你懂PYTHON吗【谈PYTHON中的数据模型】值得一看 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。

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1. class T(object):  
2.     age = 21  
3.   
4. t = T()  
5. t.name = "ilovebaiyang"  
6.   
7. print "dir(T):", dir(T)  
8. print "dir(t):", dir(t)  

这个打印的结果是：

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1. dir(T): ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age']  
2.   
3. 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

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1. T.__dict__:  {'__dict__': , '__module__': '__main__', '__weakref__': , 'age': 21, '__doc__': None}  
2.   
3. 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：

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1. class T(object):  
2.     def __setattr__(self, name, value):  
3.         print "__setattr__ called "  
4.         object.__setattr__(self, name, value)  
5.   
6.     def __getattr__(self, name):  
7.         print "__getattr__ called "   
8.   
9.     def __getattribute__(self, name):  
10.         print "__getattribute__ called"  
11.         return object.__getattribute__(self, name)  
12.   
13. t = T()  
14. t.name = "baiyang"  
15. print "t", t.name  
16. t.baiyang  

结果:

1. __setattr__ called  
2. t __getattribute__ called  
3. baiyang  
4. __getattribute__ called  
5. __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：

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1. class T(object):  
2.     age = 21  
3.     def __setattr__(self, name, value):  
4.         print "__setattr__ called "  
5.         object.__setattr__(self, name, value)  
6.   
7.     def __getattr__(self, name):  
8.         print "__getattr__ called "   
9.   
10.     def __getattribute__(self, name):  
11.         print "__getattribute__ called"  
12.         return object.__getattribute__(self, name)  
13.   
14. t = T()  
15. t.__dict__["name"] = "baiyang"  
16. print "t.__dict__: ", t.__dict__["name"]  
17. print "t.age: ", t.age  
18. print "t.__dict__['age']: ", t.__dict__["age"]  

结果

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1. __getattribute__ called  
2. t.__dict__:  __getattribute__ called  
3. baiyang  
4. t.age:  __getattribute__ called  
5. 21  
6. t.__dict__['age']:  __getattribute__ called  
7.   
8. Traceback (most recent call last):  
9.   File "C:\Users\Administrator\Desktop\lab\SogouW\Freq\test.py", line 18, in  
10.     print "t.__dict__['age']: ", t.__dict__["age"]  
11. 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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