用Python数据模型编写Pythonic代码

哈喽！大家好，很高兴又见面了，我是golang学习网的一名作者，今天由我给大家带来一篇《用Python数据模型编写Pythonic代码》，本文主要会讲到等等知识点，希望大家一起学习进步，也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧！

特殊方法

>这种明显的奇怪性是冰山一角，当正确理解时，它是我们所谓的pythonic的关键。冰山被称为python数据模型，它描述了您可以用来使自己的对象与最惯用的语言功能效果很好的api。

>

>以防万一您不熟悉岩纸剪辑游戏，它最初是在两个人中玩的手游戏，其中涉及摇滚，纸或剪刀的迹象。了解游戏的整个历史并不重要，重要的是知道如何确定获胜者。在传统的环境中，岩石的手势总是会击败剪刀，但会输掉纸，剪刀的手势会击败纸，输给岩石，显然，纸会输给剪刀并击败摇滚。我们可以总结这一点，如下所示

对于我们对此游戏的python仿真，我们将仅将玩家数量限制在两个，一个玩家将是计算机，另一个玩家将是用户。另外，这不是机器学习文章或有关计算机视觉的文章，我们的用户仍然必须在终端上的岩石，纸张和剪刀之间输入选项才能工作。 在进行实际编码之前，我们可以退后一步并考虑希望我们的python脚本成为现实是很好的。为了解决这一挑战，我将使用随机模块启用计算机选择岩石，纸或剪刀的随机选项。为了实现我们的代码如何评估获胜者，我将做出以下假设：>

>>> p = rps('p', 'paper') # create an instance
>>> p.name
# return : paper
>>> p.pick
# return : p
>>> print(p)
# return : <__main__.rps object at 0x...>

>>> p = rps('p', 'paper')
>>> print(p)
# return : rps(p, paper)

现在，让我们创建一个实例并重新测试。

>>> p = rps('p', 'paper')
>>> p
# return : rps(p, paper)
>>> print(p)
# return : paper
>>> str(p)
# return : 'paper'
>>> repr(p)
# return : 'rps(p, paper)'

>>> dir(p)
# returns : ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name', 'pick']

'结束，因为这种特殊的命名这些方法，它们是通常称为daunder方法（双 下划线= dunder）。因此，如果方法名称始于双重下划线，那么它很可能是一种特殊的方法。为什么不确定呢？这仅仅是因为python并没有阻止我们使用dunder语法定义自己的方法。还可以回到我们的游戏脚本。

>现在留给我们的一切都是让我们让我们的脚本知道如何确定赢家。如前所述，我将使用比较来评估赢家。
>

# comparison logic
rock > scissors
scissors > paper
paper > rock

要实现此解决方案，我将添加一个字典并使用daunder_than方法。字典钥匙将是岩石，纸和剪刀的缩写。每个密钥的值将是钥匙可以击败的唯一另一个元素。>

请注意新的代码行，首先是选项字典，然后是__gt__方法定义。有了这些新的代码行，让我们看看我们的代码现在具有哪些新功能。

# create a rock instance
>>> r = rps('r', 'rock')

# create a paper instance
>>> p = rps('p', 'paper')

# create a scissors instance
>>> s = rps('s', 'scissors')

>>> print(r,p,s)
# return : rock paper scissors

>>> p > r # paper wins against rock
# return : true

>>> r > s # rock wins against scissors
# return : true

>>> s > p # scissors wins against paper
# return : true

>>> p < s # paper lose to scissors
# return : true

>>> p < r # paper lose to rock
# return : false

>>> p < s < r# paper lose to scissors which lose to rock
# return : true

>>> p >= r paper wins or tie to rock
# return : traceback (most recent call last): 
  file "", line 1, in  
typeerror: '>=' not supported between instances of 'rps' and 'rps'

>>> p1 = rps("p", "paper")
>>> p2 = rps("p", "paper")
>>> p3 = p1
>>> p1 == p2
# return : false

>>> p1 == p3
# return : true

>>> id(p1)
# return : 140197926465008

>>> id(p2)
# return : 140197925989440

>>> id(p3)
# return : 140197926465008

>>> id(p1) == id(p3)
# return : true

>>> id(p2) == id(p1)
# return false

def evaluate_winner(user_choice, comp_choice):
    # check if user choice is 'r'
    if user_choice == 'r':
        # check if comp_choice is 'r'
        if comp_choice == 'r':
            # it is a tie
            ...
        elif comp_choice == 's':
            # user wins
            ...
        else:
          # computer wins
          ...
    if ... 
     # do the same for when user_choice is 's' and then for
     # when user_choice is 'p'

options = {"r" : ["s"], "p" : ["r"], "s" : ["p"], "d" : ["r", "s"]}

def __gt__(self,x):    
    if x.pick in self.options[self.pick]:
        return true
    else:
        return false

def __gt__(self, x):
   return True if x.pick in self.options[self.pick] else False