Python 工匠：做一个精通规则的玩家

大家好，我是猫哥。今天分享的是 piglei 同学的“Python工匠”系列的最新一篇文章，让我们一起开启思路，去学习和挖掘 Python 的游戏规则吧。

关于“Python工匠”系列，我之前转过多篇文章，也夸过它了，但是，我还想再客观地聊聊它。这个系列的选题很独特，这意味着它的问题意识与思考角度很不同，比如说这篇讲“规则”的，在开始阅读之前，你能想象它的实际内容是啥么？当读完之后，你会把文中的 Python 技术细节跟编程语言的“规则”联系起来么？

它不是为技术或实战项目而写作，而是融进了作者的思考，以及对于抽象问题的关注。就像我曾写过的“特权种族”、“万物皆数”以及最近“薛定谔的猫”这几篇文章一样，我们想讨论的不仅是某些知识点，更是讨论由此集合而成的一个更大的话题。

说到底，语言不仅是一个工具箱，而我们这些使用者，更不应是流水线上的站桩工人。

作者：piglei  |  公众号：piglei

（本文经原作者授权转载，不得二次转载）

前言

这是 “Python 工匠”系列的第 10 篇文章。[点击“查看原文”阅读所有文章]

编程，其实和玩电子游戏有一些相似之处。你在玩不同游戏前，需要先学习每个游戏的不同规则，只有熟悉和灵活运用游戏规则，才更有可能在游戏中获胜。

而编程也一样，不同编程语言同样有着不一样的“规则”。大到是否支持面向对象，小到是否可以定义常量，编程语言的规则比绝大多数电子游戏要复杂的多。

当我们编程时，如果直接拿一种语言的经验套用到另外一种语言上，很多时候并不能取得最佳结果。这就好像一个 CS（反恐精英） 高手在不了解规则的情况下去玩 PUBG（绝地求生），虽然他的枪法可能万中无一，但是极有可能在发现第一个敌人前，他就会倒在某个窝在草丛里的敌人的伏击下。

Python 里的规则

Python 是一门初见简单、深入后愈觉复杂的语言。拿 Python 里最重要的“对象”概念来说，Python 为其定义了多到让你记不全的规则，比如：

• 定义了 __str__ 方法的对象，就可以使用 str() 函数来返回可读名称

• 定义了 __next__ 和 __iter__ 方法的对象，就可以被循环迭代

• 定义了 __bool__ 方法的对象，在进行布尔判断时就会使用自定义的逻辑

• ... ...

熟悉规则，并让自己的代码适应这些规则，可以帮助我们写出更地道的代码，事半功倍的完成工作。下面，让我们来看一个有关适应规则的故事。

案例：从两份旅游数据中获取人员名单

某日，在一个主打新西兰出境游的旅游公司里，商务同事突然兴冲冲的跑过来找到我，说他从某合作伙伴那里，要到了两份重要的数据：

1. 所有去过“泰国普吉岛”的人员及联系方式

2. 所有去过“新西兰”的人员及联系方式

数据采用了 JSON 格式，如下所示：

1. # 去过普吉岛的人员数据

2. users_visited_puket = [

3. {"first_name": "Sirena", "last_name": "Gross", "phone_number": "650-568-0388", "date_visited": "2018-03-14"},

4. {"first_name": "James", "last_name": "Ashcraft", "phone_number": "412-334-4380", "date_visited": "2014-09-16"},

5. ... ...

6. ]

7. # 去过新西兰的人员数据

8. users_visited_nz = [

9. {"first_name": "Justin", "last_name": "Malcom", "phone_number": "267-282-1964", "date_visited": "2011-03-13"},

10. {"first_name": "Albert", "last_name": "Potter", "phone_number": "702-249-3714", "date_visited": "2013-09-11"},

11. ... ...

