Python:鲜为人知的功能特性(下)

栏目: Python · 发布时间: 5年前

内容简介:GitHub 上有一个名为《What the f*ck Python!》的项目,这个有趣的项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性,并尝试讨论这些现象背后真正的原理! 原版地址:上一篇原本每个的标题都是原版中的英文,有些取名比较奇怪,不直观,我换成了可以描述主题的中文形式,有些是自己想的,不足之处请指正。另外一些

GitHub 上有一个名为《What the f*ck Python!》的项目,这个有趣的项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性,并尝试讨论这些现象背后真正的原理! 原版地址: github.com/satwikkansa… 。 最近,一位名为“暮晨”的贡献者将其翻译成了中文。 中文版地址: github.com/leisurelich…

上一篇 Python:鲜为人知的功能特性(上)

原本每个的标题都是原版中的英文,有些取名比较奇怪,不直观,我换成了可以描述主题的中文形式,有些是自己想的,不足之处请指正。另外一些 Python 中的彩蛋被我去掉了。

我将所有代码都亲自试过了,加入了一些自己的理解和例子,所以会和原文稍有不同。

21. 子类关系

>>> from collections import Hashable
>>> issubclass(list, object)
True
>>> issubclass(object, Hashable)
True
>>> issubclass(list, Hashable)
False
复制代码

子类关系应该是可传递的,对吧?即,如果 AB 的子类, BC 的子类,那么 A 应该 是 C 的子类。 说明:

  • Python 中的子类关系并不必须是传递的,任何人都可以在元类中随意定义 __subclasscheck__
  • issubclass(cls, Hashable) 被调用时,它只是在 cls 中寻找 __hash__() 方法或继承自 __hash__() 的方法。
  • 由于 object 是可散列的(hashable),而 list 是不可散列的,所以它打破了这种传递关系。

22. 神秘的键型转换

class SomeClass(str):
    pass

some_dict = {'s': 42}
复制代码

Output:

>>> type(list(some_dict.keys())[0])
<class 'str'>
>>> s = SomeClass('s')
>>> some_dict[s] = 40
>>> some_dict # 预期: 两个不同的键值对
{'s': 40}
>>> type(list(some_dict.keys())[0])
<class 'str'>
复制代码

说明:

  • 由于 SomeClass 会从 str 自动继承 __hash__() 方法,所以 s 对象和 's' 字符串的哈希值是相同的。
  • SomeClass('s') == 's'True 是因为 SomeClass 也继承了 str__eq__() 方法。
  • 由于两者的哈希值相同且相等,所以它们在字典中表示相同的键。

如果想要实现期望的功能, 我们可以重定义 SomeClass__eq__() 方法.

class SomeClass(str):
  def __eq__(self, other):
      return (
          type(self) is SomeClass
          and type(other) is SomeClass
          and super().__eq__(other)
      )

  # 当我们自定义 __eq__() 方法时, Python 不会再自动继承 __hash__() 方法
  # 所以我们也需要定义它
  __hash__ = str.__hash__

some_dict = {'s':42}
复制代码

Output:

>>> s = SomeClass('s')
>>> some_dict[s] = 40
>>> some_dict
{'s': 40, 's': 42}
>>> keys = list(some_dict.keys())
>>> type(keys[0]), type(keys[1])
<class 'str'> <class '__main__.SomeClass'>
复制代码

23. 链式赋值表达式

>>> a, b = a[b] = {}, 5
>>> a
{5: ({...}, 5)}
复制代码

说明:根据Python 语言参考,赋值语句的形式如下:

(target_list "=")+ (expression_list | yield_expression)
复制代码

赋值语句计算表达式列表( expression list )(请记住,这可以是单个表达式或以逗号分隔的列表,后者返回元组)并将单个结果对象从左到右分配给目标列表中的每一项。

(target_list "=")+ 中的 + 意味着可以有一个或多个目标列表。在这个例子中,目标列表是 a, ba[b] 。表达式列表只能有一个,是 {}, 5

这话看着非常的晦涩,我们来看一个简单的例子:

a, b = b, c = 1, 2
print(a, b, c)
复制代码

Output:

1 1 2
复制代码

在这个简单的例子中,目标列表是 a, bb, c ,表达式是 1, 2 。将表达式从左到右赋给目标列表,上述例子就可以拆分成:

a, b = 1, 2
b, c = 1, 2
复制代码

所以结果就是 1 1 2

那么,原例子就不难理解了,拆解开来就是:

a, b = {}, 5
a[b] = a, b
复制代码

这里不能写作 a[b] = {}, 5 ,因为这样第一句中的 {} 和第二句中的 {} 其实就是不同的对象了,而实际他们是同一个对象。这就形成了循环引用,输出中的 {...} 指与 a 引用了相同的对象。

我们来验证一下:

