Thinking in Python
Design Patterns and Problem-Solving Techniques
Bruce Eckel
President, MindView, Inc.
前言
本书中所用的资料开始于我在最近几年中所做的Java联合研讨会，有几次是跟Larry O’Brien, 还有Bill Venners。Bill和我重复了好几次这样的研讨会，并且在这几年中，我们根据对模式新的理解以及召开研讨会的经验，对这些资料进行了数次更改。
在这个过程中，我们都积累了足够多的信息可以来举办自己独立的学术研讨会，我们都不想这么做的一个主要因素是，我们可以从一起举办研讨会这件事情中得到如此多的乐趣。我们曾经在美国的大部份地方举办过这样的讲座，还有布拉格（我们还想尝试每个春天都在那儿举办这样的一个小型讲座，以及很多其它的讲座。）但我们只做了偶尔几次这样的现场讲座，因为我们有2个人，所以花费也较多，并且比较难于统一计划时间表。
非常感谢在这些年中来参加讲座的人们，当然包括Larry与Bill，因为他们帮助我实现这些想法并改进它们。我希望我能够通过这本书跟相关的讲座，在接下来的很多年中继续形成并发展这样的想法。
本书也不会一直停止在这个状态，最初，这些资料是一本C++图书的一部份，然后是Java图书，之后就停止在基于Java的图书上，最后，在长时间的考虑之后，我决定最好的开始来创建我自己在设计模式方面论点集的办法是，首先用Python写下它们（因为我们都知道Python是最理想的原型语言！），之后再将相关的内容转换为Java版本。将想法首先在一个比较强大的语言上进行实践，之后再转换到其它语言，在这方面我也已经积累了一些经验，而且我也发现这样做可以更容易看透问题并保持一个清晰的概念。
所以Thinking in Python这本书，最初的时候，是从Thinking in Patterns for Java移植过来的，而不是一本介绍Python语言的书（书店中有很多针对这个好语言的介绍与学习的书籍）。我认为现在这样的一本书籍会比一本普通的语言教程更令人激动（当然只好向那些希望得到一本语言教程的人说对不起了）。
针对程序员的Python快速教程
本书假定你是一个有经验的程序员，最好你已经通过其它书籍学习过Python语言。对于那些没有学习过Python的人，本章将对此语言给出一个快速介绍。
Python概述
本简介针对有经验的程序员（我想正在读本书的人都会是的）。你可以从www.python.org得到所有的文档信息（特别是A Python Quick Reference部分），也可以阅读很多其它的书籍，如Learning Python，作者是Mark Lutz与David Ascher（O’Reilly, 1999）。
Python经常被当成是一种脚本语言，但是脚本语言通常受限于它们的问题域。Python，从另一个角度来说，是一种支持脚本的编程语言。在这方面它出奇地强大，你可以用它来代替所有的批处理文件，命令行脚本，以及一些简单的程序。但是它远远不至只是一种脚本语言。
Python被设计成非常清晰的书写格式，特别是针对源代码的阅读。你会发现隔很长时间后，你还是可以轻松地阅读与理解这些代码，不管是你自己写的还是其它人写的。这部分得益于简洁，扼要的语法，但是主要的因素的易读性因素是代码的缩进格式—代码段在Python中都通过缩进来标识。例如：
#: c01:if.py
response = "yes"
if response == "yes":
print "affirmative"
val = 1
print "continuing..."
#:~
符号’#’表示从此开始到行尾属于注释部分，就像是C++或Java的’//’符号。
首先注意到在Python中if语句是C风格的。但是在C的if语句中，你必须要用括号来括起条件部分，而在Python中它们是不需要的（如果你用了括号，将不能通过编译）。
条件子句用冒号来结束，这表明紧跟的是一组缩进语句，是if语句中的then部分。在这个例子中是一条print标准输出语句，之后是对一个名字为val的变量的赋值。再往下的代码不再缩进，表示它们不再是if语句的一部分。缩进可以无限嵌套，就像是C++或Java中的大括号，但是在Python中它们不需要也不必要出现，编译器强制所有的代码都按同样的方式进行格式化，这也是Python代码符合可读性的主要原因。
通常情况下，Python中一行只有一条语句（你也可以在一行上放置多行语句，并用分号；来分隔），语句的结尾也不再需要表示结束的分号。即使在上面的小例子中，你也可以看到Python语言被设计成尽可能地简单，并保持可读性。
内建容器
像C++或Java这样的语言，容器都是由附加的类库来提供，而不集成在语言中。在Python中，编程使用的容器在本质上被集成到语言的核心中：List与Array（如Map, Dictionary, Hash-table）都是基本数据类型。这样做在极大程度上提高了语言本身的优雅性。
另外，for语句也被设计为自动在列表中进行迭代，而不是通过一个计数器来循环。这是很有意思的事，因为我们几乎总是使用一个for的步进循环来处理一个数组或容器。Python通过自动使用一个针对序列的迭代器来实现它。下面是一个例子：
#: c01:list.py
list = [ 1, 3, 5, 7, 9, 11 ]
print list
list.append(13)
for x in list:
print x
#:~第一行创建了一个列表，你可打印这个列表，结果看起来就跟你往列表中赋值的形式一样。List与Java中对应的容器一样—你可以添加新的元素（使用append()），它们会自动调整容器的大小。for语句创建了一个迭代子x用来从列表中取出每一个值。
你也可以通过range()函数来创建一个数字列表，这样你也可以模仿C中的for.
