Fluent Python2 【Chapter11_QA】

1. 备选构造函数的概念、作用、产生的必要性和举例说明

备选构造函数是指一个类中除了默认的构造函数（通常是__init__()方法）之外，还可以定义其他的构造函数。在 Python 中，由于缺乏函数重载的概念，因此无法像其他语言一样通过定义多个构造函数来实现不同的初始化方式。不过，可以通过一些约定和技巧来模拟备选构造函数的功能。

概念： 备选构造函数是指在类中定义的除了默认的构造函数之外的其他构造函数，用于提供额外的初始化选项。

作用：

1. 提供更灵活的对象初始化方式：通过备选构造函数，可以让用户以不同的方式初始化对象，提供更灵活的选项。
2. 改善代码的可读性和易用性：备选构造函数可以根据不同的初始化需求来命名，提高代码的可读性，让用户更容易理解和使用。

产生的必要性： 在某些情况下，对象的初始化可能需要根据不同的参数或条件进行定制，而默认的构造函数可能无法满足所有的需求。此时，可以通过定义备选构造函数来提供更多的初始化选项，以满足不同的需求。

举例说明：

class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height

    @classmethod
    def from_square(cls, side_length):
        return cls(side_length, side_length)

    @classmethod
    def from_dimensions(cls, dimensions_str):
        width, height = map(int, dimensions_str.split('x'))
        return cls(width, height)

# 使用不同的备选构造函数创建对象
rectangle1 = Rectangle(10, 20)  # 使用默认的构造函数
rectangle2 = Rectangle.from_square(5)  # 使用备选构造函数 from_square
rectangle3 = Rectangle.from_dimensions('8x12')  # 使用备选构造函数 from_dimensions

在这个例子中，Rectangle 类定义了一个默认的构造函数 __init__() 用于接受宽度和高度参数进行初始化。

此外，还定义了两个备选构造函数 from_square() 和 from_dimensions()，分别用于根据正方形边长和字符串格式的尺寸来创建矩形对象。

通过这些备选构造函数，可以根据不同的需求来创建对象，提供了更多的灵活性和选择。

 

2. @property装饰器的概念、作用理解。

@property 装饰器是 Python 中用于创建属性的一种特殊方式。它允许将一个方法转换为只读属性，当通过点符号访问属性时，会自动调用该方法并返回结果。通俗地说，@property 装饰器使得方法可以像属性一样被访问，而不必使用括号进行调用。

概念和作用：

• @property 装饰器用于将一个方法转换为只读属性，可以通过点符号直接访问，而无需显式调用方法。
• 它提供了一种简洁的方式来定义对象的行为，使得代码更加清晰和易于理解。
• 可以在访问属性时执行一些逻辑，例如进行计算、验证或转换。

通俗解释： 假设我们有一个类 Person，其中有一个方法 calculate_age() 用于计算年龄，我们希望通过 person.age 来获取年龄，而不是通过 person.calculate_age()。这时，我们可以使用 @property 装饰器将 calculate_age() 方法转换为只读属性 age，使得年龄可以像属性一样被直接访问。

举例说明：

class Person:
    def __init__(self, birth_year):
        self.birth_year = birth_year
    
    @property
    def age(self):
        current_year = 2024  # 假设当前年份为2024
        return current_year - self.birth_year

# 创建一个 Person 实例
person = Person(1990)

# 访问 age 属性，实际会调用 age 方法计算并返回年龄
print(person.age)  # Output: 34

差异对比：

• 使用 @property 装饰器的情况：
  • 可以像访问属性一样直接访问方法，提高了代码的可读性和可维护性。
  • 可以在方法中执行一些逻辑，例如计算、验证或转换，从而更灵活地控制属性的行为。
• 不使用 @property 装饰器的情况：
  • 需要通过方法调用来获取属性值，语法稍显繁琐，可读性较差。
  • 如果属性值不需要经过计算或处理，只是简单地返回实例变量的值，可以直接定义成属性而不使用方法。

 

3. “Python不能像Java 那样使用private修饰符创建私有属性，但是他有一个简单的机制，能够避免子类意外覆盖“私有”属性。 举个例子。有人编写了一个名为Dog的类，内部用到了mood实例属性，但是没有将其开放。现在你创建了Dog类的子类Beagle。 如果你在毫不知情的情况下又创建了名为mood的实例属性，那么在继承的方法种就会把Dog类的mood属性覆盖。这是难以调试的问题。 上面是一流畅的python2的节选内容”         【P294】

有如下两个问题

3.1. 把上面的内容，用代码举例的方式展现出来；

3.2.上文中提到的mood实例属性，没有对外开放。但是mood也没有设置为__mood这种受保护的实例属性。那么他这里提到的“没有对外开发”究竟是怎么实现的？

回答3.1

class Dog:
    def __init__(self):
        self.mood = "happy"  # mood属性在Dog类中被创建，但未对外公开

class Beagle(Dog):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.mood = "excited"  # 在子类Beagle中，意外地覆盖了父类Dog中的mood属性

# 创建一个Beagle对象并访问其mood属性
beagle = Beagle()
print(beagle.mood)  # 输出结果为 "excited"

这段代码展示了一个名为 Dog 的类，其中包含一个名为 mood 的实例属性，但未将其公开。然后我们创建了一个子类 Beagle，在其 __init__ 方法中意外地覆盖了 mood 属性。当我们实例化 Beagle 类并访问其 mood 属性时，输出的是被子类意外覆盖后的值。

 

回答3.2：

接下来，我们解释一下上文中提到的 "没有对外开放" 是如何实现的。在Python中，没有严格的私有属性，但是可以通过以下方式来模拟私有属性：

class Dog:
    def __init__(self):
        self.__mood = "happy"  # 在属性名称前添加两个下划线，表示私有属性

    def get_mood(self):
        return self.__mood

    def set_mood(self, mood):
        self.__mood = mood

# 创建一个Dog对象并尝试访问和修改其mood属性
dog = Dog()
print(dog.get_mood())  # 输出结果为 "happy"
dog.set_mood("sad")
print(dog.get_mood())  # 输出结果为 "sad"

