Fluent Python 译本 读书笔记 第1章 Python数据模型
最近从学校图书馆借了一本书叫《流畅的Python》，非常喜欢它，但是不能在书上做笔记，就写到博客了。希望自己能用这两个月坚持看完它。 ——5月4日
1.1 一摞Python风格的纸牌 Page 3
import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
# 我：真的是第一个案例就来个骚操作collections.namedtuple方法，生成了一个class，它用于构建只有少数属性但是没有方法的对象，比如数据库条目。
它相当于于（但是不等价于）下面的代码。一样的是初始化时必须提供那两个参数。不一样的是，上面方式生成的类有且只能有属性rank和suit，不能再动态绑定任何新的属性和方法了。
class Card:
def __init__(self, rank, suit):
self.rank = rank
self.suit = suit另外好奇了一下如果等号前后的Card不一样会有什么后果，以及这个赋值是不是必须的。从下面的实验中可以看出，类的名字，和指向这个类的符号是两个不同的东西，但是为了避免混淆，我们通常把他们设为一样的。
>>> kk = collections.namedtuple('Card2', ['rank', 'suit'])
>>> kk
<class '__main__.Card2'>
>>> class u:
pass
>>> u
<class '__main__.u'>
>>> k = u
>>> k
<class '__main__.u'>
>>> u = 1
>>> k
<class '__main__.u'>
>>> u
11.1 一摞Python风格的纸牌 Page 4
import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
class FrenchDeck:
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')
suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()
# 我：这两行代码真的骚，但我觉得这样写只是很Pythonic，我肯定不会这么写，感觉读起来不够直观
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)
def __getitem__(self, position):
return self._cards[position]当你实现__getitem__方法时，
1. 就可以用[n]来获取这个序列的某个值了(整数n可以为负)
2. 同时，对象就变成可迭代的了，可以用for i in obj迭代，可以用for i in reversed(obj)反向迭代
3. 可以用in运算符（即使没实现__contains__，它会按顺序做一次迭代搜索）
4. 可以用random.choice()方法来随机获取一个元素（用这个方法还需要额外实现__len__）
另外，因为__getitem__方法把[]操作交给了self._cards列表，所以自动支持切片操作。
原因：position接受2种类型：int和slice，而slice是切片类型。
补充（来自Page6）：
当调用for i in obj时，其实用的是iter(obj)，调用的__iter__方法。但是如过没有实现__iter__方法，那么它会令position从0开始递增，直到触发IndexError结束，且只能是IndexError类型的Error，否则触发错误后会引发异常。
关于特殊方法__len__ Page 6
如果是Python内置的类型，比如列表list、字符串str、字节序列bytearray等，那么CPython会抄个近路，__len__实际上会直接返回PyVarObject里的ob_size属性。PyVarObject是表示内存中长度可变的内置对象的C语言结构体。直接读取这个值比调用一个方法要快很多。
注：我们通常使用的Python是使用的CPython解释器，听说PYPY+JIT会比CPython快数十倍，但是不支持小部分包如Numpy。
__str__和__repr__的区别 Page 9
Stack Overflow的知名回答
1. 默认的__repr__实现是无用的
2. __repr__的目的是尽可能详尽
3. __str__的目的是尽可能易读
4. __str__默认调用__repr__的方法
5. 务必实现__repr__，选择性实现__str__
另外，有一个技巧，如果这个类足够简单能够使得eval(repr(foo))和foo是等价的，那么调试起来会非常方便。如果不能这么做，请在__repr__中提示足够多的信息，例如："MyClass(this=%r, that=%r)" % (self.this, self.that)，这里%r会调用__repr__，对应地，%s会调用__str__。
用%r的原因是，区分repr("3")和repr(3)，如下所示：
>>> repr(3)
'3'
>>> repr("3")
"'3'"
>>> print(repr(3))
3
>>> print(repr("3"))
'3'1.2.4 自定义的布尔值 Page 10
定义__bool__方法，可以使用bool(x)。
如果没实现__bool__，会检查__len__是否为0，来决定返回的布尔值，0为假，其它为真。
如果都没定义，总是返回真。
Page 11
Python内置了83个特殊方法，其中47个与运算符相关，36个与运算符无关。
表1-1：跟运算符无关的特殊方法
| 类别 | 方法名 |
|---|---|
| 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__ |
| 上下文管理器 | __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__ |
| 跟类相关的服务 | __prepare__、__instanceheck__、__subclassheck__ |
表1-2：跟运算符相关的特殊方法
| 类别 | 方法名和对应的运算符 |
|---|---|
| 一元运算符 | __neg__ -、__pos__ +、__abs__ abs() |
| 众多比较运算符 | __lt__ <、__le__ <=、__eq__ ==、__ne__ !=、__gt__ >、__ge__ <= |
| 算数运算符 | __add__ +、__sub__ -、__mul__ *、__truediv__ /、__floordiv__ //、__mod__ %、__divmod__ divmod()、__pow__ **或pow()、__round__ round() |
| 反向算数运算符 | __radd__、__rsub__、__rmul__、__rtruediv__、__rfloordiv__、__rmod__、__rdivmod__、__rpow__ |
| 增量赋值运算符 | __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__、__rxor__、__ror__ |
| 增量赋值位运算符 | __ilshift__、__irshift__、__iand__、__ixor__、__ior__ |