python 數據模型

Chao 發(fā)布于2019-07-30 17:33 / 1022人閱讀

摘要：數據模型數據模型是對框架的描述它規(guī)范了這門語言自身構建模塊的接口這些模塊包括但不限于序列迭代器函數類和上下文管理器解釋器遇到特殊方法時會使用特殊方法去激活一些基本的對象操作這些特殊方法以雙下劃線開頭以雙下劃線結尾例如比如的背后就是方法為了能

Python數據模型

數據模型是對Python框架的描述,它規(guī)范了這門語言自身構建模塊的接口, 這些模塊包括但不限于序列, 迭代器, 函數, 類和上下文管理器.

Python解釋器遇到特殊方法時,會使用特殊方法去激活一些基本的對象操作,這些特殊方法以雙下劃線開頭,以雙下劃線結尾(例如: __getitem__)

比如 obj[key]的背后就是__getitem__方法,為了能求得my_collection[key]的值, 解釋器實際會調用my_collection.__getitem__(key)

ex1:__getitem__ 和 __len__方法

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

import collections


Card = collections.namedtuple("Card", ["rank", "suit"])

class FrenchDeck:
    """
    通過實現(xiàn)特殊方法利用python數據模型的好處:
    1. 作為你類的用戶, 他們不必去記住標準操作的各式名稱("怎么得到元素的總和?.size()還是.length()還是別的什么")
    2. 可以更加方便的利用Python的標準庫,比如random.choice函數,從而不用重復發(fā)明輪子.
    """
    ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list("JQKA")
    suits = "spades diamonds clubs hearts".split()

    def __init__(self):
        self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks]

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

    def __getitem__(self, position):
        return self._cards[position]

beer_card = Card("7", "diamonds")
print(beer_card)
deck = FrenchDeck()
print(len(deck))  # 總牌數

print(deck[0])  # 第一張牌
print(deck[-1])  # 最后一張牌


from random import choice
print(choice(deck))  # 隨機抽取

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