在这个示例中，我们将 mood 属性名称前添加了两个下划线，即 __mood，表示这是一个私有属性。外部无法直接访问 __mood 属性()，但可以通过提供公共方法（例如 get_mood 和 set_mood）来间接访问和修改它。这种方式使得 mood 属性对外部代码来说是不可见的，从而达到了私有属性的效果。

 

3.3 如何理解这个mood属性未对外开放？上面这样写就代表不对外开放？为什么得加上super().__init__()这段代码？不能去掉吗，去掉了Beagle类照样也有构造方法啊

答：在这段代码中，mood属性虽然在类的内部定义了，但没有提供公共方法让外部代码直接访问或修改它。因此，可以说该属性未对外开放，即外部无法直接访问或修改它，只能在类的内部使用。

关于 super().__init__() 的使用，它的作用是调用父类 Dog 的 __init__() 方法，以确保在创建 Beagle 对象时，父类 Dog 的初始化逻辑也得到执行。这是一种良好的实践，因为如果父类有一些初始化逻辑需要执行，而子类又没有完全覆盖父类的 __init__() 方法时，调用 super().__init__() 可以确保这些父类的初始化逻辑得到执行。

如果去掉 super().__init__()，那么父类 Dog 的 __init__() 方法就不会被调用，这可能会导致父类中的一些初始化逻辑不被执行，从而造成意料之外的结果。因此，通常建议在子类的 __init__() 方法中使用 super().__init__() 调用父类的初始化方法，以确保程序的正确性和可维护性。

 

3.4 上面提到的意料之外的结果具体有哪些？举例说明下

# 情况1：重写父类 Animal 的 __init__() 方法：
class Animal:
    def __init__(self):
        self.species = 'Unknown'

class Dog(Animal):
    def __init__(self, sound):
        self.species = 'Canine'  # 重写了父类 Animal 的 species 属性
        self.sound = sound

dog = Dog('Woof')
print(dog.species)  # 输出：'Canine'


# 情况2：调用 super().__init__()：
class Animal:
    def __init__(self):
        self.species = 'Unknown'

class Dog(Animal):
    def __init__(self, sound):
        super().__init__()  # 调用父类 Animal 的 __init__() 方法
        self.sound = sound

dog = Dog('Woof')
print(dog.species)  # 输出：'Unknown'


"""
在第一个例子中，我们在 Dog 类的 __init__() 方法中直接重写了 species 属性，因此 species 将被设置为 'Canine'。而在第二个例子中，我们调用了 super().__init__()，

这样会执行父类 Animal 的 __init__() 方法，将 species 初始化为 'Unknown'。

这两种写法的区别在于，第一个例子直接覆盖了父类的属性，而第二个例子则是继承了父类的属性并进行了初始化。
"""

# 情况3：没有使用 super().__init__() 并且没有重写父类的属性：
class Animal:
    def __init__(self):
        self.species = 'Unknown'

class Dog(Animal):
    def __init__(self, sound):
        self.sound = sound

dog = Dog('Woof')
print(dog.species)  # 输出：'Unknown'


"""
在这个例子中，子类 Dog 没有调用父类 Animal 的 __init__() 方法，也没有重写父类的 species 属性。因此，创建的 Dog 实例会继承父类的 species 属性，其值为 'Unknown'。
"""

 

对于super().__init__()的理解：

 

4. python中memoryview的概念的理解

总结：memoryview本质上就是个列表，但是可以共享内存的列表，可以先这样简单理解。

memoryview 是 Python 中一个内置对象,用于访问各种支持缓冲区协议的对象的内存数据。它提供了一种安全且高效的方式来直接操作内存数据,而无需先复制或创建新的对象。

概念: memoryview 对象是一种类似视图的对象,它提供了一种从支持缓冲区协议的对象(如字节串、数组、内存映射文件等)中读取和修改内存中字节数据的方式,并且无需复制整个对象。

它实现了缓冲区协议,因此可以在不同的对象之间共享内存,从而提高了效率。

作用:

1. 内存共享:避免了数据复制,提高了效率,尤其在处理大量数据时。
2. 类型化访问:可以将任何支持缓冲区协议的对象的内存数据视为 C 类型数组进行操作。
3. 直接内存访问:可以直接读写底层内存数据,绕过了对象层,提高了性能。
4. 零复制:操作不会产生新的副本,减少了内存占用。

通俗解释: 想象你有一个大型数据文件,你希望能够直接读取和修改其中的数据,而无需先将整个文件加载到内存中。memoryview 就像是一个直接连接到文件数据的窗口,允许你直接查看和修改数据,而不需要先复制整个文件。

它就像一个透明的中介,让你可以安全地访问底层数据,而无需担心对原始数据造成破坏。

举例说明:

data = b"Hello, World!"  # 一个字节串对象

# 创建 memoryview 对象
mv = memoryview(data)

# 修改内存数据
mv[0] = ord(b'h')  # 将第一个字节修改为小写 'h'
print(mv.tobytes())  # 输出: b'hello, World!'

# 将 memoryview 对象作为类型化视图
int_view = mv.cast('i')  # 将字节视为 4 字节整数
print(int_view[0])  # 输出: 1819040230

在这个例子中:

1. 我们首先创建了一个字节串对象 data。
2. 然后使用 memoryview(data) 创建了一个 memoryview 对象 mv。
3. 我们通过索引直接修改了 mv 中的第一个字节。
4. 最后,我们使用 mv.cast('i') 将 mv 视为一个整数数组,并打印出第一个整数的值。

这个例子展示了 memoryview 如何允许我们直接访问和修改底层内存数据,同时也展示了它如何允许我们将内存数据视为不同的类型进行操作。

memoryview 提供了一种安全、高效的方式来处理大量数据,而无需进行昂贵的数据复制操作。

 

如果没有 memoryview 这个概念,会带来以下问题:

1. 效率低下: 在处理大量数据时,需要先将整个数据复制到新的内存空间中,然后再进行操作。这样做会消耗大量的内存和 CPU 资源,效率非常低下。
2. 内存占用过多: 由于需要复制数据,程序的内存占用会急剧增加,尤其是在处理大型文件或需要频繁复制数据的场景下,可能会导致内存不足的问题。
3. 代码复杂性增加: 开发人员需要手动管理数据的复制、释放等操作,增加了代码的复杂性和出错的可能性。
4. 类型转换困难: 对于一些支持缓冲区协议的对象,如果想将其视为不同的数据类型进行操作,需要进行额外的类型转换,增加了额外的开销。

