python - 编写一个在调用 list(c) 和 dict(c) 时返回不同值的类

Question

我正在尝试实现一个自定义类，它在调用 list(c) 或 dict(c) 时返回不同的值。但是，我的印象是 list(c) 和 dict(c) 都使用了 c.__iter__() 吗？如果是这样，我怎样才能在调用 list(c) 和 dict(c) 时获得不同的行为？我知道这是可能的，因为 Python 字典和 pandas DataFrames 有不同的 hevariours。

例如:

class Foo:    def __init__(self):        self._keys = ['a', 'b', 'd', 'd', 'e']        self._data = [10, 20, 30, 40, 50]    def __iter__(self):        for key, value in zip(self._keys, self._data):            yield key, value

调用 dict(c) 我得到了我想要的:

>>> f = Foo()>>> dict(f){'a': 10, 'b': 20, 'd': 40, 'e': 50}

但是，我无法让 list(c) 打印出键(或值)列表，而是同时获得两者:

>>> f = Foo()>>> list(f)[('a', 10), ('b', 20), ('d', 30), ('d', 40), ('e', 50)]

字典的等效代码更简洁:

>>> f = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40, 'e': 50}>>> dict(f){'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40, 'e': 50}>>> list(f)['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

Answer 1

显然 __iter__ 必须只返回 keys，否则 list(f) 将无法工作。

Python 文档说明了 dict constructor 的以下内容:

If a positional argument is given and it is a mapping object, a dictionary is created with the same key-value pairs as the mapping object.

现在，问题是对于 dict 构造函数来说，什么是足够的“映射”？ DataFrame 没有继承自任何映射类，也没有注册到抽象基类。事实证明我们只需要支持keys方法:如果传递给dict构造函数的对象有一个名为keys的方法，调用它提供可迭代的键 [CPython source] .对于每个键，通过索引获取值。

即dict 构造函数执行以下逻辑等价操作:

if hasattr(source, 'keys'):
    for k in source.keys():
        self[k] = source[k]
else:
    self.update(iter(source))

使用这个我们得到

class Foo:
    def __init__(self):
        self._keys = ['a', 'b', 'd', 'd', 'e']
        self._data = [10, 20, 30, 40, 50]

    def __iter__(self):
        return iter(self.keys)

    def __getitem__(self, key):
        idx = self._keys.index(key)
        return self._data[idx]

    def keys(self):
        return self._keys

测试:

>>> f = Foo()
>>> list(f)
['a', 'b', 'd', 'd', 'e']

>>> dict(f)
{'d': 30, 'e': 50, 'a': 10, 'b': 20}

(从上面的代码可以看出，实际上不需要继承任何东西)

但是，不能保证所有 映射构造函数都以相同的方式运行 - 其他一些可能会调用 items - 因此最兼容的方法是实现所有collections.abc.Mapping 所需的方法并从中继承。 IE。这样做就足够了

class Foo(collections.abc.Mapping):
    ...
    def __getitem__(self, key):
        idx = self._keys.index(key)
        return self._data[idx]

    def __iter__(self):
        return iter(self._keys)

    def __len__(self):
        return len(self._keys)