改善 Python 程式的 91 個建議（三）

第 4 章 庫

建議 41：使用 argparse 處理命令列引數

Python 標準庫中有幾種關於處理命令列的方案：getopt、optparse、argparse。

現階段最好用的引數處理是argparse：

import argparse
parse = argparse.ArgumentParser()
parse.add_argument('-o', '--output')
parse.add_argument('-v', dest='verbose', action='store_true')
args = parser.parse_args()

關於命令列引數，我記得有個第三方庫超好用，好久貼個教程出來。

建議 42：使用 pandas 處理大型 CSV 檔案

CSV 作為一種逗號分隔型值的純文字格式檔案，常用於資料庫資料的匯入匯出，資料分析中記錄的儲存。Python 中的 csv 模組提供了對 CSV 的支援。

列出一些常用的 API：

reader(csvfile[, dialect='excel'][, fmtparam])  # 讀取一個 csv 檔案，返回一個 reader 物件
csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams) # 寫入 csv 檔案
csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, restval='', extrasaction='raise', dialect='excel')

當然，處理 CSV 還有更好的選擇，那就是大名鼎鼎的 Pandas，它提供兩種基本的資料結構：Series 和 DataFrame。這裡有個 Pandas 的教程，值得一看。

建議 43：一般情況下使用 ElementTree 解析 XML

給一個較好的學習教程，下面直接看例子吧：

count = 0
for event, elem in ET.iterparse('test.xml'):
    if event == 'end':
        if elem.tag == 'userid':
            count += 1
    elem.clear()
print(count)

建議 44：理解模組 pickle 優劣

pickle 是較為通用的序列化模組，其中兩個主要的函式dump()和load()分別用來進行物件的序列化和反序列化：

• pickle.dump(obj, file[, protocol])

• load(file)

In [1]: import pickle
In [2]: data = {'name': 'Python', 'type': 'Language', 'version': '3.5.2'}
In [3]: with open('pickle.dat', 'wb') as fp:
   ...:     pickle.dump(data, fp)
   ...:     
In [4]: with open('pickle.dat', 'rb') as fp:
   ...:     out = pickle.load(fp)
   ...:     print(out)
   ...:     
{'version': '3.5.2', 'name': 'Python', 'type': 'Language'}

它還有個C語言的實現 cPickle，效能較好。但 pickle 限制較多：比如不能保證原子性操作，存在安全問題，跨語言相容性不好等。

建議 45：序列化的另一個不錯的選擇 JSON

這個應該不用多做介紹了吧，書中講得比較淺，又來放連結（逃...

建議 46：使用 traceback 獲取棧資訊

當發生異常，開發人員往往需要看到現場資訊，trackback 模組可以滿足這個需求，先列幾個常用的：

traceback.print_exc()   # 列印錯誤型別、值和具體的trace資訊
traceback.print_exception(type, value, traceback[, limit[, file]])  # 前三個引數的值可以從sys.exc_info()
raceback.print_exc([limit[, file]])         # 同上，不需要傳入那麼多引數
traceback.format_exc([limit])               # 同 print_exc()，返回的是字串
traceback.extract_stack([file, [, limit]])  # 從當前棧中提取 trace 資訊

traceback 模組獲取異常相關的資料是通過sys.exc_info()得到的，該函式返回異常型別type、異常value、呼叫和堆疊資訊traceback組成的元組。

同時 inspect 模組也提供了獲取 traceback 物件的介面。

建議 47：使用 logging 記錄日誌資訊

僅僅將資訊輸出到控制檯是遠遠不夠的，更為常見的是使用日誌儲存程式執行過程中的相關資訊，如執行時間、描述資訊以及錯誤或者異常發生時候的特定上下文資訊。Python 提供 logging 模組提供了日誌功能，將日誌分為 5 個級別：

Level使用情形DEBUG詳細的資訊，在追蹤問題的時候使用INFO正常的資訊WARNING一些不可預見的問題發生，或者將要發生，如磁碟空間低等，但不影響程式的執行ERROR由於某些嚴重的問題，程式中的一些功能受到影響CRITICAL嚴重的錯誤，或者程式本身不能夠繼續執行

