fluent python reading notes#

列表推导式#

最常见的一种写法

symboles = 'ABC%^&*#@$'
beyond_ascii = [ord(s) for s in symboles if ord(s) > 40]
print(beyond_ascii)

但是也可以同时用filter和map函数来实现

beyond_ascii = list(filter(lambda x: x > 40, map(ord, symboles)))
print(beyond_ascii)

map函数将一个函数作用于list中的每一个值上，filter也是对数组中的每一个值作用一个函数，但是只返回为真的数值，python3中最后返回的是一个filter对象

比如过滤列表中的所有奇数

# 过滤出列表中的所有奇数
a = [1,242,45,23,536,1,325,63635,56335]
a_is_odd = list(filter(lambda x: x % 2 != 0, a))
print(a_is_odd)

再比如过滤出1~100中平方根是整数的数字
所谓整数就是能整除1的数字

#过滤出1~100中平方根是整数的数
import math
g_is = list(filter(lambda x: math.sqrt(x) % 1 == 0, range(1, 101)))
print(g_is)

解包#

如下是一个比较神奇的栗子，

# python解包
colors = ['black', 'white']
sizes = ['S', 'M', 'L']
for tshirt in ('%s %s' % (c, s) for c in colors
                                for s in sizes):
    print(tshirt)

这里用一个%将元组进行了拆包
如何很好地理解列表推导式呢？

你可以将其想象为一个函数，for c in colors for s in sizes 返回值是(c, s) 用一个%成功地对其进行了拆包转化为字符串形式

下面这幅图应该比较好理解

然后就有了返回值

当然还有这种写法：

a, b, *rst = range(5)

陷阱#

t = (1,2, [30, 40])
t[2] += [50, 60]
print(t)

在一个不可变对象中插入了可变对象！

虽然报错但是t的值确实被修改了

对其进行反汇编或者是反编译：
得到：

3           0 LOAD_CONST               1 (1)
              3 LOAD_CONST               2 (2)
              6 LOAD_CONST               3 (30)
              9 LOAD_CONST               4 (40)
             12 BUILD_LIST               2
             15 BUILD_TUPLE              3
             18 STORE_FAST               0 (t)

  4          21 LOAD_FAST                0 (t)
             24 LOAD_CONST               2 (2)
             27 DUP_TOP_TWO
             28 BINARY_SUBSCR
             29 LOAD_CONST               5 (50)
             32 LOAD_CONST               6 (60)
             35 BUILD_LIST               2
             38 INPLACE_ADD
             39 ROT_THREE
             40 STORE_SUBSCR

作者提出的三个教训：

1. 不要把可变对象放在元组里面
2. 增量赋值不是一个原子操作
3. 查看python的字节码并不难，而且了解代码背后的运行机制很有帮助

然后我们就来研究python的字节码

python字节码#

变量#

LOAD_FAST一般加载局部变量的值，也就是读取值，用于计算或者函数调用传参等。
STORE_FAST一般用于保存值到局部变量。

比如：

61          77 LOAD_FAST                0 (n)
             80 LOAD_FAST                3 (p)
             83 INPLACE_DIVIDE
             84 STORE_FAST               0 (n)

INPLACE_DIVIDE就是原地除法，先加载n，然后加载p，然后除法，然后保存结果

对应的就是

n = n/p

如何区分函数形参和其他的局部变量？

形参没有初始化，也就是从函数开始到LOAD_FAST该变量的位置，如果没有看到STORE_FAST，那么该变量就是函数形参。

4           0 LOAD_CONST               1 (0)
            3 STORE_FAST               1 (local1)

5           6 LOAD_FAST                1 (local1)
            9 PRINT_ITEM
           10 LOAD_FAST                0 (arg1)
           13 PRINT_ITEM
           14 PRINT_NEWLINE
           15 LOAD_CONST               0 (None)
           18 RETURN_VALUE

这里arg1就没有STORE_FAST
所以对应的源代码为：

def test(arg1):
    local1 = 0
    print local1, arg1

全局变量#

LOAD_GLOBAL用来加载全局变量，包括指定函数名，类名，模块名等全局符号。

8           6 LOAD_CONST               2 (101)
            9 STORE_GLOBAL             0 (global1)
            20 LOAD_GLOBAL              0 (global1)
            23 PRINT_ITEM

对应的python代码：

def test():
    global global1
    global1 = 101
    print global1

常用数据类型#

BUILD_LIST用于创建一个list结构。

如果是用列表推导式呢？

BUILD_MAP用于创建一个空的dict。STORE_MAP用于初始化dict的内容。

3           0 LOAD_CONST               1 ('a')
              3 LOAD_CONST               2 ('1')
              6 BUILD_MAP                1
              9 STORE_FAST               0 (k)
             12 LOAD_CONST               0 (None)
             15 RETURN_VALUE

参考#

死磕python字节码-手工还原python源码