Fluent Python读书笔记（1）

前几天入手了Fluent Python，觉得还是有必要写一下读书笔记的。

大致的介绍一下这本书的结构，噢，豆瓣给这版9.4的评分，所以书是真的好。大致分为六部分，第一部分对Python的数据类型进行一个概览；第二部分是序列，映射，集合；第三部分是一些函数的特性，包括闭包装饰器等特性；第四部分是类的构建；第五部分包括生成器，协程和yield等语法；最后一部分比较偏底层，包括一些类装饰器和元类的高级概念。

知识点比较零散，在这里用列表的方式记录：

数据模型

1. Magic method的存在是为了被Python解释器调用的，你自己不需要调用，因此没有object.__len__()这一说，而是使用len(object)。
2. 对于内置类型，使用len方法，CPython会抄近路使用PyVarObject里面的ob_size属性，直接读取的话会比使用方法快得多。
3. Python有一个名为"repr"的内置函数，用来表示一个对象的字符串表达形式，而repr使用的是__repr__这个magic方法来得到一个字符串的表达形式，同时如果一个对象没有__str__函数，而Python又需要调用它的时候，解释器会用__repr__作为代替。

序列

1. 容器序列（list,tuple,collections.deque）与扁平序列（str,bytes,array.array）。
2. 如果使用的列表推导的代码超过了两行，可能就要考虑需不需要使用for重写。
3. Python2中出现的变量泄露的问题，在Python3中已经被正确的修复了。

4. In [1]: (i for i in range(3))
   Out[1]:  at 0x0000026411BB88B8>
   
   In [2]: tuple(i for i in range(3))

   如果不使用tuple()，元素推导只会以生成器的类型返回

5. 元组拆包有一个很优雅的应用，即不适用中间变量来交换两个变量的值。

6. 在切片和区间操作中忽略最后一个元素是Python等很多语言的风格，不仅可以快速看到切片和区间返回的元素的个数，同时可以快速计算切片和区间的长度。除此之外，使用任意一个下标分割序列也是常用的操作。

7. *+都有会创建一个新序列；而对于可变序列（list），a+=b实现了就地加法；当然对于不可变序列肯定是不支持的。

8. In [16]: t = (1,2,[3])
   
   In [17]: t[2]+=[4]
   ---------------------------------------------------------------------------
   TypeError                                 Traceback (most recent call last)
    in 
   ----> 1 t[2]+=[4]
   
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
   
   In [18]: t
   Out[18]: (1, 2, [3, 4])

   经典谜题，t[2]既发生了改变，同时也出现了报错。这是因为“TOP = [3] += [4]”这个操作可以完成，而"t[2] = TOP"这个操作由于t是不可变的，所以失败了。因此增量赋值并不是一个原子操作。但是这里有个问题，为什么通过t[2].append()就可以添加元素而不报错呢。通过id我们可以看到不管怎么操作t[2]的地址是不变的。

9. In [26]: a,b = [21,341,2],[21,341,2]
   
   In [27]: a.sort()
   
   In [28]: sorted(b)
   Out[28]: [2, 21, 341]

   .sort会返回None，实现就地排序，这也是就地操作的惯例，好让你知道没有产生一个新的列表；而sorted()会返回新的列表。

10. 可选参数“key”属性大有作用，key = len和key = str或者key = int得到的结果可能是完全不同的。

11. 数组不再支持list.sort()的方法。

12. collections.deque中，maxlen可以决定队列最大长度，溢出时再添加会删除原元素。