Fluent Python2 【Chapter17_QA】

1. 大鹅类型的概念理解以及和鸭子类型的区别

答：大鹅类型（Giant Duck Typing）是一个用于描述类型系统设计的概念，它是对鸭子类型的一种扩展。在大鹅类型中，不仅要求对象的行为类似于鸭子，还要求对象的规模和结构也类似于鸭子。

通俗解释来说，大鹅类型就是指在考虑类型时不仅考虑对象的行为，还考虑对象的规模和结构。类似于鸭子类型，如果一只“鸟”走起路来像鸭子、游起泳来像鸭子、叫起来也像鸭子，那么它就可以被视为鸭子；而在大鹅类型中，如果这只“鸟”的大小、外形、特征也与鸭子相似，那么它就更加符合“大鹅”的概念。

为什么要设计大鹅类型？这是因为在某些场景下，仅仅考虑对象的行为可能不足以描述对象的全部特征。有时候，对象的大小、结构等属性也同样重要。例如，在图形处理领域，我们可能不仅需要考虑对象的形状、颜色等行为特征，还需要考虑对象的大小、位置等结构特征。因此，引入大鹅类型可以更全面地描述对象的特征。

举例说明用法：假设我们有一个函数 is_duck_like(obj)，用于判断一个对象是否类似于鸭子。在大鹅类型中，我们可能会扩展这个函数，使其不仅考虑对象的行为，还考虑对象的大小和颜色等特征。例如，我们可能会定义一个函数 is_giant_duck_like(obj)，用于判断一个对象是否类似于大鹅，它除了检查对象的行为外，还会检查对象的大小和颜色等特征。

和鸭子类型的区别：鸭子类型仅考虑对象的行为，即对象能够响应某些方法或属性；而大鹅类型不仅考虑对象的行为，还考虑对象的大小、结构等特征。因此，大鹅类型更加全面，可以更准确地描述对象的特征。

举例说明两者差异：

以下是一个使用鸭子类型的示例：

class Duck:
    def quack(self):
        print("Quack!")

class Person:
    def quack(self):
        print("I'm quacking like a duck!")

def make_quack(obj):
    obj.quack()

duck = Duck()
person = Person()

make_quack(duck)    # 输出：Quack!
make_quack(person)  # 输出：I'm quacking like a duck!

在这个示例中，make_quack() 函数接受一个对象作为参数，然后调用对象的 quack() 方法。虽然 Duck 类和 Person 类的实现完全不同，但它们都有一个名为 quack() 的方法，因此它们都能被传递给 make_quack() 函数。

现在，让我们看一个使用大鹅类型的示例：

class Duck:
    def __init__(self, size):
        self.size = size

class Person:
    def __init__(self, size):
        self.size = size

def compare_sizes(obj1, obj2):
    if obj1.size > obj2.size:
        print("Object 1 is bigger.")
    elif obj1.size < obj2.size:
        print("Object 2 is bigger.")
    else:
        print("Both objects are the same size.")

duck1 = Duck(10)
duck2 = Duck(15)
person1 = Person(12)
person2 = Person(8)

compare_sizes(duck1, duck2)    # 输出：Object 2 is bigger.
compare_sizes(person1, person2)  # 输出：Object 1 is bigger.

在这个示例中，我们定义了 Duck 类和 Person 类，它们都有一个 size 属性来表示大小。然后我们定义了一个函数 compare_sizes()，它接受两个对象作为参数，并比较它们的大小。

尽管 Duck 类和 Person 类没有任何共同的方法，但它们都有一个 size 属性，因此它们都可以被传递给 compare_sizes() 函数进行比较。

 

综上：大鹅类型和鸭子类型的区别在于它们侧重点不同：

  • 大鹅类型：主要关注对象的属性。如果两个对象具有相同的属性，即使它们属于不同的类，也可以在某些情况下交替使用。大鹅类型强调的是对象的结构相似性。

  • 鸭子类型：主要关注对象的行为（方法）。如果两个对象具有相同的方法，即使它们属于不同的类，也可以在某些情况下交替使用。鸭子类型强调的是对象的行为相似性。

因此，大鹅类型和鸭子类型在实际应用中可以根据情况选择。

 

2. @classmethod和@staticmethod的差异理解

虽然 @classmethod 和 @staticmethod 都可以在不创建类的实例的情况下被调用，但它们之间存在一些重要的区别：

  1. @classmethod 的第一个参数是类本身（通常命名为 cls）：

    • 在使用 @classmethod 装饰的方法内部，第一个参数通常是类本身，而不是实例。这使得方法可以访问和修改类级别的属性和方法。
    • 通过类调用 @classmethod 方法时，Python 会自动将类本身作为第一个参数传递给方法，而无需手动指定。

  2. @staticmethod 不需要类或实例作为第一个参数：

    • @staticmethod 装饰的方法内部不会自动接收类或实例作为参数，因此无法访问类级别的属性和方法。
    • 静态方法通常用于与类相关的功能，但不依赖于类的状态或实例属性。

  3. 用法场景不同：

    • @classmethod 通常用于实现与类本身相关的操作，例如替代构造函数、工厂方法或在子类中覆盖父类方法。
    • @staticmethod 通常用于实现与类无关的通用功能，例如数学计算或辅助函数。

  4. 继承行为不同：

    • 子类可以覆盖 @classmethod 方法，并且在调用时将适当的子类作为第一个参数传递。
    • 对于 @staticmethod 方法，子类可以隐藏父类中具有相同名称的静态方法，但无法通过调用子类来调用父类的静态方法。