12. ]

每份数据里面都有着 姓、 名、 手机号码、 旅游时间 四个字段。基于这份数据，商务同学提出了一个（听上去毫无道理）的假设：“去过普吉岛的人，应该对去新西兰旅游也很有兴趣。我们需要从这份数据里，找出那些去过普吉岛但没有去过新西兰的人，针对性的卖产品给他们。

第一次蛮力尝试

有了原始数据和明确的需求，接下来的问题就是如何写代码了。依靠蛮力，我很快就写出了第一个方案：

1. def find_potential_customers_v1():

2. """找到去过普吉岛但是没去过新西兰的人

3. """

4. for puket_record in users_visited_puket:

5. is_potential = True

6. for nz_record in users_visited_nz:

7. if puket_record['first_name'] == nz_record['first_name'] and

8. puket_record['last_name'] == nz_record['last_name'] and

9. puket_record['phone_number'] == nz_record['phone_number']:

10. is_potential = False

11. break

12. if is_potential:

13. yield puket_record

因为原始数据里没有“用户 ID”之类的唯一标示，所以我们只能把“姓名和电话号码完全相同”作为判断是不是同一个人的标准。

find_potential_customers_v1 函数通过循环的方式，先遍历所有去过普吉岛的人，然后再遍历新西兰的人，如果在新西兰的记录中找不到完全匹配的记录，就把它当做“潜在客户”返回。

这个函数虽然可以完成任务，但是相信不用我说你也能发现。它有着非常严重的性能问题。对于每一条去过普吉岛的记录，我们都需要遍历所有新西兰访问记录，尝试找到匹配。整个算法的时间复杂度是可怕的 O(n*m)，如果新西兰的访问条目数很多的话，那么执行它将耗费非常长的时间。

为了优化内层循环性能，我们需要减少线性查找匹配部分的开销。

尝试使用集合优化函数

如果你对 Python 有所了解的话，那么你肯定知道，Python 里的字典和集合对象都是基于 哈希表（Hash Table）实现的。判断一个东西是不是在集合里的平均时间复杂度是 O(1)，非常快。

所以，对于上面的函数，我们可以先尝试针对新西兰访问记录初始化一个集合，之后的查找匹配部分就可以变得很快，函数整体时间复杂度就变为 O(n+m)。

让我们看看新的函数：

1. def find_potential_customers_v2():

2. """找到去过普吉岛但是没去过新西兰的人，性能改进版

3. """

4. # 首先，遍历所有新西兰访问记录，创建查找索引

5. nz_records_idx = {

6. (rec['first_name'], rec['last_name'], rec['phone_number'])

7. for rec in users_visited_nz

8. }

9. for rec in users_visited_puket:

10. key = (rec['first_name'], rec['last_name'], rec['phone_number'])

11. if key not in nz_records_idx:

12. yield rec

使用了集合对象后，新函数在速度上相比旧版本有了飞跃性的突破。但是，对这个问题的优化并不是到此为止，不然文章标题就应该改成：“如何使用集合提高程序性能” 了。

对问题的重新思考

让我们来尝试重新抽象思考一下问题的本质。首先，我们有一份装了很多东西的容器 A（普吉岛访问记录），然后给我们另一个装了很多东西的容器 B（新西兰访问记录），之后定义相等规则：“姓名与电话一致”。最后基于这个相等规则，求 A 和 B 之间的“差集”。

如果你对 Python 里的集合不是特别熟悉，我就稍微多介绍一点。假如我们拥有两个集合 A 和 B，那么我们可以直接使用 A-B 这样的数学运算表达式来计算二者之间的 差集。

1. >>> a = {1, 3, 5, 7}

2. >>> b = {3, 5, 8}

3. # 产生新集合：所有在 a 但是不在 b 里的元素

4. >>> a - b

5. {1, 7}

所以，计算“所有去过普吉岛但没去过新西兰的人”，其实就是一次集合的求差值操作。那么要怎么做，才能把我们的问题套入到集合的游戏规则里去呢?

利用集合的游戏规则

在 Python 中，如果要把某个东西装到集合或字典里，一定要满足一个基本条件：“这个东西必须是可以被哈希（Hashable）的” 。什么是 “Hashable”？

举个例子，Python 里面的所有可变对象，比如字典，就 不是 Hashable 的。当你尝试把字典放入集合中时，会发生这样的错误：

1. >>> s = set()

2. >>> s.add({'foo': 'bar'})

3. Traceback (most recent call last):

4. File "<stdin>", line 1, in <module>

5. TypeError: unhashable type: 'dict'

所以，如果要利用集合解决我们的问题，就首先得定义我们自己的 “Hashable” 对象： VisitRecord。而要让一个自定义对象变得 Hashable，唯一要做的事情就是定义对象的 __hash__ 方法。

1. class VisitRecord:

2. """旅游记录

3. """

4. def __init__(self, first_name, last_name, phone_number, date_visited):

