編程，其實和玩電子游戲有一些相似之處。你在玩不同游戲前，需要先學習每個游戲的不同規則，只有熟悉和靈活運用游戲規則，才更有可能在游戲中獲勝。

而編程也是一樣，不同編程語言同樣有著不一樣的“規則”。大到是否支持面向對象，小到是否可以定義常量，編程語言的規則比絕大多數電子游戲要復雜的多。

當我們編程時，如果直接拿一種語言的經驗套用到另外一種語言上，很多時候并不能取得最佳結果。這就好像一個 CS（反恐精英） 高手在不了解規則的情況下去玩 PUBG（絕地求生），雖然他的槍法可能萬中無一，但是極有可能在發現第一個敵人前，他就會倒在某個窩在草叢里的敵人的伏擊下。

Python 里的規則

Python 是一門初見簡單、深入后愈覺復雜的語言。拿 Python 里最重要的“對象”概念來說，Python 為其定義了多到讓你記不全的規則，比如：

• 定義了 __ str__ 方法的對象，就可以使用 str() 函數來返回可讀名稱

• 定義了 __ next__ 和 __ iter__ 方法的對象，就可以被循環迭代

• 定義了 __ bool__ 方法的對象，在進行布爾判斷時就會使用自定義的邏輯

… …

熟悉規則，并讓自己的代碼適應這些規則，可以幫助我們寫出更地道的代碼，事半功倍的完成工作。下面，讓我們來看一個有關適應規則的故事。

案例：從兩份旅游數據中獲取人員名單

某日，在一個主打新西蘭出境游的旅游公司里，商務同事突然興沖沖的跑過來找到我，說他從某合作伙伴那里，要到了兩份重要的數據：

所有去過“泰國普吉島”的人員及聯系方式

所有去過“新西蘭”的人員及聯系方式

數據采用了 JSON 格式，如下所示：

# 去過普吉島的人員數據 users_visited_puket = [{"first_name": "Sirena", "last_name": "Gross", "phone_number": "650-568-0388", "date_visited": "2018-03-14"},{"first_name": "James", "last_name": "Ashcraft", "phone_number": "412-334-4380", "date_visited": "2014-09-16"},... ... ]# 去過新西蘭的人員數據 users_visited_nz = [{"first_name": "Justin", "last_name": "Malcom", "phone_number": "267-282-1964", "date_visited": "2011-03-13"},{"first_name": "Albert", "last_name": "Potter", "phone_number": "702-249-3714", "date_visited": "2013-09-11"},... ... ]

每份數據里面都有著 姓、 名、 手機號碼、 旅游時間 四個字段。基于這份數據，商務同學提出了一個（聽上去毫無道理）的假設：“去過普吉島的人，應該對去新西蘭旅游也很有興趣。我們需要從這份數據里，找出那些去過普吉島但沒有去過新西蘭的人，針對性的賣產品給他們。

第一次蠻力嘗試

有了原始數據和明確的需求，接下來的問題就是如何寫代碼了。依靠蠻力，我很快就寫出了第一個方案：

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：857662006 尋找有志同道合的小伙伴， 互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' def find_potential_customers_v1():"""找到去過普吉島但是沒去過新西蘭的人"""for puket_record in users_visited_puket:is_potential = Truefor nz_record in users_visited_nz:if puket_record['first_name'] == nz_record['first_name'] and \puket_record['last_name'] == nz_record['last_name'] and \puket_record['phone_number'] == nz_record['phone_number']:is_potential = Falsebreakif is_potential:yield puket_record

因為原始數據里沒有“用戶 ID”之類的唯一標示，所以我們只能把“姓名和電話號碼完全相同”作為判斷是不是同一個人的標準。

find_potential_customers_v1 函數通過循環的方式，先遍歷所有去過普吉島的人，然后再遍歷新西蘭的人，如果在新西蘭的記錄中找不到完全匹配的記錄，就把它當做“潛在客戶”返回。