之前完成過一個個人部落格，總算對日誌訊息有了一定的瞭解。總的來說，日誌訊息是給程式設計師看的，在開發中，我們需要看到程式執行時的方方面面的情況，這時候給日誌分級就派上用場，其實日誌訊息是由我們來決定它屬於哪一種型別。

logging.basicConfig([**kwargs]) 提供對日誌系統的基本配置：

格式描述filename指定 FileHandler 的檔名，而不是預設的 StreamHandlerfilemode開啟檔案的模式，同 open 函式中的同名引數，預設為 'a'format輸出格式字串datefmt日期格式level設定根 logger 的日誌級別stream指定 StreamHandler。這個引數若與 filename 衝突，忽略 stream

下面結合 traceback 和 logging 來記錄程式執行過程中的異常：

import traceback
import sys
import logging
gList = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g"]
logging.basicConfig( # 配置日誌的輸出方式及格式
    level = logging.DEBUG,
    filename = "log.txt",
    filemode = "w",
    format = "%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s % (message)s",
)

def f():
    gList[5]
    logging.info("[INFO]:calling method g() in f()")    # 記錄正常的資訊
    return g()

def g():
    logging.info("[INFO]:calling method h() in g()")
    return h()

def h():
    logging.info("[INFO]:Delete element in gList in h()")
    del gList[2]
    logging.info("[INFO]:calling method i() in h()")
    return i()

def i():
    logging.info("[INFO]:Append element i to gList in i()")
    gList.append("i")
    print(gList[7])

if __name__ == "__main__":
    logging.debug("Information during calling f():")
    try:
        f()
    except IndexError as ex:
        print("Sorry, Exception occured, you accessed an element out of range")
        # traceback.print_exc()
        ty, tv, tb = sys.exc_info()
        logging.error("[ERROR]: Sorry, Exception occured, you accessed an element out of range")    # 記錄異常錯誤訊息
        logging.critical("object info:%s" % ex)
        logging.critical("Error Type:{0}, Error Information:{1}".format(ty, tv))    # 記錄異常的型別和對應的值
        logging.critical("".join(traceback.format_tb(tb)))    # 記錄具體的 trace 資訊
        sys.exit(1)

logging 模組讓我們可以很方便地控制日誌資訊，如loggging.disable()傳入一個日誌級別會禁用該級別或比級別更低的日誌訊息，預設是全部禁用。大致我們常用的日誌記錄就這些了。

建議 48：使用 threading 模組編寫多執行緒程式

之前學習廖老師的 Python3 教程的時候，關於執行緒有句話記得特別清楚：

多執行緒的併發在Python中就是一個美麗的夢。

由於 GIL 的存在，讓 Python 多執行緒程式設計在多核處理器中無法發揮優勢，但在一些使用場景下使用多執行緒仍然比較好，如等待外部資源返回，或建立反應靈活的使用者介面，或多使用者程式等。

Python3 提供了兩個模組：_thread和threading。_thread提供了底層的多執行緒支援，使用比較複雜，下面我們重點說說threading。

Python 多執行緒支援用兩種方式來建立執行緒：一種通過繼承 Thread 類，重寫它的run()方法；另一種是建立一個 threading.Thread 物件，在它的初始化函式__init__()中將可呼叫物件作為引數傳入。

threading模組中不僅有 Lock 指令鎖，RLock 可重入指令鎖，還支援條件變數 Condition、訊號量 Semaphore、BoundedSemaphore 以及 Event 事件等。

下面有一個比較經典的例子來理解多執行緒：

import threading
from time import ctime,sleep

def music(func):
    for i in range(2):
        print("I was listening to %s. %s" % (func,ctime()))
        sleep(1)    # 程式休眠 1 秒

def move(func):
    for i in range(2):
        print("I was at the %s! %s" % (func,ctime()))
        sleep(5)

threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=('愛情買賣',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=move,args=('阿凡達',))
threads.append(t2)

if __name__ == '__main__':
    for t in threads:
        t.setDaemon(True)   # 宣告執行緒為守護執行緒
        t.start()
    #3
    print("all over %s" % ctime())

以下是執行結果：

I was listening to 愛情買賣. Tue Apr  4 17:57:02 2017
I was at the 阿凡達! Tue Apr  4 17:57:02 2017
all over Tue Apr  4 17:57:02 2017

分析：threading 模組支援執行緒守護，我們可以通過setDaemon()來設定執行緒的daemon屬性，當其屬性為True時，表明主執行緒的退出可以不用等待子執行緒完成，反之，daemon屬性為False時所有的非守護執行緒結束後主執行緒才會結束，那執行結果為：

