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# 9. 類
類提供了一種組合數據和功能的方法。創建一個新類意味著創建一個新 *類型* 的對象,從而允許創建一個該類型的新 *實例* 。每個類的實例可以擁有保存自己狀態的屬性。一個類的實例也可以有改變自己狀態的(定義在類中的)方法。
和其他編程語言相比,Python 用非常少的新語法和語義將類加入到語言中。它是 C++ 和 Modula-3 中類機制的結合。Python 的類提供了面向對象編程的所有標準特性:類繼承機制允許多個基類,派生類可以覆蓋它基類的任何方法,一個方法可以調用基類中相同名稱的的方法。對象可以包含任意數量和類型的數據。和模塊一樣,類也擁有 Python 天然的動態特性:它們在運行時創建,可以在創建后修改。
在C++術語中,通常類成員(包括數據成員)是 *public* (除了見下文 [私有變量](#tut-private) ),所有成員函數都是 *virtual* 。與在Modula-3中一樣,沒有用于從其方法引用對象成員的簡寫:方法函數使用表示對象的顯式第一個參數聲明,該參數由調用隱式提供。與Smalltalk一樣,類本身也是對象。這為導入和重命名提供了語義。與C++和Modula-3不同,內置類型可以用作用戶擴展的基類。此外,與C++一樣,大多數具有特殊語法(算術運算符,下標等)的內置運算符都可以重新定義為類實例。
(Lacking universally accepted terminology to talk about classes, I will make occasional use of Smalltalk and C++ terms. I would use Modula-3 terms, since its object-oriented semantics are closer to those of Python than C++, but I expect that few readers have heard of it.)
## 9.1. 名稱和對象
對象具有個性,多個名稱(在多個作用域內)可以綁定到同一個對象。這在其他語言中稱為別名。乍一看Python時通常不會理解這一點,在處理不可變的基本類型(數字,字符串,元組)時可以安全地忽略它。但是,別名對涉及可變對象,如列表,字典和大多數其他類型,的Python代碼的語義可能會產生驚人的影響。這通常用于程序的好處,因為別名在某些方面表現得像指針。例如,傳遞一個對象很便宜,因為實現只傳遞一個指針;如果函數修改了作為參數傳遞的對象,調用者將看到更改 --- 這就不需要像 Pascal 中那樣使用兩個不同的參數傳遞機制。
## 9.2. Python 作用域和命名空間
在介紹類之前,我首先要告訴你一些Python的作用域規則。類定義對命名空間有一些巧妙的技巧,你需要知道作用域和命名空間如何工作才能完全理解正在發生的事情。順便說一下,關于這個主題的知識對任何高級Python程序員都很有用。
讓我們從一些定義開始。
*namespace* 是一個從名字到對象的映射。 大部分命名空間當前都由 Python 字典實現,但一般情況下基本不會去關注它們(除了要面對性能問題時),而且也有可能在將來更改。 下面是幾個命名空間的例子:存放內置函數的集合(包含 [`abs()`](../library/functions.xhtml#abs "abs") 這樣的函數,和內建的異常等);模塊中的全局名稱;函數調用中的本地名稱。 從某種意義上說,對象的屬性集合也是一種命名空間的形式。 關于命名空間的重要一點是,不同命名空間中的名稱之間絕對沒有關系;例如,兩個不同的模塊都可以定義一個 `maximize` 函數而不會產生混淆 --- 模塊的用戶必須在其前面加上模塊名稱。
順便說明一下,我把任何跟在一個點號之后的名稱都稱為 *屬性* --- 例如,在表達式 `z.real` 中,`real` 是對象 `z` 的一個屬性。按嚴格的說法,對模塊中名稱的引用屬于屬性引用:在表達式 `modname.funcname` 中,`modname` 是一個模塊對象而 `funcname` 是它的一個屬性。在此情況下在模塊的屬性和模塊中定義的全局名稱之間正好存在一個直觀的映射:它們共享相同的命名空間! [1](#id2)
屬性可以是只讀或者可寫的。如果為后者,那么對屬性的賦值是可行的。模塊屬性是可以寫,你可以寫出 `modname.the_answer = 42` 。可寫的屬性同樣可以用 [`del`](../reference/simple_stmts.xhtml#del) 語句刪除。例如, `del modname.the_answer` 將會從名為 `modname` 的對象中移除 `the_answer` 屬性。
在不同時刻創建的命名空間擁有不同的生存期。包含內置名稱的命名空間是在 Python 解釋器啟動時創建的,永遠不會被刪除。模塊的全局命名空間在模塊定義被讀入時創建;通常,模塊命名空間也會持續到解釋器退出。被解釋器的頂層調用執行的語句,從一個腳本文件讀取或交互式地讀取,被認為是 [`__main__`](../library/__main__.xhtml#module-__main__ "__main__: The environment where the top-level script is run.") 模塊調用的一部分,因此它們擁有自己的全局命名空間。(內置名稱實際上也存在于一個模塊中;這個模塊稱作 [`builtins`](../library/builtins.xhtml#module-builtins "builtins: The module that provides the built-in namespace.") 。)
一個函數的本地命名空間在這個函數被調用時創建,并在函數返回或拋出一個不在函數內部處理的錯誤時被刪除。(事實上,比起描述到底發生了什么,忘掉它更好。)當然,每次遞歸調用都會有它自己的本地命名空間。
一個 *作用域* 是一個命名空間可直接訪問的 Python 程序的文本區域。 這里的 “可直接訪問” 意味著對名稱的非限定引用會嘗試在命名空間中查找名稱。
Although scopes are determined statically, they are used dynamically. At any time during execution, there are at least three nested scopes whose namespaces are directly accessible:
- 最先搜索的最內部作用域包含局部名稱
- 從最近的封閉作用域開始搜索的任何封閉函數的范圍包含非局部名稱,也包括非全局名稱
- 倒數第二個作用域包含當前模塊的全局名稱
- 最外面的范圍(最后搜索)是包含內置名稱的命名空間
如果一個名稱被聲明為全局變量,則所有引用和賦值將直接指向包含該模塊的全局名稱的中間作用域。 要重新綁定在最內層作用域以外找到的變量,可以使用 [`nonlocal`](../reference/simple_stmts.xhtml#nonlocal) 語句聲明為非本地變量。 如果沒有被聲明為非本地變量,這些變量將是只讀的(嘗試寫入這樣的變量只會在最內層作用域中創建一個 *新的* 局部變量,而同名的外部變量保持不變)。
通常,當前局部作為域將(按字面文本)引用當前函數的局部名稱。 在函數以外,局部作用域將引用與全局作用域相一致的命名空間:模塊的命名空間。 類定義將在局部命名空間內再放置另一個命名空間。
重要的是應該意識到作用域是按字面文本來確定的:在一個模塊內定義的函數的全局作用域就是該模塊的命名空間,無論該函數從什么地方或以什么別名被調用。 另一方面,實際的名稱搜索是在運行時動態完成的 --- 但是,語言定義在 *編譯時* 是朝著靜態名稱解析的方向演化的,因此不要過于依賴動態名稱解析! (事實上,局部變量已經是被靜態確定了。)
