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本文將在上篇文章二維向量Vector2d類的基礎(chǔ)上，定義表示多維向量的Vector類。
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第1版：兼容Vector2d類
代碼如下：
- from array import array
- import reprlib
- import math
- class Vector:
- typecode = 'd'
- def __init__(self, components):
- self._components = array(self.typecode, components) # 多維向量存數(shù)組中
- def __iter__(self):
- return iter(self._components) # 構(gòu)建迭代器
- def __repr__(self):
- components = reprlib.repr(self._components) # 有限長(zhǎng)度表示形式
- components = components[components.find('['):-1]
- return 'Vector({})'.format(components)
- def __str__(self):
- return str(tuple(self))
- def __bytes__(self):
- return (bytes([ord(self.typecode)]) +
- bytes(self._components))
- def __eq__(self, other):
- return tuple(self) == tuple(other)
- def __abs__(self):
- return math.sqrt(sum(x * x for x in self))
- def __bool__(self):
- return bool(abs(self))
- @classmethod
- def frombytes(cls, octets):
- typecode = chr(octets[0])
- memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)
- return cls(memv) # 因?yàn)闃?gòu)造函數(shù)入?yún)⑹菙?shù)組，所以不用再使用*拆包了
其中的reprlib.repr()函數(shù)用于生成大型結(jié)構(gòu)或遞歸結(jié)構(gòu)的安全表達(dá)形式，比如：
- >>> Vector([3.1, 4.2])
- Vector([3.1, 4.2])
- >>> Vector((3, 4, 5))
- Vector([3.0, 4.0, 5.0])
- >>> Vector(range(10))
- Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, ...])
超過6個(gè)的元素用...來表示。
第2版：支持切片
Python協(xié)議是非正式的接口，只在文檔中定義，在代碼中不定義。比如Python的序列協(xié)議只需要__len__和__getitem__兩個(gè)方法，Python的迭代協(xié)議只需要__getitem__一個(gè)方法，它們不是正式的接口，只是Python程序員默認(rèn)的約定。
切片是序列才有的操作，所以Vector類要實(shí)現(xiàn)序列協(xié)議，也就是__len__和__getitem__兩個(gè)方法，代碼如下：
- def __len__(self):
- return len(self._components)
- def __getitem__(self, index):
- cls = type(self) # 獲取實(shí)例所屬的類
- if isinstance(index, slice): # 如果index是slice切片對(duì)象
- return cls(self._components[index]) # 調(diào)用構(gòu)造方法，返回新的Vector實(shí)例
- elif isinstance(index, numbers.Integral): # 如果index是整型
- return self._components[index] # 直接返回元素
- else:
- msg = '{cls.__name__} indices must be integers'
- raise TypeError(msg.format(cls=cls))
測(cè)試一下：
- >>> v7 = Vector(range(7))
- >>> v7[-1] # <1>
- 6.0
- >>> v7[1:4] # <2>
- Vector([1.0, 2.0, 3.0])
- >>> v7[-1:] # <3>
- Vector([6.0])
- >>> v7[1,2] # <4>
- Traceback (most recent call last):
- ...