I was listening to 愛情買賣. Tue Apr  4 18:05:26 2017
I was at the 阿凡達! Tue Apr  4 18:05:26 2017
all over Tue Apr  4 18:05:26 2017
I was listening to 愛情買賣. Tue Apr  4 18:05:27 2017
I was at the 阿凡達! Tue Apr  4 18:05:31 2017

繼續修改程式碼，當我們在#3處加入t.join()，此方法能夠阻塞當前上下文環境，直到呼叫該方法的執行緒終止或到達指定的 timeout，此時在執行程式：

I was listening to 愛情買賣. Tue Apr  4 18:08:15 2017
I was at the 阿凡達! Tue Apr  4 18:08:15 2017
I was listening to 愛情買賣. Tue Apr  4 18:08:16 2017
I was at the 阿凡達! Tue Apr  4 18:08:20 2017
all over Tue Apr  4 18:08:25 2017

當我們把music函式的休眠時間改為 4 秒，再次執行程式：

I was listening to 愛情買賣. Tue Apr  4 18:11:16 2017
I was at the 阿凡達! Tue Apr  4 18:11:16 2017
I was listening to 愛情買賣. Tue Apr  4 18:11:20 2017
I was at the 阿凡達! Tue Apr  4 18:11:21 2017
all over Tue Apr  4 18:11:26 2017

此時我們就可以發現多執行緒的威力了，music雖然增加了 3 秒，然而總的執行時間仍然為 10 秒。

建議 49：使用 Queue 使多執行緒程式設計更加安全

執行緒間的同步和互斥，執行緒間資料的共享等這些都是涉及執行緒安全要考慮的問題。縱然 Python 中提供了眾多的同步和互斥機制，如 mutex、condition、event 等，但同步和互斥本身就不是一個容易的話題，稍有不慎就會陷入死鎖狀態或者威脅執行緒安全。

如何保證執行緒安全呢？我們先來看看 Python 中的 Queue 模組：

• Queue.Queue(maxsize)：先進先出，maxsize 為佇列大小，其值為非正數的時候為無限迴圈佇列

• Queue.LifoQueue(maxsize)：後進先出，相當於棧

• Queue.PriorityQueue(maxsize)：優先順序佇列

以上佇列所支援的方法：

• Queue.qsize()：返回近似的佇列大小。當該值 > 0 的時候並不保證併發執行的時候 get() 方法不被阻塞，同樣，對於 put() 方法有效。

• Queue.empty()：佇列為空的時候返回 True，否則返回 False

• Queue.full()：當設定了佇列大小的情況下，如果佇列滿則返回 True，否則返回 False

• Queue.put(item[, block[, timeout]])：往佇列中新增元素 item，block 設定為 False 的時候，如果佇列滿則丟擲 Full 異常。如果 block 設定為 True，timeout 為 None 的時候則會一直等待直到有空位置，否則會根據 timeout 的設定超時後丟擲 Full 異常

• Queue.put_nowait(item)：等於 put(item, False).block 設定為 False 的時候，如果佇列空則丟擲 Empty 異常。如果 block 設定為 True、timeout 為 None 的時候則會一直等到有元素可用，否則會根據 timeout 的設定超時後丟擲 Empty 異常

• Queue.get([block[, timeout]])：從佇列中刪除元素並返回該元素的值

• Queue.get_nowait()：等價於 get(False)

• Queue.task_done()：傳送訊號表明入列任務已經完成，經常在消費者執行緒中用到

• Queue.join()：阻塞直至佇列中所有的元素處理完畢

首先 Queue 中的佇列和 collections.deque 所表示的佇列並不一樣，前者用於不同執行緒之間的通訊，內部實現了執行緒的鎖機制，後者是資料結構上的概念，支援 in 方法。

Queue 模組實現了多個生產者多個消費者的佇列，當多執行緒之間需要資訊保安的交換的時候特別有用，因此這個模組實現了所需要的鎖原語，為 Python 多執行緒程式設計提供了有力的支援，它是執行緒安全的。

先來看一個簡單的例子：

import os
import Queue
import threading
import urllib2

class DownloadThread(threading.Thead):

    def __init__(self, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue

    def run(self):
        while True:
            url = self.queue.get()
            print('{0} begin download {1}...'.format(self.name, url))
            self.download_file(url)
            self.queque.task_done()
            print('{0} download completed!!!'.format(self.name))

    def download_file(self, url):
        urlhandler = urllib2.urlopen(url)
        fname = os.path.basename(url) + '.html'
        with open(fname, 'wb') as f:
            while True:
                chunk = urlhandler.read(1024)
                if not chunk: break
                f.write(chunk)