注意到，这里没有任何类型声明—对象名只是简单地出现，Python将会通过你使用它们的方式来推断它们的类型。这也说明Python被设计为你只需要按下那些必需的键来进行编程，你在以前已经被太多的非Python语言要求写下冒号，大括号等等所有的冗长的无用代码，而这些对于描述你的程序想要做什么是没有任何帮助的。
函数
要在Python中创建一个函数，你要使用def关键字，之后是函数名与参数列表，并用一个冒号来开始函数体。下面是第一个函数例子：
#: c01:myFunction.py
def myFunction(response):
val = 0
if response == "yes":
print "affirmative"
val = 1
print "continuing..."
return val
print myFunction("no")
print myFunction("yes")
#:~注意到在函数签名中没有任何类型信息—它只指定了函数的名字与参数标识符，没有参数类型与返回类型。Python是一种弱类型语言，这说明它只要求最少的打字工作。例如，你可以在同一个函数中传递并返回不同的类型：
#: c01:differentReturns.py
def differentReturns(arg):
if arg == 1:
return "one"
if arg == "one":
return 1
print differentReturns(1)
print differentReturns("one")
#:~唯一的约束是，对于传入函数的对象，必须要能应用在函数中对它所进行的操作，其它的都不需要关心。在这里，同一个函数对int与string同样都应用了‘+’操作。
#: c01:sum.py
def sum(arg1, arg2):
return arg1 + arg2
print sum(42, 47)
print sum('spam ', "eggs")
#:~当对string应用操作符’+’时，它意味着连接它们（当然，Python支持操作符重载）。
String
上面的例子介绍了一点点Python操作string的情况，而且是我所见过的语言中做得最好的。你可以用单引号或双引号来表示string，这样做的好处就是，当你用双引号来表示string时，你就可以在string中包含单引号作为普通的字符。
#: c01:strings.py
print "That isn't a horse"
print 'You are not a "Viking"'
print """You're just pounding two
coconut halves together."""
print '''"Oh no!" He exclaimed.
"It's the blemange!"'''
print r'c:/python/lib/utils'
#:~请注意Python这个名字不是来自于一条蛇，而是一部叫做Monty Python的喜剧。
用三个引号可以括起所有的东西，包括新的行。这就让一些处理特别地方便，如产生Web页面（Python是一种特别好的CGI语言），因为你可以用三引号来括起整个页面而不用其它的编辑。
在string前面的r表示‘原始未加工的’，如对于’/’来说，你就不需要用‘//’来表示一个’/’了。
String中的替换也是特别的简单，因为Python使用C的printf()替换语法，且针对所有的string类型。只要在string后加上’%’，再跟上需要替换的值就行了。
#: c01:stringFormatting.py
val = 47
print "The number is %d" % val
val2 = 63.4
s = "val: %d, val2: %f" % (val, val2)
print s
#:~就像你在第二个例子中见到的，如果有超过一个参数，你只要简单地用括号括起来就可以了（这实际上构成了一个tuple，一个不能修改的list—当然你也可以用常规的list来处理，只是通常情况下，我们都使用tuple）。
printf()提供的所有格式化功能都是可用的，包括控制小数的位数以及对齐方式等等。Python还提供了非常强大的正则表达式功能。
类
与Python中所有其它东西一样，类的定义只需要使用最少量额外的语法。你可以使用关键字class，在类的主体部分使用def来定义方法。下面是一个简单的例子：
#: c01:SimpleClass.py
class Simple:
def __init__(self, str):
print "Inside the Simple constructor"
self.s = str
# Two methods:
def show(self):
print self.s
def showMsg(self, msg):
print msg + ':',
self.show() # Calling another method
if __name__ == "__main__":
# Create an object:
x = Simple("constructor argument")
x.show()
x.showMsg("A message")
#:~所有的方法都将self作为他们的第一个参数。在C++与Java中，对于类方法，也都拥有隐藏的第一个参数，他指向方法被调用的对象，并且可以通过this关键字进行访问。Python也使用这样的一个针对当前对象的引用，只是在你声明一个方法时，你必须明确的地将此引用指定为第一个参数。习惯上，这个引用被称作self，但是你可以用任何你想使用的标识符（如果你不使用self，可能会让好多人感到疑惑）。如果你想要引用对象的字段或其它的方法，则必须要在表达式中使用self。然而，当你在调用对象的方法时，如x.show()，你不需要特别处理针对此对象的self引用—这都自动完成了。
在这里，第一个方法是个特殊的方法，就是名称标识符以双下划线开始并结束的方法。在这个情况下，它定义了一个构造器，它在对象创建时自动被调用，跟C++与Java一样。然而，在示例代码的最后部分，你可以看到创建了一个对象，看起来就像是使用类名来调用一个函数。Python简洁的语法可以让你认识到根本不需要像在C++或Java中能看到得新的关键字。
