Читаем Автостопом по Python онлайн бесплатно
Обычно вам не следует об этом беспокоиться: обратите внимание, что свойство __slots__ не появляется в классах Dataset или Databook — только в классе Row, но поскольку рядов данных может быть очень много, использование __slots__ выглядит хорошим решением. Класс Row не показан в tablib/__init__.py, поскольку является вспомогательным классом для класса Dataset, для каждой строки создается один объект такого класса.
Рассмотрим, как выглядит определение __slots__ в самом начале определения класса Row:
class Row(object):
····"""Внутренний объект Row. Используется в основном для фильтрации."""
····__slots__ = ['_row', 'tags']
····def __init__(self, row=list(), tags=list()):
········self._row = list(row)
········self.tags = list(tags)
····#
····#… и т. д…
····#
Проблема в том, что больше не существует атрибута __dict__, в котором хранятся объекты класса Row, но функция pickle.dump() (вызывается для сериализации объектов) по умолчанию использует __dict__ для сериализации объектов, если только не определен метод __getstate__(). Аналогично во время десериализации (процесса, который читает сериализованные байты и восстанавливает объект в памяти), если метод __setstate__() не определен, метод pickle.load() загружает данные в атрибут объекта __dict__. Рассмотрим, как это обойти.
class Row(object):
····#
····#… пропускаем другие определения…
····#
····def __getstate__(self):
········slots = dict()
········for slot in self.__slots__:
············attribute = getattr(self, slot)
············slots[slot] = attribute
········return slots
····def __setstate__(self, state):
········for (k, v) in list(state.items()):
············setattr(self, k, v)
Для получения более подробной информации о методах __getstate__() и __setstate__() и сериализации обратитесь к документации __getstate__ (http://bit.ly/__getstate__-doc).
Мы подготовили лишь один пример использования стиля в Tablib — перегрузка операторов (это позволяет рассмотреть детали модели данных Python). Настройка поведения ваших классов позволит разработчикам, использующим ваш API, писать хороший код.
Перегрузка операторов (красивое лучше, чем уродливое). В этом фрагменте кода приводится перегрузка операторов Python, чтобы выполнять операции для строк или столбцов набора данных. В первом фрагменте кода показывается интерактивное применение квадратных скобок [] как для численных индексов, так и для имен столбцов, а во втором — код, который использует это поведение.
Если вы указываете в квадратных скобках числа, этот оператор вернет строку, которая находится в заданной позиции.
Благодаря этому оператору присваивания с квадратными скобками…
… вместо исходной одной оливки у вас становится две.
Здесь выполняется удаление с помощью
Взгляните, насколько сокращается рецепт после выполнения.
Вы также можете получить доступ к столбцам с помощью имени.
В части кода класса Dataset, которая определяет поведение оператора «квадратные скобки», показывается, как обрабатывать доступ по имени столбца и номеру строки.
Во-первых, проверим, что именно мы ищем — столбец (True, если key является строкой) или строку (True, если key является числом или вырезкой).
Этот код проверяет наличие ключа в self.headers и затем…
…явно вызывает исключение KeyError, поэтому, если вы получаете доступ по имени столбца, поведение будет таким же, как и у словаря. Весь блок if/else необязателен для работы функции — если его опустить, исключение ValueError будет сгенерировано функцией self.headers.index(key) в том случае, если ключа нет в self.headers. Единственным его предназначением является предоставление пользователю библиотеки более информативной ошибки.
Здесь определяется, чем является ключ — числом или вырезкой (вроде 2:7). Если вырезкой, _results будет списком, а не объектом класса Row.
Здесь обрабатывается вырезка. Поскольку строки возвращаются как кортежи, значения представляют собой неизменяемые копии реальных данных — и данные из набора (которые хранятся в списках) не будут случайно повреждены в результате присваивания.
