Fluent Python2 【Chapter15_QA】

1. MicroPython是什么？有何作用，请举例。另外是不是还有对应的MacroPython？

答：MicroPython 是一种精简版的 Python 实现，旨在运行于资源受限的嵌入式系统和微控制器上。它提供了一个轻量级的 Python 编程环境，使得开发者能够在嵌入式设备上使用 Python 进行开发。MicroPython 的设计目标是尽可能地减小内存占用和代码尺寸，以适应嵌入式系统的限制。

MicroPython 具有以下特点和作用：

  1. 轻量级：MicroPython 的核心功能和标准库经过优化，使得其在资源受限的环境中运行时占用较小的内存和存储空间。
  2. 嵌入式开发：MicroPython 可以运行于微控制器和嵌入式系统上，因此非常适合用于物联网设备、传感器、机器人等嵌入式应用的开发。
  3. 简化开发流程：通过使用 Python 编程语言，开发者可以利用其简洁、易读的语法来快速开发嵌入式系统，并充分利用 Python 生态系统中丰富的库和工具。

举例来说，MicroPython 可以用于控制智能家居设备、物联网传感器、小型机器人等嵌入式系统的开发。例如，通过 MicroPython 编程控制一个基于微控制器的温度传感器，将温度数据发送到云端进行监控和分析。

至于 MacroPython，并没有与 MicroPython 相对应的官方版本。MacroPython 这个词汇在某些情况下可能会被用作 MicroPython 的反义词，用来指代更大型、更全面的 Python 实现或者桌面端的 Python 编程环境。

 

 2. 为什么Mypy会推导出json.loads()其返回类型为 Any? 不应该返回值是对象么?

 答：在很多情况下，json.loads() 的返回值类型是不确定的，因为它取决于解析后的 JSON 数据的内容。下面是一个示例，说明了为什么 Mypy 推导出 json.loads() 的返回类型是 Any：

import json

# JSON 数据是一个简单的整数
data1 = '42'
result1 = json.loads(data1)
print(result1)  # 输出: 42

# JSON 数据是一个包含多种类型的复杂结构
data2 = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'
result2 = json.loads(data2)
print(result2)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}

# JSON 数据是一个列表，其中包含多种类型的元素
data3 = '[1, "two", {"three": 3}]'
result3 = json.loads(data3)
print(result3)  # 输出: [1, 'two', {'three': 3}]

在上面的例子中，json.loads() 函数的返回值类型取决于传递给它的 JSON 数据的内容。第一个例子中，JSON 数据是一个简单的整数，因此 json.loads() 返回的是一个整数对象。第二个例子中，JSON 数据是一个包含多种类型的字典，因此 json.loads() 返回的是一个包含字符串、整数和布尔值的字典。第三个例子中，JSON 数据是一个列表，其中包含整数、字符串和字典等多种类型的元素，因此 json.loads() 返回的是一个列表，其中的元素类型是不确定的。由于 json.loads() 返回值的类型取决于传递给它的 JSON 数据的内容，因此 Mypy 推导出其返回类型为 Any，表示其返回的对象类型可以是任意类型。

 

3. json.loads()输入的是字符串，输出的是对象。难道这个对象等价于你刚才说的Any类型？

答： json.loads() 函数的用法：它接受一个 JSON 格式的字符串作为输入，然后将其解析成相应的 Python 对象。而这个解析后的对象类型是不确定的，因为取决于传递给 json.loads() 的 JSON 数据的内容。因此，在静态类型检查时，Mypy 无法准确地推断出返回值的类型，因此将其标注为 Any 类型。

所以，从概念上说，返回值类型是一个动态类型，具体类型取决于输入的 JSON 数据的结构和内容，因此可以等价于 Any 类型。

 

4. Python中类相容概念的理解。

答：在类型系统中，"相容"通常指的是两种类型之间的关系，其中一种类型可以安全地替换另一种类型而不会引发错误。换句话说，如果类型 A 是类型 B 的子类型，那么类型 B 就与类型 A 相容。在这种情况下，我们可以将类型 A 的值赋给类型 B 的变量而不会出现问题。