Python 的一個特殊之處在于 -- 如果不存在生效的 [`global`](../reference/simple_stmts.xhtml#global) 語句 -- 對名稱的賦值總是進入最內層作用域。 賦值不會復制數據 --- 它們只是將名稱綁定到對象。 刪除也是如此:語句 `del x` 會從局部命名空間的引用中移除對 `x` 的綁定。 事實上,所有引入新名稱的操作都使用局部作用域:特別地,[`import`](../reference/simple_stmts.xhtml#import) 語句和函數定義會在局部作用域中綁定模塊或函數名稱。
[`global`](../reference/simple_stmts.xhtml#global) 語句可被用來表明特定變量生存于全局作用域并且應當在其中被重新綁定;[`nonlocal`](../reference/simple_stmts.xhtml#nonlocal) 語句表明特定變量生存于外層作用域中并且應當在其中被重新綁定。
### 9.2.1. 作用域和命名空間示例
This is an example demonstrating how to reference the different scopes and namespaces, and how [`global`](../reference/simple_stmts.xhtml#global) and [`nonlocal`](../reference/simple_stmts.xhtml#nonlocal) affect variable binding:
```
def scope_test():
def do_local():
spam = "local spam"
def do_nonlocal():
nonlocal spam
spam = "nonlocal spam"
def do_global():
global spam
spam = "global spam"
spam = "test spam"
do_local()
print("After local assignment:", spam)
do_nonlocal()
print("After nonlocal assignment:", spam)
do_global()
print("After global assignment:", spam)
scope_test()
print("In global scope:", spam)
```
示例代碼的輸出是:
```
After local assignment: test spam
After nonlocal assignment: nonlocal spam
After global assignment: nonlocal spam
In global scope: global spam
```
請注意 *局部* 賦值(這是默認狀態)不會改變 *scope\_test* 對 *spam* 的綁定。 [`nonlocal`](../reference/simple_stmts.xhtml#nonlocal) 賦值會改變 *scope\_test* 對 *spam* 的綁定,而 [`global`](../reference/simple_stmts.xhtml#global) 賦值會改變模塊層級的綁定。
您還可以在 [`global`](../reference/simple_stmts.xhtml#global) 賦值之前看到之前沒有 *spam* 的綁定。
## 9.3. 初探類
類引入了一些新語法,三種新對象類型和一些新語義。
### 9.3.1. 類定義語法
最簡單的類定義看起來像這樣:
```
class ClassName:
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
```
類定義與函數定義 ([`def`](../reference/compound_stmts.xhtml#def) 語句) 一樣必須被執行才會起作用。 (你可以嘗試將類定義放在 [`if`](../reference/compound_stmts.xhtml#if) 語句的一個分支或是函數的內部。)
在實踐中,類定義內的語句通常都是函數定義,但也允許有其他語句,有時還很有用 --- 我們會稍后再回來說明這個問題。 在類內部的函數定義通常具有一種特別形式的參數列表,這是方法調用的約定規范所指明的 --- 這個問題也將在稍后再說明。
當進入類定義時,將創建一個新的命名空間,并將其用作局部作用域 --- 因此,所有對局部變量的賦值都是在這個新命名空間之內。 特別的,函數定義會綁定到這里的新函數名稱。
當(從結尾處)正常離開類定義時,將創建一個 *類對象*。 這基本上是一個包圍在類定義所創建命名空間內容周圍的包裝器;我們將在下一節了解有關類對象的更多信息。 原始的(在進入類定義之前起作用的)局部作用域將重新生效,類對象將在這里被綁定到類定義頭所給出的類名稱 (在這個示例中為 `ClassName`)。
### 9.3.2. 類對象
類對象支持兩種操作:屬性引用和實例化。
*屬性引用* 使用 Python 中所有屬性引用所使用的標準語法: `obj.name`。 有效的屬性名稱是類對象被創建時存在于類命名空間中的所有名稱。 因此,如果類定義是這樣的:
```
class MyClass:
"""A simple example class"""
i = 12345
def f(self):
return 'hello world'
```
那么 `MyClass.i` 和 `MyClass.f` 就是有效的屬性引用,將分別返回一個整數和一個函數對象。 類屬性也可以被賦值,因此可以通過賦值來更改 `MyClass.i` 的值。 `__doc__` 也是一個有效的屬性,將返回所屬類的文檔字符串: `"A simple example class"`。
類的 *實例化* 是使用函數表示法。 可以相像類對象就是會返回一個新的類實例的不帶參數的函數。 舉例來說(假設使用上述的類):
```
x = MyClass()
```
創建類的新 *實例* 并將此對象分配給局部變量 `x`。
實例化操作(“調用”類對象)會創建一個空對象。 許多類喜歡創建帶有特定初始狀態的自定義實例。 為此類定義可能包含一個名為 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 的特殊方法,就像這樣:
```
def __init__(self):
self.data = []
```
當一個類定義了 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 方法時,類的實例化操作會自動為新創建的類實例發起調用 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__")。 因此在這個示例中,可以通過以下語句獲得一個經初始化的新實例:
```
x = MyClass()
```
當然,[`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 方法還可以有額外參數以實現更高靈活性。 在這種情況下,提供給類實例化運算符的參數將被傳遞給 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__")。 例如,:
```
>>> class Complex:
... def __init__(self, realpart, imagpart):
... self.r = realpart
... self.i = imagpart
...
