Mixin模式是一种在python里经常使用的模式,适当合理的应用能够达到复用代码,合理组织代码结构的目的。
Python的Mixin模式可以通过多继承的方式来实现, 举例来说,我们自定义一个简单的具有嵌套结构的数据容器:
class SimpleItemContainer(object): def __init__(self, id, item_containers): self.id = id self.data = {} for item in item_containers: self.data[item.id] = item
SimpleItemContainer通过python内置类型Dict来存放数据,不过到目前为止想要访问对应的数据还是得直接调用里面的字典,没法像原生的字典一样方便的通过暴露出来的api访问数据。当然也可以从头开始把完整的Dictionary Interface完全实现个遍,不过在每个自定义的类似的容器中都来一套肯定不行,这时候利用python内置的UserDict.DictMixin就是一个不错的方式:
from UserDict import DictMixin
class BetterSimpleItemContainer(object, DictMixin): def __getitem__(self, id): return self.data[id] def __setitem__(self, id, value): self.data[id] = value def __delitem__(self, id): del self.data[id] def keys(self): return self.data.keys()
通过实现最小的Dictionary Interface,还有继承DictMixin实现Mixin模式,我们就轻松获得了完整的原生字典的行为:下表语法,get, has_keys, iteritems, itervalues甚至还有iterable protocol implementation等一系列的方法和实现。
很多框架比如Django, Django rest framework里面就普遍用到了Mixin这种模式,定义api或者viewset的时候就能够通过多重继承的方式服用一些功能
当然,Mixin模式也不能滥用,至少他会污染你新定义的类,有时候还会带来MRO的问题;不过把一些基础和单一的功能比如一般希望通过interface/protocol实现的功能放进Mixin模块里面还是不错的选择:
class CommonEqualityMixin(object): def __eq__(self, other): return (isinstance(other, self.__class__) and self.__dict__ == other.__dict__) def __ne__(self, other): return not self.__eq__(other) class Foo(CommonEqualityMixin): def __init__(self, item): self.item = item
其实整个理解下来无非就是通过组合的方式获得更多的功能,有点像C#, java里面的interface,强调“it can”的意思,但相比起来简单多了,不需要显示的约束,而且mixin模块自带实现。在使用的时候一般把mixin的类放在父类的右边似乎也是为了强调这并不是典型的多继承,是一种特殊的多继承,而是在继承了一个基类的基础上,顺带利用多重继承的功能给这个子类添点料,增加一些其他的功能。保证Mixin的类功能单一具体,混入之后,新的类的MRO树其实也会相对很简单,并不会引起混乱。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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