有了 memoryview 后,可以解决以下问题:

1. 提高内存使用效率: memoryview 允许在不复制数据的情况下直接访问和修改底层内存数据,避免了昂贵的数据复制操作,提高了内存使用效率。
2. 减少内存占用: 由于不需要复制数据,程序的内存占用可以大幅降低,特别是在处理大型数据时,可以节省大量内存资源。
3. 简化代码: 开发人员不需要手动管理数据的复制和释放,只需创建一个 memoryview 对象即可,大大简化了代码。
4. 类型化访问: memoryview 允许将任何支持缓冲区协议的对象视为不同的数据类型,如整数、浮点数等,从而简化了对这些数据的操作。
5. 零复制: memoryview 操作不会产生新的数据副本,因此可以最大限度地减少内存占用,提高程序的整体效率。

总的来说,memoryview 的引入解决了在处理大量数据时可能遇到的效率、内存占用和代码复杂性等问题,使得 Python 在处理这类场景时更加高效和简洁。

它是一种非常重要的性能优化技术,在诸如数值计算、科学计算、多媒体处理等领域都有广泛的应用。

 

5. 缓冲区协议的概念理解

缓冲区协议(Buffer Protocol)是 Python 中一种内存共享机制。它允许不同的对象共享同一块内存区域,从而避免了昂贵的数据复制操作。

该协议定义了一组接口,用于在不同的对象之间安全地访问和修改内存数据。

 

概念: 缓冲区协议规定了一个对象如何提供对其内存数据的直接访问。它使用了一种类似于数组的方式来访问内存数据,并提供了一些基本的操作,

如读取、写入和获取缓冲区长度等。任何实现了缓冲区协议的对象都可以与其他支持该协议的对象共享内存数据,从而提高了内存利用率和数据操作效率。

 

通俗解释: 想象你和朋友们正在合作一个大型工程项目。你们需要共享一些大型的设计文件,但是每次都复制一份给每个人会浪费大量时间和存储空间。

于是你们决定使用一个共享文件夹,每个人都可以直接访问和修改这些文件,而无需复制。

这种方式就类似于缓冲区协议,它允许不同的对象直接访问和修改同一块内存区域,而无需先创建数据副本。

举例说明:

import array

# 创建一个整数数组
arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

# 通过实现缓冲区协议的方式获取数组的内存视图
memoryview_obj = memoryview(arr)

# 可以直接修改底层内存数据
memoryview_obj[0] = 10

print(arr)  # 输出: array('i', [10, 2, 3, 4, 5])

在这个例子中:

1. 我们首先创建了一个整数数组 arr。
2. 然后使用 memoryview(arr) 创建了一个 memoryview 对象 memoryview_obj。这个对象提供了对数组底层内存数据的直接访问。
3. 我们通过索引直接修改了 memoryview_obj 中的第一个元素的值。
4. 由于 memoryview_obj 和 arr 共享同一块内存区域,因此修改 memoryview_obj 中的数据也会影响到 arr。

这个例子展示了缓冲区协议如何允许不同的对象共享内存数据。memoryview 对象实现了缓冲区协议,因此可以直接访问和修改 arr 的底层内存数据,而无需进行昂贵的数据复制操作。

缓冲区协议广泛应用于各种场景,如数值计算、图像处理、网络数据传输等,以提高内存利用率和数据操作效率。它是 Python 中一个非常重要的内存优化机制。

 

 

6. 为什么特殊方法 __hash__的文档建议根据元组的分量计算哈希值，而不是直接去计算哈希值呢？

在Python中,__hash__特殊方法用于为对象生成一个哈希值,该哈希值通常用于在字典和集合等数据结构中存储和查找对象。

Python官方文档建议使用对象的分量来计算哈希值,而不是直接计算整个对象的哈希值,主要有以下几个原因:

1. 不可变对象独一无二

Python中的不可变对象(如元组、字符串、整数等)在创建后其值就不会改变。如果直接计算整个对象的哈希值,那么相同的值总会产生相同的哈希值,这会导致哈希冲突。

而通过对构成对象的分量计算哈希值,可以保证相同值的对象具有相同的哈希值,不同值的对象具有不同的哈希值。

2. 可变对象的独特性

对于可变对象(如列表、字典等),如果直接计算整个对象的哈希值,那么只要对象的值发生变化,哈希值就会改变。这将破坏哈希表的设计,因为哈希表依赖于对象的哈希值保持不变。

通过计算对象分量的哈希值,可以确保对象的哈希值在其生命周期内保持不变,从而使其适合存储在哈希表中。

3. 避免哈希冲突

通过对象分量计算哈希值可以提高哈希值的分布性,从而降低哈希冲突的概率。如果直接计算整个对象的哈希值,可能会导致不同对象产生相同的哈希值,导致哈希冲突。

而通过计算分量的哈希值,可以更好地利用哈希表的空间,提高查找效率。

 

通俗解释: 想象你正在组织一个大型图书馆,每本书都需要被分类并放置在相应的书架上。

如果你只根据整本书的外观来分类,那么相同内容的书可能会被放在不同的书架上,造成浪费空间。

相反,如果你根据书的作者、标题和出版年份等信息来分类,

那么相同内容的书就会被放在一起,不同内容的书也会被分散在不同的书架上,从而更好地利用空间。

举例说明:

class Book:
    def __init__(self, title, author, year):
        self.title = title
        self.author = author
        self.year = year

    def __hash__(self):
        return hash((self.title, self.author, self.year))

    def __eq__(self, other):
        return (self.title, self.author, self.year) == (other.title, other.author, other.year)

book1 = Book("Python Cookbook", "David Beazley", 2013)
book2 = Book("Python Cookbook", "David Beazley", 2013)

print(hash(book1) == hash(book2))  # 输出: True

在这个例子中,我们定义了一个Book类,其中__hash__方法计算了书名、作者和出版年份的元组的哈希值。

这样,即使创建了两个不同的Book对象,只要它们的书名、作者和出版年份相同,它们的哈希值就是相同的。

这样可以确保相同内容的书在哈希表中具有相同的哈希值,从而被正确地存储在一起。

总之,使用对象分量计算哈希值可以确保不可变对象的独一无二性、保持可变对象哈希值的不变性,并且降低哈希冲突的概率,从而提高哈希表的查找效率和空间利用率。

这是Python中__hash__方法的一个重要设计原则。

 

