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这篇文章主要为大家展示了“Python程序员需要会用库是什么”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python程序员需要会用库是什么”这篇文章吧。
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这就提出了一个问题：在 Python 中使用类是否是麻烦？我们来看一个简单的数据结构：一个三维直角坐标。从最简单的开始：
class Point3D(object):
到现在为止还挺好。我们已经有了一个三维点。 接下来呢？
class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z):
其实，这是有点可惜。我只想对数据的打包，但却不得不覆盖一个 Python 运行时中的特殊方法，而且命名还是约定俗成的。但还不算太坏；毕竟所有的编程语言都是按照某种形式组成的怪异符号而已。
至少可以看到属性名了，还能说得通。
class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z): self.x
我已经说过，我想一个 x，但现在必须把它指定为一个属性...
class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z): self.x = x
绑定到 x ？呃，很明显...
class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z
每个属性都得这么做一次，所以这相当糟糕？每个属性名都得敲 3 次？！？
好吧。至少定义完了。
class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __repr__(self):
什么，难道还没结束吗？
class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __repr__(self): return (self.__class__.__name__ + ("(x={}, y={}, z={})".format(self.x, self.y, self.z)))拜托。现在我得每个属性名敲 5 次了，如果我想在调试时知道属性到底指的是什么的话。如果定义元组的话，就不用这一步了？！？！？
class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __repr__(self): return (self.__class__.__name__ + ("(x={}, y={}, z={})".format(self.x, self.y, self.z))) def __eq__(self, other): if not isinstance(other, self.__class__): return NotImplemented return (self.x, self.y, self.z) == (other.x, other.y, other.z)敲 7 次？！？！？！？
class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __repr__(self): return (self.__class__.__name__ + ("(x={}, y={}, z={})".format(self.x, self.y, self.z))) def __eq__(self, other): if not isinstance(other, self.__class__): return NotImplemented return (self.x, self.y, self.z) == (other.x, other.y, other.z) def __lt__(self, other): if not isinstance(other, self.__class__): return NotImplemented return (self.x, self.y, self.z) < (other.x, other.y, other.z)敲 9 次？！？！？！？！？
from functools import total_ordering @total_ordering class Point3D(object): def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __repr__(self): return (self.__class__.__name__ + ("(x={}, y={}, z={})".format(self.x, self.y, self.z))) def __eq__(self, other): if not isinstance(other, self.__class__): return NotImplemented return (self.x, self.y, self.z) == (other.x, other.y, other.z) def __lt__(self, other): if not isinstance(other, self.__class__): return NotImplemented return (self.x, self.y, self.z) < (other.x, other.y, other.z)好了，擦汗 - 尽管多了 2 行代码不是很好，但至少现在我们不用定义其他比较方法了。现在一切搞定了，对吧？
from unittest import TestCase class Point3DTests(TestCase):
你知道吗？ 我受够了。一个类码了 20 行，却还什么事都没做；我们这样做是想解四元方程，而不是定义“可以打印和比较的数据结构”。我陷入了大量无用的垃圾元组、列表和字典中；用 Python 定义合适的数据结构是非常麻烦的。
命名元组 namedtuple
为解决这个难题，标准库给出的解决方案是使用 namedtuple 。然而不幸的是初稿（在许多方面与我自己的处理方式有相似的尴尬的和过时之处）namedtuple 仍然无法挽救这个现象。它引入了大量没有必要的公共函数，这对于兼容性维护来说简直就是一场噩梦，并且它连问题的一半都没有解决。这种做法的缺陷太多了，这里只列一些重点：
不管你是否希望如此，它的字段都可以通过数字索引的方式访问。这意味你不能有私有属性，因为所有属性通过公开的 __getitem__ 接口暴露出来。
它等同于有相同值的原始元组，因此很容易发生类型混乱，特别是如果你想避免使用元组和列表。
这是一个元组，所以它总是不可变的。
至于***一点，你可以像这样使用：
Point3D = namedtuple('Point3D', ['x', 'y', 'z'])在这种情况下它看起来并不像一种类；无特殊情况下，简单的语法分析工具将不能识别它为类。但是这样你不能给它添加任何其他方法，因为没有地方放任何的方法。更别提你必须输入类的名字两次。
或者你可以使用继承：
class Point3D(namedtuple('_Point3DBase', 'x y z'.split())): pass尽管这样可以添加方法和文档字符串，看起来也像一个类，但是内部名称（在 repr 中显示的内容，并不是类的真实名称）变的很怪了。同时，你还不知不觉中把没列出的属性变成了可变的，这是添加 class 声明的一个奇怪的副作用；除非你在类主体中添加 __slots__='X Y z'.split()，但这样又回到了每个属性名必须敲两次的情况。
