Cloud_Shy 陪你解读《Effective Python 3rd Edition》从练气到老魔大家好呀欢迎来到博主新开的《Effective Python 3rd Edition》学习笔记系列毕竟也读过几百篇 SCI 这次来试试阅读原版学习是一种怎样的体验。小伙伴们感兴趣的话请一定要点赞收藏加关注呀第二章 Strings and SlicingPython 最初作为一种用于编排命令行实用程序和处理输入和输出数据的脚本语言而变得流行。凭借用于字符串和序列处理的内置语法、方法和模块Python 成为传统 shell 和其他常见脚本语言例如 Perl的有力的替代品。 从那时起Python 不断向邻近领域发展成为解析文本、生成结构化数据、检查文件格式、分析日志等的理想编程语言。通过使用 bytes 和 str 类型Python 程序能够与人类语言文本进行交互、处理底层二进制数据格式、执行输入/输出I/O操作并与外部世界进行通信。Python 针对这些字符类型、列表以及其他类型进行了抽象处理以提供一个通用的接口用于索引、序列化等操作。这些功能极为重要几乎在所有程序中都能见到它们的踪影。Item 10: 清楚 bytes 与 str 之间的区别在 Python 中有两种类型可以表示字符数据的序列bytes 和 str。bytes 类型的实例包含未经处理、无符号的 8 位值通常以 ASCII 编码形式显示a bh\x65llo print(type(a)) print(list(a)) print(a) class bytes [104, 101, 108, 108, 111] bhellostr 实例包含表示人类语言中文字字符的 Unicode 代码点a a\u0300 propos print(type(a)) print(list(a)) print(a) class str [a, , , p, r, o, p, o, s] à propos重要的是一个str对象并不具有与之关联的二进制编码而一个bytes对象则没有与之关联的文本编码。若要将 Unicode 数据转换为二进制数据必须调用str对象的encode方法若要将二进制数据转换为 Unicode 数据则必须调用bytes对象的decode方法。你可以明确指定这些方法所采用的编码方式或者接受系统默认的编码方式后者通常是 UTF-8但并非始终如此这一点你稍后将看到。当你编写 Python 程序时在接口的最远边界对 Unicode 数据进行编码和解码非常重要这种方法通常称为 Unicode 三明治。 程序的核心应该使用 str 类型它包含 Unicode 数据并且不应该假设任何有关字符编码的信息。 此设置允许您非常接受替代文本编码例如 Latin-1、Shift JIS 和 Big5同时严格控制输出文本编码理想情况下为 UTF-8。字符数据类型之间的差异在 Python 代码中会导致两种常见情况:您希望对包含 UTF-8 编码字符串或其他某种编码方式的原始 8 位序列进行操作。您希望对没有特定编码的 Unicode 字符串进行操作。你通常需要两个辅助函数来在这些情况之间进行转换并确保输入值的类型符合代码的预期。第一个函数接受一个 bytes 或者 str 对象并始终返回一个 str 对象:def to_str(bytes_or_str): if isinstance(bytes_or_str, bytes): value bytes_or_str.decode(utf-8) else: value bytes_or_str return value # Instance of str print(repr(to_str(bfoo))) print(repr(to_str(bar))) foo bar第二个函数接受一个 bytes 或者 str 对象并始终返回一个 bytes 对象:def to_bytes(bytes_or_str): if isinstance(bytes_or_str, str): value bytes_or_str.encode(utf-8) else: value bytes_or_str return value # Instance of bytes print(repr(to_bytes(bfoo))) print(repr(to_bytes(bar)))在处理 Python 中的原始 8 位值和 Unicode 字符串时存在两大难点。第一个问题是bytes 和 str 似乎具有相同的处理方式但它们的实例彼此间并不兼容因此你必须谨慎对待所传递的字符序列的类型。