資料模型

python最好的品質之一就是一致性，當使用python工作一會兒之後，就可以正確的猜出語句的意思。而這都歸功於python的資料模型。

資料模型其實是對python框架的描述，它規範了這門語言自身 構建模組 的介面，這些模組包括序列、迭代器、函式、類和上下文管理器。

python直譯器遇到特殊句法時，會使用特殊方法啟用物件的基本操作，這些特殊方法的格式為：__xxx__。比如obj[key]背後的方法其實是呼叫了obj.__getitem__(key)。

這種特殊方法，可以使我們自己的物件，實現和支援以下的語言框架，並與之互動：迭代、集合類、屬性訪問、運算子過載、函式和方法呼叫、物件建立和銷燬、字串表示形式和格式化、管理上下文。

一、一副紙牌

接下來以實現一摞紙牌的例子，來展示如何實現__getitem__和__len__這兩個特殊方法，見識到特殊方法的強大。

import collections
from random import choice

Card = namedTuple('Card',['rank', 'suit'])    # 定義型別Card

class CardGenerator(object):
    ranks = [str(n) for n in range(2,11) + list('JQKA')]
    suits = 'spades diamonds clubs hearts'
 
.split()

    def __init__(self):
        self._card = [Card(rank, suit) for suit in self.suits
                                       for rank in self.ranks]
    def __len__(self):
        return self.len(_card)
    def __getitem__(self,pos):
        return self._card[pos]

obj = CardGenerator()
print(len(obj))          # 獲取長度
 

print(obj[0])            # 獲取第一張牌
print(obj[-5:-3])        # 切片
print(choice(obj))       # 隨機獲取一張牌
print(obj[12::13])       # 先抽索引為12的那張牌，之後每13張抽一張牌

for card in reversed(obj):     # 反向遍歷
    print(card)

首先，我們定義了一個有些像C結構體的型別Card，用來描述一張牌。然後，定義了CardGenerator類，用來描述一副紙牌。

我們都知道，自定義型別在沒有過載運算子的情況下，不能夠輸入輸出，不能夠用標準庫中的方法，更不可以迭代。而CardGenerator類，巧妙的運用了列表和定義特殊方法，只用了幾行程式碼就使CardGenerator物件變成了一個，可獲取長度的、可訪問的、可迭代的、可以使用標準庫方法的物件。

suit_values = dict(spades=3, hearts=2, diamonds=1, clubs=0)
def card_weight(card):
    rank_values = CardGenerator.ranks.index(card.rank)
    return rank_values * len(suit_values) + suit_values[card.suit]

for card in sorted(obj,key=card_weight):
    print card

在定義了每張牌的權值之後，也可以通過呼叫sorted函式對其進行排序。

二、如何使用特殊方法

首先我們需要明確，特殊方法的存在是為了python直譯器呼叫的，而不是我們自己呼叫。就比如上述程式碼中的len(obj)，實際上是直譯器呼叫了由我們自己實現的 CardGenerator類中的__len__()特殊方法。

而對於python的內建型別如：list、str、bytearray等，len(list)實際上不會呼叫__len__()，而是會抄近路去呼叫，由C語言實現的PyVarObject結構體中的ob_size屬性。直接呼叫這個屬性會比呼叫函式快很多哦～

一般而言，許多特殊方法都是隱式呼叫的，比如for i in obj:這個語句，其實隱式的呼叫了obj.__iter__()特殊方法。並且大多數特殊方法是通過len、str這些內建函式呼叫的。

對於熟悉C++的各位，可以把python的特殊方法理解為虛擬函式。

1. 模擬數值型別

我們通過實現一個二維向量類Vector來看一看數值型別是如何定義的。

from math import hypot   # 引入取模函式

class Vector2(object):

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        return 'Vector(%r, %r)' % (self.x, self.y)

    def __abs__(self):      # 取模
        return hypot(self.x, self.y)

    def __add__(self, other):
        return Vector2(self.x + other.x, self.y + other.y)

    def __mul__(self, scalar):
        return Vector2(self.x * scalar, self.y * scalar)

    def __bool__(self):
        return bool(abs(self))

首先，值得一提的是，我們定義了__repr__()方法，該方法返回一個物件的字串以描述這個物件。在沒有定義這個方法之前，我們在控制檯輸入print(Vector2(1, 2))會得到物件的地址，而不是輸出物件的內容。在定義了這個特殊方法之後，輸入同樣內容，在沒有定義__str__()的情況下，直譯器會呼叫repr()內建函式，而repr內建函式則會呼叫物件的__repr__()方法。

之後，我們還定義了__bool__()方法，當我們呼叫bool()函式時，__bool__()特殊方法便會被呼叫。對於一個新的數值型別，難免會在條件語句中進行判斷，因此__bool__()方法必不可少。當我們需要一個型別的bool值時，python直譯器首先會看該型別內有沒有__bool__()方法，如果沒有則會根據__len__()方法的返回值確定bool值。

3. 總結

• 特殊方法是為了使自定義型別表現的與內建型別一樣而存在的。
• 特殊方法是python直譯器呼叫的，基本不需要自行呼叫
• 特殊方法的呼叫棧一般為：某函式->直譯器自動呼叫內建函式->內建函式呼叫特殊方法

關於str與repr

class test(object):
    def __init__(self, val):
        self.val = val
    def __str__(self):
        return 'test(%r)' % (self.val)

a = test(10)

a
>>> <__main__.a at 0x7fa91c314e50>
print(a)
>>> test(10)


class test(object):
    def __init__(self, val):
        self.val = val
    def __repr__(self):
        return 'test(%r)' % (self.val) 

a = test(10)

a
>>> test(10)
print(a)
>>> test(10)

可以看出，對於__str__()而言，輸入物件名並不執行該函式，輸出的依然是物件地址，輸入print時才會執行。

當我們輸入print(obj)時，python直譯器首先呼叫str()內建函式，str()呼叫__str__()特殊方法。

如果當前類沒有定義__str__()特殊方法，那麼直譯器會呼叫repr()內建函式，呼叫__repr__()特殊方法。

可以看出，str是處於外層的，repr是處於底層的，若是定義了__str__()，__repr__()會被覆蓋。因此，str一般面向使用者，而repr面向程式設計師。