下面我将通过具体的代码示例来展示 @classmethod 和 @staticmethod 的差异。

首先，我们创建一个简单的类 Example，其中包含一个类属性 class_attribute 和两个方法，一个使用 @classmethod 装饰，另一个使用 @staticmethod 装饰。

class Example:
    class_attribute = "class_attribute_value"

    @classmethod
    def class_method(cls):
        print(f"Class method called with class attribute: {cls.class_attribute}")

    @staticmethod
    def static_method():
        print("Static method called")

现在让我们分别看看这两个装饰器的作用。

使用 @classmethod 装饰的方法

Example.class_method()

这将输出：

Class method called with class attribute: class_attribute_value

@classmethod 装饰的方法 class_method 接收一个参数 cls，它代表类本身。在方法内部，我们可以通过 cls 参数访问类级别的属性和方法。在上面的示例中，我们使用 cls.class_attribute 来访问类属性 class_attribute。调用类方法时，Python 会自动将类本身传递给方法，因此不需要手动传递参数。

使用 @staticmethod 装饰的方法

Example.static_method()

这将输出：

Static method called

@staticmethod 装饰的方法 static_method 没有隐式的类或实例参数。因此，它在方法内部无法访问类级别的属性和方法。静态方法通常用于实现与类无关的通用功能。在上面的示例中，我们只是简单地输出一条消息，而不依赖于类的状态或属性。

差异总结

  • @classmethod 方法接收一个类参数 cls，可以访问和修改类级别的属性和方法。
  • @staticmethod 方法没有隐式的类或实例参数，因此无法访问类级别的属性和方法。
  • 调用类方法时，Python会自动将类本身传递给方法，而不需要手动传递参数。静态方法没有这个特性。
  • 子类可以覆盖类方法，但无法覆盖静态方法。【这一点存疑，应该有误，后面深究下】

 

3.  iter()的一种小众但却很实用的用法。

# from page461

with open('mydata.db', 'rb') as f:
    read64 = partial(f.read, 64)
    for block in iter(read64, b''):
        process_block(block)

以上代码打开名为 mydata.db 的二进制文件，并以只读模式打开。然后，它使用 functools.partial 函数创建了一个新函数 read64，这个函数部分应用了 f.read 函数，并将其第一个参数固定为 64，意味着每次调用 read64 时，它都会从文件对象 f 中读取 64 个字节的数据。

接下来，使用 iter(read64, b'') 创建了一个迭代器。这个迭代器会重复调用 read64() 方法，直到返回的数据为空字符串 b''。换句话说，它会不断地从文件中读取数据块，每次读取 64 个字节，直到文件末尾。

最后，对于迭代器返回的每个数据块，调用 process_block 函数对其进行处理。这样做的好处是，它可以一次处理一小部分文件内容，而不需要一次性读取整个文件到内存中，这对于大型文件来说是非常有效的。

 

对于  read64 = partial(f.read, 64) 代码如何理解？

当使用 functools.partial 对函数进行部分应用时，我们可以固定函数的一个或多个参数，然后返回一个新的函数，该函数接受剩余的参数。让我们来举个例子：

假设有一个简单的函数 add，用于将两个数字相加：

def add(a, b):
    return a + b

现在，我们使用 partial 对这个函数进行部分应用，固定其中一个参数：

from functools import partial

add_5 = partial(add, 5)

现在 add_5 就是一个新的函数，它固定了参数 a 为 5。这意味着，当我们调用 add_5(3) 时，它实际上等价于调用 add(5, 3)，结果为 8。

同样地，对于 read64 = partial(f.read, 64) 这行代码，它将 f.read 函数的第一个参数固定为 64，然后返回一个新的函数 read64。因此，每次调用 read64() 时，它都会从文件对象 f 中读取 64 个字节的数据。

 

 

4. python中名义类型、结构类型的概念的理解

答：在 Python 中，通常不会显式地区分名义类型（Nominal Typing）和结构类型（Structural Typing），因为 Python 是一种动态类型语言，它不会在编译时强制执行类型约束。但是，我们可以通过理解这两种类型的概念来更好地理解 Python 中的类型系统。

  1. 名义类型（Nominal Typing）：

    • 　　概念：名义类型是指变量的类型由其明确声明的类型决定，与变量的结构或内容无关。在名义类型中，变量的类型由其定义或声明时所指定的类型确定。

    • 　　通俗解释：名义类型就像是给变量贴上一个标签，这个标签决定了这个变量的类型，与它的结构或内容无关。

    • 　　产生的缘由：名义类型使得代码更加清晰和可维护，因为变量的类型在代码中是明确的，有助于编译器或解释器进行类型检查和错误提示。

    • 　　举例说明：在 Python 中，类定义了对象的类型，因此可以说 Python 是一种名义类型语言。例如：

class Dog:
    pass

my_dog = Dog()  # my_dog 是 Dog 类型的实例

　　2. 结构类型（Structural Typing）：

    • 　　概念：结构类型是指变量的类型由其内部结构或属性确定，而不是由明确的类型声明。在结构类型中，变量的类型由其具有的结构或特征决定。

    • 　　通俗解释：结构类型是根据变量的内部结构或属性来决定其类型，而不关心它是什么类型，只关心它具有哪些属性或行为。

    • 　　产生的缘由：结构类型使得代码更加灵活和适应性强，因为它不受限于明确的类型声明，可以根据需要动态地适应不同的数据结构和对象。

    • 　　举例说明：在 Python 中，一些函数或方法可能接受不同结构的参数，只要这些参数具有特定的属性或行为即可。例如：

def get_name(obj):
    return obj.name

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

class Cat:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

my_dog = Dog("Buddy")
my_cat = Cat("Whiskers")

print(get_name(my_dog))  # 输出：Buddy
print(get_name(my_cat))  # 输出：Whiskers

在 Python 中，虽然没有严格的名义类型和结构类型的概念，但我们可以通过类的定义和对象的属性来模拟这两种类型。通过类的定义，我们可以明确地声明对象的类型，这类似于名义类型。同时，Python 也支持根据对象的结构或属性来动态确定其类型，这类似于结构类型。