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)
```
### 9.3.3. 實例對象
現在我們可以用實例對象做什么?實例對象理解的唯一操作是屬性引用。有兩種有效的屬性名稱,數據屬性和方法。
*數據屬性* 對應于 Smalltalk 中的“實例變量”,以及 C++ 中的“數據成員”。 數據屬性不需要聲明;像局部變量一樣,它們將在第一次被賦值時產生。 例如,如果 `x` 是上面創建的 `MyClass` 的實例,則以下代碼段將打印數值 `16`,且不保留任何追蹤信息:
```
x.counter = 1
while x.counter < 10:
x.counter = x.counter * 2
print(x.counter)
del x.counter
```
另一類實例屬性引用稱為 *方法*。 方法是“從屬于”對象的函數。 (在 Python 中,方法這個術語并不是類實例所特有的:其他對方也可以有方法。 例如,列表對象具有 append, insert, remove, sort 等方法。 然而,在以下討論中,我們使用方法一詞將專指類實例對象的方法,除非另外顯式地說明。)
實例對象的有效方法名稱依賴于其所屬的類。 根據定義,一個類中所有是函數對象的屬性都是定義了其實例的相應方法。 因此在我們的示例中,`x.f` 是有效的方法引用,因為 `MyClass.f` 是一個函數,而 `x.i` 不是方法,因為 `MyClass.i` 不是一個函數。 但是 `x.f` 與 `MyClass.f` 并不是一回事 --- 它是一個 *方法對象*,不是函數對象。
### 9.3.4. 方法對象
通常,方法在綁定后立即被調用:
```
x.f()
```
在 `MyClass` 示例中,這將返回字符串 `'hello world'`。 但是,立即調用一個方法并不是必須的: `x.f` 是一個方法對象,它可以被保存起來以后再調用。 例如:
```
xf = x.f
while True:
print(xf())
```
將繼續打印 `hello world`,直到結束。
當一個方法被調用時到底發生了什么? 你可能已經注意到上面調用 `x.f()` 時并沒有帶參數,雖然 `f()` 的函數定義指定了一個參數。 這個參數發生了什么事? 當不帶參數地調用一個需要參數的函數時 Python 肯定會引發異常 --- 即使參數實際未被使用...
實際上,你可能已經猜到了答案:方法的特殊之處就在于實例對象會作為函數的第一個參數被傳入。 在我們的示例中,調用 `x.f()` 其實就相當于 `MyClass.f(x)`。 總之,調用一個具有 *n* 個參數的方法就相當于調用再多一個參數的對應函數,這個參數值為方法所屬實例對象,位置在其他參數之前。
如果你仍然無法理解方法的運作原理,那么查看實現細節可能會澄清問題。 當一個實例的非數據屬性被引用時,將搜索實例所屬的類。 如果名稱表示一個屬于函數對象的有效類屬性,會通過合并打包(指向)實例對象和函數對象到一個抽象對象中的方式來創建一個方法對象:這個抽象對象就是方法對象。 當附帶參數列表調用方法對象時,將基于實例對象和參數列表構建一個新的參數列表,并使用這個新參數列表調用相應的函數對象。
### 9.3.5. 類和實例變量
一般來說,實例變量用于每個實例的唯一數據,而類變量用于類的所有實例共享的屬性和方法:
```
class Dog:
kind = 'canine' # class variable shared by all instances
def __init__(self, name):
self.name = name # instance variable unique to each instance
>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.kind # shared by all dogs
'canine'
>>> e.kind # shared by all dogs
'canine'
>>> d.name # unique to d
'Fido'
>>> e.name # unique to e
'Buddy'
```
正如 [名稱和對象](#tut-object) 中已討論過的,共享數據可能在涉及 [mutable](../glossary.xhtml#term-mutable) 對象例如列表和字典的時候導致令人驚訝的結果。 例如以下代碼中的 *tricks* 列表不應該被用作類變量,因為所有的 *Dog* 實例將只共享一個單獨的列表:
```
class Dog:
tricks = [] # mistaken use of a class variable
def __init__(self, name):
self.name = name
def add_trick(self, trick):
self.tricks.append(trick)
>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks # unexpectedly shared by all dogs
['roll over', 'play dead']
```
正確的類設計應該使用實例變量:
```
class Dog:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.tricks = [] # creates a new empty list for each dog
def add_trick(self, trick):
self.tricks.append(trick)
>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks
['roll over']
>>> e.tricks
['play dead']
```
## 9.4. 補充說明
數據屬性會覆蓋掉具有相同名稱的方法屬性;為了避免會在大型程序中導致難以發現的錯誤的意外名稱沖突,明智的做法是使用某種約定來最小化沖突的發生幾率。 可能的約定包括方法名稱使用大寫字母,屬性名稱加上獨特的短字符串前綴(或許只加一個下劃線),或者是用動詞來命名方法,而用名詞來命名數據屬性。
數據屬性可以被方法以及一個對象的普通用戶(“客戶端”)所引用。 換句話說,類不能用于實現純抽象數據類型。 實際上,在 Python 中沒有任何東西能強制隱藏數據 --- 它是完全基于約定的。 (而在另一方面,用 C 語言編寫的 Python 實現則可以完全隱藏實現細節,并在必要時控制對象的訪問;此特性可以通過用 C 編寫 Python 擴展來使用。)
客戶端應當謹慎地使用數據屬性 --- 客戶端可能通過直接操作數據屬性的方式破壞由方法所維護的固定變量。 請注意客戶端可以向一個實例對象添加他們自己的數據屬性而不會影響方法的可用性,只要保證避免名稱沖突 --- 再次提醒,在此使用命名約定可以省去許多令人頭痛的麻煩。
在方法內部引用數據屬性(或其他方法!)并沒有簡便方式。 我發現這實際上提升了方法的可讀性:當瀏覽一個方法代碼時,不會存在混淆局部變量和實例變量的機會。
方法的第一個參數常常被命名為 `self`。 這也不過就是一個約定: `self` 這一名稱在 Python 中絕對沒有特殊含義。 但是要注意,不遵循此約定會使得你的代碼對其他 Python 程序員來說缺乏可讀性,而且也可以想像一個 *類瀏覽器* 程序的編寫可能會依賴于這樣的約定。
任何一個作為類屬性的函數都為該類的實例定義了一個相應方法。 函數定義的文本并非必須包含于類定義之內:將一個函數對象賦值給一個局部變量也是可以的。 例如:
```
# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
return min(x, x+y)
class C:
f = f1
def g(self):
return 'hello world'
h = g
```
現在 `f`, `g` 和 `h` 都是 `C` 類的引用函數對象的屬性,因而它們就都是 `C` 的實例的方法 --- 其中 `h` 完全等同于 `g`。 但請注意,本示例的做法通常只會令程序的閱讀者感到迷惑。
方法可以通過使用 `self` 參數的方法屬性調用其他方法:
```
class Bag:
def __init__(self):
self.data = []
def add(self, x):
self.data.append(x)
def addtwice(self, x):
self.add(x)
self.add(x)
```
方法可以通過與普通函數相同的方式引用全局名稱。 與方法相關聯的全局作用域就是包含其定義的模塊。 (類永遠不會被作為全局作用域。) 雖然我們很少會有充分的理由在方法中使用全局作用域,但全局作用域存在許多合法的使用場景:舉個例子,導入到全局作用域的函數和模塊可以被方法所使用,在其中定義的函數和類也一樣。 通常,包含該方法的類本身是在全局作用域中定義的,而在下一節中我們將會發現為何方法需要引用其所屬類的很好的理由。