>>> a[b][0] is a
True
复制代码

可见确实是同一个对象。

以下是一个简单的循环引用的例子:

>>> some_list = some_list[0] = [0]
>>> some_list
[[...]]
>>> some_list[0]
[[...]]
>>> some_list is some_list[0]
True
>>> some_list[0][0][0][0][0][0] == some_list
True
复制代码

24. 空间移动

import numpy as np

def energy_send(x):
    # 初始化一个 numpy 数组
    np.array([float(x)])

def energy_receive():
    # 返回一个空的 numpy 数组
    return np.empty((), dtype=np.float).tolist()
复制代码

Output:

>>> energy_send(123.456)
>>> energy_receive()
123.456
复制代码

说明: energy_send() 函数中创建的 numpy 数组并没有返回,因此内存空间被释放并可以被重新分配。 numpy.empty() 直接返回下一段空闲内存,而不重新初始化。而这个内存点恰好就是刚刚释放的那个(通常情况下,并不绝对)。

25. 不要混用制表符(tab)和空格(space)

tab 是 8 个空格,而用空格表示则一个缩进是 4 个空格,混用就会出错。 python3 里直接不允许这种行为了,会报错:

TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation

很多编辑器,例如 pycharm ,可以直接设置 tab 表示 4 个空格。

Python:鲜为人知的功能特性(下)

26. 迭代字典时的修改

x = {0: None}

for i in x:
    del x[i]
    x[i+1] = None
    print(i)
复制代码

Output(Python 2.7- Python 3.5):

0
1
2
3
4
5
6
7
复制代码

说明: Python 不支持 对字典进行迭代的同时修改它,它之所以运行 8 次,是因为字典会自动扩容以容纳更多键值(译: 应该是因为字典的初始最小值是8,扩容会导致散列表地址发生变化而中断循环)。 在不同的 Python 实现中删除键的处理方式以及调整大小的时间可能会有所不同, python3.6 开始,到 5 就会扩容。

而在 list 中,这种情况是允许的, listdict 的实现方式是不一样的, list 虽然也有扩容,但 list 的扩容是整体搬迁,并且顺序不变。

list = [1]
j = 0
for i in list:
    print(i)
    list.append(i + 1)
复制代码

这个代码可以一直运行下去直到 int 越界。但一般不建议在迭代的同时修改 list

27. _ del _

class SomeClass:
    def __del__(self):
        print("Deleted!")
复制代码

Output:

>>> x = SomeClass()
>>> y = x
>>> del x  # 这里应该会输出 "Deleted!"
>>> del y
Deleted!
复制代码

说明: del x 并不会立刻调用 x.__del__() ,每当遇到 del xPython 会将 x 的引用数减 1,当 x 的引用数减到 0 时就会调用 x.__del__()

我们再加一点变化:

>>> x = SomeClass()
>>> y = x
>>> del x
>>> y  # 检查一下y是否存在
<__main__.SomeClass instance at 0x7f98a1a67fc8>
>>> del y # 像之前一样,这里应该会输出 "Deleted!"
>>> globals() # 好吧, 并没有。让我们看一下所有的全局变量
Deleted!
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, 'SomeClass': <class __main__.SomeClass at 0x7f98a1a5f668>, '__package__': None, '__name__': '__main__', '__doc__': None}
复制代码

y.__del__() 之所以未被调用,是因为前一条语句( >>> y )对同一对象创建了另一个引用,从而防止在执行 del y 后对象的引用数变为 0。(这其实是 Python 交互解释器的特性,它会自动让 _ 保存上一个表达式输出的值。) 调用 globals() 导致引用被销毁,因此我们可以看到 Deleted! 终于被输出了。

28. 迭代列表时删除元素

在前面我附加了一个迭代列表时添加元素的例子,现在来看看迭代列表时删除元素。

list_1 = [1, 2, 3, 4]
list_2 = [1, 2, 3, 4]
list_3 = [1, 2, 3, 4]
list_4 = [1, 2, 3, 4]

for idx, item in enumerate(list_1):
    del item

for idx, item in enumerate(list_2):
    list_2.remove(item)

for idx, item in enumerate(list_3[:]):
    list_3.remove(item)

for idx, item in enumerate(list_4):
    list_4.pop(idx)
复制代码

Output:

>>> list_1
[1, 2, 3, 4]
>>> list_2
[2, 4]
>>> list_3
[]
>>> list_4
[2, 4]
复制代码

说明:在迭代时修改对象是一个很愚蠢的主意,正确的做法是迭代对象的副本, list_3[:] 就是这么做的。

del、remove、pop 的不同:

  • del var_name 只是从本地或全局命名空间中删除了 var_name(这就是为什么 list_1 没有受到影响)。
  • remove 会删除第一个匹配到的指定值,而不是特定的索引,如果找不到值则抛出 ValueError 异常。
  • pop 则会删除指定索引处的元素并返回它,如果指定了无效的索引则抛出 IndexError 异常。

