翻译:《实用的 Python 编程》02_07_Objects

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2.7 对象

本节介绍有关 Python 内部对象模型的更多详细信息,并讨论一些与内存管理,拷贝和类型检查有关的问题。

赋值

Python 中的许多操作都与赋值或者存储值有关。

a = value         # Assignment to a variable
s[n] = value      # Assignment to a list
s.append(value)   # Appending to a list
d['key'] = value  # Adding to a dictionary

警告:赋值操作永远不是值拷贝。所有的赋值操作都是引用拷贝(如果你乐意,也可以说是指针拷贝)

赋值示例

考虑该代码片段:

a = [1,2,3]
b = a
c = [a,b]

以下是底层内存操作图。在此示例中,只有一个列表对象 [1,2,3],但是有四个不同的引用指向它。

References

这意味着修改一个值会影响所有的引用。

>>> a.append(999)
>>> a
[1,2,3,999]
>>> b
[1,2,3,999]
>>> c
[[1,2,3,999], [1,2,3,999]]
>>>

请注意,原始列表中的更改是如何在其它地方显示的。这是因为从未进行任何拷贝,所有的东西都指向同一个东西。

重新赋值

重新赋值永远不会重写之前的值所使用的内存。

a = [1,2,3]
b = a
a = [4,5,6]

print(a)      # [4, 5, 6]
print(b)      # [1, 2, 3]    Holds the original value

切记:变量是名称,不是内存地址

风险

如果你不知道这种(数据)共享(的方式),那么在某些时候你会搬起石头砸自己的脚。典型情景,你修改了一些数据,以为它是自己的私有拷贝,但是它却意外地损破坏了程序其它部分的某些数据。

说明:这就是为什么原始数据类型是不可变(只读)的原因之一

标识值和引用

使用 is 操作符检查两个值是否真的是相同的对象。

>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> a is b
True
>>>

is 操作符比较对象的标识值(一个整数)。标识值可以使用 id() 函数获取。

>>> id(a)
3588944
>>> id(b)
3588944
>>>

注意:使用 == 检查对象是否相等几乎总是更好,is的结果通常会出乎意料:

>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> c = [1,2,3]
>>> a is b
True
>>> a is c
False
>>> a == c
True
>>>

浅拷贝

列表和字典自身具有用于拷贝的方法。

>>> a = [2,3,[100,101],4]
>>> b = list(a) # Make a copy
>>> a is b
False

这是一个新列表,但是列表中的项是共享的。

>>> a[2].append(102)
>>> b[2]
[100,101,102]
>>>
>>> a[2] is b[2]
True
>>>

例如,内部列表 [100, 101, 102] 正在共享。这就是众所皆知的浅拷贝。下面是图示:

Shallow copy

深拷贝

有时候,需要拷贝一个对象及其中所包含的所有对象,为此,可以使用 copy 模块:

>>> a = [2,3,[100,101],4]
>>> import copy
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> a[2].append(102)
>>> b[2]
[100,101]
>>> a[2] is b[2]
False
>>>

名称,值,类型

变量名称没有类型,仅仅是一个名字。但是,值确实具有一个底层的类型。

>>> a = 42
>>> b = 'Hello World'
>>> type(a)
<type 'int'>
>>> type(b)
<type 'str'>

type() 函数将告诉你这是什么。类型名称通常用作创建或将值转换为该类型的函数。

类型检查

如何判断对象是否为特定类型?

if isinstance(a, list):
    print('a is a list')

检查是否是多种类型中的一种:

if isinstance(a, (list,tuple)):
    print('a is a list or tuple')

注意:不要过度使用类型检查。这会导致过度的代码复杂性。通常,如果这样做能够阻止其他人在使用你的代码时犯常见错误,那么就使用类型检查。

一切皆对象

数字,字符串,列表,函数,异常,类,实例等都是对象。这意味着所有可以命名的对象都可以作为数据传递、放置到容器中,而没有任何限制。没有特殊的对象。有时,可以这样说,所有的对象都是“一等对象”。

一个简单的例子:

>>> import math
>>> items = [abs, math, ValueError ]
>>> items
[<built-in function abs>,
  <module 'math' (builtin)>,
  <type 'exceptions.ValueError'>]
>>> items[0](-45)
45
>>> items[1].sqrt(2)
1.4142135623730951
>>> try:
        x = int('not a number')
    except items[2]:
        print('Failed!')
Failed!
>>>

在这里,items 是一个包含函数,模块和异常的列表。可以直接使用列表中的项代替原始名称。

items[0](-45)       # abs
items[1].sqrt(2)    # math
except items[2]:    # ValueError

权利越大,责任越大。只是因为你可以做,但并意味这你应该这样做。

练习

在这组练习中,我们来看看来自一等对象的威力。

练习 2.24:一等数据

Data/portfolio.csv 文件中,我们把有组织的数据读取为列,如下所示:

name,shares,price
"AA",100,32.20
"IBM",50,91.10
...

