卷卷不是笨蛋

《流畅的Python》学习笔记

Posted at 2025-05-22 Technical sharing  Python 进阶  Last_modified 2025-05-22

笔记注释

我会用不同颜色的笔在notability上面做笔记，其中:

• 蓝色表示自己的理解，并不确定是完全正确的表达。
• 红色表示提醒，是完全没有问题的标注。

第四部分 面向对象的惯用法

8 对象引用，可变性和垃圾回收

1. 变量不是盒子，对象在赋值之前就创建了，所以在对变量赋值的过程中，实际上就是在给变量贴标签，顺理成章的可以给一个对象贴很多个标签，引申出别名的概念。
2. 元组具有相对不可变性，所以浅复制对于可变对象会同时改变原件和副本，但是对于元组（不可变对象），只会应用在改变的部分。理解浅复制副本共享内部对象的引用。
3. 深复制需要用到copy库的copy()和deepcopy()这两个方法。
4. python唯一支持的参数传递模式是共享传参，函数内部的形参是实参的别名，从而函数可能会修改接收到的任何可变对象。
5. 默认的实参值(在括号里面参数)应该不可变，如果是可变的实参，会导致在实例化的时候该参数被共享，下面是一个简单的例子。

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class Bus:
    def __init__(self, passengers = []):
        self.passengers = passengers
    def pick(self, name):
        self.passengers.append(name)
    def drop(self, name):
        self.passengers.remove(name)
        
t1 = Bus()
t1.passengers
Out[4]: []
Bus().passengers
Out[5]: []
t1.pick(['a','b'])
Bus().passengers
Out[7]: [['a', 'b']]

6. 创建或者调用类，函数的时候，要思考调用方法是否会修改传入的参数。解决的办法一般是创建副本。

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a = [1 ,2 , 3, 4]
b = list(a)
b.append(1)
a
Out[5]: [1, 2, 3, 4]
b
Out[6]: [1, 2, 3, 4, 1]
## 特别注意，浅复制对可变对象是复制的对象的引用
a = [1,(1, 2),[1, 2, 3]]
b = list(a)
b[2].append(4)
a
Out[10]: [1, (1, 2), [1, 2, 3, 4]]
b
Out[11]: [1, (1, 2), [1, 2, 3, 4]]

7. 第八章看完，对于其中的弱引用，动态内存管理的理解还是不够，希望以后会理解的更加明白。

9 符合python风格的对象

1. Unicode编码，计算机保存字符串，保存的是二进制，所以对于字符串，需要进行编码和解码的工作，python默认支持UTF-8这种可变长度编码。Unicode不同的实现方式，比如UTF-16，UTF-8，UTF-32本质上就是编码的字节数不一样。为了独立的表示字符，编码应该是要唯一的。
2. 迭代器，生成器，和可迭代对象。

• <generator object> 生成器：生成器不会一次存储所有的值，而是会在需要的时候一次生成一个值。有两种方法定义生成器：
  • 生成器函数 当一个函数包含yield时，他是一个生成器，通过next()或者通过for循环进行遍历查看值。
  • 生成器表达式 例子（i for i in range(1, 2, 3)），和列表推导式很像。[i for i in range(1, 2, 3)]
  • 生成器本身就是迭代器，对它调用iter()只是返回它自己。
• <iterable> 可迭代对象，生成器是可迭代对象；大多数Python内置类型（如list、tuple）的 __iter__ 方法都返回新的迭代器对象，而不是自身。因为如果返回自身，那必须要实现一个迭代器。返回可迭代对象的优点是：
  • 符合Python惯例：可迭代对象和迭代器分离
  • 避免状态管理：不需要跟踪迭代位置
  • 支持多重迭代：可以同时进行多个独立的迭代
  • 代码简洁：不需要实现复杂的__next__(self)方法
• <iterator> 迭代器 迭代器需要实现两个特殊方法（魔法方法）__iter__(self)和__next__(self)。其中__iter__(self)返回的是它本身。

3. Python的format方法支持三种转换标志：!s - 调用 str() 函数（默认行为）,!r - 调用 repr() 函数,!a - 调用 ascii() 函数。!r出现在类的 __repr__ 方法中，__repr__()被调用需要是对构造方法的准确表达。（repr是为了让编程的人看懂的，这样会保留准确的引号，转义符号等。）目的是：

• 显示准确的数据类型：!r 会保留字符串的引号，数字的确切表示等。
• 便于调试：repr() 的输出通常是”无歧义的”，能清楚看出数据的真实形态。
• 代码重现性：理想情况下，repr() 的输出应该是可以用来重新创建对象的有效Python表达式。