为什么输出是 [2, 4]?列表迭代是按索引进行的,所以当我们从 list_2list_4 中删除 1 时,列表的内容就变成了 [2, 3, 4] 。剩余元素会依次位移,也就是说, 2 的索引会变为 0, 3 会变为 1。由于下一次迭代将获取索引为 1 的元素(即 3 ), 因此 2 将被彻底的跳过。类似的情况会交替发生在列表中的每个元素上。

29. 循环变量泄漏!

for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')
复制代码

Output:

6 : for x inside loop
6 : x in global
复制代码

# 这次我们先初始化x
x = -1
for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')
复制代码

Output:

6 : for x inside loop
6 : x in global
复制代码

x = 1
print([x for x in range(5)])
print(x, ': x in global')
复制代码

Output(Python 2):

[0, 1, 2, 3, 4]
(4, ': x in global')
复制代码

Output(Python 3):

[0, 1, 2, 3, 4]
1 : x in global
复制代码

说明:在 Python 中, for 循环使用所在作用域并在结束后保留定义的循环变量。如果我们曾在全局命名空间中定义过循环变量,它会重新绑定现有变量。 Python 2.xPython 3.x 解释器在列表推导式示例中的输出差异,在文档 What’s New In Python 3.0 中可以找到相关的解释:

"列表推导不再支持句法形式 [... for var in item1, item2, ...] 。使用 [... for var in (item1, item2, ...)] 代替。另外注意,列表推导具有不同的语义:它们更接近于 list() 构造函数中生成器表达式的语法糖,特别是循环控制变量不再泄漏到周围的作用域中。"

简单来说,就是 python2 中,列表推导式依然存在循环控制变量泄露,而 python3 中不存在。

30. 当心默认的可变参数!

def some_func(default_arg=[]):
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg
复制代码

Output:

>>> some_func()
['some_string']
>>> some_func()
['some_string', 'some_string']
>>> some_func([])
['some_string']
>>> some_func()
['some_string', 'some_string', 'some_string']
复制代码

说明: Python 中函数的默认可变参数并不是每次调用该函数时都会被初始化。相反,它们会使用最近分配的值作为默认值。当我们明确的将 [] 作为参数传递给 some_func 的时候,就不会使用 default_arg 的默认值, 所以函数会返回我们所期望的结果。

>>> some_func.__defaults__ # 这里会显示函数的默认参数的值
([],)
>>> some_func()
>>> some_func.__defaults__
(['some_string'],)
>>> some_func()
>>> some_func.__defaults__
(['some_string', 'some_string'],)
>>> some_func([])
>>> some_func.__defaults__
(['some_string', 'some_string'],)
复制代码

避免可变参数导致的错误的常见做法是将 None 指定为参数的默认值,然后检查是否有值传给对应的参数。例:

def some_func(default_arg=None):
    if not default_arg:
        default_arg = []
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg
复制代码

31. 捕获异常

这里讲的是 python2

some_list = [1, 2, 3]
try:
    # 这里会抛出异常 ``IndexError``
    print(some_list[4])
except IndexError, ValueError:
    print("Caught!")

try:
    # 这里会抛出异常 ``ValueError``
    some_list.remove(4)
except IndexError, ValueError:
    print("Caught again!")
复制代码

Output:

Caught!

ValueError: list.remove(x): x not in list
复制代码

说明:如果你想要同时捕获多个不同类型的异常时,你需要将它们用括号包成一个元组作为第一个参数传递。第二个参数是可选名称,如果你提供,它将与被捕获的异常实例绑定。 也就是说,代码原意是捕获 IndexError, ValueError 两种异常,但在 python2 中,必须写成 (IndexError, ValueError) ,示例中的写法解析器会将 ValueError 理解成绑定的异常实例名。 在 python3 中,不会有这种误解,因为必须使用 as 关键字。

32. +=就地修改

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a = a + [5, 6, 7, 8]
复制代码

Output:

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
复制代码

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a += [5, 6, 7, 8]
复制代码

Output:

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
复制代码

说明: a += b 并不总是与 a = a + b 表现相同。 表达式 a = a + [5,6,7,8] 会生成一个新列表,并让 a 引用这个新列表,同时保持 b 不变。 表达式 a += [5, 6, 7, 8] 实际上是使用的是 extend() 函数,就地修改列表,所以 ab 仍然指向已被修改的同一列表。

33. 外部作用域变量

a = 1
def some_func():
    return a

def another_func():
    a += 1
    return a
复制代码

Output:

>>> some_func()
1
>>> another_func()
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
复制代码