在之前的代码中,我们使用 csv 模块读取文件,但是仍必须手动执行类型转换。例如:

for row in rows:
    name   = row[0]
    shares = int(row[1])
    price  = float(row[2])

也可以使用一些列表基本操作以更巧妙的方式来执行这种转换。

创建一个包含转换函数名称的 Python 列表,这些函数用来把每一列转换成适当的类型。

>>> types = [str, int, float]
>>>

可以创建这样的列表是因为在 Python 中一切皆一等对象。所以,如果想创建一个函数列表,也是可以的。列表中创建的项用于将值 x 转换为给定的类型(如:str(x), int(x), float(x))。

现在,从上面文件的数据中读取一行:

>>> import csv
>>> f = open('Data/portfolio.csv')
>>> rows = csv.reader(f)
>>> headers = next(rows)
>>> row = next(rows)
>>> row
['AA', '100', '32.20']
>>>

如前所述,该行不足以进行计算,因为类型是错误的。例如:

>>> row[1] * row[2]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'str'
>>>

但是,也许数据可以与在 types 中指定的类型配对。例如:

>>> types[1]
<type 'int'>
>>> row[1]
'100'
>>>

尝试转换其中一个值:

>>> types[1](row[1])     # Same as int(row[1])
100
>>>

尝试转换另一个值:

>>> types[2](row[2])     # Same as float(row[2])
32.2
>>>

尝试使用转换后的值进行计算:

>>> types[1](row[1])*types[2](row[2])
3220.0000000000005
>>>

使用 zip() 函数将字段组合到一起,并且查看结果:

>>> r = list(zip(types, row))
>>> r
[(<type 'str'>, 'AA'), (<type 'int'>, '100'), (<type 'float'>,'32.20')]
>>>

注意看,这会将类型转换函数名称与值配对。例如,int'100'配对。

如果要一个接一个地对所有值进行转换,那么合并后的列表很有用。请尝试:

>>> converted = []
>>> for func, val in zip(types, row):
          converted.append(func(val))
...
>>> converted
['AA', 100, 32.2]
>>> converted[1] * converted[2]
3220.0000000000005
>>>

确保你理解上述代码中所发生的事情。在循环中,func 变量是类型转换函数(如str, int等 )之一且 val 变量是值('AA', '100')之一。表达式 func(val)转换一个值(类似于类型转换)。

上面的代码可以转换为单个列表推导式。

>>> converted = [func(val) for func, val in zip(types, row)]
>>> converted
['AA', 100, 32.2]
>>>

练习 2.25:创建字典

还记得如果有一个键和值的序列,如何使用dict() 函数轻松地创建字典吗?让我们从列标题创建一个字典吧:

>>> headers
['name', 'shares', 'price']
>>> converted
['AA', 100, 32.2]
>>> dict(zip(headers, converted))
{'price': 32.2, 'name': 'AA', 'shares': 100}
>>>

当然,如果你精通列表推导式,则可以使用字典推导式一步完成整个转换。

>>> { name: func(val) for name, func, val in zip(headers, types, row) }
{'price': 32.2, 'name': 'AA', 'shares': 100}
>>>

练习 2.26:全局

使用本练习中的技术,可以编写语句,轻松地将几乎任何面向列的数据文件中的字段转换为 Python 字典。

为了说明,假设你像下面这样从不同的数据文件读取数据,如下所示:

>>> f = open('Data/dowstocks.csv')
>>> rows = csv.reader(f)
>>> headers = next(rows)
>>> row = next(rows)
>>> headers
['name', 'price', 'date', 'time', 'change', 'open', 'high', 'low', 'volume']
>>> row
['AA', '39.48', '6/11/2007', '9:36am', '-0.18', '39.67', '39.69', '39.45', '181800']
>>>

让我们使用类似的技巧来转换字段:

>>> types = [str, float, str, str, float, float, float, float, int]
>>> converted = [func(val) for func, val in zip(types, row)]
>>> record = dict(zip(headers, converted))
>>> record
{'volume': 181800, 'name': 'AA', 'price': 39.48, 'high': 39.69,
'low': 39.45, 'time': '9:36am', 'date': '6/11/2007', 'open': 39.67,
'change': -0.18}
>>> record['name']
'AA'
>>> record['price']
39.48
>>>

附加题:如何修改本示例以进一步解析 date 条目到元组中,如(6, 11, 2007)

请花一些时间仔细思考你在练习中所做的事情。我们稍后会再次讨论这些想法。

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注:完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh

posted @ 2021-02-26 22:30  codists  阅读(91)  评论(0编辑  收藏  举报