通过使用 运算符您可以分别将 bytes 添加到 bytes 和 str 中print(bonebtwo) print(onetwo) bonetwo onetwo但您无法将 str 实例添加到 bytes 实例中:bonetwo Traceback ... TypeError: cant concat str to bytes你也不能将 bytes 实例添加到 str 实例中onebtwo Traceback ... TypeError: can only concatenate str (not bytes) to str通过使用二进制运算符您可以进行 bytes 与 bytes 的比较以及 str 与 str 的比较assert bred bblue assert red blue但你不能将 str 对象与 bytes 对象进行比较:assert red bblue Traceback ... TypeError: not supported between instances of str and bytes此外你也不能将 bytes 对象与 str 对象进行比较:assert bblue red Traceback ... TypeError: not supported between instances of bytes and str比较 bytes 和 str 对象以判断其是否相等时结果始终为 False即便它们所包含的字符完全相同此处为 ASCII 编码的 “foo”print(bfoo foo) False% 运算符适用于每种类型的格式化字符串详情请参阅 Item 11“优先使用内插式 F 字符串而非 C 风格格式化字符串和 str.format”blue_bytes bblue blue_str blue print(bred %s%blue_bytes) print(red %s%blue_str) bred blue red blue但是你不能将 str 对象传递给 bytes 字符串因为 Python 不知道要使用什么二进制文本编码print(bred %s%blue_str) Traceback ... TypeError: %b requires a bytes-like object, or an object that implements __bytes__, not str但是您可以使用 % 运算符将 bytes 对象传递给 str 字符串或者可以在插值格式字符串中使用 bytes对象但它不会执行您期望的操作print(red %s%blue_bytes) print(fred {blue_bytes}) red bblue red bblue在这些情况下代码实际上在 bytes 对象上调用__repr__special方法请参阅 Item 12“了解打印对象时 repr 和 str 之间的差异”并用它代替 %s 或者 {blue_bytes}这就是 bblue 文字出现在输出中的原因。第二个问题是涉及文件句柄由 openbuilt-in 函数返回的操作默认需要 Unicode 字符串而不是原始字节。 这可能会导致意想不到的失败特别是对于习惯了 Python 2 的程序员来说。例如假设我想将一些二进制数据写入文件。这个看似简单的代码报错了with open(data.bin, w) as f: f.write(b\xf1\xf2\xf3\xf4\xf5) Traceback ... TypeError: write() argument must be str, not bytes异常的原因是由于文件是以写入文本模式“w”而不是写入二进制模式“wb”打开的。 当文件处于文本模式时写入操作期望包含 Unicode 数据的字符串而不是包含二进制数据的字节实例。 在这里我通过将打开模式更改为 “wb” 来解决此问题with open(data.bin, wb) as f: f.write(b\xf1\xf2\xf3\xf4\xf5)从文件读取数据也存在类似的问题。例如这里我尝试读取上面编写的二进制文件with open(data.bin, r) as f: data f.read() Traceback ... UnicodeDecodeError: utf-8 codec cant decode byte 0xf1 in position 0: invalid continuation byte提示博主的命令行工具的默认编码格式为 ’gbk‘当表达的意思是一样的。上面的报错是因为文件是以读取文本模式“r”而不是读取二进制模式“rb”打开的。 当句柄处于文本模式时它使用系统默认的文本编码使用 bytes.decode用于读取和 str.encode用于写入方法来解释二进制数据。在大多数系统上默认编码是 UT F-8它无法接受二进制数据 b\xf1\xf2\xf3\xf4\xf5从而导致上述错误。 这里通过将打开模式更改为 “rb” 来解决这个问题with open(data.bin, rb) as f: data f.read() assert data b\xf1\xf2\xf3\xf4\xf5或者可以显式指定 open 函数的编码参数以确保不会对任何特定于平台的行为感到意外。 例如这里假设文件中的二进制数据实际上是编码为 “cp1252”旧版 Windows 编码的字符串with open(data.bin, r, encodingcp1252) as f: data f.read() assert data ñòóôõ异常消失了文件内容的字符串解释与读取原始字节时返回的内容非常不同。 这里的教训是您应该检查系统上的默认编码使用 python3 -c ‘import locale; print(locale.getpreferred-encoding())’以了解它与您的期望有何不同。 如有疑问您应该显式传递编码参数以打开。注意bytes 包含 8 位值的序列str 包含 Unicode 代码点的序列。使用辅助函数确保您操作的输入是您期望的字符序列类型8 位值、UTF-8 编码字符串、Unicode 代码点等。