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Python in a nutshell

elbert
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https://github.com/LeoSirius/code_fluent_python/blob/master/python_in_a_nutshell.md 不断补充中。

仓库本身是用 jupyter notebook 写的 fluent Python 的笔记。这篇文章又是对笔记的总结,可以说是精华中的精华。但然,目前还没完成

下面是正文

python in a nutshell

Chapter 1 The Python Data Model

  • dunder 函数是给解释器调用的,自己不要随便调用

Chapter 2 Sequence

序列的分类

按照元素类型:

  • 容器序列:可以存放任意类型对象的引用。如 list 、tuple 、collections.deque 等
  • 扁平序列:只能存放基础类型的值。其实一段连续的内存空间,更接近于 c 的数组

按照序列本身可变性:

  • 不可变序列
  • 可变序列:可变序列是不可变序列的子类,多了__setitem__ __delitem__ append pop等方法

列表推导和生成器表达式

  • 列表推导是直接把元素生成好,放在内存里
  • 生成器表达式是惰性的。在使用到相应元素的时候,才会在内存里把那个元素创建出来。

元组不仅仅是不可变的序列,一个更重要的作用是作为数据的一条记录

不要把不可变类型放到可变序列里做元素。不要把 tuple 放到 list 里

Chapter 3 Dictionaries Sets

dict 和 set 都是由 hash 表实现的。他们的 key 都必须是 hashable 的,hashable 的两个条件

  • hash 值在生命周期内不变(__hash__()
  • hash 值能进行比较(__eq__()

内建不可变类型都是 hashable 的

注意 dict 和 set 的 key 是不可变的,但 dict 和 set 对象本身是可变类型

dict 的实现机制

3.6 及之前是像下面这样实现的

entries = [
    ['--' '--' '--']
    ['--' '--' '--']
    [hash key value]
    ['--' '--' '--']
    ['--' '--' '--']
]

3.7 及之后,引入了一个 indices 列表

indices = [1 None None 0 None None]
# 此时 enteies 会插入第一个元素
entries = [
    [12343543 'name' 'leo']
    [34323545 'hanmeimei' 'lihua']
]

由上可以看出,3.7 及以后 dict 和旧版本 dict 的区别:

  • 新 dict 是有序的
  • 新 dict 的 hash 表时密集的

Chapter 5 First Class Functions

函数是对象

first-class functionsfunctions as first-class objects的缩写

first-class objects的特点:

  • 在运行时创建
  • 能被赋值给变量
  • 能做为函数的参数,能被函数返回

高阶函数:以函数为参数,返回函数的函数

可调用对象

python 中 7 种可调用对象:

  • 用户定义的函数:def 或 lambda 函数
  • 内置函数:C 实现的函数
  • 内置方法:C 实现的方法,如 dict.get()
  • 类的实例:类定义了__call__,则实例可以像函数一样调用
  • 方法
  • 生成器函数:函数中用 yield,返回的是一个生成器对象

Chapter 7 Function Decorators Closures

装饰器

  • 装饰器是语法糖,其本质:一个以函数为参数可调用对象
  • 装饰器在模块加载的时候,就会执行

对一个函数使用多个装饰器,装饰器会从里到外(从上到下)执行

>>> def d1(f):
...     print('in d1')
...     return f
... 
>>> def d2(f):
...     print('in d2')
...     return f
... 
>>> @d1
... @d2
... def f():
...     print('in f')
... 
in d2    # 可以看到先执行了 d2,再执行 d1
in d1
>>> f()
in f

调用的 f 相当于f = d1(d2(f))

闭包:一种延伸了作用域的函数

在闭包中用 nonlocal 可以把变量声明为自由变量

>>> def make_averager():
...     series = []
...     
...     def averager(new_value):
...         series.append(new_value)       # 这里的 series 称为自由变量,这个术语专指未在本地作用域中绑定的变量
...         total = sum(series)
...         return total / len(series)
...     
...     return averager
... 
>>> avg = make_averager()
>>> 
>>> avg(1)
1.0
>>> avg(2)
1.5
>>> avg.__code__.co_varnames   # 显示局部变量
('new_value' 'total')
>>> avg.__code__.co_freevars   # 显示自由变量
('series')

Chapter 8 Object References Mutability Recycling

变量都是引用

==判断的是对象是值是否相等,is判断的是是否是同一个对象

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