 

7. print()什么时候调用__str__, 什么时候调用__repr__

Python 中的 print() 函数在输出对象时会调用该对象的 __str__ 方法或 __repr__ 方法。具体调用哪一个方法取决于以下规则:

1. 调用 __str__ 的情况：
   • 当直接使用 print(obj) 或 print(str(obj)) 打印一个对象时，Python 会尝试调用该对象的 __str__ 方法。
   • 如果该对象定义了 __str__ 方法，Python 将使用 __str__ 方法的返回值作为要打印的字符串表示形式。
   • 如果该对象没有定义 __str__ 方法，Python 会继续查找 __repr__ 方法。
2. 调用 __repr__ 的情况：
   • 当使用 repr(obj) 或在交互式解释器中直接输入一个对象时（不使用 print），Python 会调用该对象的 __repr__ 方法。
   • 如果该对象定义了 __repr__ 方法，Python 将使用 __repr__ 方法的返回值作为对象的字符串表示形式。
   • 如果该对象既没有定义 __str__ 方法也没有定义 __repr__ 方法，Python 会返回一个默认的表示形式，通常是 <__main__.SomeClass object at 0x7f2b0c8b4c18>。

总的来说，__str__ 方法用于给终端用户显示一个友好的对象表示形式，而 __repr__ 方法用于产生一个对程序员有用的对象表示形式，它应该是一种可以被 Python 解释器读取的形式，使其能被 eval() 函数所解析。

如果一个对象同时定义了 __str__ 和 __repr__ 方法，print(obj) 会优先使用 __str__ 方法的返回值，而 repr(obj) 则会使用 __repr__ 方法的返回值。

 

下面，我将根据对象是否定义了 __str__ 和 __repr__ 方法的不同情况,分别举例说明它们在 print() 和直接输出时的调用差异。

           1.对象没有定义 __str__ 和 __repr__:

class MyClass:
    pass

obj = MyClass()

print(obj)  # 输出: <__main__.MyClass object at 0x7f9b3c4e7eb8>
print(repr(obj))  # 输出: <__main__.MyClass object at 0x7f9b3c4e7eb8>

在这种情况下,print(obj) 会输出默认的对象表示形式,而 repr(obj) 本身不会有任何输出,但是 print(repr(obj)) 会输出同样的默认表示形式。

2. 对象只定义了 __repr__:

class MyClass:
    def __repr__(self):
        return "MyClass representation"

obj = MyClass()

print(obj)  # 输出: MyClass representation
print(repr(obj))  # 输出: MyClass representation

如果只定义了 __repr__ 方法,print(obj) 和 print(repr(obj)) 都会输出 __repr__ 方法的返回值,但 repr(obj) 本身不会有输出。

3. 对象只定义了 __str__:

class MyClass:
    def __str__(self):
        return "MyClass string"

obj = MyClass()

print(obj)  # 输出: MyClass string
repr(obj)   # 没有输出
print(repr(obj))  # 输出: <__main__.MyClass object at 0x7f9b3c4e7d30>

如果只定义了 __str__ 方法,print(obj) 会输出 __str__ 方法的返回值,但 repr(obj) 本身不会有任何输出。如果要查看 repr(obj) 的返回值,需要使用 print(repr(obj))。

4. 对象同时定义了 __str__ 和 __repr__:

class MyClass:
    def __str__(self):
        return "MyClass string"
    
    def __repr__(self):
        return "MyClass representation"

obj = MyClass()

print(obj)  # 输出: MyClass string
print(repr(obj))  # 输出: MyClass representation

如果对象同时定义了 __str__ 和 __repr__ 方法,那么 print(obj) 会使用 __str__ 方法的返回值作为输出,而 print(repr(obj)) 则会使用 __repr__ 方法的返回值作为输出。但是 repr(obj) 本身不会有任何输出。

总的来说,print(obj) 会根据对象是否定义了 __str__ 或 __repr__ 方法来决定输出内容。而 repr(obj) 本身不会有任何输出,如果要查看其返回值,需要使用 print(repr(obj))。

 

8. 在vector2d_v2.py中, 如下代码为什么要用tuple？

    def __eq__(self, other):
        return tuple(self) == tuple(other)

使用 tuple(self) == tuple(other) 来比较两个对象的值,而不是直接比较对象本身,主要有以下几个优势:

1. 简化比较逻辑 对于自定义的数据类型,直接比较两个对象的值可能需要编写复杂的逻辑。将对象转换为元组后,可以利用元组的比较方法,从而简化了比较逻辑的实现。
2. 支持多个属性的比较 如果对象有多个属性需要进行比较,使用元组可以将这些属性值打包在一起,进行一次性比较,而不需要一个个进行比较。
3. 避免潜在的递归比较问题 如果两个对象之间存在循环引用,直接比较对象可能会导致无限递归。将对象转换为元组后,可以避免这种情况。
4. 优化性能 对于简单的数据类型,直接比较对象值的性能可能更好。但对于复杂的自定义数据类型,先将对象转换为元组,利用元组的比较方法,可能会获得更好的性能。
5. 一致性 使用 tuple(self) == tuple(other) 可以确保对象值的比较逻辑在整个类中保持一致,避免在不同方法中使用不同的比较逻辑。

需要注意的是,这种方法也有一些缺点,例如:

• 如果对象中包含不可散列的属性(如列表或字典),则无法将其转换为元组进行比较。
• 对于只有一个属性的简单对象,转换为元组可能引入了不必要的开销。

因此,在决定是否使用 tuple(self) == tuple(other) 进行比较时,需要权衡其优缺点,并根据具体情况进行选择。对于复杂的自定义数据类型,这种方法通常是一个不错的选择。

 