 

5. 为什么要避免直接调用特殊方法，比如 it.__next__()，而是推荐用next(it)

答：避免直接调用特殊方法（如 __next__()）而推荐使用相应的内置函数（如 next()）有几个原因：

  1. 可读性和可维护性：内置函数 next() 更具可读性，让代码更易于理解。当其他开发人员阅读你的代码时，他们更容易理解你的意图。直接调用特殊方法可能使代码变得晦涩难懂。

  2. 与 Pythonic 风格保持一致：Python 语言鼓励编写简洁、清晰、符合 Python 习惯的代码。使用内置函数是一种更 Pythonic 的做法，符合 Python 社区的惯例和标准。

  3. 适应性和可移植性：在不同的 Python 版本或不同的环境中，特殊方法的行为可能会有所不同。使用内置函数可以提高代码的适应性和可移植性，因为内置函数的行为在不同的环境中基本保持一致。

  4. 异常处理：内置函数 next() 在迭代器到达末尾时会引发 StopIteration 异常，而直接调用 __next__() 方法则需要在使用时显式处理这种情况。使用内置函数可以简化异常处理逻辑。

总的来说，避免直接调用特殊方法而使用相应的内置函数能够使代码更清晰、更易读、更符合 Python 社区的惯例，并提高代码的适应性和可移植性。

 

 

6. python的生成器、迭代器的概念和差异点理解？

生成器（Generators）：

概念： 生成器是一种特殊类型的迭代器，它允许你按需产生值，而不是一次性生成所有值并将它们存储在内存中。生成器使用 yield 语句来产生值，可以在迭代过程中保存状态。

通俗解释： 生成器就像一个水龙头，你可以通过它获取一系列的值，但是这些值是按需产生的，不会一次性全部出来。

差异点：

  1. 存储方式： 生成器一次只生成一个值，并在生成值后立即释放内存，因此占用的内存较少。而迭代器可能一次性生成所有值并将其存储在内存中。
  2. 使用方式： 生成器通常使用函数来定义，通过 yield 语句产生值，而迭代器可以是任何实现了迭代协议的对象，如列表、集合、文件等。

举例说明：

# 生成器示例
def count_up_to(max):
    count = 1
    while count <= max:
        yield count
        count += 1

counter = count_up_to(5)
print(next(counter))  # 输出：1
print(next(counter))  # 输出：2
print(next(counter))  # 输出：3

迭代器（Iterators）：

概念： 迭代器是一种对象，它可以逐个返回可迭代对象的元素，直到所有元素都被返回。迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法来工作。

通俗解释： 迭代器就像一个能够遍历集合元素的指针，每次调用 __next__() 方法都会返回下一个元素。

差异点：

  1. 定义方式： 迭代器通常是通过类来实现，必须实现 __iter__() 和 __next__() 方法。生成器则是使用 yield 语句来定义的函数。
  2. 迭代过程： 生成器可以通过 yield 语句来保存状态，并在下一次调用时恢复状态。迭代器在遍历过程中不保存状态，每次调用 __next__() 方法都会返回下一个元素。

举例说明：

# 迭代器示例
class MyIterator:
    def __init__(self, max):
        self.max = max
        self.current = 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current <= self.max:
            result = self.current
            self.current += 1
            return result
        else:
            raise StopIteration

iterator = MyIterator(3)
print(next(iterator))  # 输出：1
print(next(iterator))  # 输出：2
print(next(iterator))  # 输出：3

综上所述，生成器和迭代器都是用于处理可迭代对象的工具，但在实现方式、使用方式和内部机制上有一些差异。生成器适合惰性计算和处理大量数据，而迭代器更灵活，可以自定义遍历逻辑。

 

7. python中的语法糖的概念和理解

语法糖（Syntactic Sugar）

概念： 语法糖是指编程语言中添加的某种语法特性，它使得代码更易读、更简洁、更符合人类的阅读习惯，但在底层实现上并没有增加新的功能或改变语言的特性。

通俗解释： 语法糖就像是编程语言的甜点，它并不会改变语言的本质，但能够使代码更加简洁、优雅，使程序员编写代码更加愉快。

产生的原因： 语法糖的出现是为了提高代码的可读性和编写效率。它使得程序员能够以更简洁的方式表达相同的逻辑，减少了代码的冗余，同时提高了代码的可维护性。

举例说明： 在 Python 中，装饰器（Decorator）就是一种常见的语法糖。装饰器可以用来装饰函数或方法，在不修改原始函数或方法代码的情况下，为其添加额外的功能或行为。例如，@property 装饰器可以将一个方法转换为属性访问，使得代码更加简洁易懂。

class MyClass:
    def __init__(self, x):
        self._x = x

    @property
    def x(self):
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value

obj = MyClass(10)
print(obj.x)  # 输出：10
obj.x = 20
print(obj.x)  # 输出：20

在这个例子中，@property 和 @x.setter 装饰器就是语法糖，它们使得定义和使用属性的代码更加简洁、清晰。

 

8. 为什么如下两行简短的代码，会就消耗完计算机所有内存？ 

from itertools import count

list(count())

