作者介绍：10年大厂数据\经营分析经验，现任大厂数据部门负责人。
会一些的技术：数据分析、算法、SQL、大数据相关、python
欢迎加入社区：码上找工作
作者专栏每日更新：
备注说明：方便大家阅读，统一使用python，带必要注释，公众号 数据分析螺丝钉 一起打怪升级
PandasObject类
通常 base.py 文件在 Pandas 或其他库中包含了各种基础类和函数的定义，它们为库的其他部分提供核心功能。阅读并理解base.py是我们解读pandas源码的基础。位置在 core目录下
class PandasObject(DirNamesMixin): """ Baseclass for various pandas objects. """ # results from calls to methods decorated with cache_readonly get added to _cache _cache: dict[str, Any] @property def _constructor(self): """ Class constructor (for this class it's just `__class__`. """ return type(self) def __repr__(self) -> str: """ Return a string representation for a particular object. """ # Should be overwritten by base classes return object.__repr__(self) def _reset_cache(self, key: str | None = None) -> None: """ Reset cached properties. If ``key`` is passed, only clears that key. """ if not hasattr(self, "_cache"): return if key is None: self._cache.clear() else: self._cache.pop(key, None) def __sizeof__(self) -> int: """ Generates the total memory usage for an object that returns either a value or Series of values """ memory_usage = getattr(self, "memory_usage", None) if memory_usage: mem = memory_usage(deep=True) return int(mem if is_scalar(mem) else mem.sum()) # no memory_usage attribute, so fall back to object's 'sizeof' return super().__sizeof__()
源码解析
这段代码是定义了 Pandas 中许多对象共同继承的基础类 PandasObject。让我们逐行进行解析：
类定义
class PandasObject(DirNamesMixin): """ Baseclass for various pandas objects. """
PandasObject是许多 Pandas 对象的基类。DirNamesMixin是一个 mixin 类，通常提供额外的方法或属性。
属性
_cache: dict[str, Any]
_cache是一个字典，用来缓存那些装饰器@cache_readonly装饰的方法的结果。这有助于提升性能，因为可以缓存那些不会变化且计算成本高的属性。
_constructor 属性
@property def _constructor(self): """ Class constructor (for this class it's just `__class__`. """ return type(self)
_constructor属性是一个方法，返回对象的类型。这在 Pandas 的内部被用来构造新对象。对于PandasObject这个基类来说，它简单地返回当前实例的类型。
repr 方法
def __repr__(self) -> str: """ Return a string representation for a particular object. """ # Should be overwritten by base classes return object.__repr__(self)
__repr__方法应该由基类重写，以提供一个有意义的字符串表示。这里，它调用并返回object类的__repr__方法，这只是一个占位符。
_reset_cache 方法
def _reset_cache(self, key: str | None = None) -> None: """ Reset cached properties. If ``key`` is passed, only clears that key. """ if not hasattr(self, "_cache"): return if key is None: self._cache.clear() else: self._cache.pop(key, None)
_reset_cache方法清空缓存属性。如果指定了key，则只清除该键对应的缓存项。这对于性能调优很重要，尤其是在长时间操作同一对象时，需要刷新其缓存属性。
sizeof 方法
def __sizeof__(self) -> int: """ Generates the total memory usage for an object that returns either a value or Series of values """ memory_usage = getattr(self, "memory_usage", None) if memory_usage: mem = memory_usage(deep=True) return int(mem if is_scalar(mem) else mem.sum()) # no memory_usage attribute, so fall back to object's 'sizeof' return super().__sizeof__()
__sizeof__方法生成对象的总内存使用量，如果对象有memory_usage方法，则调用它获取深度内存使用量（可能涉及对象内部的所有元素）。如果是单一值则直接返回，如果是Series则返回其总和。- 如果没有
memory_usage属性，则调用超类（即object类）的__sizeof__方法。
学习与实践
从上述 PandasObject 类的源码中，我们可以学习到以下几个关键的编程概念和最佳实践：
面向对象编程（OOP）原则
- 封装:
PandasObject展示了如何通过私有属性（如_cache）来封装内部状态，使外部代码不能直接访问，只能通过类提供的接口进行操作。 - 继承: 通过继承
DirNamesMixin，PandasObject能够复用代码，继承并可能扩展基类的功能。 - 多态: 通过提供如
__repr__和_constructor这样的方法，基类定义了一个通用接口，子类可以通过重写这些方法来改变或扩展它们的行为。
缓存策略
- 缓存机制:
_cache属性的使用展示了如何有效利用缓存来优化性能，尤其是对于计算成本较高的属性。 - 缓存管理:
_reset_cache方法显示了如何维护和管理缓存，包括全局清除或仅清除特定的键，这对于资源管理和避免陈旧数据非常重要。
特殊方法和属性
__repr__: 这个特殊方法展示了如何定义一个对象的“官方”字符串表示形式，这在调试和日志记录时非常有用。- 动态属性访问:
getattr函数的使用示例，显示了如何安全地访问可能不存在的属性，并提供默认行为。
性能优化
- 内存管理:
__sizeof__方法提供了计算对象内存大小的方式，这对于性能分析和优化很重要。
代码组织和结构
- 文档字符串 (Docstrings): 每个方法都有详细的文档字符串，说明了其功能和用法，是良好的文档实践的典范。
- 类型注释: 使用了返回类型注释（如
-> str和-> int），提高了代码的可读性和可维护性，同时也方便了类型检查。
综合应用
阅读和理解这样的源码不仅有助于更深入地理解 Pandas 的内部工作原理，还能够提升你的 Python 编程技能，特别是在面向对象编程、性能优化和代码维护方面。通过分析这种成熟的开源项目的代码，你可以学习到在实际项目中如何编写既健壮又灵活的软件。
总结
PandasObject 提供了 Pandas 核心数据结构的基本功能。它确保了所有 Pandas 对象都有一致的接口，方便了开发者进行扩展和维护。理解这个基类对于理解更高级别的 Pandas 对象如 DataFrame 和 Series 是如何构建的至关重要。通过重写这些方法和属性，Pandas 提供了强大而灵活的数据结构来处理复杂的数据分析任务。
欢迎关注微信公众号 数据分析螺丝钉