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://wiki.python.org/moin/WebProgramming',
            'https://www.createspace.com/3611970',
            'http://wiki.python.org/moin/Documentation'
    ]
    queue = Queue.Queue()
    for i range(5):
        t = DownloadThread(queue)
        t.setDaemon(True)
        t.start()
    for url in urls:
        queue.put(url)
    queue.join()

第 5 章 設計模式

建議 50：利用模組實現單例模式

滿足單例模式的 3 個需求：

• 只能有一個例項

• 必須自行建立這個例項

• 必須自行向整個系統提供這個例項

下面我們使用 Python 實現一個帶鎖的單例：

class Singleton(object):

    objs = {}
    objs_locker = threading.Lock()

    def __new__(cls, *args, **kw):
        if cls in cls.objs:
            return cls.objs(cls)
        cls.objs_locker.acquire()
        try:
            if cls in cls.objs:
                return cls.objs(cls)
            cls.objs[cls] = object.__new__(cls)
        finally:
            cls.objs_locker.release()

當然這種方案也存在問題：

• 如果 Singleton 的子類過載了__new__()，會覆蓋或干擾 Singleton 類中__new__()的執行

• 如果子類有__init__()，那麼每次例項化該 Singleton 的時候，__init__()都會被呼叫，這顯然是不應該的

雖然以上問題都有解決方案，但讓單例的實現不夠 Pythonic。我們可以重新審視 Python 的語法元素，發現模組採用的其實是天然的單例的實現方式：

• 所有的變數都會繫結到模組

• 模組只初始化一次

• import 機制是執行緒安全的，保證了在併發狀態下模組也只是一個例項

# World.py
import Sun

def run():
    while True:
        Sun.rise()
        Sun.set()

# main.py
import World
World.run()

感覺這是最炫酷的單例模式。

建議 51：用 mixin 模式讓程式更加靈活

模板方法模式就是在一個方法中定義一個演算法的骨架，並將一些實現步驟延遲到子類中。模板方法可以使子類在不改變演算法結構的情況下，重新定義演算法中的某些步驟。

來看一個例子：

class People(object):
    def make_tea(self):
        teapot = self.get_teapot()
        teapot.put_in_tea()
        teapot.put_in_water()
        return teapot

顯然get_teapot()方法並不需要預先定義，也就是說我們的基類不需要預先申明抽象方法，子類只需要繼承 People 類並實現get_teapot()，這給除錯程式碼帶來了便利。但我們又想到如果一個子類 StreetPeople 描述的是正走在街上的人，那這個類將不會實現get_teapot()，一呼叫make_tea()就會產生找不到get_teapot()的 AttributeError，所以此時程式設計師應該立馬想到，隨著需求的增多，越來越多的 People 子類會選擇不喝茶而喝咖啡，或者是抽雪茄之類的，按照以上的思路，我們的程式碼只會變得越發難以維護。

所以我們希望能夠動態生成不同的例項：

class UseSimpleTeapot(object):
    def get_teapot(self):
        return SimpleTeapot()

class UseKungfuTeapot(object):
    def get_teapot(self):
        return KungfuTeapot()

class OfficePeople(People, UseSimpleTeapot): pass

class HomePeople(People, UseSimpleTeapot): pass

class Boss(People, UseKungfuTeapot): pass

def simple_tea_people():
    people = People()
    people.__base__ += (UseSimpleTeapot,)
    return people

def coffee_people():
    people = People()
    people.__base__ += (UseCoffeepot,)

def tea_and_coffee_people():
    people = People()
    people.__base__ += (UseSimpleTeapot, UserCoffeepot,)
    return people

def boss():
    people = People()
    people.__base__ += (KungfuTeapot, UseCoffeepot, )
    return people

以上程式碼的原理在於每個類都有一個__bases__屬性，它是一個元組，用來存放所有的基類，作為動態語言，Python 中的基類可以在執行中可以動態改變。所以當我們向其中增加新的基類時，這個類就擁有了新的方法，這就是混入mixin。

利用這個技術我們可以在不修改程式碼的情況下就可以完成需求：

import mixins   # 把員工需求定義在 Mixin 中放在 mixins 模組

def staff():
    people = People()
    bases = []
    for i in config.checked():
        bases.append(getattr(maxins, i))
    people.__base__ += tuple(bases)
    return people