而且，我们还没提科学已经证明不应该使用继承呢。
因此，如果你只能选命名元组，那就选命名元组吧，也算是改进，虽然只是在部分情况下如此。
使用 attrs
这时该我最喜欢的 Python 库出场了。
pip install attrs
我们重新审视一下上述问题。如何使用 attrs 库编写 Point3D ？
import attr @attr.s
由于它还没有内置到 Python 中，所以必须用以上 2 行开始：导入包然后使用类装饰器。
import attr @attr.s class Point3D(object):
你看，没有继承！通过使用类装饰器，Point3D 仍然是一个普通的 Python 类（尽管我们一会会看到一些双下划线方法）。
import attr @attr.s class Point3D(object): x = attr.ib()
添加属性 x。
import attr @attr.s class Point3D(object): x = attr.ib() y = attr.ib() z = attr.ib()
再分别添加属性 y 和 z。这样就完成了。
这就 OK 了？ 等等。不用定义字符串表示吗？
>>> Point3D(1, 2, 3) Point3D(x=1, y=2, z=3)
怎么进行比较？
>>> Point3D(1, 2, 3) == Point3D(1, 2, 3) True >>> Point3D(3, 2, 1) == Point3D(1, 2, 3) False >>> Point3D(3, 2, 3) > Point3D(1, 2, 3) True
好的。但如果我想将有明确属性定义的数据提取为适合 JSON 序列化的格式呢？
>>> attr.asdict(Point3D(1, 2, 3)) {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}也许上边有一点点准确。即使如此，因为使用了 attrs 后，很多事情都变得更简单了，它允许你在类上声明字段，以及相关的元数据。
pprint >>> pprint.pprint(attr.fields(Point3D)) (Attribute(name='x', default=NOTHING, validator=None, repr=True, cmp=True, hash=True, init=True, convert=None), Attribute(name='y', default=NOTHING, validator=None, repr=True, cmp=True, hash=True, init=True, convert=None), Attribute(name='z', default=NOTHING, validator=None, repr=True, cmp=True, hash=True, init=True, convert=None))
我不打算在这里深入介绍 attrs 的每一个有趣的功能；你可以阅读它的文档。另外，项目会经常更新，每隔一段时间都会有新的东西出现，因此我也可能会漏掉一些重要的功能。但是用上 attrs 之后 ，你会发现它所做的正式此前 Python 所缺乏的：
它让你简洁地定义类型，而不是通过手动键入 def __init __ 的方式来定义。
它让你直接地说出你声明的意思，而不是拐弯抹角的表达它。与其这样说：“我有一个类型，它被称为 MyType ，它有一个构造函数，在构造函数中用参数 'A' 给属性 'A' 赋值”，而是应该这样说：“我有一个类型，它被称为 MyType ，它有一个属性叫做 a，以及跟它相关的方法“，而不必通过逆向工程猜测它的方法（例如，在一个实例中运行 dir ，或查看 self.__ class__. __dict__）。
它提供了有用的默认方法，而不像 Python 中的默认行为有时有用，大部分时候没用。
它从简单的开始，但是提供了后续添加更严谨实现的空间。
我们详细说明***一点。
逐步改善
虽然我不打算谈及每一个功能，但如果我没有提到以下几个特点，那我就太不负责任了。你可以从上面这些特别长的 Attribute 的 repr() 中看到一些有趣的东西。
例如：你通过用 @attr.s 修饰类来验证属性。比如：Point3D 这个类，应该包含数字。为简单起见，我们可以说这些数字为 float 类型，像这样：
import attr from attr.validators import instance_of @attr.s class Point3D(object): x = attr.ib(validator=instance_of(float)) y = attr.ib(validator=instance_of(float)) z = attr.ib(validator=instance_of(float))
因为我们使用了 attrs ，这意味着之后有机会进行验证：可以只给每个需要的属性添加类型信息。其中的一些功能，可以让我们避免常见的错误。例如，这是一个很常见的“找 Bug” 面试题：
class Bag: def __init__(self, contents=[]): self._contents = contents def add(self, something): self._contents.append(something) def get(self): return self._contents[:]
修正它，正确的代码应该是这个样子：
class Bag: def __init__(self, contents=None): if contents is None: contents = [] self._contents = contents
额外添加了 2 行代码。
这样，contents 无意间就成了全局变量，这使得所有没有提供列表的 Bag 对象都共享一个列表。使用 attrs 的话，就变成这样：
@attr.s class Bag: _contents = attr.ib(default=attr.Factory(list)) def add(self, something): self._contents.append(something) def get(self): return self._contents[:]
attrs 还提供一些其他的特性，让你在构建类时更方便更正确。另一个很好的例子？如果你严格的管控对象的属性（或在内存使用上更有效率的 CPython ），你可以在类层级上使用 slots=True - 例如 @attr.s(slots=True) - 自动与 attrs 声明的 __slots__属性匹配。所有这些功能会让通过 attr.ib() 声明的属性更好更强大。
未来的 Python
有人为以后能普遍使用 Python 3 编程而感到高兴。而我期待的是，能够在 Python 编程时一直用attrs。就我所知，它对每个使用了的代码库都产生了积极、微妙的影响。
试试看：你可能会惊讶地发现，以前用不方便写文档的元组、列表或字典的地方，现在可以使用具备清晰解释的类了。既然编写结构清晰的类型如此简单方便，以后应该会经常使用 attrs 的。
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