bytes 和 str 不能与运算符如 、、 和 %一起使用。如果要从文件读取或写入二进制数据请始终使用二进制模式如 “rb” 或 “wb”打开文件。如果您想从文件中读取或写入 Unicode 数据请注意系统的默认文本编码。 显式地将编码参数传递给 open 以避免出现意外。Item 11: 与 C 样式格式字符串和 str.format 相比更喜欢插值 F 字符串字符串存在于整个 Python 代码库中。 它们用于在用户界面和命令行实用程序中呈现消息。 它们用于将数据写入文件和套接字。 它们用于指定 Exception details 中出了什么问题请参阅 Item 88“考虑显式链接异常以澄清回溯”。 它们用于日志记录和调试请参阅 Item 12“了解打印对象时 repr 和 str 之间的区别”。格式化是将预定义文本与数据值组合成可读消息并存储为字符串的过程。 Python 有四种不同的格式化字符串的方法这些方法内置于语言和标准库中。 除本项最后介绍的一项外所有这些都有严重的缺点您应该理解并避免这些缺点。C-Style Formatting在 Python 中格式化字符串的最常见方法是使用 % 格式化运算符。 运算符左侧以格式字符串形式提供了预定义的文本模板。 要插入到模板中的值作为单个值或格式运算符右侧的多个值的元组提供。 例如这里使用 % 运算符将难以读取的二进制和十六进制值转换为整数字符串a 0b10111011 b 0xC5F print(Binary is %d, hex is %d%(a, b)) Binary is 187, hex is 3167格式字符串使用格式说明符如 %d作为占位符这些占位符将被格式化表达式右侧的值替换。 格式说明符的语法来自 C 的 printf 函数它已被 Python以及其他编程语言继承。Python 支持 printf 所期望的所有常用选项例如 %s、%x 和 %f 格式说明符以及对小数位、padding、fill 和对齐的控制。 许多刚接触 Python 的程序员都从 C 风格的格式字符串开始因为它们很熟悉并且易于使用。Python 中的 C 风格格式字符串存在四个问题。第一个问题是如果更改格式化表达式右侧元组中数据值的类型或顺序可能会由于类型转换不兼容而出现错误。 例如这个简单的格式化表达式可以生效key my_var value 1.234 formatted %-10s %.2f%(key, value) print(formatted) my_var 1.23但是如果你交换键和值你会在运行时得到一个异常reordered_tuple %-10s %.2f%(value, key) Traceback ... TypeError: must be real number, not str保留右侧参数的原始顺序但更改格式字符串会导致相同的错误reordered_string %.2f %-10s%(key, value) Traceback ... TypeError: must be real number, not str为了避免这个问题您需要不断检查 % 运算符的两侧是否同步这个过程很容易出错因为每次更改都必须手动完成。C 样式格式化表达式的第二个问题是当您需要在将值格式化为字符串之前对值进行少量修改时它们会变得难以阅读而这是一种极其常见的需求。 在这里我列出了厨房食品储藏室的内容没有对值进行任何内联更改pantry [ (avocados, 1.25), (bananas, 2.5), (cherries, 15), ] for i, (item, count) in enumerate(pantry): print(#%d: %-10s %.2f%(i, item, count)) #0: avocados 1.25 #1: bananas 2.50 #2: cherries 15.00现在我对正在格式化的值进行一些修改以使打印的消息更有用。这会导致格式化表达式中的元组变得太长以至于需要将其拆分为多行但会损害可读性for i, (item, count) in enumerate(pantry): print( #%d: %-10s %d %( i 1, item.title(), round(count), ) ) #1: Avocados 1 #2: Bananas 2 #3: Cherries 15格式化表达式的第三个问题是如果您想在格式字符串中多次使用相同的值则必须在右侧元组中重复它template %s loves food. See %s cook. name Max formatted template %(name, name) print(formatted) Max loves food. See Max cook.如果您必须对正在格式化的值进行重复的小修改这尤其令人烦恼并且容易出错。 例如这里我在一个对 name 的引用上调用 title() 方法但不在另一个引用上调用这会导致输出不匹配name brad formatted template % (name.title(), name) print(formatted) Brad loves food. See brad cook.Python 中的 % 运算符有助于解决其中一些问题因为它还能够使用字典而不是元组进行格式化。字典中的键与具有相同名称的格式说明符匹配例如 %(key)s。 