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第六步：Python协议与模块——当字典化身数据库，import玩出花

article 2025/2/22 22:48:10

（副标题：从容器黑魔法到模块化哲学，看Python如何重新定义代码组织）

一、容器协议实战：让类变身"智能字典"

1.1 订单仓库的字典化改造（危险示范版）

class OrderRepository:
    """⚠️ 注意：此示例存在SQL注入风险，切勿直接用于生产环境！"""

    def __contains__(self, order_id):
        # 魔法方法1：实现 in 操作符
        return 1 == self.db.query(f"SELECT COUNT(1) FROM Orders WHERE id='{order_id}'")

    def __getitem__(self, order_id):
        # 魔法方法2：实现字典式读取
        return Order(self.db.query(f"SELECT * FROM Orders WHERE id='{order_id}'"))

    def __setitem__(self, order_id, order):
        # 魔法方法3：实现字典式写入
        update_params = ", ".join([f"{k}='{v}'" for k, v in order.as_dict().items()])
        self.db.update(f"UPDATE Orders SET {update_params} WHERE id='{order_id}'")

安全升级指南（使用参数化查询）：

# 正确姿势：使用问号占位符（以SQLite为例）
def __setitem__(self, order_id, order):
    placeholders = ", ".join([f"{k}=?" for k in order.as_dict()])
    values = list(order.as_dict().values())
    self.db.execute(f"UPDATE Orders SET {placeholders} WHERE id=?", values + [order_id])

1.2 魔法方法背后的原理（Java工程师震惊时刻）

orders = OrderRepository(db)

# 看似普通的操作，实则是魔法方法调用
if "123" in orders:                  # 触发 __contains__
    order = orders["123"]            # 触发 __getitem__
    order.status = "shipped"
    orders["123"] = order            # 触发 __setitem__

对比Java实现：

// Java需显式实现Map接口
public class OrderRepository implements Map<String, Order> {
    @Override
    public boolean containsKey(Object key) { /*...*/ }

    @Override
    public Order get(Object key) { /*...*/ }

    @Override
    public Order put(String key, Order value) { /*...*/ }
}

// 使用
if (repo.containsKey("123")) {
    Order order = repo.get("123");
    // ...
}

Python协议 vs Java接口：

特性	Python协议	Java接口
实现方式	魔法方法（如`__contains__` ）	显式实现接口方法
语法支持	运算符重载（`in` 、`[]` 等）	标准方法调用
类型检查	运行时动态判断	编译期强制检查
灵活性	可部分实现协议	必须实现全部接口方法

二、模块化编程：打破Java的"类文件"桎梏

2.1 项目结构对比

Java的钢铁纪律：

src/
├── com/
│   └── example/
│       ├── model/
│       │   └── Order.java  # 一个文件一个类
│       └── db/
│           ├── MySQL.java
│           └── Postgres.java

Python的自由之舞：

project/
├── model/
    │   ├── __init__.py     # 包标识文件
    │   └── orders.py       # 可包含多个类
    ├── db/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── mysql.py
    │   └── postgres.py
    └── utils.py            # 纯函数集合

2.2 导入的七十二变

场景1：按需导入（推荐）

from model.orders import SellOrder  # 精准打击
from db.mysql import connect        # 只取所需

order = SellOrder()
conn = connect()

场景2：模块别名（解决命名冲突）

from model.orders import Types as OrderTypes
from db.postgres import Types as DbTypes

print(OrderTypes)  # ['buy', 'sell']
print(DbTypes)     # ['read', 'write']

场景3：延迟导入（优化启动速度）

def heavy_computation():
    import numpy as np  # 用时才加载
    # ...复杂计算...

Java工程师注意：

Python没有public/private修饰符，单下划线开头表示内部使用（如_internal_var）
__init__.py可以是空文件，也可写包初始化代码（类似Java静态块）

三、协议扩展：让类支持更多语法糖

3.1 常用协议速查表

协议	魔法方法	触发语法	Java近似实现
迭代协议	`__iter__` , `__next__`	`for x in obj:`	实现`Iterable` 接口
上下文管理	`__enter__` , `__exit__`	`with obj as x:`	try-with-resources
数值运算	`__add__` , `__sub__`	`a + b` , `a - b`	运算符重载
属性控制	`__getattr__` , `__setattr__`	`obj.attr`	反射API

3.2 实战：让数据类支持JSON序列化

class User:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __json__(self):
        # 自定义序列化协议
        return {'name': self.name, 'age': self.age}

# 使用
import json

user = User("Alice", 30)
print(json.dumps(user, default=lambda o: o.__json__())) 
# 输出：{"name": "Alice", "age": 30}

对比Java实现：

public class User implements Serializable {
    // 需要实现序列化接口
    // 并重写writeObject/readObject方法
}

四、避坑指南：从Java到Python的思维转换

不要过度设计类

# 坏味道：Java式Getter/Setter
class Product:
    def __init__(self, price):
        self._price = price

    def get_price(self):
        return self._price

    def set_price(self, value):
        self._price = value

# Pythonic写法：直接访问属性，需要时用@property装饰器
class Product:
    def __init__(self, price):
        self.price = price

拥抱鸭子类型

# 无需接口约束
def process_data(processor):
    if hasattr(processor, 'transform'):
        return processor.transform()
    raise TypeError("无效的处理器")

class CSVProcessor:
    def transform(self):
        return "处理CSV数据"

class XMLProcessor:
    def transform(self):
        return "处理XML数据"

模块化思维升级

- 一个模块（.py文件）可以包含：

- - 多个相关类
  - 工具函数集合
  - 配置常量
  - 单元测试（虽然不推荐）

五、高频灵魂拷问

Q1：Python没有接口，如何保证团队协作的规范性？
A：使用抽象基类（ABC模块）+ 类型提示 + 文档约定

from abc import ABC, abstractmethod

class DataLoader(ABC):
    @abstractmethod
    def load(self, path: str) -> list:
        pass

class CSVLoader(DataLoader):
    def load(self, path: str) -> list:
        # 具体实现

Q2：动态导入会不会导致运行时错误？
A：会！但可通过以下方式预防：