下面，我将通过具体的例子来说明直接使用 == 与使用 tuple() 再 == 进行比较的差异,并体现后者方法的优越性。

情况1:简单的数据类型

对于简单的数据类型,如数字或字符串,直接使用 == 进行比较就足够了,因为它们的比较逻辑很简单。

a = 10
b = 10
print(a == b)  # 输出: True

c = "hello"
d = "hello"
print(c == d)  # 输出: True

在这种情况下,使用 tuple() 进行比较就没有太大意义,因为它引入了不必要的开销。

情况2:自定义数据类型,只有一个属性

如果自定义数据类型只有一个属性,直接使用 == 进行比较也是可以的,因为比较逻辑很简单。

class Point:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x

p1 = Point(10)
p2 = Point(10)
print(p1 == p2)  # 输出: True

在这种情况下,使用 tuple() 进行比较也没有太大优势,因为直接比较属性值就足够了。

情况3:自定义数据类型,有多个属性

当自定义数据类型有多个属性时,使用 tuple() 进行比较就显示出了优势。

class Vector2D:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    # 方法1: 直接比较
    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y

    # 方法2: 使用tuple()比较
    def __eq__(self, other):
        return tuple(self) == tuple(other)

v1 = Vector2D(1, 2)
v2 = Vector2D(1, 2)
print(v1 == v2)  # 输出: True (无论使用哪种方法)

在这个例子中,如果直接比较,需要编写比较每个属性值的逻辑。但是使用 tuple(self) == tuple(other) 的方式,可以将多个属性值打包成一个元组,然后利用元组的比较方法,简化了比较逻辑的实现。

此外,如果 Vector2D 类有更多属性,直接比较的逻辑就会变得更加复杂,而使用 tuple() 的方式则可以保持一致性,代码也更加简洁。

 

 9. 如下格式化微语言的含义如何理解？

Tests of ``format()`` with Cartesian coordinates:

    >>> format(v1)
    '(3.0, 4.0)'
    >>> format(v1, '.2f')
    '(3.00, 4.00)'
    >>> format(v1, '.3e')  # ？
    '(3.000e+00, 4.000e+00)'

Tests of ``format()`` with polar coordinates:

    >>> format(Vector2d(1, 1), 'p')  # doctest:+ELLIPSIS, 'p' 作为格式化字符串的一部分,代表了调用 Vector2d 对象的 __repr__ 方法。
    '<1.414213..., 0.785398...>'
    >>> format(Vector2d(1, 1), '.3ep')  # ？
    '<1.414e+00, 7.854e-01>'
    >>> format(Vector2d(1, 1), '0.5fp')  # ？
    '<1.41421, 0.78540>'

在这个例子中

（1）.3e 是一种浮点数格式化的方式,它表示使用科学计数法来格式化浮点数,保留3位小数位。

具体来说:

• e 表示使用科学计数法的指数表示形式。
• .3 表示保留小数点后3位有效数字。

因此, format(v1, '.3e') 的输出 (3.000e+00, 4.000e+00) 可以解释为:

• 3.000e+00 表示 3.000 * 10^0 = 3.000
• 4.000e+00 表示 4.000 * 10^0 = 4.000

使用科学计数法的好处是,它可以用一种紧凑的形式来表示非常大或非常小的数字,特别适合于显示有限的位数时使用。

另外两个例子中使用的格式说明符:

• format(v1) 没有指定任何格式说明符,因此会使用默认格式将浮点数格式化为小数形式。
• format(v1, '.2f') 中的 .2f 表示保留小数点后2位有效数字,并使用固定的小数形式来显示。

所以,不同的格式说明符会产生不同的输出结果,例如:

• (3.0, 4.0) - 默认格式
• (3.00, 4.00) - 保留2位小数
• (3.000e+00, 4.000e+00) - 使用科学计数法,保留3位小数

根据需求选择合适的格式化方式,可以更好地控制浮点数的显示形式。

 （2）

1. 'p' 表示调用 Vector2d 实例的 __repr__ 方法并使用其返回值进行格式化输出。这通常用于获取对象的"可显示表示形式"。
2. '.3ep' 中:
   • 'e' 表示使用指数记数法
   • '.3' 表示保留3位小数
   • 'p' 表示调用 __repr__ 方法

因此, format(Vector2d(1, 1), '.3ep') 将使用指数记数法格式化 Vector2d 实例的 __repr__ 返回值,保留3位小数。

（3）'0.5fp' 中:

3. • '0.5f' 表示保留小数点后5位,使用固定位数格式
   • 'p' 表示调用 __repr__ 方法

因此, format(Vector2d(1, 1), '0.5fp') 将使用固定位数格式化 Vector2d 实例的 __repr__ 返回值,保留小数点后5位。

所以这些格式字符串允许你控制 Vector2d 对象在字符串中的显示形式,包括使用指数记数法、保留小数位数等。具体来说:

• 'p' 给出对象的可显示"源代码"表示形式
• '.3ep' 给出指数记数法表示,保留3位小数
• '0.5fp' 给出固定位数表示,保留小数点后5位

这为格式化对象的字符串表示提供了更多的flexibility和控制选项

 

 

这些例子中:

1. 'p' 表示调用 Vector2d 实例的 __repr__ 方法并使用其返回值进行格式化输出。这通常用于获取对象的"可显示表示形式"。
2. '.3ep' 中:
   • 'e' 表示使用指数记数法
   • '.3' 表示保留3位小数
   • 'p' 表示调用 __repr__ 方法

因此, format(Vector2d(1, 1), '.3ep') 将使用指数记数法格式化 Vector2d 实例的 __repr__ 返回值,保留3位小数。

3. '0.5fp' 中:
   • '0.5f' 表示保留小数点后5位,使用固定位数格式
   • 'p' 表示调用 __repr__ 方法

因此, format(Vector2d(1, 1), '0.5fp') 将使用固定位数格式化 Vector2d 实例的 __repr__ 返回值,保留小数点后5位。

所以这些格式字符串允许你控制 Vector2d 对象在字符串中的显示形式,包括使用指数记数法、保留小数位数等。具体来说:

• 'p' 给出对象的可显示"源代码"表示形式
• '.3ep' 给出指数记数法表示,保留3位小数
• '0.5fp' 给出固定位数表示,保留小数点后5位

这为格式化对象的字符串表示提供了更多的flexibility和控制选项

 

