Fluent Python —— Data Model初探

本系列旨在记录自己在阅读Fluent Python一书过程中的问题和思考。

什么是Data Model？

数据模型，其实是对Python自身框架的描述，它规范了这门语言构建自身模块的接口。

比如构建上下文管理器，会涉及到__enter__和__exit__方法，构建一个可变序列时，

会涉及到__setitem__，__delitem__，__iadd__等方法。它们一步一步逐层抽象，最后

变成我们更为熟知，同时使用起来也更方便的如len()、abs()等方法。

内置序列类型概览

按容纳类型：

• 容器序列

  list、tuple、collections.deque，这些序列能存放不同类型的数据。

  容器序列中存放的实际上是任意类型的引用。

• 扁平序列

  str、bytes、bytearray、memoryview和array.array等，这些只能容纳一种类型。

  扁平序列中存放的是值，其实它是一片连续的内存空间，因此也就显得更加紧凑。

按是否可修改：

可变序列和不可变序列。顾名思义，不再赘述。

Listcomps & Genexps

这俩可以说是非常Pythonic风格的“黑魔法”。在日常写代码的时候，如果多用列表推导式和

生成器表达式，那么将会大大提高代码的可读性，并且也能提高运行速度。

以下示例摘自Fluent Python：

如果用 listcomps的风格，一行代码搞定！

Genexps的语法和Listcomps的语法很类似，区别在于一个是中括号，一个是小括号。

但是这二者来说，Genexps要更优于Listcomps，因为生成器表达式遵循迭代器协议，

它可以逐个产出元素，而不是：先建立一个列表，再将这个列表传递到某个构造函数里。

显然，前者更节省内存。

下期，继续探究内置序列类型——元组