这段代码会导致内存耗尽的原因是因为 itertools.count() 返回一个无限迭代器，它会不断生成整数，而 list(count()) 尝试将这无限多的整数存储到一个列表中，由于列表没有大小限制，因此会不断地尝试分配内存来存储这些整数，直到内存耗尽为止。

在大多数情况下，尝试将一个无限序列（如无限迭代器）转换为列表是不明智的，因为这会导致无限的内存占用。如果确实需要使用无限序列，应该考虑使用迭代器的方式来逐个获取元素，而不是一次性将所有元素存储在内存中。

 

8. 迭代器、生成器的概念、异同之处

在Python中，迭代器（Iterator）和生成器（Generator）都是用于处理序列数据的工具，但它们在实现和用途上有所不同。

迭代器（Iterator）

  1. 概念：迭代器是一种可以记住遍历的位置的对象。迭代器有两个基本的方法：__iter__() 和 __next__()。

  2. 作用：迭代器可以被 for 循环直接使用，它会在每次迭代时返回序列中的下一个值。

  3. 通俗解释：迭代器就像一个自动播放的电影，你只需要坐在那里，电影就会自动播放，你不需要手动去操作播放或暂停。

  4. 使用举例：

    • 列表推导式（List Comprehensions）会返回一个迭代器。
    • 任何实现了 __iter__() 和 __next__() 方法的类都可以作为一个迭代器。

生成器（Generator）

  1. 概念：生成器是一种特殊类型的迭代器，它使用 yield 语句来生成值。生成器可以暂停并记住它的当前位置，并在下次迭代时从暂停的地方继续。

  2. 作用：生成器可以生成一系列的值，而不需要将所有值存储在内存中。这使得生成器特别适合处理大数据集。

  3. 通俗解释：生成器就像一个自动生成的电影，它会一边播放一边生成下一帧，而你不需要手动去操作播放或暂停。

  4. 使用举例：

    • 生成器表达式（Generator Expressions）可以创建生成器。
    • 任何使用 yield 语句的函数都是一个生成器。

异同之处

  • 相同点：迭代器和生成器都是用于处理序列数据的工具，都可以在 for 循环中使用。

  • 不同点：

    • 迭代器通常基于现有的数据结构，如列表、字典等，而生成器则可以在函数内部动态生成值。
    • 迭代器在创建时通常会立即加载所有的值，而生成器则在每次迭代时生成下一个值。
    • 生成器可以捕获异常并返回一个包含异常信息的生成器，而迭代器则不会。

总结

迭代器和生成器都是Python中处理序列数据的有效工具，但它们在实现和用途上有所不同。

迭代器基于现有的数据结构，而生成器可以在函数内部动态生成值。

使用生成器可以节省内存，因为它不需要将所有值加载到内存中。

 

9. 为什么迭代器除了__next__方法外, 还需要实现__iter__方法呢？而且为什么__iter__返回的是self自身，如果不返回自身又会如何？

迭代器除了需要实现 __next__ 方法外，还需要实现 __iter__ 方法，这是因为迭代器需要同时满足迭代器和可迭代（Iterable）的两个接口。

  1. 可迭代接口：一个类如果想要被 for 循环遍历，它需要实现 __iter__ 方法。这个方法应该返回一个迭代器对象。

  2. 迭代器接口：一个类如果想要支持 next() 方法，它需要实现 __next__ 方法。这个方法应该返回序列中的下一个值，当序列结束时，应该引发 StopIteration 异常。

所以，迭代器需要同时实现这两个方法，以满足迭代器的定义。

对于 __iter__ 方法返回 self 自身的原因，这是因为在迭代器中，__iter__ 方法通常被用来创建一个迭代器的实例。由于迭代器是一个类，它的实例就是它自己，所以返回 self 是合理的。

如果不返回 self，迭代器就无法被 for 循环遍历，因为 for 循环依赖于 __iter__ 方法返回一个迭代器对象。如果你返回一个不同的对象，那么这个对象需要实现 __iter__ 和 __next__ 方法，这可能会导致代码的混乱和错误。

简而言之，__iter__ 返回 self 是为了保持迭代器的简洁和一致性，同时确保它可以被 for 循环正确地遍历。

 

接下来，通过一个简单的例子来解释为什么迭代器需要同时实现 __iter__ 和 __next__ 方法，以及为什么 __iter__ 方法通常返回 self。

假设我们有一个简单的类 Numbers，它包含一个列表 values。我们希望这个类可以被 for 循环遍历，就像列表一样。

为了实现这一点，我们需要重载两个魔术方法：__iter__ 和 __next__。

class Numbers:
    def __init__(self):
        self.values = [1, 2, 3, 4, 5]
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        # 返回self，因为Numbers类本身就是迭代器
        return self

    def __next__(self):
        # 如果index已经超过列表的长度，就引发StopIteration异常
        if self.index >= len(self.values):
            raise StopIteration
        # 返回当前索引的值
        value = self.values[self.index]
        # 增加索引
        self.index += 1
        # 返回值
        return value

在这个例子中，Numbers 类有一个 values 列表和一个 index 变量，用于跟踪当前的索引位置。__iter__ 方法返回 self，这意味着 Numbers 类本身就是迭代器。

__next__ 方法在每次调用时返回当前索引位置的值，并在返回值后增加索引。当索引超过列表长度时，__next__ 方法引发 StopIteration 异常，表示迭代结束。

现在，我们可以使用 for 循环来遍历 Numbers 对象：

numbers = Numbers()
for number in numbers:
    print(number)

这个循环会正确地遍历 Numbers 对象的 values 列表，并打印出每个数字。

如果没有实现 __iter__ 方法，for 循环就无法识别 Numbers 对象为可迭代对象，从而无法进行遍历。

同样，如果没有实现 __next__ 方法，for 循环在尝试获取下一个值时会引发错误，因为 __next__ 方法没有返回任何值。

因此，迭代器需要同时实现 __iter__ 和 __next__ 方法，以确保它可以被 for 循环正确地遍历。

 

10. 内置函数 range() 的完整签名是 range(start, stop[, step])，要这样写[, step]，step前面为什么要加个逗号并且用[]括起来?