這個函數雖然可以完成任務，但是相信不用我說你也能發現。它有著非常嚴重的性能問題。對于每一條去過普吉島的記錄，我們都需要遍歷所有新西蘭訪問記錄，嘗試找到匹配。整個算法的時間復雜度是可怕的 O(n*m)，如果新西蘭的訪問條目數很多的話，那么執行它將耗費非常長的時間。

為了優化內層循環性能，我們需要減少線性查找匹配部分的開銷。

嘗試使用集合優化函數

如果你對 Python 有所了解的話，那么你肯定知道，Python 里的字典和集合對象都是基于 哈希表（Hash Table）實現的。判斷一個東西是不是在集合里的平均時間復雜度是 O(1)，非常快。

所以，對于上面的函數，我們可以先嘗試針對新西蘭訪問記錄初始化一個集合，之后的查找匹配部分就可以變得很快，函數整體時間復雜度就能變為 O(n+m)。

讓我們看看新的函數：

def find_potential_customers_v2():"""找到去過普吉島但是沒去過新西蘭的人，性能改進版"""# 首先，遍歷所有新西蘭訪問記錄，創建查找索引nz_records_idx = {(rec['first_name'], rec['last_name'], rec['phone_number'])for rec in users_visited_nz}for rec in users_visited_puket:key = (rec['first_name'], rec['last_name'], rec['phone_number'])if key not in nz_records_idx:yield rec

使用了集合對象后，新函數在速度上相比舊版本有了飛躍性的突破。但是，對這個問題的優化并不是到此為止，不然文章標題就應該改成：“如何使用集合提高程序性能” 了。

對問題的重新思考
讓我們來嘗試重新抽象思考一下問題的本質。首先，我們有一份裝了很多東西的容器 A（普吉島訪問記錄），然后給我們另一個裝了很多東西的容器 B（新西蘭訪問記錄），之后定義相等規則：“姓名與電話一致”。最后基于這個相等規則，求 A 和 B 之間的“差集”。

如果你對 Python 里的集合不是特別熟悉，我就稍微多介紹一點。假如我們擁有兩個集合 A 和 B，那么我們可以直接使用 A-B 這樣的數學運算表達式來計算二者之間的 差集。

>>> a = {1, 3, 5, 7} >>> b = {3, 5, 8} # 產生新集合：所有在 a 但是不在 b 里的元素 >>> a - b {1, 7}

所以，計算“所有去過普吉島但沒去過新西蘭的人”，其實就是一次集合的求差值操作。那么要怎么做，才能把我們的問題套入到集合的游戲規則里去呢?

利用集合的游戲規則

在 Python 中，如果要把某個東西裝到集合或字典里，一定要滿足一個基本條件：“這個東西必須是可以被哈希（Hashable）的” 。什么是 “Hashable”？

舉個例子，Python 里面的所有可變對象，比如字典，就 不是 Hashable 的。當你嘗試把字典放入集合中時，會發生這樣的錯誤：

>>> s = set() >>> s.add({'foo': 'bar'}) Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'dict'

所以，如果要利用集合解決我們的問題，就首先得定義我們自己的 “Hashable” 對象： VisitRecord。而要讓一個自定義對象變得 Hashable，唯一要做的事情就是定義對象的 __ hash__ 方法。

class VisitRecord:"""旅游記錄"""def __init__(self, first_name, last_name, phone_number, date_visited):self.first_name = first_nameself.last_name = last_nameself.phone_number = phone_numberself.date_visited = date_visited

一個好的哈希算法，應該讓不同對象之間的值盡可能的唯一，這樣可以最大程度減少“哈希碰撞”發生的概率，默認情況下，所有 Python 對象的哈希值來自它的內存地址。

在這個問題里，我們需要自定義對象的 __hash __ 方法，讓它利用 （姓，名，電話）元組作為 VisitRecord 類的哈希值來源。

def __hash__(self):return hash((self.first_name, self.last_name, self.phone_number))