5. self.first_name = first_name

6. self.last_name = last_name

7. self.phone_number = phone_number

8. self.date_visited = date_visited

一个好的哈希算法，应该让不同对象之间的值尽可能的唯一，这样可以最大程度减少“哈希碰撞”发生的概率，默认情况下，所有 Python 对象的哈希值来自它的内存地址。

在这个问题里，我们需要自定义对象的 __hash__ 方法，让它利用 （姓，名，电话）元组作为 VisitRecord 类的哈希值来源。

1. def __hash__(self):

2. return hash(

3. (self.first_name, self.last_name, self.phone_number)

4. )

自定义完 __hash__ 方法后， VisitRecord 实例就可以正常的被放入集合中了。但这还不够，为了让前面提到的求差值算法正常工作，我们还需要实现 __eq__ 特殊方法。

__eq__ 是 Python 在判断两个对象是否相等时调用的特殊方法。默认情况下，它只有在自己和另一个对象的内存地址完全一致时，才会返回 True。但是在这里，我们复用了 VisitRecord 对象的哈希值，当二者相等时，就认为它们一样。

1. def __eq__(self, other):

2. # 当两条访问记录的名字与电话号相等时，判定二者相等。

3. if isinstance(other, VisitRecord) and hash(other) == hash(self):

4. return True

5. return False

完成了恰当的数据建模后，之后的求差值运算便算是水到渠成了。新版本的函数只需要一行代码就能完成操作：

1. def find_potential_customers_v3():

2. return set(VisitRecord(**r) for r in users_visited_puket) -

3. set(VisitRecord(**r) for r in users_visited_nz)

Hint：如果你使用的是 Python 2，那么除了 __eq__ 方法外，你还需要自定义类的 __ne__（判断不相等时使用） 方法。

使用 dataclass 简化代码

故事到这里并没有结束。在上面的代码里，我们手动定义了自己的 数据类 VisitRecord，实现了 __init__、 __eq__ 等初始化方法。但其实还有更简单的做法。

因为定义数据类这种需求在 Python 中实在太常见了，所以在 3.7 版本中，标准库中新增了 dataclasses 模块，专门帮你简化这类工作。

如果使用 dataclasses 提供的特性，我们的代码可以最终简化成下面这样：

1. @dataclass(unsafe_hash=True)

2. class VisitRecordDC:

3. first_name: str

4. last_name: str

5. phone_number: str

6. # 跳过“访问时间”字段，不作为任何对比条件

7. date_visited: str = field(hash=False, compare=False)

8. def find_potential_customers_v4():

9. return set(VisitRecordDC(**r) for r in users_visited_puket) -

10. set(VisitRecordDC(**r) for r in users_visited_nz)

不用干任何脏活累活，只要不到十行代码就完成了工作。

案例总结

问题解决以后，让我们再做一点小小的总结。在处理这个问题时，我们一共使用了三种方案：

1. 使用普通的两层循环筛选符合规则的结果集

2. 利用哈希表结构（set 对象）创建索引，提升处理效率

3. 将数据转换为自定义对象，利用规则，直接使用集合运算

为什么第三种方式会比前面两种好呢？

首先，第一个方案的性能问题过于明显，所以很快就会被放弃。那么第二个方案呢？仔细想想看，方案二其实并没有什么明显的缺点。甚至和第三个方案相比，因为少了自定义对象的过程，它在性能与内存占用上，甚至有可能会微微强于后者。

但请再思考一下，如果你把方案二的代码换成另外一种语言，比如 Java，它是不是基本可以做到 1:1 的完全翻译？换句话说，它虽然效率高、代码直接，但是它没有完全利用好 Python 世界提供的规则，最大化的从中受益。

如果要具体化这个问题里的“规则”，那就是 “Python 拥有内置结构集合，集合之间可以进行差值等四则运算” 这个事实本身。匹配规则后编写的方案三代码拥有下面这些优势：

• 为数据建模后，可以更方便的定义其他方法

• 如果需求变更，做反向差值运算、求交集运算都很简单

• 理解集合与 dataclasses 逻辑后，代码远比其他版本更简洁清晰

• 如果要修改相等规则，比如“只拥有相同姓的记录就算作一样”，只需要继承 VisitRecord 覆盖 __eq__ 方法即可

其他规则如何影响我们

在前面，我们花了很大的篇幅讲了如何利用“集合的规则”来编写事半功倍的代码。除此之外，Python 世界中还有着很多其他规则。如果能熟练掌握这些规则，就可以设计出符合 Python 惯例的 API，让代码更简洁精炼。

下面是两个具体的例子。

使用 __format__ 做对象字符串格式化

如果你的自定义对象需要定义多种字符串表示方式，就像下面这样：

1. class Student:

2. def __init__(self, name, age):

3. self.name = name

4. self.age = age

5. def get_simple_display(self):

6. return f'{self.name}({self.age})'

7. def get_long_display(self):

8. return f'{self.name} is {self.age} years old.'