所有在底部的代码都由一个if条件进行调用，此条件检测名为__name__的变量是否等于__main__。再强调一次，有双下划线出现的地方就表示一个特殊的名字。使用此if语句的原因是任何文件都可以被当成一个库由其它一个程序调用（很快将会讲到模块）。在这种情况下，你只是想使用定义好的类，并不想执行在文件底部的代码。这个特殊的语句只有在你直接执行此文件的情况下才为真，就像下面这样在命令行上输入：
Python SimpleClass.py然而，若这个文件由另一个程序作为一个模块引入，则__main__代码就不会被执行。
最初，你会感到有些比较意外的东西，就是你只在类方法中定义字段，而不像C++或Java中那样在方法之外定义（若你使用C++/Java方式来定义字段，它们就会隐含地成为static字段）。要创建一个对象字段，你只要命名它—使用self引用—只任何一个方法中（通常是在构造函数中，但并不总是），当这个方法被调用后，相应的内存空间就被创建出来了。这跟C++/Java相比看起来有点奇怪，在它们中，你必须首先决定你的对象需要占用多少空间，但现在，这种新的方法为编程提供了一个非常灵活的结果。
继承
因为Python是弱类型语言，所以它不会关心接口—所有它关心的只有应用到对象上操作（实际上，Java的interface关键字在Python中是多余的）。这意味着在Python中继承与C++/Java中通过继承来建立一个公共接口的目的是不同的。在Python中，继承唯一的理由就是继承一个实现—那重用基类中的代码。
如果你准备继承一个类，你必须告诉Python将这个类带入你的新文件中。Python使用与Java类似的方式来控制它的名字空间。只要你创建一个文件，你就隐含地创建了一个与文件同名的模块（就像是Java中的一个包），因而，在Python中不需要package关键字。当你想要使用一个模块时，你只要使用import，并给出模块的名字。Python将会搜索PYTHONPATH，就像Java会搜索CLASSPATH一样（但是由于一些原则，Python不会有Java中的一些缺陷），并读入此模块。要访问一个模块中的函数或类，你只要给出模块名，一个’.’，再加上函数或类的名字。如果你不想被名字限制符所困扰，你可以给出：
from module import name(s)这里name(s)可以是用逗号分隔的一组名字。
你可以通过在类名后的括号中列出类（或一组类，Python支持多重继承）的名字来实现继承。同时，请注意Simple类，它存在于名字为SimpleClass的文件（也就是模块）中，通过import被带入到新的名字空间中来。
#: c01:Simple2.py
from SimpleClass import Simple
class Simple2(Simple):
def __init__(self, str):
print "Inside Simple2 constructor"
# You must explicitly call
# the base-class constructor:
Simple.__init__(self, str)
def display(self):
self.showMsg("Called from display()")
# Overriding a base-class method
def show(self):
print "Overridden show() method"
# Calling a base-class method from inside
# the overridden method:
Simple.show(self)
class Different:
def show(self):
print "Not derived from Simple"
if __name__ == "__main__":
x = Simple2("Simple2 constructor argument")
x.display()
x.show()
x.showMsg("Inside main")
def f(obj): obj.show() # One-line definition
f(x)
f(Different())
#:~Simple2从Simple中继承得到，在构造器中，调用了基类的构造器。在display()方法中，showMsg()可以被作为self的一个方法进行调用，但是在你调用被覆盖的基类方法时，你必须要使用带限制符的函数名，并将self作为第一个参数，就像调用基类构造器时所做的那样，在覆盖版本的show()方法中也调用了基类的show()方法。
在__main__中，运行程序，你将会看到基类构造器被调用的过程，同时也可以看到继承类中的showMsg()方法被调用，一切都跟我们期望的继承行卫一致。
The class Different also has a method named show( ), but this class is not derived from Simple. The f( ) method defined in __main__ demonstrates weak typing: all it cares about is that show( ) can be applied to obj, and it doesn’t have any other type requirements. You can see that f( ) can be applied equally to an object of a class derived from Simple and one that isn’t, without discrimination. If you’re a C++ programmer, you should see that the objective of the C++ template feature is exactly this: to provide weak typing in a strongly-typed language. Thus, in Python you automatically get the equivalent of templates – without having to learn that particularly difficult syntax and semantics. Add Comment
