编写一个类，当以 list(c) 和 dict(c) 调用时返回不同的值

Question

我正在尝试实现一个自定义类，该类在调用 as list(c)or时返回不同的值dict(c)。然而，我的印象是既list(c)和dict(c)使用c.__iter__()引擎盖下？如果是这种情况，我怎样才能获得不同的行为调用list(c)和dict(c)？我知道这是可能的，因为 Python 字典和 Pandas DataFrames 有不同的 hevariours。

例如：

Foo类：
    def __init__(self):
        self._keys = ['a', 'b', 'd', 'd', 'e']
        self._data = [10, 20, 30, 40, 50]

    def __iter__(self):
        对于密钥，zip 中的值（self._keys, self._data）：
            yield 键，值

打电话dict(c)我得到我想要的：

>>> f = Foo()
>>> dict(f)
{'a'：10，'b'：20，'d'：40，'e'：50}

但是，我无法list(c)打印出键（或值）列表，而是同时获取：

>>> f = Foo()
>>> 列表(f)
[('a', 10), ('b', 20), ('d', 30), ('d', 40), ('e', 50)]

字典的等效代码要清晰得多：

>>> f = {'a'：10，'b'：20，'c'：30，'d'：40，'e'：50}
>>> dict(f)
{'a'：10，'b'：20，'c'：30，'d'：40，'e'：50}
>>> 列表(f)
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

Answer 1

显然__iter__必须只返回键，否则list(f)将无法工作。

Python 文档说明了dict构造函数的以下内容：

如果给出了一个位置参数并且它是一个映射对象，则使用与映射对象相同的键值对创建一个字典。

现在，问题是什么是dict构造函数足够的“映射” ？DataFrame不从任何映射类继承，也不向抽象基类注册。事实证明，我们只需要支持该keys方法：如果传递给dict构造函数的对象有一个名为 的方法keys，则调用该方法以提供可迭代的键[CPython 源代码]。对于每个键，值是通过索引获取的。

即dict构造函数执行以下逻辑等效项：

if hasattr(source, 'keys'):
    for k in source.keys():
        self[k] = source[k]
else:
    self.update(iter(source))

使用这个我们得到

class Foo:
    def __init__(self):
        self._keys = ['a', 'b', 'd', 'd', 'e']
        self._data = [10, 20, 30, 40, 50]

    def __iter__(self):
        return iter(self.keys)

    def __getitem__(self, key):
        idx = self._keys.index(key)
        return self._data[idx]

    def keys(self):
        return self._keys

测试：

>>> f = Foo()
>>> list(f)
['a', 'b', 'd', 'd', 'e']

>>> dict(f)
{'d': 30, 'e': 50, 'a': 10, 'b': 20}

（从上面的代码可以看出，实际上没有必要继承任何东西）

但是，不能保证所有映射构造函数都以相同的方式运行——其他一些可能会调用items——因此最兼容的方法是实现collections.abc.Mapping它所需的所有方法并从中继承。即足以做

class Foo(collections.abc.Mapping):
    ...
    def __getitem__(self, key):
        idx = self._keys.index(key)
        return self._data[idx]

    def __iter__(self):
        return iter(self._keys)

    def __len__(self):
        return len(self._keys)