每個值都是一個對象,因此具有 *類* (也稱為 *類型*),并存儲為 `object.__class__` 。
## 9.5. 繼承
當然,如果不支持繼承,語言特性就不值得稱為“類”。派生類定義的語法如下所示:
```
class DerivedClassName(BaseClassName):
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
```
名稱 `BaseClassName` 必須定義于包含派生類定義的作用域中。 也允許用其他任意表達式代替基類名稱所在的位置。 這有時也可能會用得上,例如,當基類定義在另一個模塊中的時候:
```
class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
```
派生類定義的執行過程與基類相同。 當構造類對象時,基類會被記住。 此信息將被用來解析屬性引用:如果請求的屬性在類中找不到,搜索將轉往基類中進行查找。 如果基類本身也派生自其他某個類,則此規則將被遞歸地應用。
派生類的實例化沒有任何特殊之處: `DerivedClassName()` 會創建該類的一個新實例。 方法引用將按以下方式解析:搜索相應的類屬性,如有必要將按基類繼承鏈逐步向下查找,如果產生了一個函數對象則方法引用就生效。
派生類可能會重載其基類的方法。 因為方法在調用同一對象的其他方法時沒有特殊權限,調用同一基類中定義的另一方法的基類方法最終可能會調用覆蓋它的派生類的方法。 (對 C++ 程序員的提示:Python 中所有的方法實際上都是 `virtual` 方法。)
在派生類中的重載方法實際上可能想要擴展而非簡單地替換同名的基類方法。 有一種方式可以簡單地直接調用基類方法:即調用 `BaseClassName.methodname(self, arguments)`。 有時這對客戶端來說也是有用的。 (請注意僅當此基類可在全局作用域中以 `BaseClassName` 的名稱被訪問時方可使用此方式。)
Python有兩個內置函數可被用于繼承機制:
- 使用 [`isinstance()`](../library/functions.xhtml#isinstance "isinstance") 來檢查一個實例的類型: `isinstance(obj, int)` 僅會在 `obj.__class__` 為 [`int`](../library/functions.xhtml#int "int") 或某個派生自 [`int`](../library/functions.xhtml#int "int") 的類時為 `True`。
- 使用 [`issubclass()`](../library/functions.xhtml#issubclass "issubclass") 來檢查類的繼承關系: `issubclass(bool, int)` 為 `True`,因為 [`bool`](../library/functions.xhtml#bool "bool") 是 [`int`](../library/functions.xhtml#int "int") 的子類。 但是,`issubclass(float, int)` 為 `False`,因為 [`float`](../library/functions.xhtml#float "float") 不是 [`int`](../library/functions.xhtml#int "int") 的子類。
### 9.5.1. 多重繼承
Python supports a form of multiple inheritance as well. A class definition with multiple base classes looks like this:
```
class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
```
對于多數應用來說,在最簡單的情況下,你可以認為搜索從父類所繼承屬性的操作是深度優先、從左至右的,當層次結構中存在重疊時不會在同一個類中搜索兩次。 因此,如果某一屬性在 `DerivedClassName` 中未找到,則會到 `Base1` 中搜索它,然后(遞歸地)到 `Base1` 的基類中搜索,如果在那里未找到,再到 `Base2` 中搜索,依此類推。
真實情況比這個更復雜一些;方法解析順序會動態改變以支持對 [`super()`](../library/functions.xhtml#super "super") 的協同調用。 這種方式在某些其他多重繼承型語言中被稱為后續方法調用,它比單繼承型語言中的 super 調用更強大。
動態改變順序是有必要的,因為所有多重繼承的情況都會顯示出一個或更多的菱形關聯(即至少有一個父類可通過多條路徑被最底層類所訪問)。 例如,所有類都是繼承自 [`object`](../library/functions.xhtml#object "object"),因此任何多重繼承的情況都提供了一條以上的路徑可以通向 [`object`](../library/functions.xhtml#object "object")。 為了確保基類不會被訪問一次以上,動態算法會用一種特殊方式將搜索順序線性化, 保留每個類所指定的從左至右的順序,只調用每個父類一次,并且保持單調(即一個類可以被子類化而不影響其父類的優先順序)。 總而言之,這些特性使得設計具有多重繼承的可靠且可擴展的類成為可能。 要了解更多細節,請參閱 <https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/>。
## 9.6. 私有變量
那種僅限從一個對象內部訪問的“私有”實例變量在 Python 中并不存在。 但是,大多數 Python 代碼都遵循這樣一個約定:帶有一個下劃線的名稱 (例如 `_spam`) 應該被當作是 API 的非僅供部分 (無論它是函數、方法或是數據成員)。 這應當被視為一個實現細節,可能不經通知即加以改變。
由于存在對于類私有成員的有效使用場景(例如避免名稱與子類所定義的名稱相沖突),因此存在對此種機制的有限支持,稱為 *名稱改寫*。 任何形式為 `__spam` 的標識符(至少帶有兩個前綴下劃線,至多一個后綴下劃線)的文本將被替換為 `_classname__spam`,其中 `classname` 為去除了前綴下劃線的當前類名稱。 這種改寫不考慮標識符的句法位置,只要它出現在類定義內部就會進行。
名稱改寫有助于讓子類重載方法而不破壞類內方法調用。例如:
```
class Mapping:
def __init__(self, iterable):
self.items_list = []
self.__update(iterable)
def update(self, iterable):
for item in iterable:
self.items_list.append(item)
__update = update # private copy of original update() method
class MappingSubclass(Mapping):
def update(self, keys, values):
# provides new signature for update()
# but does not break __init__()
for item in zip(keys, values):
self.items_list.append(item)
```
上面的示例即使在 `MappingSubclass` 引入了一個 `__update` 標識符的情況下也不會出錯,因為它會在 `Mapping` 類中被替換為 `_Mapping__update` 而在 `MappingSubclass` 類中被替換為 `_MappingSubclass__update`。
請注意,改寫規則的設計主要是為了避免意外沖突;訪問或修改被視為私有的變量仍然是可能的。這在特殊情況下甚至會很有用,例如在調試器中。
請注意傳遞給 `exec()` 或 `eval()` 的代碼不會將發起調用類的類名視作當前類;這類似于 `global` 語句的效果,因此這種效果僅限于同時經過字節碼編譯的代碼。 同樣的限制也適用于 `getattr()`, `setattr()` 和 `delattr()`,以及對于 `__dict__` 的直接引用。
## 9.7. 雜項說明
有時會需要使用類似于 Pascal 的“record”或 C 的“struct”這樣的數據類型,將一些命名數據項捆綁在一起。 這種情況適合定義一個空類:
```
class Employee:
pass
john = Employee() # Create an empty employee record
# Fill the fields of the record
john.name = 'John Doe'
john.dept = 'computer lab'
john.salary = 1000
```
一段需要特定抽象數據類型的 Python 代碼往往可以被傳入一個模擬了該數據類型的方法的類作為替代。 例如,如果你有一個基于文件對象來格式化某些數據的函數,你可以定義一個帶有 `read()` 和 `readline()` 方法從字符串緩存獲取數據的類,并將其作為參數傳入。
實例方法對象也具有屬性: `m.__self__` 就是帶有 `m()` 方法的實例對象,而 `m.__func__` 則是該方法所對應的函數對象。
## 9.8. 迭代器
到目前為止,您可能已經注意到大多數容器對象都可以使用 [`for`](../reference/compound_stmts.xhtml#for) 語句:
```
for element in [1, 2, 3]:
print(element)
for element in (1, 2, 3):
print(element)
for key in {'one':1, 'two':2}:
print(key)
for char in "123":
print(char)
for line in open("myfile.txt"):
print(line, end='')
```
這種訪問風格清晰、簡潔又方便。 迭代器的使用非常普遍并使得 Python 成為一個統一的整體。 在幕后,[`for`](../reference/compound_stmts.xhtml#for) 語句會調用容器對象中的 [`iter()`](../library/functions.xhtml#iter "iter")。 該函數返回一個定義了 [`__next__()`](../library/stdtypes.xhtml#iterator.__next__ "iterator.__next__") 方法的迭代器對象,該方法將逐一訪問容器中的元素。 當元素用盡時,[`__next__()`](../library/stdtypes.xhtml#iterator.__next__ "iterator.__next__") 將引發 [`StopIteration`](../library/exceptions.xhtml#StopIteration "StopIteration") 異常來通知終止 `for` 循環。 你可以使用 [`next()`](../library/functions.xhtml#next "next") 內置函數來調用 [`__next__()`](../library/stdtypes.xhtml#iterator.__next__ "iterator.__next__") 方法;這個例子顯示了它的運作方式:
```
>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
next(it)
StopIteration
```
看過迭代器協議的幕后機制,給你的類添加迭代器行為就很容易了。 定義一個 [`__iter__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__iter__ "object.__iter__") 方法來返回一個帶有 [`__next__()`](../library/stdtypes.xhtml#iterator.__next__ "iterator.__next__") 方法的對象。 如果類已定義了 `__next__()`,則 [`__iter__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__iter__ "object.__iter__") 可以簡單地返回 `self`:
```
class Reverse:
"""Iterator for looping over a sequence backwards."""
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]
```
```
>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
... print(char)
...
m
a
p
s
```
## 9.9. 生成器
[Generator](../glossary.xhtml#term-generator) 是一個用于創建迭代器的簡單而強大的工具。 它們的寫法類似標準的函數,但當它們要返回數據時會使用 [`yield`](../reference/simple_stmts.xhtml#yield) 語句。 每次對生成器調用 [`next()`](../library/functions.xhtml#next "next") 時,它會從上次離開位置恢復執行(它會記住上次執行語句時的所有數據值)。 顯示如何非常容易地創建生成器的示例如下:
```
def reverse(data):
for index in range(len(data)-1, -1, -1):
yield data[index]
```
```
>>> for char in reverse('golf'):
... print(char)
...
f
l
o
g
```
可以用生成器來完成的操作同樣可以用前一節所描述的基于類的迭代器來完成。 但生成器的寫法更為緊湊,因為它會自動創建 [`__iter__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__iter__ "object.__iter__") 和 [`__next__()`](../reference/expressions.xhtml#generator.__next__ "generator.__next__") 方法。
另一個關鍵特性在于局部變量和執行狀態會在每次調用之間自動保存。 這使得該函數相比使用 `self.index` 和 `self.data` 這種實例變量的方式更易編寫且更為清晰。
除了會自動創建方法和保存程序狀態,當生成器終結時,它們還會自動引發 [`StopIteration`](../library/exceptions.xhtml#StopIteration "StopIteration")。 這些特性結合在一起,使得創建迭代器能與編寫常規函數一樣容易。
## 9.10. 生成器表達式
某些簡單的生成器可以寫成簡潔的表達式代碼,所用語法類似列表推導式,將外層為圓括號而非方括號。 這種表達式被設計用于生成器將立即被外層函數所使用的情況。 生成器表達式相比完整的生成器更緊湊但較不靈活,相比等效的列表推導式則更為節省內存。
例如:
```
>>> sum(i*i for i in range(10)) # sum of squares
285
>>> xvec = [10, 20, 30]
>>> yvec = [7, 5, 3]
>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec)) # dot product
260
>>> from math import pi, sin
>>> sine_table = {x: sin(x*pi/180) for x in range(0, 91)}
>>> unique_words = set(word for line in page for word in line.split())
>>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates)
>>> data = 'golf'
>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))
['f', 'l', 'o', 'g']
```
腳注
[1](#id1)存在一個例外。 模塊對象有一個秘密的只讀屬性 [`__dict__`](../library/stdtypes.xhtml#object.__dict__ "object.__dict__"),它返回用于實現模塊命名空間的字典;[`__dict__`](../library/stdtypes.xhtml#object.__dict__ "object.__dict__") 是屬性但不是全局名稱。 顯然,使用這個將違反命名空間實現的抽象,應當僅被用于事后調試器之類的場合。
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- zh\_CN 3.7.3 [文檔](../index.xhtml) ?