在 Python 的类型注解中，"Any" 类型被视为一种特殊情况，它与所有其他类型都是相容的。换句话说，"Any" 类型的变量可以接受任何类型的值，因此它与任何其他类型都是相容的。这意味着我们可以将任何类型的值赋给 "Any" 类型的变量而不会导致类型错误。

总而言之，"相容"的概念意味着两种类型之间的转换或替换是安全的，不会引发类型错误。在 Python 中，"Any" 类型与所有其他类型都是相容的，因此可以接受任何类型的值。

class Animal:
    def speak(self):
        return "Animal speaks"

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        return "Woof!"

def make_animal_speak(animal):
    print(animal.speak())

dog = Dog()
make_animal_speak(dog)  # Output: Woof!

在这个例子中，Dog 是 Animal 的子类型，因为它继承自 Animal。make_animal_speak 函数期望的是 Animal 的一个实例，但我们传递了 Dog 的一个实例，这展示了子类型和兼容性。

因此，在 Python 中，如果类型 A 是类型 B 的子类型，那么类型 B 与类型 A 是兼容的(一般都说父类与子类是兼容的)，这意味着类型 A 的实例可以在需要类型 B 的实例的任何地方使用。

 

5. TypeVar, Generic的含义和区别理解

TypeVar 和 Generic 是 Python 中用于类型提示的工具，通常与泛型相关。它们的含义、作用、通俗解释以及举例如下：

  1. TypeVar：

    • 含义：TypeVar 是用于声明泛型类型变量的工具。它允许我们在类型提示中引入一个或多个泛型类型，以表示在函数、类或其他上下文中可以接受多种类型的参数或返回值。
    • 作用：主要用于提高代码的可读性和可维护性，以及在静态类型检查器（如 Mypy）中对代码进行类型检查。
    • 通俗解释：TypeVar 就像是一个占位符，用来表示可以是任何类型的一种类型。
    • 举例：比如，我们可以这样声明一个泛型类型变量 T：
from typing import TypeVar

T = TypeVar('T')

 

        2.Generic：

  • 含义：Generic 是用于创建泛型类或函数的基类。通过继承 Generic 类，我们可以在类中使用 TypeVar 声明的泛型类型变量。
  • 作用：使得类或函数能够处理多种类型的数据，提高了代码的灵活性和复用性。
  • 通俗解释：Generic 就像是一个标记，用于指示一个类是泛型类，可以处理多种类型的数据。
  • 举例：比如，我们可以这样定义一个泛型类 Box：
from typing import TypeVar, Generic

T = TypeVar('T')

class Box(Generic[T]):
    def __init__(self, item: T):
        self.item = item

TypeVar 和 Generic 是 Python 类型提示中用于不同目的的工具。

  • TypeVar 用于声明泛型类型变量，它表示一个占位符，用于表示类型参数，例如 T、U 等。在类型提示中，我们可以使用 TypeVar 来表示参数类型，但它本身并不提供泛型类或泛型函数的支持。

  • Generic 是一个泛型类，它用于创建具有泛型类型参数的类。通过继承 Generic 类，我们可以将泛型类型参数应用到类的属性和方法中，从而创建一个泛型类。在你的示例中，Box 类继承自 Generic[T]，表示 Box 是一个泛型类，其中的 T 是类型参数。这样做的目的是为了表明 Box 类可以接受一个类型参数 T，并将其应用到类的属性和方法中。

因此，TypeVar 用于声明泛型类型变量，而 Generic 用于创建泛型类。在你的示例中，TypeVar 用于声明类型变量 T，而 Generic 则用于创建泛型类 Box，并将类型变量 T 应用到该类中。

 

