Data model in python

今天，談談python中的資料模型，當然你可以不瞭解這些東西，照樣可以寫出漂亮的python代碼，但是“知其然知其所以然”是我的作風，總是不明白python的一些機制，心裡很不爽。結合python的doc和一篇文章，差不多明白了python的哲理。

我覺得有必要將python中的文檔的一些重要語句拿出來。

Objects are Python’s abstraction for data. All data in a Python program is represented by objects or by relations between objects.
Every object has an identity, a type and a value.

為什麼我這裡要強調這裡的對象，有對象以為著有一些屬性（函數也罷，變數也罷都是屬性）與之關聯，你操作一個對象，其實就是在和這些屬性打交道。

在這裡，我集中在python中的類，去弄明白python中的類究竟是怎麼完成其功能的.
A class has a namespace implemented by a dictionary object. Class attribute references are translated to lookups in this dictionary.

這句話很重要，一個類有其自己的namespace（命名空間），而且這個命名空間的實現本質上是一個字典。換句話說，你對一個類的操作其實就是在對這個“特殊”的字典進行操作，那麼怎麼去區分類的執行個體和類呢，其實在python中，類的執行個體也有一個字典，去記錄該執行個體的屬性。

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1. class T(object):  
2.     age = 21  
3.   
4. t = T()  
5. t.name = "ilovebaiyang"  
6.   
7. print "dir(T):", dir(T)  
8. print "dir(t):", dir(t)  

這個列印的結果是：

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1. dir(T): ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age']  
2.   
3. dir(t): ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'name']  

其中有些屬性是從object上繼承來的，比如__doc__， __setattr__，__dict__等等，其中值得注意的是自訂屬性，age和name，他們分別存在於類T中和類T的執行個體t中，那麼為什麼在dir(t)中出現了age的屬性呢，原因是從它的類上複製過來的，而且如果我們列印他們的id，其實他們的id是一樣的。在這裡，我們出現了一個疑問，前面提到的命名空間的字典就是dir()函數產生的字典麼，看上去貌似是，因為它的確記錄了該對象的所有屬性，其實這個是錯誤的，原因我們就要回到dir函數上了，它的作用是羅列出當前對象的所有屬性，包括父類的。其實，前面提到的命名空間是的__dict__成員，所有與該對象對應的屬性全部放在這個字典裡。

我們列印出來看看

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1. T.__dict__:  {'__dict__': , '__module__': '__main__', '__weakref__': , 'age': 21, '__doc__': None}  
2.   
3. t.__dict__:  {'name': 'ilovebaiyang'}  

這一下才會和我們想象的一樣，name屬性只存在執行個體中。
接下來是屬性的尋找：
如果我們要列印t.age，怎麼搜尋

• 1.先尋找該執行個體的__dict__，如果有，返回，否則進行第二步
• 2.尋找類的__dict__，如果有返回，沒有的話，繼續尋找該類的父類，直到基類，如果還沒有，拋出異常。

當然，其實python中的尋找還做了很多其他事，特別是一些隱含的調用，如果我們重寫這些隱含的調用，就可以寫出符合我們的資料。
看下面的例子：

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1. class T(object):  
2.     def __setattr__(self, name, value):  
3.         print "__setattr__ called "  
4.         object.__setattr__(self, name, value)  
5.   
6.     def __getattr__(self, name):  
7.         print "__getattr__ called "   
8.   
9.     def __getattribute__(self, name):  
10.         print "__getattribute__ called"  
11.         return object.__getattribute__(self, name)  
12.   
13. t = T()  
14. t.name = "baiyang"  
15. print "t", t.name  
16. t.baiyang  

結果:

1. __setattr__ called  
2. t __getattribute__ called  
3. baiyang  
4. __getattribute__ called  
5. __getattr__ called  

分析以上的結果，當t.name被執行時，先調用了__setattr__函數；當print “t”, t.name時，調用了__getattribute__函數；當t.baiyang時，調用了__getattr__函數，因為t沒有baiyang這個屬性，故調用這個函數。

其實簡單的想一下，會明白，我們在操作namespace這個字典時，我們都會隱式的調用相應的函數，這些函數可以用來進行資料的驗證。
總結一下，在操作類的執行個體的屬性時，我們需要關注一下函數：
object.__setattr__(self, name, value)
object.__getattr__(self, name)
object.__delattr__(self, name)
object.__getattribute__(self, name)

其中你對任何對象的屬性訪問時，都會隱式的調用__getattribute__方法，比如你調用t.__dict__，其實你執行了t.__getattribute__(“__dict__”)函數。

神奇的python，把字典用的如此靈活，由此可以看出字典在python的地位是何其的重要。

在這裡，我們或許想到了怎麼不去隱式的調用這些函數，對，我們可以直接去操作類或者類執行個體的__dict__。看看下面的例子：

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1. class T(object):  
2.     age = 21  
3.     def __setattr__(self, name, value):  
4.         print "__setattr__ called "  
5.         object.__setattr__(self, name, value)  
6.   
7.     def __getattr__(self, name):  
8.         print "__getattr__ called "   
9.   
10.     def __getattribute__(self, name):  
11.         print "__getattribute__ called"  
12.         return object.__getattribute__(self, name)  
13.   
14. t = T()  
15. t.__dict__["name"] = "baiyang"  
16. print "t.__dict__: ", t.__dict__["name"]  
17. print "t.age: ", t.age  
18. print "t.__dict__['age']: ", t.__dict__["age"]  

結果

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1. __getattribute__ called  
2. t.__dict__:  __getattribute__ called  
3. baiyang  
4. t.age:  __getattribute__ called  
5. 21  
6. t.__dict__['age']:  __getattribute__ called  
7.   
8. Traceback (most recent call last):  
9.   File "C:\Users\Administrator\Desktop\lab\SogouW\Freq\test.py", line 18, in  
10.     print "t.__dict__['age']: ", t.__dict__["age"]  
11. KeyError: 'age'  

我們來分析一下：
1.t__dict__["name"] = “baiyang”其中調用了__getattribute__函數，因為__dict__本身也是一個屬性的，所以它必須會執行的；但是你會發現此時__setattr__並沒有執行，達到了我們想要的效果；
2.print “t.age: “, t.age
print “t.__dict__['age']: “, t.__dict__["age"]這才是重點，第二條語句拋出了KeyError的異常，再一次證明了age只是存在於類的namespace中。

最後，我們與python中的descriptor進行比較：
可以看這篇文章，我就不細講了。
主要一點就是descriptor對應的函數是
object.__get__(self, instance, owner)
object.__set__(self, instance, value)
object.__delete__(self, instance)
可以看出少了attr這個詞，也以為著我們必須將他們區分看。descriptor是對類的執行個體進行的操作，內建函數property()就是通過這個方式實現的。看了此文，是不是對python的工作機制更加瞭解了呢？
好了，在這裡提幾個問吧，你可以去網上搜到答案

• 如何建立immutable的資料，我之前的一篇文章已經給出了答案。
• 如何建立singleton模式的資料

如果你明白了上面的文章，你就會明白，不論你想寫出什麼樣的資料，只要去重寫python中一些內在的函數即可。

 

原文：http://www.ibaiyang.org/2012/05/10/data-model-in-python/