10. __match_args__的概念如何理解

 在Python的某些上下文中，__match_args__是一个特殊的类属性，用于指示类创建时应该使用哪些参数进行模式匹配。

这个属性通常与结构化模式匹配（Structured Pattern Matching）一起使用，后者是Python 3.10及以后版本引入的一个新特性。

概念

__match_args__定义了类构造器中用于模式匹配的参数顺序。在模式匹配的语句中，这个属性告诉解释器哪些属性应该被视为重要的，以及它们应该按照什么顺序来比较。

作用

__match_args__的主要作用是在进行模式匹配时提供一种简洁的方式来引用类的属性。

它允许你在一个match语句中直接按照类的构造函数参数来匹配，而不是使用点号（.）来访问属性。

通俗解释

想象一下你有一个装满不同水果的篮子，每个水果都有自己的名字和颜色。如果你想根据水果的名字和颜色来挑选出特定的水果，

__match_args__就像是告诉Python：“请按照名字和颜色的顺序来查找水果”，这样Python就可以直接根据这两个属性来挑选，而不需要你一个一个地去检查。

举例说明

有__match_args__的情况

class Fruit:
    def __init__(self, name, color):
        self.name = name
        self.color = color
    __match_args__ = ('name', 'color')

apple = Fruit('apple', 'red')

match apple:
    case Fruit('apple', color):
        print(f"Found an apple, color is {color}")

在这个例子中，__match_args__告诉match语句按照name和color的顺序来匹配Fruit类的实例。

因此，当匹配apple这个实例时，它会查找名为'apple'的水果，并绑定其颜色到变量color。

无__match_args__的情况

如果Fruit类中没有定义__match_args__，则需要在match语句中显式地指定要匹配的属性。

class Fruit:
    def __init__(self, name, color):
        self.name = name
        self.color = color

apple = Fruit('apple', 'red')

match apple:
    case Fruit(name='apple', color=color):
        print(f"Found an apple, color is {color}")

在这个例子中，由于没有__match_args__，我们不得不在模式中显式地写出name='apple'来匹配apple实例的name属性。

这样的代码更加冗长，且容易出错，因为你必须确保在模式中写出的属性顺序与类构造函数中的参数顺序相匹配。

 

11. if __name__ == '__main__':` 只在哪种情况下会执行？在哪些情况不会执行？

if __name__ == '__main__': 这个条件块只有在以下情况下会执行：

1. 直接运行脚本：当您在命令行中直接运行一个 Python 脚本时，例如 python script.py，Python 解释器会将脚本的 __name__ 属性设置为 '__main__'，因此 if __name__ == '__main__': 条件判断为真，其下的代码块将会被执行。

2. 使用 Python -m 选项运行模块：当您使用 Python 解释器的 -m 选项运行一个模块时，例如 python -m package.module，Python 也会将模块的 __name__ 属性设置为 '__main__'，导致 if __name__ == '__main__': 条件成立，其下的代码块被执行。

在上述两种情况下，if __name__ == '__main__': 条件块内的代码会被执行，因为它们都表示模块是以主程序的方式运行的。

相反，如果模块被导入到另一个模块中，例如 import script，那么 script 模块中的 __name__ 属性将是模块的名称（即 'script'），而不是 '__main__'，因此 if __name__ == '__main__': 条件判断为假，其下的代码块不会被执行。这是 Python 中区分模块是作为主程序运行还是作为导入模块使用的一种常见做法。

if __name__ == '__main__': 会在以下情况下不会执行：

1. 作为模块导入：当脚本作为模块被导入到另一个脚本或交互式 Python 会话中时，__name__ 的值将是模块的名称，而不是 '__main__'。因此，if __name__ == '__main__': 下面的代码块不会被执行。

2. 使用 Python 解释器的 -c 选项：如果你使用 Python 解释器的 -c 选项来执行一段代码，而不是运行一个脚本或模块，那么这段代码的 __name__ 不会是 '__main__'，因此 if __name__ == '__main__': 也不会执行。

3. 在交互式 Python shell 中：在交互式 Python shell 中直接运行脚本中的代码时，__name__ 也不会是 '__main__'，因此 if __name__ == '__main__': 不会执行。

4. 使用 IDE 或代码编辑器的运行按钮：一些集成开发环境（IDE）或代码编辑器提供了运行按钮或菜单选项来执行代码。如果这些工具没有以命令行方式运行脚本，而是通过其他内部机制执行，那么 __name__ 可能不会被设置为 '__main__'，导致 if __name__ == '__main__': 不执行。

5. 在 Jupyter Notebook 或其他 Web 应用中：在 Jupyter Notebook 或其他 Web 应用中运行 Python 代码时，代码通常是在一个独立的执行环境中运行，而不是作为主程序。因此，if __name__ == '__main__': 也不会执行。

在这些情况下，如果需要执行 if __name__ == '__main__': 下的代码，可以手动将 __name__ 变量设置为 '__main__'，但这样做通常不是推荐的做法，因为它会破坏 __name__ 变量的原始意图，即用来区分脚本是被直接运行还是作为模块导入。

if __name__ == '__main__': 会在以下情况下不会执行：

1. 作为模块导入：当脚本作为模块被导入到另一个脚本或交互式 Python 会话中时，__name__ 的值将是模块的名称，而不是 '__main__'。因此，if __name__ == '__main__': 下面的代码块不会被执行。

2. 使用 Python 解释器的 -c 选项：如果你使用 Python 解释器的 -c 选项来执行一段代码，而不是运行一个脚本或模块，那么这段代码的 __name__ 不会是 '__main__'，因此 if __name__ == '__main__': 也不会执行。

3. 在交互式 Python shell 中：在交互式 Python shell 中直接运行脚本中的代码时，__name__ 也不会是 '__main__'，因此 if __name__ == '__main__': 不会执行。

4. 使用 IDE 或代码编辑器的运行按钮：一些集成开发环境（IDE）或代码编辑器提供了运行按钮或菜单选项来执行代码。如果这些工具没有以命令行方式运行脚本，而是通过其他内部机制执行，那么 __name__ 可能不会被设置为 '__main__'，导致 if __name__ == '__main__': 不执行。