说明:当在函数中引用外部作用域的变量时,如果不对这个变量进行修改,则可以直接引用,如果要对其进行修改,则必须使用 global 关键字,否则解析器将认为这个变量是局部变量,而做修改之前并没有定义它,所以会报错。

def another_func()
    global a
    a += 1
    return a
复制代码

Output:

>>> another_func()
2
复制代码

34. 小心链式操作

>>> (False == False) in [False] # 可以理解
False
>>> False == (False in [False]) # 可以理解
False
>>> False == False in [False] # 为毛?
True

>>> True is False == False
False
>>> False is False is False
True

>>> 1 > 0 < 1
True
>>> (1 > 0) < 1
False
>>> 1 > (0 < 1)
False
复制代码

根据 docs.python.org/2/reference…

形式上,如果 a, b, c, ..., y, z 是表达式,而 op1, op2, ..., opN 是比较运算符,那么 a op1 b op2 c ... y opN z 就等于 a op1 b and b op2 c and ... y opN z,除了每个表达式最多被评估一次。

  • False == False in [False] 就相当于 False == False and False in [False]
  • 1 > 0 < 1 就相当于 1 > 0 and 0 < 1

虽然上面的例子似乎很愚蠢,但是像 a == b == c0 <= x <= 100 就很棒了。

35. 忽略类作用域的名称解析

① 生成器表达式

x = 5
class SomeClass:
    x = 17
    y = (x for i in range(10))
复制代码

Output:

>>> list(SomeClass.y)
[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]
复制代码

② 列表推导式

x = 5
class SomeClass:
    x = 17
    y = [x for i in range(10)]
复制代码

Output(Python 2):

>>> SomeClass.y
[17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17]
复制代码

Output(Python 3):

>>> SomeClass.y
[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]
复制代码

说明:

  • 类定义中嵌套的作用域会忽略类内的名称绑定。
  • 生成器表达式有它自己的作用域。
  • Python 3 开始,列表推导式也有自己的作用域。

36. 元组

x, y = (0, 1) if True else None, None
复制代码

Output:

>>> x, y  # 期望的结果是 (0, 1)
((0, 1), None)
复制代码

t = ('one', 'two')
for i in t:
    print(i)

t = ('one')
for i in t:
    print(i)

t = ()
print(t)
复制代码

Output:

one
two
o
n
e
tuple()
复制代码

说明:

  • 对于 1,正确的语句是 x, y = (0, 1) if True else (None, None)
  • 对于 2,正确的语句是 t = ('one',) 或者 t = 'one' , (缺少逗号) 否则解释器会认为 t 是一个字符串,并逐个字符对其进行迭代。
  • () 是一个特殊的标记,表示空元组。

37. else

① 循环末尾的 else

def does_exists_num(l, to_find):
    for num in l:
        if num == to_find:
            print("Exists!")
            break
    else:
        print("Does not exist")
复制代码

Output:

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> does_exists_num(some_list, 4)
Exists!
>>> does_exists_num(some_list, -1)
Does not exist
复制代码

② try 末尾的 else

try:
    pass
except:
    print("Exception occurred!!!")
else:
    print("Try block executed successfully...")
复制代码

Output:

Try block executed successfully...
复制代码

说明:循环后的 else 子句只会在循环执行完成(没有触发 break、return 语句)的情况下才会执行。 try 之后的 else 子句也被称为 "完成子句",因为在 try 语句中到达 else 子句意味着 try 块实际上已成功完成。

38. 名称改写

class Yo(object):
    def __init__(self):
        self.__honey = True
        self.bitch = True
复制代码

Output:

>>> Yo().bitch
True
>>> Yo().__honey
AttributeError: 'Yo' object has no attribute '__honey'
>>> Yo()._Yo__honey
True
复制代码

说明: python 中不能像 Java 那样使用 private 修饰符创建私有属性。但是,解释器会通过给类中以 __(双下划线)开头且结尾最多只有一个下划线的类成员名称加上 __类名_ 来修饰。这能避免子类意外覆盖父类的“私有”属性。

举个例子:有人编写了一个名为 Dog 的类,这个类的内部用到了 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一个 mood 实例属性,那么在继承的方法中就会把 Dog 类的 mood 属性覆盖掉。

为了避免这种情况,python 会将 __mood 变成 _Dog__mood ,而对于 Beagle 类来说,会变成 _Beagle__mood 。这个语言特性就叫名称改写(name mangling)。

39. +=更快

>>> timeit.timeit("s1 = s1 + s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)
0.25748300552368164
# 用 "+=" 连接三个字符串:
>>> timeit.timeit("s1 += s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)
0.012188911437988281
复制代码

说明:连接两个以上的字符串时 +=+ 更快,因为在计算过程中第一个字符串(例如, s1 += s2 + s3 中的 s1 )不会被销毁。(就是 += 执行的是追加操作,少了一个销毁新建的动作。)

Python:鲜为人知的功能特性(下)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

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