日常 Python 编程优雅之道

软件开发

3 个可以使你的 Python 代码更优雅、可读、直观和易于维护的工具。

Python 提供了一组独特的工具和语言特性来使你的代码更加优雅、可读和直观。为正确的问题选择合适的工具，你的代码将更易于维护。在本文中，我们将研究其中的三个工具：魔术方法、迭代器和生成器，以及方法魔术。

魔术方法

魔术方法可以看作是 Python 的管道。它们被称为“底层”方法，用于某些内置的方法、符号和操作。你可能熟悉的常见魔术方法是 __init__()，当我们想要初始化一个类的新实例时，它会被调用。

你可能已经看过其他常见的魔术方法，如 __str__ 和 __repr__。Python 中有一整套魔术方法，通过实现其中的一些方法，我们可以修改一个对象的行为，甚至使其行为类似于内置数据类型，例如数字、列表或字典。

让我们创建一个 Money 类来示例：

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class Money:

    currency_rates = {
        '$': 1,
        '€': 0.88,
    }

    def __init__(self, symbol, amount):
        self.symbol = symbol
        self.amount = amount

    def __repr__(self):
        return '%s%.2f' % (self.symbol, self.amount)

    def convert(self, other):
        """ Convert other amount to our currency """
        new_amount = (
            other.amount / self.currency_rates[other.symbol]
            * self.currency_rates[self.symbol])

        return Money(self.symbol, new_amount)

该类定义为给定的货币符号和汇率定义了一个货币汇率，指定了一个初始化器（也称为构造函数），并实现 __repr__，因此当我们打印这个类时，我们会看到一个友好的表示，例如 $2.00 ，这是一个带有货币符号和金额的 Money('$', 2.00) 实例。最重要的是，它定义了一种方法，允许你使用不同的汇率在不同的货币之间进行转换。

打开 Python shell，假设我们已经定义了使用两种不同货币的食品的成本，如下所示：

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>>> soda_cost = Money('$', 5.25)
>>> soda_cost
    $5.25

>>> pizza_cost = Money('€', 7.99)
>>> pizza_cost
    €7.99

我们可以使用魔术方法使得这个类的实例之间可以相互交互。假设我们希望能够将这个类的两个实例一起加在一起，即使它们是不同的货币。为了实现这一点，我们可以在 Money 类上实现 __add__ 这个魔术方法：

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class Money:

    # ... previously defined methods ...

    def __add__(self, other):
        """ Add 2 Money instances using '+' """
        new_amount = self.amount + self.convert(other).amount
        return Money(self.symbol, new_amount)

现在我们可以以非常直观的方式使用这个类：

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>>> soda_cost = Money('$', 5.25)
>>> pizza_cost = Money('€', 7.99)
>>> soda_cost + pizza_cost
    $14.33
>>> pizza_cost + soda_cost
    €12.61

当我们将两个实例加在一起时，我们得到以第一个定义的货币符号所表示的结果。所有的转换都是在底层无缝完成的。如果我们想的话，我们也可以为减法实现 __sub__，为乘法实现 __mul__ 等等。阅读模拟数字类型或魔术方法指南来获得更多信息。

我们学习到 __add__ 映射到内置运算符 +。其他魔术方法可以映射到像 [] 这样的符号。例如，在字典中通过索引或键来获得一项，其实是使用了 __getitem__ 方法：

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>>> d = {'one': 1, 'two': 2}
>>> d['two']
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>>> d.__getitem__('two')
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一些魔术方法甚至映射到内置函数，例如 __len__() 映射到 len()。

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class Alphabet:
    letters = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'

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

>>> my_alphabet = Alphabet()
>>> len(my_alphabet)
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自定义迭代器

对于新的和经验丰富的 Python 开发者来说，自定义迭代器是一个非常强大的但令人迷惑的主题。

许多内置类型，例如列表、集合和字典，已经实现了允许它们在底层迭代的协议。这使我们可以轻松地遍历它们。

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>>> for food in ['Pizza', 'Fries']:

         print(food + '. Yum!')

Pizza. Yum!
Fries. Yum!