在Python中，函数签名（signature）描述了函数参数的类型和顺序。对于内置函数 range()，其完整的签名是 range(start, stop[, step])，其中 step 参数是可选的。

逗号和方括号的使用是为了清晰地表示 step 参数是可选的。在Python中，可选参数通常位于函数签名末尾，并用 * 或 ** 表示。例如，*args 和 **kwargs 分别表示可变数量的位置参数和关键字参数。

在 range() 函数的签名中，step 参数使用方括号 [] 括起来，这表明它是可选的。方括号的使用是为了表示这个参数是可选的，而不是一个列表或元组。逗号 , 在方括号前面是为了表示这个参数是可选的，并且在可选参数的末尾。

总结一下，逗号和方括号的使用是为了清晰地表示 step 参数是可选的，并且在可选参数的末尾。这种格式有助于开发者理解函数的参数，并确保在调用函数时正确地传递参数。

 

11. 如下代码能够降低浮点数累计运算带来的误差，如何理解？

class ArithmeticProgression:

    def __init__(self, begin, step, end=None):
        self.begin = begin
        self.step = step
        self.end = end

    def __iter__(self):
        result_type = type(self.begin + self.end)
        print(f'result_type: {result_type}')
        result = result_type(self.begin)
        print(f'result: {result}')
        forever = self.end is None
        index = 0
        while forever or result < self.end:
            yield result
            index += 1
            result = self.begin + self.step * index  # 这一行能够降低浮点数误差

直接通过如下两个代码对比便能理解

假设我们有一个简单的任务：计算 1.0 到 10.0 之间所有等差数列项的值，公差为 0.1。我们首先使用直接加法，然后使用通过索引的方法。

直接加法

from decimal import Decimal, getcontext

# 设置 Decimal 的精度为 100，以减少误差
getcontext().prec = 100

def calculate_with_direct_addition(begin, step, end):
    result = begin
    while result < end:
        result += step  # 直接一路累加上去
        yield result

begin = Decimal(1.0)
step = Decimal(0.1)
end = Decimal(10.0)

for item in calculate_with_direct_addition(begin, step, end):
    print(item)

通过索引加法

def calculate_with_index(begin, step, end):
    index = 0
    while True:
        result = begin + step * index # 点睛之笔，套路所在
        if result >= end:
            break
        yield result
        index += 1

begin = Decimal(1.0)
step = Decimal(0.1)
end = Decimal(10.0)

for item in calculate_with_index(begin, step, end):
    print(item)

 

12. 对比itertools.map()和 itertools.starmap()之间的差异，加深理解

itertools.map() 和 itertools.starmap() 都是Python中用于处理迭代器的函数，但它们在如何处理输入参数方面有所不同。

下面通过一个例子来对比这两个函数之间的差异。

首先，我们来看看itertools.map()。这个函数类似于内置的map()函数，它将一个函数应用于一个或多个迭代器中的每个元素。

itertools.map()返回一个迭代器，而不是像内置map()那样返回一个列表。

import itertools

# 定义一个函数，接受一个参数
def square(x):
    return x * x

# 创建一个数字列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用itertools.map()将square函数应用于numbers列表中的每个元素
result_map = itertools.map(square, numbers)

# 将结果转换为列表以查看
list(result_map)

输出将是：

[1, 4, 9, 16, 25]

在这个例子中，itertools.map()将square函数应用于numbers列表中的每个元素，计算出每个数字的平方。

接下来，我们来看看itertools.starmap()。这个函数类似于itertools.map()，但它期望输入的可迭代对象中的元素本身也是可迭代的，

并且它会将每个可迭代对象的元素解包后作为单独的参数传递给指定的函数。

import itertools

# 定义一个函数，接受两个参数
def add(a, b):
    return a + b

# 创建一个包含多个元组的列表
pairs = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

# 使用itertools.starmap()将add函数应用于pairs列表中的每个元组
result_starmap = itertools.starmap(add, pairs)

# 将结果转换为列表以查看
list(result_starmap)

输出将是：

[3, 7, 11]

在这个例子中，itertools.starmap()将add函数应用于pairs列表中的每个元组。由于add函数接受两个参数，starmap()会解包每个元组，将其元素作为单独的参数传递给add函数。

因此，每个元组的元素会被相加，得到一个新的迭代器。

 

总结一下，

itertools.map()适用于函数接受单个参数的情况，

而itertools.starmap()适用于函数接受多个参数，且这些参数以元组形式存储在可迭代对象中的情况。

 

13. 如何理解"向后兼容"

比如zip函数的strict=True, 仅限关键字参数 strict 是 Python 3.10 中新增的。指定 strict=True 时，如果可迭代

对象的长度不同，则抛出 ValueError。为了向后兼容，默认值为 False。

在这里，“向后兼容”指的是兼容以前的版本。所以当提到“为了向后兼容，默认值为 False”时，意味着这个新特性（strict参数）在引入它（Python 3.10）的版本中