在这里我使用此功能来更改格式化表达式右侧的值的顺序而不影响输出从而解决上面的第 1 个问题key my_var value 1.234 old_way %-10s %.2f % (key, value) new_way %(key)-10s %(value).2f % { key: key, # Key first value: value, } reordered %(key)-10s %(value).2f % { value: value, key: key, # Key second } assert old_way new_way reordered在格式化表达式中使用字典还能解决上文提到的第 3 个问题因为它允许多个格式指定符引用同一值从而使得无需重复提供该值name Max template %s loves food. See %s cook. before template % (name, name) # Tuple template %(name)s loves food. See %(name)s cook. after template % {name: name} # Dictionary assert before after然而字典格式字符串引入并加剧了其他问题。 对于上面的问题 2关于在格式化值之前对值进行小的修改由于右侧存在字典键和冒号运算符格式化表达式变得更长并且视觉上更嘈杂。 在这里我使用和不使用字典渲染相同的字符串来显示这个问题for i, (item, count) in enumerate(pantry): before #%d: %-10s %d % ( i 1, item.title(), round(count), ) after #%(loop)d: %(item)-10s %(count)d % { loop: i 1, item: item.title(), count: round(count), } assert before after在格式化表达式中使用字典也会增加冗余度这是 Python 中 C 风格格式化表达式存在的第 4 个问题。每个键都必须至少被明确提及两次——一次在格式指定符中一次作为字典中的键还可能再次出现在包含字典值的变量名中soup lentil formatted Todays soup is %(soup)s. % {soup: soup} print(formatted) Todays soup is lentil.除了涉及重复字符外这种冗余还会导致使用字典的格式化表达式变得冗长。这些表达式往往需要跨越多行格式字符串需跨多行进行拼接而字典赋值则需每行处理一个值以用于格式化menu { soup: lentil, oyster: kumamoto, special: schnitzel, } template ( Todays soup is %(soup)s, buy one get two %(oyster)s oysters, and our special entrée is %(special)s. ) formatted template % menu print(formatted) Todays soup is lentil, buy one get two kumamoto oysters, and our special entrée is schnitzel.为了了解这种格式化表达式会产生什么结果你的眼睛必须不断在格式化字符串的行与字典的行之间来回切换。这种割裂使得发现错误变得困难而且如果需要在格式化前的任何值上进行微小修改可读性也会进一步下降。肯定有更合适的方法。format 内置函数和 str.formatPython 3 新增了对高级字符串格式化的支持这种格式化方式比使用 % 运算符的旧 C 风格格式字符串更具表现力。对于单个 Python 值而言可通过内置的 format 函数来访问这一新功能。例如在此示例中我使用了部分新选项, 用于千位分隔符和 ^ 用于居中来格式化数值a 1234.5678 formatted format(a, ,.2f) print(formatted) b my string formatted format(b, ^20s) print(*, formatted, *) 1,234.57 * my string *您可利用此功能通过调用 str 类型的新 format 方法来同时格式化多个值。与使用 C 风格的格式说明符如 %d不同您可使用 {} 来指定占位符。默认情况下格式字符串中的占位符将按照它们在 formatmethod 中出现的顺序被相应位置传递的参数所替换key my_var value 1.234 formatted {} {}.format(key, value) print(formatted) my_var 1.234在每个占位符内您可选择提供一个冒号字符随后跟格式指定符以自定义如何将数值转换为字符串的方式完整的选项范围请参见 https://docs.python.org/3/library/string.html#format-specification-mini-language :formatted {:10} {:.2f}.format(key, value) print(formatted) my_var 1.23思考这一机制运作方式的方法是格式指定符将与值一同被传递给内置的format函数如上述示例中的format(value, .2f)。