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Python 軟件基金會是一個非盈利組織。 [請捐助。](https://www.python.org/psf/donations/)
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- Python 3.7 有什么新變化
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- What's New In Python 3.4
- 摘要 - 發布重點
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- PEP 420: Implicit Namespace Packages
- PEP 3118: New memoryview implementation and buffer protocol documentation
- PEP 393: Flexible String Representation
- PEP 397: Python Launcher for Windows
- PEP 3151: Reworking the OS and IO exception hierarchy
- PEP 380: Syntax for Delegating to a Subgenerator
- PEP 409: Suppressing exception context
- PEP 414: Explicit Unicode literals
- PEP 3155: Qualified name for classes and functions
- PEP 412: Key-Sharing Dictionary
- PEP 362: Function Signature Object
- PEP 421: Adding sys.implementation
- Using importlib as the Implementation of Import
- 其他語言特性修改
- A Finer-Grained Import Lock
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- 新增模塊
- 改進的模塊
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- PEP 389: Argparse Command Line Parsing Module
- PEP 391: Dictionary Based Configuration for Logging
- PEP 3148: The concurrent.futures module
- PEP 3147: PYC Repository Directories
- PEP 3149: ABI Version Tagged .so Files
- PEP 3333: Python Web Server Gateway Interface v1.0.1
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- New, Improved, and Deprecated Modules
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- PEP 378: Format Specifier for Thousands Separator
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- Python 3.1 Features
- PEP 372: Adding an Ordered Dictionary to collections
- PEP 378: Format Specifier for Thousands Separator
- PEP 389: The argparse Module for Parsing Command Lines
- PEP 391: Dictionary-Based Configuration For Logging
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- plistlib — Generate and parse Mac OS X .plist files
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- ctypes — Python 的外部函數庫
- 并發執行
- threading — 基于線程的并行
- multiprocessing — 基于進程的并行
- concurrent 包
- concurrent.futures — 啟動并行任務
- subprocess — 子進程管理
- sched — 事件調度器
- queue — 一個同步的隊列類
- _thread — 底層多線程 API
- _dummy_thread — _thread 的替代模塊
- dummy_threading — 可直接替代 threading 模塊。
- contextvars — Context Variables
- Context Variables
- Manual Context Management
- asyncio support
- 網絡和進程間通信
- asyncio — 異步 I/O
- socket — 底層網絡接口
- ssl — TLS/SSL wrapper for socket objects
- select — Waiting for I/O completion
- selectors — 高級 I/O 復用庫
- asyncore — 異步socket處理器
- asynchat — 異步 socket 指令/響應 處理器
- signal — Set handlers for asynchronous events
- mmap — Memory-mapped file support
- 互聯網數據處理
- email — 電子郵件與 MIME 處理包
- json — JSON 編碼和解碼器
- mailcap — Mailcap file handling
- mailbox — Manipulate mailboxes in various formats
- mimetypes — Map filenames to MIME types
- base64 — Base16, Base32, Base64, Base85 數據編碼
- binhex — 對binhex4文件進行編碼和解碼
- binascii — 二進制和 ASCII 碼互轉
- quopri — Encode and decode MIME quoted-printable data
- uu — Encode and decode uuencode files
- 結構化標記處理工具
- html — 超文本標記語言支持
- html.parser — 簡單的 HTML 和 XHTML 解析器
- html.entities — HTML 一般實體的定義
- XML處理模塊
- xml.etree.ElementTree — The ElementTree XML API
- xml.dom — The Document Object Model API
- xml.dom.minidom — Minimal DOM implementation
- xml.dom.pulldom — Support for building partial DOM trees
- xml.sax — Support for SAX2 parsers
- xml.sax.handler — Base classes for SAX handlers
- xml.sax.saxutils — SAX Utilities
- xml.sax.xmlreader — Interface for XML parsers
- xml.parsers.expat — Fast XML parsing using Expat
- 互聯網協議和支持
- webbrowser — 方便的Web瀏覽器控制器
- cgi — Common Gateway Interface support
- cgitb — Traceback manager for CGI scripts
- wsgiref — WSGI Utilities and Reference Implementation
- urllib — URL 處理模塊
- urllib.request — 用于打開 URL 的可擴展庫
- urllib.response — Response classes used by urllib
- urllib.parse — Parse URLs into components
- urllib.error — Exception classes raised by urllib.request
- urllib.robotparser — Parser for robots.txt
- http — HTTP 模塊
- http.client — HTTP協議客戶端
- ftplib — FTP protocol client
- poplib — POP3 protocol client
- imaplib — IMAP4 protocol client
- nntplib — NNTP protocol client
- smtplib —SMTP協議客戶端
- smtpd — SMTP Server
- telnetlib — Telnet client
- uuid — UUID objects according to RFC 4122
- socketserver — A framework for network servers
- http.server — HTTP 服務器
- http.cookies — HTTP state management
- http.cookiejar — Cookie handling for HTTP clients
- xmlrpc — XMLRPC 服務端與客戶端模塊
- xmlrpc.client — XML-RPC client access
- xmlrpc.server — Basic XML-RPC servers
- ipaddress — IPv4/IPv6 manipulation library
- 多媒體服務
- audioop — Manipulate raw audio data
- aifc — Read and write AIFF and AIFC files
- sunau — 讀寫 Sun AU 文件
- wave — 讀寫WAV格式文件
- chunk — Read IFF chunked data
- colorsys — Conversions between color systems
- imghdr — 推測圖像類型
- sndhdr — 推測聲音文件的類型
- ossaudiodev — Access to OSS-compatible audio devices
- 國際化
- gettext — 多語種國際化服務
- locale — 國際化服務
- 程序框架