建議 52：用釋出訂閱模式實現鬆耦合

釋出訂閱模式是一種程式設計模式，訊息的傳送者不會傳送其訊息給特定的接收者，而是將釋出的訊息分為不同的類別直接釋出，並不關注訂閱者是誰。而訂閱者可以對一個或多個類別感興趣，且只接收感興趣的訊息，並且不關注是哪個釋出者釋出的訊息。要實現這個模式，就需要一箇中間代理人 Broker，它維護著釋出者和訂閱者的關係，訂閱者把感興趣的主題告訴它，而釋出者的資訊也通過它路由到各個訂閱者處。

from collections import defaultdict
route_table = defaultdict(list)
def sub(topic, callback):
    if callback in route_table[topic]:
        return
    route_table[topic].append(callback)

def pub(topic, *args, **kw):
    for func in route_table[topic]:
        func(*args, **kw)

將以上程式碼放在 Broker.py 的模組，省去了各種引數檢測、優先處理、取消訂閱的需求，只向我們展示釋出訂閱模式的基礎實現：

import Broker
def greeting(name):
    print('Hello, {}'.format(name))
Broker.sub('greet', greeting)
Broker.pub('greet', 'LaiYonghao')

注意學習 blinker 和 python-message 兩個模組

建議 53：用狀態模式美化程式碼

所謂狀態模式，就是當一個物件的內在狀態改變時允許改變其行為，但這個物件看起來像是改變了其類。

def workday():
    print('work hard')

def weekend():
    print('play harder')

class People(object): pass
people = People()
while True:
    for i in range(1, 8):
        if i == 6:
            people.day = weekend
        if i == 1:
            people.day = workday
        people.day()

但上述例子還有缺陷：

• 查詢物件的當前狀態很麻煩

• 狀態切換時需要對原狀態做一些清掃工作，而對新狀態做初始化工作，因每個狀態需要做的事情不同，全部寫在切換狀態的程式碼中必然重複

這時候我們可以使用 Python-state 來解決。

改寫之前的例子：

from state import curr, switch, stateful, State, behavior
@stateful
class People(object):
    class Workday(State):
        default = True
        @behavior   # 相當於staticmethod
        def day(self):  # 這裡的self並不是Python的關鍵字，而是有助於我們理解狀態類的宿主是People的例項
            print('work hard')
    class Weekend(State):
        @behavior
        def day(self):
            print('play harder')
people = People()
while True:
    for i in range(1, 8):
        if i == 6:
            switch(people, People.Weekend)
        if i == 1:
            switch(people, People.Workday)
        people.day()

@statefule裝飾器過載了被修飾的類的__getattr__()從而使得 People 的例項能夠呼叫當前狀態類的方法，同時被修飾的類的例項是帶有狀態的，能夠使用curr()查詢當前狀態，也可以使用switch()進行狀態切換，預設的狀態是通過類定義的 default 屬性標識，default = True的類成為預設狀態。

狀態類 Workday 和 Weekend 繼承自 State 類，從其派生的子類可以使用__begin__和__end___狀態轉換協議，自定義進入和離開當前狀態時對宿主的初始化和清理工作。

下面是一個真實業務的例子：

@stateful
class User(object):
    class NeedSignin(State):
        default = True
        @behavior
        def signin(self, user, pwd):
            ...
            switch(self, Player.Signin)
    class Signin(State):
        @behavior
        def move(self, dst): ...
        @behavior
        def atk(self, other): ...

第 6 章 內部機制

建議 54：理解 built-in objects

Python 中一切皆物件，在新式類中，object 是所有內建型別的基類，使用者自定義的類可以繼承自 object 也可繼承自內建型別。

In [1]: class TestNewClass:
   ...:     __metaclass__ = type
   ...:     

In [2]: type(TestNewClass)
Out[2]: type

In [3]: TestNewClass.__bases__
Out[3]: (object,)

In [4]: a = TestNewClass()

In [5]: type(a)
Out[5]: __main__.TestNewClass

In [6]: a.__class__
Out[6]: __main__.TestNewClass

新式類支援 property 和描述符特性，作為新式類的祖先，Object 類還定義了一些特殊方法：__new__()、__init__()、__delattr__()、__getattribute__()、__setattr__()、__hash__()、__repr__()、__str__()等。

建議 55：__init__()不是構造方法

class A(object):
    def __new__(cls, *args, **kw):
        print(cls)
        print(args)
        print(kw)
        print('----------')
        instance = object.__new__(cls, *args, **kw)
        print(instance)
    def __init__(self, a, b):
        print('init gets called')
        print('self is {}'.format(self))
        self.a, self.b = a, b
a1 = A(1, 2)
print(a1.a)
print(a1.b)