9. piglei = Student('piglei', '18')

10. # OUTPUT: piglei(18)

11. print(piglei.get_simple_display())

12. # OUTPUT: piglei is 18 years old.

13. print(piglei.get_long_display())

那么除了增加这种 get_xxx_display() 额外方法外，你还可以尝试自定义 Student 类的 __format__ 方法，因为那才是将对象变为字符串的标准规则。

1. class Student:

2. def __init__(self, name, age):

3. self.name = name

4. self.age = age

5. def __format__(self, format_spec):

6. if format_spec == 'long':

7. return f'{self.name} is {self.age} years old.'

8. elif format_spec == 'simple':

9. return f'{self.name}({self.age})'

10. raise ValueError('invalid format spec')

11. piglei = Student('piglei', '18')

12. print('{0:simple}'.format(piglei))

13. print('{0:long}'.format(piglei))

使用 __getitem__ 定义对象切片操作

如果你要设计某个可以装东西的容器类型，那么你很可能会为它定义“是否为空”、“获取第 N 个对象”等方法：

1. class Events:

2. def __init__(self, events):

3. self.events = events

4. def is_empty(self):

5. return not bool(self.events)

6. def list_events_by_range(self, start, end):

7. return self.events[start:end]

8. events = Events([

9. 'computer started',

10. 'os launched',

11. 'docker started',

12. 'os stopped',

13. ])

14. # 判断是否有内容，打印第二个和第三个对象

15. if not events.is_empty():

16. print(events.list_events_by_range(1, 3))

但是，这样并非最好的做法。因为 Python 已经为我们提供了一套对象规则，所以我们不需要像写其他语言的 OO（面向对象） 代码那样去自己定义额外方法。我们有更好的选择：

1. class Events:

2. def __init__(self, events):

3. self.events = events

4. def __len__(self):

5. """自定义长度，将会被用来做布尔判断"""

6. return len(self.events)

7. def __getitem__(self, index):

8. """自定义切片方法"""

9. # 直接将 slice 切片对象透传给 events 处理

10. return self.events[index]

11. # 判断是否有内容，打印第二个和第三个对象

12. if events:

13. print(events[1:3])

新的写法相比旧代码，更能适配进 Python 世界的规则，API 也更为简洁。

关于如何适配规则、写出更好的 Python 代码。Raymond Hettinger 在 PyCon 2015 上有过一次非常精彩的演讲 “Beyond PEP8 - Best practices for beautiful intelligible code”。这次演讲长期排在我个人的 “PyCon 视频 TOP5” 名单上，如果你还没有看过，我强烈建议你现在就去看一遍 :)

Hint：更全面的 Python 对象模型规则可以在 官方文档 找到，有点难读，但值得一读。

总结

Python 世界有着一套非常复杂的规则，这些规则的涵盖范围包括“对象与对象是否相等“、”对象与对象谁大谁小”等等。它们大部分都需要通过重新定义“双下划线方法 __xxx__” 去实现。

如果熟悉这些规则，并在日常编码中活用它们，有助于我们更高效的解决问题、设计出更符合 Python 哲学的 API。下面是本文的一些要点总结：

• 永远记得对原始需求做抽象分析，比如问题是否能用集合求差集解决

• 如果要把对象放入集合，需要自定义对象的 __hash__ 与 __eq__ 方法

• __hash__ 方法决定性能（碰撞出现概率）， __eq__ 决定对象间相等逻辑

• 使用 dataclasses 模块可以让你少写很多代码

• 使用 __format__ 方法替代自己定义的字符串格式化方法

• 在容器类对象上使用 __len__、 __getitem__ 方法，而不是自己实现

看完文章的你，有没有什么想吐槽的？请留言或者在 项目 Github Issues 告诉我吧。

附录

• 题图来源: pexels

• 更多系列文章地址：https://github.com/piglei/one-python-craftsman

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