- 前言
- 目标读者
- 非目标读者
- 本书的结构
- 以实践为基础
- 硬件
- 杂谈:个人的一点看法
- Python 术语表
- Python 版本表
- 排版约定
- 使用代码示例
- 第一部分 序幕
- 第 1 章 Python 数据模型
- 第二部分 数据结构
- 第 2 章 序列构成的数组
- 第 3 章 字典和集合
- 第 4 章 文本和字节序列
- 第三部分 把函数视作对象
- 第 5 章 一等函数
- 第 6 章 使用一等函数实现设计模式
- 第 7 章 函数装饰器和闭包
- 第四部分 面向对象惯用法
- 第 8 章 对象引用、可变性和垃圾回收
- 第 9 章 符合 Python 风格的对象
- 第 10 章 序列的修改、散列和切片
- 第 11 章 接口:从协议到抽象基类
- 第 12 章 继承的优缺点
- 第 13 章 正确重载运算符
- 第五部分 控制流程
- 第 14 章 可迭代的对象、迭代器和生成器
- 14.1 Sentence 类第1版:单词序列
- 14.2 可迭代的对象与迭代器的对比
- 14.3 Sentence 类第2版:典型的迭代器
- 14.4 Sentence 类第3版:生成器函数
- 14.5 Sentence 类第4版:惰性实现
- 14.6 Sentence 类第5版:生成器表达式
- 14.7 何时使用生成器表达式
- 14.8 另一个示例:等差数列生成器
- 14.9 标准库中的生成器函数
- 14.10 Python 3.3 中新出现的句法:yield from
- 14.11 可迭代的归约函数
- 14.12 深入分析 iter 函数
- 14.13 案例分析:在数据库转换工具中使用生成器
- 14.14 把生成器当成协程
- 14.15 本章小结
- 14.16 延伸阅读
- 第 15 章 上下文管理器和 else 块
- 第 16 章 协程
- 第 17 章 使用期物处理并发
- 第 18 章 使用 asyncio 包处理并发
- 第六部分 元编程
- 第 19 章 动态属性和特性
- 第 20 章 属性描述符
- 第 21 章 类元编程
- 结语
- 延伸阅读
- 附录 A 辅助脚本
- Python 术语表
- 作者简介
- 关于封面
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1.4 为什么 len 不是普通方法
我在 2013 年问核心开发者 Raymond Hettinger 这个问题时,他用“Python 之禅”里的原话回答了我:“实用胜于纯粹。”在 1.2 节里我提到过,如果 x 是一个内置类型的实例,那么 len(x) 的速度会非常快。背后的原因是 CPython 会直接从一个 C 结构体里读取对象的长度,完全不会调用任何方法。获取一个集合中元素的数量是一个很常见的操作,在 str、list、memoryview 等类型上,这个操作必须高效。
换句话说,len 之所以不是一个普通方法,是为了让 Python 自带的数据结构可以走后门,abs 也是同理。但是多亏了它是特殊方法,我们也可以把 len 用于自定义数据类型。这种处理方式在保持内置类型的效率和保证语言的一致性之间找到了一个平衡点,也印证了“Python 之禅”中的另外一句话:“不能让特例特殊到开始破坏既定规则。”
如果把 abs 和 len 都看作一元运算符的话,你也许更能接受它们——虽然看起来像面向对象语言中的函数,但实际上又不是函数。有一门叫作 ABC 的语言是 Python 的直系祖先,它内置了一个 # 运算符,当你写出 #s 的时候,它的作用跟 len 一样。如果写成 x#s 这样的中缀运算符的话,那么它的作用是计算 s 中 x 出现的次数。在 Python 里对应的写法是 s.count(x)。注意这里的 s 是一个序列类型。
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