自定義完 __ hash__ 方法后， VisitRecord 實例就可以正常的被放入集合中了。但這還不夠，為了讓前面提到的求差值算法正常工作，我們還需要實現 __ eq__ 特殊方法。

__ eq__ 是 Python 在判斷兩個對象是否相等時調用的特殊方法。默認情況下，它只有在自己和另一個對象的內存地址完全一致時，才會返回 True。但是在這里，我們復用了 VisitRecord 對象的哈希值，當二者相等時，就認為它們一樣。

def __eq__(self, other):# 當兩條訪問記錄的名字與電話號相等時，判定二者相等。if isinstance(other, VisitRecord) and hash(other) == hash(self):return Truereturn False

完成了恰當的數據建模后，之后的求差值運算便算是水到渠成了。新版本的函數只需要一行代碼就能完成操作：

def find_potential_customers_v3():return set(VisitRecord(**r) for r in users_visited_puket) - \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，你還需要自定義類的 __ ne__（判斷不相等時使用） 方法。

使用 dataclass 簡化代碼

故事到這里并沒有結束。在上面的代碼里，我們手動定義了自己的 數據類 VisitRecord，實現了 init、 eq 等初始化方法。但其實還有更簡單的做法。

因為定義數據類這種需求在 Python 中實在太常見了，所以在 3.7 版本中，標準庫中新增了 dataclasses 模塊，專門幫你簡化這類工作。

如果使用 dataclasses 提供的特性，我們的代碼可以最終簡化成下面這樣：

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：857662006 尋找有志同道合的小伙伴， 互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' @dataclass(unsafe_hash=True) class VisitRecordDC:first_name: strlast_name: strphone_number: str# 跳過“訪問時間”字段，不作為任何對比條件date_visited: str = field(hash=False, compare=False)def find_potential_customers_v4():return set(VisitRecordDC(**r) for r in users_visited_puket) - \set(VisitRecordDC(**r) for r in users_visited_nz)

不用干任何臟活累活，只要不到十行代碼就完成了工作。

案例總結

問題解決以后，讓我們再做一點小小的總結。在處理這個問題時，我們一共使用了三種方案：

使用普通的兩層循環篩選符合規則的結果集

利用哈希表結構（set 對象）創建索引，提升處理效率

將數據轉換為自定義對象，利用規則，直接使用集合運算

為什么第三種方式會比前面兩種好呢？

首先，第一個方案的性能問題過于明顯，所以很快就會被放棄。那么第二個方案呢？仔細想想看，方案二其實并沒有什么明顯的缺點。甚至和第三個方案相比，因為少了自定義對象的過程，它在性能與內存占用上，甚至有可能會微微強于后者。

但請再思考一下，如果你把方案二的代碼換成另外一種語言，比如 Java，它是不是基本可以做到 1:1 的完全翻譯？換句話說，它雖然效率高、代碼直接，但是它沒有完全利用好 Python 世界提供的規則，最大化的從中受益。

如果要具體化這個問題里的“規則”，那就是 “Python 擁有內置結構集合，集合之間可以進行差值等四則運算” 這個事實本身。匹配規則后編寫的方案三代碼擁有下面這些優勢：

• 為數據建模后，可以更方便的定義其他方法

• 如果需求變更，做反向差值運算、求交集運算都很簡單

• 理解集合與 dataclasses 邏輯后，代碼遠比其他版本更簡潔清晰

• 如果要修改相等規則，比如“只擁有相同姓的記錄就算作一樣”，只需要繼承 VisitRecord 覆蓋 __ eq__ 方法即可

其他規則如何影響我們

在前面，我們花了很大的篇幅講了如何利用“集合的規則”來編寫事半功倍的代碼。除此之外，Python 世界中還有著很多其他規則。如果能熟練掌握這些規則，就可以設計出符合 Python 慣例的 API，讓代碼更簡潔精煉。

