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第 13章 性能测量和大O算法分析
13.1 timeit模块
13.2 cProfile分析器
13.3 大O算法分析
13.4 大O阶
13.4.1 使用书架打比方描述大O阶
13.4.2 大O 测量的是最坏情况
13.5 确定代码的大O 阶
13.5.1 为什么低阶项和系数不重要
13.5.2 大O 分析实例
13.5.3 常见函数调用的大O 阶
13.5.4 一眼看出大O 阶
13.5.5 当n 很小时,大O并不重要,而n通常都很小
第 14章 项目实战
14.1 汉诺塔
14.1.1 汉诺塔输出
14.1.2 汉诺塔源代码
14.1.3 汉诺塔编写代码
14.2 四子棋
14.2.1 四子棋输出
14.2.2 四子棋源代码
14.2.3 四子棋编写代码
第 15章 面向对象编程和类
15.1 拿现实世界打比方:填写表格
15.2 基于类创建对象
15.3 创建一个简单的类——WizCoin
15.3.1 方法__init__()和self
15.3.2 特性
15.3.3 私有特性和私有方法
15.4 函数type()和特性__qualname__
15.5 非OOP 和OOP 的例子:井字棋
15.6 为现实世界设计类是一件难事儿
第 16章 面向对象编程和继承
16.1 继承的原理
16.1.1 重写方法
16.1.2 super()函数
16.1.3 倾向于组合而非继承
16.1.4 继承的缺点
16.2 函数isinstance()和issubclass()
16.3 类方法
16.4 类特性
16.5 静态方法
16.6 何时应该使用类和静态的面向对象特性
16.7 面向对象的行话
16.7.1 封装
16.7.2 多态性
16.8 何时不应该使用继承
16.9 多重继承
16.10 方法解析顺序
第 17章 Python 风格的面向对象编程:属性和魔术方法
17.1 属性
17.1.1 将特性转换为属性
17.1.2 使用setter 验证数据
17.1.3 只读属性
17.1.4 什么时候应该使用属性
17.2 Python 的魔术方法
17.2.1 字符串表示魔术方法
17.2.2 数值魔术方法
17.2.3 反射数值魔术方法
17.2.4 原地魔术方法
17.2.5 比较魔术方法
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Python编程轻松进阶(五)
小册名称:Python编程轻松进阶(五)
### 17.2.4 原地魔术方法 在Python的面向对象编程中,魔术方法(也称为特殊方法或双下划线方法)是一类由双下划线包围的方法名,它们为Python类提供了丰富的内置功能。这些魔术方法允许对象在特定操作下自动执行预定义的行为,如初始化(`__init__`)、字符串表示(`__str__`)、比较(`__eq__`)等。其中,原地魔术方法(in-place magic methods)是一类特别的方法,它们允许对象在不创建新对象的情况下,直接修改原对象的状态。这种特性对于优化内存使用和性能提升尤为重要,尤其是在处理大型数据结构或频繁修改的场景中。 #### 17.2.4.1 原地魔术方法概述 原地魔术方法通常遵循`__i*__`的命名模式,其中`i`代表“in-place”(原地),后面跟着的是该操作的标准魔术方法名(如`add`、`mul`等)去掉前缀`__`后的部分。这些方法的典型用途是在进行算术运算、集合操作等时,直接修改原对象而不是返回一个新的对象。Python中定义了一些常用的原地魔术方法,包括但不限于: - `__iadd__`:用于加法赋值(`+=`)操作。 - `__isub__`:用于减法赋值(`-=`)操作。 - `__imul__`:用于乘法赋值(`*=`)操作。 - `__itruediv__`:用于真除法赋值(`/=`)操作。 - `__ifloordiv__`:用于地板除法赋值(`//=`)操作。 - `__imod__`:用于取模赋值(`%=`)操作。 - `__ipow__`:用于幂运算赋值(`**=`)操作。 - `__ilshift__`:用于左移赋值(`<<=`)操作。 - `__irshift__`:用于右移赋值(`>>=`)操作。 - `__iand__`:用于按位与赋值(`&=`)操作。 - `__ixor__`:用于按位异或赋值(`^=`)操作。 - `__ior__`:用于按位或赋值(`|=`)操作。 #### 17.2.4.2 实现原地魔术方法 实现原地魔术方法时,你需要确保方法能够修改对象的状态,并且通常返回修改后的对象本身(即`self`),以便支持链式调用。下面是一个简单的例子,展示了如何为一个自定义的数值类实现`__iadd__`方法: ```python class Counter: def __init__(self, value=0): self.value = value def __iadd__(self, other): self.value += other return self # 返回自身以支持链式调用 def __str__(self): return f"Counter({self.value})" # 使用示例 counter = Counter(5) print(counter) # 输出: Counter(5) counter += 10 print(counter) # 输出: Counter(15) # 链式调用 counter += 5 += 2 # 注意:Python不支持这种直接的链式赋值,仅作为说明 print(counter) # 假设支持,则输出: Counter(22),实际应分开写 ``` #### 17.2.4.3 原地魔术方法与不可变类型 值得注意的是,原地魔术方法通常与可变类型(如列表、字典等)一起使用,因为它们允许直接修改对象的内容。然而,对于不可变类型(如整数、浮点数、字符串、元组等),Python解释器会阻止原地修改,因为这些类型的对象一旦创建,其内容就不能被改变。尝试在不可变类型上实现原地魔术方法通常会导致TypeError或类似的错误。 #### 17.2.4.4 原地魔术方法与性能优化 原地操作的主要优势在于性能提升和内存效率。通过避免创建新对象,原地操作可以减少内存分配和垃圾回收的开销,特别是在处理大量数据时。然而,这也可能带来一些副作用,如破坏原始数据的不可变性,使得调试和并发编程变得更加复杂。 #### 17.2.4.5 原地魔术方法与内置类型 Python的内置类型(如列表、字典等)已经实现了丰富的原地魔术方法。例如,列表的`__iadd__`方法允许你使用`+=`操作符来添加元素到列表末尾,而不需要创建一个新的列表。了解这些内置类型的原地操作可以帮助你更有效地使用Python进行编程。 #### 17.2.4.6 自定义类型与原地魔术方法的最佳实践 - **明确需求**:在决定为自定义类型实现原地魔术方法之前,先明确是否真的需要原地修改对象。如果不需要,则可能应该避免实现这些方法,以保持对象的不可变性。 - **文档说明**:如果实现了原地魔术方法,确保在类的文档中明确说明这一点,以避免混淆。 - **测试**:编写全面的单元测试来验证原地魔术方法的正确性,包括边界情况和异常情况。 - **考虑线程安全**:如果你的程序将在多线程环境中运行,并且原地操作可能涉及共享资源,那么你需要考虑线程安全问题。 #### 17.2.4.7 原地魔术方法与Python的哲学 Python的设计哲学之一是“用一种方法,最好是只有一种显而易见的方法来做一件事”。原地魔术方法提供了一种优雅的方式来处理原地修改的需求,同时保持了Python代码的简洁性和可读性。然而,正如所有强大的工具一样,它们也应该谨慎使用,以避免引入不必要的复杂性和错误。 总之,原地魔术方法是Python面向对象编程中一个强大的特性,它们允许对象在不创建新对象的情况下直接修改其状态。通过合理使用原地魔术方法,你可以编写出更高效、更节省内存的Python代码。然而,你也需要注意到它们可能带来的副作用,并在设计你的类时做出明智的决策。
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