- turtle — 海龜繪圖
- cmd — 支持面向行的命令解釋器
- shlex — Simple lexical analysis
- Tk圖形用戶界面(GUI)
- tkinter — Tcl/Tk的Python接口
- tkinter.ttk — Tk themed widgets
- tkinter.tix — Extension widgets for Tk
- tkinter.scrolledtext — 滾動文字控件
- IDLE
- 其他圖形用戶界面(GUI)包
- 開發工具
- typing — 類型標注支持
- pydoc — Documentation generator and online help system
- doctest — Test interactive Python examples
- unittest — 單元測試框架
- unittest.mock — mock object library
- unittest.mock 上手指南
- 2to3 - 自動將 Python 2 代碼轉為 Python 3 代碼
- test — Regression tests package for Python
- test.support — Utilities for the Python test suite
- test.support.script_helper — Utilities for the Python execution tests
- 調試和分析
- bdb — Debugger framework
- faulthandler — Dump the Python traceback
- pdb — The Python Debugger
- The Python Profilers
- timeit — 測量小代碼片段的執行時間
- trace — Trace or track Python statement execution
- tracemalloc — Trace memory allocations
- 軟件打包和分發
- distutils — 構建和安裝 Python 模塊
- ensurepip — Bootstrapping the pip installer
- venv — 創建虛擬環境
- zipapp — Manage executable Python zip archives
- Python運行時服務
- sys — 系統相關的參數和函數
- sysconfig — Provide access to Python's configuration information
- builtins — 內建對象
- main — 頂層腳本環境
- warnings — Warning control
- dataclasses — 數據類
- contextlib — Utilities for with-statement contexts
- abc — 抽象基類
- atexit — 退出處理器
- traceback — Print or retrieve a stack traceback
- future — Future 語句定義
- gc — 垃圾回收器接口
- inspect — 檢查對象
- site — Site-specific configuration hook
- 自定義 Python 解釋器
- code — Interpreter base classes
- codeop — Compile Python code
- 導入模塊
- zipimport — Import modules from Zip archives
- pkgutil — Package extension utility
- modulefinder — 查找腳本使用的模塊
- runpy — Locating and executing Python modules
- importlib — The implementation of import
- Python 語言服務
- parser — Access Python parse trees
- ast — 抽象語法樹
- symtable — Access to the compiler's symbol tables
- symbol — 與 Python 解析樹一起使用的常量
- token — 與Python解析樹一起使用的常量
- keyword — 檢驗Python關鍵字
- tokenize — Tokenizer for Python source
- tabnanny — 模糊縮進檢測
- pyclbr — Python class browser support
- py_compile — Compile Python source files
- compileall — Byte-compile Python libraries
- dis — Python 字節碼反匯編器
- pickletools — Tools for pickle developers
- 雜項服務
- formatter — Generic output formatting
- Windows系統相關模塊
- msilib — Read and write Microsoft Installer files
- msvcrt — Useful routines from the MS VC++ runtime
- winreg — Windows 注冊表訪問
- winsound — Sound-playing interface for Windows
- Unix 專有服務
- posix — The most common POSIX system calls
- pwd — 用戶密碼數據庫
- spwd — The shadow password database
- grp — The group database
- crypt — Function to check Unix passwords
- termios — POSIX style tty control
- tty — 終端控制功能
- pty — Pseudo-terminal utilities
- fcntl — The fcntl and ioctl system calls
- pipes — Interface to shell pipelines
- resource — Resource usage information
- nis — Interface to Sun's NIS (Yellow Pages)
- Unix syslog 庫例程
- 被取代的模塊
- optparse — Parser for command line options
- imp — Access the import internals
- 未創建文檔的模塊
- 平臺特定模塊
- 擴展和嵌入 Python 解釋器
- 推薦的第三方工具
- 不使用第三方工具創建擴展
- 使用 C 或 C++ 擴展 Python
- 自定義擴展類型:教程
- 定義擴展類型:已分類主題
- 構建C/C++擴展
- 在Windows平臺編譯C和C++擴展
- 在更大的應用程序中嵌入 CPython 運行時
- Embedding Python in Another Application
- Python/C API 參考手冊
- 概述
- 代碼標準
- 包含文件
- 有用的宏
- 對象、類型和引用計數
- 異常
- 嵌入Python
- 調試構建
- 穩定的應用程序二進制接口
- The Very High Level Layer
- Reference Counting
- 異常處理
- Printing and clearing
- 拋出異常
- Issuing warnings
- Querying the error indicator
- Signal Handling
- Exception Classes
- Exception Objects
- Unicode Exception Objects
- Recursion Control
- 標準異常
- 標準警告類別
- 工具
- 操作系統實用程序
- 系統功能
- 過程控制
- 導入模塊
- Data marshalling support
- 語句解釋及變量編譯
- 字符串轉換與格式化
- 反射
- 編解碼器注冊與支持功能
- 抽象對象層
- Object Protocol
- 數字協議
- Sequence Protocol
- Mapping Protocol
- 迭代器協議
- 緩沖協議
- Old Buffer Protocol
- 具體的對象層
- 基本對象
- 數值對象
- 序列對象
- 容器對象
- 函數對象
- 其他對象
- Initialization, Finalization, and Threads
- 在Python初始化之前
- 全局配置變量
- Initializing and finalizing the interpreter
- Process-wide parameters
- Thread State and the Global Interpreter Lock
- Sub-interpreter support
- Asynchronous Notifications
- Profiling and Tracing
- Advanced Debugger Support
- Thread Local Storage Support
- 內存管理
- 概述
- 原始內存接口
- Memory Interface
- 對象分配器
- 默認內存分配器
- Customize Memory Allocators
- The pymalloc allocator
- tracemalloc C API
- 示例
- 對象實現支持
- 在堆中分配對象
- Common Object Structures
- Type 對象
- Number Object Structures
- Mapping Object Structures
- Sequence Object Structures
- Buffer Object Structures
- Async Object Structures
- 使對象類型支持循環垃圾回收
- API 和 ABI 版本管理
- 分發 Python 模塊
- 關鍵術語
- 開源許可與協作
- 安裝工具
- 閱讀指南
- 我該如何...?
- ...為我的項目選擇一個名字?
- ...創建和分發二進制擴展?
- 安裝 Python 模塊
- 關鍵術語
- 基本使用
- 我應如何 ...?
- ... 在 Python 3.4 之前的 Python 版本中安裝 pip ?
- ... 只為當前用戶安裝軟件包?
- ... 安裝科學計算類 Python 軟件包?
- ... 使用并行安裝的多個 Python 版本?
- 常見的安裝問題
- 在 Linux 的系統 Python 版本上安裝
- 未安裝 pip
- 安裝二進制編譯擴展
- Python 常用指引
- 將 Python 2 代碼遷移到 Python 3
- 簡要說明
- 詳情
- 將擴展模塊移植到 Python 3
- 條件編譯
- 對象API的更改
- 模塊初始化和狀態
- CObject 替換為 Capsule
- 其他選項
- Curses Programming with Python
- What is curses?