- TypeError: Vector indices must be integers
第3版：動(dòng)態(tài)存取屬性
通過實(shí)現(xiàn)__getattr__和__setattr__，我們可以對(duì)Vector類動(dòng)態(tài)存取屬性。這樣就能支持v.my_property = 1.1這樣的賦值。
如果使用__setitem__方法，那么只能支持v[0] = 1.1。
代碼如下：
- shortcut_names = 'xyzt' # 4個(gè)分量屬性名
- def __getattr__(self, name):
- cls = type(self) # 獲取實(shí)例所屬的類
- if len(name) == 1: # 只有一個(gè)字母
- pos = cls.shortcut_names.find(name)
- if 0 <= pos < len(self._components): # 落在范圍內(nèi)
- return self._components[pos]
- msg = '{.__name__!r} object has no attribute {!r}' # <5>
- raise AttributeError(msg.format(cls, name))
- def __setattr__(self, name, value):
- cls = type(self)
- if len(name) == 1:
- if name in cls.shortcut_names: # name是xyzt其中一個(gè)不能賦值
- error = 'readonly attribute {attr_name!r}'
- elif name.islower(): # 小寫字母不能賦值，防止與xyzt混淆
- error = "can't set attributes 'a' to 'z' in {cls_name!r}"
- else:
- error = ''
- if error:
- msg = error.format(cls_name=cls.__name__, attr_name=name)
- raise AttributeError(msg)
- super().__setattr__(name, value) # 其他name可以賦值
值得說明的是，__getattr__的機(jī)制是：對(duì)my_obj.x表達(dá)式，Python會(huì)檢查my_obj實(shí)例有沒有名為x的屬性，如果有就直接返回，不調(diào)用__getattr__方法;如果沒有，到my_obj.__class__中查找，如果還沒有，才調(diào)用__getattr__方法。
正因如此，name是xyzt其中一個(gè)時(shí)才不能賦值，否則會(huì)出現(xiàn)下面的奇怪現(xiàn)象：
- >>> v = Vector([range(5)])
- >>> v.x = 10
- >>> v.x
- 10
- >>> v
- Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
對(duì)v.x進(jìn)行了賦值，但實(shí)際未生效，因?yàn)橘x值后Vector新增了一個(gè)x屬性，值為10，對(duì)v.x表達(dá)式來說，直接就返回了這個(gè)值，不會(huì)走我們自定義的__getattr__方法，也就沒辦法拿到v[0]的值。
第4版：散列
通過實(shí)現(xiàn)__hash__方法，加上現(xiàn)有的__eq__方法，Vector實(shí)例就變成了可散列的對(duì)象。
代碼如下：
- import functools
- import operator
- def __eq__(self, other):
- return (len(self) == len(other) and
- all(a == b for a, b in zip(self, other)))
- def __hash__(self):
- hashes = (hash(x) for x in self) # 創(chuàng)建一個(gè)生成器表達(dá)式
- return functools.reduce(operator.xor, hashes, 0) # 計(jì)算聚合的散列值
其中__eq__方法做了下修改，用到了歸約函數(shù)all()，比tuple(self) == tuple(other)的寫法，能減少處理時(shí)間和內(nèi)存。
zip()函數(shù)取名自zipper拉鏈，把兩個(gè)序列咬合在一起。比如：
- >>> list(zip(range(3), 'ABC'))
- [(0, 'A'), (1, 'B'), (2, 'C')]
第5版：格式化
Vector的格式化跟Vector2d大同小異，都是定義__format__方法，只是計(jì)算方式從極坐標(biāo)換成了球面坐標(biāo)：
- def angle(self, n):
- r = math.sqrt(sum(x * x for x in self[n:]))
- a = math.atan2(r, self[n-1])
- if (n == len(self) - 1) and (self[-1] < 0):
- return math.pi * 2 - a
- else:
- return a
- def angles(self):
- return (self.angle(n) for n in range(1, len(self)))
- def __format__(self, fmt_spec=''):
- if fmt_spec.endswith('h'): # hyperspherical coordinates
- fmt_spec = fmt_spec[:-1]
- coords = itertools.chain([abs(self)],
- self.angles())
- outer_fmt = '<{}>'
- else:
- coords = self
- outer_fmt = '({})'
- components = (format(c, fmt_spec) for c in coords)
- return outer_fmt.format(', '.join(components))
極坐標(biāo)和球面坐標(biāo)是啥?我也不知道，略過就好。
小結(jié)
經(jīng)過上下兩篇文章的介紹，我們知道了Python風(fēng)格的類是什么樣子的，跟常規(guī)的面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)不同的是，Python的類通過魔法方法實(shí)現(xiàn)了Python協(xié)議，使Python類在使用時(shí)能夠享受到語法糖，不用通過get和set的方式來編寫代碼。
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