默认不会改变之前版本（Python 3.9及以下）的行为，以保持代码的一致性和兼容性。只有在开发者明确选择使用这个新特性时，代码的行为才会改变。

简而言之，新版本（在这个例子中是Python 3.10）引入了新特性，但为了不破坏依赖于旧版本（Python 3.9及以下）行为的现有代码，新特性的默认行为是保持旧版本的行为，这就是所谓的“向后兼容”。

 

14.  itertools.chain.from_iterable()函数的概念的理解，以及和itertools.chain()的异同之处细究

itertools.chain.from_iterable() 是 Python 的 itertools 模块中的一个函数，用于将多个可迭代对象连接起来，创建一个单一的迭代器，该迭代器生成所有输入可迭代对象中的元素，

就像它们是一个连续的序列一样。这个函数是 itertools.chain() 的一个变体，它允许你传递一个包含多个可迭代对象的单一可迭代对象。

概念

itertools.chain.from_iterable() 接受一个可迭代对象作为输入，这个可迭代对象包含多个子可迭代对象。

它会将这些子可迭代对象连接起来，返回一个迭代器，该迭代器生成所有子可迭代对象中的元素。

通俗解释

想象你有一系列的盒子，每个盒子里都装着一些玩具。现在你想要一个能够一次性给出所有玩具的列表，而不需要自己一个盒子一个盒子地去拿。

itertools.chain.from_iterable() 就像是一个机器人，它可以帮你打开所有的盒子，并把所有玩具都放在一个连续的列表中给你。

用法举例

import itertools

# 假设我们有一个包含多个列表的列表
lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]

# 使用 chain.from_iterable() 将所有列表连接起来
concatenated = itertools.chain.from_iterable(lists)

# 打印连接后的元素
print(list(concatenated)) # 输出将是：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

在这个例子中，lists 是一个包含多个列表的列表。itertools.chain.from_iterable(lists) 将这些列表连接起来，创建一个迭代器，然后我们使用 list() 函数将这个迭代器转换成一个列表。

itertools.chain.from_iterable() 和 itertools.chain() 的异同

相同之处

  • both itertools.chain.from_iterable() and itertools.chain() are used to concatenate multiple iterable objects.
  • Both return an iterator that produces elements from all the input iterables as if they were one continuous sequence.

不同之处

 itertools.chain() 直接接受多个可迭代对象作为参数：
itertools.chain([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9])

  • 而在这种情况下，itertools.chain.from_iterable() 不适用，因为你需要一个列表来作为参数。

  • itertools.chain.from_iterable() 接受一个单一的可迭代对象，这个可迭代对象包含多个子可迭代对象：

itertools.chain.from_iterable([[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]])

这种情况适用于当你有一个包含多个可迭代对象的容器（如列表、元组等），并且你想将它们连接起来。

 

15. itertools.tee()的概念的理解

itertools.tee() 是 Python 的 itertools 模块中的一个函数，用于将一个可迭代对象复制成多个独立的迭代器，这些迭代器可以独立遍历原可迭代对象中的元素。

概念

itertools.tee() 函数从单个可迭代对象创建任意数量的独立迭代器。

这些迭代器会共享对原始可迭代对象的引用，但是每个迭代器都有自己的遍历状态，因此可以独立地进行迭代。

如下是python源码

def tee(*args, **kwargs): # real signature unknown
    """ Returns a tuple of n independent iterators. """
    pass

作用

itertools.tee() 的主要作用是在不消耗原始可迭代对象的情况下，创建多个可以并行迭代的迭代器。

这在需要多次遍历数据集或需要在迭代过程中保持对数据集的多个视图时非常有用。

通俗解释

想象你有一盒饼干，你想要分给几个朋友，但是又不想打开盒子把饼干都倒出来。

itertools.tee() 就像是一个魔法盒子，你可以把盒子里的饼干复制几份，

然后每个朋友都可以有自己的那份饼干，而且每份饼干都是独立的，一个朋友吃掉自己的饼干不会影响到其他朋友的饼干。

使用举例

import itertools

# 创建一个简单的可迭代对象
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用 itertools.tee() 创建两个独立的迭代器
iter1, iter2, iter3, iter4 = itertools.tee(numbers, 4)

# 遍历第一个迭代器
print("First iterator:")
for num in iter1:
    print(num)

# 遍历第二个迭代器
print("\nSecond iterator:")
for num in iter2:
    print(num)

# 遍历第三个迭代器
print("\nthird iterator:")
for num in iter3:
    print(num)

# 遍历第四个迭代器
print("\nfourth iterator:")
for num in iter4:
    print(num)

输出结果：

First iterator:
1
2
3
4
5

Second iterator:
1
2
3
4
5

third iterator:
1
2
3
4
5

fourth iterator:
1
2
3
4
5

在这个例子中，我们首先创建了一个包含数字的列表 numbers。然后，我们使用 itertools.tee() 创建了4个独立的迭代器 iter1 ~iter4。

尽管这4个迭代器都引用了原始的 numbers 列表，但它们可以独立地进行迭代，遍历出相同的元素。

需要注意的是，itertools.tee() 默认情况下会使用缓冲区来存储从原始可迭代对象中读取的元素。

如果缓冲区大小不足以存储所有元素，那么 itertools.tee() 可能会再次读取原始可迭代对象。

 

因此，如果原始可迭代对象的元素可以重复读取，那么这种行为是没有问题的。

但是，如果原始可迭代对象是不可重复的，比如一个生成器，

那么你可能需要指定一个足够大的缓冲区大小，以防止 itertools.tee() 尝试重复读取元素。

 