我们如何迭代我们自己的自定义类？首先，让我们来澄清一些术语。

  • 要成为一个可迭代对象，一个类需要实现 __iter__()
  • __iter__() 方法需要返回一个迭代器
  • 要成为一个迭代器，一个类需要实现 __next__()（或在 Python 2中是 next()），当没有更多的项要迭代时，必须抛出一个 StopIteration 异常。

呼！这听起来很复杂，但是一旦你记住了这些基本概念，你就可以在任何时候进行迭代。

我们什么时候想使用自定义迭代器？让我们想象一个场景，我们有一个 Server 实例在不同的端口上运行不同的服务，如 http 和 ssh。其中一些服务处于 active 状态，而其他服务则处于 inactive 状态。

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class Server:

    services = [
        {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21},
        {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22},
        {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 80},
    ]

当我们遍历 Server 实例时，我们只想遍历那些处于 active 的服务。让我们创建一个 IterableServer 类：

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class IterableServer:
    def __init__(self):
        self.current_pos = 0
    def __next__(self):
        pass  # TODO: 实现并记得抛出 StopIteration

首先，我们将当前位置初始化为 0。然后，我们定义一个 __next__() 方法来返回下一项。我们还将确保在没有更多项返回时抛出 StopIteration。到目前为止都很好！现在，让我们实现这个 __next__() 方法。

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class IterableServer:
    def __init__(self):
        self.current_pos = 0.  # 我们初始化当前位置为 0
    def __iter__(self):  # 我们可以在这里返回 self，因为实现了 __next__
        return self
    def __next__(self):
        while self.current_pos < len(self.services):
            service = self.services[self.current_pos]
            self.current_pos += 1
            if service['active']:
                return service['protocol'], service['port']
        raise StopIteration
    next = __next__  # 可选的 Python2 兼容性

我们对列表中的服务进行遍历，而当前的位置小于服务的个数，但只有在服务处于活动状态时才返回。一旦我们遍历完服务，就会抛出一个 StopIteration 异常。

因为我们实现了 __next__() 方法，当它耗尽时，它会抛出 StopIteration。我们可以从 __iter__() 返回 self，因为 IterableServer 类遵循 iterable 协议。

现在我们可以遍历一个 IterableServer 实例，这将允许我们查看每个处于活动的服务，如下所示：

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>>> for protocol, port in IterableServer():

        print('service %s is running on port %d' % (protocol, port))

service ssh is running on port 22

service http is running on port 21


太棒了，但我们可以做得更好！在这样类似的实例中，我们的迭代器不需要维护大量的状态，我们可以简化代码并使用 generator（生成器） 来代替。

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class Server:
    services = [
        {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21},
        {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22},
        {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 21},
    ]
    def __iter__(self):
        for service in self.services:
            if service['active']:
                yield service['protocol'], service['port']

yield 关键字到底是什么？在定义生成器函数时使用 yield。这有点像 return，虽然 return 在返回值后退出函数，但 yield 会暂停执行直到下次调用它。这允许你的生成器的功能在它恢复之前保持状态。查看 yield 的文档以了解更多信息。使用生成器，我们不必通过记住我们的位置来手动维护状态。生成器只知道两件事：它现在需要做什么以及计算下一个项目需要做什么。一旦我们到达执行点，即 yield 不再被调用，我们就知道停止迭代。

这是因为一些内置的 Python 魔法。在 Python 关于 __iter__() 的文档中我们可以看到，如果 __iter__() 是作为一个生成器实现的，它将自动返回一个迭代器对象，该对象提供 __iter__() 和 __next__() 方法。阅读这篇很棒的文章，深入了解迭代器，可迭代对象和生成器。

方法魔法

由于其独特的方面，Python 提供了一些有趣的方法魔法作为语言的一部分。

其中一个例子是别名功能。因为函数只是对象，所以我们可以将它们赋值给多个变量。例如：

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>>> def foo():
       return 'foo'
>>> foo()
'foo'
>>> bar = foo
>>> bar()
'foo'

我们稍后会看到它的作用。

Python 提供了一个方便的内置函数称为 getattr()，它接受 object, name, default 参数并在 object 上返回属性 name。这种编程方式允许我们访问实例变量和方法。例如：

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>>> class Dog:
        sound = 'Bark'
        def speak(self):
            print(self.sound + '!', self.sound + '!')

>>> fido = Dog()

>>> fido.sound
'Bark'
>>> getattr(fido, 'sound')
'Bark'

>>> fido.speak
<bound method Dog.speak of <__main__.Dog object at 0x102db8828>>
>>> getattr(fido, 'speak')
<bound method Dog.speak of <__main__.Dog object at 0x102db8828>>


>>> fido.speak()
Bark! Bark!
>>> speak_method = getattr(fido, 'speak')
>>> speak_method()
Bark! Bark!

