python对象模型映射_看例子,学 Python(三)
看例子,学 Python(三)
包
创建一个目录 myutil,把 mymath.py 挪到里面,再添加一个空文件 __init__.py:
myutil/
__init__.py
mymath.py
myutil 便是一个包(package)。
import
最直接的用法:
>>> import myutil.mymath
>>> myutil.mymath.fac(4)
24
缺点是调用 fac 时太长,包和模块作为前缀都要写全。但是写成 import myutil.mymath.fac 也是不对的。
通过 import 的语法(syntax):
import ..
可以看出:
最后一项(item)可以是包也可以是模块,前面的必须是包;
最后一项不可以是类、函数或变量的定义。
根据语法来看,可以 import 一个包:
>>> import myutil
>>> help(myutil)
...
但是这样并没有什么实际用处,因为无法就此调用具体的函数(类、变量):
>>> myutil.mymath.fac(4)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: module 'myutil' has no attribute 'mymath'
from...import
如果要避免调用时带着一串前缀,可以用 from...import:
>>> from myutil.mymath import fac
>>> fac(4) # 不再需要前缀
24
一次 import 多个时以逗号分割:
>>> from myutil.mymath import fib, fac
一次 import 所有:
>>> from myutil.mymath import *
from...import... 避免了前缀,但是也污染了名字,使用时需权衡。
高阶函数
高阶函数(higher-order)就是操作或返回其它函数的函数。
下面是几个经典的高阶函数,其它稍微函数式一点的语言里一般也有。
reduce(规约)
用 reduce 重写阶乘:
import operator, functools
def fac(n):
return functools.reduce(operator.mul, range(1, n+1))
用 reduce 求和:
def sum(n):
return functools.reduce(operator.add, range(1, n+1))
Python 的 reduce 就相当于 C++ 的 accumulate(C++17 已经新增 reduce)。
std::vector v{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
int sum = std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0); // 求和
int product = std::accumulate(v.begin(), v.end(), 1, std::multiplies()); // 求积
map(映射)
>>> list(map(bool, [None, 0, "", u"", list(), tuple(), dict(), set(), frozenset()]))
[False, False, False, False, False, False, False, False, False]
None、0、空字符串、以及没有元素的容器对象都可视为 False,反之为 True。
filter(过滤)
>>> list(filter(bool, [None, 0, "", 1]))
[1]
数据模型
== vs. is
== 判断值是否相等,is 判断两个变量是否为同一个对象。
这就好像 Java 里的 == 和 equals 一样。
下面是一些例子:
>>> a, b = 1, 1
>>> a == b
True
>>> a is b
True
a == b 比较好理解,a is b 是因为 Python 对整数做了优化,a 和 b 都指向同一个预先分配的对象(其值为 1)。
可以理解为 is 比较的是对象的内存地址。
内建函数 id() 返回对象的唯一标识,可以理解为内存地址。
>>> id(a), id(b)
(35169392, 35169392)
甚至可以拿到一个对象的引用计数(reference count):
>>> import sys
>>> sys.getrefcount(a)
99
>>> sys.getrefcount(b)
99
引用计数为 99 有点意外,其实是因为很多装载的内建模块都用到了整数 1。
不妨看看其它整数如何:
>>> sys.getrefcount(0)
169
>>> sys.getrefcount(255)
4
对 Python 来说,变量只是名字,它的类型和值取决于它所绑定的对象。我们可以把 a b 绑定到其它对象:
>>> a, b = "hello", "hello"
>>> a is b
True
同样,a is b 是因为 Python 对字符串做了优化。
值得一提的是,这种优化(也即引用计数)可能只针对 CPython,对于 Python 的其它实现可能就不是这样了。你的程序不该依赖于这些特定于解释器的实现。
整数和字符串有一个共同点,即它们都是不可变的(immutable),现在来看看可变对象,比如列表:
>>> c, d = [a, b], [a, b]
>>> c == d
True
>>> c is d
False
可见虽然 c 和 d 具有相等的值,但对象是不同的两个。
这些就是 Python 的数据模型(Data Model),虽然不是全部。
对象
Python 的每一个对象(object)都有以下三个部分:
身份(identity)
类型(type)
值(value)
身份:
不可改变(unchangeable)(一旦对象创建了就不会改变)
对应于内存地址
通过操作符 is 进行比较: a is b
函数 id() 返回对象唯一的整形标识(内存地址)
类型:
不可改变(unchangeable)
函数 type() 返回对象类型
值:
可变的(mutable):字典,列表
不可变的(immutable):数字,字符串,元组
最后,对象不会被显式地销毁(explicitly destroyed)。
对 CPython 来说,对象由引用计数管理,计数为 0 时对象会自动销毁。
练习
最后留一道练习。
给定:
>>> c = []
>>> d = []
>>> c is d
False
请问:
>>> e = f = []
>>> e is f
???
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