16. 为什么如下代码每一项中都要包含个逗号“, ”呢？

print(list(itertools.product('ABC')))
[('A',), ('B',), ('C',)]

在 Python 中，itertools.product() 函数用于计算输入可迭代对象的笛卡尔积。

当你传递一个单一的可迭代对象给 itertools.product() 时，它会生成一个包含该可迭代对象中每个元素作为元组的迭代器。

由于 itertools.product() 设计用于处理多个可迭代对象，它总是返回元组，即使只有一个可迭代对象。

在你提供的例子中，'ABC' 是一个字符串，它是一个可迭代对象。itertools.product('ABC') 计算的是这个字符串中每个字符的“笛卡尔积”，但由于只有一个可迭代对象，所以每个字符都被包裹在一个元组中。

输出中的每个元组包含一个元素，并且每个元素后面都有一个逗号，这是因为逗号是元组的语法的一部分。

 

在 Python 中，即使元组只包含一个元素，也需要在元素后面加上逗号来区分它和一个普通的括号表达式。

例如，('A',) 是一个只包含一个元素的元组，而 ('A') 只是一个被括号包围的字符串。

如果你不希望输出中包含这些逗号，你可以使用列表推导式或其他方法来处理输出。例如：

print([x[0] for x in itertools.product('ABC')])

这将输出：

['A', 'B', 'C']

在这个列表推导式中，我们通过 x[0] 访问元组中的第一个元素，并将其作为一个单独的元素包含在新的列表中。

 

17. 如何理解如下返回结果。

print(all([]))  # 理解：只要有一个False, all就返回False, 但是这个[]是空的，所以一个False也没有，因此结果返回True

print(any([]))  # 理解：只要有一个True, any就返回True, 但是这个[]是空的，所以一个True也没有, 因此结果返回False

 

18. 对于如下代码，为什么Mypy推导出的类型有三个占位符typing.Generator[builtins.str*, None, None]，为什么不是一个单独的str

from collections.abc import Iterator
from keyword import kwlist
from typing import TYPE_CHECKING

short_kw = (k for k in kwlist if len(k) < 5) ➊
if TYPE_CHECKING:
    reveal_type(short_kw) ➋

long_kw: Iterator[str] = (k for k in kwlist if len(k) >= 4) ➌
if TYPE_CHECKING: ➍
    reveal_type(long_kw)

在 Python 中，typing.Generator 类型是一个特殊的泛型类型，用于表示生成器。typing.Generator 类型有三个类型参数，分别代表：

  1. YieldType：生成器 yield 语句产生的值的类型。
  2. SendType：发送给生成器的值的类型（通过 send() 方法）。
  3. ReturnType：生成器返回的值的类型（通过 return 语句）。

在上面提供的代码中，short_kw 和 long_kw 都是生成器表达式，它们产生的值都是字符串。因此，YieldType 应该是 str。

但是，由于这两个生成器不会接收任何发送的值（即不会使用 send() 方法），也不会有返回值（即不会使用 return 语句），所以 SendType 和 ReturnType 都应该是 None。

 

这就是为什么 reveal_type(short_kw) 和 reveal_type(long_kw) 输出的类型是 typing.Generator[builtins.str*, None, None]。这里的 str* 表示 YieldType 是 str，而后面的两个 None 分别表示 SendType 和 ReturnType。

 

如果你想要指定 long_kw 只产生 str 类型的值，你可以使用 Iterator[str] 来注释它，因为 Iterator 类型只有一个类型参数，用于表示迭代器产生的值的类型。

这样，reveal_type(long_kw) 输出的类型就会是 typing.Iterator[builtins.str*]。

需要注意的是，typing.Generator 和 typing.Iterator 是两种不同的类型。typing.Generator 更具体，它表示一个生成器，而 typing.Iterator 表示任何可迭代的对象。

在类型注解中，使用 typing.Iterator 通常更常见，因为它适用于更多的场景。

 

18. 追问：分别举出几个不同的例子typing.Generator[yieldType, sendType, returnType]里面三个参数各不相同的多个例子

下面是一些 typing.Generator 的例子，其中每个例子中的生成器的三个类型参数 YieldType、SendType 和 ReturnType 都不相同。

示例 1: 简单的生成器，只产生值

from typing import Generator

def simple_generator() -> Generator[int, None, None]:
    yield 1
    yield 2
    yield 3

# 使用生成器
gen = simple_generator()
for num in gen:
    print(num)

在这个例子中，simple_generator 只产生整数值，所以 YieldType 是 int。它不会接收任何发送的值，所以 SendType 是 None。

同样，它不会返回任何值，所以 ReturnType 也是 None。

示例 2: 生成器，可以发送值

from typing import Generator

def echo_generator() -> Generator[str, int, None]:
    value = yield "What's your name?"
    print(f"Hello, {value}!")
    value = yield "What's your age?"
    print(f"You are {value} years old.")

