《流畅的Python》是一本 Python 进阶书籍，新手慎入！否则第一章就劝退你[捂脸笑]。
最近在啃《流畅的 Python》一书，感觉挺有意思的，而且也感觉挺难的，很多地方一头雾水，写篇系列记录一下。由于个人比较喜欢将重点都跟代码挂钩，所以代码会添加很多注释，显得有点乱。
第一章 Python 数据模型
Python 解释器遇到特殊的句法（例如 obj[key] ），会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作（如双下划线句法，__getitem __方法），所以通过实现特殊方法，我们自定义的数据类型也可以表现的跟内置类型一样。
接下来通过例子来展示如何实现__getitem__，__len__这两个特殊方法。
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Python 风格的德州扑克
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import collections
import random
# collections.namedtuple (具名元组) 可以用来构建只有少数属性，但是没有方法的对象
# 这里就构建了一个 Card 对象，他有 rank 和 suit 属性，可以通过 '.' 来调用
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
class FrenchDeck(object):
# 两个 list 可以通过运算符 '+' 来合并，第一个 list 是通过列表生成式生成。
# 这里合并的结果就是['2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'J', 'Q', 'K','A']。
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')
# 生成扑克牌花色 - 黑红梅方
suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()
def __init__(self):
# self._cards -> cards 前面加单下划线表示这是一个受保护类型(Python编程人员默认的),
# 所以最好不要在类外部直接去调用或修改他
# 通过列表生成式生成卡牌对象，[Card(2, spades), ...]，这里其实不用列表生成式会更好理解
self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits
for rank in self.ranks]
# 上述等价于
# self._cards = []
# for suit in self.suits:
# for rank in self.ranks:
# self._cards.append(Card(rank, suit))
def __len__(self):
return len(self._cards)
# 实现该方法后对象就变成可迭代的了
def __getitem__(self, position):
return self._cards[position]
if __name__ == '__main__':
deck = FrenchDeck()
print(len(deck)) # 52，len(deck)deck.__len__()
print(deck[0]) # Card(rank='2', suit='hearts')，调用的是 __getitem__
# random.choice 是从一个序列中随机选出一个元素的函数
print(random.choice(deck)) # Card(rank='3', suit='hearts')
如果我们需要对卡牌对象进行排序，如：按照点数与花色来进行判断。
def spades_high(card):
suit_values = dict(spades=3, hearts=2, diamonds=1, clubs=0)
# 这里 card.rank, card.suit 是具名元组 Card 中定义的 rank 和 suit 属性
# index(str, beg=0, end=len(string)) 方法检测字符串中是否包含子字符串 str，如果包含子字符串返回索引值，否则抛出异常。
rank_value = FrenchDeck.ranks.index(card.rank)
# 这个 return 表明了返回出来的最大值就是51(黑桃A) = 12 * 4 + 3
return rank_value * len(suit_values) + suit_values[card.suit]
# 对 deck 进行排序
# sorted 内置函数中的可选参数 key 接受一个单参数函数，可以让 sorted 函数进行排序时依照该函数，这里就是依照 spades_high 函数返回的结果进行排序。
for card in sorted(deck, key=spades_high):
print(card)
>>>
Card(rank='2', suit='clubs')
Card(rank='2', suit='diamonds')
Card(rank='2', suit='hearts')
...
接下来实现一个二维向量类，这个例子在第9章，第10章会被大量用到。
import math
class Vector:
def __init__(self, x=0, y=0):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self):
# %r 用repr()方法处理对象， %s 用str()方法处理对象，
# repr()返回的信息主要用于给开发者(更加详细，重现它代表的对象)看的，str()用于给用户看的
return 'Vector(%r, %r)' % (self.x, self.y)
def __abs__(self):
# 返回向量的模
return math.hypot(self.x, self.y)
def __bool__(self):
# abs(self) 调用的是 self.__abs__()
return bool(abs(self))
def __add__(self, other):
x = self.x + other.x
y = self.y + other.y
return Vector(x, y)
def __mul__(self, scalar):
return Vector(self.x * scalar, self.y * scalar)
小结：
本章使用两个例子来介绍了Python中的特殊方法，即双下划线方法(dunder method)
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__repr__与__str__的区别：__repr__所返回的字符串是能重现它代表的对象，如：1 与 '1'，方便我们调试和记录日志
而__str__返回的字符串对终端用户更友好 bool(x) 背后是调用 x.
__bool__()的结果，如果不存在__bool__，那么会尝试调用x.__len__()。若返回 0 ，则为 bool 会返回 False，否则为 True。