该函数调用的结果将取代整个格式化字符串中的占位符。你可以通过使用__format__special方法来根据具体类别对格式化行为进行定制。在使用 str.format() 函数时还需注意另一个细节即对花括号{}进行转义处理。你需要将花括号加倍处理{{以避免它们被误认为是占位符就像你需要在 C 风格的格式化字符串中加倍 % 字符以对其进行正确转义一样:print(%.2f%% % 12.5) print({} replaces {{}}.format(1.23)) 12.50% 1.23 replaces {}在括号内你还可以指定传递给 format 方法的参数的位序索引用于替换占位符。这样便能够对格式化字符串进行更新以重新排列输出顺序而无需你同时更改格式化表达式右侧的内容从而解决了上文提到的第 1 个问题formatted {1} {0}.format(key, value) print(formatted) 1.234 my_var同一个位置索引还可能在格式字符串中被多次引用而无需将值传递给格式化方法多次这解决了上文提到的第 3 个问题formatted {0} loves food. See {0} cook..format(name) print(formatted) Max loves food. See Max cook.提示博主先前在命令行中输入的 name 为 brad。遗憾的是这种新格式方法并未对解决上述第 2 个问题起到任何作用导致你的代码在需要对值进行格式化前的微小修改时变得难以阅读。新旧方法在可读性方面几乎无甚差别两者都同样显得杂乱无章for i, (item, count) in enumerate(pantry): old_style #%d: %-10s %d % ( i 1, item.title(), round(count), ) new_style #{}: {:10s} {}.format( i 1, item.title(), round(count), ) assert old_style new_style对于 str.format 方法还有更为高级的指定选项可供选择例如在占位符中使用字典键和列表索引的组合以及将值强制转换为 Unicode 和 repr 字符串等formatted First letter is {menu[oyster][0]!r}.format(menumenu) print(formatted) First letter is k但是这些特性并不能帮助减少上面问题 4 中重复键的冗余。例如这里我比较了在 C 风格格式化表达式中使用字典的冗余性与以新的方式将关键字参数传递到 format 方法的冗余性old_template ( Todays soup is %(soup)s, buy one get two %(oyster)s oysters, and our special entrée is %(special)s. ) old_formatted old_template % { soup: lentil, oyster: kumamoto, special: schnitzel, } new_template ( Todays soup is {soup}, buy one get two {oyster} oysters, and our special entrée is {special}. ) new_formatted new_template.format( soup lentil, oyster kumamoto, special schnitzel, ) assert old_formatted new_formatted这种风格略微减少了噪声因为它去除了字典中的一些引号和格式指定符中的少量字符。然而它并不具备足够的吸引力。此外在占位符内使用字典键和索引的先进功能只是 Python 表达式功能的一小部分。这种表达力的缺失非常局限从根本上削弱了str.format方法的整体价值。鉴于这些缺陷以及仍存在的 C 风格格式化表达式所引发的问题以上第 2 和第 4 个问题在此建议您总体上应避免使用 str.format 方法。了解格式说明符中采用的新微型语言即冒号之后的全部内容以及如何使用内置的 format 函数是十分重要的。但 str.format 方法的其他部分应被视为一种历史遗留产物它有助于您理解 Python 的新 f-string 机制以及它们为何如此强大。插值格式字符串Python 3.6 新增了内插式格式字符串——简称f-strings——用以一劳永逸地解决上述问题。这种新的语言语法要求你在格式字符串前加上一个 f 字符这与字节字符串以 b 字符开头、原始未转义字符串以 r 字符开头的方式类似。F-strings 将格式化字符串的表达能力发挥到了极致通过彻底消除提供需格式化键值时的冗余性解决了上文提到的第 4 个问题。