- Starting and ending a curses application
- Windows and Pads
- Displaying Text
- User Input
- For More Information
- 實現描述器
- 摘要
- 定義和簡介
- 描述器協議
- 發起調用描述符
- 描述符示例
- Properties
- 函數和方法
- Static Methods and Class Methods
- 函數式編程指引
- 概述
- 迭代器
- 生成器表達式和列表推導式
- 生成器
- 內置函數
- itertools 模塊
- The functools module
- Small functions and the lambda expression
- Revision History and Acknowledgements
- 引用文獻
- 日志 HOWTO
- 日志基礎教程
- 進階日志教程
- 日志級別
- 有用的處理程序
- 記錄日志中引發的異常
- 使用任意對象作為消息
- 優化
- 日志操作手冊
- 在多個模塊中使用日志
- 在多線程中使用日志
- 使用多個日志處理器和多種格式化
- 在多個地方記錄日志
- 日志服務器配置示例
- 處理日志處理器的阻塞
- Sending and receiving logging events across a network
- Adding contextual information to your logging output
- Logging to a single file from multiple processes
- Using file rotation
- Use of alternative formatting styles
- Customizing LogRecord
- Subclassing QueueHandler - a ZeroMQ example
- Subclassing QueueListener - a ZeroMQ example
- An example dictionary-based configuration
- Using a rotator and namer to customize log rotation processing
- A more elaborate multiprocessing example
- Inserting a BOM into messages sent to a SysLogHandler
- Implementing structured logging
- Customizing handlers with dictConfig()
- Using particular formatting styles throughout your application
- Configuring filters with dictConfig()
- Customized exception formatting
- Speaking logging messages
- Buffering logging messages and outputting them conditionally
- Formatting times using UTC (GMT) via configuration
- Using a context manager for selective logging
- 正則表達式HOWTO
- 概述
- 簡單模式
- 使用正則表達式
- 更多模式能力
- 修改字符串
- 常見問題
- 反饋
- 套接字編程指南
- 套接字
- 創建套接字
- 使用一個套接字
- 斷開連接
- 非阻塞的套接字
- 排序指南
- 基本排序
- 關鍵函數
- Operator 模塊函數
- 升序和降序
- 排序穩定性和排序復雜度
- 使用裝飾-排序-去裝飾的舊方法
- 使用 cmp 參數的舊方法
- 其它
- Unicode 指南
- Unicode 概述
- Python's Unicode Support
- Reading and Writing Unicode Data
- Acknowledgements
- 如何使用urllib包獲取網絡資源
- 概述
- Fetching URLs
- 處理異常
- info and geturl
- Openers and Handlers
- Basic Authentication
- Proxies
- Sockets and Layers
- 腳注
- Argparse 教程
- 概念
- 基礎
- 位置參數介紹
- Introducing Optional arguments
- Combining Positional and Optional arguments
- Getting a little more advanced
- Conclusion
- ipaddress模塊介紹
- 創建 Address/Network/Interface 對象
- 審查 Address/Network/Interface 對象
- Network 作為 Address 列表
- 比較
- 將IP地址與其他模塊一起使用
- 實例創建失敗時獲取更多詳細信息
- Argument Clinic How-To
- The Goals Of Argument Clinic
- Basic Concepts And Usage
- Converting Your First Function
- Advanced Topics
- 使用 DTrace 和 SystemTap 檢測CPython
- Enabling the static markers
- Static DTrace probes
- Static SystemTap markers
- Available static markers
- SystemTap Tapsets
- 示例
- Python 常見問題
- Python常見問題
- 一般信息
- 現實世界中的 Python
- 編程常見問題
- 一般問題
- 核心語言
- 數字和字符串
- 性能
- 序列(元組/列表)
- 對象
- 模塊
- 設計和歷史常見問題
- 為什么Python使用縮進來分組語句?
- 為什么簡單的算術運算得到奇怪的結果?
- 為什么浮點計算不準確?
- 為什么Python字符串是不可變的?
- 為什么必須在方法定義和調用中顯式使用“self”?
- 為什么不能在表達式中賦值?
- 為什么Python對某些功能(例如list.index())使用方法來實現,而其他功能(例如len(List))使用函數實現?
- 為什么 join()是一個字符串方法而不是列表或元組方法?
- 異常有多快?
- 為什么Python中沒有switch或case語句?
- 難道不能在解釋器中模擬線程,而非得依賴特定于操作系統的線程實現嗎?
- 為什么lambda表達式不能包含語句?
- 可以將Python編譯為機器代碼,C或其他語言嗎?
- Python如何管理內存?
- 為什么CPython不使用更傳統的垃圾回收方案?
- CPython退出時為什么不釋放所有內存?
- 為什么有單獨的元組和列表數據類型?
- 列表是如何在CPython中實現的?
- 字典是如何在CPython中實現的?
- 為什么字典key必須是不可變的?
- 為什么 list.sort() 沒有返回排序列表?
- 如何在Python中指定和實施接口規范?
- 為什么沒有goto?
- 為什么原始字符串(r-strings)不能以反斜杠結尾?
- 為什么Python沒有屬性賦值的“with”語句?
- 為什么 if/while/def/class語句需要冒號?
- 為什么Python在列表和元組的末尾允許使用逗號?
- 代碼庫和插件 FAQ
- 通用的代碼庫問題
- 通用任務
- 線程相關
- 輸入輸出
- 網絡 / Internet 編程
- 數據庫
- 數學和數字
- 擴展/嵌入常見問題
- 可以使用C語言中創建自己的函數嗎?
- 可以使用C++語言中創建自己的函數嗎?
- C很難寫,有沒有其他選擇?
- 如何從C執行任意Python語句?
- 如何從C中評估任意Python表達式?
- 如何從Python對象中提取C的值?
- 如何使用Py_BuildValue()創建任意長度的元組?
- 如何從C調用對象的方法?
- 如何捕獲PyErr_Print()(或打印到stdout / stderr的任何內容)的輸出?
- 如何從C訪問用Python編寫的模塊?
- 如何從Python接口到C ++對象?
- 我使用Setup文件添加了一個模塊,為什么make失敗了?
- 如何調試擴展?
- 我想在Linux系統上編譯一個Python模塊,但是缺少一些文件。為什么?
- 如何區分“輸入不完整”和“輸入無效”?
- 如何找到未定義的g++符號__builtin_new或__pure_virtual?
- 能否創建一個對象類,其中部分方法在C中實現,而其他方法在Python中實現(例如通過繼承)?
- Python在Windows上的常見問題
- 我怎樣在Windows下運行一個Python程序?
- 我怎么讓 Python 腳本可執行?
- 為什么有時候 Python 程序會啟動緩慢?
- 我怎樣使用Python腳本制作可執行文件?
- *.pyd 文件和DLL文件相同嗎?
- 我怎樣將Python嵌入一個Windows程序?
- 如何讓編輯器不要在我的 Python 源代碼中插入 tab ?
- 如何在不阻塞的情況下檢查按鍵?
- 圖形用戶界面(GUI)常見問題
- 圖形界面常見問題
- Python 是否有平臺無關的圖形界面工具包?
- 有哪些Python的GUI工具是某個平臺專用的?
- 有關Tkinter的問題
- “為什么我的電腦上安裝了 Python ?”
- 什么是Python?
- 為什么我的電腦上安裝了 Python ?
- 我能刪除 Python 嗎?
- 術語對照表
- 文檔說明
- Python 文檔貢獻者
- 解決 Bug
- 文檔錯誤
- 使用 Python 的錯誤追蹤系統
- 開始為 Python 貢獻您的知識
- 版權
- 歷史和許可證
- 軟件歷史
- 訪問Python或以其他方式使用Python的條款和條件
- Python 3.7.3 的 PSF 許可協議
- Python 2.0 的 BeOpen.com 許可協議
- Python 1.6.1 的 CNRI 許可協議
- Python 0.9.0 至 1.2 的 CWI 許可協議
- 集成軟件的許可和認可
- Mersenne Twister
- 套接字
- Asynchronous socket services
- Cookie management
- Execution tracing
- UUencode and UUdecode functions
- XML Remote Procedure Calls
- test_epoll
- Select kqueue
- SipHash24
- strtod and dtoa
- OpenSSL
- expat
- libffi
- zlib
- cfuhash
- libmpdec