python plt subtitle 标题 python标题怎么打

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风华绝代的java 2024-06-06 14:33:23

文章标签 python反恐精英代码 Python 自定义对象数据 文章分类 Python 后端开发

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。

而编程也是一样，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 plt subtitle 标题 python标题怎么打_自定义对象

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：

所有去过“泰国普吉岛”的人员及联系方式
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：

# 去过普吉岛的人员数据
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"
},
    
...
 
...
]
# 去过新西兰的人员数据
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：

def
 find_potential_customers_v1
():
    
"""找到去过普吉岛但是没去过新西兰的人
    """
    
for
 puket_record 
in
 users_visited_puket
:
        is_potential 
=
 
True
        
for
 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 
=
 
False
                
break
        
if
 is_potential
:
            
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能变为 O(n+m)。

让我们看看新的函数：

def
 find_potential_customers_v2
():
    
"""找到去过普吉岛但是没去过新西兰的人，性能改进版
    """
    
# 首先，遍历所有新西兰访问记录，创建查找索引
    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。

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

举个例子，Python 里面的所有可变对象，比如字典，就不是

>>>
 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。

class
 
VisitRecord
:
    
"""旅游记录
    """
    
def
 __init__
(
self
,
 first_name
,
 last_name
,
 phone_number
,
 date_visited
):
        self
.
first_name 
=
 first_name
        self
.
last_name 
=
 last_name
        self
.
phone_number 
=
 phone_number
        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。

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

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。

def
 __eq__
(
self
,
 other
):
    
# 当两条访问记录的名字与电话号相等时，判定二者相等。
    
if
 isinstance
(
other
,
 
VisitRecord
)
 
and
 hash
(
other
)
 
==
 hash
(
self
):
        
return
 
True
    
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：

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

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：

@dataclass
(
unsafe_hash
=
True
)
class
 
VisitRecordDC
:
    first_name
:
 str
    last_name
:
 str
    phone_number
:
 str
    
# 跳过“访问时间”字段，不作为任何对比条件
    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：

使用普通的两层循环筛选符合规则的结果集
利用哈希表结构（set 对象）创建索引，提升处理效率
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”

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：

class
 
Student
:
    
def
 __init__
(
self
,
 name
,
 age
):
        self
.
name 
=
 name
        self
.
age 
=
 age
    
def
 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。

class
 
Student
:
    
def
 __init__
(
self
,
 name
,
 age
):
        self
.
name 
=
 name
        self
.
age 
=
 age
    
def
 __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：

class
 
Events
:
    
def
 __init__
(
self
,
 events
):
        self
.
events 
=
 events
    
def
 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'
,
])
# 判断是否有内容，打印第二个和第三个对象
if
 
not
 events
.
is_empty
():
    
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：

class
 
Events
:
    
def
 __init__
(
self
,
 events
):
        self
.
events 
=
 events
    
def
 __len__
(
self
):
        
"""自定义长度，将会被用来做布尔判断"""
        
return
 len
(
self
.
events
)
    
def
 __getitem__
(
self
,
 index
):
        
"""自定义切片方法"""
        
# 直接将 slice 切片对象透传给 events 处理
        
return
 self
.
events
[
index
]
# 判断是否有内容，打印第二个和第三个对象
if
 events
:
    
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 :)