Python: 常用的数据结构

不可变/可变类型

回顾一下不可变、可变类型的区别

• 展现给开发者的：

  • 内置不可变类型不提供任何set类型的API，最多仅提供get类型的方法(例如点操作符、[]切片语法糖等)(且在用户试图修改这些方法的返回值时抛出TypeError或AttributeError)，用户只能通过赋值修改实例的引用来实现修改对象的功能 用户既不能修改内容，也不能在类外绑定新的实例属性 需要再次强调，不可变类型和C++ const&引用类型不是一种东西，更像C++ const*：用户完全可以修改其指向，只是不能修改其指向的内容

  • 很自然的是，因为所有对象均为引用(包括形参)，因此传递参数时： 若为不可变类型参数，则修改该参数不会影响实际参数(因为用户只能修改形参的指向) 若为可变类型参数，则修改其内容将影响实际参数(形参、实参指向相同的数据)、通过赋值修改形参的引用不会影响实际参数(修改形参的指向，未修改实参的引用及其指向的数据)

  • 用户定义的类均为可变类型，可以模仿不可变类型的行为，有多种灵活的方法： 首先是类属性这种所有实例共用的数据，在初始化时就应设置成不可变类型 定义不可变实例属性：

    • 用@property将一个实例方法转换为实例属性，当用户访问该实例属性时，相当于调用该实例方法；使该实例方法始终返回一个不可变类型实例，就能实现使该实例属性无法修改
    • 最常用的保底机制：直接重载__setattr__()进行检查，拦截被修改/绑定的属性，可由用户决定是否抛出异常 也可以防止用户在类外绑定实例属性

    不允许用户在类外绑定实例属性：除了上述方法外，还可定义类属性__slots__(一个由字符串组成的元组)，表示允许用户绑定的实例属性名

    • 实例原本通过字典__dict__维护其实例属性，但定义这个类属性后，实例不再拥有__dict__，而是一个固定长度的数组

    • 这个类属性不允许包含其它类属性名，否则会抛出ValueError 配合上在用户通过实例修改类属性时，解释器优先解释为用户想要创建和类属性同名的实例属性这个特性，这种操作必然会报错，虽然原因不同：

      (1)试图创建不在__slots__中的新的实例属性(2)试图通过实例修改类属性 还是一句话，尽量不要通过实例访问类属性，如果手贱，尽量只进行只读操作

    • 这个类属性不对子类生效

• 内部实现细节：

  • 解释器会为内置不可变类型的对象维护缓存，使内容相同的对象只指向一份实际内存空间
  • 当用户调用赋值符修改属性时，实际是调用内置的__setattr__()，这也是上述保底机制的原理
  • 当用户调用赋值符修改对象引用时，维护原/新数据的引用计数，通过GC维护内存

序列公共API

• 序列的赋值：
• 内置序列类型，即有序的数据集合，包括元组(不可变)、列表(可变)、字符串(不可变)、range()(不可变)
• 运算符语法糖：
  • seq1 + seq2：拼接序列，返回新实例
  • seq * n：拼接n个相同序列，返回新实例
  • val in/not in seq：判断值是否在序列中，返回布尔值
• len()：返回长度
• max()/min()：返回序列中最大/最小值，要求所有元素的类型相同(除非是python允许的隐式类型转换)
• range(start, end, step=1)：创建从start到end(包含)的步长为step的range类(整数序列)，step默认为1，step允许为负数，不允许为零 和切片的功能不同，不能用于截取序列，其用法是快速创建整数数组方便产生for循环索引/数据分析
• slice(start, end, step=1)：参数用法与range()类似(end不包含)，但产生的序列不能访问，其正确用法是通过[]作用于其它序列上，截取子序列
• []语法糖：
  • [x]：访问下标为x的元素
  • [s:e]：等同于[slice(s, e)]，s、e允许为空，此时代表取到头/尾
  • [s:e:i]：等同于[slice(s, e, i)]，同样i允许为负数
• enumerate(seq, start=1)：返回由元组构成的序列，其中元组的第一项为整数序列，从start(默认为1)开始，第二项为序列中的内容(从下标0代表的元素开始) 实际上，所有可遍历

集合公共API