属性，age和name，他们分别存在于类T中和类T的实例t中，那么为什么在dir(t)中出现了age的属性呢，原因是从它的类上复制过来的，而且如果我们打印他们的id，其实他们的id是一样的。在这里，我们出现了一个疑问，前面提到的命名空间的字典就是dir()函数产生的字典么，看上去貌似是，因为它的确记录了该对象的所有属性，其实这个是错误的，原因我们就要回到dir函数上了，它的作用是罗列出当前对象的所有属性，包括父类的。其实，前面提到的命名空间是的__dict__成员，所有与该对象对应的属性全部放在这个字典里。

我们打印出来看看

T.__dict__: {'__dict__': , '__module__': '__main__', '__weakref__': , 'age': 21, '__doc__': None}

t.__dict__: {'name': 'ilovebaiyang'}

这一下才会和我们想象的一样，name属性只存在实例中。

接下来是属性的查找：

如果我们要打印t.age，怎么搜索

1.先查找该实例的__dict__，如果有，返回，否则进行第二步

2.查找类的__dict__，如果有返回，没有的话，继续查找该类的父类，直到基类，如果还没有，抛出异常。

当然，其实python中的查找还做了很多其他事，特别是一些隐含的调用，如果我们重写这些隐含的调用，就可以写出符合我们的数据。

看下面的例子：

class T(object):

def __setattr__(self, name, value):

print "__setattr__ called "

object.__setattr__(self, name, value)

def __getattr__(self, name):

print "__getattr__ called "

def __getattribute__(self, name):

print "__getattribute__ called"

return object.__getattribute__(self, name)

t = T()

t.name = "baiyang"

print "t", t.name

t.baiyang

结果:

__setattr__ called

t __getattribute__ called

baiyang

__getattribute__ called

__getattr__ called

分析以上的结果，当t.name被执行时，先调用了__setattr__函数；当print “t”, t.name时，调用了__getattribute__函数；当t.baiyang时，调用了__getattr__函数，因为t没有baiyang这个属性，故调用这个函数。

其实简单的想一下，会明白，我们在操作namespace这个字典时，我们都会隐式的调用相应的函数，这些函数可以用来进行数据的验证。

总结一下，在操作类的实例的属性时，我们需要关注一下函数：

object.__setattr__(self, name, value)

object.__getattr__(self, name)

object.__delattr__(self, name)

object.__getattribute__(self, name)

其中你对任何对象的属性访问时，都会隐式的调用__getattribute__方法，比如你调用t.__dict__，其实你执行了t.__getattribute__(“__dict__”)函数。

神奇的python，把字典用的如此灵活，由此可以看出字典在python的地位是何其的重要。

在这里，我们或许想到了怎么不去隐式的调用这些函数，对，我们可以直接去操作类或者类实例的__dict__。看看下面的例子：

class T(object):

age = 21

def __setattr__(self, name, value):

print "__setattr__ called "

object.__setattr__(self, name, value)

def __getattr__(self, name):

print "__getattr__ called "

def __getattribute__(self, name):

print "__getattribute__ called"

return object.__getattribute__(self, name)

t = T()

t.__dict__["name"] = "baiyang"

print "t.__dict__: ", t.__dict__["name"]

print "t.age: ", t.age

print "t.__dict__['age']: ", t.__dict__["age"]

结果

__getattribute__ called

t.__dict__: __getattribute__ called

baiyang

t.age: __getattribute__ called

t.__dict__['age']: __getattribute__ called

Traceback (most recent call last):

File "C:\Users\Administrator\Desktop\lab\SogouW\Freq\test.py", line 18, in

print "t.__dict__['age']: ", t.__dict__["age"]

KeyError: 'age'

我们来分析一下：

1.t__dict__["name"] = “baiyang”其中调用了__getattribute__函数，因为__dict__本身也是一个属性的，所以它必须会执行的；但是你会发现此时__setattr__并没有执行，达到了我们想要的效果；

2.print “t.age: “, t.age

print “t.__dict__['age']: “, t.__dict__["age"]这才是重点，第二条语句抛出了KeyError的异常，再一次证明了age只是存在于类的namespace中。

最后，我们与python中的descriptor进行比较：

可以看这篇文章，我就不细讲了。

主要一点就是descriptor对应的函数是

object.__get__(self, instance, owner)

object.__set__(self, instance, value)

object.__delete__(self, instance)

可以看出少了attr这个词，也以为着我们必须将他们区分看。descriptor是对类的实例进行的操作，内建函数property()就是通过这个方式实现的。看了此文，是不是对python的工作机制更加了解了呢？

好了，在这里提几个问吧，你可以去网上搜到答案

如何创建immutable的数据，我之前的一篇文章已经给出了答案。

如何创建singleton模式的数据

如果你明白了上面的文章，你就会明白，不论你想写出什么样的数据，只要去重写python中一些内在的函数即可。

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