執行結果：

<class '__main__.A'>
(1, 2)
{}
----------
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 19, in <module>
    a1 = A(1, 2)
  File "test.py", line 13, in __new__
    instance = object.__new__(cls, *args, **kw)
TypeError: object() takes no parameters

從結果中我們可以看出，程式輸出了__new__()呼叫所產生的輸出，並丟擲了異常。於是我們知道，原來__new__()才是真正建立例項，是類的構造方法，而__init__()是在類的物件建立好之後進行變數的初始化。上面程式丟擲異常是因為在__new__()中沒有顯式返回物件，a1此時為None，當去訪問例項屬性時就丟擲了異常。

根據官方文件，我們可以總結以下幾點：

• object.__new__(cls[, args...])：其中 cls 代表類，args 為引數列表，為靜態方法

• object.__init__(self[, args...])：其中 self 代表例項物件，args 為引數列表，為例項方法

• 控制例項建立的時候可使用 __new__() ，而控制例項初始化的時候使用 __init__()

• __new__()需要返回類的物件，當返回類的物件時將會自動呼叫__init__()進行初始化，沒有物件返回，則__init__()不會被呼叫。__init__() 方法不需要顯示返回，預設為 None，否則會在執行時丟擲 TypeError

• 但當子類繼承自不可變型別，如 str、int、unicode 或者 tuple 的時候，往往需要覆蓋__new__()

• 覆蓋 __new__() 和 __init__() 的時候這兩個方法的引數必須保持一致，如果不一致將導致異常

下面我們來總結需要覆蓋__new__()的幾種特殊情況：

• 當類繼承不可變型別且預設的 __new__() 方法不能滿足需求的時候

• 用來實現工廠模式或者單例模式或者進行元類程式設計，使用__new__()來控制物件建立

• 作為用來初始化的 __init__() 方法在多繼承的情況下，子類的 __init__()方法如果不顯式呼叫父類的 __init__() 方法，則父類的 __init__() 方法不會被呼叫；通過super(子類， self).__init__()顯式呼叫父類的初始化方法；對於多繼承的情況，我們可以通過迭代子類的 __bases__ 屬性中的內容來逐一呼叫父類的初始化方法

分別來看例子加深理解：

# 建立一個集合能夠將任何以空格隔開的字串變為集合中的元素
class UserSet(frozenset):
    def __new__(cls, *args):
        if args and isinstance(args[0], str):
            args = (args[0].split(), ) + args[1:]
        return super(UserSet, cls).__new__(cls, *args)

# 一個工廠類根據傳入的參量決定建立出哪一種產品類的例項
class Shape(object):
    def __init__(object):
        pass
    def draw(self):
        pass

class Triangle(Shape):
    def __init__(self):
        print("I am a triangle")
    def draw(self):
        print("I am drawing triangle")

class Rectangle(Shape):
    def __init__(self):
        print("I am a rectangle")
    def draw(self):
        print("I am drawing triangle")

class Trapezoid(Shape):
    def __init__(self):
        print("I am a trapezoid")
    def draw(self):
        print("I am drawing triangle")

class Diamond(Shape):
    def __init__(self):
        print("I am a diamond")
    def draw(self):
        print("I am drawing triangle")

class ShapeFactory(object):
    shapes = {'triangle': Triangle, 'rectangle': Rectangle, 'trapzoid': Trapezoid, 'diamond': Diamond}
    def __new__(cls, name):
        if name in ShapeFactory.shapes.keys():
            print('creating a new shape {}'.format(name))
            return ShapeFactory.shapes[name]()
        else:
            print('creating a new shape {}'.format(name))
            return Shape()

建議 56：理解名字查詢機制

在 Python 中所謂的變數其實都是名字，這些名字指向一個或多個 Python 物件。這些名字都存在於一個表中（名稱空間），我們稱之為區域性變數，呼叫locals()可以檢視：

>>> locals()
{'__package__': None, '__spec__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__doc__': None, '__name__': '__main__', '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>}
>>> globals()
{'__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__package__': None, '__doc__': None, '__spec__': None, '__name__': '__main__'}