下面是兩個具體的例子。

使用 __ format__ 做對象字符串格式化

如果你的自定義對象需要定義多種字符串表示方式，就像下面這樣：

class Student:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef get_simple_display(self):return f'{self.name}({self.age})'def get_long_display(self):return f'{self.name} is {self.age} years old.'piglei = Student('piglei', '18') # OUTPUT: piglei(18) print(piglei.get_simple_display()) # OUTPUT: piglei is 18 years old. print(piglei.get_long_display())

那么除了增加這種 get_xxx_display() 額外方法外，你還可以嘗試自定義 Student 類的 __ format__ 方法，因為那才是將對象變為字符串的標準規則。

class Student:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef __format__(self, format_spec):if format_spec == 'long':return f'{self.name} is {self.age} years old.'elif format_spec == 'simple':return f'{self.name}({self.age})'raise ValueError('invalid format spec')piglei = Student('piglei', '18') print('{0:simple}'.format(piglei)) print('{0:long}'.format(piglei))

使用 __getitem __ 定義對象切片操作

如果你要設計某個可以裝東西的容器類型，那么你很可能會為它定義“是否為空”、“獲取第 N 個對象”等方法：

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：857662006 尋找有志同道合的小伙伴， 互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' class Events:def __init__(self, events):self.events = eventsdef is_empty(self):return not bool(self.events)def list_events_by_range(self, start, end):return self.events[start:end]events = Events(['computer started','os launched','docker started','os stopped', ])# 判斷是否有內容，打印第二個和第三個對象 if not events.is_empty():print(events.list_events_by_range(1, 3))

但是，這樣并非最好的做法。因為 Python 已經為我們提供了一套對象規則，所以我們不需要像寫其他語言的 OO（面向對象） 代碼那樣去自己定義額外方法。我們有更好的選擇：

class Events:def __init__(self, events):self.events = eventsdef __len__(self):"""自定義長度，將會被用來做布爾判斷"""return len(self.events)def __getitem__(self, index):"""自定義切片方法"""# 直接將 slice 切片對象透傳給 events 處理return self.events[index]# 判斷是否有內容，打印第二個和第三個對象 if events:print(events[1:3])

新的寫法相比舊代碼，更能適配進 Python 世界的規則，API 也更為簡潔。

關于如何適配規則、寫出更好的 Python 代碼。Raymond Hettinger 在 PyCon 2015 上有過一次非常精彩的演講 “Beyond PEP8 - Best practices for beautiful intelligible code”。這次演講長期排在我個人的 “PyCon 視頻 TOP5” 名單上，如果你還沒有看過，我強烈建議你現在就去看一遍

Hint：更全面的 Python 對象模型規則可以在 官方文檔 找到，有點難讀，但值得一讀。

總結

Python 世界有著一套非常復雜的規則，這些規則的涵蓋范圍包括“對象與對象是否相等“、”對象與對象誰大誰小”等等。它們大部分都需要通過重新定義“雙下劃線方法 __ xxx__” 去實現。

如果熟悉這些規則，并在日常編碼中活用它們，有助于我們更高效的解決問題、設計出更符合 Python 哲學的 API。下面是本文的一些要點總結：

• 永遠記得對原始需求做抽象分析，比如問題是否能用集合求差集解決

• 如果要把對象放入集合，需要自定義對象的 __ hash__ 與 __ eq__ 方法

• __ hash__ 方法決定性能（碰撞出現概率）， __ eq__ 決定對象間相等邏輯

• 使用 dataclasses 模塊可以讓你少寫很多代碼

• 使用 __ format__ 方法替代自己定義的字符串格式化方法

• 在容器類對象上使用 __ len__、 __ getitem__ 方法，而不是自己實現

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python高手必读，做一个精通规则的玩家的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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