6.  from typing import Generic，Generic库的概念的理解

Generic 是 Python 标准库 typing 模块中的一个基础类，它用于创建泛型类。

泛型类是能够处理多种类型数据的类，而这些类型在类定义时是不具体的，只有在创建类的实例时才会被指定。

概念

在编程语言中，泛型是一种编程范式，它允许在编程时使用抽象类型（类型参数），在实例化时再指定具体的类型。

这样，同样的代码可以用于不同的数据类型，提高了代码的复用性和灵活性。

作用

Generic 的作用是作为创建自定义泛型类的基类。

通过继承 Generic 并定义一个或多个类型参数，你可以创建一个能够在运行时接受不同类型参数的类。

这使得你能够编写更加通用和灵活的代码。

通俗解释

想象一下，你正在编写一个盒子类 Box，这个盒子可以装任何类型的东西，比如苹果、书籍或者玩具。

在没有泛型的情况下，你可能需要为每种类型的东西都编写一个专门的盒子类，比如 AppleBox、BookBox 和 ToyBox。

这显然是非常低效的。使用泛型，你可以创建一个单一的 Box 类，它在创建实例时可以指定要装什么类型的东西。

这样，你只需要一个 Box 类就可以表示所有类型的盒子。

使用举例说明

下面是一个简单的使用 Generic 的例子：

from typing import Generic, TypeVar

T = TypeVar('T')

class Box(Generic[T]):
    def __init__(self, content: T):
        self.content = content

    def show_content(self) -> T:
        return self.content

# 创建一个装苹果的盒子
apple_box = Box('apple')

# 创建一个装书的盒子
book_box = Box('book')

print(apple_box.show_content())  # 输出: apple
print(book_box.show_content())   # 输出: book

在这个例子中，我们定义了一个 Box 类，它是一个泛型类，可以装任何类型的东西。

T 是一个类型变量，它在创建 Box 实例时被替换为具体的类型。

我们创建了两个 Box 实例，一个装苹果，一个装书，它们分别使用字符串类型作为其内容的类型。

 

7. 在进行python的型变总结时，这句话如何理解："Python中的可变容器默认是不可变的，list类型就已一例：list[int] 与 list[float] 不相容，反之亦然" [from page 423]

在Python的类型系统中，类型注解和类型检查是可选的，并且是由用户提供的一种机制，用于静态类型检查或文档目的。

Python的动态类型系统意味着在运行时，同一个变量可以持有不同类型的值。

然而，当使用类型注解时，Python会遵循某些规则来确保类型的一致性。

 

当我们说“Python中的可变容器默认是不可变的”，这是指在类型注解的上下文中，一旦一个容器类型的变量被注解为持有特定类型的元素，那么这个变量的类型就被固定下来了。

例如，如果你有一个列表 lst 被注解为 list[int]，那么这个列表只能包含整数类型的元素。

关于 list[int] 与 list[float] 不相容的说法，这是指在类型注解中，list[int] 和 list[float] 被视为不同的类型。

这意味着一个被注解为 list[int] 的变量不能赋值为一个包含浮点数的列表，反之亦然。

这种不相容性是在静态类型检查时考虑的，例如在使用Mypy这样的类型检查器时。

这里有一个例子来说明这一点：

from typing import List

# 类型注解为 list[int]
int_list: List[int] = [1, 2, 3]

# 类型注解为 list[float]
float_list: List[float] = [1.0, 2.0, 3.0]

# 下面这行在静态类型检查时会出错，因为 list[int] 和 list[float] 不相容
int_list = float_list  # 错误：Cannot assign to 'int_list' because it is an immutable type

# 但是在运行时，这样的赋值是可以的，因为Python是动态类型的
int_list = float_list  # 这行代码在运行时不会抛出异常

在这个例子中，int_list 被注解为 List[int]，而 float_list 被注解为 List[float]。

在静态类型检查时，这两个列表类型是不相容的，因此尝试将 float_list 赋值给 int_list 会导致类型错误。

然而，由于Python是动态类型的，这种赋值在运行时是可以的，因为Python不会在运行时强制执行类型注解。

 

posted @ 2024-04-11 15:20  AlphaGeek  阅读(18)  评论(0)    收藏  举报