Python 中的作用域分為：

• 區域性作用域: 一般來說函式的每次呼叫都會建立一個新的本地作用域, 擁有新的名稱空間

• 全域性作用域: 定義在 Python 模組檔案中的變數名擁有全域性作用域, 即在一個檔案的頂層的變數名僅在這個檔案內可見

• 巢狀作用域: 多重函式巢狀時才會考慮, 即使使用 global 進行申明也不能達到目的, 其結果最終是在巢狀的函式所在的名稱空間中建立了一個新的變數

• 內建作用域: 通過標準庫中的__builtin__實現的

當訪問一個變數的時候，其查詢順序遵循變數解析機制 LEGB 法則，即依次搜尋 4 個作用域：區域性作用域、巢狀作用域、全域性作用域以及內建作用域，並在第一個找到的地方停止搜尋，如果沒有搜到，則會丟擲異常。

Python 3 中引入了 nonlocal 關鍵字:

def foo(x):
    a = x
    def bar():
        nonlocal a
        b = a * 2
        a = b + 1
        print(a)
    return bar

建議 57: 為什麼需要 self 引數

在類中當定義例項方法的時候需要將第一個引數顯式宣告為self, 而呼叫時不需要傳入該引數, 我們通過self.x訪問例項變數, self.m()訪問例項方法:

class SelfTest(object):
    def __init__(self.name):
        self.name = name
    def showself(self):
        print('self here is {}'.format(self))
    def display(self):
        self.showself()
        print('The name is: {}'.format(self.name))
st = SelfTest('instance self')
st.display()
print('{}'.format(st))

執行結果:

self here is <__main__.SelfTest object at 0x7f440c53ba58>
The name is: instance self
<__main__.SelfTest object at 0x7f440c53ba58>

從中可以發現, self 表示例項物件本身, 即 SelfTest 類的物件在記憶體中的地址. self 是對物件 st 本身的引用, 我們在呼叫例項方法時也可以直接傳入例項物件: SelfTest.display(st). 同時 self 或 cls 並不是 Python 的關鍵字, 可以替換成其它的名稱.

Python 中為什麼需要 self 呢:

1. 借鑑了其他語言的特徵

2. Python 語言本身的動態性決定了使用 self 能夠帶來一定便利

3. 在存在同名的區域性變數以及例項變數的情況下使用 self 使得例項變數更容易被區分

Python 屬於一級物件語言, 我們有好幾種方法可以引用類方法:

A.__dict__["m"]
A.m.__func__

Python 的哲學是：顯示優於隱式（Explicit is better than implicit）.

建議 58: 理解 MRO 與多繼承

古典類與新式類所採取的 MRO (Method Resolution Order, 方法解析順序) 的實現方式存在差異.

古典類是按照多繼承申明的順序形成繼承樹結構, 自頂向下採用深度優先的搜尋順序. 而新式類採用的是 C3 MRO 搜尋方法, 在新式類通過__mro__得到 MRO 的搜尋順序, C3 MRO 的演算法描述如下:

假定，C1C2...CN 表示類 C1 到 CN 的序列，其中序列頭部元素（head）=C1，序列尾部（tail）定義 = C2...CN；

C 繼承的基類自左向右分別表示為 B1，B2...BN

L[C] 表示 C 的線性繼承關係，其中 L[object] = object。

演算法具體過程如下：

L[C(B1...BN)] = C + merge(L[B1] ... L[BN], B1 ... BN)

其中 merge 方法的計算規則如下：在 L[B1]...L[BN]，B1...BN 中，取 L[B1] 的 head，如果該元素不在 L[B2]...L[BN]，B1...BN 的尾部序列中，則新增該元素到 C 的線性繼承序列中，同時將該元素從所有列表中刪除（該頭元素也叫 good head），否則取 L[B2] 的 head。繼續相同的判斷，直到整個列表為空或者沒有辦法找到任何符合要求的頭元素（此時，將引發一個異常）。

菱形繼承是我們在多繼承設計的時候需要儘量避免的一個問題.

建議 59: 理解描述符機制

In [1]: class MyClass(object):
   ...:     class_attr = 1
   ...:     
# 每一個類都有一個__dict__屬性, 包含它的所有屬性
In [2]: MyClass.__dict__
Out[2]:
mappingproxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>,
              '__doc__': None,
              '__module__': '__main__',
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>,
              'class_attr': 1})

In [3]: my_instance = MyClass()
# 每一個例項也相應有一個例項屬性, 我們通過例項訪問一個屬性時,
# 它首先會嘗試在例項屬性中查詢, 找不到會到類屬性中查詢
In [4]: my_instance.__dict__
Out[4]: {}
# 例項訪問類屬性
In [5]: my_instance.class_attr
Out[5]: 1
# 如果通過例項增加一個屬性,只能改變此例項的屬性
In [6]: my_instance.inst_attr = 'china'