这是一个很酷的技巧，但是我们如何在实际中使用 getattr 呢？让我们看一个例子，我们编写一个小型命令行工具来动态处理命令。

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class Operations:
    def say_hi(self, name):
        print('Hello,', name)
    def say_bye(self, name):
        print ('Goodbye,', name)
    def default(self, arg):
        print ('This operation is not supported.')

if __name__ == '__main__':
    operations = Operations()
    # 假设我们做了错误处理
    command, argument = input('> ').split()
    func_to_call = getattr(operations, command, operations.default)
    func_to_call(argument)

脚本的输出是：

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$ python getattr.py
> say_hi Nina
Hello, Nina
> blah blah
This operation is not supported.

接下来，我们来看看 partial。例如，functool.partial(func, *args, **kwargs) 允许你返回一个新的 partial 对象，它的行为类似 func，参数是 args 和 kwargs。如果传入更多的 args，它们会被附加到 args。如果传入更多的 kwargs，它们会扩展并覆盖 kwargs。让我们通过一个简短的例子来看看：

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>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo
<functools.partial object at 0x1085a09f0>
>>> basetwo('10010')
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# 这等同于
>>> int('10010', base=2)

让我们看看在我喜欢的一个名为 agithub 的库中的一些示例代码中，这个方法魔术是如何结合在一起的，这是一个（名字起得很 low 的） REST API 客户端，它具有透明的语法，允许你以最小的配置快速构建任何 REST API 原型（不仅仅是 GitHub）。我发现这个项目很有趣，因为它非常强大，但只有大约 400 行 Python 代码。你可以在大约 30 行配置代码中添加对任何 REST API 的支持。agithub 知道协议所需的一切（REST、HTTP、TCP），但它不考虑上游 API。让我们深入到它的实现中。

以下是我们如何为 GitHub API 和任何其他相关连接属性定义端点 URL 的简化版本。在这里查看完整代码。

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class GitHub(API):
    def __init__(self, token=None, *args, **kwargs):
        props = ConnectionProperties(api_url = kwargs.pop('api_url', 'api.github.com'))
        self.setClient(Client(*args, **kwargs))
        self.setConnectionProperties(props)

然后，一旦配置了访问令牌，就可以开始使用 GitHub API。

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>>> gh = GitHub('token')
>>> status, data = gh.user.repos.get(visibility='public', sort='created')
>>> # ^ 映射到 GET /user/repos
>>> data
... ['tweeter', 'snipey', '...']

请注意，你要确保 URL 拼写正确，因为我们没有验证 URL。如果 URL 不存在或出现了其他任何错误，将返回 API 抛出的错误。那么，这一切是如何运作的呢？让我们找出答案。首先，我们将查看一个 API 类的简化示例：

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class API:
    # ... other methods ...
    def __getattr__(self, key):
        return IncompleteRequest(self.client).__getattr__(key)
    __getitem__ = __getattr__

在 API 类上的每次调用都会调用 IncompleteRequest 类作为指定的 key。

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class IncompleteRequest:
    # ... other methods ...
    def __getattr__(self, key):
        if key in self.client.http_methods:
            htmlMethod = getattr(self.client, key)
            return partial(htmlMethod, url=self.url)
        else:
            self.url += '/' + str(key)
            return self
    __getitem__ = __getattr__

class Client:
    http_methods = ('get')  # 还有 post, put, patch 等等。
    def get(self, url, headers={}, **params):
        return self.request('GET', url, None, headers)

如果最后一次调用不是 HTTP 方法（如 get、post 等），则返回带有附加路径的 IncompleteRequest。否则，它从Client 类获取 HTTP 方法对应的正确函数，并返回 partial。

如果我们给出一个不存在的路径会发生什么？

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>>> status, data = this.path.doesnt.exist.get()
>>> status
... 404

因为 __getattr__ 别名为 __getitem__：

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>>> owner, repo = 'nnja', 'tweeter'
>>> status, data = gh.repos[owner][repo].pulls.get()
>>> # ^ Maps to GET /repos/nnja/tweeter/pulls
>>> data
.... # {....}

这真心是一些方法魔术！

了解更多

Python 提供了大量工具，使你的代码更优雅，更易于阅读和理解。挑战在于找到合适的工具来完成工作，但我希望本文为你的工具箱添加了一些新工具。而且，如果你想更进一步，你可以在我的博客 nnja.io 上阅读有关装饰器、上下文管理器、上下文生成器和命名元组的内容。随着你成为一名更好的 Python 开发人员，我鼓励你到那里阅读一些设计良好的项目的源代码。Requests 和 Flask 是两个很好的起步的代码库。

via: https://opensource.com/article/18/4/elegant-solutions-everyday-python-problems

作者：Nina Zakharenko 选题：lujun9972 译者：MjSeven 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

文章目录
  1. 魔术方法
  2. 自定义迭代器
  3. 方法魔法
  4. 了解更多
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