Fluent Python 讀書筆記（三）

物件參考、可變性與重複使用

「變數是標籤，不是盒子」
使用參考變數 (reference variable) 時，說「變數被指派給一個物件」會比較合理，畢竟——物件是在賦值之前建立的
兩個變數被指派到同一個物件時，這兩個變數互為「別名(alias)」
「每一個物件都有一個身份(ID)、一個型態跟一個值」，在 CPython，這個身份是 id()，回傳物件的記憶體位置（不同解譯器可能會使用不同東西作為 ID）
== 比較物件的值；is 比較物件的 ID
is 比 == 快，因為它無法多載（不需要尋找或呼叫特殊方法來演算出一個值）
原始物件的 __eq__ 會比較 ID，但大多數覆寫 __eq__ 的情況通常會加入或使用別的比較
tuple 不可變的意思是「保存在它當中的物件參考 ID 不變」，即使 tuple 可能存了可變的物件
淺複製 (shallow copy) 即容器本身會被複製，但新的容器裡面保存的是舊的參考，例如 arr[:]、arr.copy()、copy(arr)
實作 deep copy 要小心物件可能會循環參考 (Ring)，要判斷物件是否已經複製過
覆寫 __copy__ 和 __deepcopy__ 可以控制 copy.copy() 及 copy.deepcopy() 的行為
Python 函式傳遞的是參考(call by sharing) —— 即函數的參數 (parameter) 會指向引數 (argument) 的參考，換句話說，「函式內的參數就是其實際引數的別名」
同上，這也是為什麼「函式的預設參數不要使用可變型態」，簡單的改良：預設為 None，在函式中判斷是否初始化新的可變物件
del 刪除的是參考，而不是物件本身；物件只有在「參考數量變成零」的情況下才有可能被回收，這種銷毀可能不是立即性的
CPython 回收記憶體的演算法主要是計算參考數量，這個參考數量存在物件本身，但假若有循環參考時，容易發生 memory leak
在 CPython 的實作下，對 tuple、str、bytes而言 s[:] 不會製作複本，而是回傳物件的參考
在使用執行緒時，修改可變物件很難得到正確的結果：無法適當同步的執行序，會導致資料損毀；過度同步的執行序，會造成 deadlock

弱參考 (Weak Reference)

常用在使用快取的情境下，須要「參考一個不會被保存太久的物件」
弱參考是一種可呼叫的物件，它會回傳參考的物件，或者 None
使用弱參考而非賦值，就不會讓物件的「參考數量」增加
考慮使用 WeakKeyDictionary、WeakValueDictionary、WeakSet 與 finalize 這些內部使用弱參考的高階界面，而非自己用 weakref.ref 實作
因為實作的限制，list 跟 dict 的子類別可以被弱參考（原始型態不行），而 int、tuple 則完全無法被弱參考

>>> import weakref

>>> a_set = {0, 1}

>>> wref = weakref.ref(a_set)

>>> wref()

{0, 1}

>>> a_set = {2,3,4}

>>> wref()

{0, 1}

>>> wref() is None

False

>>> wref() is None

True

字串常值的共用，是一種優化技術，稱為 interning，Cpython 會對小型的整數使用相同的技術，來避免沒必要的重複

>>> s1 = 'ABC'

>>> s2 = 'ABC'

>>> s1 is s2

True

Pythonic Object

四種字串表示的特殊方法： __repr__、__str__、__format__、__bytes—— 分別對應內建函式 repr()、str()、bytes()、format()
repr 是給開發者看的；str 是給使用者看的

類別實例與 bytes 相互轉換的實作範例

from array import array

class Vector2d:

typecode = 'd' # 8-bytes per unit

def __init__(self, x, y):

self.x, self.y = x, y

def __iter__(self):

return (i for i in (self.x, self.y))

def __bytes__(self):

return (bytes([ord(self.typecode)]) +

bytes(array(self.typecode, self)))

@classmethod

def frombytes(cls, octets):

typecode = chr(octets[0])

memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)

return cls(*memv)

>>> v1 = Vector2d(1, -1)

>>> bytes(v1)

b'd\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0\xbf'

>>> v2 = Vector2d.frombytes(bytes(v1))

classmethod 的第一個引數一定是類別自己（通常命名為 cls），而 staticmethod 則是跟一般函式沒兩樣（不是很實用）
format(obj, format_spec) 接受格式指定符(formatting specifier) 作為引數，其使用的語法稱為 Format Specification Mini-Language
Format Specification Mini-Language 是可以擴充的，每個類別都可以按照自己喜歡的方式解釋 format_spect 引數，但沒有實作 __format__ 的話，則回傳 str() 且不接受指定符參數
拿來做 __hash__ 的物件屬性最好具有唯獨保護（實例的雜湊值永遠不該改變）；在實作上，建議使用 XOR 運算子來混合物件屬性本身的雜湊，例如 hash(self.x) ^ hash(self.y)
在實例屬性命名時，加上前綴兩個底線，在存取會變成例如 _Dog__mood，這種功能叫做名稱重整 (name mangling)，用意是防止有人意外存取，或是不當覆寫——這作法並不受歡迎，還不如單純用一個底線當前綴就好（反正你知我知大家知不要去動它）
__slot__ 會讓解譯器將實例以 tuple 保存而不是 dict，藉此節省記憶體開銷，但此設定無法被繼承，適合用在表格資料、結構描述(schema)被定死且資料集眾多的資料庫紀錄上
實例只能擁有 __slot__ 指定的屬性，但不要笨笨的在裡面加上 __dict__ 那樣就沒屁用了
「到處使用 getter/setter 呼叫式很蠢」—— 在 Python，單純使用公開屬性就好，如果須要，可以把它們改成 property 來做寫入保護
Java 的 private 與 protected 修飾器通常只能防止不小心的行為（即安全性），它們只能在應用程式使用 security manager 來部署時（通常很少），才可以保證能夠防止惡意入侵

序列修改、雜湊、切片

實作容納大量項目的集合型態，一個重點是簡寫 repr() 的輸出，可以直接現有的工具 reprlib.repr 來做
在物件導向的環境中，協定 (protocal) 是一種非正式的界面，只會被定義在文件中，而不會被定義在程式中。例如：Python 的序列協定只涉及 __len__ 與 __getitem__，我們不用明確宣告它是序列，只要它有序列的行為就夠了，這就是 duck typing

一個好的 __getitem__ 實作範例

class CustomSequence:

def __init__(self, components):

self._components = components

def __getitem__(self, index):

cls = type(self)

if isinstance(index, slice):

return cls(self._components[index])

elif isinstance(index, numbers.Intergal):

return self.components[index]

else:

msg = '{cls.__name__} indices must be integers'

raise TypeError(msg.format(cls=cls))

要製作 Pythonic 的物件，就要模擬 Python 自己的物件——「模擬的程度只要合理地符合被塑造的物件就可以了」、「只實作部份協定可以讓事情保持簡單」
當你實作 __getattr__ 時，通常也要一起實作 __setattr__ 來避免物件之間有不一致的行為
使用 reduce 時，提供第三個引數 (initializer) 作為初始值可以避免因傳入空序列而導致的例外
map、zip 回傳的的都是 generator
zip 的命名來自拉鍊 (zipper fastener)
「如果你想要總和一串項目，就應該在編寫時，讓它看起來像『一串項目的總和』，而不是像『對這些項目執行迴圈，使用令一個變數，執行一系列的加法』」——僅作為參考用，每個人心中對 “idiomatic Python” 有不同的認知

Fluent Python 讀書筆記（三）

物件參考、可變性與重複使用

Pythonic Object

序列修改、雜湊、切片

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