# 使用生成器
gen = echo_generator()
next(gen)  # 启动生成器
gen.send("Alice")  # 发送值
gen.send(30)  # 再次发送值

在这个例子中，echo_generator 产生字符串，所以 YieldType 是 str。它接收整数值作为发送的值，所以 SendType 是 int。它不会返回任何值，所以 ReturnType 是 None。

示例 3: 生成器，有返回值

from typing import Generator

def count_generator(n: int) -> Generator[int, None, str]:
    for i in range(n):
        yield i
    return f"Counted up to {n}"

# 使用生成器
gen = count_generator(5)
for num in gen:
    print(num)

# 获取生成器的返回值
print(gen.send(None))

在这个例子中，count_generator 产生整数值，所以 YieldType 是 int。它不会接收任何发送的值，所以 SendType 是 None。当生成器完成时，它会返回一个字符串，所以 ReturnType 是 str。

 

19. 如下代码中，我是不理解if isinstance()语句已经break， 跳出了while循环，直接return Result(count, average) 不就所有程序都结束了，那又为什么又还会触发StopIteration异常？是哪个部分触发的StopIteration异常？ [from coroaverage2.py]

from collections.abc import Generator
from typing import Union, NamedTuple


class Result(NamedTuple):
    count: int  # type: ignore
    average: float


class Sentinel:
    def __repr__(self):
        return f'<Sentinel>'


STOP = Sentinel()

SendType = Union[float, Sentinel]


def averager2(verbose: bool = False) -> Generator[None, SendType, Result]:
    total = 0.0
    count = 0
    average = 0.0
    while True:
        term = yield
        if verbose:
            print('received: ', term)
        if isinstance(term, Sentinel):
            break
        total += term
        count += 1
        average = total / count
    return Result(count, average)


coro_avg = averager2()
next(coro_avg)
coro_avg.send(10)
coro_avg.send(30)
coro_avg.send(6.5)
try:
    coro_avg.send(STOP)
except StopIteration as exc: # 着重理解下此处
    result = exc.value

print(result)

这段代码中，StopIteration异常并不是由if isinstance(term, Sentinel):语句触发的。相反，它是由return Result(count, average)语句引发的。

在协程中，当执行到return语句时，会自动引发一个StopIteration异常，并将返回值作为异常对象的value属性返回。

在这个例子中，return Result(count, average)会引发一个StopIteration异常，并将Result(count, average)作为异常对象的value属性返回。

然后，在try语句块中，我们使用coro_avg.send(STOP)来发送哨兵值STOP给协程。当协程执行到return Result(count, average)时，它会引发一个StopIteration异常，这个异常会被try语句块捕获。

在except语句块中，我们使用result = exc.value来获取异常对象的value属性，也就是Result(count, average)的值，并将其赋值给result变量。

最后，我们打印出result变量的值，它包含了最终的计数和平均值。

总的来说，StopIteration异常是由协程中的return语句引发的，而不是由if isinstance(term, Sentinel):语句引发的。这个异常被捕获并处理，以获取协程的最终返回值。

 

追问：那为什么在协程中，当执行到return语句时，会自动引发一个StopIteration异常？

在协程中，当执行到return语句时会自动引发一个StopIteration异常的原因是协程的设计和实现方式决定的。

协程是一种特殊的生成器,它通过yield关键字来暂停和恢复执行。生成器函数在执行过程中,会自动创建一个生成器迭代器对象。这个迭代器对象实现了迭代器协议,也就是说它有一个__next__方法。

当我们调用next(iterator)或者在for循环中遍历这个迭代器时,解释器会自动调用迭代器的__next__方法获取下一个值。

对于生成器函数来说,每当执行到一个yield语句时,它会temporarily暂停执行并把产生的值返回,等待下一次调用__next__时恢复执行。

当生成器函数执行完毕并到达函数结尾时,解释器会自动抛出一个StopIteration异常,以指示迭代结束。

协程本质上也是生成器,只是它使用yield既可以产出值,又可以接收值。但是在实现上,它们被归类为不同的种类。不过,对于结束迭代的处理方式是相同的,即当协程函数执行完毕到达结尾时,Python会自动为我们抛出一个StopIteration异常。

这种设计有以下几个好处:

  1. 统一处理方式 - 所有可迭代对象结束时的行为是一致的,都是抛出StopIteration异常。这使得对迭代结束的处理标准统一。
  2. 简化流程控制 - 我们不需要在协程/生成器内部再次手动抛出异常,Python帮我们自动处理了这一逻辑。
  3. 有益错误处理 - 抛出异常使得我们可以在外部显式捕获并处理这种情况,避免了潜在的运行时错误。

总的来说,Python自动在协程/生成器的结尾引发StopIteration的做法是一种合理的设计选择,它简化了控制流程,同时也提供了一致且显式的终止迭代的处理方式。

 

20. 既然你说yield既可以产出值,又可以接收值？那么请问为什么协程往往被叫做数据的消费者呢？请问这又该如何理解呢？

虽然协程通过yield语句既可以生产数据(产出值),也可以消费数据(接收值),但协程通常被称为数据的"消费者", 主要原因在于协程的典型使用场景和数据流向。

在大多数情况下,协程被用作一种"数据管线",它们消费输入数据流,并在内部处理后产生输出数据流。换句话说,数据从外部源(如文件、网络等)流向协程,在协程内部被消费并加工。

让我们来看一个简单的例子:

def consumer():
    while True:
        data = yield  # 消费并接收外部发送的数据
        print(f"Consumed: {data}")

c = consumer()
next(c) # 预激协程

c.send(42)    # 向协程发送数据
c.send("hello")

在这里,consumer协程内部通过data = yield来消费外部发送给它的数据。

我们首先next(c)来预激协程,使其在第一个yield语句处暂停,然后通过send()方法向它发送数据。

可以看出,虽然协程也可以通过yield语句产出值,但它的主要目的是作为一个消费数据流的中继站,对数据进行处理和转换。

总的来说,尽管协程在技术上同时支持生产和消费数据,但在绝大多数实际应用场景中,它们被用作"消费者",从数据源(如文件、网络等)中拉取并处理数据流。

所以,将协程称为"数据消费者"是合理的,因为这反映了它们最常见的用途和数据流向。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

posted @ 2024-04-11 15:21  AlphaGeek  阅读(65)  评论(0)    收藏  举报