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python模型管道函数 python管道阻塞( 八 )

IT技术方法


其他接口的实现也与此类似 。最后，run 函数负责执行所有查询，返回最终结果；
完成上述实现后执行测试，确保我们的实现是正确的 。
在前面我们说过 ， 延迟查询与主动查询相比，最大的优势是对于许多查询可以按需要访问，不需要每个步骤都返回完整结果，从而提高性能，节约查询时间 。比如说，对于下面的查询：
以上查询的意思是从孙辈中找到一个符合条件的节点即可 。对该查询而言，主动查询会在调用outcome('son') 时就遍历所有节点，哪怕最后一步只需要第一个结果 。而延迟查询为了提高效率，应在找到符合条件的结果后立即停止 。
目前我们尚未实现take 方法 。老规矩，先添加测试：
主动查询的take 实现比较简单 ， 我们只要从结果中返回前 n 条记录：
延迟查询的实现要复杂一些 。为了避免不必要的查找，返回结果不应该是完整的列表（ list ），而应该是个按需返回的可迭代对象，我们用内置函数 next 来依次返回前 n 个结果：
写完后运行测试，确保它们是正确的 。
从外部接口看，主动查询和延迟查询几乎是完全相同的，所以用单纯的数据测试很难确认后者的效率一定比前者高，用访问时间来测试也并不可靠 。为了测试效率，我们引入一个节点访问次数的概念，如果延迟查询效率更高的话，那么它应该比主动查询访问节点的次数更少 。
为此，编写如下测试：
我们为Dagoba 类添加一个成员来记录总的节点访问次数，以及两个辅助方法，分别用于获取和重置访问次数：
然后浏览代码 ， 查找修改点 。增加计数主要在从边查找节点的时候，因此修改部分如下：
此外还有income/outcome 方法 ， 修改都很简单，这里就不再列出 。
实现后再次运行测试 。测试通过 ， 表明延迟查询确实在效率上优于主动查询 。
不像关系数据库的结构那样固定，图的形式可以千变万化，查询机制也必须足够灵活 。从原理上讲，所有查询无非是从某个节点出发按照特定方向搜索，因此用node/income/outcome 这三个方法几乎可以组合出任意所需的查询 。
但对于复杂查询，写出的代码有时会显得较为琐碎和冗长 ， 对于特定领域来说，往往存在更为简洁的名称，例如：母亲的兄弟可简称为舅舅 。对于这些场景 ， 如果能够类似DSL （领域特定语言）那样允许用户根据专业要求自行扩展，从而简化查询，方便阅读 ， 无疑会更为友好 。
如果读者去看原作者的实现，会发现他是用一种特殊语法addAlias 来定义自己想要的查询 ， 调用方法时再进行查询以确定要执行的内容，其接口和内部实现都是相当复杂的 。
而我希望有更简单的方法来实现这一点 。所幸Python 是一种高度动态的语言，允许在运行时向类中增加新的成员，因此做到这一点可能比预想的还要简单 。
为了验证这一点，编写测试如下：
无需Dagoba 的实现做任何改动，测试就可以通过了！其实我们要做的就是动态添加一个自定义的成员函数，按照 Python 对象机制的要求，成员函数的第一个成员应该是名为 self 的参数 ， 但这里已经是在 UnitTest 的内部，为了和测试类本身的 self 相区分，新函数的参数增加了一个下划线 。
此外，函数应返回其所属的对象，这是为了链式调用所要求的 。我们看到 ， 动态语言的灵活性使得添加新语法变得非常简单 。
到此，一个初具规模的图数据库就形成了 。
和原文相比，本文还缺少一些内容，比如如何将数据库序列化到磁盘 。不过相信读者都看到了 ， 我们的数据库内部结构基本上是简单的原生数据结构（列表+字典），因此序列化无论用pickle 或是 JSON 之类方法都应该是相当简单的 。有兴趣的读者可以自行完成它们 。

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