5. 在 Jupyter Notebook 或其他 Web 应用中：在 Jupyter Notebook 或其他 Web 应用中运行 Python 代码时，代码通常是在一个独立的执行环境中运行，而不是作为主程序。因此，if __name__ == '__main__': 也不会执行。

在这些情况下，如果需要执行 if __name__ == '__main__': 下的代码，可以手动将 __name__ 变量设置为 '__main__'，

但这样做通常不是推荐的做法，因为它会破坏 __name__ 变量的原始意图，即用来区分脚本是被直接运行还是作为模块导入。

 

12. 对__getattr__和__setattr__两个方法的理解  [from vector_v3.py]

from array import array
import reprlib
import math
import operator


class Vector:
    typecode = 'd'

    def __init__(self, components):
        self._components = array(self.typecode, components)

    def __iter__(self):
        return iter(self._components)

    def __repr__(self):
        components = reprlib.repr(self._components)
        components = components[components.find('['):-1]
        return f'Vector({components})'

    def __str__(self):
        return str(tuple(self))

    def __bytes__(self):
        return (bytes([ord(self.typecode)]) +
                bytes(self._components))

    def __eq__(self, other):
        return tuple(self) == tuple(other)

    def __abs__(self):
        return math.hypot(*self)

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

    def __len__(self):
        return len(self._components)

    def __getitem__(self, key):
        if isinstance(key, slice):
            cls = type(self)
            return cls(self._components[key])
        index = operator.index(key)
        return self._components[index]

# tag::VECTOR_V3_GETATTR[]
    __match_args__ = ('x', 'y', 'z', 't')  # <1>

    def __getattr__(self, name):
        cls = type(self)  # <2>
        try:
            pos = cls.__match_args__.index(name)  # <3>
        except ValueError:  # <4>
            pos = -1
        if 0 <= pos < len(self._components):  # <5>
            return self._components[pos]
        msg = f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}'  # <6>
        raise AttributeError(msg)
# end::VECTOR_V3_GETATTR[]

# tag::VECTOR_V3_SETATTR[]
    def __setattr__(self, name, value):
        cls = type(self)
        if len(name) == 1:  # <1>
            if name in cls.__match_args__:  # <2>
                error = 'readonly attribute {attr_name!r}'
            elif name.islower():  # <3>
                error = "can't set attributes 'a' to 'z' in {cls_name!r}"
            else:
                error = ''  # <4>
            if error:  # <5>
                msg = error.format(cls_name=cls.__name__, attr_name=name)
                raise AttributeError(msg)
        super().__setattr__(name, value)  # <6>

# end::VECTOR_V3_SETATTR[]

    @classmethod
    def frombytes(cls, octets):
        typecode = chr(octets[0])
        memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)
        return cls(memv)

 

Vector 类定义了 __getattr__ 和 __setattr__ 两个方法，这些方法用于扩展类的属性访问和设置行为。

getattr 方法

__getattr__ 方法是在尝试访问一个不存在的属性时调用的。当 Python 解释器尝试访问一个类的属性，但该属性不存在时，它会检查是否有 __getattr__ 方法，如果有，就会调用它。

在 Vector 类中，__getattr__ 方法的作用是尝试根据属性名从向量的组件中获取值。这个方法使用了 __match_args__ 属性来确定可能的属性名，并尝试根据这些属性名从向量的组件中获取值。如果属性名在 __match_args__ 中找到，并且其索引在向量的组件范围内，那么就返回对应的组件值。

以下是 __getattr__ 方法的逐行解释：

1. __match_args__ = ('x', 'y', 'z', 't')：定义了一个属性列表，用于支持结构化模式匹配。

2. def __getattr__(self, name):：定义了 __getattr__ 方法，它接受一个参数 name，表示要访问的属性名。

3. cls = type(self)：获取当前类的类型，以便后面使用。

4. try:：尝试执行接下来的代码。

5. pos = cls.__match_args__.index(name)：尝试在 __match_args__ 列表中找到 name 的索引。

6. except ValueError:：如果 name 不在 __match_args__ 列表中，会捕获一个 ValueError 异常。

7. pos = -1：如果 name 不在 __match_args__ 列表中，设置 pos 为 -1。

8. if 0 <= pos < len(self._components):：检查 pos 是否在组件的范围内。

9. return self._components[pos]：如果 name 存在并且索引有效，返回对应的组件值。

10. msg = f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}'：构建一个错误消息，说明对象没有指定的属性。

11. raise AttributeError(msg)：如果 name 不在 __match_args__ 列表中或者索引超出范围，抛出一个 AttributeError。

setattr 方法

__setattr__ 方法是在尝试设置一个不存在的属性时调用的。当 Python 解释器尝试设置一个类的属性，但该属性不存在时，它会检查是否有 __setattr__ 方法，如果有，就会调用它。

在 Vector 类中，__setattr__ 方法的作用是限制对某些属性名的访问和设置。它检查属性名是否为单字符，是否在 __match_args__ 中，或者是否以小写字母开头。如果是，它不允许设置这些属性，并抛出一个 AttributeError。

以下是 __setattr__ 方法的逐行解释：

1. __match_args__ = ('x', 'y', 'z', 't')：定义了一个属性列表，用于支持结构化模式匹配。

2. def __setattr__(self, name, value):：定义了 __setattr__ 方法，它接受两个参数 name 和 value，分别表示要设置的属性和值。

3. cls = type(self)：获取当前类的类型，以便后面使用。

4. if len(name) == 1:：检查属性名是否只有一个字符。

5. if name in cls.__match_args__:：检查属性名是否在 __match_args__ 列表中。

6. error = 'readonly attribute {attr_name!r}'：构建一个错误消息，说明属性是只读的。

7. elif name.islower():：检查属性名是否以小写字母开头。

8. error = "can't set attributes 'a' to 'z' in {cls_name!r}"：构建一个错误消息，说明不能设置以小写字母开头的属性。

9. else:：如果没有前面的条件成立，设置else: 部分是可选的，因为它对应于 name 既不是单个字符也不是小写字母开头的情况。在这种情况下，代码不会执行任何操作，因为没有定义任何特定的错误消息或行为。

10. if error:：检查是否有一个有效的错误消息。

11. msg = error.format(cls_name=cls.__name__, attr_name=name)：构建一个完整的错误消息，包含类的名称和属性名。