In [7]: my_instance.__dict__
Out[7]: {'inst_attr': 'china'}
# 對於類屬性而言並沒有絲毫變化
In [8]: MyClass.__dict__
Out[8]:
mappingproxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>,
              '__doc__': None,
              '__module__': '__main__',
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>,
              'class_attr': 1})
# 我們可以動態地給類增加一個屬性
In [9]: MyClass.class_attr2 = 100

In [10]: my_instance.class_attr2
Out[10]: 100
# 但Python的內建型別並不能隨意地為它增加屬性或方法

.操作符封裝了對例項屬性和類屬性兩種不同屬性進行查詢的細節。

但是如果是訪問方法呢:

In [1]: class MyClass(object):
   ...:     def my_method(self):
   ...:         print('my_method')
   ...:         

In [2]: MyClass.__dict__['my_method']
Out[2]: <function __main__.MyClass.my_method>

In [3]: MyClass.my_method
Out[3]: <function __main__.MyClass.my_method>

In [4]: type(MyClass.my_method)
Out[4]: function

In [5]: type(MyClass.__dict__['my_method'])
Out[5]: function

根據通過例項訪問屬性和根據類訪問屬性的不同，有以下兩種情況：

• 一種是通過例項訪問，比如程式碼 obj.x，如果 x 是一個描述符，那麼 __getattribute__() 會返回 type(obj).__dict__['x'].__get__(obj, type(obj)) 結果，即：type(obj) 獲取 obj 的型別；type(obj).__dict__['x'] 返回的是一個描述符，這裡有一個試探和判斷的過程；最後呼叫這個描述符的 __get__() 方法。

• 另一個是通過類訪問的情況，比如程式碼 cls.x，則會被 __getattribute__()轉換為 cls.__dict__['x'].__get__(None, cls)。

  描述符協議是一個 Duck Typing 的協議，而每一個函式都有 __get__ 方法，也就是說其他每一個函式都是描述符。所有對屬性, 方法進行修飾的方案往往都用到了描述符, 如classmethod, staticmethod, property等, 以下是property的參考實現:

  class Property(object):
      "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c"
      def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
          self.fget = fget
          self.fset = fset
          self.fdel = fdel
          self.__doc__ = doc
      def __get__(self, obj, objtype=None):
          if obj is None:
              return self
          if self.fget is None:
              raise AttributeError, "unreadable attribute"
          return self.fget(obj)
      def __set__(self, obj, value):
          if self.fset is None:
              raise AttributeError, "can't set attribute"
          self.fset(obj, value)
      def __delete__(self, obj):
          if self.fdel is None:
              raise AttributeError, "can't delete attribute"
          self.fdel(obj)
  

建議 60：區別__getattr__()和__getattribute__()方法

以上兩種方法可以對例項屬性進行獲取和攔截：

• __getattr__(self, name)：適用於屬性在例項中以及對應的類的基類以及祖先類中都不存在；

• __getattribute__(self, name)：對於所有屬性的訪問都會呼叫該方法

但訪問不存在的例項屬性時，會由內部方法__getattribute__()丟擲一個 AttributeError 異常，也就是說只要涉及例項屬性的訪問就會呼叫該方法，它要麼返回實際的值，要麼丟擲異常。詳情請參考。

那麼__getattr__()在什麼時候呼叫呢：

• 屬性不在例項的__dict__中；

• 屬性不在其基類以及祖先類的__dict__中；

• 觸發AttributeError異常時（注意，不僅僅是__getattribute__()方法的AttributeError異常，property 中定義的get()方法丟擲異常的時候也會呼叫該方法）。

當這兩個方法同時被定義的時候，要麼在__getattribute__()中顯式呼叫，要麼觸發AttributeError異常，否則__getattr__()永遠不會被呼叫。

我們知道 property 也能控制屬性的訪問，如果一個類中如果定義了 property、__getattribute__()以及__getattr__()來對屬性進行訪問控制，會最先搜尋__getattribute__()方法，由於 property 物件並不存在於 dict 中，因此並不能返回該方法，此時會搜尋 property 中的get()方法；當 property 中的set()方法對屬性進行修改並再次訪問 property 的get()方法會丟擲異常，這時會觸發__getattr__()的呼叫。

__getattribute__()總會被呼叫，而__getattr__()只有在__getattribute__()中引發異常的情況下呼叫。