它们通过允许你以格式化表达式的一部分形式引用当前 Python 作用域中的所有名称来实现这种简洁性key my_var value 1.234 formatted f{key} {value} print(formatted) my_var 1.234与新版格式中内置的微型语言相关的所有选项均可在 f 字符串内的占位符中以冒号后为选项提供同时还可像 str.format 方法即使用 !r 和 !s那样强制将值转换为 Unicode 格式和 repr 字符串formatted f{key!r:10} {value:.2f} print(formatted) my_var 1.23在所有情况下使用 f 字符串进行格式化比使用带有 % 运算符和 str.format 方法的 C 样式格式字符串要短。 在这里按照从最短到最长的顺序一起显示每个选项并将赋值的左侧对齐以便您可以轻松比较它们f_string f{key:10} {value:.2f} c_tuple %-10s %.2f%(key, value) str_args {:10} {:.2f}.format(key, value) str_kw {key:10} {value:.2f}.format(keykey, valuevalue) c_dict %(key)-10s %(value).2f % {key: key, value: value} assert c_tuple c_dict f_string assert str_args str_kw f_stringF-strings 还使您能够将完整的 Python 表达式放在占位符大括号内通过允许对使用简洁语法格式化的值进行小修改来解决上面的问题 2。 使用 C 样式格式和 str.format 方法需要多行的内容现在可以轻松地放在一行中for i, (item, count) in enumerate(pantry): old_style #%d: %-10s %d % ( i 1, item.title(), round(count), ) new_style #{}: {:10s} {}.format( i 1, item.title(), round(count), ) f_string f#{i1}: {item.title():10s} {round(count)} assert old_style new_style f_string或者如果想要更清楚的话您可以通过依赖相邻字符串串联将 f 字符串拆分为多行请参阅 Item 13“优先选择显式字符串连接而不是隐式字符串连接尤其是在列表中”。 尽管这比单行版本更长但它仍然比任何其他多行方法更清晰for i, (item, count) in enumerate(pantry): print(f#{i1}: f{item.title():10s} f{round(count)}) #1: Avocados 1 #2: Bananas 2 #3: Cherries 15Python 表达式也可能出现在格式说明符选项中。 例如在这里通过使用变量来参数化要打印的位数而不是在格式字符串中对其进行硬编码places 3 number 1.23456 print(fMy number is {number:.{places}f}) My number is 1.235f-strings 提供的表现力、简洁性和清晰度的结合使它们成为 Python 程序员的最佳内置选项。 每当您发现自己需要将值格式化为字符串时请选择 f 字符串而不是其他替代方案。注意使用 % 运算符的 C 风格格式字符串会遇到各种陷阱和冗长问题。str.format 方法在其格式说明符迷你语言中引入了一些有用的概念但它在其他方面重复了 C 样式格式字符串的错误应该避免。F-strings 是一种用于将值格式化为字符串的新语法它解决了 C 样式格式字符串的最大问题。F-strings 简洁而强大因为它们允许将任意 Python 表达式直接嵌入到格式说明符中。Item 12: 了解打印对象时 repr 和 str 之间的区别当您调试 Python 程序时使用 print 函数和格式字符串请参阅 Item 11“与 C 样式格式字符串和 str.format 相比更喜欢插值 F 字符串”或通过 logging 内置模块输出将让您取得意外的进展。 Python 对象内部通常可以通过普通属性轻松访问请参阅 Item 55“优先选择公共属性而不是私有属性”。 您需要做的就是调用 print 来查看程序运行时的状态如何变化并推断出哪里出错了有关更高级的方法请参阅 Item 114“考虑使用 pdb 进行交互式调试”。print 函数能够输出您提供的任何可读内容的字符串版本。 例如我可以使用带有基本字符串的 print 来查看字符串的内容而无需周围的引号字符print(foo bar) foo bar这相当于以下所有这些替代方案Calling the strfunction before passing the value to printUsing the %sformat string with the %operatorUsing the default formatting of the value with an f-stringCalling the formatbuilt-in functionExplicitly calling the __format__special methodExplicitly calling the __str__special method在下面展示出它们都产生了相同的输出my_value foo bar print(str(my_value)) print(%s % my_value) print(f{my_value}) print(format(my_value)) print(my_value.