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从类定义中的列表理解访问类变量 – python程序员分享

本文介绍了从类定义中的列表理解访问类变量 – python程序员分享,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

如何从类定义中的列表理解中访问其他类变量?以下内容在Python 2中有效,但在Python 3中失败:

class Foo:     x = 5     y = [x for i in range(1)] 

Python 3.2给出了错误:

NameError: global name 'x' is not defined 

尝试Foo.x也不起作用。关于如何在Python 3中执行此操作的任何想法?

一个稍微复杂的激励示例:

from collections import namedtuple class StateDatabase:     State = namedtuple('State', ['name', 'capital'])     db = [State(*args) for args in [         ['Alabama', 'Montgomery'],         ['Alaska', 'Juneau'],         # ...     ]] 

在此示例中,apply()本来是一个不错的解决方法,但可悲的是它已从Python 3中删除。

参考方案

类范围和列表,集合或字典的理解以及生成器表达式不混合。

为什么;或者,官方用词

在Python 3中,为列表理解赋予了它们自己的适当范围(局部名称空间),以防止其局部变量渗入周围的范围(请参见Python list comprehension rebind names even after scope of comprehension. Is this right?)。在模块或函数中使用这样的列表理解时,这很棒,但是在类中,作用域却有点奇怪。

这记录在pep 227中:

  类范围内的名称不可访问。名称在
      最里面的封闭函数范围。如果一个类定义
      发生在一系列嵌套作用域中,解决过程将跳过
      类定义。

并在class compound statement documentation中:

  然后,使用新创建的本地名称空间和原始的全局名称空间,在新的执行框架中执行该类的套件(请参见Naming and binding部分)。 (通常,套件仅包含函数定义。)当类的套件完成执行时,其执行框架将被丢弃,但其本地名称空间将被保存。 [4]然后使用基类的继承列表和属性字典的已保存本地名称空间创建类对象。

强调我的;执行框架是临时范围。

由于范围被重新用作类对象的属性,因此允许将其用作非本地范围也将导致未定义的行为。例如,如果一个类方法将x称为嵌套作用域变量,然后又操纵Foo.x,会发生什么情况?更重要的是,这对Foo的子类意味着什么? Python必须以不同的方式对待类范围,因为它与函数范围有很大不同。

最后但同样重要的是,执行模型文档中链接的Naming and binding部分明确提到了类作用域:

  在类块中定义的名称范围仅限于该类块。它不会扩展到方法的代码块–包括理解和生成器表达式,因为它们是使用函数范围实现的。这意味着以下操作将失败:

class A:      a = 42      b = list(a + i for i in range(10)) 

因此,总结一下:您不能从函数,列出理解或包含在该范围内的生成器表达式中访问类范围;它们的作用就好像该范围不存在。在Python 2中,列表理解是使用快捷方式实现的,但是在Python 3中,它们具有自己的功能范围(应该一直如此),因此您的示例中断了。无论Python版本如何,其他理解类型都有其自己的范围,因此具有set或dict理解的类似示例将在Python 2中中断。

# Same error, in Python 2 or 3 y = {x: x for i in range(1)} 

(小的)例外;或者,为什么一部分仍然可以工作

无论Python版本如何,理解或生成器表达式的一部分都在周围的范围内执行。那就是最外层迭代的表达。在您的示例中,它是range(1)

y = [x for i in range(1)] #               ^^^^^^^^ 

因此,在该表达式中使用x不会引发错误:

# Runs fine y = [i for i in range(x)] 

这仅适用于最外面的可迭代对象。如果一个理解具有多个for子句,则内部for子句的可迭代项将在该理解的范围内进行评估:

# NameError y = [i for i in range(1) for j in range(x)] 

做出此设计决定是为了在genexp创建时引发错误,而不是在创建生成器表达式的最外层可迭代器引发错误时,或者当最外层可迭代器变得不可迭代时,在迭代时抛出错误。理解共享此行为以保持一致性。

在引擎盖下看;或者,比您想要的方式更详细

您可以使用dis module看到所有这些。在以下示例中,我将使用Python 3.3,因为它添加了qualified names,它们可以整洁地标识我们要检查的代码对象。产生的字节码在其他方面与Python 3.2相同。

为了创建一个类,Python本质上采用了构成类主体的整个套件(因此,所有东西都缩进到一个比class <name>:行更深的级别),并像执行一个函数一样执行它:

>>> import dis >>> def foo(): ...     class Foo: ...         x = 5 ...         y = [x for i in range(1)] ...     return Foo ...  >>> dis.dis(foo)   2           0 LOAD_BUILD_CLASS                    1 LOAD_CONST               1 (<code object Foo at 0x10a436030, file "<stdin>", line 2>)                4 LOAD_CONST               2 ('Foo')                7 MAKE_FUNCTION            0               10 LOAD_CONST               2 ('Foo')               13 CALL_FUNCTION            2 (2 positional, 0 keyword pair)               16 STORE_FAST               0 (Foo)     5          19 LOAD_FAST                0 (Foo)               22 RETURN_VALUE          

那里的第一个LOAD_CONST加载Foo类主体的代码对象,然后将其变成函数并进行调用。然后,该调用的结果用于创建类的名称空间,即其__dict__。到目前为止,一切都很好。

这里要注意的是,字节码包含一个嵌套的代码对象。在Python中,类定义,函数,理解和生成器均表示为代码对象,这些对象不仅包含字节码,而且还包含表示局部变量,常量,取自全局变量的变量和取自嵌套作用域的变量的结构。编译后的字节码引用这些结构,而python解释器知道如何访问给定的字节码。

这里要记住的重要一点是,Python在编译时创建了这些结构。 class套件是已编译的代码对象(<code object Foo at 0x10a436030, file "<stdin>", line 2>)。

让我们检查创建类主体本身的代码对象。代码对象具有co_consts结构:

>>> foo.__code__.co_consts (None, <code object Foo at 0x10a436030, file "<stdin>", line 2>, 'Foo') >>> dis.dis(foo.__code__.co_consts[1])   2           0 LOAD_FAST                0 (__locals__)                3 STORE_LOCALS                        4 LOAD_NAME                0 (__name__)                7 STORE_NAME               1 (__module__)               10 LOAD_CONST               0 ('foo.<locals>.Foo')               13 STORE_NAME               2 (__qualname__)     3          16 LOAD_CONST               1 (5)               19 STORE_NAME               3 (x)     4          22 LOAD_CONST               2 (<code object <listcomp> at 0x10a385420, file "<stdin>", line 4>)               25 LOAD_CONST               3 ('foo.<locals>.Foo.<listcomp>')               28 MAKE_FUNCTION            0               31 LOAD_NAME                4 (range)               34 LOAD_CONST               4 (1)               37 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair)               40 GET_ITER                           41 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair)               44 STORE_NAME               5 (y)               47 LOAD_CONST               5 (None)               50 RETURN_VALUE          

上面的字节码创建了类主体。该函数将被执行,并使用包含locals()x的结果y命名空间来创建该类(但由于x未定义为全局变量而无法工作)除外。请注意,将5存储在x中之后,它将加载另一个代码对象。那就是列表理解;它像类主体一样被包装在一个函数对象中;创建的函数带有一个位置参数,该参数可循环用于迭代代码的range(1)。如字节码所示,range(1)在类范围内求值。

从中可以看到,用于函数或生成器的代码对象与用于理解的代码对象之间的唯一区别是,后者在执行父代码对象时立即执行;字节码只是简单地动态创建一个函数,然后只需几个小步骤就可以执行它。

Python 2.x在那里改用内联字节码,这是Python 2.7的输出:

  2           0 LOAD_NAME                0 (__name__)               3 STORE_NAME               1 (__module__)    3           6 LOAD_CONST               0 (5)               9 STORE_NAME               2 (x)    4          12 BUILD_LIST               0              15 LOAD_NAME                3 (range)              18 LOAD_CONST               1 (1)              21 CALL_FUNCTION            1              24 GET_ITER                     >>   25 FOR_ITER                12 (to 40)              28 STORE_NAME               4 (i)              31 LOAD_NAME                2 (x)              34 LIST_APPEND              2              37 JUMP_ABSOLUTE           25         >>   40 STORE_NAME               5 (y)              43 LOAD_LOCALS                       44 RETURN_VALUE         

没有代码对象被加载,而是FOR_ITER循环内联运行。因此,在Python 3.x中,为列表生成器提供了自己的适当代码对象,这意味着它具有自己的作用域。

但是,当解释器首次加载模块或脚本时,理解是与其他python源代码一起编译的,并且编译器并不认为类套件是有效范围。列表理解中的所有引用变量都必须递归地查看类定义的范围。如果编译器未找到该变量,则将其标记为全局变量。列表理解代码对象的反汇编显示x实际上确实是作为全局加载的:

>>> foo.__code__.co_consts[1].co_consts ('foo.<locals>.Foo', 5, <code object <listcomp> at 0x10a385420, file "<stdin>", line 4>, 'foo.<locals>.Foo.<listcomp>', 1, None) >>> dis.dis(foo.__code__.co_consts[1].co_consts[2])   4           0 BUILD_LIST               0                3 LOAD_FAST                0 (.0)          >>    6 FOR_ITER                12 (to 21)                9 STORE_FAST               1 (i)               12 LOAD_GLOBAL              0 (x)               15 LIST_APPEND              2               18 JUMP_ABSOLUTE            6          >>   21 RETURN_VALUE          

此字节代码块加载传入的第一个参数(range(1)迭代器),就像Python 2.x版本使用FOR_ITER遍历它并创建其输出一样。

如果我们在x函数中定义了foo,则x将是一个单元格变量(单元格引用嵌套作用域):

>>> def foo(): ...     x = 2 ...     class Foo: ...         x = 5 ...         y = [x for i in range(1)] ...     return Foo ...  >>> dis.dis(foo.__code__.co_consts[2].co_consts[2])   5           0 BUILD_LIST               0                3 LOAD_FAST                0 (.0)          >>    6 FOR_ITER                12 (to 21)                9 STORE_FAST               1 (i)               12 LOAD_DEREF               0 (x)               15 LIST_APPEND              2               18 JUMP_ABSOLUTE            6          >>   21 RETURN_VALUE          

LOAD_DEREF将间接从代码对象单元对象中加载x

>>> foo.__code__.co_cellvars               # foo function `x` ('x',) >>> foo.__code__.co_consts[2].co_cellvars  # Foo class, no cell variables () >>> foo.__code__.co_consts[2].co_consts[2].co_freevars  # Refers to `x` in foo ('x',) >>> foo().y [2] 

实际引用从当前帧数据结构中查找值,当前帧数据结构是从功能对象的.__closure__属性初始化的。由于为理解代码对象创建的函数被再次丢弃,因此我们无法检查该函数的关闭情况。要查看实际的闭包,我们必须检查一个嵌套函数:

>>> def spam(x): ...     def eggs(): ...         return x ...     return eggs ...  >>> spam(1).__code__.co_freevars ('x',) >>> spam(1)() 1 >>> spam(1).__closure__ >>> spam(1).__closure__[0].cell_contents 1 >>> spam(5).__closure__[0].cell_contents 5 

因此,总结一下:

列表推导在Python 3中获得了自己的代码对象,并且函数,生成器或推导的代码对象之间没有区别。理解代码对象包装在一个临时函数对象中,并立即调用。
代码对象是在编译时创建的,根据代码的嵌套范围,所有非局部变量都将标记为全局变量或自由变量。类主体不被视为查找那些变量的范围。
执行代码时,Python只需查看全局变量或当前正在执行的对象的关闭。由于编译器未将类主体作为范围包括在内,因此不考虑临时函数名称空间。

解决方法;或者,该怎么办

如果要为x变量创建一个显式作用域(例如在函数中),则可以将类作用域变量用于列表理解:

>>> class Foo: ...     x = 5 ...     def y(x): ...         return [x for i in range(1)] ...     y = y(x) ...  >>> Foo.y [5] 

‘temporary’y函数可以直接调用;我们用它的返回值替换它。解决x时要考虑其范围:

>>> foo.__code__.co_consts[1].co_consts[2] <code object y at 0x10a5df5d0, file "<stdin>", line 4> >>> foo.__code__.co_consts[1].co_consts[2].co_cellvars ('x',) 

当然,人们在阅读您的代码时会对此有些挠头。您可能要在其中添加一个大的注释,以解释您为什么这样做。

最好的解决方法是只使用__init__来创建实例变量:

def __init__(self):     self.y = [self.x for i in range(1)] 

并避免一切费力的工作,并避免提出自己的问题。对于您自己的具体示例,我什至不将namedtuple存储在类中;直接使用输出(根本不存储生成的类),或使用全局变量:

from collections import namedtuple State = namedtuple('State', ['name', 'capital'])  class StateDatabase:     db = [State(*args) for args in [        ('Alabama', 'Montgomery'),        ('Alaska', 'Juneau'),        # ...     ]] 

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