python有没有泛型？

各位有没有详细讲Python泛型的资料

我们开始真正地讨论Python3000了。这里有一个新的邮件列表和一个版本分支。首要的问题是关于流程的。Python 增强建议书（Python Enhancement Proposal，简称PEP）的很多新格式正在制定，目的是为了避免重蹈Perl 6的覆辙:-）。我在blog一个关于功能的提案，这个提案在过去一段时间里已经发生了很大的变化）

自盘古开天地之日起，Alex Martelli就一直是配接的忠实拥护者。他经常埋怨我对配接的光芒视而不见。现在，我为自己当时的不开窍而感到庆幸。

我先用最简单的形式来介绍一下配接吧。这个想法诞生于一种常有的情况：需要用到对象包装器（object wrapper）[贴切地命名为配接器模式（Adapter Pattern）]。PEP246打算提供一个内置的函数adapt(X, P)， X可以是任何对象，而P也可以是任何Protocol。我们故意不对protocol进行定义，只要它可以通过对象表现出来就可以。调用adapt(X, P)返回一个由X构建并满足P的对象，如果创建对象失败，则抛出一个异常。它使用全局注册表（global registry）为配接器功能提供了类型和protocol之间的映射关系。我们可以写为dict R = {(T, P): A, ...}。然后，adapt(X, P) 计算出adapter A = R[type(X), P]，并返回A(X)。还有一个注册函数register(T, P, A)，它简单地设置 R[T, P] = A。请参见Alex更为精彩的解释，他补充了很多我遗漏掉的东西。

当Alex提出他对配接工作原理的这一看法，好几个人（包括我自己在内）都意识到全局注册表是没有必要的。每个protocol都可以有自己的注册表（registry）。所以，现在我们在protocol上使用adapt()和register()方法。我们使用P.adapt(X)而非adapt(X, P)，使用P.register(T, A)而非register(T, P, A)。A的签名（signature）保持不变。我称之为第二代配接（second-generation adaptation）。

这样做的好处是你们再也不用局限于一种固定的全局的register()和adapt()实现。Alex提到了很多他忽略的问题，但是如果要真正实现，这些问题需要得以解决。例如，如何处理对象类型未被注册而一些基本类型已被注册的配接，protocol之间的继承是如何定义的（当你把protocol和接口等同起来时会很有用，就像Zope和Twisted一样），对象已实现protocol/接口时的自动检测（这在Zope和Twisted中有用）。一些扩展（extension）有在查找（lookup）的性能上有问题，我们可以通过几种不同的方法来解决。通过多重协议实现（multiple protocol implementations）（每次都实现相同的adapt()和register() APIs），每个框架（framework）都对配接如何为其自身拥有的protocol服务有自己的主张，而没必要使用一个固定的全局实现。对于一个特定的框架而言，配接的全局实现可能达到最佳效果，但也未必就是最好的选择。

Ian Bicking提出了一个对立的观点：我们为什么不使用泛型函数而非配接呢？他和Phillip Eby都认为泛型函数具有的功能比配接器更强大，至少在某种程度上差不多。现在我就来简要说一下泛型函数。

一个泛型函数G，可以被调用，这种行为类似一个普通函数（取参数并返回一个值），但其实现是可扩展的（extensible）,并可以在不同的模块中进行定义。TG包含一个由复合类型参数的元组索引的注册表实现。假设我们想让具有两个参数的G可调用，那么注册表将会把成对了类型组（type pairs）映射到实现的函数中。我们可以使用G.register((T1, T2), F) 来显示地定义，当type(X1)==T1、type(X2)==T2时，F(X1, X2)是G(X1, X2)的合适的实现。最简单的实现就是把参数映射到它们的类型（类或许更好），转换为元组，并利用它作为注册表的键值来找到实现函数。如果没有找到健值，就调用缺省实现，前提是预先定义G，并提供一些回调或抛出一个异常。

一个有用的泛型函数实现也必须支持在参数类型的基本类型上查找匹配。这就是使事情变得复杂的地方，特别是当你有多个参数时。例如，你有一个实现方案，它与第一个参数完全匹配，基本类型与第二个参数匹配；另一个实现方案是，它与第二个参数完全匹配，基本类型与第一个参数匹配。这种情况下，你会选择哪一种？Phillip Eby的实现、RuleDispatch (part of PEAK) 拒绝做出猜测; 如果没有占优势的实现方案（不管它是什么意思），都会抛出异常。你可以通过注册一个更加具体的签名来彻底解决问题。

C++用户会认为泛型函数是一个C++编译器用来解决函数重载问题的策略的运行时实现。幸运的是，我们不需要与C向后兼容，从而避免了重蹈C++的错误（如，导致浮点类型的优先级高于布尔类型）。Lisp或 Dylan用户（不知是否还存在:-），以及PyPy 开发者会认为它们是多重方法（multi-methods）。

为了对比上述两种观点，我提出了一个关于配接和泛型函数的一个简单版本，通过这一版本来再现内置iter()函数的重复实现。我在注册表中使用了描述符，这使得签名与我上面所述有一些轻微的差别，但实质是一样的。

胜负分晓了

现在我们已经为庆祝时刻做好准备了。Tim Hochberg独立开发的一个可以替代的Protocol版本给我们带来了这一欢乐时刻。P.adapt(X)只是泛型函数G(x) 调用的另外一种冗长形式罢了。

有趣的是，Alex费了一些周折才开始喜欢上它。他过去一直认为配接的功能更强大，因为配接可以返回实现多个方法的对象，而泛型函数要实现同样的功能则要求每个方法都有一个单独的泛型函数。当然，我们可以使用泛型工厂函数（generic factory function），它可以像adapt()一样返回带有多个方法的对象。泛型函数在“单点”protocol（常见）--一个方法只有一个马上调用就可以获得想要的结果接口--的情况下占优势。在使用配接时，这可能要求每个配接器使用一种单一方法的辅助类（helper class），辅助类（helper class）来完成预期的运行。在使用泛型函数时，泛型函数则可以完成运行。我们还没有在多个参数上使用过泛型函数分派。

python是一种什么类型的编程语言

Python（英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的LISP。

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。

相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。

与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态类型编程语言一样，Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。

Python 解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行。Python的其中一个解释器CPython是用C语言编写的、是一个由社群驱动的自由软件，当前由Python软件基金会管理。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式编程只提供了有限的支持。有两个标准库（functools, itertools）提供了与Haskell和Standard ML中类似的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。

Python的支持者较喜欢称它为一种高端动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shell script、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩展的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩展模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，有很多人把Python作为一种“胶水语言”使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google应用服务引擎使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelp）说：“这很难讲，不过，2004年，Python已在Google内部使用，Google召募许多Python高手，但在这之前就已决定使用Python。他们的目的是尽量使用Python，在不得已时改用C++；在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用Python。”

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”，也因此它和拥有明显个人风格的其他语言很不一样。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法。这些准则被称为“Python格言”。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

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