__format__(s)) print(my_value.__str__()) foo bar foo bar foo bar foo bar foo bar foo bar问题在于人类可读的值字符串并不能明确该值的实际类型和具体组成。 例如请注意 print 的默认输出中您无法区分数字 5 和字符串 “5” 的类型int_value 5 str_value 5 print(int_value) print(str_value) print(fIs {int_value} {str_value}?) 5 5 Is 5 5?如果您正在使用 print 调试程序这些类型差异很重要。调试时您几乎总是希望看到对象的再现。 repr 内置函数能够返回对象的可打印表示形式这应该是最容易理解的字符串序列化。 对于许多内置类型repr 返回的字符串是一个有效的 Python 表达式a \x07 print(repr(a)) \x07将 repr 返回的值传递给 eval 内置函数通常会生成与开始时相同的 Python 对象b eval(repr(a)) assert a b当然在实际中您应该极其谨慎地使用 eval请参阅 Item 91“除非您正在构建开发工具否则请避免使用 exec 和 eval”。当您使用 print 进行调试时您应该在打印之前在某个值上调用 repr 以确保类型中的任何差异都清晰可见print(repr(int_value)) print(repr(str_value)) 5 5这相当于使用带有 % 运算符的 “%r” 格式字符串或带有 !r 类型转换的 f-stringprint(Is %r %r? % (int_value, str_value)) print(fIs {int_value!r} {str_value!r}?) Is 5 5? Is 5 5?当给 str 内置函数一个用户定义类的实例时它首先尝试调用__str__special 方法。 如果未定义则会调用__repr__special 方法。 如果__repr__也没有被类实现那么调用将通过方法解析参见 Item 53“用 super 初始化父类”最终从对象父类调用默认实现。 不幸的是对象子类的 repr 的默认实现并不是特别有用。 例如这里我定义了一个简单的类然后打印它的一个实例这最终导致对 object.__repr__的调用class OpaqueClass: def __init__(self, x, y): self.x x self.y y obj OpaqueClass(1, foo) print(obj) __main__.OpaqueClass object at 0x1009be510此输出无法传递给 eval 函数并且它没有说明对象的实例字段。为了改进这一点我在这里定义了自己的__repr__特殊方法该方法返回一个包含重新创建对象的 Python 表达式的字符串请参阅 Item 51“定义轻量级类的首选数据类”了解定义__repr__的另一种方法class BetterClass: def __init__(self, x, y): self.x x self.y y def __repr__(self): return fBetterClass({self.x!r}, {self.y!r})现在 repr 的值更加有用obj BetterClass(2, bar) print(obj) BetterClass(2, bar)在此类的实例上调用 str 会产生相同的结果因为未定义__str__特殊方法导致 Python 回退到__repr__print(str(obj)) BetterClass(2, bar)要让 str 打印输出不同的人类可读格式的字符串例如显示在 UI 元素中我可以定义相应的__str__special 方法class StringifiableBetterClass(BetterClass): def __str__(self): return f({self.x}, {self.y})现在 repr 和 str 针对每个不同的目的返回不同的可读字符串obj2 StringifiableBetterClass(2, bar) print(Human readable:, obj2) print(Printable: , repr(obj2)) Human readable: (2, bar) Printable: BetterClass(2, bar)注意在内置 Python 类型上调用 print 会生成人类可读的字符串版本的值该版本会隐藏类型信息。在内置 Python 类型上调用 repr 会生成一个包含值的可打印表示形式的字符串。 repr 字符串通常可以传递给 eval内置函数来获取原始值。在格式字符串中 %s 能生成人类可读的字符串如 str %r 生成可打印的字符串如 repr。 F-string 会为替换文本表达式生成人类可读的字符串除非您指定 !r 转换后缀。您可以在类上定义__repr__和__str__特殊方法来自定义实例的可打印和人类可读的表示形式这可以帮助调试并简化将对象集成到人机界面中的过程。