python 数据模型

Chao 发布于2019-07-30 17:33 / 1025人阅读

摘要：数据模型数据模型是对框架的描述它规范了这门语言自身构建模块的接口这些模块包括但不限于序列迭代器函数类和上下文管理器解释器遇到特殊方法时会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作这些特殊方法以双下划线开头以双下划线结尾例如比如的背后就是方法为了能

Python数据模型

数据模型是对Python框架的描述,它规范了这门语言自身构建模块的接口, 这些模块包括但不限于序列, 迭代器, 函数, 类和上下文管理器.

Python解释器遇到特殊方法时,会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作,这些特殊方法以双下划线开头,以双下划线结尾(例如: __getitem__)

比如 obj[key]的背后就是__getitem__方法,为了能求得my_collection[key]的值, 解释器实际会调用my_collection.__getitem__(key)

ex1:__getitem__ 和 __len__方法

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

import collections


Card = collections.namedtuple("Card", ["rank", "suit"])

class FrenchDeck:
    """
    通过实现特殊方法利用python数据模型的好处:
    1. 作为你类的用户, 他们不必去记住标准操作的各式名称("怎么得到元素的总和?.size()还是.length()还是别的什么")
    2. 可以更加方便的利用Python的标准库,比如random.choice函数,从而不用重复发明轮子.
    """
    ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list("JQKA")
    suits = "spades diamonds clubs hearts".split()

    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]

beer_card = Card("7", "diamonds")
print(beer_card)
deck = FrenchDeck()
print(len(deck))  # 总牌数

print(deck[0])  # 第一张牌
print(deck[-1])  # 最后一张牌


from random import choice
print(choice(deck))  # 随机抽取

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