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0: self._data[key] value elif key in self._data: del self._data[key] # 设置为0时删除存储项以节省空间 def __delitem__(self, key): if key in self._data: del self._data[key] def __len__(self): # 注意这不是逻辑长度而是最大索引1对于稀疏数组定义模糊。 # 这里返回非零元素个数作为演示。 return len(self._data) arr SparseArray() arr[10] 42 arr[20] 100 print(arr[10]) # 输出42 print(arr[15]) # 输出0 print(arr[5:15]) # 输出[0, 0, 0, 0, 0, 42, 0, 0, 0, 0] del arr[10] print(arr[10]) # 输出0深度解析__getitem__不仅能处理整数索引还能处理slice对象切片和tuple如多维数组。这解释了为什么numpy数组能有如此灵活的索引操作。第四部分属性访问与描述符协议这是实现属性计算、验证和惰性加载的幕后功臣。4.1 动态属性__getattr__与__setattr__class DynamicConfig: 一个允许动态访问嵌套字典属性的配置类 def __init__(self, config_dict): # 必须用 object.__setattr__ 避免递归 object.__setattr__(self, _config, config_dict) def __getattr__(self, name): # 仅当常规属性查找失败时调用 inner_val self._config.get(name) if isinstance(inner_val, dict): return DynamicConfig(inner_val) # 递归包装字典 return inner_val def __setattr__(self, name, value): self._config[name] value def __repr__(self): return repr(self._config) config DynamicConfig({ database: {host: localhost, port: 5432}, debug: True }) print(config.database.host) # 输出localhost config.database.timeout 30 print(config._config) # 输出{database: {host: localhost, port: 5432, timeout: 30}, debug: True}注意__getattribute__会拦截所有属性访问使用不当极易导致无限递归需格外小心。4.2 更强大的工具描述符 (__get__,__set__,__delete__)描述符是一个拥有绑定行为的对象属性它是property装饰器的基石。class ValidatedAttribute: 一个进行类型和值验证的描述符 def __init__(self, name, expected_type, validatorNone): self.name f_{name} # 存储到实例的私有属性名 self.expected_type expected_type self.validator validator # 可选的验证函数 def __get__(self, instance, owner): if instance is None: return self # 通过类访问时返回描述符自身 return getattr(instance, self.name) def __set__(self, instance, value): if not isinstance(value, self.expected_type): raise TypeError(fExpected {self.expected_type}, got {type(value)}) if self.validator and not self.validator(value): raise ValueError(fValidation failed for {value}) setattr(instance, self.name, value) class Person: age ValidatedAttribute(age, int, lambda x: 0 x 150) name ValidatedAttribute(name, str, lambda s: len(s) 0) def __init__(self, name, age): self.name name # 触发描述符的 __set__ self.age age # 触发描述符的 __set__ try: p Person(Alice, 30) print(p.name, p.age) # 输出Alice 30 p.age 200 # 触发 ValueError except ValueError as e: print(e) try: p.name # 触发 ValueError except ValueError as e: print(e)核心优势描述符将属性访问的逻辑从实例方法如get_age,set_age中剥离集中管理实现了优雅的复用。property、classmethod、staticmethod本质上都是基于描述符实现的。结论语法是协议的外衣通过本文的探索我们看到a b是a.__add__(b)的语法糖。for x in obj:依赖于obj.__iter__()返回一个实现了__next__()的对象。with obj:依赖于obj.__enter__()和obj.__exit__()。obj.attr的背后可能活跃着__getattribute__、__getattr__或描述符的__get__方法。Python 的“简单”并非功能简陋而是通过一套高度一致的对象模型和基于协议的隐式接口将复杂性封装在优雅的语法之下。深入理解这些协议不仅能让你更高效地使用内置类型和第三方库