10. raise AttributeError(msg)：如果 name 违反了设置属性的规则，抛出一个 AttributeError。

11. super().__setattr__(name, value)：调用父类的 __setattr__ 方法，这是设置属性标准的默认行为。

通过使用 __getattr__ 和 __setattr__ 方法，Vector 类可以自定义属性访问和设置的行为。这种方法可以用来实现一些高级特性，如属性验证、属性限制或属性转换。

在以上代码中，__getattr__ 用于根据属性名获取向量的组件值，而 __setattr__ 用于限制对特定属性名的访问和设置。

 

 

13. __getattr__和__getattribute__的异同点理解

__getattr__ 和 __getattribute__ 的名字非常相似，这可能会导致混淆。这两个方法都用于属性访问，但它们的作用和执行时机有所不同。

getattr 方法

__getattr__ 方法是在尝试访问一个不存在的属性时调用的。当 Python 解释器尝试访问一个类的属性，但该属性不存在时，它会检查是否有 __getattr__ 方法，如果有，就会调用它。

• 作用：用于处理不存在的属性。
• 执行时机：当尝试访问一个不存在的属性时。
• 参数：它接受一个参数 name，表示要访问的属性名。
• 返回值：如果找到了属性，返回属性的值；否则，可以返回一个值或者抛出异常。

getattribute 方法

__getattribute__ 方法是在尝试访问任何属性时调用的，包括存在的和不存在（未定义）的属性。这个方法在 Python 中是更底层的，它允许你完全控制属性访问的行为，包括对存在属性的访问。

• 作用：用于控制所有属性的访问，无论属性是否存在。
• 执行时机：在尝试访问任何属性时。
• 参数：它接受一个参数 name，表示要访问的属性名，以及可选的 *args 和 **kwargs。
• 返回值：返回属性的值。

异同点

• 异同点：
  • __getattr__ 只用于处理不存在的属性。
  • __getattribute__ 用于处理所有属性的访问，包括存在的和不存在（未定义）的属性。
  • __getattr__ 没有参数 *args 和 **kwargs。
  • __getattribute__ 包含参数 *args 和 **kwargs。

示例

以下是一个清晰的例子来展示 __getattr__ 和 __getattribute__ 之间的差异。

首先，我们定义一个简单的类，其中包含一个存在的属性和一个不存在的属性。我们将分别调用这两个属性，以观察 __getattr__ 和 __getattribute__ 的行为。

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.existing_attribute = 42

    def __getattr__(self, name):
        print(f"__getattr__ called for {name}")
        return None  # 或者可以抛出 AttributeError

    def __getattribute__(self, name):
        print(f"__getattribute__ called for {name}")
        return super().__getattribute__(name)

obj = MyClass()

 

现在，我们尝试访问 obj 的两个属性：existing_attribute 和一个不存在的属性 non_existing_attribute。

print(obj.existing_attribute)  # 直接访问存在的属性
print(obj.non_existing_attribute)  # 尝试访问不存在的属性

__getattribute__ called for existing_attribute
42

__getattribute__ called for non_existing_attribute
__getattr__ called for non_existing_attribute
None

解释如下：

1. 当我们直接访问 existing_attribute 时，Python 首先尝试调用 __getattribute__ 方法，因为它总是首先检查是否存在这个属性。__getattribute__ 方法被调用，并且返回了属性的值，所以 existing_attribute 被打印出来。

2. 当我们尝试访问不存在的 non_existing_attribute 时，Python 首先尝试调用 __getattribute__ 方法。然而，由于这个属性不存在，__getattribute__ 返回了 None。由于 None 不是一个有效的属性值，Python 再次尝试调用 __getattr__ 方法，这次它是专门为处理不存在的属性设计的。__getattr__ 返回 None，所以 non_existing_attribute 被打印出来，并且没有引发异常。

从这个例子中，我们可以看到 __getattribute__ 总是首先被调用，而 __getattr__ 只在属性不存在时被调用。此外，__getattr__ 可以选择返回一个值或者抛出异常，而 __getattribute__ 必须返回一个值。

 

14. 如何理解如下代码，以及sys.maxsize

Most hash codes of non-integers vary from a 32-bit to 64-bit CPython build::

>>> import sys
>>> hash(v2) == (384307168202284039 if sys.maxsize > 2**32 else 357915986)
    True

在 Python 中，sys.maxsize 是一个特殊变量，它表示整数类型的最大值。这个值取决于你使用的 Python 解释器的位数。

对于 32 位系统的 Python，sys.maxsize 是 2**32 - 1，

而对于 64 位系统的 Python，sys.maxsize 是 2**64 - 1。

这段代码的作用是检查一个变量 v2 的哈希值是否等于某个特定的值。具体来说，它使用了一个三元运算符，根据 sys.maxsize 的值来决定应该比较的哈希值。

• 如果 sys.maxsize 大于 2**32，那么哈希值应该等于 384307168202284039。
• 如果 sys.maxsize 不大于 2**32，那么哈希值应该等于 357915986。

这个代码片段可能是在进行某种测试，以确保在不同类型的 Python 构建（32 位或 64 位）上，哈希值的行为是一致的。通过这种方式，可以确保代码在不同的系统上都能正常工作，无论系统的位数是多少。

 

14. itertools.chain()的理解

itertools.chain() 是一个非常实用的函数，它允许你将多个迭代器合并成一个单一的迭代器，并完成类似线性的输出。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 itertools.chain()：

import itertools

# 创建两个列表
list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

# 使用 itertools.chain() 将两个列表合并成一个单一的迭代器
chain_iterator = itertools.chain(list1, list2)

# 打印合并后的迭代器
for item in chain_iterator:
    print(item)

在这个例子中，我们首先创建了两个列表 list1 和 list2。然后，我们使用 itertools.chain() 将这两个列表合并成一个单一的迭代器 chain_iterator。最后，我们遍历这个迭代器，打印出它的所有元素。

运行这段代码，你会看到输出如下：

1
2
3
4
a
b
c
d

这个例子展示了如何将两个列表合并成一个单一的迭代器。

但是，itertools.chain() 可以接受任意数量的迭代器作为输入，并且可以无限地合并更多的迭代器。