一. 什么是數據模型？

Python數據模型是Python對象系統的抽象，通過一組特殊方法?（如__init__、__len__等）和協議?（如迭代協議、上下文管理協議），定義了對象如何與語言的內置功能（如len()、for循環等）交互。

?核心思想

• ?統一性：所有對象（如列表、字典、自定義類）的行為都通過相同的特殊方法實現。
• ?靈活性：通過實現特殊方法，可以讓自定義對象支持內置操作（如+、in、切片等）。

例子

import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
class FrenchDeck: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.suitsfor rank in self.ranks]def __len__(self):return len(self._cards)def __getitem__(self, position):return self._cards[position]

解釋

1. 模塊導入：

   import collections

   導入了 Python 標準庫中的?collections?模塊。

2. 命名元組定義：Card：

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

   使用?namedtuple?創建了一個名為?Card?的簡單類，表示撲克牌的一張牌。每個?Card?對象有兩個屬性：

   • rank：表示牌的點數（如?'2',?'J',?'A'?等）。
   • suit：表示牌的花色（如?'spades',?'diamonds'?等）。

3. 類定義：FrenchDeck：

   • 定義了一個名為?FrenchDeck?的類，表示一副標準的 52 張撲克牌。
   • 類屬性：

     ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA') suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()

     • ranks：表示牌的所有點數，包括數字牌（'2'?到?'10'）和字母牌（'J',?'Q',?'K',?'A'）。
     • suits：表示牌的所有花色（'spades'?黑桃、'diamonds'?方片、'clubs'?梅花、'hearts'?紅心）。
   • 構造函數?__init__：

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

     初始化時創建了一副完整的撲克牌，存儲在?_cards?列表中。通過列表推導式生成所有可能的牌組合。
   • 方法?__len__：

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

     實現了特殊方法?__len__，使得可以通過?len(deck)?獲取撲克牌的數量。
   • 方法?__getitem__：

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

     實現了特殊方法?__getitem__，使得可以通過索引訪問撲克牌，例如?deck[0]。

常用特殊方法：

方法	對應操作
__init__	對象初始化
__repr__?/?__str__	字符串表示
__len__	len(obj)
__getitem__	obj[key]（支持索引和切片）
__iter__	for x in obj（迭代）
__enter__?/?__exit__	with語句（上下文管理）

迭代協議

實現__iter__和__next__方法，讓對象支持for循環：

class CountDown:def __init__(self, start):self.current = startdef __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current <= 0:raise StopIterationelse:self.current -= 1return self.current + 1for num in CountDown(3):print(num)  # 輸出: 3 2 1

?

?解釋

1. 類定義：CountDown：

   • 定義了一個名為?CountDown?的類，用于實現倒計時功能。

   • 構造函數?__init__：

     def __init__(self, start): self.current = start

     初始化時接收一個參數?start，表示倒計時的起始值，并將其賦值給實例屬性?self.current。

   • 方法?__iter__：

     def __iter__(self): return self

     實現了可迭代協議，使得該類的實例可以作為迭代器使用。返回自身（self）。

   • 方法?__next__：

     def __next__(self): if self.current <= 0: raise StopIteration else: self.current -= 1 return self.current + 1

     實現了迭代器協議中的?__next__?方法：

     • 如果當前值?self.current?小于或等于 0，則拋出?StopIteration?異常，表示迭代結束。
     • 否則，將?self.current?減 1，并返回減 1 前的值（即當前值）。

2. 使用場景：

   • 該類可以通過?for?循環或手動調用?next()?方法進行倒計時。
   • 示例：

     countdown = CountDown(5)
     for value in countdown:print(value)

     輸出結果：

     5 4 3 2 1

上下文管理協議

實現__enter__和__exit__方法，支持with語句：

class Timer:def __enter__(self):self.start = time.time()return selfdef __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):self.end = time.time()print(f"耗時: {self.end - self.start:.2f}秒")with Timer():time.sleep(1)  # 輸出: 耗時: 1.00秒

?解釋

1. 類定義：Timer：

   • 定義了一個名為?Timer?的類，用于測量代碼塊的執行時間。

   • 方法?__enter__：

     def __enter__(self): self.start = time.time() return self

     • 實現了上下文管理協議中的?__enter__?方法。
     • 在進入?with?語句塊時，記錄當前時間（以秒為單位）并存儲在實例屬性?self.start?中。
     • 返回自身（self），以便在?with?語句塊中可以訪問該對象。

   • 方法?__exit__：

     def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.end = time.time() print(f"耗時: {self.end - self.start:.2f}秒")

     • 實現了上下文管理協議中的?__exit__?方法。
     • 在退出?with?語句塊時，記錄當前時間（以秒為單位）并存儲在實例屬性?self.end?中。
     • 計算執行時間（self.end - self.start），并以兩位小數的格式打印到控制臺。

2. 使用場景：

   • 通過?with?語句使用?Timer?類來測量代碼塊的執行時間。
   • 示例：

     with Timer(): time.sleep(1) # 輸出: 耗時: 1.00秒

     • 在?with?語句塊中調用了?time.sleep(1)，模擬了一個耗時 1 秒的操作。
     • Timer?類會自動計算并打印出這段代碼的執行時間。?

讓自定義類支持切片

class MySequence:def __init__(self, data):self.data = datadef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, index):if isinstance(index, slice):return self.data[index.start : index.stop : index.step]else:return self.data[index]seq = MySequence([0, 1, 2, 3, 4])
print(seq[1:3])  # [1, 2]（支持切片！）

鴨子類型（Duck Typing）?

Python不檢查對象的類型，而是檢查對象是否實現了特定的方法（即是否“像鴨子一樣叫”）。

?示例：

class FakeList:def __len__(self):return 10def __getitem__(self, index):return index * 2fake = FakeList()
print(len(fake))       # 10（調用__len__）
print(fake[5])         # 10（調用__getitem__）
print(isinstance(fake, list))  # False，但行為類似列表！

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